11월 9일 서울 롯데 잠실타워 스카이 31, 해양수산 혁신기술 및 최신 기술동향 공유·논의
“자율운항선박 상용화 위한 정부의 규제혁파 로드맵 개발해야”

지구온난화가 가속화되면서 해운업계의 친환경·디지털화 기술의 변화도 촉진되고 있다. 정부와 해사업계가 컨소시엄을 구성하여 자율운항 프로젝트를 통해 자율운항선박의 상용화를 앞당기고 있다. 특히 인공지능(AI)을 활용한 해양재해 예측 기술 및 해상 교통 데이터 교환 시스템, 해양쓰레기 수거선의 고도화를 이루기 위한 국내·외 기업들의 행보가 뚜렷해지고 있다.
해양수산부 주최, 해양수산과학기술진흥원 주관으로 11월 9일 서울 롯데 잠실타워 스카이 31 컨벤션에서 해양수산 혁신기술 컨퍼런스인 ‘오션테크 코리아’가 개최됐다.

11월 8일부터 11일까지 열린 해양수산과학기술 주간 둘째날에 진행된 오션테크 코리아는 올해로 3회째를 맞았으며, 해양수산 분야에서 혁신기술을 개발하고 상용화한 선도기업과 기술을 소개하고, 국내외 최신 기술동향에 대한 정보를 공유함으로써 해양수산 기업의 경쟁력 향상을 목적으로 하고 있다.
2022 해양수산과학기술 주간은 그간 각각 진행해온 해양수산 연구·개발 성과 발표회와 투자 및 사업화 프로그램 등을 망라하여 연계한 행사이다. 이번 행사는 각 프로그램과 연구·개발 성과 간의 긍정적인 상호작용을 창출하기 위하여 올해 처음으로 개최됐다.
이번 컨퍼런스는 지난 200년 동안 화석연료 사용이 증가하면서 급속히 진행되고 있는 지구온난화 속에서 해양에서 얻을 수 있는 신재생에너지를 활용하는 기술 개발의 중요성을 강조한 김웅서 한국해양과학진흥원 원장의 기조발표로 시작됐다. 4개 세션별로 국내외 전문가와 선도기업들의 해양수산 혁신기술에 대한 주제발표와 토론이 진행됐다.

1세션은 편리한 바다를 만드는 혁신을 주제로 최진 자율주행기술개발혁신사업단 박사, 홍장원 한국해양수산개발원 박사, 마테오 피에트로 벨리 OCEANIX 수석 연구원이 자율운항선박 및 해양도시, 레저보트의 현재와 미래를 전망했다. 2세션은 안전한 바다를 만드는 혁신기술을 주제로 김남훈 한국해양과학기술원 박사, 김진철 한바다 ERS 대표, 리오넬 시아 마린트레픽 세일즈 매니저가 AI를 활용한 해양 예측 시스템 개발 및 선박데이터 기술을 활용한 해양 교통 안정화 기술 등을 소개했다. 이어진 3세션에서는 수산업 혁신 기술과 해양수산 생명공학 등이 소개됐고 4세션은 연안 침식 대응 방안과 해양쓰레기 수거 기술 등이 발표됐다. 이후 각 세션 주제발표에 대한 토론이 진행됐다. 온라인 참석자들은 유튜브 댓글을 통해 실시간으로 궁금한 사항에 대해 질의할 수 있었으며, 토론을 주재하는 좌장이 이를 취합하여 세션별로 답변하며 현장과 소통이 원활히 이루어졌다.

오운열 해양수산과학기술진흥원 원장은 개회사를 통해 “지구 온난화로 인해 태풍, 폭우 등 해양 재해가 증가하고 있고 어촌은 갈수록 인구 감소나 고령화가 되고 있다. 바다에는 쓰레기 처리 문제가 발생하면서 이에 대응한 기술 요구가 늘어나고 있다”며 “해양수산부를 중심으로 제2차 해양수산과학기술 기본계획을 마련해 내년에 고시할 예정이다. 또한 내년 해양수산 분야의 R&D 예산도 9,000억원으로 편성될 예정이다. 단기적으로 친환경·스마트 선박 및 항만, 장기적으로는 해저 도시 건설 등 기술 개발이 진행될 예정이다. 해양수산과학기술진흥원도 이런 해양수산기술의 발전을 위해 지원하고 연구에 힘을 쓰겠다”고 말했다.

최진 “2030년 자율운항시장 유럽이 아시아태평양
       추월할 것, 정부의 자율운항 규제혁파 필요”
최진 자율주행기술개발혁신사업단 박사는 국내외 자율운항시스템 개발 현황과 국내 자율운항선박의 실·검증을 위한 정부의 규제혁파를 주장했다.
국제해사기구(IMO)는 2018년 제98차 해사안전위원회(MSC)에서 MASS 규정화 식별작업을 착수한 이후 올해 105차 MSC에서 자율운항선박 개발 로드맵을 수립과 동시에 2028년까지 강제화하는 목표를 세웠다. 이에 영국, 노르웨이, 일본을 중심으로 자율운항기술 개발이 이뤄지면서 2030년 전후로 상업화까지 이루겠다는 기술 개발 목표까지 수립된 상황이다. 최 박사는 “IMO가 2028년까지 자율운항선박을 강제하면서 선박 시장도 자율운항으로 중심으로 넘어갈 것이다. 특히 부분자율운항보다 완전자율운항선박 분야를 중심으로 연평균 27.5%의 성장률을 보일 것으로 전망된다”며 “유럽이 2030년에는 아시아태평양 시장을 추월할 것으로 전망된다”고 내다봤다.
이 가운데 정부와 국내조선소도 자율운항 기술개발에 열을 올리고 있다. 삼성중공업은 SAS 자율운항 시스템을 예인선박에 탑재하여 원격운항과 충동회피 테스트에 성공했으며, 대우조선해양도 11월 서해에서 자율운항선박 해상 시험 실증에 성공했다. 아비커스도 SK해운과 현대중공업이 건조한 초대형 LNG운반선의 자율운항 대양횡단 테스트를 마쳤다.

특히 해수부와 산업통상자원부는 2025년까지 약 1,600억원을 투입하여 자율운항의 핵심기술인 △지능항해 시스템 △기관자동화 시스템 △성능실증센터 및 실증기술 △운용기술 및 표준화에 집중하고 있다. 이 사업을 추진하기 위해 선박해양플랜트 연구소, 한국선급(KR) 등 해양유관기관과 더불어 선사, 조선소 51개 기업이 ‘KASS 컨소시엄’을 만들어 2개 총괄과제와 4개 핵심기술을 수행하고 있다. 동 컨소시움은 자율운항 프로젝트를 통해 △해상테스트베드 시험선 건조 △자율운항선박 성능실증센터 건립 △통합관리시스템 구축 △센서 융합 상황인식 및 객체탐지 기술 개발 △지능형 항로의사결정 시스템 및 상황인식, 가상데이터 기반 충돌회피 알고리즘 개발 등을 수행하고 있다.
최 박사는 “우리나라가 유럽이나 일본에 비해 자율운항 기술 개발을 늦게 시작했지만, 충분히 따라가고 있다. 앞으로 충분한 실증과 검증이 필요하고 이에 걸맞은 인프라를 갖춰야 한다”며 “이러한 실·검증을 위해선 자율운항선박 상용화를 위한 규제혁파 로드맵이 개발되어야 한다. 자율운항선박 특별법을 제정하고 자율운항선박에서 선원의 역할과 개념의 재정립이 필요하다”고 제안했다.

김남훈 “AI로 해양 시공간 정보 파악 단기 예측해야…
          AI 기술 격차 나라별 크지 않아
         우리나라 먼저 선점해야”
김남훈 한국해양과학기술원 박사는 해양 예측 기술 시장에서 우리나라의 독자적인 인공지능 기반 해양재해 예측 기술의 선점을 강조했다.
최근 인공지능(AI) 기술이 급격하게 발전하면서 해양 예측 기술이 기존의 수치 모델을 활용하는 기술에서 인공지능을 활용하여 예측하는 시스템으로 발전하고 있다. 김 박사는 “수치 해양예측 시스템은 오랫동안 개발되어 오고 있어 신뢰성이 높다. 하지만 AI가 발전하면서 해양 예측시스템도 4차산업기술을 도입한 해양 예측 시스템을 증대해야 한다”고 강조했다. 우리나라는 제4차 과학기술기본계획을 중심으로 4차산업기술의 기조를 따라가고 있으며, 해수부가 해양수산 스마트화 추진 전략 2.0을 세워 해양재해를 예측하는 소요 시간을 단축하고 예측 정확도를 높이는데 중점을 두고 있다.

AI 기반 해양예측 기술은 △패턴 탐색 △초해상도 △단기 예측 △시계열 모델링 4가지가 있다고 김 박사는 소개하면서 “패턴 탐색은 CCTV에서 안면을 인식할 때 쓰는 기술인데 해양분야 적용하면 해류를 탐색하거나 난류의 스케일, 기후변화를 탐지할 수 있다”며 “초해상도 기술은 저해상도 위성 영상이나 수치 모델 영상 자료를 고해상도로 개선할 수 있을 것이다. 단기 예측 모델의 경우 여러 해양 요소 자료들을 이용해 미래 해양 기후를 예측할 수 있다”고 설명했다. 이와 관련 해수부는 해양수산 빅데이터 플랫폼을 2021년 2월 26일에 개관했으며, 여러 기관에 산재되어 있는 데이터를 하나로 취합한 빅데이터를 활용하고 있다. 동 플랫폼을 기반으로 AI를 활용하여 수온, 염분 등 시간 연속 자료를 생산하면서 해양 시공간 정보를 통해 해양 예측 시스템을 구축하고 있다. 한국해양교통안전공단에서는 해양사고 저감을 위해 해양사고 데이터를 취합하는 ‘해양교통 빅데이터 플랫폼’을 구축하고 있다. 한국해양과학기술원의 경우 수치 모델을 기반으로 한 운용해양예보시스템인 ‘쿠스(KOOS)’를 10년 전부터 운영하고 있다. 쿠스 모델에 대해 김 박사는 “쿠스는 현재 시스템 고도화 단계에 있어 수치 모델뿐만 아니라 인공지능 모델을 병행하고 있고 앞으로 인공지능을 적극 활용하여 해양 예측 모델을 구축할 예정이다”며 “초해상도, 단기 예측 기술을 융합·활용하여 해양에서 일어나는 현상을 예측하는 모델을 개발 중이다. 패턴 분류 기술을 통해 기후변화를 예측하고 수온, 염분, 유속 등 여러 해양 데이터를 이용하여 시계열 모델을 개발할 것”이라고 밝혔다.

이어 그는 “AI를 도입하려면 양질의 데이터가 필요하지만 해양분야에는 아직 데이터가 부족하다. 수치 모델과 빅데이터 수치 모델에서 생산된 자료와 관측을 통해 생산한 자료를 빅데이터화시켜 플랫폼을 구축해야 한다”며 “향후 초고성능 컴퓨팅 기술까지 융합한 하이브리드 해양산업으로 발전할 것”이라고 전망했다.
해양 예측 산업에서 미국과 유럽은 이미 앞서나가고 있지만, 인공지능 기반 해양예측 시장의 경우 전 세계적으로 시작 단계에 있다고 김 박사는 강조하면서 “각 나라마다 AI 기술 격차 크지 않다”며 “우리가 과감한 투자를 통해 인공지능을 기반으로 한 해양재해 예측 기술을 독자적으로 확보할 수 있다면 해외 기술에 편승하는 것이 아니라 앞서 나갈 수 있을 것”이라고 제언했다.

리오넬 시아 “데이터 활용한 선박 위치 자동파악으로
                 해상 교통 안정화할 수 있어”
리오넬 시아 마린트래픽 세일즈 매니저는 마린트래픽의 선박 위치 자동파악 시스템을 소개하고 선박의 항만 적시도착과 해상 교통 안정화를 위한 데이터 기술의 개발을 공유했다.
마린 트래픽은 2007년에 설립되어 해양 데이터를 활용하여 선박 위치 서비스를 제공하는 회사이다. 올해까지 3만 5,000척 이상의 선박의 정보를 제공하고 있고 6,000개의 EIS 네트워크 운영하여 해상 정보를 수집하고 있다. 리오넬 시아는 “우리 회사는 선박의 정확한 위치를 추적과 선박의 예정 경로 예측 등의 정보를 제공하고 있다. 또한 예상 입출항 시간도 제공하고 있다. 현재 선박 위치 자동파악 시스템인 ‘EIS 기술’을 활용하여 선박의 위치를 파악하고 다양한 솔루션을 제공하고 있다”고 설명했다. 각국의 정부와 항만 및 민간기관간의 협력을 통해 EIS 네트워크를 확대하여 선박의 위치를 직관적으로 파악할 수 있도록 가시성을 제고하고 있다고 리오넬 시아는 강조하면서 “앞으로 데이터 교환 시스템을 통해 EIS 기술을 발전시킬 것”이라며 “VDS 센터를 구축하고 해상의 모든 메시지를 수신할 예정이다. 광대역을 30배 이상 확대하여 해상 안전에 관련된 중요한 정보를 받아 취합하여 고객들에게 제공하고 할 것”이라고 밝혔다.

아울러 선상에 설치할 수 있는 데이터를 주고받을 수 있는 센서를 개발하여 선박간의 20기가바이트에 해당하는 데이터를 지속적으로 공유할 예정이다. 해양환경의 변화를 직관적으로 파악하기 위해서도 선박 데이터를 수집하여 기상청에 보내고 해류, 기상 정보 등을 제공하고 있다.
리오넬 시아는 “선박이 항만에 입·출항할 시에 교통 혼잡을 초래하지 않고 적시도착을 실현하기 위해 각 항구의 입출항 및 적하 계획을 데이터화하여 선박에 제공하는 기술을 개발하고 있다”며 “공급망 회사들이 화물에 대한 가시성을 강화할 수 있도록 데이터 알고리즘을 활용하여 지난 17년간의 해상 교통 데이터를 수집하고 있다. 수집된 데이터는 해상교통 안정화에 기여할 것”이라고 강조했다.

김정현 “AI 기술 활용 침적 쓰레기 수거 핵심 기술 필요,
          해상 쓰레기 처리 수거선 필요”
김정현 부산대학교 수소선박기술센터 공학박사는 해양쓰레기 수거선의 개발 동향과 수거한 쓰레기를 해상에서 바로 처리할 수 있는 일원화 기술을 강조했다.
네셔널지오그래픽에 따르면, 전 세계 해양 쓰레기 중 70%가 해저 침식 형태로 존재한다. 나머지 30%는 부유 형태, 해안가 쓰레기로 남아있으며 부유하고 있는 쓰레기는 해저로 침적되고 있는 상황이다. 1950년부터 해양 쓰레기의 99%는 침적되고 있다. 또한 인류가 1년에 배출하는 해양 쓰레기는 약 800만톤으로 태평양에는 우리나라의 약 16배 정도에 해당 해양 쓰레기 섬이 존재한다고 보고했다. 김 박사는 “해양쓰레기는 생물학적 피해, 관광경관 문제, 미세플라스틱 문제, 선박 사고 4가지로 인류에게 피해를 주고 있다”며 “국제사회는 해양 폐기물을 해양 생태계와 어떻게 연결할 것인가에 대해 관심이 많다. 올해 9월 국제 해양 폐기물 컨퍼런스가 처음으로 한국에서 개최됐다. 이번 컨퍼런스로 우리나라 해양 쓰레기 문제에 적극적으로 동참하고 문제 해결을 위해서 노력해야 한다는 점을 인지하는 기회가 됐다”고 설명했다.

김 박사는 해양 쓰레기 종류별로 특화된 해양쓰레기 수거선의 개발을 제안했다. 김 박사에 따르면, 해양 쓰레기는 존재하는 위치에 따라서 해변, 부유, 침적쓰레기로 나눌 수 있고 수거 방식도 달라진다. 해변 쓰레기는 수작업이나 중장비를 활용하지만, 최근 소형 수거 로봇이 개발되어 해안가 미세 플라스틱을 제거하고 있다. 부유 쓰레기의 경우 컨베이어 타입으로 수거할 수 있다. 최근에는 오션 클리너 프로젝트를 통해 수거량을 대형화하는 기술이 개발되고 있다. 침적 쓰레기의 경우 잠수사가 직접 작업하는 방식과 인양 틀을 이용하는 수거방식을 이용하고 있다고 설명했다.

김 박사는 네덜란드의 AI 기반 자율운항 쓰레기 수거선과 독일의 LNG 냉열을 활용하여 해양쓰레기를 동결파쇄를 통한 적재 효율 향상 기술의 벤치마킹을 강조했다. 우리나라는 ‘오션 블루 프로젝트’를 통해 해양쓰레기를 수거·처리·활용 전처리과정까지 가능한 선박을 개발하고 있다. 김 박사는 “동 선박은 LNG를 연료로 해서 LNG 탱크가 가지고 있는 극저온 폐냉열을 활용하여 선상에서 쓰레기를 동결할 수 있다. 이후 파쇄하여 쓰레기 입자의 부피를 줄일 수 있다”며 “최대 5t까지 수거할 수 있고 이후 선상의 열분해 설비를 이용하여 수소를 추출하고 일부 필요한 수소는 LNG 게질을 통해 추가로 확보 방식으로 모듈을 탑재하는 형태로 개발이 진행되고 있다”고 설명했다. 또한 만들어진 수소로 연료전지를 만들어 전기를 획득하고 선상에서 필요한 장비 공급을 할 수 있다. 일부 재활용이 가능한 해양쓰레기의 경우 최소화하여 육지로 가져올 수 있다. 최대 500t까지 저장가능한 선박이다.

부산대 수소선박기술센터는 2021년 해수부와 과기부 다부처 공동사업으로 선정되어 쓰레기 수거선에 탑재될 장비의 기술 개발을 진행하고 있다. 핵심 기술을 확보하기 위해 부산광역시, 울산광역시, 경상남도, 삼성중공업 등 산·학·관·연 컨소시엄을 구성하여 진행하고 있다.
김 박사는 “해외 프로젝트의 경우 해양에서 쓰레기를 수거하는 목적으로만 진행되고 있기 때문에 선상에서 원스톱으로 처리할 수 있는 기능을 가진 국내 프로젝트가 경쟁력이 있다. 다만 자율운항, 자동 탐색 등 지능형 기술 AI 기술을 활용한 침적 쓰레기를 수거할 수 있는 핵심 기술이 필요하다. 무조건 해양에서 수거한 다음에 육지로 들고 들어와서 처리해야 된다는 편견을 깨고 해양에서 수거한 쓰레기를 해양에서 처리할 수 있는 일원화 기술을 확보하는 것이 중요하다”고 강조했다.