[해외 칼럼] 인공지능과 머신러닝을 활용한 해운 산업의 지속성 확보 AI, machine learning and maritime sustainability

https://www.marinemec.com/news/view,ai-machine-learning-and-maritime-sustainability_55703.htm

상기 기사는 2018년 10월 30일에 해운 관련 정보 기술에 대한 소식을 주로 다루는 미디어인 Marinemec 에 올라온 칼럼입니다. 작성자 Malek Murison 은 런던에서 활동하는 Tech 관련 글을 주로 쓰는 칼럼리스트이다. 

 

 

글이 길지만 대부분 중언부언 하는 이야기가 많아서 핵심만 요약하면 이렇다. 

 

- 여기서 말하는 지속성(Sustainability)은 일단 환경 문제에 포커스가 맞춰져 있다. 해운 산업 역시 기후변화를 막기 위해 탄소 배출을 줄여야 하는 의무가 있기 때문에 선박 연료 사용을 줄일 필요가 있다. 

 

- 선박 연료를 줄이기 위해서는 선박의 운항 중 낭비가 없게 최적화 시킬 필요가 있는데 여기에 머신러닝과 인공지능을 활용할 수 있다. 사물인터넷(IOT) 기술을 활용해 엔진을 비롯한 선박의 기기 상태에 대한 데이터를 모으고,  그리고 날씨와 같은 외부 변수에 대한 정보를 모은 뒤 알고리즘에 적용시켜 가장 효율적으로 운용할 수 있는 결정을 도출할 수 있다.

 

- 이러한 노력은 단지 탄소 배출을 줄이는 공익적 목적 뿐만 아니라 연료비를 줄여 선주들에게 더 많은 이익을 가져다 줄 수 있으니 빨리 도입될 필요가 있다. 

 

- 머신 러닝 기술의 적용을 더 넓게 확대할 수 있다. 벙커링 일정도 조정할 수 있고 용선 분야에도 적용해 무의미한 항차 자체를 줄일 수도 있다. 

 

- 아쉽게도 아직 새로운 기술의 도입이 쉽지는 않다. 해기사 출신의 선박 전문가들은 머신러닝과 같은 새로운 기술이 낯설고, 여전히 사람의 손을 통한 데이터 분석이 더 효율적이라는 믿음이 있다. 무엇보다 Supply Chain 안에 각자의 이해 관계가 다르다는 사실도 큰 문제이다 ( ex : 선주에게는 연료비 효율 개선을 통한 비용 절감이 중요하지만 용선주들은 그들의 물건이 빨리 안전하게 오는 것 만이 관심거리이다.)

 

- 그러나 변화를 막을 수 없다. 환경 문제는 큰 화두로 압박은 더 거세지고, IMO 2020 시작 이후 연료비 부담은 더 커질 것이기 때문이다.