AI 기술이 산업 전반에 걸쳐 빠르게 확산되는 가운데, 모빌리티 분야의 AI 기반 자율주행 역시 그 발전 속도가 엄청나다. 이는 비단 육상 뿐 아닌 공중과 해상에서도 적용되고 있다. 특히 해상의 경우 선박 자율운항이 해상 운송의 패러다임을 바꿀 미래 기술로 주목 받고 있다.
한국에서도 그러한 AI 기반 선박 자율운항 솔루션 기업이 글로벌 시장을 공략하며 해양 산업 디지털 전환이라는 미션을 수행해 나가고 있다. 바로 씨드로닉스다.
지난달 24일 서울 양재동 엘타워에서 열린 ‘AX 대전환 : AI 어디까지 써봤니?’ 컨퍼런스에서는 박별터 씨드로닉스 대표가 ‘바다 위 AI 주권 – 해운·방산 모빌리티를 위한 특화형 AI’를 주제로 발표를 진행해 업계 관심을 사로잡았다.
창업 10년차인 씨드로닉스는 선박의 자율운항과 해상 물류 효율화를 위한 AI 기반 솔루션을 개발해 온 기업이다. 박 대표는 이날 발표에서 글로벌 해운업계의 AI 도입 현황과 한국이 직면한 도전과제, 그리고 이를 돌파하기 위한 특화형 AI 기술 전략을 공유했다.
발표를 시작하며 박 대표는 최근 해운 업계에서 심각성이 대두되고 있는 인력 부족 문제를 언급했다. 배를 운전하거나 운영할 수 있는 전문가들이 부족한 상황에서 문제의 해법으로 사람을 대체할 수 있는 인공지능 기술에 대한 관심이 높아지고 있다는 것이다.
“해상 자율운항, 왜 지금 필요한가”
“오토파일럿이라는 단어가 요즘 굉장히 많이 쓰이고 있습니다. 또 크루즈 컨트롤이라고 하는 기능 등의 기술이 자동차에 적용돼 왔죠. 그렇다면 선박 쪽은 어떨까요? 잘 알려지지 않은 것이 오토파일럿이라고 하는 장비가 선박에 도입된 지는 100년이 넘었습니다. 오토 파일럿, 크루즈 컨트롤이라는 단어의 최초 어원을 따져보면 모두 선박 쪽에서 왔다는 것을 알 수 있죠.”
박 대표는 현대 모빌리티에 적용되는 기술들이 실은 일찌감치 선박에서 먼저 적용됐다는 사실을 알리며 운을 뗐다. 다만 이러한 기술들은 큰 배가 장애물이 거의 없는 대양을 항해할 때 적용되는 것들이다. 박 대표가 언급한 최근 해상 운송 분야의 문제는 연안에서 비롯된다.
“먼 바다는 배끼리 마주칠 일이 거의 없죠. 장애물도 없고요. 아무것도 없는 곳에서 방향과 속도를 고정해 놓고 가는 것은 어렵지 않으니 운항에 대한 자동화가 일찌감치 선박에 적용된 겁니다. 하지만 지금의 해상 환경은 단순한 자동화만으로는 부족합니다. 앞서 인력 부족을 말씀드렸는데 좀 더 구체적으로는 먼 바다가 아닌 교통량이 많은 연안으로 올수록 부족해진다는 겁니다. 주변을 많이 관찰하며 여러가지를 컨트롤해야하고 정밀함이 요구되기 때문이죠. 또 서로 커뮤니케이션을 많이 해야 하고요. 결국 현재 해운업의 문제는 사람이 필요 없는 곳에 자동화가 돼 있고 사람이 많이 필요한 곳에는 자동화가 돼 있지 못하다는 겁니다.”
이러한 상황에서 박 대표는 선박의 자율 운항에 필요한 새로운 기술을 설명했다. 센서와 레이더, 라이다 등을 활용하는 방식, 또 이러한 시스템들을 통합해 AI를 적용해 나가는 과정 등이다. 그러면서 박 대표는 센서를 비롯해 통신의 한계를 현재 해상 자율운항 기술이 극복해야 하는 중요한 제약으로 언급했다. 센서의 경우 일부분만 보는 것을 가지고 전체를 완성하기에는 너무 힘든 상황이며 그에 따른 특화 기술 개발의 필요성이 대두되고 있다는 것이다. 이러한 상황에서 씨드로닉스의 기술력이 빛을 발하고 있다.
“저희는 카메라를 통해 배 주변에 어떤 선박이 있는지 인식하는 것, 그리고 그 구역에 경계선을 가지고 있는지, 부표 영역 등을 분류해 픽셀 단위까지 인식하는 것, 두 가지를 한꺼번에 수행해 굉장히 제약 조건에 있는 상황에서도 운항에 도움을 줄 수 이도록 1초에 10번 정도 연산할 수 있는 성능을 담아 특화된 인공지능을 개발했습니다. 다만 영상이 사람의 눈을 대체하는 개념이라는 점에서 사람도 너무 깜깜하거나 안개가 심하면 멀리 보지 못하는 것처럼 인공지능 역시도 성능이 아무리 좋아도 아직까지는 그런 문제까지 해결할 수 없기 때문에 레이더 장비도 함께 쓰고 있죠. 단순한 레이더 데이터를 해석할 때도 인공지능이 필요합니다. 카메라 시스템과 레이더 시스템의 두 가지 정보를 하나로 합쳐 정확하게 판단할 수 있는 것이 특화된 인공지능이죠.”
그러면서 박 대표는 크게 사람이 타는 배와 타지 않은 배로 나눠 설명을 이어갔다. 사람이 타는 배는 우선 함정과 상선을 꼽을 수 있다. 보통 항구에서 볼 수 있는 큰 배들이 여기에 해당한다. 여기에는 사람을 보조할 수 있는 시스템이 들어간다. 반대로 사람이 타지 않은 운항 기술은 함선 등의 방산 분야에 우선 적용되고 있다.
“군대에서는 작전을 수행하는 무인선들이 이미 많이 등장하고 있어요. 1단계의 경우는 원격 통제 기반의 무인체계죠. 마치 게임에서 배를 조정하듯 컴퓨터로 선박을 조정하는 겁니다. 2단계는 반자율 유무인 복합체계인데, AI가 어느정도 알아서 배를 움직이다가 상황이 발생할 때 사람이 개입을 하는 겁니다. 세 번째는 사람이 아예 손을 떼는 단계죠. 러시아와 우크라이나 전쟁을 보면 최근 양상은 이러한 무인 체계, 자율화의 핵심은 역시 인공지능이 되고 있습니다.”
해상 자율운항 AI, 실제 운항 환경으로의 도약
박별터 대표는 자율운항 AI가 이제 “실험실이나 시뮬레이터 안에서만 검증되는 기술이 아니라, 실제 해상 운항 환경에 투입되는 단계”에 도달했다고 강조했다.
"1만 TEU(1만개의 컨테이너를 실을 수 있는 선박) 컨테이너선의 경우 화물 가치가 대략 4500억원, 배 건조 바용이 3400억원 정도예요. 컨테이너 선박 중에 중간급이죠. 이 보다 훨씬 더 큰 것도 있기 때문에 배울 운영할 때는 누가 주도하고 있고 사고 발생시 책임 소재가 중요해집니다. 그래서 자율운항 시 운영 주체별로 자율화 단계를 나누고 있기도 하죠.”
그에 따르면 1단계는 AI가 적용되는 첫 단계로 사람이 주도권을 가지고 AI가 보조하는 개념이다. 2단계 역시 크게 다르진 않다. 다만 주도권이 배에 있는 사람이 아닌 육상으로 넘어가는 것이 다르다. AI는 역시 보조 개념이다. 3단계부터는 배에 사람이 타지 않는 무인화 단계다. 대신 육상에서 배의 모든 주도권을 가지며 AI의 도움을 받는다. 마지막 4단계는 육상조차 관리하지 않고 AI가 알아서 운항하는 완전 자율 운항 단계다. 여기서 중요한 것은 선박에 특화된 AI가 반드시 필요하며 그 조건이 선행돼야 1단계부터 실행이 가능하다는 점이다. 박 대표는 “다만 이에 대한 규정은 구체화되고 있는 중”이라며 단서를 달았다.
이에 각 조선소와 선박 기자재 회사들, 씨드로닉스를 비롯한 기술 기업들은 자율 운항을 현실화 시키기 위해 그에 특화된 AI 기술 개발과 운항 보조 시스템 고도화에 집중하고 있다. 발표 말미, 박 대표는 예인선 운영, 쇄빙선의 유빙 인식 기능, 중국 어선 단속 등 현재 기술이 적용된 다양한 사례들을 소개하며 해양과 관련된 AI 기술 역시 ‘데이터’가 중요함을 강조했다.
“AI를 적용하기 위해 제일 중요한 것은 데이터입니다. 데이터로부터 알고리즘을 만들고 애플리케이션을 만들기 까지 파이프라인이 있어야 하지만 아직 해양 분야는 이 파이프라인이 굉장히 빈약합니다. 그래서 저희는 이걸 직접 구축하기 위해 굉장히 많은 시간을 들렸는데, 앞으로는 이 분야에 특화된 인공지능 기술이 많이 나오고 협력하길 바랍니다.”
