컴퓨터 비전이 어떻게 안전을 강화하고, 화물 처리를 간소화하고, 항해를 개선하고, 항만 관리를 재정의하는지 보여주는 스마트 항만 사례를 살펴보세요.
90% 이상의 상품이 해상으로 운송되는 항구는 글로벌 무역의 필수 허브입니다. 항구는 육지와 바다를 잇는 중요한 연결고리 역할을 합니다. 항구는 원자재, 제조품, 소비재와 같은 귀중한 화물을 취급하는 경우가 많아 국제 공급망의 핵심이 됩니다.
수년에 걸쳐 최첨단 기술은 전 세계 항만의 운영 및 관리 방식을 변화시켰습니다. 이러한 혁신은 항만 관리를 더 빠르고, 더 안전하고, 더 안정적으로 만들었습니다. 최근 항만의 혁신에는 인공 지능(AI)이 포함되는 경우가 많습니다.
특히 AI의 하위 집합인 컴퓨터 비전(CV) 은 항만 운영에 큰 변화를 일으키고 있습니다. 비전 AI는 컴퓨터 시스템이 시각 정보를 실시간으로 보고 이해할 수 있게 해줍니다. 이미지와 비디오를 분석함으로써 다음과 같은 컴퓨터 비전 모델은 Ultralytics YOLO11 과 같은 컴퓨터 비전 모델은 이미지와 비디오를 분석하여 패턴을 식별하고, 물체를 감지하고, 실시간으로 움직임을 추적할 수 있습니다. 이미지 분석을 통한 인사이트는 보다 효율적이고 정확한 운영을 가능하게 하며, 이는 항만 관리에 많은 잠재력을 가지고 있습니다.
예를 들어, 유럽에서 가장 큰 항구인 로테르담 항구는 컴퓨터 비전 시스템을 사용하여 유지보수 일정을 최적화합니다. 로테르담 항만의 AI 기반 시스템은 실시간 비디오 모니터링을 통해 선박과 항만 장비를 감시하여 항만 작업자가 유지보수가 필요한 시기를 예측할 수 있도록 지원합니다. 정기적인 모니터링은 장비를 더 오래 가동하고 항만 운영을 더 원활하고 빠르게 만듭니다.
이 글에서는 컴퓨터 비전 기술을 활용한 다양한 스마트 포트 사례를 살펴봅니다. 또한 항만에서 이 혁신 기술을 사용할 때의 장단점과 향후 전망에 대해서도 논의할 것입니다. 시작해 보겠습니다!
항구는 매일 엄청난 양의 물품을 처리하며 운영 효율성 유지, 작업자 안전 보장, 교통 체증 감소, 악천후 대처 등의 과제에 직면해 있습니다. 배송업체는 1시간의 지연도 큰 손실이 될 수 있습니다.
예를 들어, 화물을 하역하는 데 너무 오래 걸리거나(체선), 하역 후 컨테이너를 너무 오래 보관하거나(체선), 항구에 상품을 추가 시간 동안 보관하거나(보관료), 선박이 늦게 도착하는 경우(지연 도착 수수료)와 관련된 비용이 발생합니다. 이러한 비용이 많이 드는 벌금을 피하기 위해 배송업체는 일정, 이동 시간 및 항구 활동을 신중하게 계획합니다.
이러한 문제를 해결하면서 항만 운영을 관리하기 위해 해운 회사와 항만 당국은 점점 더 고급 AI 기반 자동화 솔루션으로 눈을 돌리고 있습니다. 컴퓨터 비전과 관련하여 비전 모델은 방대한 이미지 및 항만 운영 비디오 클립 데이터 세트를 학습할 수 있습니다.
훈련된 모델은 화물 컨테이너를 적재 및 하역할 때 이를 감지하고 추적하는 등의 작업에 사용할 수 있습니다. 컴퓨터 비전은 무거운 화물 컨테이너를 이동하는 항만 직원을 추적하여 항만 안전을 강화하는 데도 도움이 될 수 있습니다.
이제 AI와 컴퓨터 비전 기술이 항만에서 중요하고 가치 있는 이유를 이해했으니 컴퓨터 비전이 어떻게 활용되는지 보여주는 몇 가지 스마트 항만 사례를 자세히 살펴보겠습니다.
컴퓨터 비전 모델 Ultralytics YOLO11 및 Ultralytics YOLOv8와 같은 컴퓨터 비전 모델은 작업자를 추적하고 안전 프로토콜을 준수하는지 확인할 수 있습니다. 어떻게 작동하나요? YOLO11 과 YOLOv8 은 이미지나 비디오에서 물체를 식별하고 분류하는 물체 감지, 시간 경과에 따른 물체의 움직임을 모니터링하는 물체 추적과 같은 다양한 컴퓨터 비전 작업을 지원합니다.
이러한 작업은 다양한 작업자 안전 사용 사례에서 사용할 수 있습니다. 좋은 예로 물체 감지를 사용하여 헬멧과 조끼와 같은 항만 직원의 개인 보호 장비(PPE)를 감지하는 것이 있습니다.
마찬가지로 물체 추적과 같은 컴퓨터 비전 기능이 통합된 스마트 항만 시스템은 작업자의 위치를 모니터링하고 실시간으로 움직임을 추적하여 위험을 감지하고 사고를 예방하는 데 사용할 수 있습니다.
비전 모델은 실시간 비디오 영상을 분석하여 낙하물이나 작업자가 위험 지역에 들어가는 것과 같은 잠재적 위험을 식별할 수 있습니다. 작업자가 실수로 제한 구역에 들어가거나 중장비에 너무 가까이 접근하는 경우 즉시 경고를 보내도록 시스템을 구성할 수도 있습니다.
컴퓨터 비전 솔루션은 해상 항해를 개선하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 컴퓨터 비전, 선박 자동 식별 시스템(AIS) 전송(선박의 신원, 위치, 속도 등이 포함된 신호) 및 기타 고급 센서와 통합된 해양 시스템을 사용하여 선박의 행방에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이러한 인사이트를 바탕으로 AI 시스템은 혼잡도가 낮고 연료 효율이 높은 이상적인 선박 경로를 매핑할 수 있습니다. 또한 이러한 인사이트를 통해 승무원은 대기 시간 없이 하역과 같은 작업을 위해 항구를 준비할 수 있습니다.
항만 당국은 안전한 항해를 위해 물체 감지와 같은 컴퓨터 비전 기술을 사용하여 해상에서 물체를 감지하고 추적할 수 있습니다. 예를 들어 포틀랜드의 메인만 연구소는 선박 항해와 안전을 위해 AI 기반 카메라 시스템을 사용합니다. 이 카메라는 컴퓨터 비전을 사용하여 야간이나 안개가 낀 상황에서도 선박, 보트, 부표, 사람 및 기타 해양 위험을 감지합니다. 선박 운항자는 바다의 장애물을 감지함으로써 사고를 피하고 쉽게 항해할 수 있습니다.
화물 취급은 중장비와 낙하물의 위험으로 인해 항만에서 가장 복잡한 작업 중 하나입니다. 연구에 따르면 항만 사고의 63% 이상이 화물 기동 및 하역 작업 중에 발생하는 것으로 나타났습니다. 이러한 사고는 라벨을 읽거나 손상 여부를 검사하는 등의 작업을 위해 작업자가 컨테이너나 무거운 항만 장비 근처에 있을 필요성을 줄임으로써 예방할 수 있습니다.
비전 시스템은 컨테이너의 라벨을 인식하고 크기, 유형, 무게, 봉인 및 목적지를 스캔하거나 구조적 손상을 감지하여 이를 달성하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이에 대한 흥미로운 사례 연구로 그리스의 피레우스 컨테이너 터미널(PCT) 을 들 수 있습니다. 이 항만에서는 컨테이너의 씰이 손상되지 않았는지 확인하기 위해 Vision AI 통합 카메라를 사용합니다. 이 시스템은 컨테이너를 적재하거나 하역하는 동안 각 컨테이너의 전면 이미지를 캡처합니다. 그런 다음 이미지에서 물체 감지 기능을 사용하여 컨테이너의 씰을 찾습니다. 씰이 누락되거나 손상된 경우 경고가 트리거되어 항만 당국에 추가 조사를 요청합니다.
항구의 보안 및 감시 업무는 지속적인 주의가 필요합니다. 항구의 전체 환경과 운영을 모니터링하는 데 필요한 인력은 엄청나게 많습니다. 세계에서 가장 작은 항구인 오리건주 데포 베이의 면적만 해도 6에이커에 달합니다. 광활한 공간과 촘촘히 쌓인 컨테이너로 인해 사람이 24시간 내내 수동으로 모니터링하는 것은 사실상 불가능합니다.
컴퓨터 비전을 사용하여 여러 액세스 포인트에서 항만 운영을 모니터링하고 무단 진입을 즉시 발견할 수 있습니다. 광학 문자 인식(OCR) 및 자동 번호판 인식(ANPR) 기술은 항구에 출입하는 차량의 번호판을 판독하여 허가되지 않은 차량을 감지할 수 있습니다. 보안을 강화하기 위해 안면 인식 시스템을 사용하여 차량 내부의 운전자와 승객의 신원을 교차 검증할 수도 있습니다.
예를 들어 스페인의 발렌시아 항구는 자율 드론, 5G 연결, 증강 현실(AR) 헤드셋으로 구성된 컴퓨터 비전 시스템을 사용하여 항구의 보안을 모니터링하고 있습니다. 자율 드론은 정기적으로 항구를 순찰하는 데 사용되며, 비디오 피드는 5G 네트워크를 통해 비전 기반 시스템을 사용하여 분석됩니다. 컴퓨터 비전 모델은 침입이나 의심스러운 활동을 찾습니다. 비정상적인 활동이 감지되면 경보가 생성됩니다. 보안팀은 AR 헤드셋을 사용하여 경고를 받은 구역을 살펴보고 사건의 심각성을 파악할 수도 있습니다.
기름 유출은 특히 항만 하역 작업 중 심각한 환경 위협을 초래합니다. 연구에 따르면 중규모 및 소규모 기름 유출의 약 29%(7~700톤)가 이러한 활동 중에 발생한다고 합니다. 이러한 유출은 쉽게 눈에 띄지 않고 무해해 보일 수 있지만 환경에 미치는 영향은 심각할 수 있습니다.
대규모 항만 지역에서는 이러한 유출을 수동으로 모니터링하는 것이 특히 어렵습니다. 이 문제를 해결하기 위해 컴퓨터 비전 소프트웨어가 탑재된 첨단 물 감지 카메라가 효과적인 솔루션을 제공할 수 있습니다. 이러한 시스템은 비디오 영상을 분석하여 실시간으로 기름 유출을 감지함으로써 신속한 대응과 정화 작업을 가능하게 합니다.
실제로 유럽에서 두 번째로 큰 항구인 앤트워프항에서는 컴퓨터 비전 기술을 사용하여 기름 유출의 영향을 완화하고 있습니다. 원격 조종 드론이 주변 수역을 모니터링합니다. 컴퓨터 비전 기능이 탑재된 이 드론은 인근 항구 지역에서 기름 유출을 감지할 수 있습니다. 이를 통해 항만 당국은 집중된 유출 지역을 신속하게 파악하고 대처하여 해안가의 수질을 개선할 수 있습니다.
항만 관리에 컴퓨터 비전을 도입하면 많은 이점을 얻을 수 있으며 고유한 문제에 대한 다양한 맞춤형 솔루션을 제공할 수 있습니다. 이러한 이점 중 몇 가지를 간단히 살펴보겠습니다:
CV 솔루션은 많은 장점을 제공하지만 포트에서 구현할 때 고려해야 할 몇 가지 과제가 있습니다. 다음은 염두에 두어야 할 몇 가지 제한 사항입니다:
보고서에 따르면 전 세계 스마트 항만 시장은 24.16%의 놀라운 연평균 성장률(CAGR)로 성장하여 2033년까지 61억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 이러한 성장은 현대 항만 운영에서 AI, 컴퓨터 비전, 사물 인터넷(IoT)과 같은 첨단 기술의 사용이 증가하고 있음을 보여줍니다. 항구가 더욱 효율적이고 스마트해짐에 따라 컴퓨터 비전은 작업 자동화, 안전 개선, 운영 효율성 향상에 중요한 역할을 할 것으로 보입니다.
컴퓨터 비전은 IoT, 블록체인, 빅데이터와 같은 기술과 결합하면 실시간 화물 추적, 항만 장비의 예측 유지보수 등 복잡한 고급 AI 기반 솔루션을 구현할 수 있을 것으로 기대됩니다. 이러한 혁신은 에너지 사용을 최적화하고 탄소 배출을 줄임으로써 항만 운영을 간소화하고 지속 가능성을 촉진할 것입니다.
컴퓨터 비전을 항만 관리에 통합하면 안전, 효율성, 보안을 강화할 수 있습니다. 작업자 활동 모니터링부터 화물 처리 및 선박 항해와 같은 복잡한 작업 자동화까지 컴퓨터 비전 애플리케이션은 광범위한 애플리케이션을 제공하고 항만 관리의 중요한 과제를 해결할 수 있습니다.
자동화 및 AI 기반 프로세스를 향한 추세는 비전 AI 솔루션의 잠재력을 조명합니다. 이러한 첨단 기술을 도입함으로써 항구는 글로벌 해양 산업의 리더로 자리매김하여 경제 성장과 환경 지속 가능성에 기여할 수 있습니다.
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