글로벌 해운업계가 AI 기반 위험화물 탐지 시스템 도입을 본격화하고 있다. 컨테이너 내 폭발물·리튬배터리 등 고위험 화물의 위장·오신고 문제로 인한 해상 화재 사고가 급증하자, 인공지능을 이용한 자동 분석 및 실시간 검사 기술이 핵심 대응책으로 떠올랐다.

《파이낸셜 타임즈》에 따르면, 최근 해운사와 항만 당국은 AI 비전 분석 및 데이터 크로스체킹 시스템을 활용해 선적 단계에서 위험 화물을 자동 식별하는 기술을 도입 중이다.

특히 리튬이온 배터리, 화학물질, 폭발성 물질 등은 서류상 일반 화물로 위장되는 경우가 많아, 과거 10년간 발생한 컨테이너 선박 화재의 25% 이상이 ‘허위 신고’에 기인한 것으로 보고됐다.

새로운 AI 시스템은 화물 서류, 위성·X선 이미지, IoT 센서 데이터를 통합 분석하여 위험물의 형태·밀도·위치 패턴을 실시간 추정한다.

예컨대, 선적된 컨테이너의 열 영상과 적재 패턴을 비교 분석해 온도 이상이나 폭발 가능성을 조기 감지하며, 항만 내 위험 화물 위치를 지도 기반으로 시각화한다.

글로벌 선사인 머스크(Maersk), MSC, CMA CGM 등은 이미 파일럿 프로젝트를 진행 중이며, 싱가포르항만청(PSA) 과 로이드선급(Lloyd’s Register) 이 안전 표준화 협력 체계를 구축하고 있다.

AI 위험화물 탐지는 머신비전(machine vision), 딥러닝 기반 이미지 분류, 멀티모달 데이터 융합(fusion) 기술을 기반으로 한다.

이 시스템은 선박·항만의 IoT 네트워크와 연결되어, 실시간으로 화물 상태를 모니터링하고 경고 신호를 자동 전송한다.

또한 블록체인 기술을 활용해 화물 신고 이력의 위변조를 방지함으로써 물류 신뢰성을 강화한다.

“AI는 단순한 자동화 도구가 아니라, 해운 물류의 안전 거버넌스 핵심 축으로 자리 잡고 있다.”(Dr. Maria Velasquez, Lloyd’s Maritime AI Research Director)

전문가들은 해운업의 디지털 전환이 물류 효율화뿐 아니라 사고 예방·보험 비용 절감·환경 리스크 완화에도 직접적 영향을 미칠 것으로 분석한다.

다만 AI 감지 정확도 향상과 함께 개인정보 보호, 데이터 국제 표준화 문제 등 법적·윤리적 과제도 병행 해결이 필요하다.

이는 다음과 같은 시사점을 갖는다. 

• 산업적 측면: AI 기반 안전관리 기술이 해운·물류 시장의 새로운 경쟁 요소로 부상.

• 기술적 측면: 비전 분석, IoT, 블록체인 결합으로 공급망 투명성이 강화될 전망.

• 정책적 측면: 국제 해사기구(IMO) 중심의 AI 안전 표준 논의 확대 필요.

• 윤리적 측면: 데이터 수집·감시 과정에서 발생할 수 있는 프라이버시 문제 고려해야 함.

[보도출처: Financial Times – “AI helps shipping industry detect dangerous cargo as fire risks mount”]

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