자율운항선박 기관자동화 실증 성공, 완전한 자율운항선박 개발 눈앞

CBM 시스템 모니터링 및 시험 모습

자율운항선박기술개발사업 통합사업단(단장 김진)은 최근 상용 선박을 대상으로 기관실 내 주요 장비인 엔진, 발전기, 펌프, 청정기, 배관 등 고장을 진단하고 사전에 예측할 수 있는 인공지능(AI) 솔루션 실증에 성공했다. 이번 실증을 통해 비로소 자율항해에 한정되어 반쪽짜리 기술에 불과했던 자율운항선박 기술이 완전한 모습을 갖추게 되었다는 평가다.

자율운항선박이 상용적으로 대양을 안전하게 횡단하기 위해서는 충돌회피 기능인 자율항해뿐만 아니라 고장 예측, 사전 예방정비 등을 바탕으로 한 기관 시스템이 자동화되어야 가능하다.

산업통상자원부와 해양수산부는 2020년부터 자율운항선박 기술개발사업 통합사업단을 발족하고 자율운항선박 상용화에 핵심이 되는 기술을 자율항해 시스템, 기관 자동화시스템, 성능실증센터 및 실증, 운용기술 및 표준화 등 4개로 구분해 체계적인 기술 개발 및 실증을 추진하고 있다. 이번 실증은 기관 자동화시스템 중 고장진단 및 예측 시스템(CBM) 기술로서 기술 개발, 제품화, 실증까지 이루어진 첫 번째 성과로 그 의미가 매우 크다고 할 수 있다. 본 고장진단 및 예측 시스템은 한국선급 주관으로 선박해양플랜트연구소, 한국기계연구원, 포스에스엠, HMM오션서비스, 대우조선해양 등 13개 기관이 참여해 선사 수요자 중심의 상용화 제품으로 기술 개발을 수행하였다.

엔진, 발전기, 펌프, 청정기, 배관(해수, 증기) 등 5종의 주요 장비를 대상으로 고장 원인 현상을 한눈에 알 수 있는 체계도를 만들고 이를 기반으로 실제 스케일 그대로 고장모사 실험을 통해 고장 데이터를 획득함으로써 인공지능 학습모델 데이터를 생산하였다. 실제 장비를 대상으로 고장모사 실험을 수행하여 고장 데이터를 확보한 것은 전 세계 최초로 그 가치가 매우 크다고 할 수 있다. 독자적인 전처리 기술 개발, 선박에 특화된 머신러닝·딥러닝 등 인공지능 모델을 개발하고 선내 선원과 육상 관리자들이 사용할 수 있는 소프트웨어로 개발되었다. 기존 선행 제품은 경험적, 스케줄, 규칙 기반에 근거한 일정 부분 사람의 지식이 포함된 고장진단 기술이었으나 본 소프트웨어는 100% 인공지능에 의해 고장을 진단하고 예측하는 소프트웨어 개발되어 진정한 CBM 기술을 구현하였다.

인공지능 기반 주요 장비의 고장을 진단하고 예측할 수 있는 소프트웨어는 폴라리스쉬핑, 한국해양대 선박 2척을 대상으로 실증함으로써, 성능검증 뿐 아니라 추가적인 고장 데이터를 저장할 수 있는 시스템까지 구축됨으로써 지속적인 빅 데이터 확보 및 인공지능 모델을 개선할 수 있는 기반까지 마련하였다.

김진 단장은 “2024년에는 사업단에서 개발되는 상황인식 시스템, 자율항해 시스템, 사이버 보안, 차세대 통신체계 등 핵심기술을 종합적으로 연계하여 통합 실증함으로써 자율운항 선박으로서 100% 기능 구현될 수 있도록 기술을 선도할 계획”이라며 “사업단에서는 성능실증센터를 통해 자율운항 통합 시스템에 대한 신뢰도 높은 기술검증을 계획하고 있으며, 이는 기존의 부분적·단편적 제품의 실증과 달리 상호연계, 최적화 등에 한계를 극복할 수 있어 기술연계 및 종합적인 실증이 가능하다”고 말했다. 이어 “국내 최초 자율운항실증 선박인 팬오션의 1800TEU 컨테이너선에 탑재해 2024년부터 운항 시작할 계획“이라고 덧붙였다.

김영준기자 kyj85@etnews.com