수출입 비즈니스와 관련이 있다면 ‘선박 추적’에 대해 들어보셨거나 직접 조회해 본 경험이 있으실 것입니다. 선박 위치 추적을 통해 내 화물 또는 고객의 화물이 지금 바다 위 어디쯤 있는지, 어느 경로로 가며, 어디에 경유하는지 등의 정보를 통해 결과적으로 화물이 언제 도착하는지 알기 원합니다. 또한, 해상 운송에서 빈번하게 발생하는 화물 지연과 변수 상황을 사전에 파악하고 물류계획에 차질이 없도록 대비하기 위함도 있을 것입니다.
이렇듯 물류 업계에서는 화물 운송 현황을 모니터링 할 수 있는 ‘공급망 가시화 플랫폼’의 필요성이 지속해서 증가하고 있으며, 이러한 해상 운송 가시화 플랫폼은 선박에서 일정하게 전송하는 ‘AIS 데이터’를 기반으로 하고 있습니다. 씨벤티지는 AIS 데이터의 신뢰도를 높이기 위해 검증 및 가공하여 활용하고 있으며, 전 세계 선박 및 항만 정보와 물류 데이터를 분석하여 실시간 운송 현황 및 물류 업무의 비효율을 개선할 수 있도록 지원하고 있습니다.
그렇다면, 선박 추적의 기반이 되는 AIS 데이터는 무엇인지 어떤 특징을 가지고 있으며 왜 데이터의 가공이 필요한지 알아보도록 하겠습니다.
AIS(Automatic Identification System)는 선박자동식별장치이며, 선박의 항해 안전 및 보안강화를 위하여 선박의 위치, 속력, 진로, 선박 식별 정보 등의정보를 무선통신(VHF 주파수)을 통하여 자동송수신할 수 있는 항해장비입니다.
AIS는 선박의 충돌을 방지하기 위한 도구로 개발되었으며, 육안으로 선박을 인식할 수 없는 상황에서도 다른 선박의 위치와 진행 경로 등을 파악하여 서로를 식별할 수 있도록 합니다. 국제해사기구(IMO) 선박안전법에 따르면 2004년 이후로는 총 300gt(톤)을 초과하는 선박은 AIS를 설치하도록 의무 사항으로 두고 있으며, AIS 정보는 이동 속도에 따라 2초 내지 3분 간격으로 지상수신기 또는 위성수신기로 전송됩니다.
AIS 장비는 Class A와 Class B 두 종류로 구분됩니다.
AIS 데이터는 선박의 위치 정보뿐만 아니라 선박 제원과 관련된 정적정보, 항해 상태에 변화하는 동적정보, 항해 스케줄과 관련된 항해정보가 포함되어 있으며 매일 수천만 건 이상의 데이터가 수신되는 대용량 데이터입니다.
IMO 번호 (International Maritime Organization) 국제해사기구 등록번호 - 선박마다 부여하는 고유한 일련번호로 7자리 숫자로 이루어지며, 선박의 등록 및 추적에 사용됩니다.
MMSI 번호(Maritime Mobile Service Identity)해상이동업무식별번호 - AIS 장비는 해상 전화번호라 할 수 있는 고유의 식별번호를 가집니다. MMSI 번호는 9자리 숫자이며 그 중 앞 3자리는 선박의 국가번호를 나타냅니다.
AIS 데이터 오류는 크게 선박의 고유 정보가 중복되는 중복 오류와 GPS 장비 이상으로 발생하는 위치 오류로 구분할 수 있습니다. 오류가 발생하여 잘못된 AIS 정보가 지속하여 전송된다면 해당 정보를 업무에 활용하는 관제사, 항해사 또는 기업의 의사결정에 지장을 줄 수 있습니다. 따라서 신뢰도 높은 AIS 데이터를 활용하기 위해서는 데이터의 검증 및 가공이 필요하며 오류가 발생하는 각 요인에 대하여 원인과 예시를 살펴보겠습니다.
씨벤티지는 전 세계 30만 척 이상의 선박에 대한 AIS 데이터를 분석하여 선종/크기별 항적 데이터 학습 모델을 구축하였고 특허를 보유하고 있습니다. 구축된 학습 모델과 비교를 통해서 항로 이탈이나 서로 다른 지역에서 동시에 같은 식별번호의 AIS 데이터가 수신되는 등의 AIS 데이터 오류가 의심되는 선박을 자동으로 감지합니다.
씨벤티지에서는 머신러닝을 통해 학습 모델을 만들고 실시간으로 이상 데이터가 감지되면 오류 요인을 파악하여 조치하며, AIS 데이터의 신뢰도를 지속하여 높이고 있습니다. 가공된 높은 품질의 AIS 데이터는 물류 업계에서 필요로 하는 공급망 가시성 및 인사이트 플랫폼의 기반이 되며 ‘Data Insight’라는 서비스명으로 제공되고 있습니다.
AIS 데이터를 통해 과거 및 실시간 선박의 이동 경로, 위치, 속도, 도착시간(ETA, ATA) 등의 정보를 확인할 수 있으며, 항만 데이터와 함께 항구 혼잡도 분석에도 활용할 수 있습니다. 또한, 글로벌 물동량 및 물류 동향에 대한 통계와 인사이트 자료로써 활용될 수 있습니다. 대표적인 활용 사례로 KOTRA와 함께 ‘숫자로 보는 세계 70개 항구 적체 현황 리포트’를 제작하였으며, 다수의 기업에서 Data Insight 구독을 통해 의사결정에 필요한 정보를 얻고 있습니다.
지금까지 AIS 데이터와 데이터의 가공이 필요한 이유에 대해서 알아보았습니다. 높은 품질의 AIS 데이터로 해양 물류의 새로운 인사이트가 필요하시다면 언제든지 문의해주세요!
씨벤티지 cargo insight, ship insight, 그리고 port insight 는 높은 품질의 AIS 데이터 및 빅데이터 분석과 AI 기술을 기반으로, 실시간 및 예측 정보가 반영된 공급망 가시화 솔루션입니다. 공급망 이해관계자들의 의사결정에 필요한 신뢰할 수 있는 정보를 적시에 제공하며, 해상 운송의 변수 상황에 대하여 사전에 확인하고 대응할 수 있도록 도와줍니다.
씨벤티지만의 예측모델에 기반한 공급망 가시화 플랫폼을 통해 해양 물류의 혁신을 이끌어보세요.
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최근 미국과 캐나다에서 항만과 철도 노동자들의 파업이 예상되면서 글로벌 공급망에 큰 혼란이 우려되고 있습니다. 미국 동부 항만 노동자들은 자동화와 임금 문제로 협상을 중단했고, 캐나다에서는 철도 파업이 발생했으나 정부의 개입으로 현재는 상황이 일단락되었습니다.
홍해 사태가 장기회되면서 수에즈 운하를 통한 해상 운송에 심각한 차질이 발생하고 있습니다. 이에 따라 북극항로가 해운업계의 새로운 대안으로 주목받고 있습니다. 이번 블로그에서는 홍해 사태가 해운업계에 미친 영향을 살펴보고, 북극항로 시대가 어떤 새로운 기회를 제공하고 있는지 알아보겠습니다.
최근 해운업계에서는 '해운 얼라이언스 시대의 종식'이 머지않았다는 얘기가 나오면서 해운 시장 업계는 새로운 국면을 맞이하고 있습니다.
The year 2024 has witnessed a combination of unprecedented disruptions that have significantly impeded the international shipping industry's operations. The latest includes this report by Global Maritime Risk Management expert, Ambrey, which details escalating military tensions in Lybia particularly around oil production and control, which pose a significant threat to the stability of Libya and could lead to localized conflict, impacting oil markets and regional security.
As geopolitical tensions disrupt traditional shipping lanes, particularly in the Red Sea, the maritime industry is turning its gaze northward. The Northern Sea Route (NSR) is emerging as a viable alternative, promising to reshape global trade routes and maritime logistics.
If you are involved in the import/export business, you may have heard of ‘ship tracking’ or have tried tracking it yourself. Through ship location tracking, people want to know where my or my customer’s cargo is on the sea, which route it takes, where it transits, etc. And consequently, the cargo’s arrival time. In addition, ship tracking will also be able to identify cargo delays and variable situations that frequently occur in maritime transportation in advance and prepare for them so that there are no disruptions to the logistics plan.