최근 치명적인 항만 안전사고가 지속적으로 발생하고 있는 가운데 항만 내 실시간 데이터를 기반으로 빅데이터와 인공지능 기술을 활용, 안전한 항만관리를 실현시킬 수 있는 사고위험 사전 감지·예측기술이 개발되고 있어 이목을 집중시키고 있다.
연구내용을 세부적으로 살펴보면, 항만작업자의 웨어러블 디바이스에서 실시간으로 수집되는 위치정보를 통해 항만장비와의 충돌이나 협착 등의 위험성을 사전에 감지하고 분석, 신속하게 현장에 전달해 사고를 회피하는 서비스에 대한 고도화를 진행하고 있다.
또한, 크레인으로 수송되는 컨테이너 또는 부속품의 추락으로 인한 위험성을 분석, 실시간 경고를 제공하는 서비스와 추락위험이 많은 신호수의 시야를 지원하기 위한 원격 디바이스 장비를 개발하고 있다. 작업 중인 항만작업자의 신체상태를 실시간으로 모니터링해 갑작스런 건강이상으로 인한 2차 사고를 미연에 방지하고자 하는 시스템도 선보일 예정이다.
특히, 높게 쌓인 컨테이너, 대형장비 등으로 사각지대가 많은 항만구역에서 IoT 데이터를 이용하여 항만장비 간의 충돌위험성을 감지하거나, 과속, 부적절 주차 등 외부트럭 등의 위반사항을 감지, 분석해 현장에 정보를 제공하는 서비스도 개발, 현재 고도화 과정에 있다. 현장에 제공되는 정보에 대해 장비운전자가 다른 이유로 적절한 대응을 하지 못할 경우를 대비해 최후의 순간에는 장비가 스스로 위험성을 감지하고, 자동으로 제동하는 기술을 통해 데이터와 정보로만 해결할 수 없는 사고위험을 관리하고자 한다.
또한, 항만구역을 기능과 중요도에 따라 구분하고 해당 구역에 존재하는 객체의 접근 허용 여부에 따라 미인가자, 미확인자 또는 미확인 물체 등을 CCTV 영상정보 딥러닝 기술을 적용, 사고유발 요인을 사전에 제거하는 연구도 마무리되고 있다.
항만에는 위험물 저장소와 같이 특별히 관리돼야 하는 구역에 대해서는 치명적 사고위험 요인인 화재, 위험물 누출을 사전에 감지하기 위한 자율주행 기반 이동로봇이 위험물 저장소 주변을 순찰하는 시스템이 도입된다.
항만의 사고위험과 관련된 다양한 정보, 운영정보, 기상정보, 실시간으로 올라오는 크고 작은 사고위험 정보 등을 결합한 빅데이터 기반의 사고위험 예측 기법을 통해 사전에 적절한 대응해 사고발생을 줄이기 위한 서비스도 개발하고 있다.
출처: 건설기술신문, 빅데이터 인공지능 기술로 ‘항만 사고’ 사전에 막는다, 2021
(http://www.ctman.kr/22795)