실무형 해상물류 일자리 지원사업

‘Link-cargo’에서 ‘연결’의 의미를 강조한 ‘Linkargo’ (링카고)는 소량 화물 화주들을 위해 컨테이너 공동구매 웹 플랫폼입니다. 초보 화주도 쉽게 접근할 수 있는 직관적인 UI/UX를 제공하여, 디지털 포워딩 서비스를 통해 수출이 처음인 사용자도 수출에 쉽게 접근하고, 합리적인 선택을 할 수 있도록 돕습니다.

이 작품(BC Robot)은 Yolov8 모델을 활용해 자율 주행 로봇이 해변을 순찰하며 실시간으로 쓰레기를 인식하고 분류합니다. 이를 통해 플라스틱, 캔 등 다양한 종류의 해변 쓰레기를 효과적으로 관리하고, 처리 비용을 절감하여 쾌적한 해변 환경을 유지할 수 있습니다. 또한, 수집된 데이터를 바탕으로 쓰레기 발생 패턴을 분석하여 예측 데이터도 제공합니다. 사용자 모니터링 시스템으로 로봇의 상태와 수거 현황을 실시간으로 확인할 수 있어 해변 관리의 효율성을 높일 수 있습니다.

본 작품은 항만에서 발생할 수 있는 안전 위험 요소를 모니터링하고 안전보호구를 완벽히 착용하지 않은 항만 종사자에게 경고하여 올바르게 착용하도록 유도함으로써 안전한 항만 운영을 목표로 개발되었습니다.

AutoSavior는 항만과 대규모 산업 현장에서 CCTV와 자율주행 로봇을 결합하여 화재를 초기 단계에서 감지하고 신속하게 진압하는 시스템입니다. CCTV가 화재를 인식하면 로봇이 즉시 출동하여 초기 진압을 수행하며, 대형 화재로 번지는 것을 막아 인명과 재산 피해를 최소화할 수 있습니다.

본 프로젝트는 4차 산업혁명 시대의 요구에 부응하여 물류 산업의 자동화 및 스마트화를 목표로 기획되었고, 물류 데이터 융복합 플랫폼 구축과 SLAM 기술과 여러 기능을 탑재한 무인 지게차를 개발하였습니다. 해당 결과물을 통해 물류 운영의 효율성 극대화, 인건비 절감, 안전성 강화, 글로벌 경쟁력 강화할 수 있고, 또한, 항만 분야에 국한되지 않고, 다양한 분야의 물류센터에서 활용될 수 있어 다양한 산업의 자동화에 기여할 수 있는 실용적인 작품입니다.

저희 프로젝트는 다양한 비선형 AI 모델들을 이용하여 항만 물동량 및 해운 운임을 예측하고 이를 해운업 이해관계자에게 효과적으로 제공하기 위한 대시보드를 구축하는 것입니다. 예측 모델과 그 외 다양한 데이터(날씨, 항만, 해운운임 등)를 바탕으로 직관적이면서 실시간으로 정보를 제공하는 대시보드를 구축하고자 했습니다. 산출된 결과물은 해운업 내 필요한 정보를
효율적으로 확인하고 신속한 의사결정을 지원할 수 있는 도구로 사용될 수 있습니다.

저희는 자율 주행 선박 및 스마트 모니터링 관제 구축의 주제로 작품을 제작하였습니다. 라이더 및 비전 기반 자율 운항 도중 장애물이 나타났을 경우 상황을 인지하여 장애물에 대한 대처 능력과 GPS를 이용한 최단경로 생성 알고리즘이 탑재되었습니다. 또한 선박 상황을 DB를 통한 대용량 데이터 처리를 통해 실시간으로 모니터링하고, 날씨 데이터 등을 웹으로부터 가져와 모든 데이터들을 종합하여 항해 위험도를 판별하는 관제 시스템을 구축하였습니다.

저희 ‘KNURANE’ 팀은 이번에 인공지능을 활용한 자동화 키 크레인 제작 프로젝트를 진행하였습니다. 키 크레인이란, 부두 안벽에 설치되어 선박의 컨테이너를 하역하고 부두의 컨테이너를 선적하는 데 사용되는 크레인을 의미합니다. 저희 팀은 기존 크레인의 문제를 극복하고자 키 크레인에 인공지능 기술을 접목하여 무인화, 자동화 키 크레인을 제작하였습니다.

본 작품은 테트라부이, 테트라인, 관리용 어플리케이션 3가지로 구성되어 있습니다. 테트라부이를 통해 테트라포드 위 추락사고에 대한 신속한 대처를, 테트라인을 통해 추락 사고에 대한 예방을, 어플리케이션을 통해 전체적인 시스템을 관리하고 유지 보수 합니다.

우리 팀은 Turtlebot3를 이용하여 항만 내 자율주행 지게차를 만들어 보려고 한다. 운송수단은 지게차로, Point to Point를 자율로 이동하며 복잡하고 많아진 화물량을 적재하여 운반함과 동시에 리프트의 승강작용을 이용하여 적재 또는 하역작업에 사용하는 운반 기계이다.

저희 작품은 건설 현장 내부를 순찰하며 안전장비 미착용 인원 식별 시 음성 경고하는 로봇입니다. 총 6개의 초음파 센서를 활용하여 건설 현장 내부를 임의 주행하며 객체 탐지 AI를 고도화시켜 미착용 인원을 식별합니다. 2자유도의 카메라 짐벌과 하드웨어적 특성을 통하여 진동 대응에 탁월하다는 특징이 있습니다.

기존의 선박 소음 감소 해결책으로는 물리적인 수단이었지만, 선박 소음은 비교적 규칙적이고 저음이어서 ANC 기술을 사용하고자 하였고, AI를 이용해 소프트웨어 기반 ANC에 정확도를 올렸습니다. 선실 외부 마이크로 소음을 입력받아 AI를 이용해 내부 소음을 예측하고 예측된 소음의 역위상을 선실 내부 스피커로 내보내 소음을 상쇄시키는 작품입니다. 내부에서 들리는 외부 소음을 표적으로 하기 때문에 선실 내에서 들리는 다른 소음들과는 구별되어 ANC가 동작한다는 점이 특징입니다.

스마트 용접 헬멧은 용접 작업자의 체온, 심박수, 산소포화도를 측정하여 작업자의 상태를 앱을 통해 실시간으로 모니터링을 할 수 있습니다. 또한, 작업장에서 발생하는 위험요소인 화재, 유해가스, 자외선을 측정하여 위험 상황에 따른 대피 알림 기능을 수행합니다. 쿨링 조끼 및 산소마스크를 부착하여 체온 상승 또는 심박수 이상과 같은 위험 상황 발생 시 실질적인 대응이 가능합니다.

최근 조선업계에서 부각되는 전문 인력 수급난은 매우 심각한 수준에 이르렀습니다. 그중 도장 공정의 품질점검은 선박의 안전성, 성능 및 환경문제와 직결되어 있어, 위 문제의 해결이 시급합니다. 본 작품은 이러한 문제를 해결하기 위해 선박 도장 품질점검 업무 개선을 목표로, 인공지능에 기반을 둔 도장 품질점검 앱을 개발하고자 합니다.위 앱은 인공지능의 이미지 인식 기술을 사용하여 선박 및 항만 시설의 도장 면의 품질 이상을 실시간으로 탐지하는 기능을 구현하였습니다

스마트 해상물류는 인공지능, 로봇공학 등 첨단 기술들이 적용된 해상물류 시스템으로, 더 효율적이고 안전한 해상물류를 실현하기 위해 다양한 기술들이 개발되고 있습니다. 이번 프로젝트를 통해 빠르게 증가하는 항만 물류 처리 수요에 맞추어 물류처리 Robot arm을 제작하고, web을 이용하여 이를 제어하는 결과를 보였습니다.

AGV는 3D 프린터로 인쇄한 몸체에 라즈베리파이를 부착하고, 여러 회로를 구성하여 DC모터와 초음파센서가 서로 상호작용하며 일정거리 내에 접근한 장애물을 인식하면 주행을 정지할 수 있도록 제작했습니다. 크레인 역시 라즈베리파이를 이용해 전자석으로 컨테이너를 부착해 들어올리고 지브를 회전시켜 하강하는 과정까지 원격 제어가 가능하도록 제작했으며, 이러한 AGV와 크레인의 상호작용과 원격 제어가 핵심인 작품입니다.

자율주행 운반 로봇으로 사람의 개입 없이 최적의 경로를 자동으로 계산하여 화물을 자동으로 하역하며, 여러 센서들을 활용하여 주변의 사람이나 물체와의 충돌을 감지하고 이를 방지하는 기능을 수행합니다. AT-V을 활용한다면 항만 내 CFS 자동화, 스마트 재고 관리, 작업자 안전 강화 효과가 있을 것으로 기대됩니다.

지진해일 발생 시 인명피해를 줄이기 위해 제작된 ‘디지털사이니지 라이프가드’는 평소에는 항만 내외부에 설치되어 디지털 사이니지로서 항만홍보, 작업정보, 광고영상을 디스플레이하며, 지진해일 발생 시 내부 공간을 활용한 대피 공간으로 사용하여 항만 이용자를 보호할 수 있습니다.

저희의 프로젝트는 최근 항만 트렌드인 무인화와 중대 재해 처벌법 및 항만 안전 특별법이 시행되면서 항만 근로자의 안전이 중요해졌기 때문에, 이를 해결하고 더욱 안전하고 효율적으로 항만 근로자를 구조하기 위해 자동으로 항만 근로자의 해상 낙하 사고를 신고할 수 있는 조끼와 자동으로 구조할 수 있는 해상 구조 로봇을 설계하였습니다.

저희 팀의 ‘AuralVision: 항만 작업자를 위한 AR glass 기반 통합 커뮤니케이션 플랫폼’은 항만 작업자를 위한 AR 글래스 기반 플랫폼으로, 작업 일지와 완료 기록을 시각적으로 확인하고 작업물을 촬영하여 관리자에게 전송할 수 있으며, 서버 기반 관리 시스템을 통해 개인화된 작업 통지와 실시간 공지사항을 제공하여 작업자들의 편의성과 효율성을 높이는 것을 목표로 하였습니다