해무예측 정확도 향상으로, 인천항, 해운대 뱃길 안전 도모
- 인공지능 학습 자료의 양과 질 높여 3시간 해무예측 정확도 대폭 개선 -
 

  해양수산부 국립해양조사원(원장 강용석)은 인천항과 해운대 인근해를 운항하는 선박의 안전을 위하여 인공지능 기술*을 이용한 3시간 후 해무예측 정확도를 2018년에 비하여 최대 20%까지 높였다고 밝혔다.

 * 인공지능(Artificial Intelligence, AI)을 구현하는 방법으로 해무를 일으키는 여러 해양·기상 요소간의 상호관계를 계산하여 해무발생 확률을 예측하는 기술

 

  해무는 항해안전과 항만의 효율적 운영에 가장 큰 장애 요인으로서, 그동안 항만종사자 대상의 정보수요 조사에서 가장 필요한 해양정보로 대두 되었지만, 예측의 난이도가 높아 예측에 어려움이 있었다. 이에, 국립해양조사원은 ‘16년부터 부산지방기상청과 해무예측을 위한 협업을 지속적으로 수행하여왔다.

 

  그 노력의 일환으로 ‘18년부터 인천항, 해운대를 시작으로, 군산항, 대산항, 목포항, 여수ㆍ광양항까지, 총 6개 해역의 해무 예측 및 관측 정보**를 홈페이지(http://khoa.go.kr/pois)를 통해 시범서비스를 하고 있으며, 올해는 서해안 주요 물류 거점 가운데 하나인 평택ㆍ당진항을 대상으로 해무예측 업무를 확대할 계획이다. 아울러, 중단 없는 해무예측 서비스를 위해 고품질의 관측 자료를 끊김없이 실시간으로 입력할 수 있는 기술을 도입할 예정이다.

 ** 3시간, 6시간, 12시간 후의 해무예측 자료와 함께 천리안 위성 및 CCTV 실시간 영상을 포함한 해무관측 자료

 

  강용석 국립해양조사원장은 “해무예측의 독창성을 인정받아 올해 1월특허***를 취득하였으며, 향후 다양한 인공신경망 기법을 단계적으로 적용하여 해무예측 정확도를 지속적으로 개선할 계획”이라고 밝혔다. 또한, “수요조사를 바탕으로 각 항만별 해무관측 지점을 점진적으로 확대해 나갈 방안이다”라고 밝혔다.

 *** 발명의 명칭 : 해무의 발생을 예측하는 뉴럴 네트워크 학습 방법 및 장치