부산항이 차세대 항만 운영 모델로 주목받는 메타버스 기반 스마트 포트 실증사업을 본격적으로 추진하고 있다. 이번 프로젝트는 부산항만공사와 국내 연구기관, ICT 기업이 협력해 개발한 ‘PLMF(Port-Logistics Metaverse Framework)’를 기반으로 한다. 인공지능(AI)과 메타버스 플랫폼을 결합해, 가상 공간에서 항만 운영 전반을 실시간으로 시뮬레이션하는 디지털 트윈 기술이 핵심이다.
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| ▲ AI 기반 디지털 트윈 시뮬레이션 화면. 부산항처럼 실제 항만 운영 정보를 가상공간에 재현하여 효율적 운영을 가능하게 한다. |
선박 입항 예측 정밀도 대폭 향상
PLMF는 AI 기술을 활용해 선박의 예상 도착 시간(ETA)을 정밀하게 예측한다. 시범 운영 결과, ETA 예측 정확도가 기존 대비 약 79% 개선된 것으로 나타났으며, 이로 인해 하역 장비 및 선석 운영 효율성도 크게 향상됐다. 예측 오차가 줄어들면서 선적 혼선, 인력 공백, 장비 대기 시간이 감소하는 효과가 나타났다.
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| ▲ 실시간 데이터와 연결된 스마트 항만 관제 인터페이스. 선박 이동, 장비 동선, 환경 정보 등을 통합해 시뮬레이션한다. |
가시적인 운영 효율과 재무 성과 실현
정밀한 ETA 예측을 바탕으로 연간 약 730만 달러(약 95억 원)의 추가 수익이 기대된다. 장비 가동률 향상과 장기 미운영으로 인한 유지·보수 비용 감소가 주요 요인이다. 부산항만공사 관계자는 “이번 실증 성과는 단기적인 수익뿐만 아니라 중장기 항만 운영 전략에도 긍정적인 영향을 줄 것”이라고 평가했다.
환경·안전 관리에도 메타버스 기술 접목
PLMF는 항만 운영의 효율뿐 아니라 환경 보호와 안전 관리 측면에서도 의미 있는 성과를 내고 있다. 선박과 장비의 대기 시간을 줄이면서 연료 소비와 온실가스 배출이 감소하고, 시뮬레이션 기반 사고 예방 훈련은 인명·장비 사고 리스크를 낮추는 데 기여하고 있다. 다양한 시나리오를 가상으로 실험할 수 있는 메타버스 플랫폼은 실제 사고 예방에 효과적인 수단으로 작용한다.
기술 구성과 시스템 연동 방식
PLMF는 AIS, GPS, 항만 공기질 모니터링 시스템, IoT 센서, 기상 데이터 등 다양한 실시간 정보를 통합해 작동한다. AI 기반 ETA 예측은 ConvLSTM 계열의 딥러닝 모델을 활용하며, 예측 오차율(MAPE)은 평균 3.7% 수준으로 확인됐다. 이러한 시스템은 항만 상황에 대한 실시간 의사결정을 지원하는 역할을 수행한다.
정책 기반과 산업 확장 가능성
부산항만공사는 이번 실증을 바탕으로 스마트 항만 자동화 및 디지털 전환 로드맵을 수립하고 있다. 향후 부산항을 넘어 인근 항만이나 해외 공동물류 프로젝트로 플랫폼을 확대할 계획도 논의 중이다.
국제적으로는 싱가포르, 로테르담 등 스마트 항만 선도국과의 기술 경쟁이 치열한 상황에서, 부산항은 디지털 기반의 차세대 항만 운영 체계 구축을 통해 글로벌 시장에서 선도적인 위치를 확보하려는 전략을 본격화하고 있다.
전문가 평가와 향후 과제
물류 전문가들은 “AI와 메타버스를 접목한 디지털 트윈 기술은 항만 운영의 투명성과 유연성을 획기적으로 개선하는 방식”이라며 “향후 PLMF가 글로벌 스마트 항만 운영 모델의 기준으로 자리 잡을 가능성도 있다”고 평가했다.
다만 향후에는 실시간 데이터의 정확성 확보, 시스템 중단 대비 백업 체계, 보안과 개인정보 보호 강화, 운영 주체 간 협력체계 고도화 등이 과제로 남는다. 또한 자율운송 장비, 자동화 하역 시스템, 블록체인 기반 거래 시스템과의 통합도 핵심 과제로 부상하고 있다.
부산항의 AI·메타버스 기반 스마트 포트 실증 사업은 운영 효율성, 환경 보호, 안전성, 수익성 전 영역에서 의미 있는 결과를 창출하며, 항만 산업의 디지털 전환을 상징하는 선도 사례로 주목받고 있다. 부산항만공사와 협력 기관들은 이 실증 결과를 바탕으로 국내외 항만 운영 모델의 혁신을 주도할 전략적 전환점을 마련하고 있다.
