해운업계의 AI 전환이 본격화되면서 데이터를 어떻게 연결하고 표준화할 것인지가 새로운 과제로 떠오르고 있다. 선박과 항만, 운항 스케줄 데이터가 각각 다른 형식으로 관리되면서 AI 분석과 예측의 정확도를 높이기 위한 데이터 기반 구축의 중요성도 커지고 있다.
해양·물류 데이터 기업 씨벤티지는 한국해양진흥공사가 개최한 ‘2026년 제2차 해양산업 AI 전환 실무협의회’에 참여해 해운 데이터 표준화와 AI 활용 기반 구축 방안을 소개했다.
씨벤티지, 해양산업 AI 전환 실무협의회에서 발표를 진행했다. (사진 제공: 씨벤티지)
선사 간 데이터 연결하는 ‘Schedule Data Hub’
씨벤티지는 ‘표준화된 해양 데이터를 통한 선사 AX 기반 구축’을 주제로 발표를 진행했다. 선박과 항만, 운항 스케줄 데이터를 AI가 활용할 수 있는 형태로 정리하고 기존 운영 시스템과 연계하는 데이터화 전략을 제안했다.
회사에 따르면 AI 개념검증(PoC)을 실제 운영으로 확대하는 과정에서는 데이터 형식과 관리 기준이 서로 달라 분석 이전에 데이터를 정리하는 작업이 필수적이다. 선박의 입항과 접안, 출항 시간은 데이터 출처마다 기록 기준이 다르고, 선사별 운항 스케줄 역시 코드 체계와 업데이트 주기가 달라 데이터 활용에 제약이 발생할 수 있다.
씨벤티지는 이러한 문제를 해결하기 위해 기존 ERP나 운영 시스템을 유지한 채 API를 활용해 필요한 데이터를 단계적으로 연결하는 방식을 제시했다. 데이터 형식 변환과 이벤트 판별, 예외 처리 등을 거쳐 실제 운영에 활용할 수 있는 표준 데이터를 구축하는 것이 핵심이다.
발표에서는 선사 간 운항 스케줄을 표준화하는 ‘Schedule Data Hub’ 구축 방향도 공개했다.
Schedule Data Hub는 선사마다 다른 운항 스케줄 형식과 코드를 하나의 표준 체계로 통합하고 API와 웹훅을 통해 변경 정보를 공유하는 플랫폼이다. 이메일이나 엑셀, PDF 기반의 수작업으로 발생하는 데이터 불일치와 업데이트 지연을 줄이는 것을 목표로 한다.
현재 씨벤티지는 국내 선사들과 초기 검증을 진행하고 있으며, 참여 선사에는 통합 스케줄 데이터를 제공하고 향후 글로벌 해운 데이터 네트워크로 확대한다는 계획이다.
이와 함께 국내 선사의 Actual Schedule 데이터 연계 사례도 소개했다. 약 94개 항구와 256개 터미널, 1,000척 규모의 선박을 대상으로 실제 입항·접안·출항 정보를 표준화해 기존 운영 시스템과 연동했다. AIS 신호 분석과 예외 처리 과정을 거쳐 ATA·ATB·ATD 데이터를 표준 API 형태로 제공하고, 운영자가 확인이 필요한 선박 정보도 함께 전달하는 방식이다.
씨벤티지는 표준화된 선박·항만·운항 데이터가 구축되면 환적 연결 분석과 항만 혼잡 예측, 항로 정시성 분석 등 AI 기반 의사결정의 활용 범위를 넓힐 수 있을 것으로 보고 있다.
최근 해운업계의 AI 경쟁력은 모델 개발보다 데이터를 얼마나 일관된 기준으로 구축하고 연결하느냐에 달려 있다는 인식이 확산되고 있다. 씨벤티지가 제시한 데이터 표준화와 연계 모델도 해양 물류 분야 AI 전환의 기반 기술로 활용 범위를 넓혀갈 것으로 기대된다.
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