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Autonomous Shipping Lab

세종대학교 AI로봇학과

김세원 교수

Port Digital Twin

Autonomous Vessel Route Planning

Carbon Intensity Indicator

Autonomous Shipping Lab

AI로봇학과 김세원

Autonomous Shipping Lab(자율운항실험실)은 자율운항선 운항기술, 해운물류 및 항만 디지털 트윈, 그리고 선박 및 해양 구조물의 동적 위치 제어와 예지보전 인공지능 등 해양공학과 인공지능이 융합된 첨단 연구를 선도하고 있습니다. 본 연구실은 AI로봇학과 소속으로, 자율운항선의 운항 계획, 충돌 회피, 친환경 운항 경로 생성 등 자율운항 기술의 전반을 아우르는 연구를 수행하고 있습니다. 실시간 데이터와 인공지능을 결합하여 해상 교통의 안전성과 효율성을 극대화하는 다양한 알고리즘과 시스템을 개발하고 있습니다. 특히, 해운물류 및 항만 디지털 트윈 분야에서는 부산항, 로테르담항 등 글로벌 주요 항만을 대상으로 실제 운영 데이터를 가상 공간에 반영하는 디지털 트윈 플랫폼을 구축하고 있습니다. 이를 통해 항만 운영의 효율성 증대, 탄소 배출 저감, 선박-항만 연계 최적화 등 스마트 항만 실현을 위한 핵심 기술을 연구하고 있습니다. AI 기반 예측 모델, 빅데이터 분석, IoT 센서 네트워크 등 다양한 첨단 기술을 활용하여 해운물류의 디지털 전환을 선도하고 있습니다. 또한, 선박 및 해양 구조물의 동적 위치 제어와 예지보전 인공지능 분야에서도 활발한 연구가 이루어지고 있습니다. DP 시스템의 성능 평가, 친환경 추력 분배, 실시간 환경 데이터 반영, 케이블 텐션 및 유빙 하중 예측 등 다양한 요소를 통합한 고도화된 위치 제어 알고리즘을 개발하고 있습니다. 시계열 데이터 기반의 결함 예측, 진동 신호 분석, 딥러닝 기반 이상 탐지 등 AI 기술을 활용한 예지보전 솔루션도 주요 연구 주제입니다. 본 연구실은 산업부, 해양수산부, 부산항만공사, LIG 등 다양한 기관과의 산학협력을 통해 실질적인 연구 성과를 창출하고 있습니다. 다수의 특허와 논문, 프로젝트를 통해 해양 산업의 디지털 혁신과 친환경화, 그리고 미래 해상 물류의 지속가능성 확보에 기여하고 있습니다. 학부생과 대학원생, 연구원들이 함께 참여하는 개방적이고 혁신적인 연구 환경을 바탕으로, 차세대 해양공학 및 인공지능 융합 인재 양성에도 힘쓰고 있습니다. 향후 Autonomous Shipping Lab은 자율운항선과 스마트 항만, 친환경 해양 구조물 등 미래 해양 산업의 핵심 기술 개발을 선도하며, 글로벌 해운물류 산업의 경쟁력 강화와 지속가능한 해상 생태계 구축에 중추적인 역할을 할 것입니다.

Port Digital Twin
Autonomous Vessel Route Planning
Carbon Intensity Indicator
자율운항선 운항기술 및 최적 경로 계획
자율운항선 운항기술은 인공지능, 빅데이터, 센서 융합 기술을 활용하여 선박이 인간의 개입 없이 스스로 항로를 결정하고 운항할 수 있도록 하는 첨단 기술입니다. 본 연구실에서는 AI 기반의 적시 운항 알고리즘, 충돌 회피 경로 계산, 실시간 환경 데이터 반영 등 다양한 요소를 통합하여 자율운항선의 안전성과 효율성을 극대화하는 기술을 개발하고 있습니다. 이러한 기술은 해상 교통의 복잡성과 예측 불가능한 환경 변화에 신속하게 대응할 수 있도록 하며, 선박 운항의 자동화 수준을 한 단계 끌어올리고 있습니다. 특히, 본 연구실은 선박의 실시간 위치, 속도, 환경 정보를 수집·분석하여 최적의 항로를 산출하는 알고리즘을 개발하고 있습니다. 이를 위해 강화학습, 몬테카를로 시뮬레이션, 실시간 데이터 기반 의사결정 시스템 등 최신 AI 기법을 적극적으로 도입하고 있습니다. 또한, 선박의 연료 소모와 온실가스 배출을 최소화하는 친환경 운항 경로 생성, 다양한 연료(LNG, 수소, 암모니아 등) 운항 성능 평가, 선박 기기 수명 예측 및 예지보전 인공지능 등도 주요 연구 주제입니다. 이러한 연구는 해운 산업의 디지털 전환과 친환경화, 그리고 미래 해상 물류의 혁신을 이끄는 핵심 동력으로 작용하고 있습니다. 자율운항선 운항기술의 발전은 해상 안전성 향상, 운항 효율 극대화, 인적 오류 감소, 그리고 해운물류의 지속가능성 제고에 크게 기여할 것으로 기대됩니다.
해운물류 및 항만 디지털 트윈
해운물류 및 항만 디지털 트윈 기술은 실제 항만과 선박의 운영 데이터를 가상 공간에 실시간으로 반영하여, 복잡한 해운물류 프로세스를 시뮬레이션하고 최적화하는 첨단 ICT 융합 기술입니다. 본 연구실은 부산항, 로테르담항 등 주요 항만을 대상으로 디지털 트윈 플랫폼을 구축하고, 항만 운영의 효율성 증대와 탄소 배출 저감, 선박-항만 연계 최적화 연구를 선도하고 있습니다. 이를 통해 항만 내 자율 이동체(AGV), 예지보전, 협력주행, 항만 물류 디지털 플랫폼 등 다양한 스마트 항만 기술을 실현하고 있습니다. 디지털 트윈은 선박의 입출항, 대기 시간, 하역 작업, 항만 내 교통 혼잡도 등 다양한 요소를 실시간으로 모니터링하고, 시뮬레이션을 통해 최적의 운영 방안을 도출할 수 있도록 지원합니다. 본 연구실은 AI 기반의 예측 모델, 빅데이터 분석, IoT 센서 네트워크 등을 활용하여 항만 운영의 전 과정을 디지털화하고, 이해관계자 간의 협업을 극대화하는 시스템을 개발하고 있습니다. 또한, 디지털 트윈을 활용한 탄소 배출량 모니터링 및 저감, 선박-항만 연계 스케줄링, 항만 내 자율주행 트레일러 운영 등도 주요 연구 분야입니다. 이러한 연구는 글로벌 해운물류 산업의 경쟁력 강화와 친환경 항만 실현에 중추적인 역할을 하고 있습니다. 디지털 트윈 기반의 해운물류 혁신은 미래 스마트 항만의 표준을 제시하며, 효율적이고 지속가능한 해상 물류 생태계 구축에 크게 기여할 것입니다.
선박 및 해양 구조물의 동적 위치 제어와 예지보전 인공지능
선박과 해양 구조물의 동적 위치 제어(Dynamic Positioning, DP) 기술은 해상에서 선박이나 구조물이 외부 환경 변화(파도, 바람, 조류 등)에 따라 위치를 정확히 유지할 수 있도록 하는 핵심 기술입니다. 본 연구실은 DP 시스템의 성능 평가, 친환경 추력 분배, 실시간 환경 데이터 반영, 케이블 텐션 및 유빙 하중 예측 등 다양한 요소를 통합한 고도화된 위치 제어 알고리즘을 개발하고 있습니다. 이를 통해 해상 작업의 안전성과 효율성을 극대화하고, 극지 및 특수 환경에서도 안정적인 운용이 가능하도록 지원합니다. 또한, 본 연구실은 선박 및 해양 구조물의 주요 기기의 수명 예측과 예지보전 인공지능(AI) 기술 개발에도 주력하고 있습니다. 시계열 데이터 기반의 결함 예측, 진동 신호 분석, 딥러닝 기반 이상 탐지 등 다양한 AI 기법을 활용하여, 선박 엔진 및 주요 장비의 고장 가능성을 사전에 예측하고 유지보수 비용을 절감할 수 있는 솔루션을 제공하고 있습니다. 이러한 기술은 해상 안전성 향상과 운영 효율성 증대에 크게 기여하고 있습니다. 특히, 본 연구실은 다양한 특허와 실증 연구를 통해 DP 시스템의 친환경화, 자동화, 스마트화에 앞장서고 있습니다. 미래 해양 산업에서 요구되는 고신뢰성, 저탄소, 지능형 해양 구조물 운용 기술 개발에 있어 선도적인 역할을 수행하고 있습니다.
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Feasibility investigation of tuned mass damper for vibration control of curved floating bridge in winds and waves.
Jin, Chungkuk, et al.
Applied Ocean Research, 2024
2
The Development of a Machine Learning-Based Carbon Emission Prediction Method for a Multi-Fuel-Propelled Smart Ship by Using Onboard Measurement Data.
Lee, Juhyang, et al.
Sustainability, 2024
3
Global Path Planning for Autonomous Ship Navigation Considering the Practical Characteristics of the Port of Ulsan.
Yun, Sang-Woong, et al.
Journal of Marine Science and Engineering, 2024
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탄소 배출 저감 지수 관련 모델 연구 (2024)
2024년 ~ 1970년
2
선박 시운전 검사서 디지털화 연구 (2024)
2024년 ~ 1970년
3
자율운항선 최적 운항 계획 알고리즘 개발 연구 - 선박해양플랜트연구소(2021,2022, 2023~2025)
선박해양플랜트연구소
2021년 ~ 2025년