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- [해운물류 > 해사안전연구실]2017-06-30 15:38:48/ 조회수 1124
- 빅데이터를 활용하여 선박 예측수리, 자동항해, 화물추적, 통합 지식 획득, 선박의 미래 디자인 설계 등이 가능할 것으로 전망
- 빅데이터를 활용하여 선박 예측수리, 자동항해, 화물추적, 통합 지식 획득, 선박의 미래 디자인 설계 등이 가능할 것으로 전망
화물선은 대부분을 해상에서 활동하는 거대한 장비이며, 유지보수 작업이 필요하다. 이러한 유지보수 작업을 선박의 센서와 예측분석을 통해 유지보수가 필요한 영역을 식별하고, 최적의 시기에 수리하여 선박 운항 효율성을 증대 시킬 수 있다. 미래에는 선박의 운항센서 기술을 통해 스스로 항해하게 할 수 있다. 이를 위해 미리 분석해야할 많은 데이터(선박운항을 위한 날씨정보, 해저 상태 등)가 필요하겠지만 실제로 데이터를 통해 선박의 운항을 스스로 할 수 있다.
화물추적이 가능한 것만으로도 장점이지만 화물추적에 필요한 센서를 이용하여 유실되는 컨테이너를 예방할 수 있다. 또한 컨테이너 유실시 원인을 파악할 수도 있다. 선적시에는 컨테이너의 적절한 위치 지정 등의 정보로도 활용 가능하다.
선박은 세계 여러 대양을 항해하며 특정한 지역에 오래 정박하지 않는 것이 중요하다. 각 해양에 대한 지식이 필요하지만, 특정 지역의 현지 정보는 모든 선장이 알 수 없기 때문에 특정항로에서는 도선서비스가 필요하다. 이러한 정보를 신기술을 이용하여 선장이 수집할 수 있다. 센서기술을 통해 항해가 어려운 해역을 통과할 때 선박위치, 항행방법 등을 정확히 안내할 수 있다.
데이터는 미래의 선박 설계에 중요한 역할을 할 수 있다. 센서를 통해 선체에 과도한 압력이 가해지거나 선박이 기울어지는 현상이 발생할 때 새로운 빅데이터를 활용하여 잠재 설계를 모델링하고 테스트할 수 있다.
https://channels.theinnovationenterprise.com/articles/5-ways-big-data-is-changing-shipping
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