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빅데이터로 화물 선박 평가한다
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빅데이터로 화물 선박 평가한다
  • 정원석 기자
  • 승인 2018.06.21 16:51
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▲화물선으로 운송되는 컨테이너(출처=게티이미지)
화물 선박 검사 전문 업체인 라이트쉽(RightShip)이 테니스 시합을 실시간으로 분석하는 데 사용되는 빅데이터 분석 도구를 도입했다. 이것은 IBM의 예측 분석 플랫폼이다. 라이트쉽은 IBM의 기술을 활용해 분석한 결과 슈가랜드 컴퍼니(Sugar Land company)의 화물 선박이 향후 12개월 내에 컴플라이언스 문제를 겪을 가능성이 있다고 전했다. 이들은 또한 IBM의 기술로 화물 선박의 효율성과 탄소 배출량 등을 계산한다.

이 회사는 2002년에 설립됐다. 지난 1990년대 후반 호주 연안에서 몇 척의 화물선이 가라앉은 후 더 안전한 선박이 필요하다는 요구에 부응하기 위해 이 회사가 세워졌다.

이 회사는 화물선의 등급을 매기기 위해 평가 시스템을 사용한다. 그리고 향후 12개월 내에 문제를 겪을 우려가 있는 선박에 별표를 1개 부여한다. 문제를 겪을 우려가 없는 선박에는 별표 5개를 부여한다. 이런 평가는 정부 기관, 선박 운영자, 무역협회 등 50개 이상의 출처에서 모인 빅데이터를 통해 내려진다. 이 데이터에는 사고, 사상자, 선박 검사 결과, 운영자 정보 등이 포함된다.

이 시스템을 통해 라이트쉽은 2017년에 1,000척이 넘는 결함 선박을 가려냈고 고객들이 결함있는 선박을 사용하지 않을 수 있도록 문제를 예방했다. 또 2017년에 별이 1개인 선박 중 8%가 문제 상황을 겪었으며, 별이 5개인 선박 중에는 1% 미만이 문제 상황을 겪었다.

이 회사의 부사장인 아누이 초프라는 등급 시스템이 아직 완벽하지는 않지만 개선을 거듭하고 있다고 말했다. 이 시스템은 각 회사의 특정 위험 요인에 맞게 사용자 정의될 수 있다. 예를 들어 특수 화학 제품을 제조하는 헌츠맨(Huntsman Corp)은 자사의 제품이 25년 이상 사용된, 오래된 선박을 통해 운송되는 것을 원하지 않는다. 이에 따라 라이트쉽은 헌츠맨의 요구에 맞게 선박을 검사하고 확인한다. 15년 이상 된 선박에 대해서는 6개월 이내의 고객 사용 여부와 검사 완료 상황을 살펴본다.

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