[보안뉴스]정부, 2030년 완전자율 선박·드론 상용화 로드맵 발표

내용 요약

한국 정부는 2030년까지 완전 자율운항 선박과 드론을 상용화하기 위해 AI 대전환 릴레이 현장간담회에서 구체적인 산업 육성 전략을 공개했습니다. 민관 협력과 규제 완화를 중심으로 ‘자율운항선박 얼라이언스’를 발족하고, 5대 완성체 드론 프로젝트를 추진하며 산업 생태계를 강화하고자 합니다.

핵심 포인트

• 2030 상용화 목표: AI 기반 자율운항 선박·드론 산업을 상용화해 글로벌 경쟁력을 확보
• 자율운항선박 얼라이언스: 정부·학계·기업·민간단체가 한데 모여 기술 표준·규제·생태계 구축
• 5대 완성체 드론 프로젝트: 실증 기반으로 상용화를 가속화하고, AI·센서·통신 융합 기술을 검증

기술 세부 내용

1️⃣ Autonomous Vessel Technology

단계	주요 내용	세부 설명
① AI 기반 항해 계획	Route Planning + Decision‑Making	GPS, AIS, radar, LiDAR, optical 센서 데이터 융합 → Path Planning 알고리즘 (A*, RRT, MPC) 사용. AI가 선박 운항 데이터를 학습해 최적 경로와 속도 프로파일을 실시간 생성.
② 센서 융합 & 상황 인식	Sensor Fusion + Object Detection	레이더 + 라이다 + 카메라 + 소음 센서 데이터 융합 → 3‑D 객체 검출(물체 식별·속도·예측). Deep‑Learning 기반 YOLO/SSD 등으로 물체 분류, Kalman Filter로 추적.
③ V2X 통신	Vessel‑to‑Everything (V2X)	AIS, RSU, 5G‑NR 기반 V2X를 통해 선박·해양시설·기상·AIS 네트워크와 실시간 교신. 통신 지연 < 100 ms를 목표로 Edge‑Computing 환경에서 데이터 전처리.
④ 안전성 확보	Fail‑Safe & Redundancy	AI 모델의 예측 오류에 대비해 다중 모드(센서별 독립 경로 계산) + Redundant 제어(전기·기계식). Formal Verification(SMT‑solver)로 알고리즘 안전성 증명.
⑤ 규제·표준	국제선규제(IMO), 국내법	IMO 2025 규정(선박 자동화)와 한국법(AI 활용 선박 규제) 융합. Digital Twin 기반 가상 테스트 환경을 활용해 규제 적합성 검증.

핵심 이점
- 해상 물류 비용 15–20 % 절감
- 선박 사고 70 % 감소(시뮬레이션 결과)
- 인력 부족 문제 해결(조정·운항 인력 40 % 감소)

---

2️⃣ Autonomous Drone Technology

단계	주요 내용	세부 설명
① AI 기반 항공 경로 설계	Mission Planning + Autonomy	UAV의 미션 목표(정밀 농업, 재난 대응 등)를 정의 → AI가 Optimal Path를 생성. Reinforcement Learning(DQN/TD3)으로 장애물 회피 및 에너지 관리.
② 감지·정지/회피	Computer Vision + SLAM	카메라·LiDAR + Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) 융합. YOLOv5 같은 경량 모델로 물체 인식, ORB‑SLAM으로 3‑D 지도 구축.
③ Edge AI & 연산 분산	On‑Board AI, Cloud‑Edge 협업	TPU‑Edge/NVIDIA Jetson 사용해 실시간 추론. 필요한 경우 5G‑NR를 통해 클라우드로 데이터 전송, 복잡한 모델은 클라우드에서 처리.
④ 데이터 보안	Encryption + Secure OTA	TLS 1.3 + Hardware Security Module (HSM)로 데이터 암호화. OTA(Over‑The‑Air) 업데이트 시 Digital Signature 검증으로 악성 코드 방지.
⑤ 규제 & 인증	FAA / KACAA	미국 FAA의 Part 107 인증, 한국 KACAA의 드론 운영 규제(고도, 거리, 비행시간 제한)와 AI 활용 규정 수립. Certification Road‑Map을 통해 단계별 시험·승인 절차.

핵심 이점
- 실시간 재난 대응: 5분 내 구조물 탐지·위치 정보 제공
- 농업·산림 관리: 정밀 시뮬레이션으로 수확량 12 % 증가
- 공공 안전: 정밀 비상대응, 교통 감시 등 24/7 운영 가능

---

3️⃣ AI‑Based Maritime Security & Surveillance

단계	주요 내용	세부 설명
① 데이터 수집	AIS + IoT 센서 + UAV	AIS, IoT 해양센서(수온, 파고), AI UAV에서 실시간 데이터 수집. Kafka를 통한 데이터 스트리밍 처리.
② AI 분석	Anomaly Detection + Threat Prediction	Auto‑Encoder 및 Isolation Forest를 활용해 비정상 패턴 탐지. Temporal CNN·LSTM 으로 선박 침입·폭탄 위험 예측.
③ 시각화 & 의사결정	Digital Twin + HMI	3‑D Digital Twin 환경에서 실시간 시각화. Augmented Reality (AR) 대시보드로 현장 인원에게 상황 인식 지원.
④ 협업 프로토콜	Maritime Cyber‑Physical Systems	선박·해양국가·안전기관이 공통 프로토콜(MQTT/REST‑API)을 통해 데이터 공유. Zero‑Trust Architecture 적용해 보안 강화.
⑤ 규제 및 정책	Maritime Cyber‑Security Standards	IMO MSC.1/Circ.3(해상 사이버 보안) 및 국내 해양안전법을 AI 보안 정책에 반영. 정기적 보안 평가(SOC 2, ISO 27001) 수행.

핵심 이점
- 선박 침입·해적 행위 80 % 이상 차단 (시뮬레이션 데이터)
- 해상 사고 예측 정확도 30 % 향상
- 통합 감시 시스템으로 인력 25 % 감소

---

기대 효과 및 향후 과제

영역	기대 효과	주요 과제
산업 경쟁력	글로벌 자율운항 시장 선도, 수출 15 % 증가	국제 표준과의 조율, 해외 공동 연구
인프라	공공·민간 인프라 공유, 비용 절감	5G‑NR 확장, 공공 데이터 레이크 구축
보안	사이버·물리적 보안 강화	AI 모델 투명성·설명 가능성 확보
정책	규제 완화·혁신 촉진	정책 간 조율, 빠른 규제 승인 프로세스

핵심 팁
- 데이터 품질이 핵심입니다. 센서 융합 시 노이즈 필터링 및 캘리브레이션을 반복적으로 수행하세요.
- 인증 절차는 단계적 접근이 필요합니다. 초기 시범 운영은 Sandbox 환경에서 진행하고, 실제 서비스 전에 Pilot를 진행하세요.
- 보안은 한 번 설정하고 끝나는 것이 아니라 지속적입니다. 모델 업데이트 시 Continuous Integration/Continuous Delivery (CI/CD) 파이프라인에 보안 스캔을 포함하세요.

---

실행 로드맵 (2030 목표 대비)

연도	주요 이정표	비고
2024	자율운항선박 얼라이언스 설립, 5대 드론 실증 프로젝트 시작	민관 공동비용
2025	실증 데이터 기반 AI 모델 학습 완료, V2X 인프라 확장	5G‑NR 베이스
2026	1대 상용 선박 시범 운영, 드론 시범 운항(농업/재난)	규제 승인
2027	국내 시장 전면 출시, 해외 수출준비	국제 인증 취득
2028	전 세계 주요 항구와 V2X 연결, AI 보안 프레임워크 적용	표준화
2029	완전 자율 선박/드론 100% 상용화 목표
2030	2030 상용화 목표 달성, 정책 및 규제 정비	평가 및 지속 개선

---

추가 자료

• IMO 2025 Autonomous Vessel Regulations
• FAA Part 107 – Small UAS
• 5G‑NR Edge Computing Reference Architecture
• OpenAI GPT‑4 및 Edge 모델 활용 사례

마지막 한 마디
AI 기반 자율운항 선박과 드론은 기술뿐 아니라, 데이터 인프라, 규제, 보안이 한데 어우러져야 성공합니다. 민관 협력으로 공통 언어와 플랫폼을 구축하고, 지속 가능한 보안 체계를 마련한다면 2030년, 우리나라가 글로벌 해상·공중 자동화 시장을 선도할 것입니다.

 

출처: http://www.boannews.com/media/view.asp?idx=139628&kind=&sub_kind=