국립창원대학교는 인공지능 기반 해상 충돌 위험 예측 기술을 개발해 해양 물류 안전 분야에서 주목할 만한 연구 성과를 거뒀다고 17일 밝혔다.

심성현 교수 연구팀은 부산대학교 산업공학과, 한국선박해양연구원(KRISO), 부산대학교 데이터사이언스학과와 공동으로 딥러닝과 설명 가능 인공지능(XAI)을 결합한 새로운 해상 충돌 위험 예측 프레임워크를 개발했다. 연구 결과는 해양 공학 분야 세계적 학술지 'Ocean Engineering(IF 5.5, Top JCR 2.3%)' 2025년 11월호에 게재됐다.

연구팀은 전 세계 해상 물동량의 80% 이상을 차지하는 해양 운송에서 심화되는 교통 혼잡과 충돌 사고 위험 문제를 해결하기 위해 이번 연구를 진행했다. 기존 충돌 위험 평가 방식이 선박 간 최소 안전 거리나 접근 거리 등 단일 지표에 의존해 복잡한 다중 선박 간 상호 작용을 충분히 반영하지 못한 한계를 극복했다.

연구팀은 자동선박식별장치(AIS) 데이터를 활용해 선박 간 상대적 위치와 방향을 격자 형태로 변환한 '상대 교통 표현(Relative Traffic Representation, RTR)'을 구축했다.

이를 기반으로 합성곱신경망(CNN)을 학습시켜 충돌 위험도가 높은 해역을 자동 판별하는 모델을 설계했으며, CNN이 내린 판단을 'Grad-CAM (Gradient-weighted Class Activation Mapping)'으로 시각화해 위험 영향 분포 지도(RIDM)를 제시했다.

실험 결과 제안된 딥러닝 모델은 한국 연안 해역의 3660건 저위험 사례와 366건 고위험 사례를 분석해 F1-score 0.93, 정확도 96.2%의 높은 성능을 달성했다. 고위험 해역과 저위험 해역 간 위험 영향 반경(RIR) 분포는 10㎞와 20㎞ 범위에서 유의미한 차이(p < 0.05)를 보였다.

심성현 교수는 "이번 연구는 해양 안전 분야에서 인공지능이 단순히 예측하는 수준을 넘어, 사고 발생의 공간적 원인을 설명하고 시각화할 수 있는 단계로 발말했다는 점에서 의미가 크다"며 "앞으로 실시간 AIS 데이터와 기상·조류 데이터를 통합해 자율 운항 선박의 충돌 회피 및 해상 교통 관제(VTS) 시스템에 적용할 계획"이라고 밝혔다.

한편 심성현 교수는 지난 9월 대통령 직속 국가인공지능전략위원회 지역 태스크포스 위원으로 위촉돼 경남과 창원 국가 산업단지를 비롯한 지역 산업 현장에서 AI를 활용한 스마트 제조·방산·물류 혁신 전략과 인재 양성 정책을 발굴하는 역할을 수행하게 된다.