컨테이너 손상 0.185초 만에 탐지…해진공, AI 혁신 챌린지 우수상

위험물·컨테이너 번호 인식 정확도 99%…수리비 중복 청구도 점검
국적선사 3곳·국내 AI 기업 협업…해운사·항만 터미널 적용 확대 검토

▲류재형 한국해양진흥공사 부사장이 28일 ‘2026 공공기관 AI 혁신 챌린지 성과대회’에서 ‘해운물류 안전을 위한 컨테이너 비전(Vision) AI 실증’으로 서비스 실증·기술검증(PoC) 부문 우수상인 부총리상을 수상하고 있다. (한국해양진흥공사)

한국해양진흥공사가 컨테이너 사진으로 손상 부위와 위험물 표지를 확인하고 검사 보고서까지 작성하는 AI 기술을 선보여 공공기관 AI 혁신 챌린지에서 우수상을 받았다. 실증 평가에서 사진 한 장의 1차 손상 검출에 걸린 시간은 평균 0.185초로 나타났다.

해진공은 ‘2026 공공기관 AI 혁신 챌린지 성과대회’에서 ‘해운물류 안전을 위한 컨테이너 비전(Vision) AI 실증’으로 서비스 실증·기술검증(PoC) 부문 우수상인 부총리상을 수상했다고 28일 밝혔다. 이번 대회는 재정경제부와 과학기술정보통신부가 주최하고 한국지능정보사회진흥원이 주관했다.

현재 컨테이너 검사는 찌그러짐이나 구멍 등 손상 여부와 위험물 표지 부착 상태를 사람이 직접 눈으로 확인한 뒤 문서로 기록하는 방식으로 이뤄진다.

해진공이 개발한 기술은 컨테이너 사진을 분석해 손상 위치와 유형을 탐지한다. 과거 수리 이력과 대조해 견적을 검토하고 중복 청구를 방지하는 한편, 위험물 표지에 적힌 UN 번호와 등급이 규정에 맞는지도 검증한다.

검사 결과는 국산 AI 모델인 ‘엑사원(EXAONE)’을 활용해 한글 검사 보고서로 작성한다. AI의 판정 근거와 관련 규정도 함께 제시해 현장 실무자의 검토 효율을 높였다.

이번 실증에서는 사전에 설정한 5개 성능 목표를 모두 달성했다. 위험물 UN 번호·등급 인식, 컨테이너 번호 인식, 재사용 이미지 탐지 정확도는 각각 99%를 기록했다. 손상 검출 성능 지표인 mAP50은 91.6%로 나타났다.

기술 개발은 지난해 해진공이 개최한 ‘대국민 AX 공모전’과 산업 현장 실무자로 구성된 ‘해양산업 AX 실무협의체’에서 나온 아이디어와 수요를 바탕으로 추진됐다. 국적선사 3곳이 제공한 컨테이너 손상 이미지를 분석·검수해 1600여 개의 실증 데이터를 확보했으며, AI 전문기업 테이블에이아이가 모델 개발과 시스템 운영을 맡았다.

해진공은 다른 해운회사와 항만 터미널에서도 해당 기술을 활용할 수 있도록 표준 API를 개방하고 현장 적용 확대를 검토하고 있다.

안병길 해진공 사장은 “국민의 아이디어와 해운·항만물류 현장의 수요를 국적 선사, 국내 AI 기업과 함께 실증 성과로 연결했다는 점에서 의미가 있다”며 “현장에서 체감할 수 있는 AI 활용 사례를 확산해 해운물류 안전과 산업 경쟁력 제고에 기여하겠다”고 말했다.