"해운 경기 예측 빅데이터 구축"

부산닷컴 기사퍼가기

1979년 오일 쇼크로 해운 수요 급감해 66개 외항선사 22개사, 계열화 9개사로 통폐합. 1998년 해운시장 개방으로 시장 경쟁 심화, 엄격한 부채비율 기준으로 해운사 유동성 악화. 2008년 금융 위기로 운임 급락해 108개 해운사 퇴출. 2013년 글로벌 해운시장 초대형선 인도로 운임 역대 최저 수준 급락.

해운기업은 기름값, 용선료 등 통제할 수 없는 외부 위험 요인 외에도 선박 발주, 용선 시점과 기간 등 기업 의사 결정에 따라 크기를 키우거나 줄일 수 있는 위험을 안고 있다.

KMI "국내 선사 정보 부족
시황 분석 시스템 필수"

업계 기사·SNS 등 활용


시황에 대한 정확한 진단과 예측이 결국 기업 실적과 직결되는데 국내 해운기업 대다수가 이에 취약하다.

글로벌 운임이 회복된 이후에도 2017년 현대상선 세전 영업이익률은 -7.3%, SM상선은 -18.1%였고, 올 1분기 실적도 해외 경쟁 선사에 비해 손실이 컸다.

한국해양수산개발원(KMI)은 5일 발간한 동향 분석을 통해 동일한 시황에서 국적 선사들이 해외 경쟁 선사에 비해 낮은 경영 성과를 보인 것이 시황 분석과 예측에 정확한 정보를 갖지 못했기 때문이라고 지적하고, 해운 경기 변동성과 불확실성, 복잡성에 대응할 수 있는 새로운 데이터 확보와 분석 시스템이 필요하다고 밝혔다.

해운에서 일반화되기 시작한 자동식별시스템(AIS)으로 확보한 자료를 기반으로 특정 공간에 머물거나 지나는 선박을 실시간 분석해 선박 공급량과 운임을 사전 예측할 수 있고, 매일 발행되는 업계 기사와 SNS를 활용해 시장 참여자들이 단기·중기 시장을 어떻게 전망하는지 쉽고 빠르게 데이터를 확보할 수 있다.

KMI는 빅데이터와 인공지능을 해운기업에 도입하기 위해 올해 해운빅데이터센터를 개설하고, 부산대 산업공학과를 중점 연구실로 지정했다. 또 해운기업의 현장 정보를 해운빅데이터센터의 분석 시스템에 연동시킬 예정이다. 이호진 기자 jiny@


당신을 위한 AI 추천 기사