항만 도메인 공부 #1 — 컨테이너가 바꾼 것, 그리고 스마트 항만

데이터 엔지니어링 공부와 함께 SK플래닛 부산 스마트항만 · 해양물류 데이터 실무 과정(K-뉴딜 아카데미)을 듣고 있다. 첫 강의에서 들은 말이 이거였다.

데이터베이스나 코딩을 할 줄 알아도 무역을 모르면 데이터 분석이 안 된다.

SQL 을 배우는 것과 별개로 도메인을 따로 잡아야 한다는 뜻이다. 그래서 항만이 어떻게 돌아가는지부터 들었다.

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항만이란 무엇인가

• 선박이 안전하게 접근하고 머물 수 있는 수역
• 선박을 묶어두는 안벽과 선석, 화물(하물이라고도 한다)을 보관하는 장치장
• 관세선을 통과해야 우리나라로 들어오거나 터미널로 들어온다. 터미널은 운영하는 회사가 각각 다르다

마지막 항목이 중요해 보였다. 항만은 한 회사가 통째로 굴리는 곳이 아니라 여러 주체가 구간을 나눠 맡는 곳이다.

항만 사업은 왜 이렇게 복잡해졌나

세 가지를 들었다.

1. 규모가 커졌다. 컨테이너 이전에는 많이 실어야 5천 개였는데 지금은 24,000개까지 실을 수 있다. 단위는 TEU · FEU 를 쓴다.

2. 이해관계자가 많아졌다. 미국이나 중국으로 수출한다고 하면 — 컨테이너를 빌리고, 트럭 운전을 부탁하고, 물건을 넣고, 항구에 넣고, 배에 싣고, 선장을 빌릴 수도 있다. 모든 과정에 변수가 있다. 예전에는 수출할 수 있는 기업 자체가 많지 않아 이런 복잡도가 필요 없었다.

3. 시간 압박이 있다. 배가 부두에 서 있으면 그 자체로 비용이 발생한다.

• 용선 — 배를 빌리는 것. 빌리면 용선료가 생긴다
• 체선 — 9시에 출항해야 하는 배가 지연되는 것. 그러면 체선료가 발생한다

여기가 데이터와 바로 붙는 지점이었다. 데이터 처리가 늦으면 체선이 생기고, 체선은 곧 돈이다.

컨테이너화 — 규격이 생기니 요금이 생겼다

해상 운송에는 크게 두 가지가 있다.

• 컨테이너 운송
• 벌크 운송 — 컨테이너에 담을 수 없는 덩어리. 광물, 곡물, 쌀, 밀가루 같은 것

부산항에서 가장 큰 비중을 차지하는 건 환적이고, 여기서는 컨테이너선이 주로 쓰인다.

컨테이너가 등장하기 전에는 드럼통 · 박스 · 자루로 움직였다. 이걸 브레이크 벌크라고 하고, 부두 노동자가 직접 들어서 배에 올렸다. 그러다 보니 변질되거나 도난당하기도 했다. 그래서 나온 것이 컨테이너다.

지금은 동일한 규격의 컨테이너를 쓴다. 그리고 이 지점이 흥미로웠다.

컨테이너화로 배에 싣는 화물이 규격화됐다. 즉 단위가 생겼다. 단위가 생기니 요금이 책정됐다.

세는 방법이 생겨야 값을 매길 수 있고, 값이 매겨져야 계산할 것이 생긴다. 데이터 분석 대상이 만들어지는 과정 자체로 읽혔다.

스마트 항만이 왜 필요해졌나

컨테이너 이후 해상운송과 항만은 굉장한 속도로 발전했는데, 구조적 한계가 드러났다.

• 선박이 계속 커졌다. 2000년대 초반 8,000 TEU → 지금 24,000 TEU. 배가 2배 커지면 항만이 처리할 물량도 2배가 된다
• 더 빨리 나가라는 압박. 배 옆 에이프런에 크레인을 배 길이에 맞춰 여러 대 설치해 능률을 올렸다. 늘릴 수 있는 만큼 늘렸는데도 더 빨리 내보내라고 한다. 효율을 찾다 보니 스마트 항만으로 갔다
• 적재 계획. 어떤 컨테이너를 어디에 실어야 하는지 계획표가 있다. 환적 때문이다. 환적 없이 그대로 가는 화물은 어디에 두든 상관없지만, 중간에 내려야 할 화물은 그렇지 않다
• 정보의 단절. 배가 언제 어디로 들어오는지 몰라서 어떻게 빨리 내릴지 계획할 수 없던 시기가 있었다
• 노동 환경과 안전. CCTV 등으로 위험을 알려주는 쪽도 함께 고려됐다

스마트 항만의 정의

• 항만의 사람 · 선박 · 화물 · 차량 · 시설 · 장비에서 발생하는 데이터를 연결한다
• 현재 상태를 파악하고 미래 상황을 예측하여 의사결정에 기여한다
• 장비 자동화로 인력과 비용을 아낀다

강의에서 한 번 더 강조한 게 있다.

예측이라서 정확도가 100% 는 아니다. AI 로 의사결정을 내리면 안 된다. AI 는 의사결정에 기여하는 것이다.

항만의 구성

크게 기본시설 · 기능시설 · 지원시설 · 항만친수시설로 나뉘고, 기본시설 안에 다음이 있다.

• 수역시설 — 바다인 곳. 항만에 배가 오면 바로 들어오라고 하지 않고 기다리라고 한다. 여기서 입항 허가를 기다린다. 정박지와 항로까지 포함한다
• 외곽시설
• 임항교통시설
• 계류시설 — 부두, 안벽, 접안, 그리고 선박을 묶어두는 기둥(계선주)

그리고 현장 용어 몇 개를 들었다.

• 에이프런 — 크레인으로 들기 전에 잠깐 두는 곳. AGV 가 여기서 다닌다
• STS 크레인 — 현장에서는 QC 라고 부른다
• 컨테이너 장치장 — 관세선을 통과하지 못했으므로 사실상 외국 땅이다. 보세구역. 여기에 두는 것도 비용이 발생한다

장치장 설명이 특히 낯설었다. 물리적으로는 부산에 있는데 제도적으로는 아직 국내가 아니라는 것.

스마트 항만 사례로는 네덜란드 로테르담항, 싱가포르항, 독일 함부르크항, 중국 상해 양산항, 그리고 부산항을 들었다.

회고 — 도메인을 알아야 분석할 수 있다

강의 내내 반복된 말이 “도메인을 알아야 데이터 분석을 할 수 있다” 였다. 처음에는 당연한 말로 들렸는데, 체선료 얘기를 듣고 나니 다르게 읽혔다.

체선료는 데이터 처리 지연이 곧 금액으로 환산되는 구조다. 어떤 지표를 개선해야 하는지가 도메인 안에 이미 들어 있다. 도메인을 모르면 숫자는 볼 수 있어도 무엇을 줄여야 하는지를 모른다.

참고로 무역에서 쓰는 용어는 일본에서 가져온 것이 많다고 한다.

더 공부해볼 것

• 벌크선은 어떻게 생겼나 — 컨테이너선과 나란히 놓고 보면 왜 하역 방식이 다른지 이해될 것 같다
• 기름 같은 액체 화물도 벌크인가 — 강의 메모에는 벌크 예시에 기름이 들어 있었는데, 액체는 탱커로 따로 분류한다는 얘기도 봤다. 분류 기준 확인 필요
• 야드 크레인의 현장 명칭 — STS 크레인을 QC 라고 부른다면 야드 크레인은 뭐라고 부르는지. 강의 메모에 답을 못 적었다
• 스마트 항만과 성격이 비슷한 데이터는 무엇이 있을까 — 여러 주체가 각자 데이터를 발생시키고 시간 지연이 비용이 되는 구조. 공항이나 병원 응급실도 비슷할지
• 부산 신항 계획 — 지금 어디까지 와 있고 무엇을 자동화하려는지
• TEU / FEU 의 정확한 정의 — 24,000 TEU 가 실제로 어느 정도 규모인지 감을 잡고 싶다