조선업이 드론과 AI를 동시에 활용하는 사례 정리

조선업이 드론을 도입하게 된 산업 현장의 배경

조선업은 대규모 야드에서 수많은 공정을 동시에 진행해야 하는 복합 산업이다.

조선소는 축구장 수십 개 크기의 넓은 부지 위에 무거운 철 구조물과 복잡한 설비가 밀집된 공간으로 구성되어 있다. 조선업이 이러한 복잡하고 넓은 작업 공간에서 효율적으로 공정을 관리하고 위험을 줄이기 위해 드론 기술에 주목하게 된 것은 자연스러운 흐름이었다.

 

드론은 인간의 접근이 어려운 고소 구조물이나 위험 구간을 빠르게 촬영하고 상태를 파악할 수 있는 도구로서, 조선업이 기존의 수작업 점검 방식으로는 해결할 수 없던 문제들을 단시간에 보완해주었다.

조선업은 과거에는 각 블록 구조물의 상태를 확인하기 위해 고소차나 크레인을 이용해야 했고, 점검자들이 직접 위험 구간에 올라가야 하는 경우도 많았다. 그러나 드론이 도입된 이후에는 이러한 과정을 단 몇 분 만에 영상으로 대체할 수 있게 되었고, 점검 효율은 물론 작업자의 안전까지 크게 개선되었다.

조선업에서 드론은 단순한 촬영 도구가 아닌, 실시간으로 정보를 수집하고 위험 요소를 사전에 식별할 수 있는 산업용 센서로서의 역할을 하고 있다. 이는 조선업의 생산성뿐만 아니라 품질 관리 측면에서도 중대한 전환점이었다.

이러한 배경 속에서 조선업은 드론을 단순한 보조 장비로 활용하는 것을 넘어서, 점점 더 정밀하고 자율적인 기술로 확장하고 있으며, 이와 맞물려 인공지능 기술과의 융합도 함께 시도되고 있다.

드론이 수집한 데이터를 인공지능이 분석하고, 그 결과가 실시간으로 조선소 운영에 반영되는 체계는 조선업이 기존에 겪던 공정 비효율성과 안전 리스크를 근본적으로 해결해줄 수 있는 솔루션으로 주목받고 있다.

 

조선업이 드론과 AI를 융합해 구현하는 실제 기술

조선업이 단순히 드론으로 촬영만 하던 시대에서 벗어나 드론과 AI를 융합하기 시작한 것은 영상 기반 분석 기술의 발전 덕분이었다. 드론은 다양한 각도에서 선박 블록의 상태를 촬영하고, 이 데이터를 AI가 분석해 도색 불량, 용접 균열, 구조 이상 등을 자동으로 식별할 수 있다.

과거에는 전문가의 육안에 의존하던 검사를 이제 AI 기반 이미지 인식 기술을 통해 자동화하고 있으며, 이는 검사 속도를 획기적으로 단축시키는 동시에 오류율도 감소시키는 결과를 가져오고 있다.

예를 들어, 드론이 선박 외판을 고속 촬영하고, AI는 촬영된 이미지에서 미세한 도막 두께의 불균형이나 표면 균열을 실시간으로 감지할 수 있다. 이와 같은 자동화 시스템을 통해 검사 후 이슈를 재작업 없이 조기에 보완할 수 있어 품질 관리의 정밀도를 크게 높일 수 있게 되었다. 드론과 AI의 융합은 육안 검사에서 놓치기 쉬운 사소한 결함까지도 탐지할 수 있도록 도와주며, 전통적인 검사 방식보다 신뢰도가 높다는 평가를 받고 있다.

 

또한 드론의 항로를 AI가 자동으로 설계하도록 구성함으로써, 사람이 일일이 조작하지 않아도 자동 비행과 데이터 수집이 가능하도록 만들고 있다. AI는 이전에 비행한 경로 데이터를 기반으로 더 효율적인 동선을 학습하고, 야드 내 가장 중요한 점검 지점을 스스로 인식해 비행 우선순위를 설정한다. 이로 인해 조선업의 야드 관리자는 단순히 결과 데이터를 받아보는 것만으로도 전반적인 품질과 진행 상황을 빠르게 판단할 수 있으며, 현장 개입 시간을 최소화할 수 있다.

 

조선업이 드론 AI 시스템을 통해 해결하는 3가지 문제

조선업이 드론과 AI 시스템을 함께 활용하면서 해결한 가장 큰 문제는 '시간 낭비'였다. 조선소는 워낙 넓고 복잡한 구조를 가지고 있어, 단 하나의 블록 점검에도 몇 시간씩 소요되는 경우가 많았다.

드론을 통해 이 시간을 획기적으로 줄였고, AI 분석으로 사람의 반복 업무를 줄이면서 리소스 최적화를 이룬 것이다. 그동안 검사 업무에 투입되던 숙련 인력을 보다 중요한 작업에 집중시킬 수 있게 되었고, 이는 전반적인 공정 효율을 끌어올리는 결과를 낳았다.

두 번째로 해결한 문제는 '데이터 누락과 왜곡'이다. 조선업은 여러 협력업체가 동시에 작업을 수행하는 구조이기 때문에, 공정 중 발생한 이슈가 제대로 기록되지 않거나 보고되지 않는 일이 자주 발생한다.

드론과 AI가 결합된 시스템은 이 과정을 자동화해 실시간 데이터 축적이 가능하게 만들었고, 현장 관리자나 본사에서도 동일한 데이터를 바탕으로 의사 결정을 할 수 있게 되었다. 조선업이 정보 비대칭에서 비롯된 리스크를 줄이는 데 크게 기여한 것이다.

마지막으로, 조선업이 드론과 AI를 통해 해결한 것은 '사고 예방'이다. 높은 곳이나 위험 구간의 점검은 작업자에게 항상 사고 위험을 안겨주었지만, 드론이 이를 대신 수행하고 AI가 데이터를 분석함으로써 조선업은 보다 안전한 작업 환경을 조성할 수 있게 되었다. 특히 AI는 과거의 사고 사례를 학습하고, 현재 수집된 영상에서 유사 패턴을 감지해 관리자에게 사전 경고를 줄 수 있어, 위험 요소를 사전에 제거할 수 있는 기반이 마련되었다.

 

조선업이 드론과 AI를 통해 그리는 미래 전략

조선업이 드론과 AI를 통해 구현하고 있는 변화는 단순한 기술 혁신을 넘어, 전체 산업 구조의 전환을 예고하고 있다. 조선업은 앞으로 드론 AI 기반의 데이터를 디지털 트윈 시스템과 연결해, 전체 야드의 가상 시뮬레이션을 실시간으로 운용하는 방향으로 확장하고 있다. 이를 통해 각 공정별 병목 현상을 사전에 분석하고, 리소스를 분산 배치함으로써 공정 전체를 유기적으로 연결하는 전략이 추진되고 있다.

조선업은 향후 드론을 단순한 촬영 수단이 아닌, 3차원 공간 데이터를 수집하는 라이다(LiDAR) 기반 시스템으로 고도화할 계획을 세우고 있다. 이렇게 수집된 정밀 입체 데이터는 AI가 분석한 결과와 결합되어, 보다 정밀한 설계 피드백과 실시간 구조 안정성 진단까지 가능해진다. 조선업은 이처럼 정밀 측정과 예측 분석이 가능한 환경을 구축함으로써, 단순한 자동화 수준을 넘어 '자율 최적화'라는 목표에 다가가고 있다.

궁극적으로 조선업은 드론과 AI 기술을 통해 사람의 개입을 최소화하면서도 품질과 안전, 생산성을 동시에 확보할 수 있는 체계를 만들고 있다. 기술 도입의 핵심은 사람을 대체하는 것이 아니라, 사람의 역량을 더욱 중요한 판단과 창의적 업무에 집중시키는 것이다. 조선업은 이러한 기술 기반의 전략을 통해 고부가가치 선박 제조에서 경쟁 우위를 확보하고 있으며, 글로벌 조선 시장에서 지속 가능한 성장을 준비하고 있다.

 

조선업이 드론과 AI 기술을 현장 교육에 접목하는 시도

조선업은 드론과 인공지능 기술의 활용을 단순히 생산성과 품질 개선에만 국한하지 않고, 내부 인력 교육과 기술 전수에도 접목하려는 시도를 시작하고 있다. 숙련 기술자의 고령화와 신규 인력 유입의 저조로 인해 기술 공백 문제를 심각하게 인식하고 있으며, 이 문제를 해결하기 위한 해답으로 디지털 기반 기술의 교육 활용을 검토하고 있다.

특히 드론으로 촬영한 실시간 공정 영상과 AI 분석 데이터를 교육 자료로 활용하면, 실제 현장과 동일한 시나리오에서 작업자의 판단력을 훈련시킬 수 있다.

이를 통해 과거에는 현장 경험을 통해서만 습득할 수 있었던 노하우를 디지털 콘텐츠 형태로 전환하고 있으며, 이는 전사적인 기술 전수의 속도를 높이는 데 기여하고 있다. AI는 훈련 중 학습자의 판단 속도나 오차를 실시간으로 측정해 피드백을 제공할 수 있기 때문에, 맞춤형 교육 시스템 구축도 가능해지고 있다.

또한 조선업은 드론을 통해 기록한 영상을 기반으로, 실제 사고 사례와 유사한 상황을 시뮬레이션하여 위험 대응 능력을 훈련하는 교육 프로그램을 만들고 있다. AI는 특정 상황에서의 작업자 반응을 예측하고, 안전 규정 준수 여부까지 분석할 수 있기 때문에, 조선업은 이 기술을 활용해 교육 효과를 수치화하고 성과 기반으로 평가하는 체계를 마련하고 있다. 이는 조선업이 기술 교육의 패러다임을 변화시키는 중요한 출발점이 되고 있다.

 

조선업이 드론과 AI의 융합으로 향후 추진할 전략 방향

조선업은 앞으로 드론과 인공지능 기술을 더욱 유기적으로 통합해 자율 점검, 예지 정비, 스마트 야드 운영으로 이어지는 종합 시스템을 구축할 계획이다. 현재는 드론이 수집한 데이터를 사람이 받아보고 AI가 분석하는 구조지만, 향후에는 AI가 실시간으로 판단을 내려 다음 점검 대상이나 긴급 보완 작업을 자동으로 지정할 수 있도록 발전할 예정이다.

예를 들어 선박 블록 중 하나에서 도막 불량이 감지되면, AI는 해당 블록과 인접한 블록의 위험도를 함께 분석해, 추가 점검이 필요한 영역을 자동으로 선정한다. 동시에 드론은 AI의 판단에 따라 재비행을 실시하고, 수분 내에 전체 블록의 상태를 종합적으로 분석한다. 조선업은 이러한 구조를 통해 인간 개입 없이도 전 공정의 상태를 지속적으로 추적하고 문제를 선제적으로 해결할 수 있는 기반을 마련하고 있다.

또한 조선업은 이러한 기술을 외주 협력업체와도 연동해 통합 품질 관리 체계를 운영할 수 있도록 범위를 확장하고 있다. 각 협력업체의 작업 구간도 동일한 드론-AI 시스템으로 점검되면, 본사와 협력사가 실시간으로 동일한 품질 데이터를 공유하게 된다. 이 구조는 조선업이 협력사 간 품질 격차를 줄이고, 야드 전체의 품질 일관성을 확보하는 데 핵심적인 전략이 될 수 있다.

결국 드론과 AI를 통해 단순한 기술 도입이 아닌 산업 구조의 혁신을 추진하고 있으며, 이 기술은 조선업이 글로벌 경쟁에서 살아남기 위한 실질적이고 전략적인 자산이 되고 있다. 미래의 조선업은 단지 배를 잘 만드는 산업이 아니라, 데이터를 기반으로 생산과 품질, 교육과 안전까지 종합적으로 통제하는 첨단 기술 집약 산업으로 전환되고 있다. 드론과 AI는 그 중심에서 조선업의 미래를 구체화시키고 있는 가장 핵심적인 기술인 것이다.