WEEKLY REPORT VOL JULY 발간년월 2018년 7월 ( 통권제90호 ) 주소 부산광역시영도구해양로 301 번길 26( 동삼동 ) 발행인양창호감수하동우인포그래픽김태한발행처한국해양수산개발원자료문의기획조정본부연구기획협력실홈페이지 www

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1 WEEKLY REPORT VOL JULY 발간년월 2018년 7월 ( 통권제90호 ) 주소 부산광역시영도구해양로 301 번길 26( 동삼동 ) 발행인양창호감수하동우인포그래픽김태한발행처한국해양수산개발원자료문의기획조정본부연구기획협력실홈페이지 이보고서의내용은본원의공식적견해가아닙니다. 빅데이터분석은해운에서어떻게활용되는가? 윤희성해운빅데이터연구센터장 (heesung@kmi.re.kr/ ) 최건우해운빅데이터연구센터전문연구원 (ak8102@kmi.re.kr/ ) 황수진해운빅데이터연구센터전문연구원 (zin@kmi.re.kr/ ) 1979 년오일쇼크부터 2008 년리먼사태까지경제적인충격이있을때마다반복되는해운위기로인해수많은기업이구조조정의대상이되거나사라졌다. 해운산업의위기에는다양한요인이작용하지만해운경기변동의예측실패에따른시장위험관리가중요한역할을했다. 해운경기의변동성, 불확실성, 복잡성이확대되어전통적인방법으로해운시황을분석하는데한계가있다. 일반적인시계열계량분석방법은해운시장과같이변동성이크고다양한원인에따라추세가변화되는시장에서는예측정확도가높지않다. 이에전통적인예측방법을보완할수있는빅데이터 (Big Data), 인공지능 (AI) 을활용한분석방법이대안으로대두되고있다. 해운에서빅데이터를활용한방법론은다양하게활용할수있다. 첫째, 현재예측에활용되는운임, 유가, 환율등다양한시계열자료에인공지능방법론을도입하여시황예측정확도를향상시킬수있다. 학습을통한예측은기존계량경제모델의대안이될수있으며전통적방법론과인공지능을혼합한하이브리드모델개발도가능하다. 둘째, 기존에활용하지않았던비정형데이터 ( 기사, SNS 등 ), 자동식별시스템 (AIS) 자료를활용한시장분석이가능하다. 매일발행되는비정형데이터에서중 단기시장에대한전문가들의인식을판별할수있으며실시간선박위치정보를활용하여해운시장의공급을분석할수있다. 셋째, 최적화를통한운영효율성향상이다. 선박운항시발생하는자료 ( 풍향, 조류, 연료소비량등 ) 를이용하여최적의운항경로나속도를제시할수있다. 이외에선박충돌사전경보, 사이버보안에도빅데이터가활용될수있다. 이미해외해운기업들은빅데이터와인공지능을도입하여효과적으로적용하고있다. 머스크는 4 차산업에대응하기위해디지털본부를설립 운영하고있으며빅데이터분석을통해선박효율 - 1 -

2 성을향상시키는등운영전반에적용하여성과를거두고있다. 일본해운 3 사, 상하이국제항운중심 (SISI) 등해운시장참여자들은새로운접근방법을이용하여시황예측모델을개발중이다 년조사에의하면해운을포함한해양부문의기업 12% 가이미빅데이터를활용하여사업효율성향상을위해노력하고있는것으로나타났다. 한국해양수산개발원은대부분의국내해운시장참여자들이접근하지못하고있는빅데이터연구를위해해운빅데이터연구센터를설치하여관련연구를진행중이다. 또한, 선사의현장정보와대학의기술지식을융합하기위해 2017 년빅데이터관련대학교의인공지능관련연구실을중점협력연구실로지정하여운영하고있으며선사들과공동연구를추진하여현장정보를습득하기위한기반을마련중이다. 이와같은산 - 학 - 연공동연구를통해산업정보와빅데이터기술을접목한시황예측모델을개발중이며현재심층신경망모형 (Deep Neural Network, DNN) 을이용하여케이프사이즈벌크선수익예측모델을하반기까지개발할예정이다. 나아가빅데이터적용범위를해운에서수산, 항만등해양전부문으로확장할계획이며올해수산의일부어종에대한가격예측에새로운방법론을도입 적용할예정이다

3 해운불황으로산업경쟁력하락 주기적으로발생하는해운위기로인해수많은기업이구조조정의대상이되거나사라져 년제2차오일쇼크로인해수요가급감하여해운경기가침체되었음. 해운산업구조조정의일환으로국내해운산업에대한합리화조치를취해 66개외항선사가 22개사, 계열화 9개사로통폐합됨 년외환위기로인해해운시장이개방되면서시장경쟁이심화되었고엄격한부채비율요구로인해해운사의유동성이악화됨 - 3차위기는 2008 년금융위기로인한수요감소로운임이고점대비 1/6 수준으로낮아진데에기인함. 이에국내대표벌크선사인대한해운과팬오션이법정관리에돌입하였으며 108개기업이시장에서퇴출됨 년이후초대형선발주와인도증가로인해해운운임시장이역대최저수준을기록함에따라국적선사인한진해운이 2016 년법정관리에들어가다음해 2월에파산함 한진해운파산이후해운산업의매출및경쟁력이크게하락 년해운산업의매출은 29조원으로 2015 년 39조원에비해약 10조원감소하였으며해상운송업생산지수도 2015 년 100에서 2017 년 80.9로크게하락함 - 국내해운기업이운영하는선박의평균선령은 13.8 년 (2015 년기준 ) 으로세계 10대해운국선박의평균선령 12년에비해높으며에너지효율 (Existing Vessel Design Index, EVDI) 이낮은선박이전체 25% 이상을차지하는등산업경쟁력도낮아짐 그림 1. 해상운송업생산지수 자료 : 한국은행, 산업별서비스업생산지수,

4 해운산업위기에는취약한시장위험관리가작용 해운시장위험을관리하기위해서는의사결정시스템과시장분석역량필요 - 해운기업이가지는시장위험은가격 ( 운임 ) 의변동성과노출의크기로결정됨 - 가격의변동성은운임을비롯하여용선료, 유가등외부에서주어지는것으로통제가불가능함. 반면노출의크기는선박발주, 용선시점 / 기간등기업의의사결정을통해조정이가능함 - 의사결정은지배구조, 의사결정시스템, 시장분석역량에따라달라지며의사결정의질에따라통제가불가능한가격위험을최소화하거나회피또는전가시킬수있음 그림 2. 해운기업의위기발생구조 자료 : 윤희성 (2017), 피노허브포럼발표자료 해운위험관리에필요한의사결정은시점 (timing) 과기간 (term) 의문제로이를결정할수있는분석능력이기업의실적과연결 - 가격위험은시점과기간조정을통해최소화할수있음. 일반적으로장기계약이단기계약에비해변동성이낮으므로이를활용하여위험축소가가능함. 예를들어선박확보시향후가격이상승할것으로예상되면장기계약을통해현재낮은가격을선택하는것이유리함 - 이렇게위험을최소화하기위해서는시황에대한정확한진단과예측이필요하나국내기업은이부분에대한역량이취약함 - 4 -

5 년운임회복에도불구하고국내원양선사인현대상선의세전영업이익률은 7.3%, SM상선은 18.1% 로모두적자를기록했으며현대상선과비슷한규모의 Zim(+5.4%), K-Line(-0.1%) 등과비교해서적자폭이매우큰것으로나타남. 국적선사의 2018 년 1분기실적도경쟁선사에비해손실이큰것으로나타나해운시장의위험을최소화할수있는연구가필요함 - 동일한시황에서국적컨테이너선사가상대적으로낮은경영성과를보이는것은잘못된의사결정으로원가구조를높은수준에서설정한결과임 그림 3. 장 단기용선료추이 자료 : 클락슨 (2018) 해운위험을관리할수있는새로운연구필요 해운경기의변동성, 불확실성, 복잡성이확대되어전통적인방법으로해운시황을분석하는데한계 - 건화물기준운임변동률 ( 최고치 / 최저치 ) 은 2015 년 220.8%, 2016 년 333.4%, 2017 년 154.5% 로나타나변동성이매우높음 - 시계열분석방법은기본적으로과거의추세에기반하여미래를예측하는방법이므로변동성이높은시장에서의예측력이낮아짐. 따라서해운시장과같이단기변동성이크면서장기예측을요하는시장에서는적용이어려움 - 하단의그래프를보면실제값과예측값사이에일정한갭 (gap) 이있는것으로나타남. 시계열분석결과는결정계수 ( ) 가 0.9 이상나와설명력은높은것으로나오나변곡점이있는구간에서는실제값에비해일정한시차 (lag) 를두고따라감 - 5 -

6 그림 4. BCI(Baltic Capesize Index) 전통적시계열분석 자료 : 클락슨 (2018), KMI 재가공 4 차산업혁명의진전으로빅데이터 (Big Data), 인공지능 (AI) 을활용한산업분석방법도입 - 빅데이터, 인공지능을활용한방법론은기존에이용하지않았던데이터를이용하는것과새로운방법론도입으로구분됨 - 새로운데이터는사물인터넷을통해확보되는다양한형태의데이터로서해운에서는자동식별시스템 (Auto Identification System, AIS) 으로확보되는자료가대표적임 - 새로운방법론은기존분석방법과는다르게해운시황을패턴으로인식하여분석하는인공신경망 (artificial neural network) 과비정형데이터를추출 학습하여유용한정보를찾아내는텍스트마이닝등이대표적으로사용됨 - 인공신경망방법론의경우학습 ( 패턴인식 ) 을통해예측을하지만최종결과물과관계없는자료를이용해서도결과물이도출가능하여가성회귀 (spurious regression) 와유사한문제가발생할수있음. 또한, 구체적으로해석할수없는블랙박스 (black box) 문제와과대추정 ( 식별 ) 문제를해결하기위한모델조정이중요함 - 이러한새로운데이터와방법론이전통적인방법론보다반드시우위에있는것은아니나재무나상품영역에서의예측과판단에계량경제학적기법보다우수한성과를보이는것으로보고되고있음 - 6 -

7 그림 5. 인공신경망구조 자료 : hackernoon.com(2018 년 6 월 28 일검색 ) 해외해운기업에서는빅데이터 인공지능을활용한분석이활발히진행 - 세계 1위선사인머스크 (Maersk) 는 4차산업에대응하기위한디지털 (digital) 본부를설립 운영하였으며 IBM과블록체인연구를위한합작법인설립, 이스라엘더독 (thedock) 사와는해운빅데이터연구를위해스타트업육성협약을체결함 - 머스크는빅데이터분석을통해선박효율성을최대 7~8% 증가시키는등운영위험을최소화하는연구를진행함 - 일본해운 3사는공동으로전문컨설팅기관인 IHS에의뢰하여기계학습 (machine learning) 기반의시황예측모델을개발함 - 상하이국제항운중심 (Shanghai International Shipping Institute, SISI) 은대학과 IT전문가를활용하여인공지능기반해운시황예측모델을개발중임 년조사에의하면해운을포함한해양부문기업의 12% 가이미빅데이터를활용하여사업효율성향상을위해노력하고있음 (Seatrade-Maritime) - 우리나라선사의영세성으로시황예측전담부서가취약하고해운시장이협소하여소수의기업만이빅데이터분석을도입하는실정임 - 7 -

8 해운에서빅데이터는다양한분야에서활용 전통적데이터에인공지능 (AI) 분석을활용하여예측성과향상 - 수요 (GDP, 투자액등 ), 공급 ( 선대, 인도량, 발주량등 ) 자료외에운임선물시장, 유가, 환율등기존운임시장예측에활용된자료를인공지능분석방법을이용하여예측할수있음 - 최근인공지능을활용한분석을이용한시황예측연구가국내외에서다양하게진행중이며기존연구모형에비해예측정확도가상승하는것으로드러남 - 최근에는인공지능방법론의성과를높이기위해전통적인계량경제모델과인공지능방법론을혼합한하이브리드모델을개발하여예측정확도를높이는것이활발히시도되고있음 빅데이터를활용한다양한해운시황예측가능 - 자동식별시스템 (Auto Identification System, AIS) 자료를기반으로특정지리적공간에위치하거나통과한선박을실시간으로분석하여시장에서선박공급을사전에예측할수있음 - 예를들어철강수출이많은남미와호주로향하는선박이많아질수록일정기간후공급량이증가해운임이하락할가능성이높으므로이러한정보가제공될경우의사결정의질이높아질수있음 - 시장참여자에게제공되는정보가공공성 ( 비배제성 ) 을가질경우유사한선택을유발하여시장변동성이축소될수있으며, 배제성이있을경우에는정보를습득한참여자가비교우위를누릴수있음 - 텍스트마이닝 ( 감성분석등 ) 을활용한시황예측이가능함. 매일발행되는관련산업의기사, SNS(Social Network Services) 자료등을활용하여중 단기시장에대한시장참여자들의센티먼트를판별하는방안도고려할수있음. 이러한자료는매번설문조사를통해전문가들의의견을구하는방법에비해간편하고자료획득도용이하여시간과비용측면에서유리함그림 6. 대서양선박 ( 케이프사이즈 ) 수와운임 (C14) 간의관계 자료 : IHS(2018) - 8 -

9 운영효율성향상을통해비용감소추진 - 선박에너지효율모니터링시스템은풍향, 조류등선박운항의외부환경에대한정보와에너지효율데이터를축적 분석하여최적의운항경로나속도를도출함 - 선사는보유선대운영최적화를통해운영비용을최소화할수있으며이는수익상승으로이어짐 그림 7. 선박운항빅데이터적용방안 자료 : 년 6 월 28 일검색 ) 선박충돌예방, 사이버보안, 자율운항선박등해운에서빅데이터활용범위는계속확대 - 선박이네비게이션 (e-navigation) 사업에서추진중인사전충돌예방서비스를확대할수있으며기업이사이버보안에도활용가능함 이란의국영선사 (IRISHL) 는 2015 년 10월발생한사이버사고로인해운송요금, 선적, 화물번호등모든데이터가손상되었으며머스크, 클락슨도최근사이버공격으로인해주가가하락하거나재정적손실을입음 - 최근논의가진행되는자율운항선박은빅데이터와인공지능기술의집약체이며최근머스크는인공지능개발업체인시머신즈로보틱스 (Sea Machines Robotics) 사와함께컨테이너선에상황인식프로그램을도입함 빅데이터, 인공지능방법론은해운위험관리도구로활용 - 해운시장참여자는시황전망자료를활용하여선박매수와매도시기, 수량 ( 용 / 대선기간 ) 의선택 등의사결정이가능함 - 9 -

10 - 예를들어지금보유한선박을향후 1년간스팟 (spot) 시장에노출할것인지대선형태로매도하는것이유리한지판단하여의사결정을지원할수있음 - 이밖에도시장위기에대한조기경보시스템 (Early Warning System, EWS) 도개발이가능함 - 해운시장에예측에활용되는변수를활용하여시황국면을판단하여이에대한기업의영향을분석할수있음. 이자료를기반으로정부, 선박금융기관은사전조정기능및정책수립에활용가능함 한국해양수산개발원, 빅데이터연구를위한기반마련 한국해양수산개발원 (KMI) 은 2018 년해운빅데이터연구센터를개설 운영하여관련연구를진행 년신규방법론 ( 빅데이터, 인공지능 ) 도입가능성에대한사전연구인 해운경기분석을위한빅데이터확보및활용방안 을실시함 - 선사의현장정보와대학의기술지식을융합하기위해 2017 년빅데이터관련대학교의인공지능연구실을 KMI 중점협력연구실로지정 운영중이며, 주요선사들을연구에참여시켜연구의효과를올리고성과를신속하게확산할계획임 (7월선사들과양해각서체결예정 ) - 이와같은산-학 -연공동연구를통해해운빅데이터연구센터는산업정보와빅데이터분석기술을접목한시황예측모델을개발중임 - 현재벌크선일별수익 (daily earning) 예측모형을중점협력연구실과개발중임. 심층신경망 (Deep Neural Network, DNN) 모형을이용하여예측력을테스트한결과기존의전통적인계량모형에비해예측력향상을가져오는것으로나타났으며올해말까지파라미터조정을통해정확도향상에노력할계획임 해운에이어항만, 수산등해양전산업으로빅데이터확대 - 빅데이터의적용범위를해운에서수산, 항만등해양전부문으로확장할계획임. 올해수산에대한일부어종의가격예측을위해빅데이터방법론을도입 적용할예정임 - 이를위해해운 / 항만 / 수산 / 해양부문의자료를수집 관리하는통계분석센터를 2017년설립하여운영중임 - 현재연구인력에추가하여빅데이터분석전담인력을확보함으로써산업별전망, 위기경보시스템개발등시장참여자에게유용한정보를제공할수있는체계를구축할예정임

11 KMI 동향분석 구분제목발간일 제 1 호한진해운사태로부산항환적물동량연간 50 만 TEU 이상줄어들듯 제 2 호지진예측을위해해저활성단층조사가시급하다 제 3 호미대선결과에따른해운 항만 수산부문영향과대응 제 4 호우리나라선박의 28%, 고효율 친환경선박으로교체가시급하다 제 5 호해운업구조조정지원, 정책금융왜실효성없었나? 제 6 호해운의산업적특성을고려한새로운해운금융시스템구축해야 제 7 호수산양식산업, 식량부문의 4 차산업혁명예고 제 8 호해운얼라이언스재편으로부산항환적물동량추가감소우려 제 9 호해양수산정책, 국민경제발전에기여 - 해양수산의성과와과제 제 10 호해양수산과국민경제 KMI 해양수산전망대회 지상중계 제 11 호중 일해양경비력강화에따른전략적인대응필요 제 12 호 2016 유엔총회결의, 한국 KMI 의역할높이평가 제 13 호연근해어업생산량 92 만톤으로추락, 특단의자원회복대책필요 제 14 호빅데이터로본 2016 해양수산 제 15 호對 EU 수산물수출, 환경인증제도개발에대비필요 제 16 호남해 EEZ 모래채취갈등을수습할공동연구와대책이시급 제 17 호 제 18 호 아베정권, 독도침탈노골화 - 초 중 학습지도요령개정안 에독도는 일본고유영토 명기 - ' 전국해양수산가치공유로지역상생발전시대막열어 2017 전국해양수산대토론회성황리에개최 제 19 호동북아허브경쟁력강화위해부산항 LNG 벙커링터미널구축서둘러야 제 20 호 2017 년중국 양회, 해양강국 건설천명 제 21 호 3 대얼라이언스의체제변화로부산항운영비효율성개선시급 제 22 호우리해운산업도민관협력산업정책 (Smart 산업정책 ) 적용해야 제 23 호 국민 78.7%, 해양수산에 보통이상의관심, 국민인식과정책수립함께가야 : KMI, 전국 규모의 해양수산국민인식조사 첫실시 제 24 호러시아명태비즈니스모델, 우리수산업의새로운활력기대 제 25 호어린물고기를살릴지혜로운소비로국민이수산자원관리를주도해야 제 26 호블록체인기술적용으로컨테이너화주의비용 20% 절감가능 제 27 호국내크루즈시장체질개선시급 제 28 호항만도시미세먼지대책수립시급 제 29 호中일대일로, 글로벌 SCM 구축을통한중국식세계화전략본격화 제 30 호새정부의해양수산일자리창출방안 제 31 호 4 차산업혁명의첨병!, 로보틱 스마트항만이현실로... - 한국, 완전무인자동화항만세계흐름을따라가야 제 32 호 60 돌맞은원양산업, 원양어업재건을위한특단대책필요 제 33 호 여객안전 과 일자리창출 위해연안여객운송의대중교통체계편입필요 제 34 호소매수산시장해수공급시설교체시급, 국민들은가격표시제요구

12 구분제목발간일 제 35 호항만도시의미세먼지저감위해 AMP 설치서둘러야 제 36 호 G20 해양쓰레기실행계획채택, 국내관리및대응강화필요 제 37 호해운 - 조선, 상생 ( 相生 ) 통해불황극복과재도약모색해야 제 38 호국내해수욕장관리, 패러다임변화모색필요 제 39 호최근해양국제기구의거버넌스변화와우리나라의역할증대 제 40 호 재조해양 ( 再造海洋 ) 으로해양의 판 을키워야 : 2017 해양수산국정과제이행전략세미나 지상중계 제 41 호신재생에너지, 해양에서답을찾자 제 42 호수산산업에대한 UN 대북제재결의 2371 호의영향 제 43 호신정부, 선박교통관제 (VTS) 관리체계개선필요 제 44 호바다의불청객괭생이모자반, 다각적인대응방안수립시급 제 45 호한진해운사태의반성과원양정기선해운재건방안 제 46 호 한 러정상회담, 북방경제협력기회 - 9 브릿지 를해양수산세부전략으로구체화할필요 제 47 호갯벌복원사업확대에대비한원칙과기준마련필요 제 48 호일본항만발견붉은불개미확산우려, 방역체제마련시급 제 49 호항만보안강화를위한항만시설보안료의현실화필요 제 50 호 지역균형발전, 해양수산에서답을찾다 : ' 해양수산전국포럼강원세미나 ' 지상중계 제 51 호 ' 국민횟감 자리매김한수입연어, 안정적인먹거리차원관리필요 제 52 호부산항터미널생산성향상대책수립필요 제 53 호 대형해양사고예방대책이우선되어야 물적, 인적, 제도적측면에서의과학적사고원인분석과사전투자확대필요 제 54 호미국의수산물수입모니터링프로그램시행에대한국내대책필요 제 55 호국내해양치유관광육성계기마련 제 56 호 제 57 호 지역균형발전, 해양수산에서답을찾다 : 해양수산전국포럼충남지역세미나 지상중계 수산직불제제도개선방향 - 마을공동기금활성화등으로어업인만족도높이는내실화필요 제 58 호새헌법에해양수산의가치반영되어야 제 59 호 1 만톤급이상대형제 2 쇄빙연구선건조시급 제 60 호제 19 차당대회를통해본시진핑 2 기중국해양수산정책방향 제 61 호바다의반도체김, 수출 1 조원달성전략 제 62 호 제 63 호 지역균형발전, 해양수산에서답을찾다 : 해양수산전국포럼전남지역세미나 지상중계 골고루잘사는국가실현, 지역경제활성화위해작은 SOC 사업을강화해야 제 64 호부산항, 2,000 만 TEU 달성의미와향후과제 제 65 호 핵심키워드 로본 2017 년글로벌해양수산 제 66 호빅데이터로본 2017 해양수산

13 구분제목발간일 제 67 호해양수산과국민경제 해양수산전망과과제 지상중계 제 68 호 2017 년 KMI 물류기술수요조사 를바탕으로물류 R&D 추진되어야 - 범부처 R&D 추진필요 제 69 호바다낚시정책, 안전 환경 자원관리차원에서접근해야 제 70 호 제 71 호 해상안전과국민의삶의질향상을위한연안해상교통의대중교통화추진필요 일본 영토 주권전시관 개관에대한우리의대응방안 - 중요사료의영문화작업을통하여세계주요전문가대상홍보강화해야 제 72 호자율운항선박, 침체된해운산업및조선산업의새로운성장동력 제 73 호중국 북극정책백서 공식화로북극투자증가할듯 제 74 호스마트항만 (Smart Port), 전체물류망을고려한로드맵수립필요 제 75 호대형재난시신속한대응을위한선박및항만시설활용방안강구필요 제 76 호연안지역인구감소및지역소멸방지를위한지역중심대응방안마련시급 제 77 호바다이용의대전환, 해양공간계획추진을위한대책마련시급 제 78 호전국해양수산현안과정책공유로지역혁신성장과균형발전에본격적돌입 제79호 정부의해운재건 5개년계획의의의와과제 - 해운정책지속적추진필요 제80호 국민 92.2%, 미래국가발전에해양이중요하다고인식 : 2018 해양수산국민인식조사 결과 제81호 2017년우리나라컨테이너항만선석생산성크게개선 제82호 한 일대륙붕공동개발협정이행을위한대응책마련절실 년종료에대비한종합적인대응전략수립시급 제83호 연안여객안전지원을위해해상여객안전공단 ( 가칭 ) 설립필요 제84호 전복수요증대를위해산지온라인직거래활성화등대책마련필요 - 수익개선위한폐사율저감혁신세워야 제85호 해양플라스틱쓰레기재활용정책확대해야 제 86 호 6.13 지방선거이후, 지역해양수산정책대응필요 제 87 호섬정책수요증가에대응하기위한섬전담연구기관설립필요 제 88 호수산양식, 국제양식규범에맞게생산체제개선해야 제 89 호한일대륙붕공동개발에정부적극나서야 : 동티모르호주조정사건의시사점 URL:

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