프랑스 해양수로국, 에스리 '커스텀 차트 빌더'로 해도 제작 자동화 시대 연다

프랑스 해양수로국(Shom)이 에스리의 '커스텀 차트 빌더(CCB)'를 공식 해도 제작 솔루션으로 채택했어요. 종이 해도를 일일이 수작업으로 만들던 시대가 서서히 저물어가고 있다는 신호탄이에요.

해도라고 하면 조금 낯설게 느껴질 수 있어요. 쉽게 말해 바다 위의 지도라고 생각하시면 돼요. 육지에서 네비게이션이 필수인 것처럼, 바다에서는 해도가 선박의 안전 항해를 책임지는 핵심 도구예요. 수심, 암초 위치, 해류 정보 등이 빠짐없이 담겨 있어야 하죠.

문제는 이 해도를 만드는 과정이 정말 복잡하고 시간이 오래 걸린다는 점이었어요. 특히 종이 해도는 숙련된 전문가들이 하나하나 검토하고 제작해야 해서 비용도 만만치 않았고요.

이번에 Shom이 도입한 에스리 CCB는 이런 고민을 한 번에 해결해줘요. 전자해도(ENC) 데이터를 기반으로 종이 해도를 자동으로 생성할 수 있거든요. 2024년 한 해 동안 여러 솔루션을 꼼꼼히 비교 평가한 끝에 내린 결정이라고 해요.

특히 주목할 점은 프랑스 해군의 엄격한 안전 기준을 통과했다는 거예요. Shom 지도제작부의 니콜라 다비드 부장은 "자동화된 해도가 기존 수작업 해도와 품질 면에서 전혀 차이가 없다"고 직접 확인해줬어요. 안전이 최우선인 해양 분야에서 이런 검증은 정말 의미 있는 성과예요.

에스리 측도 이번 채택의 의미를 높이 평가하고 있어요. 라파엘 폰세 수석 해양 컨설턴트는 "제작 시간과 비용을 획기적으로 절감하면서도 규정을 완벽히 준수하는 해도를 만들 수 있다는 걸 증명한 사례"라고 설명했어요.

사실 이건 단순한 소프트웨어 도입 그 이상의 의미가 있어요. 해양 산업 전체가 디지털 전환을 향해 나아가고 있다는 증거거든요. 종이 해도에서 전자해도로, 수작업에서 자동화로의 변화는 이제 거스를 수 없는 흐름이 되었어요.

더 흥미로운 건 앞으로의 계획이에요. 에스리는 Shom이 구축한 맞춤형 설정을 향후 CCB 업데이트에 반영할 예정이라고 해요. 다른 나라 수로국들도 별도의 복잡한 설정 없이 바로 활용할 수 있게 되는 거죠. Shom도 자신들의 개발 경험과 노하우를 전 세계와 공유하겠다고 밝혔어요.

에스리는 이런 공로를 인정해 2025 에스리 사용자 컨퍼런스에서 Shom에게 'GIS 특별 공로상'을 수여하기도 했어요.

참고로 Shom은 단순히 해도만 만드는 기관이 아니에요. 해수면, 해류, 수온, 염도, 수중 소음까지 바다에 관한 거의 모든 물리 정보를 측정하고 예측하는 프랑스 국립 기관이에요. 군사 목적은 물론이고 민간 항해자의 안전, 해양 환경 보전, 블루 이코노미 발전까지 폭넓게 기여하고 있죠.

디지털 우선 시대, 바다 위의 지도도 변하고 있어요. 수백 년간 이어져 온 해도 제작 방식이 기술의 힘으로 새롭게 거듭나는 모습은 꽤 인상적이에요. 앞으로 전 세계 수로국들이 이 변화에 어떻게 동참할지 지켜보는 것도 흥미로울 것 같아요.

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에스리 ArcGIS Maritime 제품 페이지: https://www.esri.com/en-us/arcgis/products/arcgis-maritime/overview
에스리 공식 홈페이지: https://www.esri.com/en-us/home

 


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AI로 자동차 중고부품 수요 예측한다…빅웨이브카, 중기부 '팁스' 선정으로 최대 7억 지원받아

자동차 한 대가 폐차되면 약 75% 이상의 부품이 재활용될 수 있어요. 하지만 현실은 조금 달라요. 필요한 중고부품을 제때 구하지 못해 결국 비싼 신품을 사는 경우가 허다하죠. 이런 자동차 재활용 시장의 비효율을 AI로 해결하겠다는 스타트업이 있어요.

그린 모빌리티 테크기업 빅웨이브카가 중소벤처기업부의 기술창업 지원 프로그램 '팁스(TIPS)'에 최종 선정됐어요. 'AI 기반 자동차 부품 수요패턴 분석을 통한 자동차 중고부품 플랫폼 개발'이라는 과제로 선정된 건데요, 앞으로 2년간 최대 7억 원의 연구개발 및 사업화 자금을 지원받게 됐어요.

팁스 프로그램이 뭔지 잠깐 설명드릴게요. 민간 투자사가 유망 스타트업을 발굴해서 투자하면, 정부가 추가로 R&D 자금을 지원하는 방식이에요. 쉽게 말해 민간과 정부가 손잡고 스타트업을 키우는 제도죠. 선정되면 연구개발자금 최대 5억 원, 창업 사업화 및 마케팅 자금 2억 원까지 받을 수 있어요. 빅웨이브카는 스타트업 투자 전문 액셀러레이터인 선보엔젤파트너스의 추천으로 이번 선정의 기회를 얻었어요.

빅웨이브카가 개발하려는 기술의 핵심은 '예측'이에요. 자동차 정비 데이터, 폐차 데이터, 운행 차량 통계 데이터를 정제하고 가공해서 AI 학습용 빅데이터를 만들어요. 이 데이터를 바탕으로 자동차 주요 부품의 수명을 예측하고, 어떤 중고부품에 수요가 생길지 미리 파악하는 모델을 구축하는 거예요.

이게 왜 중요하냐면요. 지금까지 중고부품 시장은 운에 맡기는 구조였어요. 소비자가 특정 부품을 찾아도 재고가 없으면 그냥 신품을 살 수밖에 없었죠. 반대로 폐차장은 어떤 부품을 먼저 해체해서 상품화해야 할지 감으로 판단했고요. 빅웨이브카의 수요 예측 모델이 완성되면, 폐차장은 수요가 많은 부품을 우선적으로 생산하고, 소비자는 필요한 부품을 제때 합리적인 가격에 구할 수 있게 돼요.

여기서 끝이 아니에요. 빅웨이브카는 부품 수요 예측 외에도 폐차 예측 모델, 운행 차량 예측 모델, 정비 예측 모델, 폐차장 부품 해체 최적화 모델까지 개발할 계획이에요. 그리고 이 모든 예측 모델을 자동차 신품 및 중고부품 가격 빅데이터와 연동할 준비도 하고 있어요.

오신원 대표는 이렇게 설명해요. "예측 모델을 가격 데이터와 결합하면 차량 유지, 정비, 중고차, 차량 보험 등 자동차 애프터마켓의 다양한 서비스에 적용할 수 있어요. 차량 소유자와 정비센터는 품질이나 정비 이슈를 조기에 탐지하고, 차량 관리 수준을 한 단계 높일 수 있을 거예요."

빅웨이브카는 2024년에 설립된 신생 기업이지만, 이미 두 개의 플랫폼 서비스를 준비하고 있어요. 하나는 국토교통부 실증특례허가를 받은 폐차 온라인 중개 플랫폼 '캐치머니카'예요. 관허 폐차장들의 경쟁 입찰을 통해 폐차 고객에게 최고가 보상을 제공하는 서비스죠. 다른 하나는 온라인 자동차 중고부품 유통 플랫폼 '세이브파츠'예요. 폐차에서 나온 중고부품을 소비자에게 직접 연결해 차량 유지비를 대폭 줄여주는 게 목표예요.

자동차 재활용 산업은 오랫동안 정보 비대칭과 가격 불투명성 문제를 안고 있었어요. 내 차를 폐차하면 얼마를 받을 수 있는지, 중고부품 가격이 적정한지 일반 소비자가 알기 어려웠죠. 빅웨이브카는 이런 불투명함을 데이터와 AI로 해소하겠다는 비전을 갖고 있어요.

자동차 순환경제의 디지털 표준을 구축하겠다는 빅웨이브카의 도전, 앞으로 어떤 변화를 만들어낼지 주목해볼 만해요. 특히 차량 유지비 부담이 큰 요즘, 품질 좋은 중고부품을 쉽고 빠르게 구할 수 있는 환경이 만들어진다면 많은 운전자들에게 반가운 소식이 될 거예요.

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빅웨이브카 공식 홈페이지: www.bigwavecar.com

 


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AI가 바꾸는 데이터센터의 미래…업타임 인스티튜트가 전망한 2026년 5대 트렌드

글로벌 디지털 인프라 기관 업타임 인스티튜트가 2026년 데이터센터 산업의 5대 예측 보고서를 발표했어요.

이번 보고서는 단순히 눈에 보이는 트렌드를 나열하는 데 그치지 않아요. AI라는 거대한 파도가 데이터센터 산업을 어떻게 뒤흔들고 있는지, 그리고 그 과정에서 어떤 도전과 기회가 생겨나고 있는지를 날카롭게 짚어냈어요.

핵심 메시지는 분명해요. AI가 향후 수십 년간 디지털 인프라 투자의 핵심 동력이 될 거라는 점이에요. 하지만 동시에 구축 속도와 최종 규모는 여전히 불확실하다는 냉정한 진단도 함께 내놓았어요.

업타임 인스티튜트 리서치 총괄 이사 앤디 로렌스는 이렇게 설명했어요. 핵심 디지털 인프라는 계속해서 강력하게 확장하고 있지만, AI가 수요를 어떻게 재편할지에 대한 불확실성이 존재한다고요. 이 때문에 용량 계획과 복원력 전략 모두 복잡해지고 있다는 거예요.

그럼 보고서가 제시한 5가지 핵심 예측을 하나씩 살펴볼게요.

첫 번째, AI 생태계가 소수의 대형 조직에 집중될 거예요. 대규모 AI 모델 컴퓨팅과 고밀도 인프라는 점점 더 빅테크 기업들의 손에 모이고 있어요. 진입 장벽이 높아지면서 AI 인프라의 양극화가 심화될 가능성이 높다는 의미예요.

두 번째, 전력 부족 문제가 개발자들의 발목을 잡을 거예요. AI가 요구하는 엄청난 연산량은 곧 전력 수요 폭증으로 이어져요. 이미 빡빡한 전력망에 추가 압력이 가해지면서 많은 개발자가 자가 발전을 검토하고 있지만, 대규모 전력 시설 구축에는 오랜 시간이 걸린다는 게 문제예요.

세 번째, 탄소 포집 기술이 주목받을 거예요. 2030년까지 전 세계 데이터센터 전력 수요가 75~125GW나 증가할 것으로 예상되면서, 가스터빈 의존도가 높아질 수밖에 없어요. 이런 상황에서 탄소 포집은 온실가스 배출을 줄이는 실용적이고 경제적인 솔루션으로 떠오르고 있어요.

네 번째, 규모가 커져도 복원력은 타협할 수 없어요. 고밀도 인프라 구축에는 막대한 비용이 들어요. 그래서 이중화 시스템을 유지하는 게 정말 비용 효율적인지 의문을 제기하는 목소리도 있어요. 하지만 보고서는 단호해요. 고객과 투자자는 가용성에 대한 위험 증가를 절대 용인하지 않을 거라고요.

다섯 번째, 데이터센터 내 AI 자동화가 실험 단계를 넘어 실제 운영에 투입될 거예요. 강화학습, 하이브리드 디지털 트윈, 산업용 코파일럿 같은 기술들이 일상 운영을 지원하기 시작할 거예요. 물론 당분간 인간의 개입은 여전히 필수적이에요. AI가 모든 걸 대체하는 건 아직 먼 이야기라는 뜻이기도 해요.

이번 보고서가 흥미로운 건 AI를 단순히 장밋빛 미래로만 그리지 않았다는 점이에요. 성장의 가속 페달을 밟는 동시에, 전력 부족, 탄소 배출, 복원력 유지라는 현실적인 브레이크도 함께 언급했거든요.

데이터센터 산업에 종사하거나 관심 있는 분들이라면 이 보고서를 꼭 챙겨보시길 권해요. 업타임 인스티튜트는 1월 14일에 웨비나도 진행할 예정이니, 더 깊은 인사이트를 원한다면 참여해보는 것도 좋겠어요.

AI 시대의 데이터센터, 기회와 도전이 공존하는 흥미로운 시기예요. 2026년이 정말 기대되기도 하고, 살짝 긴장되기도 하네요.

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업타임 인스티튜트 공식 웹사이트: https://uptimeinstitute.com

 


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