Quartermaster, 상선들을 연결해 ‘해양 집단지성’ 만들다

전 세계 무역의 대부분은 바다를 통해 이동하지만, 정작 해양에서 무슨 일이 일어나고 있는지 실시간으로 파악하는 능력은 여전히 제한적이다. 트럭·항공기·택배는 실시간 추적이 가능하지만, 광대한 바다에서는 여전히 ‘가시성’이 부족한 경우가 많다.

미국 버지니아주 알링턴에 본사를 둔 스타트업 Quartermaster는 이 문제를 해결하기 위해 SmartMast라는 시스템을 개발했다. 이 장치는 상선의 마스트에 센서 패키지를 설치해 선박을 해양 데이터 수집 노드로 바꾸고, 이를 하나의 네트워크로 묶어 바다의 상황을 지속적으로 관측하려는 시도다.

회사의 비전은 간단하다. 이미 전 세계 바다를 항해하고 있는 수많은 선박을 연결해 **해양 활동을 실시간으로 공유하는 ‘집단 지성(hive mind)’**을 만드는 것이다.

바다는 여전히 실시간 감시가 어려운 공간

해양을 실시간으로 모니터링하기 어려운 이유는 몇 가지가 있다.

• 많은 선박이 해안 레이더 범위를 벗어난 먼 바다에서 항해한다.
• 위성 관측은 비용이 높고 지속적이지 않다.
• 현재 주요 추적 방식은 선박이 스스로 정보를 송신하는 시스템에 의존한다.

이 마지막 방식이 바로 **AIS(Automatic Identification System)**이다. AIS는 선박의 위치, 항로, 식별 정보를 주변 선박과 관제 시스템에 전송하는 장치로, 현대 항해에서 매우 중요한 역할을 한다.

하지만 AIS에는 분명한 한계가 있다. 신호가 꺼져 있거나, 조작되거나, 일부 데이터가 누락될 수 있기 때문이다.

이런 이유로 먼 바다에서는 여전히 ‘보이지 않는 구역’이 생길 수 있으며, 이는 해상 안전뿐 아니라 불법 어업, 밀수, 해양 안보 문제에도 영향을 준다.

SmartMast: 선박 자체를 해양 센서로 바꾸는 방식

Quartermaster의 접근법은 기존 인프라를 바꾸는 대신 이미 바다에 있는 선박을 센서 플랫폼으로 활용하는 것이다.

SmartMast는 선박 마스트에 장착되는 내구성 높은 센서 패키지로, 주변 해양 환경을 관측하고 데이터를 수집한다.

주요 구성 요소는 다음과 같다.

• 영상 센서: 주변 선박과 해양 상황을 촬영하는 고해상도 카메라
• 무선 수신 장치: 다양한 해양 통신 신호를 모니터링
• 연결 및 엣지 컴퓨팅 시스템: 데이터를 처리하고 분석 플랫폼으로 전송

각 선박에서 수집된 데이터는 Quartermaster의 분석 플랫폼으로 전달되며, 여러 선박의 관측 정보를 결합해 지속적인 분산 해양 감지 네트워크를 만든다.

즉, 위성 한 대나 순찰선 한 척이 아니라 수백 척의 선박이 동시에 바다를 관찰하는 구조다.

AIS와 무엇이 다른가

AIS는 기본적으로 선박이 스스로 위치와 정보를 방송하는 시스템이다.

반면 SmartMast는 독립적인 관측 레이어를 추가한다.

센서를 장착한 선박이 주변 상황을 직접 관찰해 기록하기 때문에 다음과 같은 장점이 생긴다.

• AIS 신호와 실제 관측 결과를 비교해 데이터 검증 가능
• AIS를 끈 선박도 영상이나 다른 신호로 탐지 가능
• 단순 좌표가 아닌 영상·환경 데이터까지 확보

결국 기존 AIS 데이터와 실제 센서 관측을 결합한 하이브리드 해양 감시 모델이 만들어진다.

AIS의 사각지대를 줄이기

AIS는 항해 안전에는 필수지만 보안 감시 시스템으로 설계된 것은 아니다. 알려진 취약점에는 다음이 포함된다.

• 선박이 AIS 송신기를 끌 수 있음
• 위치나 선박 정보 조작(스푸핑) 가능성
• 먼 바다에서 신호 수신 공백 발생

SmartMast는 자체 센서를 기반으로 한 독립 관측을 활용하기 때문에 이러한 공백의 영향을 줄일 수 있다. 여러 선박이 동일한 대상이나 사건을 동시에 관찰하면 실제 상황에 더 가까운 데이터를 확보할 수 있기 때문이다.

‘해양 집단지성’이 열 수 있는 활용 분야

수천 척의 선박이 데이터를 공유하게 되면 새로운 형태의 해양 정보 인프라가 만들어질 수 있다.

대표적인 활용 가능성은 다음과 같다.

해양 정보 및 안보
의심스러운 선박 행동, 불법 어업, 영해 침범 등 광범위한 해역에서의 활동을 더 쉽게 탐지할 수 있다.

수색·구조 지원
근처 선박에서 수집된 실시간 영상과 데이터가 사고 대응 시간을 줄이는 데 도움을 줄 수 있다.

해운 및 물류 가시성 향상
선박 교통과 해상 상황에 대한 데이터를 더 정확히 파악해 항로 계획과 운영 효율을 높일 수 있다.

자율 운항 기술 학습 데이터
대규모 실제 해양 영상과 센서 데이터는 미래의 자율 선박 시스템 개발에도 활용될 수 있다.

이 네트워크는 참여하는 선박이 늘어날수록 가치가 커지는 구조다.

4,300만 달러 투자로 네트워크 확대

Quartermaster는 First Round Capital과 Quiet Capital이 공동 주도한 4,300만 달러 규모의 Series A 투자를 유치했다.

회사는 이 자금을 다음 분야에 투입할 계획이다.

• 엔지니어링 팀 확대
• SmartMast 장비를 더 많은 선박에 설치
• 센서 데이터 분석 인프라 확장

현재 이 네트워크는 이미 수백 척의 선박과 수백만 제곱마일의 해역을 커버하고 있으며, 상선이 센서 노드로 참여할수록 커버리지는 빠르게 늘어난다.

해양을 위한 새로운 데이터 인프라

SmartMast의 핵심 아이디어는 의외로 단순하다. 새로운 위성이나 거대한 감시 함대를 만드는 대신 이미 바다를 항해하고 있는 선박을 연결해 관측 네트워크로 활용하는 것이다.

이 모델이 성공적으로 확장된다면, 인류는 처음으로 전 세계 바다에서 벌어지는 활동을 거의 실시간으로 볼 수 있는 지도를 갖게 될지도 모른다.