부산항 피지컬 AI 도입, 진해신항이 세계 표준을 노리는 진짜 이유와 2035 목표

2026-09-08

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부산항 피지컬 AI 도입이 단순히 “사람 대신 로봇이 일한다”는 이야기라면 이렇게까지 주목할 이유는 없습니다. 항만에는 수많은 컨테이너와 트럭, 선박, 수십 톤짜리 크레인이 동시에 움직이고 계획도 계속 바뀝니다. 이번 전략이 노리는 것은 개별 장비 자동화가 아니라 항만 전체를 하나의 지능형 로봇처럼 움직이게 만드는 것에 가깝습니다.

그렇다면 AI가 수만 개의 컨테이너 위치를 어떻게 판단하고, 어느 크레인이 먼저 움직여야 할지 어떻게 결정할까요? 여기에서 피지컬 AI와 디지털 트윈이라는 개념이 연결됩니다.

부산항 피지컬 AI, 챗봇형 AI와 뭐가 다를까

ChatGPT나 Gemini, Claude처럼 우리가 익숙하게 사용하는 대규모 언어 모델은 질문을 입력하면 텍스트로 답을 돌려주는 방식입니다. 반면 피지컬 AI는 화면 안에서 답만 만드는 AI가 아닙니다. 카메라 같은 센서로 주변을 보고 사물을 인식한 뒤 스스로 판단해 실제 장비를 움직입니다. 크레인이나 로봇, 트랙터 같은 기계가 주변 상황을 인지하고 물건을 잡거나 옮기는 것까지 연결된다면 피지컬 AI에 가까워집니다. 항만에서는 이 능력이 컨테이너 운반 장비와 크레인, 각종 물류 시스템으로 확장될 수 있습니다. 여기서 많이 헷갈리는 부분도 있습니다. 피지컬 AI가 반드시 디지털 트윈 방식으로만 학습하는 것은 아닙니다. 실제 현장의 데이터를 직접 학습할 수도 있고, 사람이 하는 행동을 따라 배우는 방식도 있습니다. 디지털 트윈은 그중 최근 주목받는 방법 가운데 하나입니다.

왜 항만 피지컬 AI에는 디지털 트윈이 중요한가

디지털 트윈은 현실에 존재하는 물체나 시스템을 가상 공간에 쌍둥이처럼 구현하는 방식입니다. 예를 들어 물류센터라면 어떤 물건이 어느 라인 몇 층에 있는지, 주문이 언제 들어오고 나가는지, 반품은 몇 개인지까지 가상 공간에 옮깁니다. 로봇과 사람의 움직임도 함께 반영됩니다. 이 가상 공간이 만들어지면 AI는 현실에서 바로 시행착오를 반복할 필요가 없습니다. 어떤 물건부터 포장할지, 로봇과 사람이 어떻게 움직여야 동선이 겹치지 않을지, 어떤 트럭을 먼저 들이고 내보낼지 등을 수없이 시뮬레이션하면서 효율적인 경로를 찾습니다. 가상 공간에서 지게차의 이동 경로를 계산했다면 현실 지게차가 그 경로를 따라가고, 로봇팔이 박스를 잡는 각도를 계산했다면 현실의 로봇팔에도 같은 방식이 적용되는 구조입니다. 컨베이어 벨트 속도와 장비 충전 시점, 트럭 도크 운영까지 연결될 수 있습니다. 다만 가상 공간이 현실을 100% 똑같이 재현할 수는 없습니다. 결국 디지털 트윈과 실제 현장 사이의 오차를 얼마나 줄일 수 있느냐가 이 기술에서 풀어야 할 숙제입니다. 부산항 피지컬 AI 도입, 진해신항이 세계 표준을 노리는 진짜 이유와 2035 목표 - 부산 6

항만 자동화가 단순한 무인 크레인 문제가 아닌 이유

항만 운영을 조금만 들여다보면 왜 이런 기술이 필요한지 이해하기 쉬워집니다. 급하게 꺼내야 할 컨테이너가 맨 아래에 깔려 있다면 위에 놓인 컨테이너를 먼저 치운 뒤 다시 쌓아야 합니다. 컨테이너 하나를 꺼내기 위해 크레인이 여러 번 움직이는 상황이 생길 수 있는 겁니다. 배에 컨테이너를 싣는 순서도 아무렇게나 정할 수 없습니다. 무거운 화물은 아래쪽, 가벼운 화물은 위쪽에 배치해야 무게 중심을 잡을 수 있습니다. 크레인 여러 대가 동시에 움직일 때 서로의 작업 동선이 겹치지 않도록 계산하는 문제도 따라옵니다. 더 까다로운 건 계획이 계속 바뀐다는 점입니다. 선박이나 화물 정보가 늦게 들어오거나 배 도착이 지연되고, 예정했던 트럭이 오지 않거나 바람 같은 변수가 생기면 이미 만들어놓은 계획도 다시 짜야 합니다. 항만 피지컬 AI가 풀려는 문제는 결국 이 복잡한 ‘항만 테트리스’를 실시간 데이터와 AI 계산으로 더 빠르게 다시 풀어내는 것이라고 볼 수 있습니다.

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광양에서 진해신항으로, 항만 피지컬 AI 전략은 어떻게 확대되나

해양수산부가 발표한 전략의 방향은 항만 전체를 하나의 거대한 지능형 로봇으로 만드는 데 있습니다. 이를 위해 2027년 예산안이 편성됐고 기술 적용 계획도 마련됐습니다. 순서는 단계적입니다. 먼저 광양에서 피지컬 AI 기술을 실증하고 선제적으로 적용한 뒤, 그 성과를 바탕으로 진해신항에 기술을 적용해 피지컬 AI 대표 모델 항만으로 만든다는 구상입니다. 이후 전국 항만으로 확산하고, 항만에서 확보한 피지컬 AI 기술을 해외로 수출하는 방향까지 바라보고 있습니다. 계획의 흐름은 이렇게 이어진다 광양 피지컬 AI 기술 실증 → 진해신항 대표 모델 구축 → 전국 항만 확대 → 항만 피지컬 AI 기술의 해외 진출이라는 단계입니다. 목표 수치도 제시됐습니다. 2035년까지 항만 생산성을 30% 높이고 항만 장비 세계시장 점유율 10%를 달성한다는 목표입니다. 로봇 몇 대를 추가하는 수준보다 훨씬 넓은 산업 전략이라는 점이 여기에서 드러납니다.

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진해신항이 세계 표준 경쟁과 연결되는 이유

피지컬 AI 항만은 미국이나 중국, 유럽을 포함해 아직 완벽한 정답이 만들어진 단계가 아닙니다. 오히려 이 부분이 한국에 기회가 될 수 있다는 시각입니다. 먼저 실시간 데이터를 축적하고 수많은 시뮬레이션과 자율학습을 반복해 실제 항만에서 작동하는 모델을 만들어낸다면, 그 방식 자체가 다른 항만에서 참고하는 기준이 될 가능성이 생깁니다. 한국에는 이미 세계적 규모의 항만이라는 실제 시험 무대가 있습니다. 그곳에서 컨테이너와 크레인, 선박, 트럭이 각각 따로 움직이는 것이 아니라 데이터를 공유하면서 하나의 시스템처럼 움직일 수 있는지가 앞으로의 관건입니다. 그래서 부산항 피지컬 AI 도입을 볼 때는 “무인화가 얼마나 진행되느냐”만 볼 필요가 없습니다. 광양 실증에서 실제 성과가 나오는지, 진해신항에서 여러 장비와 운영 시스템이 하나로 연결되는지, 가상 시뮬레이션과 현실의 오차를 얼마나 줄이는지를 보는 편이 이 전략의 성패를 이해하는 데 더 가깝습니다. 결국 항만에서 필요한 AI는 말을 잘하는 AI가 아니라 현실의 수많은 변수를 보고 판단하고 실제 장비까지 움직이는 AI입니다. 수만 개의 컨테이너와 거대한 크레인, 계속 들어오고 나가는 선박이 하나의 유기체처럼 움직이는 항만이 실제로 구현될 수 있을지, 앞으로 봐야 할 부분도 바로 여기에 있습니다.

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