데이터플레어, 인천항만공사 동반성장 지원 프로그램 '인천항 바다길잡이' 사업 선정

데이터플레어가 인천항만공사의 동반성장 지원 프로그램인 「2026년 인천항 바다길잡이(I-Navigation) 사업」에 최종 선정되었습니다. 이번 선정을 통해 AI와 항만 데이터를 활용한 Port Guardian AI의 기술을 고도화하고, 디지털 해상교통정보 산업에서의 사업화 가능성을 확대할 계획입니다.인천항 바다길잡이 사업이란?인천항 바다길잡이 사업은 인천항만공사가 대·중소기업·농어업협력재단, 인천대학교 창업지원단과 함께 추진하는 창업기업 육성 및 동반성장 지원 프로그램입니다. 디지털 해상 교통정보 분야에서 AI 기반 데이터 분석·서비스 기술을 보유한 창업기업을 발굴해 기술 사업화와 성장을 지원하는 것을 목적으로 합니다.2026년에는 창업 7년 이내 중소기업 2개사를 선정하며, 기업당 최대 2천만 원의 사업화 자금을 지원합니다. 이를 통해 인천항만공사는 AI 기반 유망 창업기업의 성장을 지원하는 동시에, 해운·항만 산업의 디지털 혁신과 창업생태계 활성화를 함께 추진하고 있습니다.항만 현장의 환경 데이터를 연결하는 Port Guardian AIPort Guardian AI는 선박에서 발생하는 탄소와 대기오염 물질을 실시간으로 측정·분석하는 AI 기반 항만 환경 모니터링 솔루션입니다. AI 카메라로 선박을 자동 식별·추적하고, 여기에 AIS 위치·운항정보와 가스·미세먼지 등 대기환경 데이터를 실시간으로 결합합니다. 나아가 풍향·풍속 데이터를 역추적해 오염물질의 이동 경로까지 함께 분석함으로써, 선박의 움직임과 배출 현황을 하나의 흐름으로 파악할 수 있습니다.이를 통해 단순히 항만의 대기질 수치를 확인하는 수준을 넘어, 오염물질이 어느 선박에서 발생했는지 특정하고 선박별 배출 데이터를 시각화하여 관리할 수 있으며, 기준을 초과한 선박이나 위험 상황은 즉시 알림으로 확인할 수 있습니다.이렇게 수집된 정보는 항만 환경 관리뿐만 아니라 선박 배출 규제 대응, ESG 관리, 민원 대응 및 친환경 항만정책 수립을 위한 기초자료로도 폭넓게 활용될 수 있습니다.인천항 현장 PoC를 통한 기술 검증데이터플레어는 이번 바다길잡이 사업을 통해 Port Guardian AI의 선박·환경·기상 데이터 연계 분석 기술을 인천항 현장에서 검증할 계획입니다.PoC에서는 AIS 기반 선박 위치·운항정보와 대기환경 및 풍향·풍속 데이터를 결합하여, 선박별 배출원 식별 정확도와 실시간 모니터링 성능을 확인합니다.현장 검증 결과를 바탕으로 대시보드와 알림 기능을 개선하고, 항만 관리자가 실제 업무에 활용할 수 있는 서비스 모델을 구체화해 나가겠습니다.인천항과 함께 만들어갈 스마트항만의 미래항만의 디지털 전환과 친환경 운영을 위해서는 현장에서 수집되는 데이터를 정확하게 연결하고, 이를 실제 업무에 활용할 수 있는 기술이 필요합니다.데이터플레어는 이번 인천항 바다길잡이 사업을 통해 Port Guardian AI의 기술적 완성도와 사업화 경쟁력을 강화하고, 실측 데이터를 기반으로 항만의 환경 문제를 해결하는 솔루션을 만들어 나가겠습니다.

Port Guardian AI는 어떻게 항만 배출 데이터를 분석할까?

Port Guardian AI는 어떻게 항만 배출 데이터를 분석할까?항만에서는 선박의 입출항, 정박, 하역 등 다양한 활동이 이루어집니다. 이 과정에서 발생하는 배출 데이터는 단일 정보만으로 파악하기 어렵기때문에, 여러 데이터를 함께 연결하고 분석하는 과정이 필요합니다.데이터플레어의 Port Guardian AI는 항만 내 선박 활동과 배출 데이터를 통합적으로 분석하기 위한 AI 기반 탄소 모니터링 솔루션입니다.AI 카메라, 센서, AIS, 기상 데이터를 하나의 흐름 안에서 연결하여 항만 내 배출 상황을 보다 입체적으로 확인할 수 있도록 지원합니다.다양한 항만 데이터를 연결하는 구조항만 배출을 분석하기 위해서는 먼저 현장에서 발생하는 다양한 데이터를 수집해야 합니다.센서를 통해 수집되는 환경 데이터, 카메라를 통해 확보되는 영상 데이터, 선박의 위치와 이동 정보를 담은 AIS 데이터, 그리고 풍향·풍속과 같은 기상 데이터가 함께 활용됩니다.각각의 데이터는 개별적으로도 의미가 있지만, Port Guardian AI는 이러한 데이터를 하나의 플랫폼 안에서 연결함으로써 항만 내 상황을 보다 종합적으로 분석할 수 있는 기반을 마련합니다.선박 활동과 배출 데이터를 함께 분석항만 내 배출은 특정 시간, 특정 위치, 특정 선박 활동과 연관되어 발생할 수 있습니다.Port Guardian AI는AI 카메라를 통해 항만 내 선박을 인식하고, AIS 데이터를 바탕으로 선박의 위치와 이동 정보를 확인합니다. 여기에 센서 데이터를 함께 분석하여 특정 시간대의 대기질 변화와 선박 활동 간의 연관성을 파악할 수 있습니다.이를 통해 단순히 수치만 확인하는 것이 아니라, 항만 현장에서 발생하는 배출 상황을 데이터 기반으로 이해할 수 있습니다.기상 데이터를 반영한 배출 영향 분석배출 데이터는 풍향과 풍속 등 기상 조건의 영향을 받습니다.같은 배출이 발생하더라도 바람의 방향과 세기에 따라 오염물질이 이동하는 경로와 영향 범위는 달라질 수 있습니다. Port Guardian AI는 기상 데이터를 함께 반영하여 배출원이 어느 방향에서 영향을 미쳤는지, 오염물질이 어떻게 확산될 가능성이 있는지 분석합니다.이러한 분석은 항만 내 배출 상황을 보다 정확하게 파악하는 데 중요한 역할을 합니다.실시간 분석 결과를 운영 데이터로 활용Port Guardian AI는 수집된 데이터를 실시간으로 분석하고, 그 결과를 플랫폼을 통해 확인할 수 있도록 지원합니다.항만 운영자는 대시보드를 통해 배출 상황, 대기질 변화, 기준 초과 여부 등을 확인할 수 있으며, 이를 바탕으로 항만 탄소관리와스마트항만 운영에 필요한 의사결정을 수행할 수 있습니다.단순한 데이터 수집을 넘어, 현장에서 활용 가능한 운영 데이터로 전환하는 것이 Port Guardian AI의 핵심입니다.데이터 기반 스마트항만을 위한 기술스마트항만 운영을 위해서는 항만에서 발생하는 다양한 정보를 실시간으로 확인하고, 이를 분석 가능한 데이터로 전환하는 과정이 필요합니다.Port Guardian AI는AI 카메라, 센서, AIS, 기상 데이터를 통합 분석하여 항만 배출 상황을 실시간으로 모니터링하고, 항만 탄소관리의 기반 데이터를 제공합니다.데이터플레어는 실측 데이터와 AI 분석을 통해 항만의 배출을 보다 정확하게 이해하고, 지속가능한 스마트항만 운영을 위한 기술을 만들어가고 있습니다.

정박 중 선박 배출을 줄이는 기술, AMP

육상전원공급장치(AMP)가 필요한 이유선박은 항만에 정박 상태에서도 선박은 선내 설비, 통신·항법 장비, 냉동 컨테이너 및 하역 관련 시스템 운영을 위해 지속적으로 전력을 사용합니다. 이때 많은 선박은 필요한 전력을 자체 발전기나 보조엔진을 통해 생산합니다.즉, 운항을 멈춘 상태에서도 연료를 사용하고, 이과정에서 대기오염물질과 탄소배출이 발생할 수 있습니다.항만 대기오염은 항만 근로자와 인근 지역 주민의 생활환경에도 영향을 줄 수 있습니다.따라서 정박 중 선박 배출은 친환경 항만 조성을 위해 반드시 관리해야 할 중요한 요소입니다.AMP란?AMP는 Alternative Maritime Power의 약자로, 국내에서는 육상전원공급장치라고 합니다.정박 중인 선박이 자체 발전기나 보조엔진을 사용하지 않고, 육상에서 공급되는 전력을 연결해사용하는 방식입니다.쉽게 말해, 항만에 정박한 선박이 부두의 전력 공급 설비에 연결해 필요한 전기를 공급 받는 것입니다. 이를 통해 정박 중 보조엔진 가동을 줄이고, 항만 내 대기오염물질과 탄소배출 저감에 기여할 수 있습니다.글로벌 항만으로 확대되는 AMP 도입미국 LA항은 AMP를 선도적으로 도입한 대표적인 항만으로, 캘리포니아의 접안 선박 배출 저감 규제에 따라 정박 중 선박의 육상전원 사용을 확대해 왔습니다. 네덜란드 로테르담항 등 유럽의 주요 항만에서도 정박 중 선박 배출을줄이기 위한 AMP 인프라 구축이 추진되고 있습니다.국내에서도 항만 대기질 개선과 탄소배출 저감을 위해 AMP 설비 구축이 추진되고 있습니다. 해양수산부는 2030년까지 전국 13개 항만, 248개 선석에 고압 육상전원공급장치를 설치할 계획입니다.이 계획이 완료되면 13개 항만에 정박하는 선박에서 발생하는 미세먼지, PM2.5 기준 배출량의 35.7%를 줄일 수 있을 것으로 추산됩니다.다만 AMP는 설비를 설치하는 것 만으로 효과가 완성되는 기술은 아닙니다. 실제로 선박이 AMP를 사용하는지,정박 중에도 보조엔진을 계속 가동하는지 확인할 수 있어야 합니다.친환경 항만 운영을 위한 전력 공급과 데이터 관리AMP는 정박 중 선박의 배출을 줄이기 위한 중요한 수단입니다. 그러나 항만 환경관리를 위해서는 설비 구축과 함께 실제 사용 여부를 확인할 수 있는 관리 체계가 필요합니다.어떤 선박이 AMP를 사용하고 있는지, 정박 중 보조 엔진을 계속 가동하고 있는지, 배출이 발생한다면 어느 위치와 시간대에서 발생하는지 파악할 수 있어야 합니다. 또한 풍향·풍속에 따라 오염물질이 항만 내부와 주변 지역으로 어떻게 확산되는지도 함께 살펴볼 필요가 있습니다.Port Guardian AI는AI 영상분석, 대기환경 센서, AIS 선박 데이터, 풍향·풍속 정보를 연계하여 항만 내 선박의 탄소 및 대기오염 물질을 실시간으로 측정·분석하는 육상 기반 솔루션입니다.이를 통해 선박별 배출 데이터를 정량적으로 가시화하고, AMP 사용 유도, 정박 중 배출 관리, 항만 대기질 개선 정책과 연계할 수 있는 데이터 기반 운영 체계를 지원합니다.

데이터플레어, 2026 스마트해운물류 창업 Flame 오픈이노베이션 사업 선정

데이터플레어가 「2026년 스마트해운물류창업 Flame」 오픈이노베이션 사업에 선정되어, 울산창조경제혁신센터에서 진행된 오리엔테이션 및 테크데이에 참석했습니다.데이터플레어는 이번 사업에서 오픈이노베이션 부문 1위 기업으로 선정되며,해운·항만 환경 데이터 분야의 기술력과 사업화 가능성을 인정받았습니다.스마트해운물류 분야 창업기업 지원 프로그램이번 프로그램은 해양수산부, 울산항만공사, 울산창조경제혁신센터가 공동으로 추진하는 스마트해운물류 분야 창업기업 지원 사업입니다. 해운·항만·물류 분야의 혁신 기술을 보유한 기업의 사업화 역량을 높이고, 현장 적용 가능성을 구체화하는 것을 목표로 마련되었습니다.오리엔테이션에서는 선정 기업을 대상으로 사업 추진 일정, 협약 체결 절차, 사업화 자금 운영 및 회계 처리 기준 등 실질적인 운영 안내가 진행되었습니다. 또한 스마트해운물류 분야 전문가 강연을 통해 해운·항만 산업의 변화 방향과 창업기업이 준비해야 할 사업화 전략을 확인할 수 있었습니다.데이터플레어의 Port Guardian AI 솔루션데이터플레어는 항만 내 선박의 탄소배출 및 대기오염물질을 실시간으로 측정·분석하는 Port Guardian AI 솔루션을 개발하고 있습니다.Port Guardian AI는 AI 영상분석, 다중센서, AIS 선박 데이터, 풍향·풍속 정보를 연계하여 항만 현장의 선박 배출 정보를 분석하고, 항만 환경관리 및 ESG 대응을 지원하는 솔루션입니다. 데이터플레어는 지난해 울산항에서 진행한 PoC를 통해 현장 적용 가능성을 확인한 바 있으며, 이번 선정을 계기로 실증 및 사업화 기반을 더욱 강화해 나갈 계획입니다.협력과 연대의 장, 테크데이이번 행사에서는 유관기관 및 선정기업 간 네트워킹도 함께 진행되었습니다. 스마트항만과 친환경 해운물류라는 공통의 방향 아래, 다양한 기업 및 관계기관과 협력 가능성을 확인할 수 있는 의미 있는 자리였습니다.기존 울산항 PoC 경험을 되돌아보고, 향후 항만 현장 적용과 협력 가능성에 대해서도 긍정적인 의견을 나눌 수 있었습니다.앞으로의계획이번 오픈이노베이션 사업 선정을 발판으로, Port Guardian AI의 사업화 기반을 강화하고 실측 기반 환경 데이터 솔루션의 현장 활용 가능성을 지속적으로 넓혀 나가겠습니다.항만 환경관리와 ESG 대응이 점차 중요해지는 가운데, 실제 현장에서 활용 가능한 데이터를 기반으로 더 깨끗하고 스마트한 항만 환경 조성에 기여하겠습니다. 

CII 등급이 항만 선택을 바꾼다, 데이터 기반 친환경 항만의 경쟁력

먼저 알아야 할 두 가지 규제: EEXI와 CIIIMO는 국제 해운의 온실가스 감축을 위해 선박의 에너지 효율과 실제 운항 성과를 함께 관리하는 규제를 강화하고 있습니다. 특히 2030년까지 국제해운의 탄소집약도를 낮추고, 장기적으로 넷제로 목표에 대응하기 위한 제도적 기반을 마련하고 있습니다.첫 번째는 EEXI(에너지효율기존선박지수)로, 기존 선박을 대상으로 설계 기반의 에너지 효율 기준을 충족하는지 평가하는 기술적 규제입니다. 두 번째는 CII(탄소집약도지수)로, 일정 규모 이상의 선박을 대상으로 연간 CO₂ 배출량을 운송 실적 기준으로 평가하여 A~E 등급을 부여하는 운영 기반 규제입니다.두 규제의 핵심 차이는 이렇게 정리 할 수 있습니다.▶ EEXI: 선박 설계 기반 / 기술적 효율 평가 / 기존 선박 대상▶ CII: 실제 운항 성과 기반 / 매년 평가 / 일정 규모 이상 선박 대상EEXI가 선박이 ‘얼마나 효율적으로 설계되었는가’를 보는 규제라면, CII는 선박이 ‘실제로 얼마나 효율적으로 운항했는가’를 보는 규제입니다. 따라서 CII는 선사의 운항 방식과 항만 이용 환경에 보다 직접적으로 연결되는 지표라고 볼 수 있습니다.CII 기준은 해마다 강화됩니다CII는 A~E 등급으로 평가되며, 낮은 등급이 반복될 경우 선박은 개선 계획을 수립해야 합니다. 특히 D등급이 일정 기간 지속되거나 E등급을 받을 경우, 선사는 운항 효율 개선을 위한 시정조치 계획을 제출해야 합니다.CII는 매년 평가되는 지표이기 때문에, 같은 방식으로 운항하더라도 규제 기준이 강화되면 등급이 낮아질 수 있습니다. 선사들이 매년 항로, 속도, 연료 사용량, 정박 시간, 항만 대기시간 등을 점검할 수밖에 없는 이유입니다.항만 대기시간은 CII 등급에 영향을 줄 수 있습니다선박의 탄소 배출은 항해 중에만 발생하지 않습니다. 항만 혼잡으로 인한 대기 운항, 정박 시간 연장, 접안 지연, 예기치 못한 우회 항로 등은 모두 연간 배출량에 영향을 줄 수 있습니다.특히 항만 대기시간은 선박의 운항 효율을 떨어뜨리고, 불필요한 연료 사용과 배출 증가로 이어질 수 있습니다.일부 연구에서도 항만 대기시간 단축이 선박의 CO₂ 배출량 감소와 CII 등급 개선에 긍정적인 영향을 줄 수 있다는 점이 제시되고 있습니다.결국 항만이 얼마나 효율적으로 운영되느냐는 해당 항만을 이용하는 선박의 탄소 관리에도 영향을 미칠 수 있습니다.CII 등급은 이제 중요한 시장 신호가 되고 있습니다CII 등급은 단순한 규제 지표를 넘어, 선박의 운항 효율과 탄소 관리 수준을 보여주는 중요한 시장 신호로 인식되고 있습니다. 선사와 화주, 금융기관은 점차 선박의 탄소 성과와 운항 데이터를 중요한 의사결정 요소로 고려하고 있습니다.탄소 규제가 강화될수록, 선박의 배출 데이터를 관리하고 낮은 탄소집약도를 유지하는 역량은 선사의 경쟁력과 연결될 수 있습니다. 이는 항만에도 직접적인 의미를 가집니다. CII 등급 관리에 유리한 항만, 즉 대기시간이 짧고 실시간 배출 데이터를 확인할 수 있으며, 탄소중립 정책과 연계된 운영 체계를 갖춘 항만은 선사들에게 더 매력적인 선택지가 될 가능성이 높습니다.항만이 갖춰야 할 것: 실시간 탄소 데이터 가시성항로 최적화, 대기시간 단축, 항만 혼잡 관리는 CII 개선을 위해 실질적으로 적용 가능한 운영 효율화 방안으로 꼽힙니다. 그러나 이러한 조치들이 실제로 효과를 발휘하려면, 항만 측에서 선박별 배출 현황을 실시간으로 파악하고 데이터 기반으로 대응할 수 있는 체계가 필요합니다.Port Guardian AI는 AI 영상분석, 대기환경 센서, AIS 데이터를 융합하여 항만 내 선박의 탄소 및 대기오염물질을 실시간으로 측정·분석하는 육상 기반 솔루션입니다. 선박별 배출 데이터를 정량적으로 가시화하고, AMP·저속운항 인센티브 등 항만 탄소중립 정책과 연계하여 데이터 기반 운영 체계를 구현할 수 있도록 설계되어 있습니다.CII 등급 시대, 항만의 경쟁력은 처리 속도만으로 결정되지 않습니다. 선박의 탄소 관리를 함께 지원할 수 있는 항만이 선사들의 선택을 받을 가능성이 커지고 있습니다.

EU ETS 100% 적용 시대의 시작

해운 산업의 구조 변화2026년은 글로벌 해운 산업에 있어 중요한 전환점이 되는 해입니다.최근 해운 시장은 물동량 둔화, 공급망 재편, 지정학적 리스크 확대와 함께 IMO 환경규제 강화까지 겹치며 기존과 다른 흐름을 보이고 있습니다. 특히 홍해 위기와 우회항로 증가 등으로 인해 항해 거리와 연료 사용량이늘어나면서, 탄소배출 관리 중요성도 함께 커지고 있습니다.이제 해운 산업은 단순 물동량과 운임 중심 경쟁에서 벗어나, 에너지 효율성과 탄소 관리 역량이 중요한 경쟁 요소로 변화하고 있습니다.EU ETS란 무엇인가이러한 흐름 속에서 주목받고 있는 제도가 바로 EU ETS (EU Emissions Trading System, 유럽연합 탄소배출권거래제)입니다.EU ETS는 기업이나 산업이 배출한 탄소량에 따라 비용을 부담하도록 하는 제도로, 기존에는 발전·철강·항공 산업 중심으로 운영되어 왔습니다. 최근에는 해운 분야까지 적용 범위가 확대되며 선박 탄소배출 역시 실제 비용과 연결되는 구조로 변화하고 있습니다.해운 분야는:- 2024년 40%- 2025년 70%- 2026년 100%순으로 적용 비율이 확대되고 있으며, 2026년부터는 선박 배출량 전체가 EU ETS 적용 대상에 포함됩니다.왜 항만 데이터가 중요해지는가기존 해운 탄소 관리는 연료 사용량과 항해 거리 기반의 계산 방식 중심으로 운영되어 왔습니다.하지만 실제 항만 환경에서는:- 항만 혼잡- 대기 운항 증가- 우회 항로 발생- 기상 변화- 엔진 부하 변화등 다양한 변수가 발생하며, 이러한 요소들은 실제 탄소배출량에 직접적인 영향을 미칩니다.특히 최근 글로벌 공급망 불안정성과 지정학적 리스크 확대는 항만 운영 환경의 변동성을 더욱 키우고 있습니다. 실제로 홍해 우회 항로 증가로 인해 유럽 항로 평균 항해일 수가 증가하고, 추가연료 사용과 운항 비용 부담도 커지고 있는 상황입니다.이제는 단순 계산 기반 데이터만으로는 실제 현장 상황을 충분히 반영하기 어려워지고 있습니다.실시간 기반 탄소 관리의 필요성최근에는:- AIS 기반 선박 위치 데이터- 항만 대기질 센서 데이터- AI 영상분석 기반 선박·매연 감지- 풍향·풍속 데이터- 선박 체류 및 이동 패턴 데이터등을 활용한 실시간 기반 데이터 분석 필요성이 높아지고 있습니다.특히 항만은 선박 운항 데이터와 환경 데이터가 동시에 모이는 공간인 만큼, 실측 기반 데이터 분석과 탄소배출 가시화 역량이 점점 더 중요해지고 있습니다.2026년 EU ETS 100% 적용은 단순한 규제 확대를 넘어, 해운·항만 산업이 데이터 기반 운영 체계로 전환되는 시작점이 될 것으로 보입니다.

국립한국해양대, 데이터플레어 글로벌 해양혁신 성과 확대(머니투데이 기사)

데이터플레어의 글로벌 해양·항만 분야 주요 성과와 대표 솔루션 Port Guardian AI가 인더뉴스에 소개되었습니다.이번 기사에서는 데이터플레어의 ZEBOX Club 선정, Singapore Maritime Week 2026 참가, 스마트해운물류 창업 Flame 오픈이노베이션 1위 선정, 인천항만공사 바다길잡이 사업 선정 등 국내외 주요 성과를 다뤘습니다. 또한 AI 카메라와 환경센서, AIS 선박 정보, 풍향·풍속 데이터를 결합해 항만 내 선박의 탄소와 대기오염물질을 실시간으로 측정·분석하는 Port Guardian AI의 기술적 특징도 함께 소개되었습니다.데이터플레어는 기술의 가능성을 현장의 변화로 이어가겠습니다. Port Guardian AI가 더 많은 항만에서 실제로 활용되는 기준이 되도록 한 걸음씩 나아가겠습니다기사 전문은 아래 링크에서 확인하실 수 있습니다.기사 바로가기https://www.inthenews.co.kr/news/article.html?no=88591

Next Rise 2026 Seoul 참가 후기

선박 배출을 데이터로 감지하다: Port Guardian AI 센서 솔루션 소개

Smart Port Challenge Roadshow in Busan 2026 참가 후기

Smart Port Challenge Roadshow in Busan 2026 참가 후기지난 5월 19일, 데이터플레어는 부산창조경제혁신센터에서 열린「Smart Port Challenge Roadshow In Busan 2026」 에 참가했습니다.이번 행사는 싱가포르의 대표적인 스마트항만 오픈이노베이션 프로그램인 PIER71 Smart Port Challenge(SPC)를 소개하고, 글로벌 항만·해운 분야 진출을 희망하는 국내 스타트업과 생태계 관계자들이 한자리에서 교류할 수 있도록 마련된 자리였습니다.PIER71 Smart Port Challenge란?PIER71은 싱가포르 해양항만청(MPA) 과 NUS Enterprise 가 공동 운영하는 글로벌 해양·항만 스타트업 육성 플랫폼입니다.그 핵심 프로그램인 Smart Port Challenge(SPC)는 해양·항만 산업의 디지털 전환, 탄소저감, 운영 효율화 등 다양한 문제를 해결할 혁신 기술을 발굴하는 글로벌 프로그램으로, 매년 전 세계 스타트업들이 참가하고 있습니다.선정 기업에게는 싱가포르 현지 네트워크 연계, 글로벌 기업 및 항만 관계자 미팅, PoC 기회 등 다양한프로그램이지원됩니다.데이터플레어의 SPC 2025 참여 경험 공유이번 로드쇼에서 데이터플레어는 PIER71 SPC2025 Semi-Finalist 기업으로 참가하여 프로그램 참여 경험을 직접 공유하였습니다.발표에서는 데이터플레어가 개발 중인 항만 내 실시간 선박 탄소·대기오염 모니터링 솔루션 「Port Guardian AI」를 소개하고, 글로벌 시장에서 실제로 중요하게 평가 받는 요소들에 대해 이야기하는 시간을 가졌습니다.특히 현장에서는 실제 환경 데이터를 기반으로 한 ‘실측 중심 탄소 데이터’에 대한 관심이 높았으며, 항만·해운 산업에서도 실시간 데이터 기반 모니터링 기술의 필요성이 점점 커지고 있다는 점을 다시 한번 확인할 수 있었습니다.또한 SPC 프로그램을 통해 다양한 글로벌 관계자들과 교류하며, 국내 기술이 해외 시장에서도 충분한 가능성을 가질 수 있다는 점을 체감할 수 있었습니다.글로벌 항만 시장으로의 확장 가능성이번 로드쇼는 단순한 행사 참가를 넘어, 데이터플레어가 글로벌 스마트항만 시장에서 어떤 방향으로 나아가야 하는지 다시 한번 점검해볼 수 있었던 의미 있는 시간이었습니다.데이터플레어는 앞으로도 AI 기반 해양·항만 탄소 모니터링 기술 고도화를 통해, 국내를 넘어 글로벌 항만 환경 문제 해결에 기여할 수 있도록 지속적으로 노력하겠습니다.부산에서의 이번 로드쇼를 통해 얻은 좋은 인사이트와 네트워크를 발판 삼아, 앞으로도 다양한 글로벌 협력 기회를 적극적으로 만들어 나가겠습니다.

데이터플레어, 해양·항만 대기오염 모니터링 핵심 기술 특허 등록 완료

데이터플레어는해양·항만분야의 대기오염 및 탄소배출 모니터링 기술 고도화를 위해 핵심 특허 2건의 등록을 완료하였습니다. 이번 특허는 실제 환경 데이터와 AI 기반 분석 기술을 활용해 선박 배출원을 보다 정밀하게 식별하고, 항만 대기질을 실시간으로 분석할 수 있도록 설계된 기술입니다.1. 풍향·풍속 역추적 기반 선박 매연 모니터링 시스템특허번호: [제10-2904398호]등록일: [2025년 12월 22일]기술개요이 특허는 항만 내 미세먼지가 발생 했을 때, 풍향·풍속 데이터를 기반으로 오염물질의 이동 경로를 역추적하여 실제 오염원인 선박을 식별할 수 있는 기술입니다.기존 항만 대기오염 관리가 단순 측정 중심이었다면, 데이터플레어의 기술은 특정 시점의 오염 확산 경로와 선박 운항 정보를 종합 분석해 실제 배출 선박을 추적할 수 있도록 설계되었다는 점에서 차별성이 있습니다.적용기술  - 미세먼지 센서 데이터 분석- 풍향·풍속 기반 이동 경로 분석- AIS 선박 위치 정보 연계- 오염 발생 시점과 선박 운항 정보 비교 분석핵심포인트- 오염물질 이동 경로 역추적- 실제 오염 원인 선박 식별- 선박별 배출 특성 분석 가능- 고배출 선박 탐지 및 관리 가능기대효과해당 기술은 항만 내 대기오염 발생 원인을 보다 명확하게 규명 할 수 있도록 지원하며, 선박별 배출 특성 데이터베이스 구축을 통해 고배출 선박 식별 및 배출 패턴 분석을 가능하게 합니다.또한실시간대기오염모니터링체계를기반으로친환경항만운영, 환경정책수립및규제대응을위한데이터기반의사결정에활용될수있습니다.2. AI 기반 영상 분석을 이용한 선박 미세먼지 및 탄소배출 모니터링 시스템특허번호: [제10-2922554호]등록일: [2026년 1월 30일]기술개요이 특허는 AI 영상분석 기술을 활용하여 선박의 연돌(배출구)을 실시간으로 식별하고, 미세먼지 및 탄소배출을 분석할 수 있는 기술입니다.항만 내 설치된 AI 카메라와 열화상 카메라를 활용해 선박의 연기와 연돌 위치를 자동 인식하고, 실제 배출 위치를 기반으로 오염원을 보다 정밀하게 추적할 수 있도록 설계되었습니다.적용기술- AI 객체 인식 기반 연돌 식별- PTZ 카메라 제어- 열화상 기반 온도 분석- 풍향·풍속 데이터 연계 분석- 연돌 온도 기반 탄소배출 추정핵심포인트- 실시간 배출구 및 배출 장면 식별- AI 카메라와 열화상 기술 융합 분석- 미세먼지 및 탄소배출 동시 모니터링- 실측 기반 배출 데이터 확보 가능기대효과해당 기술은 선박별 미세먼지 및 탄소배출 분석의 정밀도를 높이고, 실시간 배출원 식별 및 항만 대기질 모니터링 체계를 강화하는데 기여합니다.특히 탄소 규제 대응을 위한 데이터 확보와 친환경 스마트 항만 구축의 기반 기술로 활용될 수 있으며, 향후 글로벌 해운 산업의 환경 규제 대응 역량 강화에도 도움이 될 것으로 기대됩니다.데이터플레어 기술의 차별성데이터플레어의 특허 기술은 단순 측정이나 계산 중심의 방식에서 나아가, 실제 환경 데이터와 AI 분석 기술을 결합해 보다 현실적이고 정밀한 해양·항만 대기오염 모니터링이 가능하도록 설계되었다는 점에서 차별성을 가집니다.특히 센서 데이터, AIS 선박정보, AI 영상분석, 열화상 기술 등을 융합하여 실제 배출원을 추적하고 실시간 분석이 가능하다는 점은 기존 방식과의 가장 큰 차별점입니다.앞으로도 데이터플레어는 실측 기반 해양 환경 데이터 기술을 바탕으로 친환경 스마트 항만 구축과 글로벌 해운 탄소 규제 대응을 위한 기술 개발을 지속해 나갈 예정입니다. 

SMW 2026 Port Guardian AI 글로벌 현장