초록 ▼

연구개발 목표 및 내용
최종 목표
○ 조선해양강국, IT강국으로서 전 세계 해운기업에서 사용 가능한 선원관리 지능형 서비스플랫폼을 개발하여 사업화
○ 중소선사/선박관리회사에서 저비용으로 쉽게 사용가능한 클라우드기반의 선원관리 지능형 서비스플랫폼 구축 및 상용화
○ 부산지역 전략산업인 해운산업분야에 최신 ICT 융․복합기술을 적용하여 신규서비스 개발 및 사업화
○ 선원정보 빅데이터를 활용하여 적합인력선별 추천 및 승하선 관리를 위한 지능형(AI) 서비스제공

전체 내용
○ 기술개발
선원

연구개발 목표 및 내용
최종 목표
○ 조선해양강국, IT강국으로서 전 세계 해운기업에서 사용 가능한 선원관리 지능형 서비스플랫폼을 개발하여 사업화
○ 중소선사/선박관리회사에서 저비용으로 쉽게 사용가능한 클라우드기반의 선원관리 지능형 서비스플랫폼 구축 및 상용화
○ 부산지역 전략산업인 해운산업분야에 최신 ICT 융․복합기술을 적용하여 신규서비스 개발 및 사업화
○ 선원정보 빅데이터를 활용하여 적합인력선별 추천 및 승하선 관리를 위한 지능형(AI) 서비스제공

전체 내용
○ 기술개발
선원관리 통합 클라우드 Server
·해운인력관리를 위한 국내외 선원 DB 통합구축

선원관리 서비스 플랫폼 개발(PC, Mobile)
기본 모듈
·선원 인사정보 관리(개인정보 및 각종증서 등) 를 위한 모듈
·승선현황, 승하선교체계획, 각종 보고서, 통계 등 인사업무 관리를 위한 모듈

지능형 (AI) 모듈
·(지능형) 적합선원 추천모듈
- 선박별 최적합 선원추천(운항항로, 선박종류, 승선 경력 등 분석)
·(지능형) AI 면접지원 모듈
- 신규채용시 선원분석보고서(포트폴리오분석, 집중 면접 분야선정, 면접자 리스크 분석)
·(지능형) 선박 선원배치모듈
- 선박별로 전체선원수준 평균유지(선박 인적자원 리스크 관리)

○ 실증
알파 테스트
·공동연구기관(㈜쉽맨코) 소유선박 및 관리선원 대상
1, 2차년 4/4분기~(1개월)

베타 테스트
·주관기관(마린소프트)의 기존 고객사대상
- 국내 5개업체 5천명, 해외 4개업체 선원2천명
2차년 4/4분기~ (1개월)

1년차
목표
○ (비즈니스모델 구체화) 1차년도는 사업시작 3개월 동안 본 시스템을 개발함과 동시에 시장 진출할 수 있도록 하기 위하여 사업화 전략을 상세 기획(비즈니스 모델, 지재권 확보 전략, 사업화 및 성과홍보 확산 전략 수립 등)하여 나머지 18개월의 사업기간에 반영
○ (R&D기본 및 국내사업화) 현업(선주/선박관리회사/대리점/선원)에서 다양한 형태로 각자 관리되고 있는 1차 데이터를 통합하기 위한 시범 DB Server와 선원관리 서비스 플랫폼의 prototype을 개발하여 기존 국내 고객사 대상으로 시범적용(알파 테스트) 후 MOU 체결 등 사업화를 목표로 함
내용
서비스모델(BM) 개발
1차년 (선원관리 Prototype) :
○ 고객별 서비스 모델 개발
○ 지재권 전략 수립
○ 성과확산 및 사업화 전략 수립

선원관리 통합 Server
통합 Server 개발
1차년 (선원관리 Prototype) : ○테스트서버 설계 및 구축

해운인력DB구축
1차년 (선원관리 Prototype) : ○(국내) 5개사 국내선원 5천명

선원관리 서비스 플랫폼
기본모듈
선주/선박관리회사용 선원관리 서비스
1차년 (선원관리 Prototype) :
○선원/선박 관리
○선원교대계획 관리
○면허/증서/교육 관리
○각종 보고서 및 결재 관리

국내/해외대리점용 선원공급 서비스
1차년 (선원관리 Prototype) :
○선원관리 및 선원선별
○면허/증서/교육 관리

선원용(육상용) 서비스
1차년 (선원관리 Prototype) :
○육상용 서비스
- 기본정보 및 이력/경력 확인
- 면허/증서/교육 확인

지능형(AI) 모듈
AI 적합선원추천서비스
AI 면접지원서비스
AI 선박선원배치서비스
1차년 (선원관리 Prototype) :
○데이터 분석 및 전처리
○보완된 지능형 BM서비스를 위한 추가수집데이터 도출

유관기업(관) 시스템연동
1차년 (선원관리 Prototype) : ○I/F Data 정의 및 DB Structure 설계

실증 및 시범적용
테스트 및 실증
1차년 (선원관리 Prototype) :
○SW품질테스트 (SW품질관리기관)
○알파테스트: 공동연구기관 보유선박 및 선원 – 설문서

현장기업 시범적용
1차년 (선원관리 Prototype) :
○주관기관 고객사 대상 시범적용 및 사업화 유도
성과홍보 및 사업화
홍보 및 마케팅 (보도매체 등)
1차년 (선원관리 Prototype) : ○(국내) 신문, 뉴스, 잡지 홍보 2건

판매계약 및 MOU
1차년 (선원관리 Prototype) :
○국내고객대상 신규서비스 판매 1건
○구매 및 수출의향서(MOU)
체결4건(국내4)

2년차
목표
○ (R&D고도화 및 해외사업화) 2차년도는 확보된 외국선원으로 데이터 수집범위 확장 및 지능형 서비스 성능 개선 및 집중개발로 핵심요소기술을 확보
○ (시스템 확장기반 마련) 1차년도 분석한 선원 관련 유관기업(관)인 크루플러스와 향 후 공동사업화를 위한 기술협력 MOU체결로 협력 관계를 구축(선원 구인구직 포털 “마리너스잡”운영사) 글로벌 플랫폼으로서의 역할을 위해 다양한 언어 선택을 할 수 있는 다국어 지원기반을 마련
내용
선원관리 통합 Server
통합 Server 개발
2차년 (고도화+지능형AI) :
○클라우드서버 적용 및 구축
- 데이터 공통표준 및 DB structure 고도화
○개인정보 보안모듈 적용

해운인력DB구축
2차년 (고도화+지능형AI) :
○(해외) 4개사 외국선원 2천명

선원관리 서비스 플랫폼
기본 모듈
선주/선박관리회사용 선원관리 서비스
2차년 (고도화+지능형AI) :
○서비스고도화
- 각종 알람
- 각종 통계 레포트 기능
- 보완된 BM서비스를 위한 추가데이터 수집

지능형 (AI) 모듈
AI 적합선원추천 모듈
2차년 (고도화+지능형AI) : ○선박별 적합 선원추천

AI 면접지원 모듈
2차년 (고도화+지능형AI) : ○신규채용시 집중 면접을 위한 선원분석 정보 제공

AI 선박선원배치 모듈 2차년 (고도화+지능형AI) : ○선박별로 관리선원수준 평균유지

통합
2차년 (고도화+지능형AI) : ○기본모듈 + 지능형 모듈

실증 및 시범적용
테스트 및 실증
2차년 (고도화+지능형AI) :
○SW품질테스트 (SW품질관리기관)
○베타테스트: 주관기관 고객사 대상
- 설문 및 인터뷰 회의록

현장기업 시범적용
2차년 (고도화+지능형AI) : ○주관기관 고객사 대상 시범적용 및 사업화 유도

성과확산
API 오픈 및 응용개발
2차년 (고도화+지능형AI) : ○선주/선박관리회사용 선원선별 API 개발

성과홍보 및 사업화
홍보 및 마케팅
2차년 (고도화+지능형AI) :
○(국내) 언론 홍보 등 2건
○(해외) 선원관리 해외기업(관) 대상 마케팅(제품상담) 2건

판매계약 및 MOU
2차년 (고도화+지능형AI) :
○국내외 고객대상 신규서비스 판매 2건
○구매 및 수출의향서(MOU) 체결5건(국내2,해외3)
○유관기업(관) 시스템연동(MOU) 체결 1건
- 선원 구인구직
포털‘마리너스잡’운영사, ㈜크루플러스와 향후 공동 사업화를 위한 기술협력 MOU 체결

실증 및 사업화
o 1차년 알파 테스트 : 공동연구기관(쉽맨코) 대상
o 2차년 베타 테스트 : 실증테스트기관(쉽맨코, 새한선박) 대상
o SW품질관리 테스트 : 지역의 SW품질관리기관(동남권SW품질역량센터) 지원활용
o 시범적용으로 사업화 유도 : 잠재고객인 주관기관(㈜마린소프트) 고객사 대상
o (구매의향MOU) 총9건(1차년 국내4 / 2차년 국내2,해외3)
o (기술협력MOU) 총1건(크루플러스, 선원구인구직 포털 운영사 “마리너스잡”)
o (사업화) 신규서비스 판매계약 : 총3건(1차년 국내1 / 2차년 국내2)

연구개발성과
“선박관리산업의 세계최초 지능형(AI) 선원관리 서비스 시스템 개발”
○ (시스템) 웹기반의 지능형(AI) 선원관리 서비스 플랫폼 통합 개발
o 기본 모듈
- (주요기능) 선원 및 통합증서 관리(만료 알림), 교대계획 관리(승하선 통지 알림), 면접 관리, 승선현황 관리, 통계/리포트, 대쉬보드
- 선원 DB 구축(7,849명=국내5,434명+외국2,415명), 잔존결함율 0.14%
o 지능형 모듈
- (주요모듈) AI 적합선원추천 모듈, AI 면접지원 모듈, AI 선박선원배치 모듈
- 부적격선원식별 알고리즘 : 정확도 98.1% (83.05% 15.05% 향상)
○ (실증) 1-2차년 알파-베타테스트 및 설문(인터뷰) 결과, 지능형 3종 서비스에 대한 긍정적인 반응을 확인하고, 완성된 지능형 플랫폼의 수요처 평가에 있어서 우수등급의 성공사례를 확보
○ (지재권) 국내특허 등록 1건 / 프로그램 등록 4건 (시스템전체 1건, AI주요기능 3건)
○ (API) 선원선별 알고리즘 API 1종 개발

연구개발성과 활용계획 및 기대 효과
○ 활용계획
o 사업기간 내
- (지능형 선원관리 시스템 판매) 국내 중소형 해운회사와 선박관리 회사 등 관련 기업에 선원 관리
시스템을 공통플랫폼으로 만들어 시스템 공급
- (API 판매) 안정적인 선원 수급을 위한 AI를 활용한 맞춤형 선원 선별 서비스 제공
o 사업 종료 후
- (지능형 선원관리 시스템 유저 확장) 국내 및 해외 해운선사용에서 대리점 및 선원용까지 고도화
- (API 판매) 축적된 선원 인사 관련 통합 DB로 조선 해양 관련 정부기관에 정책 수립을 위한 통계 및 AI를 활용한 서비스 제공 : 국내선원 DB + 해외선원 DB까지
○ 기대효과
o 기존 국내, 해외비즈니스시장에 국내 선도적 IT기술 접목을 통한 글로벌 신규서비스시장 창출
- 동남아 필리핀, 인도네시아, 미얀마, 중국 등 기형성되어 있는 Off-Line 비즈니스시장에 글로벌 IT 서비스플랫폼을 제공한 IT기업과 상생 가능한 국내외 신규 IT서비스 시장 형성
o 해운산업 경쟁력 강화 및 해운인력 고용시장 활성화
- 선원 및 선박관리능력 향상을 통한 국내 해운산업의 해외선주 유치 경쟁력 강화
- 해운산업 활성화로 일자리 창출 및 고용시장 활성화 기대: 1척유치시, 일자리(선원25명, 육상5개), 부가가치(20억원)
o 대정부기관 선원관련 정책 수립을 위한 빅데이터 기반 기초 통계자료 제공 기반 마련
- 선원고용 관련 통계 제공으로 선원수급 및 선원정책수립에 기여
- 해운기업의 선원 수급 애로사항 해결 및 관리 능력 제고 효과
- 선원 근로여건 개선 및 복지 확대 효과

(출처 : 요약문 4p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 요 약 문 ... 4
• 목차 ... 8
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 9
• 1) 연구개발과제의 개요 ... 9
• 2) 연구개발과제의 필요성 ... 10
• 3) 연구개발과제의 최종 목표 ... 11
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 12
• 1) 요약 ... 12
• 2) 세부내용 ... 15
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 정도 ... 64
• 1) 연구수행 결과 ... 64
• 2) 목표 달성 수준 ... 86
• 4. 목표 미달 시 원인분석 ... 87
• 5. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도 ... 87
• 6. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 89
• 1) 기본 계획 ... 89
• 2) 중단기 계획 (~과제종료 후 5년) ... 89
• 3) 장기 계획 (~과제종료 후 10년) ... 89
• 끝페이지 ... 92