윈드워드는 해상 교통에 중점을 둔 국제적 예측 인텔리전스 기업입니다. 당사 플랫폼은 선박 위험 평가 등 해상 영역의 모든 요구를 원스톱으로 해결합니다.
윈드워드 솔루션은 AI, 빅데이터 및 해상 전문성을 융합하여 고객과 파트너사가 해상 생태계와 그 보안, 금융, 비즈니스에 미치는 광범위한 영향을 이해할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 데이터 기반 의사결정이 가능해집니다.
상업 및 정부 고객사는 당사에 문의하여 선박 관련 인사이트 분석 및 생산을 지원받습니다. 당사는 정교한 인공지능 모델에 입력되는 다중 데이터 포인트를 분석합니다.
상업 고객사에는 사고 및 해상 사고 맥락에서 선박 위험을 파악하려는 보험 대리점이 포함됩니다. 당사는 다양한 상업 기관 간 거래를 지원하는 금융 기관을 통해 이 정보를 수집하며, 최근에는 화물 운송사 및 화주에게 해상 화물 가시성을 제공하는 서비스로 영역을 확장해 화물이 항구에 도착할 예정 도착 시간(ETA) 예측을 지원합니다.
정부 기관을 대상으로는 ‘국경 보안 위험’ 평가를 수행합니다. 경제적 목적 없이 운항하는 선박을 식별하여 해당 기관이 주시해야 할 의심스러운 운송업체를 지적함으로써, 해양 위협으로부터 영해와 국경을 보다 효과적으로 보호할 수 있도록 지원합니다.
최근 출시한 해상 화물 가시성 제품을 살펴보면, 우리는 세계가 오랫동안 직면해 온 매우 복잡한 문제를 해결하기 위해 최첨단 기술을 도입하고 있습니다. 특히 최근 이 문제는 여러 시장 위기의 핵심 원인이 되었습니다. 화물선과 컨테이너의 도착 예정 시간(ETA) 예측 문제는 화물선과 컨테이너의 도착 시점에 영향을 미치는 다양한 요소가 존재하기 때문입니다.
지난 10년간 사용된 기술들은 괜찮은 수준이었지만, 이런 종류의 문제에는 충분하지 않았습니다. 해상 활동에 대한 완전한 가시성을 확보하는 데 필요한 다층적 데이터와 공개 웹 데이터를 처리할 기술이 시장에 존재하지 않았기 때문입니다. 하지만 이제 그 기술이 등장했습니다.
윈드워드는 플랫폼의 핵심 기술로 딥 러닝을 선택했습니다. 따라서 우리는 다양한 데이터 소스와 상호작용하고 이를 통합하여 하나의 결론(이 경우 목적지 항구에 선박이 도착할 것으로 예상되는 시간)에 도달하는 방법을 본질적으로 알고 있는 신경망을 사용합니다.
전체 운영이 상당히 복잡하기 때문에 ETA 모델에만 집중하겠습니다. 우리가 사용하는 기본 레이어 데이터는 선박의 위치를 추적하기 위해 전 세계 다양한 수신기에 매분 신호를 지속적으로 전송하는 선박의 전송 데이터입니다.
여러 공급업체가 분 단위로 제공하는 전송 데이터를 활용해 선박 위치를 매핑합니다. 일반적으로 하루 수억 건의 선박 전송 데이터를 분석합니다.
그러나 선박의 항구 도착 예정 시간을 예측할 때는 공개 웹 데이터 등 다른 데이터 소스를 고려해야 합니다. 이 중 가장 중요한 웹 데이터 소스 중 하나는 각 해운사 웹사이트에 게시된 선박 운항 일정입니다. 이 정보에는 선박의 마지막 확인 위치, 현재 위치 및 항구 도착 예정 시간이 포함됩니다.
윈드워드에게 오픈소스 웹 데이터가 중요한 이유는, 바로 이 해운사 웹사이트 정보를 활용해 알고리즘에 입력함으로써 자동으로 ETA를 예측하고, 기업들이 운영의 다른 측면에 집중할 수 있도록 지원하기 때문입니다.
컨테이너 선박을 버스로 상상해 보십시오. 버스는 여러 정류장에서 승객을 태웁니다. 이제 버스에 탄 모든 승객이 각자 목적지 도착 시점을 예측한다고 가정해 보십시오. 이 비유에서 승객은 운송사 웹사이트를 의미합니다.
따라서 한 사람에게만 도착 예정 시간을 묻는 것은 충분하지 않습니다. 여러 사람에게 물어본 후 그 결과를 평균화하여 통찰력을 도출해야 합니다. 따라서 인터넷상의 다양한 웹 데이터 소스를 활용하는 것이 중요하며, 단일 소스만으로는 부족합니다.
알고리즘에 공급되는 공개 웹 데이터를 수집하기 위해, 우리는 Bright Data의 Web Scraper IDE를 활용하여 다양한 배송사 웹사이트에서 자동으로 웹 데이터를 추출하고 있으며, 이 솔루션을 몇 달간 사용해 왔습니다.
짧은 협력 기간 동안 우리는 매우 생산적인 성과를 거두었으며 신속한 실행으로 회사 차원의 요구 사항을 공식적으로 해결했다고 생각합니다.
또한, 웹 데이터 수집 과정에서 문제가 발생할 경우 Bright Data의 지원팀은 신속하게 대응하며 문제 해결 방법을 알고 있어 즉시 또는 합리적인 시간 내에 해결해 주었습니다.
따라서 개인적으로 저는 Bright Data와의 협력 관계에 신뢰를 느낍니다.
