인공지능(AI) 발달은 여러 산업 분야에서 혁신을 가져다주고 있다. 항공산업도 예외는 아니다. 고도로 발달된 AI는 항공산업의 혁신을 주도하고 있으며, 운항 안전성 개선, 운영 효율성 제고 및 간소화, 여객 경험 향상 등 여러 긍정적인 영향을 끼치고 있다.

 

우선 항공분야에서 가장 중요한 항목인 안전 분야는 항공산업의 안전 기준을 한 단계 더 높이는데 중추적인 역할을 하고 있다. AI가 항공안전 분야에 기여하는 주요 기술은 아래와 같다.

 

▲유지보수 예측 : AI 기반의 유지보수 예측 시스템은 항공사의 유지보수 패러다임 자체를 바꾸고 있다. 방대한 데이터가 축적된 그 간의 기록을 분석하여 유지보수가 필요한 부분을 예측하고, 이를 바탕으로 유지보수를 효율적으로 계획하여 비행 중 발생할 수 있는 위험을 줄이는데 도움을 준다.

 

▲비행 데이터 분석 : 머신 러닝을 통한 알고리즘은 비행 데이터를 실시간으로 분석하고 잠재적인 안전 문제를 식별하여 조종사와 지상 근무자에게 신속한 결정을 전달한다. 이를 통해 전반적인 운항 안전 향상에 도움을 준다.

 

*머신 러닝 : 축적된 데이터를 토대로 상관관계와 특성을 찾아내고 여기에 나타난 패턴을 통해 결론을 내리는 기술

 

▲AI 기반 항공 교통 관제 : AI를 통해 복잡하고 다양한 데이터를 처리, 최적의 비행경로를 도출하고 공항의 혼잡도를 감소시켜 공항에서 발생할 수 있는 충돌사고를 예방하는데 도움을 준다.

 

▲기체 검사용 컴퓨터 : AI 기반의 컴퓨터 시스템이 고해상도 카메라와 머신 러닝 알고리즘을 사용, 사람의 눈으로 놓칠 수 있는 미세한 결함이나 손상을 감지하여 비행 전 검사의 정확성과 효율성 향상에 도움을 준다.

 

또한 AI는 항공 산업 전반의 운영 효율성 개선 및 최적화에 도움을 주고 있는데 주요 기술은 아래와 같다.

 

▲운항 경로 최적화 : AI 알고리즘이 날씨, 항공 교통, 연료 소모량 등을 면밀히 분석하여 운항 경로를 최적화하고, 운항 시간 감축 및 연료 감소에 도움을 준다.

 

▲연료 관리 최적화 : AI 기반 연료 관리 시스템은 기체 무게, 날씨, 운항 경로 등을 분석하여 연료 소비를 최적화하고, 운영 비용 절감 및 탄소 배출 감소에도 도움을 준다.

 

▲효율적인 수하물 처리 : AI, 머신 러닝 기능을 갖춘 자동화 시스템으로 수하물을 보다 효율적으로 분류 및 추적하여 수하물 찾는 시간을 줄이고 분실발생을 최소화 하는데 도움을 준다.

 

AI는 운영적인 측면뿐만 아니라 여객 경험도 아래와 같은 기술로 향상시키고 있다.

 

▲개인 맞춤형 여행 추천 : AI는 여객의 데이터와 선호도를 분석하여 기내 좌석부터 엔터테인먼트 콘텐츠, 기내식 등 맞춤형 경험을 추천하는 등 항공사가 고객에게 보다 높은 만족도의 서비스를 제공하는데 도움을 준다.

 

▲스마트 챗봇 등 지능형 가상 비서 서비스 : 항공사들은 24시간 고객 지원을 제공하기 위해 지능형 시스템을 도입하여 항공편 예약부터 수하물 규정까지 다양한 문의를 빠르게 처리하는 등 여객들의 만족도를 향상시키는데 도움을 준다.

 

▲안면 인식 : AI 기반 안면 인식 기술은 비접촉 체크인, 보안 검색 및 탑승을 가능하게 하여 보안도 강화하고 공항에서의 대기 시간을 줄이는데 도움을 준다.▲다양한 기내 콘텐츠 : AI는 여객의 선호도 및 시청 기록 등을 바탕으로 개인 맞춤형 엔터테인먼트 콘텐츠를 제공하고 일부 항공사는 AI를 활용한 번역 서비스를 제공하여 고객의 불편을 최소화하는 데 도움을 준다.

 

항공업계는 최근 몇 년간 위와 같은 AI 기술을 테스트 및 적용해오고 있다. 에어버스는 2020년 AI 기반의 자율 이착륙 시스템을 성공적으로 테스트하였으며, 보잉은 전기수직 이착륙기 개발에 AI를 적극적으로 활용하고 있다. 유나이티드항공은 AI를 기반으로 한 운항 빅데이터를 분석하여 운항 경로를 최적화하고, 연료 소비를 줄여 비용 절감과 효율성을 제고하였다. 델타항공은 유지보수 예측에 AI를 활용하여 불 필요한 유지보수 작업을 감소시켰다.

 

이처럼 AI는 항공산업이 한 단계 더 도약하는데 무한한 잠재력을 가지고 있지만 항공업계 및 이해관계자들은 AI에 적합한 규정 및 규제 수립, 데이터 보안 및 개인정보 보호, 인간과의 적절한 협력, 윤리적인 의사결정 등의 과제들을 선제적으로 해결해야 한다.

 

<자료 출처=에어포탈>