인공지능(이하 AI)은 더 이상 공항 지상 운영의 미래 개념이 아니라, 프랑크푸르트공항에서 항공기 턴어라운드과정을 실시간으로 모니터링하고 예측하며 최적 화하는 데 이미 활용되고 있다.

 

*턴어라운드(turnaround) : 여객•수하물 처리, 기내 청소, 항공기 점검, 급유 등 항공기가 공항에 착륙한 후 다음 비행을 위해 출발하기까지 수행되는 모든 지상 작업 과정.

 

 

가시성 부족에서 실시간 투명성으로 전환

 

과거 턴어라운드 운영은 가정과 추정에 크게 의존했다. 루프트한자 그룹의 자회사인 ‘zeroG’의 AI 솔루션 개발 총괄 담장자인 크리스티안 리터는 운영자들이 전체 상황을 충분히 파악하지 못한 채 복잡한 프로세스를 관리해 왔으며, 이는 비효율적인 의사결정과 지연, 결항으로 이어졌다고 설명했다.

 

컴퓨터 비전 기술은 이러한 문제를 변화시켰다. 프랑크푸르트에서는 AI 시스템이 항공기 주기 시점, 하역, 탑승, 푸시백, 출발까지 30개 이상의 턴어라운드 이벤트를 실시간으로 모니터링하고 정밀한 타임스탬프를 기록하고 있다.

 

프랑크푸르트공항 운영 회사인 프라포트의 에어사이드 디지털화 프로젝트 책임자 레나 루프트시츠는 과거에는 턴어라운드 진행 상황을 충분히 파악할 수 없었지만 현재는 방대한 데이터를 확보하게 됐다고 설명했다.

 

 

과도한 데이터가 아닌 실행 중심 활용

 

FRA얼라이언스의 전략 컨설팅 책임자인 프레데릭 장은 모든 데이터를 제공하기 보다 계획과 다르게 진행되는 부분을 선별해 보여주는 것과, 이미 과부하 상태인 운영 인력을 고려해 데이터 과잉을 방지하는 것이 중요하다고 강조했다.

 

공항 운영 측면에서 가장 중요한 성과 중 하나는 예측 가능성이다. 레나 루프트시츠는 항공기가 언제 출발 준비를 완료할 수 있는지를 파악하는 것이 핵심이라고 밝혔다. 항공기 준비 완료 시점과 출발 준비 완료 시점 시간을 예측하면 스탠드, 게이트 및 자원 운영을 보다 효율적으로 관리할 수 있다.

 

지상 조업 측면에서도 효과는 분명하다. AI 기반 타임스탬프를 통해 항공 화물 단위적재장치 하역 시작 시점을 정확히 파악할 수 있어 인력을 필요한 시점에 투입할 수 있으며 대기 시간이 감소한다.

 

 

기술보다 사람 중심 설계

 

AI 도입의 성공은 사람 중심 설계에 달려 있다. 크리스티안 리터는 AI 솔루션이 초기부터 운영 사용자와 함께 개발됐다고 설명했다. 운영 통제센터를 직접 방문해 실제 업무 방식과 요구 정보를 분석하고 이를 시스템 설계에 반영했다.

 

이러한 접근은 시스템 수용성과 신뢰 확보로 이어졌다. 레나는 한 턴어라운드 관리자의 사례를 소개하며 사용자가 제안한 기능이 실제 대시보드에 반영되면서 시스템 수용성이 높아졌다고 설명했다.

 

AI에 대한 이해를 높이기 위한 교육 역시 중요한 요소다. 크리스티안 리터는 시스템의 작동 방식과 한계를 설명하는 과정이 필수적이라고 강조했다. 최종 의사결정은 여전히 사람이 수행하며 AI는 이를 지원하는 도구로 활용된다.

 

 

신뢰, 데이터 보호 및 현장 저항 대응

 

공항 운영 환경에서 카메라와 AI 도입은 예상대로 다양한 우려를 야기한다. 크리스티안 리터는 작업 중 촬영에 대한 거부감이 자연스러운 반응이라고 설명했다. 이에 따라 노동자 협의체와 협력하고 데이터 보호 조치를 강화했다. 시스템은 개인이 아닌 프로세스를 추적하도록 설계됐다.

 

프레데릭 장은 새로운 시스템 도입에 대한 저항은 자연스러운 현상이라고 덧붙였다. 초기 단계부터 투명성을 확보하고 해당 시스템이 사람을 대체하는 것이 아니라 지원하는 도구임을 명확히 하 면 신뢰를 확보할 수 있다고 강조했다.

 

 

협업을 통한 운영 최적화

 

프랑크푸르트공항의 성과는 공항, 항공사, FRA얼라이언스 간 협업을 통해 가속화됐다. 각 조직이 개별적으로 최적화를 추진하는 것을 넘어 공통 목표와 핵심성과지표를 공유하는 것이 중요하다. 데이터 공유는 초기에는 어려운 과제지만 신뢰가 형성되면 프로젝트 추진 속도가 빨라진다.

 

 

단계적 도입과 규제 대응

 

공항 운영은 안전이 최우선인 환경이기 때문에 혁신은 단계적으로 추진되어야 한다. 개념 검증, 파일럿 프로젝트, 점진적 확대가 핵심 전략이다. 초기에는 위험을 최소화하고 필요시 기존 운영 방식으로 되돌릴 수 있는 구조를 유지한다. 이러한 접근은 규제 대응에도 유리하다.

 

프레데릭 장은 개인정보보호 규정이 장애물이 아니라 관리 가능한 과제라고 설명하며, 기술 개발과 병행해 데이터 보호를 초기 단계부터 고려해야 한다고 강조했다.

 

 

공항 산업에 대한 시사점

 

프랑크푸르트 사례는 AI 기반 지상 운영이 자동화 중심이 아니라 가시성, 협업, 신뢰를 기반으로 발전하고 있음을 보여준다. 부분적인 데이터 확보만으로도 운영 효율 개선이 가능하다.

 

공항 업계에는 소규모로 시작해 학습하고 협업을 통해 확장하는 전략이 필요하다. AI, 데이터 공유, 운영 탄력성은 향후 공항 산업의 핵심 경쟁 요소로 자리 잡을 전망이다.

 

<출처=에어포탈>