항공 분야의 AI: 더 스마트한 공항을 위한 활주로

항공 산업은 사람과 물품을 운송하여 세계를 연결합니다. 기술이 발전함에 따라 여행하는 사람들도 점점 더 많아지고 있습니다. 올해 전 세계 여객 수는 94억 명에 달할 것으로 예상됩니다. 공항 운영을 모니터링하는 것이 그 어느 때보다 중요한 이유는 막대한 비용의 지연을 방지하고 승객이 불편한 여행 경험을 하지 않도록 하기 위해서입니다. 

공항의 인공지능(AI)은 운영을 간소화하고 효율성을 높이며 전반적인 여행 경험을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 글에서는 항공 업계에서 AI가 다양하게 활용되는 사례를 살펴봅니다. 또한 항공업계에서 AI의 장점과 그에 따른 과제에 대해서도 살펴볼 것입니다. 지금 바로 시작하세요!

항공업계에서 AI는 어떻게 활용되나요?

머신러닝, 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전과 같은 다양한 AI 기술이 항공 산업을 혁신하고 있습니다. 머신러닝은 알고리즘을 사용하여 패턴을 식별하고 예측합니다. 이를 통해 비행 일정을 최적화하고, 항공기 처리 시간을 개선하고, 장비 고장을 사전에 예측할 수 있습니다.

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컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있게 해주는 NLP는 감정 분석과 같은 애플리케이션에 사용할 수 있습니다. 설문조사, 소셜 미디어, 고객 리뷰에서 승객의 피드백을 분석하여 항공사 및 공항에서 고객 만족도를 측정하고 개선이 필요한 부분을 파악하는 데 NLP가 도움이 될 수 있습니다.

컴퓨터 비전은 컴퓨터가 시각적 데이터를 기반으로 해석하고 의사 결정을 내릴 수 있게 해줍니다. 첨단 감시 시스템에서 얼굴 인식, 행동 분석, 의심스러운 활동 감지 등의 애플리케이션을 통해 보안을 강화하는 데 사용할 수 있습니다. 이는 항공 분야에서 AI가 활용되는 몇 가지 사례에 불과합니다. 항공 산업을 변화시키는 더 많은 애플리케이션이 있습니다. 이러한 기술이 항공 산업에 어떤 영향을 미치고 있는지 자세히 알아보세요.

항공 분야에서의 AI 적용

이러한 AI 애플리케이션이 항공 산업을 어떻게 변화시키고 있는지 보다 명확하게 파악하기 위해 몇 가지 세부 사례를 살펴보겠습니다. 애플리케이션의 필요성, AI를 사용하여 만들 수 있는 솔루션, 그리고 작동 방식을 이해해 보겠습니다.

컴퓨터 비전을 사용하여 비행기 착륙 거리 계산하기

항공 분야에서 컴퓨터 비전의 흥미로운 응용 분야는 비행기 착륙 거리를 계산하는 것입니다. 아직 일반적으로 사용되지는 않지만, 컴퓨터 비전은 계기판이 고장 났을 때 백업 역할을 하고 가시성이 낮은 상황에서 착륙하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 착륙 절차를 더 안전하고 안정적으로 만들 수 있습니다. 무선 신호를 사용하여 착륙하는 동안 항공기에 안내를 제공하는 전통적으로 사용되는 ILS(계기 착륙 시스템)와 달리 컴퓨터 비전은 지상에서 지원을 제공합니다.

객체 감지는 AI 모델이 이미지나 동영상 내에서 객체를 식별하고 위치를 파악하는 컴퓨터 비전 작업입니다. 자율 주행 차량부터 보안 시스템에 이르기까지 다양한 애플리케이션에 필수적입니다. 이 특정 애플리케이션에서 물체 감지는 비행기와 착륙 지점을 정확하게 식별하는 데 사용될 수 있습니다.

예를 들어, 물체 감지를 지원하는 고급 컴퓨터 비전 모델인 Ultralytics YOLOv8은 이를 위해 사용할 수 있습니다. 비행기와 비행기가 착륙할 위치를 감지하고 물체 주위에 경계 상자를 그릴 수 있습니다. 그런 다음 경계 상자의 중심을 사용하여 두 물체 사이의 간격을 측정할 수 있습니다.

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이를 기존 공항 인프라에 통합하기 위해 활주로를 따라 배치된 카메라가 실시간으로 비디오 데이터를 YOLOv8 모델에 제공할 수 있습니다. 이 시스템은 착륙 접근을 지속적으로 모니터링하여 항공 교통 관제사와 조종사에게 정확한 착륙 거리에 대한 즉각적인 피드백을 제공합니다. 이 시스템을 사용하면 까다로운 조건에서 비행기 착륙 거리를 더 쉽게 계산할 수 있습니다.

AI 챗봇으로 더욱 스마트해진 공항 고객 서비스

공항의 주요 문제 중 하나는 고객 지원이 끊임없이 필요하다는 것입니다. 승객들은 종종 항공편 정보, 체크인 절차, 공항 내 이동에 대한 도움을 필요로 합니다. 이는 결국 직원들의 업무 과중과 대기 시간 연장으로 이어질 수 있습니다. 자연어 처리(NLP)와 GPT-4o와 같은 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 구축된 AI 챗봇은 훌륭한 솔루션이 될 수 있습니다.

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챗봇은 자연어 처리와 자연어 학습을 통해 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있습니다. 챗봇은 자연스러운 대화 방식으로 승객과 상호작용할 수 있습니다. 공항에서 이러한 챗봇은 학습 데이터를 통해 광범위한 지식을 습득하기 때문에 다양한 업무를 효율적으로 관리할 수 있습니다. 승객은 챗봇을 사용하여 실시간 항공편 정보를 얻고, 공항 시설에 대한 질문에 답하고, 예약 및 체크인 절차를 지원하고, 식당과 쇼핑을 추천받을 수도 있습니다.

AI 기반 수하물 처리 시스템

공항의 AI는 체크인 수하물의 운송 및 수거 과정을 더욱 효율적으로 만들고 수하물 분실 가능성을 줄일 수 있습니다. 공항은 컴퓨터 비전 및 머신 러닝과 같은 최첨단 기술을 사용하여 수하물 분류, 추적 및 관리를 간소화할 수 있습니다. 

울트라트래픽스YOLOv8은 객체 추적 및 인스턴스 세분화를 지원하므로 이 애플리케이션에 적합한 옵션입니다. 객체 추적을 통해 수하물이 체크인되는 순간부터 항공기에 적재될 때까지 각 수하물의 움직임을 추적할 수 있습니다. 지속적인 모니터링을 통해 실수를 방지하고 모든 수하물이 목적지에 도착할 수 있도록 보장합니다.

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인스턴스 세분화는 각 수하물을 개별적으로 식별하고 구분하는 데 도움이 됩니다. 이는 수거 캐로슬에서 수하물을 세는 것과 같은 작업에 유용합니다. AI 기반 수하물 처리 시스템은 캐로슬에 놓인 수하물과 승객이 수하물을 수거할 때 수하물 수를 추적할 수 있습니다. 이러한 유형의 감시를 통해 항공사는 미수령 수하물이 없도록 하고 모든 승객이 수하물을 수령할 수 있도록 보장할 수 있습니다.

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수하물 취급에 YOLOv8과 같은 컴퓨터 비전 모델을 통합하면 이러한 프로세스를 훨씬 더 효율적이고 정확하게 수행할 수 있습니다. 실시간 모니터링과 데이터 수집을 통해 실수를 줄이고 수하물 분실을 최소화하며 승객의 만족도를 향상시킬 수 있습니다. 이러한 작업을 자동화함으로써 공항 직원은 더 중요한 업무에 집중하여 공항의 전반적인 효율성을 개선할 수 있습니다.

공항 지상 운영 현황 파악

컴퓨터 비전을 이용한 수하물 처리 모니터링을 살펴봤지만 이는 지상 운영의 한 측면에 불과합니다. 지상 운영과 관련된 수많은 다른 인사이트를 모니터링하고 추적하여 지연이 발생하는 위치를 파악할 수 있습니다. 지연을 파악하고 제거하면 손실을 줄이고 전반적인 효율성을 개선할 수 있습니다. 

급유 및 유지보수부터 케이터링 서비스, 경사로 안전에 이르기까지 컴퓨터 비전 시스템은 카메라와 센서를 사용하여 지상 작업을 감시할 수 있습니다. 이러한 시스템은 시각적 데이터를 분석하여 문제를 발견하고 워크플로우를 간소화하며 안전 규칙을 준수하는지 확인합니다. 시간이 지남에 따라 이러한 인사이트는 공항의 운영을 지속적으로 개선하여 보다 원활하고 안전하며 최적화된 지상 처리 프로세스를 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다.

항공 분야에서의 AI의 이점

AI는 더 효율적이고 안전하며 승객에게 더 나은 서비스를 제공함으로써 항공 산업을 변화시키고 있습니다. AI는 다양한 작업을 자동화하고 최적화함으로써 항공사와 공항이 더욱 원활하게 운영되고 비용을 절감할 수 있도록 돕습니다. 항공업계에서 AI를 활용하면 얻을 수 있는 몇 가지 주요 이점은 다음과 같습니다:

• 실시간 데이터 분석: 방대한 데이터 세트를 신속하게 분석할 수 있는 기능을 갖춘 AI는 보다 정보에 입각한 의사 결정을 위한 실시간 인사이트를 제공합니다.
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• 최적화된 비행 경로: AI는 보다 효율적인 비행 경로를 계획하여 연료를 절약하고 이동 시간을 단축하는 데 도움을 줍니다.
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• 간소화된 보안: AI 기반 보안 시스템은 위협을 더 빠르고 정확하게 탐지하여 전반적인 공항 보안을 강화할 수 있습니다.
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• 개인화된 승객 경험: 서비스 및 편의시설에 대한 개인 맞춤형 추천은 승객의 전반적인 여행 경험을 향상시킬 수 있습니다.

공항 내 AI 구현의 과제

공항에서 AI 애플리케이션을 구현하는 과정에서 다양한 장애물이 발생할 수 있습니다. 일반적으로 알려진 문제로는 높은 인프라 비용, 데이터 프라이버시, 윤리적 영향, 레거시 시스템과의 통합 등이 있습니다. 하지만 이러한 과제는 다른 산업 분야에서도 발생합니다. 항공 분야에는 항공 업계만의 고유한 과제가 있습니다.

항공업계에서는 AI 시스템의 안정성과 안전성을 확보하는 것이 중요합니다. AI는 엄격한 기준을 충족하고 수많은 테스트를 거쳐야 하며, 결함이 발생하면 심각한 결과를 초래할 수 있기 때문입니다. 또 다른 문제는 다양한 공항 환경에 적응하는 것이 어려울 수 있다는 것입니다. 공항은 다양한 기후와 승객 수, 항공기 유형 등 모든 종류의 기후에서 작동합니다. AI 시스템은 이러한 다양한 조건을 처리해야 합니다. 또한 규제 기관과 업계 이해관계자의 승인을 얻는 것도 쉽지 않습니다. AI 시스템은 엄격한 안전 규정을 따라야 하며, 이로 인해 AI 솔루션 개발 및 배포 프로세스가 느려질 수 있습니다. 항공사, 공항 운영자, 승객에게 AI가 신뢰할 수 있고 유익하다는 것을 설득하려면 많은 노력과 함께 안전과 효율성을 개선하는 데 실제로 효과가 있다는 것을 입증해야 합니다.

항공 업계에서 AI의 미래

AI 기술이 계속 발전함에 따라 효율성과 안전성, 승객 경험이 더욱 향상될 것으로 기대할 수 있습니다. 예를 들어 싱가포르 창이 공항에서는 AI 기반 출입국 심사 시스템을 사용하여 승객이 1분 이내에 출입국 심사를 통과할 수 있습니다. 또한 자율 항공기에 대한 연구도 진행 중이며, AI는 내비게이션과 의사 결정에 큰 역할을 하고 있습니다. 항공의 다양한 부분에 AI를 통합하면 현재 운영 방식을 개선할 뿐만 아니라 아직 생각지도 못한 새롭고 혁신적인 솔루션이 탄생할 것입니다.

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