항공 분야의 AI: 더 스마트한 공항으로 향하는 활주로

항공 산업은 사람과 물자를 운송하여 전 세계를 연결합니다. 기술이 발전함에 따라 여행하는 사람의 수가 증가하고 있습니다. 올해 전 세계 여객 수는 94억 명에 이를 것으로 예상됩니다. 비용이 많이 드는 지연을 방지하고 승객의 불편한 여행 경험을 줄이기 위해 공항 운영을 모니터링하는 것이 그 어느 때보다 중요합니다.

공항의 인공지능(AI)은 운영을 간소화하고 효율성을 높이며 전반적인 여행 경험을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 글에서는 항공 산업에서 AI가 다양하게 활용되는 사례를 살펴봅니다. 또한 항공 분야에서 AI를 활용할 때의 장점과 그에 따른 과제도 알아봅니다. 지금 시작하겠습니다!

항공 분야에서 AI는 어떻게 사용됩니까?#

머신 러닝, 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전과 같은 다양한 AI 기술이 항공 산업을 변화시키고 있습니다. 머신 러닝은 알고리즘을 사용하여 패턴을 식별하고 예측을 수행합니다. 이를 통해 항공편 일정을 최적화하고 항공기 턴어라운드 시간을 단축하며 장비 고장이 발생하기 전에 예측할 수 있습니다.

그림 1. 항공 산업에서 AI를 적용할 수 있는 영역입니다.

컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있도록 하는 NLP는 감정 분석과 같은 애플리케이션에 사용할 수 있습니다. 설문 조사, 소셜 미디어, 고객 리뷰에서 승객의 피드백을 분석하면 NLP를 통해 항공사와 공항이 고객 만족도를 파악하고 개선이 필요한 영역을 식별할 수 있습니다.

컴퓨터 비전을 사용하면 컴퓨터가 시각적 데이터를 해석하고 이를 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 얼굴 인식, 행동 분석, 의심스러운 활동 감지와 같은 애플리케이션을 통해 고급 감시 시스템에서 보안을 강화하는 데 사용할 수 있습니다. 이는 항공 분야에서 AI를 활용하는 몇 가지 사례에 불과합니다. 항공 산업을 변화시키는 애플리케이션은 훨씬 더 많습니다. 이러한 기술이 항공 분야에 어떤 영향을 미치는지 자세히 살펴보겠습니다.

항공 분야에서의 AI 애플리케이션#

이러한 AI 애플리케이션이 항공 분야를 어떻게 재편하고 있는지 더 명확하게 이해하기 위해 몇 가지 구체적인 사례를 살펴보겠습니다. 애플리케이션이 필요한 이유, AI를 사용해 만들 수 있는 솔루션, 그리고 그 작동 방식을 알아봅니다.

컴퓨터 비전을 사용한 항공기 착륙 거리 계산#

항공 분야에서 컴퓨터 비전을 활용하는 흥미로운 사례 중 하나는 항공기의 착륙 거리를 계산하는 것입니다. 아직 일반적으로 사용되지는 않지만, 컴퓨터 비전은 계기 고장 시 백업 수단으로 활용할 수 있으며 시야가 제한된 상황에서 착륙하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이를 통해 착륙 절차를 더 안전하고 안정적으로 만들 수 있습니다. 무선 신호를 사용하여 착륙 중인 항공기에 안내를 제공하는 기존의 계기 착륙 시스템(ILS)과 달리, 컴퓨터 비전은 지상에서 지원을 제공합니다.

객체 감지는 AI 모델이 이미지나 동영상 내 객체를 식별하고 위치를 찾는 컴퓨터 비전 작업입니다. 자율주행 차량부터 보안 시스템까지 다양한 애플리케이션에 필수적입니다. 이 애플리케이션에서는 객체 감지를 사용하여 항공기와 착륙 지점을 정확하게 식별할 수 있습니다.

예를 들어 Ultralytics YOLOv8은 객체 감지를 지원하는 고급 컴퓨터 비전 모델이므로 이 용도에 사용할 수 있습니다. 항공기와 착륙해야 하는 위치를 감지하고 객체 주위에 바운딩 박스를 그릴 수 있습니다. 그런 다음 바운딩 박스의 중심을 사용하여 두 객체 사이의 간격을 측정할 수 있습니다.

그림 2. 항공기 착륙 거리 계산에 Ultralytics YOLOv8 사용.

이를 기존 공항 인프라에 통합하려면 활주로를 따라 배치된 카메라가 동영상 데이터를 실시간으로 YOLOv8 모델에 전송하도록 구성할 수 있습니다. 시스템은 착륙 접근 과정을 지속적으로 모니터링하여 항공 교통 관제사와 조종사에게 정확한 착륙 거리에 관한 즉각적인 피드백을 제공합니다. 이 시스템을 사용하면 까다로운 조건에서도 항공기 착륙 거리 계산이 더 쉬워집니다.

AI 챗봇으로 더 스마트해지는 공항 고객 서비스#

공항의 주요 문제 중 하나는 고객 지원이 지속적으로 필요하다는 점입니다. 승객은 항공편 정보, 체크인 절차, 공항 이동과 관련하여 자주 도움을 요청합니다. 이로 인해 직원이 업무량을 감당하기 어려워지고 대기 시간이 길어질 수 있습니다. NLP와 GPT-4o와 같은 대규모 언어 모델(LLMs)을 사용해 구축한 AI 챗봇이 훌륭한 솔루션이 될 수 있습니다.

그림 3. 승객이 항공사 관련 문의를 위해 AI 챗봇을 사용하고 있습니다.

NLP와 LLMs를 사용하면 챗봇이 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있습니다. 챗봇은 자연스럽고 대화형 방식으로 승객과 상호작용할 수 있습니다. 공항에서는 챗봇이 학습 데이터에서 얻은 방대한 지식을 바탕으로 다양한 작업을 효율적으로 처리할 수 있습니다. 승객은 챗봇을 사용하여 실시간 항공편 정보를 확인하고, 공항 시설에 관한 질문에 답변을 받고, 예약 및 체크인 절차에 대한 도움을 받으며, 식사와 쇼핑에 관한 추천까지 받을 수 있습니다.

AI 기반 수하물 처리 시스템#

공항의 AI는 위탁 수하물을 운송하고 수취하는 과정을 더 효율적으로 만들며 수하물 분실 가능성을 줄일 수 있습니다. 공항은 컴퓨터 비전과 머신 러닝 같은 최첨단 기술을 사용하여 수하물 분류, 추적 및 관리를 간소화할 수 있습니다.

Ultralytics YOLOv8은 객체 추적과 인스턴스 세그멘테이션을 지원하므로 이 애플리케이션에 적합한 옵션입니다. 객체 추적을 사용하면 수하물이 위탁되는 순간부터 항공기에 실릴 때까지 각 수하물의 이동을 추적할 수 있습니다. 지속적인 모니터링은 실수를 방지하고 모든 수하물이 목적지에 도착하도록 보장하는 데 도움이 됩니다.

그림 4. Ultralytics YOLOv8을 사용한 수하물 적재 모니터링.

인스턴스 세그멘테이션은 각 수하물을 개별적으로 식별하고 구분하는 데 도움이 됩니다. 수하물 수취 컨베이어에서 수하물 개수를 세는 작업 등에 유용합니다. AI 기반 수하물 처리 시스템은 수하물이 컨베이어에 놓일 때와 승객이 수하물을 수취할 때 수하물 개수를 추적할 수 있습니다. 이러한 감시를 통해 항공사는 남겨진 수하물이 없고 모든 승객이 자신의 수하물을 받도록 보장할 수 있습니다.

그림 5. Ultralytics YOLOv8을 사용한 수하물 수취 컨베이어의 수하물 개수 세기.

YOLOv8과 같은 컴퓨터 비전 모델을 수하물 처리에 통합하면 이러한 프로세스를 훨씬 더 효율적이고 정확하게 만들 수 있습니다. 실시간 모니터링과 데이터 수집은 실수를 줄이고 수하물 분실을 최소화하며 승객 만족도를 높이는 데 도움이 됩니다. 이러한 작업을 자동화하면 공항 직원이 공항의 전반적인 효율성을 개선하는 더 중요한 업무에 집중할 수 있습니다.

공항 지상 운영 모니터링#

컴퓨터 비전을 사용한 수하물 처리를 살펴보았지만 이는 지상 운영의 한 측면에 불과합니다. 지연이 발생하는 지점을 파악하기 위해 지상 운영에 관한 수많은 다른 인사이트도 모니터링하고 추적할 수 있습니다. 지연을 식별하고 제거하면 손실을 줄이고 전반적인 효율성을 높일 수 있습니다.

급유와 정비부터 기내식 서비스와 램프 안전에 이르기까지 컴퓨터 비전 시스템은 카메라와 센서를 사용하여 지상 운영을 모니터링할 수 있습니다. 이러한 시스템은 시각적 데이터를 분석하여 문제를 발견하고 워크플로를 간소화하며 안전 규정이 준수되는지 확인합니다. 시간이 지나면서 이러한 인사이트는 공항이 운영을 지속적으로 개선하도록 지원하여 더욱 원활하고 안전하며 최적화된 지상 조업 프로세스로 이어질 수 있습니다.

그림 6. 컴퓨터 비전을 사용한 지상 운영 모니터링.

항공 분야에서 AI의 장점#

AI는 운영을 더 효율적이고 안전하게 만들고 승객에게 더 나은 경험을 제공함으로써 항공 산업을 변화시키고 있습니다. AI는 다양한 작업을 자동화하고 최적화하여 항공사와 공항이 더 원활하게 운영되도록 지원하고 비용을 절감합니다. 항공 분야에서 AI를 사용할 때의 주요 장점은 다음과 같습니다.

• 실시간 데이터 분석: 방대한 데이터 세트를 신속하게 분석할 수 있는 AI는 더 정확한 의사 결정을 위한 실시간 인사이트를 제공합니다.
• 최적화된 비행 경로: AI는 더욱 효율적인 비행 경로를 계획하여 연료를 절약하고 이동 시간을 줄이는 데 도움을 줍니다.
• 간소화된 보안: AI 기반 보안 시스템은 위협을 더 빠르고 정확하게 감지하여 전반적인 공항 보안을 강화할 수 있습니다.
• 개인화된 승객 경험: 서비스와 편의 시설에 관한 맞춤형 추천을 제공하면 승객의 전반적인 여행 경험을 개선할 수 있습니다.

공항에 AI를 구현할 때의 과제#

공항에서 AI 애플리케이션을 구현하는 동안 다양한 장애물이 발생할 수 있습니다. 가장 일반적으로 알려진 과제로는 높은 인프라 비용, 데이터 개인정보 보호, 윤리적 영향, 레거시 시스템과의 통합 등이 있습니다. 그러나 이러한 과제는 다른 산업에서도 발생합니다. 항공 분야에는 이 산업에 특유한 과제도 있습니다.

항공 분야에서는 AI 시스템의 신뢰성과 안전성을 확보하는 것이 핵심입니다. 작은 결함이라도 심각한 결과를 초래할 수 있으므로 AI는 엄격한 표준을 충족하고 많은 테스트를 거쳐야 합니다. 또 다른 과제는 다양한 공항 환경에 적응하는 일입니다. 공항은 다양한 기후와 승객 교통량, 여러 유형의 항공기 조건에서 운영됩니다. AI 시스템은 이러한 다양한 조건을 처리해야 합니다. 또한 규제 기관과 업계 이해관계자의 승인을 받는 일도 쉽지 않습니다. AI 시스템은 엄격한 안전 규정을 준수해야 하며, 이로 인해 AI 솔루션의 개발 및 배포 과정이 느려질 수 있습니다. AI가 신뢰할 수 있고 유익하다는 점을 항공사, 공항 운영자, 승객에게 납득시키려면 AI가 실제로 안전성과 효율성을 개선한다는 많은 노력과 증거가 필요합니다.

항공 분야 AI의 미래#

AI 기술이 계속 발전함에 따라 효율성, 안전성, 승객 경험이 더욱 향상될 것으로 기대할 수 있습니다. 예를 들어 싱가포르의 창이 공항은 승객이 1분 이내에 출입국 심사를 완료할 수 있도록 지원하는 AI 기반 출입국 심사 시스템을 사용합니다. 자율 항공기에 관한 연구도 진행되고 있으며, AI는 내비게이션과 의사 결정에서 큰 역할을 합니다. 항공 분야의 다양한 영역에 AI를 통합하면 현재의 운영이 개선될 뿐만 아니라 아직 생각하지 못한 새롭고 혁신적인 솔루션도 등장할 것입니다.

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