현재 전 세계 기업들은 힘겨운 한 해를 보내고 있다. 전대미문의 코로나 사태의 장기화는 제조업을 비롯한 여타의 서비스 산업들에 큰 피해를 안겼다. 특히, 항공 운송산업은 직격탄을 맞아 이들의 주가는 폭락했고, 관광 여행객 수요 감소로 운항 축소와 노선 폐쇄 등의 경영 위기로 내몰리고 있다.
이처럼 사업 여건이 최악으로 치닫고 있는 가운데 글로벌 항공사들은 난국 돌파를 위해 정부 지원의 적극적 수용 외에도 구조조정 등의 자구책을 마련하는 등 안간힘을 쓰고 있다.
항공사들은 경영 효율을 높이고, 노선 다변화, 차별화된 서비스 등의 대안을 통해 위기 극복에 나서고 있는데 인공지능이 하나의 방편으로 항공 업무에 적극적으로 활용되고 있다.
지난해 5월 27일 인도 온라인 매거진 애널리틱스 인디아 매거진(AIM)은 “인공지능이 위기 속에서 어떻게 항공 산업의 비접촉 비행을 도울 수 있는가?”란 제하의 칼럼을 통해 위기 속의 항공 산업을 조명했다.
매체에 따르면, 코로나 19는 지난해 4월 말 전 세계 비행 활동을 80% 감소시키면서 항공 산업을 중단시켰다. 이에 맞서 항공사들은 AI, ML, RPA 등 디지털 기술로 사업 전 과정을 쇄신하는 전략을 펴고 있다.
실제로 승객 식별부터, 수화물 선별, 고객 지원과 예측 정비까지 공항과 항공사들은 업무 프로세스를 증강하기 위해 인공지능에 크게 의존하고 있다는 소식이다. AI는 최소한의 접촉으로 여행객의 점검 과정을 자동화하는 데 사용될 뿐만 아니라 경로 및 기상 예측을 최적화하기 위한 비행 데이터 수집에도 사용되고 있다.
더불어 AI는 고객 문의, 물류 운영 강화, 보안 검사를 위한 생체인식 시스템 대체, 증강 현실이 장착된 셀프서비스 키오스크 설치에도 활용됐다. 항공사들은 또한 항공 안전을 개선하기 위해 인공지능을 이용하고 있다.
실제로 최근 한 조사에 따르면 항공기업 중 97.2%가 빅데이터 구축을 위해 노력하고 있으며, 76.5%가 수집한 데이터의 가치를 활용하고, AI를 인지학습 이니셔티브에 활용하고 있다.
패스트 퓨처(Fast Future)의 미래학자 로히트 탈워(Rohit Talwar)는 “대다수 항공사가 디지털 변형에 더 많은 관심을 기울일 것”이라고 언론에 말했다.
항공사 서비스 제공업체가 인공지능을 구현하고 있는 주요 분야 중 하나는 AI 기반 챗봇으로 공항 보안을 유지하고, 인공지능으로 항공기 모니터링을 하는 것이다.
에어버스와 같은 항공기 제조업체들은 클라우드 기반 시스템을 자료수집 및 저장에 사용하고 있으며, 같은 시스템을 분석해 항공기 유지보수의 신뢰성을 높이고 있다.
벵갈루루 국제공항의 경우, 인천공항과 같이 여행자들의 탑승을 돕기 위해 벵갈루루에 기반을 둔 스타트업 사이레나 테크놀로지가 개발한 휴머노이드 로봇을 사용하고 있으며, 에어 인디아는 A320 항공기에 택시봇을 사용하고 있다.
최근에는 점검 지점에서 얼굴 인식을 통해 정보를 처리하고, 디지털 안내 시스템을 제공하고, 여행자를 위한 대화형 키오스크와 증강 현실 앱을 제공하는 ‘디지야트라(DigiYatra)’와 같은 연결된 애플리케이션을 출시했다.
에티하드 항공사(Etihad Airways)는 항공권을 발행하기 전에 여행객들의 체온과 심박 수를 점검하고, 많은 양의 생체 정보를 처리할 수 있는 일체형 자동 키오스크를 개발했다.
조르그 오퍼만(Jorg Opermann) 허브·중원 운영 부사장은 언론에 “이 기술이 승객의 여행 적합성을 평가해 혼란을 최소화하는 등 현재의 코로나 19 발생 뿐만 아니라 미래에도 도움이 될 것으로 판단해 시험하고 있다”고 밝혔다.
축적된 데이터로 비대면 업무
지난해 6월 29일 AI 콘텐츠 제작 책임자 제니퍼 클레멘테(Jennifer Clemente)는 IBM 웹사이트에 코로나 사태에 맞서는 항공사들의 성공 사례를 다루는 글을 올렸다.
그녀는 IBM의 여행 및 교통 부문의 롭 라니에리(Rob Ranieri)로부터 어떻게 데이터를 AI 및 가상 서비스와 연계해 당면 과제와 기회를 관리하는지 알아보았다.
라니에리에 따르면, 코로나 19가 강타했을 때 대부분의 항공사는 직원들이 고객에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있을지에 집중했고 많은 항공사가 기회를 잡았다.
현재 항공사들은 고객이 휴대할 수 있는 디지털 게이트를 만들어 업데이트를 받을 수 있도록 하는 방안을 모색하고 있다. 그러면 탑승 전에 하고 싶은 일을 하면서 편한 곳에 머물 수 있고, 마스크를 쓰든, 안 쓰든 대기열에서 불안하게 줄을 설 필요가 없다.
현재 항공사들은 계획 수립 및 일정 수립과 같은 기존 트렌드를 가속화하고 있다. 이전 시스템은 분기별 또는 반기별로 비행 장소 또는 빈도를 변경할 것을 전제로 구축됐다. 그러나 이제 이 모든 것이 실시간으로 일어나고 있다.
인공지능은 이를 효과적으로 관리할 수 있는 유일한 방법이라고 나자리오는 강조했다. 즉, 알고리즘은 데이터를 검토하고, 수만 개의 순열을 만들고, 가설을 세워서 테스트하고, 재조정하는 작업을 거의 즉각적으로 수행할 수 있다.
또 항공사들은 마일리지 프로그램, 로열티, 신용카드, 과거 구매 내역 등과 같은 많은 독점 데이터를 가지고 있는데 독특한 방법으로 이를 사용할 수 있다고 그는 주장했다.
그 독특한 용도는 항공사들이 주도해 온 셀프서비스 덕분에 항공권을 온라인으로 구입하든, 키오스크에서 체크인하든, 앱에서 체크인하든, 승객들은 항공사 직원에게 말을 걸 필요가 없다는 것이다.
AI로 모든 공항 업무 관리
올해 1월 8일 전자제품 전문 매체 ‘일렉트로닉스 포루(Electronics foru)’는 공항 업무와 관련한 인공지능의 역할을 소개하는 기사를 실었다.
기사에 따르면, 항공 분야에서 AI가 적용될 수 있는 영역은 다음과 같다.
고객 서비스 에이전트의 경우, 체크인 요청 지원, 향후 항공편 및 현재 항공편 현황에 대한 정확한 정보 제공, 인터넷이 가능한 기기에서 공통적인 질문에 대한 답변 등 다양한 방법으로 고객을 지원하는 데 AI가 활용된다.
AI 기술은 탑승자 식별 외에도 모바일 앱과 발권 키오스크를 통해 온라인 체크인에 활용되고 있다.
인공지능 기술은 승객의 신원 확인 과정을 더 빠르고 쉽게 만들고, 보안 스캐너와 AI로 생체인식을 하는 것은 근무 중인 보안요원들의 업무 효율을 높이는 데 도움이 되고 있다.
AI는 의무관리자들의 수화물 검사 과정을 간소화하도록 돕는다. 신테크 원(Syntech ONE)과 같은 AI 기반 기술은 자동 선별을 통해 X선 및 CT 보안 검문소에서 위협을 탐지할 수 있는데 현재 수화물을 검사하기 위해 공항에 설치되고 있다.
항공기 고장 가능성을 예측하는 데도 AI 기술이 활용된다. 선도적인 항공기 제조업체들은 항공기 유지보수의 신뢰성을 향상시키기 위해 클라우드 기반 데이터 저장 시스템을 사용한다.
이를 통해 제조업체는 엄청난 양의 실시간 데이터를 수집하고, 기록할 수 있다. 이로써, AI 기반 예측 분석은 항공기 정비를 위한 체계적인 접근 방식을 제공하며, 이때 AI를 활용하면 유지보수 과정이 쉬워지고 고장률을 줄일 수 있다.
한편, 비행 엔지니어는 복잡한 항공기 시스템을 감시하고, 운용하는 항공기 승무원으로 비행 전후 항공기 점검과 무게중심이 한계치 이내가 되도록 항공기의 무게와 균형이 정확하게 계산되도록 할 책임이 있는 직원이다.
이들을 대체하는 AI 기반 시스템은 모든 오작동, 이상, 비상 상황을 전광판에 표시하며, 컴퓨터가 자동으로 시정 조치를 개시해 이상 상태를 바로잡는 역할을 대신하고 있다.
또 공항의 가장 큰 과제 중 하나는 항공 교통의 지연을 야기할 수 있는 관제탑 날씨와 높이를 바꾸는 것이다. 악천후 동안, 항공 교통 관제(ATC)는 공항을 원활하게 운영하기 위해 레이다에 의존하는데 여기에도 인공지능은 큰 역할을 하고 있다.
일부 공항들은 관제탑 위에 인공지능 기술이 적용된 초고화질 카메라를 설치했다. AI는 공항의 명확한 전망을 교통 관제사에게 전달하기 위해 사용되며, 서리지 테크놀로지스가 개발한 AI 플랫폼은 이미지를 해석하고, 항공기를 기록하고, 관제사에게 통보해 다음 비행기가 비운 활주로에 도착하도록 신호를 보내기 위해 머신러닝을 활용한다.
수화물 추적에도 AI 활용
대부분의 승객은 낭만적인 해외여행을 생각하며, 수화물을 탑승시키고, 비행기를 탄다. 그러나 도착지에 자신의 짐이 사라졌다면, 낭만은커녕, 그 여행은 고난의 길이 된다.
그러나 최근에 공항들은 인공지능을 이용해 수화물을 끝까지 추적해 승객에게 전달하는 시스템을 통해 이런 낭패 요인들을 제거하고 있다.
지난 5일 BBN타임즈는 현대 공항들이 인공지능을 이용해 수화물 전달 실수를 피하는 방법을 소개하는 기사를 다뤘다.
최근에 공항들은 승객이 탑승할 때부터 목적지까지 AI를 활용해 수화물을 종단 간 추적하고, 최적화된 수화물 경로를 계획하고 있다.
AI는 기존의 수동 조작만으로 가능했던 영역을 디지털화하고 있다. 공항과 항공사들은 자신들의 운영과 서비스에 AI 기술을 통합함으로써 온라인 체크인, 비행 추적, 지연 업데이트, 그리고 실시간 비행 항법등의 응용 프로그램들을 업그레이드시키고 있다.
이 중 새로이 추가된 항목이 바로 수화물 실수를 피하기 위해 AI를 고용하는 것이다.운송 중에 수화물을 분실, 파손, 지연 배송받는 것은 대부분의 여행객에게 악몽 같은 일이다. 그러나 전 세계적으로 전단지가 늘어나면서 공항 당국은 유난히 많은 수화물을 추적하고, 관리하는 데 어려움을 겪고 있다.
이와 함께 공항과 항공사 모두 탑승 전/후, 탑승 시, 승객 수화물의 실시간 상태를 모니터링해야 한다. 항공 회사들과 공항 당국이 수화물 처리와 운송에 드는 비용은 수십억 달러에 이르는 것으로 알려져 있다.
그렇다면, AI는 어떻게 수화물의 잘못된 취급을 피할 수 있을까?
우선, 공항 당국은 체크인 시에 승객 데이터를 저장한다. 짐이 실리는 동안 가방에는 승객 세부 사항이 적힌 가방 태그가 붙는다. AI가 탑재된 RFID 태깅 시스템은 공항 데이터베이스와 연결되고, 모든 수화물의 정보가 끝까지 추적된다.
수화물 처리 시스템(BHS)에는 IATA 규칙에 따라 미리 정의된 메시지 형식이 있다. 승객에게 수화물의 상태를 전달하기 위해 사용되는 이 메시지들은 백엔드 서버(데이터를 저장하고 관리하는 서버)이행 경로를 따라 푸시 기술을 작동시킨다.
승객들은 이러한 메시지를 통해 인공지능이 가능한 컴퓨터로 양방향 커뮤니케이션을 할 수 있어, 오류나 오해 없이 정밀한 커뮤니케이션이 가능하다.
폐쇄회로(CCTV) 카메라의 영상 인식과 감시 테이프는 공항 내부를 감시하며, AI 알고리즘은 공항 구내 수화물 운송을 위해 더 짧고 최적화된 경로를 생성할 수 있다.
또 패턴 학습 알고리즘은 수화물을 잘못 취급한 이전 기록에 적용된다. 이 연구는 수화물 분실과 손상의 주요 원인에 대한 통찰력을 제공하는데 향후 비슷한 오류를 줄일 수 있는 치료법을 찾아준다.
수화물 컨베이어 벨트에는 로봇이 투입돼 수화물 찾는 과정을 자동화한다. 이 봇들은 가방 태그를 읽을 수 있으며, 데이터베이스의 정보와 비교한 후, 승객과 짐을 일치시킨다.
AI타임스 조행만 객원기자 chohang5@kakao.com
