항공분야 빅데이터의 정책적 활용방안 연구

데이터를 교통 분야에 활용한 국내 사례로는 계약 관계가 있는 택시, 법인 차량 등의 위치 정보를 활용하고, UX(사용자 경험, User Experience) 기반의 경로 이탈 데이터 분석을 이용한 SK 텔레콤의 T-map 서비스, 서울특별시의 심야버스 노선 정책 등이 있다. 빅데이터 분석을 통한 심야버스 노선 정책 지원 활용사례는 미래창조과학부의 시범사업 중 하나로 시행되었다. KT의 CDR(Call Detail Record), 고객통계 정보 데이터, 서울시의 시내버스 현황 및 정류소 현황 등의 데이터를 기반으로 연구가 진행 되었다. 이 연구는 심야시간대 대중교통의 편의 마련을 위해 최소비용으로 서울시내 전역을 지원할 수 있는 합리적 노선 수립을 위해 추진되었다. 서울특별시는 2007년부터 서울 시민들의 대중교통 이용 패턴, 심야 택시 이용 데이터, KT 통화량 데이터 등을 이용하여 GIS 기반의 유동 인구 패턴을 분석했고, 이를 토대로 2013년 4월부터 시범 운행 기간을 거쳐 2013년 9월 본격적으로 야간버스 노선운행을 시작했다. 이용객의 최적화된 수준을 효율성의 관점에서 고려하여 구역 설정, 버스노선 및 배차 간격 등을 설정하게 되었다. 통합 안전 동향 분석 및 보고 시스템(iSTARS)은 온라인 안전 및 위험 분석을 수행하기 위해 안전 데이터 세트의 수집 및 관련 웹 응용 프로그램을 연결하는 웹 기반 시스템(일부공개-로그인)으로서, ICAO 회원국의 감독 당국에 의해 주로 사용하고 대부분은 기밀 정보를 포함한다. FAA에 의해 구축된 GAIN은 사고의 연관관계에서 있어서 기여요인을 분석하기 위해 글로벌 네트워크 수집 및 교환 시스템이다. GAIN은 안전 의사 결정 수립을 위해 기존의 툴과 프로세스를 지원하는 도구 및 프로세스에 대한 정보를 제공했고, GAIN 시스템을 통한 다양한 데이터 분석 보고서가 존재한다. 둘째, 항공사 분야에는 Booz Allen Hamiton 및 Southwest Airline, NASA 등에서 활용한 사례가 포함된다. Booz Allen Hamiton에서 연구한 빅데이터는 항공사, 공항 등에서 생성되는 대용량의 빅데이터에서 데이터 분석을 통하여 가치 있는 예측방향을 제시하였다. Southwest Airline은 수준 높은 고객 서비스 제공을 목표로 빅데이터의 개념이 생겨나기도 전에 이미 생성된 각 부서의 비즈니스 정보와 빅데이터 분석을 적극 활용하였다. 김선홍 외(2014)는 경부고속도로 8,037대의 VDS시스템(Vehicle Detection System)에서 수집한 약 2년 6개월간의 데이터를 통해 요일 및 시간대별 차량 속도의 통계 분석과 교통 정보(교통량, 점유율)간의 양의 상관관계를 밝혔다. 김재헌 외(2008)는 고속도로 TCS(Toll Collection System) 자료와 GIS 데이터를 기반으로 한 통행 분석 지표를 개발하여 이를 표본에 대입해 보고, 이후 실제 데이터에 적용함으로써 한국의 주중 및 주말 통행 행태에 대해 분석했다. 최근에는 GIS 데이터 분석과 텍스트 마이닝 분석 기법을 활용하여 SNS에 나타난 주민들의 의견을 반영한 도로 위험 구간과 경찰청을 통해 수집된 교통사고 자료를 통한 위험 구간을 비교 분석하고 이를 통해 교통 분야에의 비정형 데이터 적용 가능성을 보여준 연구도 존재한다. Eurocontrol, SESAR, NextGen 등 은 항공교통관리(ATM)분야에서 다양한 정보를 공유할 수 있도록 SWIM(System Wide Information Management)을 도입하였다. SWIM은 항행, 공항, 기상, 항공교통관제 등 모든 ATM 정보를 구축하고 있으며, 복잡한 여러 시스템의 다양한 정보를 관리하여 최적화 ATM 분석 활용을 가능하게 할 수 있다. ATM 시스템 내 정보 수집·통합·관리를 통해 이해관계자 및 정보 사용자가 원하는 특정 데이터 활용이 가능하며, 그 분석 활용 부분으로는 공항분야의 출·도착 관리, 게이트 관리, 항행운영 분야의 스케줄, 연료, 지연 관리, 공역 관리, 기상분야의 항공기상정보 등이 있다. 이와 함께 관련 정책개발 및 인프라, 그리고 인력 개발이 동시에 이루어지고 있다. Southwest Airline은 수준 높은 고객 서비스 제공을 목표로 빅데이터의 개념이 생겨나기도 전에 이미 생성된 각 부서의 비즈니스 정보와 빅데이터 분석을 적극 활용하였다. 또한 NASA와 의 공동연구를 통해 센서 데이터, 조종사 및 항공교통시스템의 다양한 데이터의 데이터 마이닝 분석을 통해 항공안전 증대 및 이를 통한 NASA의 운항 안전 프로그램을 개발하여 사용하고 있다. 이러한 다양한 빅데이터 적용 분석을 통해 비즈니스 분야에서의 고객의 만족도 증대 및 운항 분야에서 있어서의 항공안전 증진의 결과를 가져올 수 있었다. AMADEUS에서는 다양한 빅데이터 사례 연구가 진행되고 있으며, 그 대상은 주로 항공사 및 관광, 여행 데이터가 주를 이룬다. 첫째, KAYAK은 여행검색 사이트로서, 주어진 데이터를 처리하고 분석하는데 다른 기술보다, 많이 빠르고 저렴한 Hadoop을 주로 사용하여 내부결정과 고객 서비스를 제공한다. 즉, 일반적으로 가격에 따라 보여주는 항공사 항공편과는 다르게 호텔순위는 다른 대안과 비교한 가격거래, 고객의 특정한 선호사항, 시설과의 거리가 먼 사항을 고려하여 고객 맞춤형 여행 서비스를 제공한다. ECCAIRS는 대중교통의 안전 개선을 위해 유럽의 교통기관을 지원하는 안전정보 분석 시스템을 말하며, 유럽의 교통사고 조사 당국과 기관의 네트워크를 구축하고 있다. 이 시스템은 유럽위원회(European Commission)가 관리 하고 있으며, 교통안전 정보에 대한 데이터 수집·통합·교환 네트워크를 구축하고 있다. 이때 데이터 수집 및 관리는 당국이 하고 있으며, 수집된 항공사고데이터 정보 교환은 당국의 허가가 필요하다. 데이터의 연계를 통한 자동화 사건 보고 시스템을 구축하여 1995년부터 1999년까지 ECCAIRS의 첫 번째 생산 버전(Release 3)이 구성되었고, 1998년 말부터 EU의 기관 및 기타 이해 관계자들에게 배포하고 있다. 1999년에 새로운 ICAO 표준, 새로운 IT 개발 및 새로운 EU 지침을 지원하기 위해 시스템이 재설계되었다. 2003년 8월 ECCAIRS의 새 버전(Release 4)은 현재까지 널리 채택되고 있다. 통합 안전 동향 분석 및 보고 시스템(iSTARS)은 온라인 안전 및 위험 분석을 수행하기 위해 안전 데이터의 수집 및 관련 웹 응용 프로그램을 연결하는 웹 기반 시스템(일부공개-로그인)으로서, ICAO 회원국의 감독 당국에 의해 주로 사용된다. 제공되는 결과와 감사된 사고 통계, 집계 안전과 관련된 데이터는 공공 웹사이트를 통해 배포하고 있다. ICAO 회원국 대표 포털 보안 국제민간항공기구(ICAO)에서 전체 응용 프로그램에 대한 접근 권한을 등록 할 수 있다. 그러나 대부분은 기밀 정보를 포함하고 있어 항공당국, ICAO 지역 사무소, 정부간 기구, 지역 국가 안전 감독 기관, 항공사고조사 기관 등이 아니라면 등록이 불가능하다. iSTARS는 2005년부터 2011년까지의 전 세계 항공사고 통계(지역, 사고현황, 사망사고, 사고율 등)를 공개하고 있다.