항공분야 빅데이터 분석 활성화를 위한 전문 인력 양성, 거버넌스 구축, 인프라 및 법·제도 정비 등 종합적인 추진 전략과 활용 방안 doc_id PCY_201509110503133191_10

따라서 항공분야 빅데이터 분석 연구를 위해서는 구조화되지 않은 대규모 데이터 속에서 숨겨진 정보를 찾아낼 수 있는 전문가, 즉 데이터를 관리하고 분석 모델링을 통해 비즈니스 분석이 가능한 데이터 과학자(Data Scientist)의 양성이 매우 중요하다. 숙련된 데이터 과학자는 단기간에 육성되기 어려우며, 지속적인 현장경험을 통해 전문 지식과 노하우를 축적하여 만들어지는 고급인력이다. EMC에 따르면 데이터 과학자에 대한 수요는 계속해서 증가하여 향후 수요가 공급을 앞지를 것으로 전망하였다. 특히 전반적인 항공분야의 정확한 지식을 기반으로 빅데이터를 이해하고, 빅데이터의 분석이 가능한 항공분야 데이터 과학자들의 양성 정책 수립이 필요하다. 따라서 데이터 과학자의 인력 양성을 위해서는 대학교 연계시스템을 구축하여 빅데이터 분석을 위한 이론과 실무 능력을 고루 갖춘 석·박사급의 고급인력 양성체계 및 지원방안 수립을 추진하고, 국내 SW 전문기업 및 글로벌 기업들과의 제휴를 통한 빅데이터 관련 실무 교육과정 수립이 필요하다. 또한 실무중심의 교육 커리큘럼을 위해서는 실습 인프라 구축이 함께 확보되어야 한다. 항공분야 빅데이터 분석 활용 방안 수립을 위해서는 항공분야의 지식을 기반으로 빅데이터 분석 가능 과제 발굴 및 선정이 가능한 전문가로 구성된 거버넌스 구축이 필요하다. 항공분야 빅데이터 전문 조직 구성을 통해 내부 데이터의 수집·관리·검증 운영 방안 수립되어야 할 것이며, 외부 데이터 검토 및 활용을 통합 융합 분석 시나리오 구축이 필요하다. 현재 한국정보화진흥원에서는 공공데이터 활용지원센터196)를 운영하고 있으며, 공공데이터를 통합적으로 지원하고, 데이터 분석 결과를 검증하는 등 데이터 관련 종합 지원 기능을 수행하고 있다. 따라서 항공분야 거버넌스 운영 시 빅데이터 중장기 계획 수립, 데이터 표준화, 시스템 운영, 융복합 서비스 운영 등 항공분야 빅데이터 분석 종합지원 기능이 수행되어야 할 것이다. 첫째, 항공분야 빅데이터 활용목표, 적용 범위 및 대상에 대한 장기적인 비전에 기반을 둔 장기적 로드맵 수립이 필요하다. 이때 단·중·장기적으로 단계적이고 체계적인 로드맵 수립이 중요하다. 둘째, 고객 특성에 따른 수요조사를 통해 수요자의 니즈를 파악하고, 이슈분야·활용 시급 분야 등을 선정하여 데이터를 분석할 수 있는 생태계 구축이 필요하다. 그 내용으로는 체계적인 항공분야 빅데이터 수집·저장체계 구축, 빅데이터 분석 플랫폼 구축, 빅데이터 시각화 및 활용방안 수립 등이 있다. 셋째, 전반적인 항공분야의 정확한 지식을 기반으로 빅데이터를 이해하고, 빅데이터의 분석이 가능한 항공분야 데이터 과학자들의 양성을 위한 항공분야 빅데이터 처리 및 분석 기술 지식 습득 기반 조성이 필요하다. 이때 세부계획으로는 항공분야 빅데이터 인력 양성, 빅데이터 운영을 위한 거버넌스 구축, 빅데이터 활용을 위한 조직 문화 조성 등이 포함된다. 넷째, 항공분야 빅데이터 활용을 위한 법 제도 정비로서 항공분야 빅데이터 체계 수립에 따라 항공분야 빅데이터 관련 법 조항 및 공공활용과 관련된 내용을 관련 법·제도에 반영하고, 기타 유관 법률과의 공조체계 수립이 요구된다. 항공분야의 빅데이터 분석은 항공안전, 항공사, 공항, 운항 등 항공의 전 분야에 걸쳐 연구가 진행되고 있다. 국외의 경우 공공데이터의 융합분석 연구(예: 안전 및 기상 데이터) 뿐만 아니라 민간데이터의 분석 연구가 활발히 진행 중이다. 항공안전, 공항, 그리고 운항 분야의 경우 공공데이터인 경우가 대다수이나, 항공사의 데이터의 경우 민간데이터로서 내부자료 공개를 거부해 이를 통한 분석 연구에 어려움이 있었으며, 항공안전 분야의 경우 매우 민감한 사항으로 데이터 공개가 제한되는 경우가 있었다. 항공분야의 공공데이터 분석 연구를 통해 체계화된 요인분석 및 미래예측을 위해서는 정부주도의 데이터 개방 및 인프라 지원, 연구 개발 등이 지속적으로 진행되어야 한다. 국내 공공데이터의 활용성 증대를 위해서는 장기간의 수요자 니즈를 파악하고, 데이터 수집 및 저장체계의 표준화 구축이 필요하다. 또한 데이터 분석을 위한 데이터 분석 및 시각화 기술 개발과 함께 관련 인프라 구축 및 데이터 과학자 등의 인력 양성이 함께 이루어져야 할 것이다. 따라서 국내 항공분야 빅데이터 분석 연구의 활용성 증대를 위해서는 정부의 세분화된 정책 수립과 함께 예산 지원도 함께 이루어져야 할 것이다. 따라서 항공분야의 지식 및 정보를 수집·분석·가공하여 정부·항공업계·일반 국민들과 공유하여 항공분야의 창조경제에 기여하는 정책이 필요하다. 또한 항공산업 선진화의 토대 마련과 융복합 시대에 새로운 가치를 발굴하고, 항공산업과 밀접하게 관련 있는 데이터의 연계와 융합 활용방안 마련이 절실히 필요하다. 항공부문의 경우, 항공산업정보 DB센터의 구축을 계획하여 기존 10여개의 개별 항공정보시스템을 통합 관리하고, 각종 항공산업정보의 분석을 계획하고 있으며, 그 밖에 항공정보와 관련해서는 한국공항공사, 인천국제공항공사, 교통안전공단이 운영·발간하는 항공통계 및 정보DB 시스템 등이 있다. 특히 현재까지 항공분야는 다양한 데이터를 관리하는 DB가 정부와 민간을 중심으로 구축되어 있으나 이에 대한 전문적이고 체계적인 활용은 매우 미흡한 실정이며, 이에 따라 항공부문의 'Big Data'라는 새로운 시대의 화두를 조명하여 분석한 결과물을 통해 신성장 동력 창출을 위한 기반조성이 필요하다. 둘째, 항공기술 트렌트 분석을 통한 미래 항공기술 로드맵 수립을 제시한다. 공공데이터인 논문, 특허, R&D 연구 통계, 기술개발 통계 데이터 등을 기반으로 논문 및 특허데이터를 분석하여 기술지도 작성, 기술영역 탐색, 기술간 연관관계 분석, 기술수명주기 측정, 공동연구망 구축 및 유관 연구 분야와 기술에 대한 핵심이슈 및 트렌트 분석을 통한 정책 연구과제 도출 등 과학적 근거를 기반을 통한 미래기술 로드맵 수립이 가능해 질 것이다. 체계적인 기술개발 전략 제시하는 미래 기술 로드맵 구축을 통해 과학적인 R&D 개발을 위한 영역을 설정과 동시에 중복적 투자를 방지하며, 각 나라별 기술수준 등의 파악을 통해 전략적 개발 분야와 전략을 체계화 할 수 있다. 셋째, 조종사 비행기량관리 프로그램 수립을 제시한다. 항공사고는 조종사, 기계적 요인, 기상, 관제, 시설, 정비 등 다양한 요인으로 인해 발생하지만 주된 요인은 조종사 요인으로 주기적인 조종사의 비행기량관리는 매우 중요하다. 민간데이터인 FOQA 데이터, 비행훈련 데이터 등을 기반으로 운항승무원의 비행 중 기량 향상, 훈련프로그램의 수정, 자가 조종기량의 관리가 가능한 표준화된 개인별 비행기량 프로그램 개발이 필요하다. 첫째, 여객의 항공권 구매선호도 예측분석 시스템 구축을 제시한다. 민간데이터인 예약 및 발권 데이터, 노선, 스케줄 데이터 등을 기반으로 항공사의 예약·발권 데이터 분석을 통해 월별, 계절별, 노선별 등 다양한 고객 선호도 예측 분석이 가능하며, 예약 및 취소를 통한 적정 예약발권 시기 및 취소 방지(안) 수립이 가능할 것이다. 여객의 항공권 구매선호도 예측분석 시스템을 통해서 항공사 및 관련 관광업체의 지출 억제 효과를 가져올 수 있다. 둘째, 공항데이터 통합관리센터 구축을 제시한다. 현재 한국공항공사 소속 14개 공항 및 인천국제공항공사 소속 1개 공항은 개개의 공항 운항 데이터를 각 공사마다 수집·공유하고 있으며, 공항의 출입국 데이터는 출입국·외국인정책본부(법무부)에서 수집·관리하고 있다. 빅데이터는 데이터를 수집 및 축적하는 것보다 무엇을 분석하여 어떻게 활용할 것인지에 대한 목적의식과 통합적 사고 및 해석력이 요구되며, 항공 운항 데이터를 통한 기존의 통계 분석의 한계를 극복하기 위해서는 공항의 항공운항 및 출입국 데이터의 통합관리센터 구축이 필요하다.