문맥 (context)
2003년 서울지방항공청에서 구축한 운항 및 비행정보시스템(FOIS, Flight Operation and Information System)은 항공기 운항관리에 필요한 각종 정보를 통합하여 비행안전에 유용한 정보를 제공하고 효율적인 업무수행을 할 수 있도록 구축된 종합비행정보 데이터베이스 시스템으로서 기초자료관리, 스케줄관리, 비행계획서 처리, 비행계획 모니터링, 비행정보 보고, 항공고시보, 이동지역 관리, 운항실적 관리, 기상정보 등의 데이터를 보유하고 있다. 그동안 서울지방항공청은 기관별, 기능별로 개별화된 시스템을 사용해 왔으나, FOIS 가동으로 전국공항 및 항공행정기관을 단일 네트워크로 통합할 수 있게 되었으며, 이에 따라 항공기입출항신고서 등 각종 민원 서류를 전산화해 업무 효율성을 배가시키고 항공 종사자들에게 항공기 운항스케줄, 비행계획, 항공고시보와 기상정보를 종합, 제공하고 있다.
또한 현재 항공사고와 준사고에 대한 정의 및 기준이 정의되어 있고 안전한 항공 운항을 위해 항행 안전 감독관이 정해진 체크리스트에 의해 안전 점검을 시행하도록 되어 있다. 안전 점검 시행 시 체크된 체크리스트 결과는 항공사고, 준사고, 안전 장애 결과와 결합 되었을 경우, 항공사고, 준사고, 안전 장애에 대한 선제적인 원인이 될 수 있으므로 향후 사고, 준사고, 장애에 대한 원인 분석 및 항공안전 점수를 도출하기 위한 분석 데이터로 활용이 가능하다. 그러나 체크리스트 내용이 감독관에 의해 체크되기 때문에 주관성이 개입될 가능성이 크고, 시행 여부를 예/아니오로 체크하고 이행 만족도를 만족/불만족/미적용으로 체크하기 때문에 감독관의 주관적인 의사에 따라 검사 결과가 좌우될 가능성이 있으므로 객관적인 평가 기준 수립이 필요하다.
항공정보포털시스템의 경우 2006년에 구축되어 1971년부터 현재까지의 항공교통과 관련된 다양한 정보를 축적하고 있다. 이는 관련 기관별로 분산된 항공정보서비스 제공을 통해 항공산업의 기초자료로서 정부, 항공사, 공항공사, 학계, 연구계 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 운항 및 비행정보시스템은 항공행정업무의 효율성 증대를 위해 2005년부터 운영되고 있으며, 승인통계로서 각 공항공사, 정부, 연구계 등에서 활용 및 비행계획 및 운항실적 관리 등 항공 운항 관련 행정업무 지원을 위해 활용되고 있다. 또한 이 시스템은 각 분야의 사용자에게 ID 인증을 통해 접근 범위를 차별화하여 데이터 수집·운영되고 있다. 그러나 현재 FOIS 데이터는 단순히 정보를 제공하는 수준에 그치고 있으며, 데이터를 활용한 빅데이터 분석은 이루어지고 있지 않다. 또한 지연/결항 데이터에 대한 관리 및 활용에 대한 부분이 미흡하여 빅데이터 분석에 제약이 존재한다.
항공분야 업무와 관련된 시스템 중 활용되고 있지 않고 있는 데이터 현황에 관한 질문에 대해 ‘아니오’(62.7%)라는 응답이 가장 많았고, ‘저장되지 않고 있음’(23.2%), ‘예’(14.2%)의 순으로 조사되었다. 현재 운용 중인 시스템의 데이터 중 활용 잠재력이 있는 데이터로는 운항분야에서 공역, 노선, 여객 운송 데이터 등이 있으며, 이를 통해 여객 동선 분석이나 사전예측 분석 등이 가능할 것으로 예상된다. 항공사 분야에서 판매가격 데이터 및 승객 선호도(좌석, 기내식) 데이터 등을 통해 여행지 및 여행수요 패턴 분석, 항공화물 수요패턴 분석 등이 가능할 것으로 예상된다. 현재 운용 중인 시스템의 데이터 중 가장 잘 활용되고 있는 데이터로는 운항통계, 운송데이터, 관제데이터, 안전 데이터 등으로 분석되었다. 현재 운용 중인 시스템의 데이터 중 데이터가 저장되고 있지 않은 요인으로 인식 및 관심 부족이 가장 큰 요인 이었으며, 자료형태가 복잡하여 활용 제약, 방대한 자료 크기 등으로 분석되었다.
항공분야 빅데이터 분석 인식도와 관련하여 대다수의 응답자가 빅데이터 분석에 대해 인지하고 있으며, 주로 언론(TV, 뉴스) 및 인터넷 등을 통해 정보를 얻고 있다고 응답하였다. 그러나 정부3.0 및 공공데이터 개방 활용정책에 대해서는 대다수가 자세하게 인지하지 못하고 있어, 정보 홍보 및 활용방안 수립이 필요하다. 항공분야 빅데이터 분석 실태와 관련하여 대다수가 항공분야 업무 수행 시 데이터 기반 의사결정을 수행하고 있지 않다고 응답하였으며, 빅데이터 접근성 및 수집·관리에 관하여서도 적절한 관리 및 운영이 이루어지고 있지 않다고 응답하였다. 항공분야 빅데이터가 활용되고 있는 분야로는 주로 항공 운송 및 운항 통계 관련 데이터가 가장 많았고, 그 다음으로 공항 관련 통계 데이터, 항공사 영업 관련 데이터, 사고 관련 데이터 등이 가장 많이 활용되고 있다. 현재 운용 중인 항공분야 시스템 데이터 중 가장 잘 활용되고 있는 데이터로는 운항, 운송, 관제, 안전 데이터 등으로 분석되었으며, 활용 잠재력이 있는 데이터로는 공역, 노선, 여객 운송 데이터 등이 있으며, 이를 통해 여객 동선 분석이나 사전예측 분석, 그리고 판매가격 데이터 및 승객 선호도(좌석, 기내식) 데이터 등을 통한 여행지 및 여행수요 패턴 분석, 항공화물 수요패턴 분석 등이 가능할 것으로 분석되었다.
항공분야에서는 소위 빅데이터의 특성에 부합하는 크기, 속도, 다양성, 즉 3Vs 특성으로 정의되는 빅데이터는 거의 없지만, 다양한 데이터를 융합 분석을 통한 가치 창출의 특성이 추가된 6Vs의 특성으로 항공분야의 빅데이터 개념을 정의할 수 있다. 그리고 이에 부합하는 항공분야 빅데이터 분석 및 활용 연구는 항공안전, 항공사, 공항, 운항 등 항공의 전 분야에 걸쳐 이루어지고 있다. 특히, 국외 사례분석 분야 중 항공안전 분야에 가장 다양한 데이터 및 분석 활용 연구가 다양하게 이루어지고 있다. 안전 분야의 빅데이터 분석과 함께 사고 데이터 및 기상데이터와의 융합 분석 연구도 활발히 진행 되고 있다. 유럽의 경우는 항공사고와 관련한 공공데이터 및 민간데이터 시스템 통합을 통한 다양한 분석 연구를 진행하고 있다. 항공사의 데이터 분석 연구의 경우는 주로 고객 만족도 증대를 위한 타깃 마케팅, 예약 관리 등의 분야에서 항공사 자체의 민간데이터의 축적을 통한 다양한 분석 연구를 진행하고 있다. 공항 및 운항 분야는 공항 운영 및 항공교통관리의 효율성 증대를 위한 빅데이터 분석 활용연구가 진행되고 있다. 그러나 국내의 경우 공공데이터의 개방 범위 및 목적에 제한이 많아, 국외 사례분석과 같은 결과를 얻기 위해서는 구체적인 정책수립이 필요하다.
국외 항공분야 빅데이터 사례분석 분야 중 항공안전 분야에 가장 다양한 데이터 및 분석 활용 연구가 다양하게 이루어지고 있으며, 안전 분야의 빅데이터 분석과 함께 사고 데이터 및 기상데이터와의 융합 분석 연구도 활발히 진행되고 있다. 유럽의 경우는 항공사고와 관련한 공공데이터 및 민간데이터 시스템 통합을 통한 다양한 분석 연구를 진행하고 있다. 항공사의 데이터 분석 연구의 경우는 주로 고객 만족도 증대를 위한 타깃 마케팅, 예약 관리 등의 분야에서 항공사 자체의 민간데이터의 축적을 통한 다양한 분석 연구를 진행하고 있다. 공항 및 운항 분야는 공항 운영 및 항공교통관리의 효율성 증대를 위한 빅데이터 분석 활용연구가 진행되고 있다. 그러나 국내의 경우 공공데이터의 개방 범위 및 목적에 제한이 많아, 국외 사례분석과 같은 고품질의 결과를 얻기 위해서는 구체적인 정책수립이 필요하다.
지시문 (instruction)
다음 문맥을 읽고 질문에 답하시오.
질문 (question)
항공분야에서 빅데이터의 개념을 정의할 때, 기존 빅데이터의 3Vs 특성에 추가로 포함되는 특성은 무엇인가?
추론 과정 (compact_reasoning)
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1과제 해석
task_interpretation항공분야 빅데이터의 정의와 관련된 특성을 파악해야 한다.
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2정보 추출
information_extraction항공분야 빅데이터의 특성에 대한 문장을 추출한다.
- 항공분야에서는 소위 빅데이터의 특성에 부합하는 크기, 속도, 다양성, 즉 3Vs 특성으로 정의되는 빅데이터는 거의 없지만, 다양한 데이터를 융합 분석을 통한 가치 창출의 특성이 추가된 6Vs의 특성으로 항공분야의 빅데이터 개념을 정의할 수 있다.
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3근거 선택
evidence_selection3Vs에 추가되는 구체적인 특성이 명시된 부분을 선택한다.
- 다양한 데이터를 융합 분석을 통한 가치 창출의 특성이 추가된 6Vs의 특성
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4논리 통합
logical_integration기존 3Vs(크기, 속도, 다양성) 외에 항공분야에서는 '다양한 데이터를 융합 분석을 통한 가치 창출'이라는 특성이 더해져 6Vs로 정의됨을 확인한다.
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5결론 도출
conclusion_formulation추가되는 특성은 다양한 데이터를 융합 분석을 통한 가치 창출이다.
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6답변 생성
answer_generation질문에 대한 최종 답을 작성한다.
최종 답변 (final_answer)
다양한 데이터를 융합 분석을 통한 가치 창출
핵심 해석 (core_interpretation)
항공분야 빅데이터는 기존 3Vs 특성에 다양한 데이터를 융합 분석을 통한 가치 창출 특성이 추가된 6Vs로 정의된다.