25. 도심항공교통(UAM) 자율비행의 충돌방지기술 개발 현황

1. 도심항공교통(UAM)의 자율비행 시대와 충돌 위험의 본질

도심항공교통(UAM: Urban Air Mobility)은 단순한 교통 기술이 아니라,
도심의 상공을 활용한 완전히 새로운 이동 생태계이다.
이러한 UAM 시스템은 자율비행을 전제로 하며,
조종사의 개입 없이 AI와 센서 기반의 판단만으로 비행이 이루어지는 구조다.

하지만 도심은 항공기에겐 결코 넓은 공간이 아니다.
고층 빌딩, 송전선, 드론, 조류, 날씨, 그리고 다른 UAM 기체 등
수많은 장애물과 변수들이 존재하는 복잡한 공역이기 때문이다.
따라서 자율비행을 실제로 구현하기 위해서는
무조건적인 AI 비행이 아닌, 정밀하고 즉각적인 충돌 회피 기술이 반드시 필요하다.

충돌방지기술은 단지 안전을 확보하는 수준이 아니라,
UAM의 상용화를 가능하게 하는 핵심 기술 중 하나다.
이 기술이 안정적으로 작동하지 않으면
기체가 시민 위를 지나가는 것을 사회가 절대 용납하지 않기 때문이다.
따라서 세계 각국의 기업과 연구기관은 지금 이 순간에도
충돌방지 알고리즘, 센서 융합 기술, 공역 인식 모델을 개발하는 데 막대한 자원을 투입하고 있다.

 

2. 충돌방지기술의 핵심 구성: 센서, AI, 통신, 시뮬레이션

UAM의 충돌방지기술은 단일 기술이 아니라,
센서 기술, 인공지능 판단 모델, 통신 시스템, 시뮬레이션 알고리즘이
복합적으로 작동하는 멀티 레이어 기반 시스템이다.

 

첫째, 센서 기술은 기체 주변의 물리적 상황을 감지하는 핵심 기술이다.
대표적으로 LiDAR(라이다), 레이더, 초음파 센서, 광학 카메라 등이 사용되며,
이들은 실시간으로 장애물의 위치, 거리, 크기, 이동 방향 등을 분석한다.
LiDAR는 특히 고층 건물 밀집 지역에서 3차원 공간 데이터를 정확하게 수집하는 데 유리하다.

 

둘째, AI 기반 판단 모델은 수집된 센서 데이터를 분석해
위험도를 판단하고, 회피 경로를 실시간으로 설계한다.
이 AI는 단순 경로 변경이 아닌, 도심 전체의 공역을 학습한 ‘예측적 회피 시스템’으로 진화하고 있으며,
과거의 비행 기록, 날씨 데이터, 도심 구조물 배치 등을 고려해
가장 안전하면서도 최단 거리의 회피 경로를 자동 생성한다.

 

셋째, 통신 시스템은 충돌방지를 위한 기체 간 협업을 가능하게 만든다.
V2X(Vehicle to Everything) 기술이 적용되어,
UAM 기체는 서로의 위치와 속도, 의도된 경로를 공유함으로써
사전 충돌 예측과 회피 협의까지 실시간으로 처리할 수 있다.
여기에 5G와 위성통신 기반의 초저지연 통신망이 필수적으로 활용된다.

 

마지막으로 시뮬레이션 기반 알고리즘은
수천, 수만 건의 충돌 시나리오를 바탕으로 AI가 비행 전부터 위험을 예측하고 학습하도록 만든다.
이러한 훈련형 모델은 실제 충돌 상황을 사전에 방지할 수 있는 선제 대응 능력을 확보하는 데 중요한 역할을 한다.

 

3. 세계 주요 기업과 연구기관의 기술 개발 현황

현재 충돌방지기술 개발은 미국, 유럽, 한국, 일본 등에서 활발하게 이루어지고 있으며,
항공기 제조사, AI 전문기업, UAM 스타트업, 정부 기관이 협력하여
다양한 기술을 실증하고 있다.

미국의 Joby Aviation은 FAA와 협력하여
도심 내 자율비행을 위한 충돌 회피 알고리즘을 내장한 비행 제어 시스템을 개발하고 있다.
이 시스템은 고속 비행 중 장애물 인식과 자동 감속, 고도 변경, 회피 방향 설정이 가능한
복합 AI 기반 엔진으로 평가된다.

유럽에서는 에어버스(Airbus)가 ‘CityAirbus NextGen’ 프로젝트의 일환으로
다중 센서 융합 기반의 충돌방지 기술을 개발하고 있으며,
EASA(유럽항공안전청)와 함께 충돌 상황별 대응 시나리오 표준화 작업을 병행하고 있다.

한국에서는 K-UAM 그랜드챌린지 프로젝트를 통해
한화시스템, 한국항공우주연구원, ETRI(한국전자통신연구원) 등이 협업하고 있으며,
이들은 AI 기반 공역 관제 시스템과 함께
드론 및 UAM 간 충돌 방지 모듈의 통합 실증을 진행 중이다.
특히 레이더+AI+시뮬레이션을 통합한 다계층 회피 시스템은
국내 기술 중 가장 앞선 단계에 있다고 평가된다.

이 외에도 일본의 SkyDrive, 독일의 Volocopter,
중국의 EHang 등도 각자의 충돌방지 시스템을 개발 중이며,
국가별로 자국 도심 구조와 비행 조건에 맞는 커스터마이징 기술이 함께 발전하고 있다.

 

4. 향후 과제와 충돌방지기술의 통합 전략

충돌방지기술은 UAM의 완전 자율비행을 위한 핵심 전제 조건이지만,
여전히 몇 가지 중요한 과제가 남아 있다.

 

첫째, 도심 공역에서의 비정형 상황 인식 능력 부족이다.
예를 들어 갑작스러운 드론 등장, 조류 충돌, 건물 반사 등
센서와 AI가 인식하기 어려운 변수에 대한 반응 능력은 아직 완전하지 않다.
이를 보완하기 위해선 AI의 사고 예측 학습량 확대와 다중 시나리오 기반의 위험 평가 알고리즘 강화가 필요하다.

 

둘째, 기체 간 협업을 위한 표준 통신 규약 미비가 문제다.
충돌 회피를 위해 기체들이 서로 통신하려면
국가 및 기업 간의 표준화된 데이터 포맷, 응답 시간 기준, 경로 공유 프로토콜이 존재해야 한다.
국제항공기구(ICAO)나 각국 항공청이 주도하는 글로벌 표준 협의체 구축이 시급하다.

 

셋째, 기술의 통합성과 상호 운용성도 중요하다.
센서, 통신, AI, 관제 시스템이 단일 기체 내에서만 작동하는 폐쇄형이 아닌,
도심 전체와 연동되는 개방형 구조로 설계되어야 한다.
이를 위해선 스마트시티 인프라와 연계된 클라우드 기반 관제 플랫폼 구축이 함께 병행되어야 한다.

결론적으로 충돌방지기술은 단순한 비행 안전 확보를 넘어서,
도심 자율비행의 신뢰성과 사회 수용성을 결정짓는 핵심 기술이다.
앞으로 기술 고도화와 함께 법제화, 도시 계획과의 통합 설계가 이뤄져야
진정한 의미의 UAM 자율비행 시대가 열릴 수 있다.

 

<결론>

• 충돌방지기술은 UAM 자율비행 구현을 위한 가장 중요한 핵심 기술 중 하나다.
• 센서, AI, 통신, 시뮬레이션 기반의 복합 시스템이 융합되어야 안전한 회피 기술이 완성된다.
• 미국, 유럽, 한국을 중심으로 다양한 충돌방지 시스템이 실증 중이며, 각국의 도시 구조에 맞는 기술이 개발되고 있다.
• 향후에는 국제 표준화, 예측형 AI 고도화, 도시 인프라와의 통합 전략이 병행되어야 한다.