도심항공교통(UAM)용 AI 항공관제 알고리즘 개발 동향

 

1. UAM 시대의 항공관제는 어떻게 달라지는가?

도심항공교통(UAM: Urban Air Mobility)은 기존의 민간 항공과는 완전히 다른 관제 환경을 요구한다. 기존 공항 중심의 항공관제는 고고도에서 고정된 항로를 따라 제한된 수의 항공기를 운항시키는 구조였다면, UAM은 저고도 공역에서 수십 대의 기체가 실시간으로 비선형 경로를 비행하는 구조이기 때문에, 기존 방식의 수동 관제 방식으로는 운영이 불가능하다.

특히 도심 상공에서는 건축물 밀집, 기상 변화, 통신 장애, 교통 혼잡 등 수많은 변수들이 실시간으로 발생하며, 기체 간 충돌, 장애물 접촉, 관제 명령 지연 등이 치명적인 사고로 이어질 수 있다. 이러한 환경 속에서 인간 관제사의 판단만으로 모든 기체를 관리하는 것은 물리적으로 한계가 있으며, 따라서 AI 기반 항공관제 알고리즘의 도입은 선택이 아닌 필수다.

AI 항공관제 알고리즘은 단순히 비행경로를 계산하는 수준을 넘어, 기체 간 우선순위 판단, 충돌 예측, 공역 분산, 통신 재배치, 비상상황 대응 로직까지 포함하는 완전한 자율형 공역 관리 시스템(UTM: UAS Traffic Management)으로 확장되고 있다. 이러한 시스템은 실시간 데이터 수집, 고속 연산, 상황 적응형 판단을 기반으로 UAM의 효율성과 안전성을 동시에 보장하는 핵심 기술로 자리잡고 있다.

 

2. AI 항공관제 알고리즘의 핵심 구성 요소

UAM용 AI 관제 알고리즘은 크게 탐지(Prediction), 판단(Decision-making), 제어(Control) 세 가지 핵심 블록으로 구성된다. 먼저, 탐지단에서는 기체 위치, 속도, 고도, 기상, 장애물 정보를 실시간으로 수집하고, 이를 기반으로 충돌 예측, 공역 혼잡도 분석, 항로 충돌 위험도 계산 등의 작업이 수행된다. 여기서는 컴퓨터 비전, 레이더 신호 처리, 센서 융합 기술이 동시에 적용된다. 

두 번째는 판단 단계로, 여기서 AI의 핵심 알고리즘이 작동한다. 대표적인 방식은 강화학습(Deep Reinforcement Learning) 기반으로, 기체의 상태 변화에 따라 최적의 회피 경로를 실시간으로 선택하거나, 공역 혼잡도에 따라 동적 항로 재구성(Dynamic Routing)을 수행한다. 최근에는 설명가능한 인공지능(XAI)을 적용해, 알고리즘이 내린 판단을 관제사나 운영자도 이해하고 개입할 수 있도록 하는 기능도 개발되고 있다.

세 번째는 제어 단계로, AI가 판단한 결과를 기체에 전달하고, 실제 회피 비행, 속도 조절, 고도 변경, 착륙 명령 등이 실행된다. 이 과정에서 MPC(Model Predictive Control) 방식이나 딥러닝 기반 제어 최적화 모델이 사용되며, 기체 간 통신 지연, 센서 오류, GPS 오차 등 변수에도 강건한(Robust) 제어 능력을 확보하는 것이 중요하다. 전 세계적으로 미국 NASA, 유럽 SESAR, 일본 NICT 등이 UTM 기반 AI 관제 알고리즘 실증 프로젝트를 운영 중이며, 상업용 UAM을 고려한 도심 복잡 공역 시뮬레이션 데이터셋 확보와 AI 학습 환경 개발이 활발히 이뤄지고 있다.

 

3. 한국의 대응 전략과 산업 적용 가능성

한국은 2025년부터 K-UAM 실증 노선을 운영할 계획이며, 이에 따라 AI 기반 공역 관리 시스템의 국산화와 조기 상용화가 중요한 과제로 떠오르고 있다. 현재 항공안전기술원(KIAST)과 한국항공우주연구원(KARI), 그리고 통신사, 항공 스타트업들이 협력하여 국내형 AI UTM 플랫폼 개발에 착수한 상태다. 

하지만 아직까지는 관제 알고리즘의 상당 부분이 기체 레벨 제어에 집중되어 있고, 다기체 운용 시나리오, 긴급 회피, 불확실성 대응, 기체 유형별 우선순위 설정 등 실제 운용에 필요한 상황 인지 및 판단 AI 기능은 초기 수준에 머물러 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해서는 실시간 시뮬레이션 기반 학습 데이터 확보, 그리고 AI 알고리즘의 운용 검증 기준(Explainability, Accountability, Transparency)을 정책화하여 제도적 신뢰 기반을 마련하는 것이 필요하다. 또한 산업계에서는 AI 관제 기술을 기체 개발사, 플랫폼 운영사, 관제 서비스 제공자 간 연동 서비스 형태로 발전시켜야 하며, 이를 위해 공통 API, 데이터 포맷, 인터페이스 표준화 작업이 병행돼야 한다.

즉, AI 알고리즘 그 자체만이 아니라 운영체계(OS)와의 통합 설계, UAM 디지털 트윈 시뮬레이션, 실증 데이터 기반 피드백 루프 설계가 전체적인 시스템 최적화의 핵심이 된다. 결국, UAM이 본격적으로 상용화되기 위해서는 AI 항공관제 알고리즘이 단순 기술이 아닌, 공공의 신뢰를 담보할 수 있는 안전 인프라로 인정받아야 하며, 이는 기술적 완성도와 함께 제도적 설계, 사회적 합의, 국제 표준화가 함께 병행되어야 가능한 과제다.

 

<본문 요약>

• AI 항공관제 알고리즘은 UAM의 충돌 회피, 공역 최적화, 비상 대응을 위한 핵심 기술이다.
• 탐지 → 판단 → 제어의 3단 구조로, 강화학습, XAI, MPC 등 최신 기술이 적용되고 있다.
• 한국은 K-UAM 실증과 함께 국산 AI 관제 플랫폼 구축, 운영 기준 제도화, 산학연 협력 생태계 형성이 핵심 전략이 되어야 한다.