도심항공교통(UAM) 보험 리스크 평가 알고리즘 개발

1. UAM에 보험 리스크 평가 체계가 필요한 이유

도심항공교통(UAM: Urban Air Mobility)의 등장은 전통적인 교통수단의 개념을 완전히 재정의하고 있다. 하지만 기술 발전과 달리, 보험 시스템은 아직 UAM의 불확실성과 특수성을 담보할 수 있는 체계를 갖추지 못하고 있다. 기존 항공보험은 주로 민간 항공기, 정기편 운항, 다수의 승객 탑승 등 전통적 리스크 구조를 전제로 설계되어 있다.

반면 UAM은 소형 eVTOL 기체, 자율비행 기술, 빈번한 이착륙, 도심 저고도 운항이라는 완전히 새로운 운용 패턴을 갖고 있으며, 이는 사고 확률 예측, 피해 규모 산정, 책임 주체 분리 측면에서 복잡한 리스크 구조를 가지고 있다. 특히 문제는 정량화된 사고 이력 데이터가 없다는 것이다. 전통 보험산업에서는 과거 10년 치 사고율, 정비이력, 기종별 고장 빈도, 조종사 숙련도 등의 데이터를 기반으로 프리미엄을 산정하고 있다.

하지만 UAM은 아직 운항 실적이 제한적이고, 기술 안정성 검증도 초기 단계에 머물러 있어 기존 모델을 그대로 활용하기 어렵다. 즉, 정적인 사고율 기반 평가모형이 아닌, 동적·예측형 알고리즘 기반의 리스크 평가 모델이 필요하다는 점에서 UAM 보험은 새로운 구조로 설계되야 할 것이다. 이처럼 불확실성이 큰 구조 속에서 보험사가 수익성을 확보하고, 사용자에게 적정한 보험료를 제시하기 위해서는 실시간 데이터, 기체 상태, 조종 알고리즘의 작동 상태, 비행 환경 요인 등을 통합적으로 분석하는 리스크 예측 알고리즘 개발이 필요하다.

 

2. 핵심 요소별 알고리즘 구성 방향

UAM 보험 리스크 평가 알고리즘은 기존 차량 보험 또는 항공 보험 알고리즘과 달리, 기체 중심 + 운용 환경 중심 + 기술 신뢰성 중심으로 구성되어야 한다. 이를 구성하기 위해선 정적 변수(Static Factors)와 동적 변수(Dynamic Variables)를 동시에 고려해야 한다. 먼저, 정적 변수에는 다음 항목들이 포함될 수 있다.

• 기체의 제조사 및 모델
• 추진 방식(eVTOL, 하이브리드 등)
• 탑재된 자율비행 소프트웨어의 인증 수준
• 파일럿 유무 및 조종사 인증 이력
• 등록 지역(도심, 해안, 고산지 등 위험 환경 차등)
• 정비 이력 및 부품 교체 주기

이러한 요소들은 기존 항공 보험과 유사하게 초기 보험 인수 시 리스크 평가를 위한 기반 자료가 된다. 그러나 진정한 차별성은 동적 변수에 있다. 동적 변수는 실시간으로 수집되고 해석되는 다음과 같은 데이터에 기반한다.

• 실시간 비행 경로와 혼잡도 정보
• 기상 정보와 운항 조건(풍속, 강우, 시정 등)
• 기체 센서 기반 엔진 및 배터리 상태
• 자율비행 알고리즘의 개입 횟수 및 수동 전환 빈도
• 이착륙 지점의 지리적 위험성(빌딩 밀도, 전파 장애 등)
• 통신 신호 강도 및 네트워크 품질

이러한 데이터는 모두 클라우드 기반 AI 분석 엔진으로 실시간 송수신되어야 하며, 특히 예측 가능한 리스크 변화 신호(Predictive Risk Indicator)를 추출해 보험사의 동적 프리미엄 조정(Dynamic Premium Scoring) 알고리즘으로 활용될 수 있어야 한다. 예를 들어, 동일 기체라도 낮은 기상 안정성 구간을 자주 운항하거나, 센서에서 경고 데이터를 반복적으로 보내는 경우, 보험사는 해당 운항에 대해 일시적 리스크 할증 또는 선제적 경고를 발송할 수 있다. 이처럼 리스크 평가 알고리즘은 사고 이후가 아닌 사고 가능성 이전에 작동하는 선제적 보험 모델로 마련되야 한다.

 

3. 보험사·운항사·정부의 역할 분담

UAM 보험 알고리즘이 실효성 있는 정책 도구로 자리 잡기 위해서는 보험사 단독이 아닌, 운항사, 관제 시스템, 정부가 다음과 같이 통합적으로 협업을 이루어야 한다.  

첫째, 보험사는 알고리즘 개발 주체로서 데이터 분석과 리스크 프리미엄 설계에 집중해야 한다. 이를 위해선 디지털 기반 보험 모델(InsurTech)을 기반으로 한 UAM 전용 상품 개발과 함께, 실시간 API 기반 데이터 연동 플랫폼 확보가 선결돼야 한다. 기체 제조사, 정비사, 관제 시스템이 공유하는 기체 운영 로그, 사고 경보 로그, 자동 정비 이력 등은 보험 리스크 평가 알고리즘의 ‘디지털 연료’가 되기 때문이다. 

둘째, 운항사는 기체의 운항 데이터 제공과 리스크 방지 활동 주체로서의 역할을 수행해야 한다. 이는 보험사와의 연계 하에 ‘보상 기반 리스크 인센티브 모델’을 설계할 수 있어야 한다. 예를 들어 자율비행 오류 0건 100시간 달성 시 보험료 할인, 정비 이력의 투명성과 기체 이상 사전 보고율에 따른 혜택 제공 등 행동 기반 보험 모델(UBI: Usage-Based Insurance)을 도입할 수 있는 것이다. 

셋째, 정부는 UAM 보험 리스크 평가 알고리즘의 공공성과 투명성 확보를 위한 제도적 틀을 제공해야 한다.

• 보험 상품별 최소 보장 범위와 기준 사고 정의 마련
• 기체별 리스크 등급 분류체계 구축
• 민감 정보 공유에 따른 데이터 프라이버시 보호 가이드라인
• 공공기관 기반의 UAM 사고·정비 통합 데이터 운영 등은 시장 조성과 사용자 신뢰 확보에 필수적인 기반이다.

궁극적으로, UAM 보험 리스크 알고리즘은 단순한 가격 책정 도구를 넘어 UAM 전체 생태계의 안전 유도 메커니즘이자, 기술 확산의 촉매 역할을 수행하게 될 것이다.

 

<본문 요약>

• UAM은 기존 항공보험으로 평가하기 어려운 구조를 가지며, AI 기반 동적 리스크 평가 알고리즘이 필요하다.
• 정적 요인(기체, 조종사, 인증 이력)과 동적 요인(실시간 기상, 비행 조건, 센서 이상) 기반으로 예측 중심의 보험 모델 설계가 중요하다.
• 보험사, 운항사, 정부가 데이터 공유와 책임 분담을 기반으로 통합된 알고리즘 정책 거버넌스를 구축해야 한다.