도심항공교통(UAM)과 AI 기반 항공관광 상품 개발

1. UAM 도입이 관광 서비스의 공간과 시간을 재정의하다

도심항공교통(UAM: Urban Air Mobility)은 지금까지의 관광 접근성과 체험 방식에 근본적인 변화를 불러오고 있다. 기존의 관광은 대부분 도로 교통이나 철도 기반의 ‘수평적 이동’을 바탕으로 구성되어 왔다. 하지만 UAM은 수직 이동과 공중 노선을 이용한 빠른 접근성을 제공하며, 기존에는 관광지로 인식되지 않았던 장소나 도심 내 고층 전망지, 섬 지역, 외곽 생태지대 등으로의 이동이 가능해졌다. 

예를 들어, 서울 강남의 도심 버티포트에서 경기도 가평의 호수 전망대까지 20분  내에 도달할 수 있는 관광 노선이 개발된다면, 이는 기존의 고속버스나 KTX를 이용하는 여행보다 훨씬 효율적이고 체험 중심형 관광상품으로 진화할 수 있다. 또한 이동 자체가 관광 체험의 일부로 인식되면서, ‘이동형 콘텐츠 소비’(ex. 기내에서 지역 스토리텔링, 증강현실 투어)를 접목한 체험 중심 항공관광 서비스가 부상하게 된다. 

즉, UAM은 단순히 목적지까지의 시간을 줄이는 것이 아니라, 이동 그 자체를 상품화하고 도심 고공 체험과 맞춤형 관광을 통합하는 고부가가치 관광 시장을 형성할 수 있게 될 것이다.

 

2. AI 기반 개인 관광 상품 기획과 실제 구현 사례

UAM이 관광산업과 융합되기 위해서는, 단순한 이동 수단을 넘어 관광객의 취향과 여행 목적, 시간 제약, 선호 스타일을 반영한 개인 맞춤형 상품 설계가 필요하다. 이 지점에서 AI 기반 여행 데이터 분석과 콘텐츠 추천 시스템이 결정적인 역할을 하게 된다. 이에 따라 현재 여러 글로벌 항공·모빌리티 기업은 AI 기반 맞춤형 관광 플랫폼을 개발하고 있다.

대표적인 사례로는 프랑스의 Volocopter와 Airbnb가 협력해 AI가 사용자의 취향(문화예술/자연/푸드 중심 여행 등)을 학습한 뒤 ‘3시간 내 VIP 고공투어 + 도심 내 착륙지 추천 + 레스토랑 예약 + 전시회 입장권까지 포함된 패키지’를 구성해 주는 고소득자 대상 프리미엄 관광 상품을 시범 운영하고 있다. 국내에서도 제주, 부산, 강릉 등을 대상으로 'AI 기반 UAM 관광 노선 추천 알고리즘'이 개발 중이며, 이 알고리즘은 관광객의 SNS 포스팅, 예약 히스토리, 선호 지역 키워드, 체류 시간 등을 분석해 탑승자가 선호할 가능성이 높은 노선, 시간대, 경로, 기체 내 콘텐츠까지 자동으로 구성해 준다.

예를 들어, 미식 관광을 선호하는 40대 여성 이용자가 있다면 AI는 그녀에게 오후 시간대의 '남해안 해안선 코스 + 현지 요리사가 탑승하는 기내 시식 투어 + SNS 인증이 가능한 포토 존 착륙지를 포함한 관광 패키지'를 추천할 수 있다. 이처럼 AI는 기존의 정형화된 상품 판매 방식이 아닌, UAM 운항시간표 + 지역 이벤트 정보 + 사용자 여행 프로필을 통합 분석해 초개인화된 실시간 관광상품을 설계함으로써, 기존 대량 판매 중심의 관광업에서 고객 만족도 기반의 고단가 상품 시장으로 전환을 가능하게 한다.

 

3. 한국형 항공관광 플랫폼과 정책적 제언

한국은 이미 K-UAM 로드맵을 통해 2025년 이후 UAM 상용화를 계획하고 있으며, 2026년 아시안게임, 2030년 부산엑스포 등 글로벌 이벤트를 통해 관광 수요가 폭발적으로 늘어날 것으로 예상된다. 이에 따라 국가 단위의 UAM 기반 관광전략 수립과 민간-공공 협력 플랫폼 개발이 필요하다. 

우선, 국토교통부·문화체육관광부·지자체가 함께 UAM 버티포트를 중심으로 한 ‘관광 특화 노선 우선 개발지역’을 지정하고, 그 지역에 대해 지역 스토리텔링 콘텐츠 제작, 착륙지 미관 개선, 디지털 가이드 도입 등을 지원할 수 있다. 이와 함께 공공 데이터(기상, 혼잡도, 이벤트 일정)를 민간 UAM 관광 플랫폼에 API로 제공함으로써 AI가 더 정확한 경로 추천과 실시간 상품 조정을 할 수 있도록 기반을 마련해야 한다. 

또한, 관광객의 행동 데이터를 수집할 수 있는 동의 기반 마이크로데이터 플랫폼을 운영하여 개인정보 보호와 맞춤형 콘텐츠 추천을 병행할 수 있는 윤리적 AI 관광 플랫폼 표준안이 필요하다. 이 표준은 향후 UAM 관광 수요 예측, 수익 분석, 착륙지 트래픽 분산 전략 등에도 활용될 수 있다. 궁극적으로 UAM과 AI의 결합은 ‘하늘 위의 관광’을 넘어 도시의 구조와 여행 산업의 형태를 바꾸는 변화로 이어지며, UAM 관광산업은 이동 시간 단축을 넘어 연결 경험 중심으로 재편될 것이다.

 

<본문 요약>

• UAM은 이동 그 자체를 관광 콘텐츠화하는 새로운 플랫폼이다.
• AI 기반 추천 시스템은 초개인화된 관광상품 기획과 고수익형 서비스로 연결된다.
• 한국형 항공관광 전략 수립과 공공 데이터를 활용한 민관 협력이 중요하다.