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초록
The air traffic industry, one of Korea’s major industries, has recently experienced increased demand from overseas air passengers, launched a low-cost airline, and increased special freight transportation capacity. These initiatives have had a positive impact on air traffic (for example, profitability); however, air traffic management has become more complex, which has increased the incidence of aviation accidents and created safety hazards. There is an increasing need to collect and analyze aviation data that can proactively respond to aviation accidents. Concatenation of collected aviation data as big data and the development of artificial intelligence technology are gradually expanding aviation safety event analysis from conventional statistical analysis to machine learning-based analysis. This paper surveys the trends of flight safety event analysis to derive aviation safety risk factors by looking at the types and characteristics of aviation data that can be used to predict accidents related to safety in aviation operations.

서론

우리나라의 항공교통은 저가항공 출범 및 해외 항공 여객 수요의 증가에 따라 비약적 발전을 하고 있으며, 2017년에는 2007년 대비 여객수가 104% 증가하였다. 코로나19라는 전 세계적 팬데믹으로 2020년도 항공 여객 수는 국제선의 경우 2019년도 대비 약 84%, 국내선은 약 24% 감소하는 큰 변화를 가져왔지만[1], 백신의 개발 및 국제적 여행 완화 조치에 2020년도 4월 대비 당해년도 4월 국제선은 16.4%, 국내선의 경우 147.8%로 상승을 보여주고 있다[2]. 이처럼 우리나라 항공교통은 주요산업 중 하나로 과거와 달리 많은 데이터가 수집되고 있고, 항공교통량의 증가로 인한 사고 및 안전장애 발생률의 증가로 선제적으로 안전사고에 대응할 수 있는 항공데이터 수집 및 분석에 대한 필요성이 증대되고 있다.

UN 산하 국제민간항공기구(ICAO: International Civil Aviation Organization)의 부속서(Annex) 19 ‘안전관리(Safety Management)’에 의하면 항공안전관리체계(SMS: Safety Management System)란 항공 서비스 제공자가 항공 안전관리 조직의 구성, 안전정책 수립 및 이행, 위험관리 절차 수립 및 이행, 안전 관련 책임/임무 정의에 있어 과학적이고 시스템적인 관리 및 이행을 목표로 하는 것으로 정의하고 있으며, 항공안전데이터와 정보의 수집, 분석, 공유 등을 통하여 사전예방형 안전관리 시스템 구축 및 운영에 관한 내용을 포함하고 있다[3].

항공안전관리체계(SMS)의 이행성숙도는 사고 및 준사고와 같이 사고 발생 후 원인을 조사하는 사후적 관리단계, 주요 사고 유발 원인을 사전에 파악하여 관리하는 선제적 관리단계, 그리고 사고를 사전에 예측하여 관리하는 예측적 관리단계로, 사후적 관리단계에서 점차 항공 사고가 발생할 수 있는 잠재적 요인을 예측하는 관리체계로의 발전을 목표로 하고 있다[4]. 즉, 데이터 기반 항공안전 관리 기술은 궁극적으로 항공시스템 전반에서 생성되는 다양한 데이터를 분석하여 직접적 사고 원인과 아직 드러나지 않은 잠재적 위해요인을 식별하고 관리함으로써 항공안전을 증진하고자 하는 기술이다.

미국·EU 등 항공 선진국의 경우 항공안전에 관한 사전적 예방을 위하여 다양한 형태의 정보수집 및 공유 등의 제도를 운영하고 있으며, 데이터 분석을 통하여 증거 기반 항공안전관리 정책을 수용 및 이행하고 있다.

우리나라도 2021년 5월 국토교통부에서는 데이터 기반의 과학적 의사결정을 통한 항공 사고 예방을 위하여 ‘항공안전데이터분석센터’를 운영한다고 발표하였다[5]. 이는 과거의 저장 용량의 한계, 데이터를 관리하는 기관 간 데이터 공유의 부재, 데이터 규격의 비정형화 등의 문제를 해결하여 빅데이터 기반의 데이터 분석에 따른 항공안전사고 사전 예측이 가능하게 될 것으로 기대된다.

본고에서는 항공운항에서 안전사고 사전 예측에 활용 가능한 항공데이터 종류 및 특성에 대하여 살펴보고, 이러한 데이터를 활용한 항공안전 위험요인을 도출할 수 있는 비행 단계 및 위험요인 이벤트 분석기술 개발 동향에 대하여 살펴본다. 항공 이벤트 분석은 전통적인 분석 방법인 통계적 분석으로부터 데이터의 빅데이터화에 따른 기계학습 기반 분석에 대한 적용으로 확대되고 있다.

본고의 Ⅱ장에서는 항공운항 중 항공위험상황 및 안전사고 정보 분석에 사용될 수 있는 항공안전 관련 데이터에 대하여 살펴보고, 데이터의 특징을 정리한다. Ⅲ장에서는 항공안전 위험요인 이벤트에 대하여 살펴보며 방대한 양의 데이터 중 위험 상황이 가장 많이 발생하는 항공안전 이벤트를 기반으로 데이터의 특성을 파악하고 위험상황 분석 가능 데이터에 대하여 살펴보고자 한다. Ⅳ장에서는 항공데이터 기반 안전 이벤트 분석기술 적용 동향과 기술 개발 방향을 정리한 후 Ⅴ장에서 결론을 맺는다.