1. 개요
가. 개념 및 특성
나. 도입 배경
다. 실현 가능성 모습
2. 산업 동향
가. 시장 참여주체 및 생태계
나. 기술 동향
다 시장 전망
라. 정책 동향
마. 경쟁력 현황
3. D.N.A. 활용 현황 및 전망
가. Data 부문
나. Network 부문
다. AI 부문
4. 결론 및 시사점
□ UAM은 도시권역을 수직이착륙하는 개인용 비행체로 이동하는 공중 교통 체계
ㅇ 기체 개발, 제조, 판매, 인프라 구축, 서비스, 유지·보수 등 도심 항공 이동수단과 관련한 사업을 포괄하고, 미래교통수단, 친환경, 첨단기술 집약 등 특징
* 대도시권 인구집중, 지상교통망 혼잡, 친환경 교통수단 요구에 따라 UAM 필요성 급부상
□ 2040년 UAM 세계 시장규모는 1조 4,740억 달러로 성장할 전망
ㅇ 개인여객용 UAM 제조 및 관련 서비스를 포함한 잠재적 시장규모는 2020년 70억 달러에서 2040년 1조 4,740억 달러로 예측(모건스탠리, ’19)
* 개인여객용 UAM 운행대수는 2025년 500대에서 2035년 15,000대 전망(포르쉐컨설팅, ’18)
□ 현재 UAM 초기 단계로 D.N.A. 활용사례는 적으나, 향후 2025년을 기점으로 활용이 중요해질 전망
ㅇ (데이터) UAM 운용을 위해서는 교통·기상·공간 데이터 확보 및 지원이 중요
- 교통 빅데이터, 세밀한 기상정보(100m급), 도심 3차원 공간 정보, 기체·운항 정보, 보험서비스 연계정보, 대중교통연계 데이터 등 활용 전망
ㅇ (네트워크) 모바일 상용통신, 위성통신, 항법, 위치 등 차세대 통신 네트워크 인프라 연계 및 원활한 통신채널 구축이 필수
- 초기단계에는 4G, 5G로 시작해서 위성통신(NTN), 6G, GNSS, SBAS 등 모바일 및 위성통신 서비스 등이 적극 활용될 전망
ㅇ (인공지능) 자동화를 넘어 AI 기반 지능형 교통관리, 자율비행, 보안검색 등이 연계되어 운용
- 사람 → 프로그램으로 AI 기반 항공교통관리 플랫폼, 사람탑승 조정 → 원격조정 → 자율비행을 위한 AI 기반 상황인식, 판단·제어·관리 기술, AI 기반 신원확인 및 위험사전 예측 기술 등이 중점 활용될 전망
□ ICT D.N.A.기반을 적극 활용한 UAM 산업의 혁신동력화 지원 필요
ㅇ 사회적 수용성을 제고하기 위해 정부는 관련 법·제도, 안전기술, 사고대응책, 상용화 기반 등 UAM의 안정적·경제적 운용에 필요한 선제 지원이 필요
ㅇ UAM의 조기 상용화 및 안전적·경제적 운영을 위해 필요한 Data, Network, AI 핵심기술 확보와 인프라 구축 및 실증 등 민관 협력 추진이 중요
