(출처 : http://www.comworld.co.kr/news/articleView.html?idxno=49530)
한국공항공사의 정보화 전략 방향은 크게 4가지다. 데이터 기반의 고객서비스 강화, 자원 최적화를 통한 경영효율화, 신기술 기반의 운영 효율화, 공항 맞춤형 ICT체계 등이 그것이다. 그러나 무엇보다 관심을 끌고 있는 것은 한국공항공사의 빅데이터 분석 활용사례다. 빅데이터를 통한 여객 데이터 분석 시스템을 구축해 이슈 발생시 여객 수요를 미리 예측·대응하는 보다 효율적이고 혁신적인 방안을 마련한다는 것이다. 정보통신 기술, 특히 빅데이터를 적용해 경영 효율화는 물론 여객 서비스 향상을 꾀하고 있는 한국공항공사의 변화 모습을 알아봤다. 한국공항공사는 김포, 김해, 제주, 대구, 광주, 청주, 양양, 무안, 울산, 여수, 사천, 포항, 군산, 원주 14개의 지방공항을 통합 관리하는 공기업으로 각 공항을 효율적으로 건설·관리·운영하고 있다. 공항의 관리·운영 및 주변지역 개발사업과 공항시설 및 비행장시설의 관리·운영사업 등을 책임지고 있는 한국공항공사는 경영 효율화는 물론 여객 서비스 향상을 위해 중장기 정보화 마스터플랜을 수립했다. 또한 2016년 사드(THAAD) 여파로 겪었던 항공업계와 공항의 어려움을 반면교사로 삼아 이 같은 이슈 발생 시 여객 수요를 미리 예측·대응할 수 있도록 빅데이터를 통한 여객 데이터 분석 시스템도 구축하기 시작했다. 사드여파로 항공업계 타격 실제 2016년 사드 여파로 인해 국내 공항과 항공업계는 큰 타격을 입었다. 특히 유커(중국인 관광객)가 주 고객이었던 지방공항의 상황은 심각했다. 한 예로 청주공항의 경우 2016년 3월 15일부터 9월 30일까지 중국 노선 이용객이 52,229명으로 전년 동기(392,716명)대비 약 86.7%나 감소했다. 8개였던 중국 노선은 베이징, 항저우, 옌지 등 3개 노선으로 줄어들었다. 노선과 여객의 감소는 결국 공항 내 상업시설의 실적난으로 이어졌다. 임대료 납부가 어려운 실정까지 이르렀으며 결국 공항 내 면세점들이 임대차 계약 중도해지를 요구하기도 했다고 한다.
이동통신사 KT와 협력해 공항이용객의 출발지부터 공항까지, 공항에서 목적지까지의 이동경로와 교통수단을 분석해 공항 접근성 향상에 필요한 교통수단을 개선하고 여객수요가 높은 항공노선을 확충한다는 방침이다. 또한 데이터 플랫폼을 통해 데이터를 통합 관리해 경영관리 및 재무현황에 대한 모니터링이 상시 가능하도록 임직원들의 사용 편리성을 개선하고, 과학적 의사결정을 지원하도록 했다. 또한 김포공항(416개), 김해공항(447개), 제주공항(383개)에 와이파이(Wi-Fi) 신호 스캔 센서를 총 1,246개 설치해 청사 내 여객의 혼잡도와 흐름, 여객 특성을 빅데이터 플랫폼으로 분석할 예정이다. IoT 센서를 통해 여객이 밀집해 있는 혼잡지역을 실시간으로 분석해 혼잡을 해소할 수 있도록 공항자원을 할당하고, 여객처리 구간별 수속시간을 실시간으로 집계 분석해 수속시간을 단축할 수 있도록 활용하며 여객 동선, 특성에 따른 맞춤형 여객서비스를 제공해 고객만족도를 높여나갈 계획이다. 국내선 데이터 확보에 어려움 빅데이터 구축 과정에서 어려움이 없었던 것은 아니다. 한국공항공사는 특히 국내선 이용객에 대한 데이터 확보에 어려움을 겪었다. 한국공항공사가 관리하는 14개 전국 공항(인천 제외)의 여객 중 국내선 이용객이 약 80% 이상임에도 국내선 이용객에 대한 데이터는 매우 적었다. 국내선은 국제선과 같은 법무부 출입국 심사를 받지 않아 수속 시 최소한의 절차, 성명 대조 정도만 진행하고 있기 때문이다. 탑승객 이름 외에는 전무한 국내선 이용객의 특성을 추정해내기는 불가능해 보였으나 현재 보유하고 있는 국제선 이용객 데이터와의 상관관계 분석 모델 수립을 통해 국내선 이용객 정보를 분석할 수 있었다. 국내선 여객 특성 분석의 가장 기본이 되는 키워드 ‘국적’에 대한 예측은 이렇게 진행됐다. 우선 ‘성(Family Name)’ 데이터와 ‘국적’데이터를 보유하고 있는 국제선 데이터를 빅데이터 플랫폼에 수집·적재해 데이터 마이닝을 통해 상관관계를 발견하고 이 패턴을 머신러닝(기계학습)으로 학습하게 해 국내선 데이터에 접목시켰다. 학습한 결과를 바탕으로 국내선 이용객의 ‘성’데이터를 입력하면 ‘국적’을 도출해 낸 것이다. 예측 데이터이기에 100% 정확할 수 없지만 데이터 분포 중 발생확률이 가장 높은 데이터가 우선순위로 산출되며, 최종 산출된 데이터를 적용해 정확도를 높일 수 있었다.
한국공항공사는 빅데이터 프로젝트를 진행하면서 데이터 수집과 분석모델을 수립하는 것 외에도 데이터의 정제에 심혈을 기울였다. 여러 기관의 시스템과 데이터를 활용한 작업이다 보니 정합성을 위한 기본적인 데이터 포맷 통일 작업이 필요했다. 공사 시스템 중 빅데이터 분석의 주축이 된 한국공항공사가 자체 개발한 ‘iFIS(통합운항정보시스템)’의 경우, 항공사 및 유관기관이 함께 활용하며 서비스를 제공하고 있는 시스템으로 데이터 품질과 구조에 대한 상세 대책이 나왔음에도 불구하고 즉각적으로 개선해나가기 쉽지 않았다. 공사는 데이터 정제 체계를 수립, 빅데이터 분석을 통해 분석된 결과의 정확도와 품질 제고를 위해 데이터 표준 정립과 운영 프로세스 수립하여 효율적인 운영관리가 가능하도록 지속적으로 노력해 나가고 있다. 단순 분석을 위한 플랫폼 구축에 중점 2017년 처음 시행된 한국공항공사의 빅데이터 프로젝트는 단순히 분석을 위한 플랫폼을 구축하는 것에 중점을 뒀다. 그리하여 유의미한 데이터를 예측해냈을 뿐만 아니라 공항 운영 효율화 및 여객 서비스 향상 등 한국공항공사의 추진 방향과 상당히 부합하는 결과를 이끌어낼 수 있었다. 올해부터 2020년까지 추진될 2단계 빅데이터 프로젝트는 여객동선 흐름분석구축과 소음정보 분석에 초점을 맞춘다. 여객동선 흐름분석구축이 완료될 경우 여객맞춤 정보제공 서비스가 보다 강화 될 것으로 기대된다. 소음정보 분석이 이뤄질 경우 항공 노선의 신규 개발, 신공항 건설 시에 미리 소음피해지역의 범위를 예측해 주민의 민원에 선제적으로 대응할 수 있을 것으로 보인다. 2021년까지 진행될 최종 3단계에서는 클라우드 방식을 적용한 빅데이터 플랫폼이 구축된다. 한국공항공사는 빅데이터 플랫폼도 구축했다. 빅데이터 플랫폼은 대량의 데이터를 분산·병렬처리 가능한 플랫폼으로, 공사 내·외부에서 생산, 수집한 데이터를 이 빅데이터 플랫폼을 통해 융합·가공해 사용자가 원하는 결과를 추출해 낼 수 있도록 해준다. 현재 빅데이터 플랫폼에는 항공기 운항정보, 조류출몰 데이터, 여객특성 데이터, 상업시설 매출정보, 항공통계 정보 등을 추출 적재해 의미 있는 데이터로 분석, 공항운영 업무에 활용하고 있다. 또한 현재 설치하고 있는 IoT 센서를 통한 실시간 여객흐름 데이터도 플랫폼에 적재해 실시간 혼잡도 분석 및 여객 맞춤형 서비스를 개발하고, 추가 노선 확대 등에 활용 할 예정이다. 한국공항공사는 스마트 공항 시스템에도 관심을 두고 있다. 공항이 단순히 항공기를 타고 내리는 장소가 아니라 지능적이고 자동화된 새로운 개념의 ‘스마트공항’으로 변화되고 있다는 사실에 주목하고 있는 것이다. 스마트공항이 구현되면 항공여행의 트렌드는 집에서 출발할 때부터 최종 목적지에 도착하는 순간까지의 여행 과정이 모두 스마트하게 변화하게 된다. 여객은 집에서 출발하기 전에 수하물을 위탁하고 공항까지는 가벼운 마음으로 이동할 수 있고 더 이상 주차 걱정을 하지 않아도 된다. 주차로봇을 통한 자동주차 및 주차장소와 여객청사 구간을 운행하는 자율주행셔틀을 통해 주차에 소요되는 시간을 대폭 줄일 수 있기 때문이다. 또한, 여객이 공항에 도착하면 인공지능(AI)이 탑재된 안내로봇과 음성대화를 통해 공항 내 위치한 시설물까지의 안내를 받을 수 있다. 사물인터넷(IoT)와 빅데이터를 통해 여객 흐름이 분석되고, 스마트 사이니지를 통해서 항공기 출도착 정보, 탑승구 안내 및 변경정보 등을 확인할 수 있다.
보안 검색 또한 매우 간편해질 것이다. 특정지역을 지나가기만 해도 보안검색 절차를 완료할 수 있는 워킹스루(Walking-Through) 보안검색이 실현되기 때문이다. 이외에 여객청사 곳곳에 설치된 IoT 장비는 실시간으로 환경 변화에 따른 데이터를 수집하고, 이러한 정보를 빅데이터 분석을 통해 전력 사용 조절하는 등 효율적인 자원관리는 물론 365일 24시간 여객 청사의 온도, 습도, 조도는 물론 공기의 질까지 관리해 쾌적한 환경을 유지할 수 있게 된다. 스마트 공항 구현에도 적극 나서 여객청사 혼잡을 완화하고, 공항 시설의 효율적 활용을 통한 여객 편의 제공의 극대화를 위해 중장기 계획을 수립, 차근차근 이행해온 한국공항공사는 장기적으로 이러한 스마트 공항 구현에도 적극 나선다는 방침이다. 실제 한국공항공사는 2007년 여객이 스스로 탑승권을 발급받는 국제선 공용셀프체크인 설치를 시작으로 2009년 모바일/인터넷 탑승권을 지원하는 전국공항 국내선 원패스 시스템 등 스마트공항을 지속적으로 추진해왔다. 특히 김포공항 국제선의 경우 지난 10년간 여객이 두 배 증가했음에도 불구하고 체크인카운터는 동일한 숫자를 유지하고 있는데, 이는 전체 여객의 45% 이상을 처리해주는 공용셀프체크인을 설치·운영한 결과로 풀이된다. 또한, 기존의 항공사 전용 체크인카운터와 탑승게이트를 공용화해 탄력적으로 운영할 수 있게 해주는 공용여객처리시스템을 2016년부터 설치했으며, 국내선 전항공사의 탑승권을 하나의 기기에서 발급받을 수 있는 순수 국산기술로 개발한 국내선 공용셀프체크인을 2017년부터 설치해 확대 적용 중이다. 올해에는 국내선 탑승 시 신원확인을 생체인증(손바닥 정맥)으로 대체하는 서비스를 1월부터 김포, 제주공항에 서비스 중에 있으며, 금년 중 전국 주요공항으로 확대할 예정이다. 또한, 자동화기기 이용률이 특히 높은 김포공항 국제선의 비즈포트(Biz-Port)가속화를 위해 여객이 스스로 수하물을 위탁할 수 있는 셀프백드롭을 구축 중에 있으며 내년 1월 정식 오픈할 예정이다.
한편 한국공항공사는 직원들에 대한 정보화 교육에도 적극적이다. 시스템 활용을 극대화 해 업무 효율성을 향상시키기 위해서다. 공사는 먼저 ERP 교육에 주력하고 있다. 분야별로 나눠 정기 교육, 특별교육을 시행하고 있는데 경험이 많은 정보화 직원이 직접 이론 및 실무 교육을 담당하고 있다. 공항 본연업무를 수행하기 위해 매우 중요한 시스템인 운항정보시스템 교육도 빼놓을 수 없다. 공사 직원들은 이 시스템을 활용해 조류퇴치 및 포획, 주기장 배정, 이동지역 내 장비 관리 등 공항 이동지역 내에서 이뤄지는 업무를 처리한다. 그만큼 중요한 시스템이며 교육은 필수적이라 할 수 있다. 운항정보시스템 교육의 경우 시스템의 많은 부분이 변경될 경우, 직접 현장을 방문해 교육이 이뤄진다. 이외에 사이버보안 및 정보보안 교육을 주기적으로 실시한다. 전 직원을 대상으로 의무적으로 매년 온라인을 통해 개인정보보호와 사이버 보안 교육이 진행되고 있다. 특히 빅데이터의 중요성 때문에 빅데이터 플랫폼 활용을 위한 실무자 교육도 시행하고 있다. 약 15명을 대상으로 빅데이터 분석을 위한 교육을 실시하고 있다. 여기에서는 시각화 도구인 타블로 활용을 통해 빅데이터 수집, 분석, 처리 및 모니터링 방법 등을 학습한다.
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