최근 몇 년간 중동 지역, 특히 사우디아라비아를 중심으로 항공산업 전반에서 인공지능 (AI) 도입이 확대됐다. 국토교통부의 에어포탈 자료에 따르면, 사물인터넷(IoT) 및 생체 인식 시스템이 이미 적용된 가운데, UAE에서도 AI 솔루션 도입이 확산되며 공항 보안, 여객 흐름 관리, 운영 효율성이 동시에 개선되고 있다.

중동 항공산업에서는 보안 조치부터 공항 출입 과정에서 발생하는 이동 데이터 수집에 이르기까지 다양한 활용이 늘고 있으며, 시스템 간 복합적인 연계 구조 속에서 AI 기반 혁신이 점진적으로 확산되고 있다.

항공사와 공항용 AI 솔루션 시장은 2022년 약 6억8840만달러(약 1조493억원) 규모로 평가됐으며, 2023년부터 2032년까지 연평균 성장률 20% 이상을 기록할 것으로 전망된다.

■중동 항공산업 AI 활용 10대 사례

AI는 특정 시스템이나 개별 기술에 국한되지 않고 공항 인프라와 운영 구조 전반에 통합되며, 공항 설계 개념의 변화와도 연결되고 있다. 이러한 흐름은 중동 항공산업에서 나타나는 주요 AI 활용 사례를 통해 확인된다.

1.인프라 및 운영 체계 고도화

보안과 검색은 향후 공항 인프라에 영향을 미치는 핵심 영역이다. 과거 보안 사고 데이터를 학습한 AI와 머신러닝은 의심 물품과 행동 패턴을 식별하며, 얼굴 인식 시스템은 등록된 데이터베이스와 얼굴 정보를 대조해 여객 처리 속도를 높인다.

생체 인식 기술과 컴퓨터 단층촬영은 보안 검색대에서 활용되며, 다양한 탐지 과정에서 검색 정확도를 높인다. 이러한 기술은 운영 인프라와 효율 성을 개선하고 공항 내 여객 처리 속도를 향상시킨다.

2.사막 기상 예측과 난기류 회피

중동 항공산업에서 AI 도입이 확대되면서 기상 예측 방식도 변화하고 있다. AI 기반 모델은 풍향, 풍속 패턴, 토양 건조도, 위성 이미지 등 실제 데이터를 분석해 먼지 폭풍 예측 정확도를 높인다. 이러한 예측은 폭풍 도달 이전 항공편 일정 조정과 항로 변경에 적용된다.난기류 회피와 관련해 머신러닝 기법은 다양한 난기류 지수를 조합하고 최적화해 예측 정확도를 높인다.

에미리트항공은 국제항공운송협회(IATA)의 터뷸런스 어웨어 플랫폼과 협력해 승무원과 여객 안전을 강화하고 있다. 이 플랫폼은 비행 중 위험 구역을 회피할 수 있도록 난기류 데이터를 실시간으로 제공하며, 이를 통해 난기류로 인한 부상 위험을 줄인다.

3.AI 기반 스마트 대기열 관리(보안 및 출입국)

최근 두바이를 중심으로 항공 기업들은 AI 에이전트 개발 서비스를 활용해 여객 흐름, 자원 배분, 운영 의사결정을 실시간으로 최적화하려는 움직임을 보이고 있다. 두바이국제공항은 스마트 대기열 관리를 중심으로 AI 기반 공항 운영을 확대하고 있다. 이를 통해 여객 대기 시간을 줄이며 보안 검색 효율성을 높이고 있다. 에티하드항공은 생체 인식, 얼굴 인식, 음성 인식 기반 셀프서비스를 결합해 여객 대기 시간을 최소화하는 공항 운영 체계를 구축하고 있다.

4.지상 운영 시간 최적화

AI 시스템은 실시간 정보와 과거 데이터를 활용해 항공편 지연, 결항, 수하물 처리 시간 등을 보다 정확하게 예측한다. 이러한 기능은 공항 운영 방식의 변화와도 연결된다. AI 기반 중앙 플랫폼은 적시 알림과 업데이트를 통해 의사소통 오류를 줄이고, 운영상 문제에 대한 대응 속도를 높인다.

아사이아의 2024년 턴어라운드 벤치마크 보고서에 따르면 AI 기반 시스템은 지상 조업을 실시간으로 모니터링하고 관리하면서 운영 효율성을 높이고 지연을 줄이고 있다. 보고서에 따르면 중동 지역에서 확장형 AI 솔루션 도입으로 지상 지연은 6% 감소했으며, 게이트당 평균 턴어라운드 횟수는 25% 증가해 게이트 활용도가 개선됐다.

사막 사파리©두바이관광청

5.승무원 피로 예측 시스템

중동 항공산업에서는 AI 기반 승무원 피로 예측 시스템 도입이 확대되고 있다. 이는 피로 모니터링을 고도화해 비행 안전성을 높이기 위한 조치다.

수면 패턴, 이전 비행 데이터, 건강 이력, 비행 전 음식 섭취 이력 등은 비행 중 조종사의 건강 상태를 분석하고 예측하는 데 활용된다. AI 시스템을 승무원 스케줄링 시스템과 통합하면 수면 패턴과 업무량 배분을 함께 모니터링하며 승무원 운영 안정성을 높인다.

6.객체 인식 및 영상 기반 시스템

최근 AI와 머신러닝 기술은 항공 안전 개선에 활용되며 중동 항공산업에서도 적용 범위가 빠르게 넓어지고 있다.

객체 인식은 기본 구조는 유사하지만 적용되는 머신러닝 알고리즘은 다르다. AI 카메라를 통해 수집된 실시간 시각 데이터를 컴퓨터 비전 모델로 분석해 잠재적 위험 요소를 식별한다. 조류나 드론 등 비행 및 활주로 장애물을 탐지하며, 중동 지역에서 빈번한 모래폭풍과 먼지 폭풍 환경에서도 적용된다.

7.수익 관리

사우디아와 에미리트항공 등 주요 항공사는 AI 기반 운임 전략 모델을 활용해 수요 변화에 따라 운임 구조를 동적으로 조정한다. 하지, 엑스포 행사, 성수기와 같이 수요가 집중되는 기간에서 운임 최적화 효과가 확대된다. AI는 예약 및 지출 데이터를 기반으로 고객을 세분화하고, 항공사는 맞춤형 제안과 할인, 좌석 업그레이드를 제공한다.

8.AI 기반 에너지 최적화

중동 항공산업에서 AI는 에너지 유연성과 에너지 수요 최적화를 위한 핵심 기술로 자리 잡고 있다. 천연자원 부담이 커지는 상황에서 AI는 에너지 사용 효율을 높이는 수단으로 활용되고 있다. 아부다비국제공항은 지속가능성과 정밀한 계획 수립을 위해 AI와 머신러닝을 적용한 사례로 평가된다.

9.이륙 및 착륙 슬롯 최적화

공항들은 이륙 및 착륙 슬롯 최적화를 위해 AI 도입을 확대하고 있다. 특히 중동 지역에서는 여러 공항 간 슬롯을 효율적으로 조정하는 필요성이 커지고 있다. AI 기반 분석은 항공로 최적화, 정시 운항 성과 개선 등의 성과로 이어진다.

10.실시간 공항 안내 방송 번역

실시간 안내 방송 번역은 일부 공항과 항공사에서 서비스 개선 수단으로 도입되고 있으며, 다수 여객에게 동시에 정보를 제공하기 위한 기술로 적용 범위가 확대되고 있다. 특히, 중동 지역의 다국어 항공 허브는 매년 수백만 명의 국제 여행객을 처리하고 있어 안내 방송의 다국어 제공 중요성이 커지고 있다.