[인터뷰] 황호원 항공안전기술원장 “데이터 온톨로지, 항공 안전의 게임 체인저 될 것”

▲황호원 항공안전기술원장. 사진=항공안전기술원(KIAST) 제공

'구슬도 서 말이라도 꿰어야 보배'라는 속담이 있다.

재료가 아무리 많고 좋아도 가공하고 꿰어야 비로소 보석이 되듯, 데이터도 단순히 모으는 것만으로는 가치가 없다. 지금 우리는 하루에도 수백, 수천 건의 정보가 쏟아지는 '정보의 홍수' 속에 살고 있다. 전문가가 아니면 감당하기 힘들 정도의 데이터와 보고서가 쌓이면서 무엇을 취하고 무엇을 버릴지, 어떻게 의미 있는 '지식'으로 바꿀지가 개인과 조직의 성패를 좌우한다.

바야흐로 대 인공지능 (AI)의 시대에 이 '의미 부여'의 핵심 도구로 주목받는 것이 바로 '온톨로지(Ontology)'다. 이는 특정 분야(도메인)에서 쓰이는 개념과 그 상호 관계를 컴퓨터가 읽고 처리할 수 있도록 명확하게 정의·표현하는 기술이다. 쉽게 말해 세상의 지식을 일종의 '지도'처럼 체계적으로 정리하는 방식이며, 항공 분야처럼 복잡하고 안전이 최우선인 영역에서 특히 주목받고 있다.

본지는 한국항공대학교 항공우주정책대학원장·한국항공보안학회장을 역임한 황호원 항공안전기술원장과 데이터 온톨로지가 왜 항공 안전의 게임 체인저가 될 수 있는지, 그리고 앞으로 항공 안전은 어디로 나아가야 하는지 이야기를 나눴다.

항공안전기술원(KIAST, Korea Institute of Aviation Safety Technology)은 항공 안전 향상과 항공 산업 발전을 지원하는 국토교통부 산하 공공 기관이다. 본 기관은 △항공 사고 예방 △항공기 안전성 강화 △기술 개발·국제 협력을 통해 항공 안전 수준을 제고하고, 국민의 안전을 보장하는 중요한 역할을 담당하고 있다.

그런 만큼 항공기와 안전 사고를 예방하고, 항공 산업의 안전성을 높이기 위한 기술적 기반을 마련하는 것을 목표로 설립됐다. 특히 항공사고 예방, 항공기 안전성 개선, 비행 안전을 위한 인증, 국가적인 안전 정책과 규제를 수립하고 안전기준을 제시하며 국제적으로 발생한 항공 사고와 안전 이슈에 대해 공유하고 협력하는 역할을 하며, 글로벌 안전 기준을 토대로 항공안전 관련 기술 표준을 개발하고, 이를 국내외 항공사와 협력해 안전 기준으로 정립한다.

전통적으로는 조종사의 순간적 판단 착오, 관제사와의 의사소통 불일치, 절차 미준수 같은 요소와 같은 인적 오류(Human Error)가 가장 큰 원인으로 지목된다. 정비 불량이나 부품 결함 등 기계적 문제와 태풍·안개·난기류 같은 기상 요인도 빈번하게 작용한다. 최근에는 기상 데이터를 정확히 전달하지 않는다거나 비상 절차를 잘못 해석하는 등 항공사·공항 시스템상의 절차적 결함도 주목받고 있다. 결국 사고는 다양한 요소가 얽힌 복잡한 현상 같지만 그 뿌리를 따져보면 인간과 기계, 절차라는 몇 가지 기본 축으로 귀결된다.

조종사 훈련은 기본이고, 최근에는 AI와 빅데이터 기반의 예지 보수(Predictive Maintenance) 시스템이 중점적으로 도입되고 있다. 항공기 각 부품의 상태를 실시간 모니터링하고, 이상 징후가 보이면 고장이 나기 전에 교체하거나 정비한다. 또 기상 예측 정밀도를 높이고, 비상 상황 대응 훈련과 의사소통 훈련을 병행한다. 중요한 흐름은 사후 대응이 아니라 사전 예측으로의 전환이다.

기존에는 사고가 나면 '왜 났는가'를 규명하는 것이 주를 이뤘다면, 이제는 사고가 나기 전에 언제 발생할 수 있는가를 잡아내야 한다. 사물 인터넷(IoT)으로 비행 데이터를 실시간 연결해 기계적 결함을 예측하고, 빅 데이터와 AI 분석을 통해 위험 패턴을 미리 경고해야 한다. 정비·비행 기록을 통합 관리하고 디지털화해 AI가 구조적 인과 관계를 제시해주는 안전 관리 체계가 구축돼야 한다.

결국은 정보 공유의 문제다. 항공사·공항·정부 기관이 데이터를 적극 공개하고 협력해야 예측력이 담보된다. 하지만 각 기관의 이해 관계와 책임 소재 문제 때문에 데이터가 파편화 돼있는 실정이다. 우리는 익명화·비식별화 기술, 기관 간 비밀 유지 계약 등을 통해 '처벌받지 않는 안전 보고 문화(Just Culture)'를 정착시키고자 한다. 데이터가 모이지 않으면 AI도, 예측 시스템도 무용지물이 되기 때문이다.

데이터는 단순 수치가 아니라 위험의 구조화를 가능하게 하는 언어다. 지금은 항공사 운항 기록·정비 보고·기상 데이터 등 12개 주요 데이터 소스를 통합 데이터 베이스(DB)에서 가공합니다. 여기에 온톨로지를 적용하면 사건 간 인과 경로를 명확히 드러낼 수 있다. 요컨대 단순 통계는 '70% 사고에 조종사 피로가 있었다'에서 끝나지만, 온톨로지는 '피로→감각 저하→시각 착각→판단 오류→과속 착륙'이라는 흐름을 보여준다. 어디서 개입하면 사고를 끊을 수 있는지 알 수 있게 된다.

첫째는 실시간 데이터 기반 AI 안전 예측 플랫폼입니다. 비행 경로·기상 조건·정비 기록을 결합해 실시간 위험을 탐지한다. 둘째는 드론·도심 항공 모빌리티(UAM) 안전 연구다. 드론 실증 도시를 운영하고 도심 내 비행·드론 쇼 승인·인증 절차 등을 담당한다. UAM 분야에서는 '팀 코리아(Team Korea)' 간사 기관으로 정책·기술 개발 협력을 총괄한다. 셋째로는 국제적으로 국제민간항공기구(ICAO)·미국 연방항공청(FAA)·유럽 항공안전청(EASA)과 안전 데이터 표준을 맞추는 일이다. 국제 협력이 곧 글로벌 경쟁력이 된다.

향후 항공안전기술원은 AI와 빅데이터, 스마트 기술을 통해 항공 안전을 보다 정교하게 관리하고, 선도적인 국제 항공 안전 기관으로 자리매김할 것이다.

단거리 노선은 이착륙 절차 오류가 두드러지고, 장거리 노선은 피로와 기상 리스크가 크다는 특징이 있다. 대형기에서는 시스템 통합 오류, 중소형기에선 인프라 취약성 문제가 두드러진다. UAM은 전혀 다른 리스크 집합을 가진다. 건물·드론·조류 등 저고도 비행 장애물과 배터리 안정성, 소프트웨어 신뢰성 같은 새로운 위험이 대표적이다. 따라서 맞춤형 안전 전략이 필요하다.

비행 경로 최적화와 예지 보수, 자동화·자율 운항 연구 등 크게 세 가지로 볼 수 있다. AI가 기상·교통 데이터를 분석해 실시간 안전 경로를 제안하며, 센서 데이터로 부품 이상을 사전 탐지한다. 인간의 개입을 최소화하는 기술이지만 현장에서는 '왜 이런 판단을 내렸는가'를 설명할 수 있는 투명성(XAI)이 관건이다. 결국 AI는 인간을 대체하는 것이 아니라 파트너로서 보완하는 역할을 수행해야 한다.

'현상은 복잡하지만 본질은 단순하다'는 아리스토텔레스의 격언이 있다. 사고마다 상황은 복잡해 보이지만 온톨로지로 데이터를 구조화하면 반복되는 핵심 요인이 드러난다. 피로와 절차 미준수, 의사소통 오류 같은 상위 구조다. 결국 사고를 구조 언어로 묶어내면 어디서 줄기를 끊어야 하는지가 보인다. 그래서 항공안전기술원은 단순히 데이터를 모으는 게 아니라 데이터 간 관계를 읽어내는 철학을 조직 문화로 심고자 한다.

데이터는 단순한 도구가 아니라 '언어'다. 또한 AI는 대체제가 아니라 협력자다. 현장 데이터를 다시 시스템에 반영하는 학습 순환 구조, 그리고 국제 표준 규제를 이해하는 역량을 키워야 한다. 아울러 세계적 안전 네트워크에서 협력과 융합을 이끌어낼 수 있는 글로벌 인재가 돼야 한다.

박규빈 기자 kevinpark@ekn.kr