2009년, Chesley "Sully" Sullenberger는 기러기 떼가 두 엔진에 충돌하여 엔진이 모두 작동하지 않는 상태에서 상업용 비행기를 추운 허드슨 강에 성공적으로 착륙시켰습니다. 탑승한 155명은 모두 살아남았습니다. Sully 기장은 “허드슨의 기적”을 이끈 영웅 조종사로 불렸습니다.
항공 업계는 Sullenberger를 항공 및 안전 전문가로 칭송합니다. 위기의 순간에 조종사 훈련을 통해 생명을 구하고 비극을 피했기 때문입니다 이중 엔진 고장이라는 이 최악의 시나리오는 조종사들이 대비는 하고 있지만 절대 겪지 않기를 바라는 상황입니다.
전문 항공 교육을 제공하는 FlightSafety International은 모든 조종사가 동등한 역량을 지니고 있지는 않다는 것을 알고 있습니다. 예를 들어, 서로 다른 두 명의 조종사 중 한 명은 공격적으로 조종하고 다른 한 명은 부드럽게 조종한다고 가정해 보겠습니다. 둘 다 연방항공청(Federal Aviation Administration) 인증을 받았지만 더 공격적인 조종사일수록 덜 바람직한 승객 경험을 제공하게 될 것입니다. FlightSafety는 비행 학교를 졸업한 조종사를 대상으로 비공식 “Sully 기장 표준”을 설정했습니다. 그러나 조직은 Sully 기장 표준을 충족할 수 있는 타고난 능력을 갖추었거나 더 높은 기준에 맞춰 학생들을 가장 잘 훈련시킬 수 있는 조종사를 어떻게 식별할 수 있을까요?
FlightSafety는 조종사를 더 높은 기준에 맞게 교육하는 것 외에도 제안된 수요에 보조를 맞추기 위해 훈련 속도를 높이고자 했습니다. 2017년 항공 업계는 주요 항공사의 항공기 판매량을 기준으로 2021년까지 637,000명의 신규 조종사가 추가로 필요할 것이라고 발표했습니다. FlightSafety 전략가들은 비행 시뮬레이터 데이터를 활용해 이러한 수요에 대한 대응할 수 있다는 것을 알고 있었습니다.
대규모 실시간 모니터링
4,000개 이상의 변수를 실시간으로 객관적으로 모니터링하는 FlightSmart
더 빠른 교육 제공
2021년까지 예상되는 637,000명의 신규 조종사 수요에 대응할 수 있도록 교육 가속화
전체 비행 시뮬레이터는 대형 시스템으로, 비교하자면 대략 작업용 트럭 크기입니다. 내부는 센서, 게이지, 백라이트 스크린을 갖춘 실물 크기의 조종석을 재현합니다. 이러한 장치는 엔지니어링 및 제조에 수백만 달러가 소요됩니다. 실제 비행 경험을 모방하기 위해 FlightSafety FS1000과 같은 시뮬레이터에는 고급 오디오, 시각 및 풀 모션 기능이 탑재되어 있습니다.
조종사 교육 시 시뮬레이터는 모든 기동, 버튼 누름 및 화면 터치에 대한 방대한 양의 실시간 데이터를 생성합니다. FlightSafety는 이 데이터를 활용하여 의미 있는 인사이트를 추출하고자 했습니다. 마찬가지로 FlightSafety는 데이터 배출의 중요성을 인식했습니다. 회사는 미국 국방부가 IBM을 3대 AI 공급업체 중 하나로 선정했고, IBM은 데이터 보안 분야에서 입증된 실적을 보유하고 있기 때문에 IBM과 협력하기로 결정했습니다.
IBM과 FlightSafety는 이제 이러한 디지털 데이터를 포착하고 이해합니다. 조종사는 교육 세션을 마친 후 성과를 차트, 보고서 및 분석으로 분류하는 대시보드를 불러올 수 있습니다. 대시보드는 파일럿이 수행한 작업, 수행 방법 및 수정할 수 있는 위치를 강조 표시합니다. 조종사는 수행한 작업의 수, 비상 절차 후 반응 시간이 개선되었는지 여부, 다음에 집중해야 하는 매개 변수를 확인할 수 있습니다. 이 시스템은 각 조종사의 교육 수준과 관련된 인사이트를 제공하고 조종사가 정상적으로 절차를 진행하고 있는지 또는 해결해야 할 항목이 있는지 여부를 기록합니다.
교육관은 이 데이터를 종합적으로 검토하여 어떤 조종사가 뛰어난지, 어떤 조종사에게 추가적인 주의가 필요한지, 개별 조종사뿐만 아니라 전체 조종사 집단에서 부정적인 경향이 나타나고 있는지 확인할 수 있습니다.
FlightSafety 리더들은 IBM의 전문가들과 힘을 합쳐 새로운 아이디어를 신속하게 창출하고 확장하는 혁신과 변화에 대한 대담하고 포괄적인 접근 방식인 IBM Garage 모델을 적용했습니다. 이들은 함께 데이터를 통해 조종사의 특정 기술 숙련도와 상관없이 커리큘럼이 지시하는 만큼만 해당 기술을 연습하는 기존의 강의 계획서 중심 조종사 교육 방식을 변화시키고 적응형 학습 개념으로 나아갈 수 있는 방법을 모색하기 시작했습니다.
항공업계 종사자들은 구조와 규율을 중시하는 경향이 있기 때문에 IBM Garage의 예측 가능한 속도와 빠른 반복은 FlightSafety에 매우 적합했습니다. IBM Garage Enterprise Design Thinking 워크숍에서 IBM 데이터 과학자와 FlightSafety 항공 전문가들은 AI와 머신 러닝을 FlightSafety의 비즈니스에 접목할 수 있는 방법을 브레인스토밍했습니다. 워크숍을 통해 고급 분석을 위한 오픈 소스 기술을 사용하여 클라우드용으로 구축된 최소기능제품(MVP)에 대한 비전과 로드맵이 탄생했습니다.
“IBM Garage 모델이 설정되는 방식에는 많은 상호 작용이 있습니다. 이러한 협업 환경이 갖춰지면 더 재미있게 일할 수 있다고 생각합니다."라고 FlightSafety의 정부 전략 관리 담당 이사인 Bert Sawyer는 말합니다. “팀이 2주간의 스프린트를 통해 작업하고 질문을 하고 제안을 하기 시작하면서 이러한 모든 새로운 인사이트를 얻을 수 있어서 정말 기쁩니다.”
팀은 사용자 중심의 민첩한 IBM Garage 방법론에 따라 비행 시뮬레이터와 통합되는 적응형 학습 기술인 FlightSmart의 첫 번째 버전을 공동 개발했습니다. FlightSmart의 새로운 버전이 출시될 때마다 사용자와 교육관의 피드백이 반영되었으며, 항공기 조종석의 어두운 화면과 일치하도록 대시보드 배경색을 변경하는 등의 디자인 세부 사항도 포함되었습니다.
코로나19 팬데믹에도 불구하고 FlightSafety의 혁신에 대한 헌신은 속도를 늦추지 않았습니다. 민첩하고 협업적인 IBM Garage 접근 방식은 대면 상호 작용에서 가상 팀워크로 쉽게 전환되었습니다. “IBM Garage 모델을 구현하지 않았다면 코로나가 닥쳤을 때 개발 속도가 크게 느려졌을 것입니다. 아마 지금보다 몇 달은 뒤처졌을 것입니다."라고 Sawyer는 설명합니다. "그러나 우리는 가상으로 작업하면서 IBM과 FlightSafety 팀의 모든 사람들의 전문 지식을 계속해서 활용할 수 있었습니다."
학생들이 시뮬레이터에서 훈련할 때 FlightSmart는 약 4,000개 이상의 변수를 실시간으로 객관적으로 모니터링합니다. 데이터는 특정 기동에 대한 학생의 성과를 보여주고 다양한 비행 스타일을 구별합니다. 이러한 추세를 기반으로 팀은 소심함, 반응적, 위험함, 공격적과 같은 사용자 페르소나를 만들었습니다.
교육관이 시뮬레이터에 앉는 위치는 업계 표준에 따라 정해집니다. 교육관은 조종사가 하는 모든 것을 본다고 가정합니다. 하지만 데이터를 활용하면 또 다른 이야기를 들을 수 있습니다. FlightSafety와 IBM이 비행 시뮬레이터 데이터를 분석하기 시작했을 때, 민감도 패턴을 살펴본 결과, 조종사가 지시를 받고 의도적으로 아주 가까이에서 조종사를 관찰하고 있었음에도 불구하고 이 기술은 인간이 포착할 수 없는 뉘앙스를 포착하는 것으로 나타났습니다. 방향타 제어 장치를 예로 들어보겠습니다. 조종사의 발이 콘솔 아래에 가려져 있기 때문에 교육관은 조종사가 방향타 제어 장치에 얼마나 많은 힘을 가하고 있는지 확인할 수 없습니다. 그러나 방향타 제어 장치를 과도하게 사용하면 특정 상황에서 부정적인 결과를 초래할 수 있습니다. FlightSmart를 통해 교육관은 데이터에서 이전에 잠재되어 있던 행동을 확인할 수 있고 필요할 때 이를 적용하여 개인화된 코칭을 제공할 수 있습니다.
FlightSmart는 항공 업계의 새로운 표준을 정립할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 데이터 인사이트는 조종사 교육을 혁신하는 것 외에도 보험, 항공기 제조, 조종사 퇴직 연령에 대한 항공 업계의 접근 방식에 영향을 미칠 수 있습니다. 또한 FlightSmart에 내장된 알고리즘, 고급 분석 및 데이터 모델링은 다른 산업으로 쉽게 이전될 수 있습니다. AI와 머신 러닝이 열차 엔지니어, 선장, 트럭 운전사, 외과의에게 어떤 도움을 줄 수 있을지 상상해 보세요.
FlightSafety는 첫 번째 사용 사례로 미시시피주 콜럼버스에 있는 미 공군 기지에 FlightSmart를 성공적으로 배포했습니다. FlightSmart는 교육 및 안전을 개선함으로써 조종사의 실수를 줄이고 역량을 갖추는 속도를 높일 수 있습니다. 데이터는 조종사가 기동을 기술적으로 정확하게 수행하고 있는지뿐만 아니라 얼마나 순조롭게 조종하고 있는지도 보여줍니다. 교육관은 페르소나와 인사이트를 발굴하여 비슷한 비행을 하는 개인 또는 그룹에 맞게 교육을 맞춤화하고 조정할 수 있습니다. 조종사는 최근에 습득한 기술에 소요되는 시간을 줄이고 가장 필요한 부분을 배우는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 이러한 인사이트를 통해 학생 이탈률과 교육관의 부담을 줄일 수 있습니다. 한 교육관은 각 기동에 대한 성과를 객관적이고 자동으로 분석하는 것은 현재 사용하는 도구에 비해 "엄청난 개선"이라고 말합니다.
데이터는 군인이나 상업 비행사의 커리어 경로를 예측하는 데도 도움이 될 수 있습니다. 교육관은 초기에 데이터와 AI를 사용하여 전투기 조종에 능숙한 공격적인 조종사를 찾아내거나, 자격증을 취득할 가능성이 낮은, 가장 낮은 성과를 내는 학생을 명확하게 식별할 수 있습니다. 시뮬레이터를 작동하는 데 시간당 약 1,000달러의 비용이 들기 때문에, 학생의 성공 가능성을 예측할 수 있다면 FlightSafety와 그 고객은 상당한 시간과 비용을 절약할 수 있습니다. 비행 훈련을 받았지만 자격증을 취득하지 못한 학생은 말 그대로 '백만 달러짜리 실수'가 되는 것입니다. 이는 공군이나 항공사와 같은 고객이 개별 조종사에게 투자하는 대략적인 비용입니다.
다음에 무료 기내식 스낵과 기내 서비스를 받게 되신다면 FlightSmart가 더 많은 조종사를 더 효율적으로 교육하여 잠재력을 최대한 발휘할 수 있는 길, 즉 Sully 기장 표준을 실현하고 있다는 사실을 알고 안심하시기 바랍니다.
데이터와 AI가 비즈니스 성장에 어떻게 도움이 되는지 알고 싶으세요?IBM Garage 전문가와 상담하세요.
1951년에 설립된 FlightSafety(ibm.com 외부 링크)는 상업, 정부 및 군 기관에 비행 시뮬레이터, 시각 시스템 및 디스플레이를 공급하는 전문 항공 교육 회사입니다. 미국 뉴욕주 멜빌에 본사를 두고 있으며, 약 5,000명의 직원을 고용하고 170여 개국의 고객에게 매년 140만 시간 이상의 교육을 제공하고 있습니다.
법률
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2022년 3월 미국에서 제작.
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