2017년, 항공 엔지니어인 로빈 휴즈(Robin Hughes)가 Tesla에 합격했습니다. 이 혁신적인 회사가 자율 주행 차량을 시험하고 있다는 사실을 안 휴즈는 "만약 자율주행 자동차가 혼란스러운 환경에서 주행할 수 있다면, 통제된 환경에서 자율 주행 항공 교통 통제를 실현할 수 있을까?"라고 생각했습니다. 호기심에 가득 찬 휴즈는 답을 찾기 시작했습니다.
항공 교통 관제사는 지정된 영공에서 교통의 흐름을 안전하게 진행하기 위해 레이더를 이용하여 항공기의 위치를 확인하고 무선으로 조종사와 통신합니다. 충돌을 방지하기 위해 관제사는 각 항공기가 주변에 최소한의 빈 공간을 유지하도록 하는 분리 규칙을 시행합니다. 실수가 조금도 용납되지 않는 직업인 항공 교통 관제사는 스트레스가 심한 직업이기도 합니다. 항공 여행에 대한 수요가 꾸준히 증가하면서, 관제사는 더 많은 항공편을 처리해야 합니다. 항공 업계는 수년 동안 항공 교통 관제사의 업무 부담을 완화하고 관련 비용을 절감하기 위해 항공 교통 관리의 효율성을 높이려고 노력해 왔습니다.
스웨덴 소재의 항법 서비스 제공업체인 Luftfartsverket(LFV)의 엔지니어링 책임자였던 휴즈의 머릿속에서는 이러한 생각이 떠나지 않았습니다. 그러던 중, 그는 퀴즈 쇼 제퍼디에서 IBM watsonx 컴퓨터가 쟁쟁한 참가자들을 물리쳤던 것을 기억해 냈습니다. "IBM이 AI를 그렇게 활용할 수 있다면 분명히 나를 도울 수 있을 것"이라는 생각이 휴즈를 사로잡았습니다.몇 달 후, 디지털 트랜스포메이션을 위한 프레임워크인 IBM Garage 팀이 LFV 사무실에서 기술 발굴 및 아키텍처 워크숍을 진행했습니다. 이 워크숍을 통해 공동 연구팀은 자율 항공 교통 관제라는 개념이 실제로 가능하다는 것을 확인했습니다.
처리량 증가
솔루션은 항공 교통 관제 시뮬레이션에서 분리를 정상 처리량의 약 200%로 유지합니다.
파워 증가
1초에 약 800개의 대체 충돌 해결 방법을 실행할 수 있습니다.
LFV 엔지니어들이 자금 조달 및 데이터 수집을 진행하는 동안, 덴마크 코펜하겐에 위치한 IBM Garage의 전문가들은 IBM Research 팀과 IBM Streams 분석 플랫폼 개발자들을 투입했습니다.규모가 커진 LFV와 IBM 팀은 IBM Enterprise Design Thinking Workshop™에서 협업했습니다.IBM Garage™ 방법론은 사용자 중심 설계에 중점을 두기 때문에 LFV는 항공기 제한, 연료 부하 및 조종사 협력과 같은 요소에 대한 인사이트를 제공하기 위한 항공 교통 관제사를 두 명을 팀에 포함했습니다.
탄탄한 비전과 기술적 계획을 바탕으로 한 이 팀은 스웨덴 교통국에서 자금을 지원하는 AI 기반 자율 항공 교통 관제 솔루션인 AAP(Advanced Autoplanner) 개발을 시작할 준비가 되었습니다. 하지만 코로나19가 닥치면서 북유럽 국가들이 봉쇄 조치에 들어갔습니다. 민첩한 IBM Garage™ 방법론은 항상 혼란에 준비되어 있기 때문에 프로젝트는 순조롭게 진행되었습니다. 유럽과 미국 전역에 분포한 팀원들은 민첩한 스탠드업, 재생 및 기술 상태 통화를 정기적으로 진행하며 첫 번째 AAP 최소 기능 제품(MVP)을 성공적으로 개발했습니다.
항공 표준에 따르면 비행 중인 항공기는 주변 항공기와 항상 5해리 간격을 유지해야 합니다. LFV와 IBM Garage 팀은 AAP를 구축하면서 6해리를 유지해야 하는 완충 장치를 포함했습니다. 비행기가 이보다 더 가까워지는 경우를 '분리 손실'이라고 하며, 시간이 지나면 충돌로 이어질 수 있습니다. AAP는 특정 영공 분야를 감독하면서 2단계로 운영됩니다. 먼저 격자 기반 3D 공간 탐색 기법을 통해 항공기 위치를 실시간으로 지속적으로 추적하고 예측합니다. 앱이 비행기가 분리 손실을 겪을 것이라고 판단하면 비행기의 방향, 속도 또는 고도를 약간 변경하는 가능한 시나리오 약 800개를 1초 만에 실행할 수 있습니다. AP는 시나리오의 궤적이 3D 바둑판처럼 전체 구역의 영공에 어떤 영향을 미치는지 살펴본 다음, 향후 충돌을 피할 수 있는 안전한 조치를 식별합니다.
둘째, 이 솔루션은 규칙 기반 접근 방식을 사용하여 1단계에서 식별된 작업에 순위를 매겨 최상의 옵션을 조종사에 보냅니다.조종사는 지시를 실행하거나, 실행이 불가능하다고 판단하는 경우 이를 알릴 수 있습니다. 예를 들어 항공기의 고도를 1,000피트 높이라는 지시를 조종사에게 전달했지만, 조종사가 실행 불가능하다고 판단하는 경우, 앱은 동쪽으로 5도 항로를 조정하라는 등의 대체 지시를 제공합니다. AAP는 또한 항공기가 언제 원래의 비행 계획을 안전하게 재개할 수 있을지를 추적합니다.
믿기 어렵지만 코로나19 대유행은 프로젝트의 중요한 측면에 긍정적인 영향을 미쳤습니다. 스웨덴의 민간 및 군용 항공 교통을 모두 통제하는 LFV의 데이터는 매우 안전하게 관리되며 외부에서 액세스할 수 없습니다. 봉쇄 기간 중 통합 팀은 AAP 솔루션의 AI 모델을 구축하기 위해 필요한 데이터에 현장에서 액세스할 수 없었습니다. AI 개발을 재고할 수밖에 없었던 이 팀은 네덜란드 국립항공우주연구소(NLR)의 항공 교통 관제 연구 시뮬레이터(NARSIM)와의 통합을 기반으로 AI 모델을 구축하기로 했습니다.
데이터 과학자들은 IBM Streams 분석 플랫폼에서 맞춤형 알고리즘을 사용하여 결정론적 AI 모델을 구축한 다음, NARSIM 시뮬레이터와 IBM Cloud에서 실행되는 IBM Streams를 연결했습니다. 그런 다음 결정된 공역의 트래픽을 시뮬레이션하고 그 결과를 바탕으로 알고리즘을 계속 개선하고 AI 모델을 반복했습니다. IBM Db2 데이터베이스는 IBM Streams 애플리케이션을 위한 데이터를 저장하고, IBM Cloudant 데이터베이스는 항공 교통 관제사 및 조종사를 위한 AAP 솔루션의 지침을 저장합니다.
LFV와 IBM은 단 4개월 만에 첫 번째 AAP MVP를 공동 제작하여 휴즈에게 깊은 인상을 남겼습니다. “약 17주 만에 이 프로젝트가 완료되었다고 이야기하면 아무도 믿지 않습니다. 일반적인 개발 기간은 2년~5년 정도이니까요.”
완성된 작업의 깊이, 너비 및 속도는 LFV 및 IBM 팀원들의 헌신과 IBM Garage 접근 방식의 효과를 보여주는 증거입니다.휴즈는 "IBM Garage는 프로젝트를 설정 및 실행하고, IBM이 이미 제공하고 있는 기술 세트에 직접적이고 효율적으로 액세스할 수 있는 선택이었습니다."라고 말했습니다. 그는 특히 음 단계로 넘어가기 전에 애플리케이션의 가장 위험한 구성 요소를 구축, 테스트 및 검증할 수 있는 방법론의 기능을 무척 마음에 들어 했습니다.
안전은 항상 항공 산업의 최우선 과제입니다. 따라서 자율 항공 교통 관제와 같은 혁신적인 개념이 개발되는 것을 시뮬레이터에서 보는 것은 흥미롭지만, 현실 세계에서 구현하는 데는 시간이 걸리며 점진적으로 발전할 것입니다. 앞으로 AAP는 기상 조건과 비행 금지 구역을 고려하고 비결정적 AI 및 머신 러닝 기능을 통합할 예정입니다. LFV는 또한 스웨덴 영공에서 유럽의 다른 지역으로 확장할 계획이며, 유럽 실무 그룹들도 참여할 수 있기를 바라고 있습니다. AAP는 정상 처리량의 약 200%에서 성공적인 시뮬레이션을 계속 실행하고 있습니다.
이 솔루션은 항공 교통 관제사의 부담을 일부 완화하고 공역 전반의 효율성을 개선하기 위해 순조롭게 진행되고 있습니다. 지금부터 수십 년 후에는 자동화된 항공 교통 관리가 표준이 될 수 있습니다. 항공 교통 관제가 한 때 얼마나 스트레스를 많이 받는 일이었는지, 또 한 명의 엔지니어가 끝없는 호기심으로 업계에 어떤 변화를 불러왔는지 알면 놀라지 않을 수 없습니다.
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스웨덴 노르쾨핑에 본사를 둔 LFV(ibm.com 외부 링크)는 스웨덴의 민간 및 군용 항공기에 항공 교통 관제 및 관련 서비스를 제공합니다. LFV 항공 교통 관제사는 정상 상황(코로나19 이전)에 스웨덴 영공 내에서 매일 약 2,000대의 항공기를 관리합니다. LFV는 1,100명의 직원을 고용하고 있으며 연간 매출액은 SEK 31억입니다.
법률
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2022년 4월 미국에서 제작
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