앞서 말씀드렸던 바와 같이, UAM은 도심에서 운영되는 새로운 항공 교통수단으로 기존 항공 교통 체계와 운용 환경이 다릅니다. 도심의 저고도에서 비행하다 보면 빌딩과 같은 장애물 때문에 통신이 끊기거나 GPS가 불안정해지고, 예상치 못한 비행체가 나타나는 상황이 발생할 수 있습니다. 따라서 실제 도심에서 UAM을 띄우기 전에 이러한 비정상 상황들을 어떻게 체계적으로 해결할지, 그리고 안전하게 운항할 수 있는 핵심 기술들을 개발하고 검증하는 과정이 필요합니다.

 

이에 정부(국토교통부)는 그랜드 챌린지 실증 사업을 추진해 실제 환경에서 통신 안정성, 비행 안전성, 교통 관리 체계 등을 단계적으로 검증하고, 이를 통해 상용화 이전에 기술적·제도적 기반을 확립하려는 목표를 가지고 있는데요. 여기서 KT는 UAM 운항을 가능하게 하는 핵심 인프라인 5G 항공망과 교통관리 기술을 검증함으로써 통합 교통관리 체계가 실시간 대응력과 안정성을 보여주고자 했습니다.

단, 이런 역할을 하려면 실증 사업자 자격이 필요합니다. 그런데 이 자격은 아무나 받을 수 있는 게 아니라 도심항공교통법에서 요구하는 장비와 인력 기준을 충족해야 하고, 그랜드챌린지 1단계 실증에서도 우수한 성과를 거둬야 합니다. KT는 이런 조건들을 모두 만족해 국내 첫 UAM 실증 사업자로 선정됐습니다! 특히, 도심항공교통법상 실증사업자 지위를 획득한 기관은 향후 실증 성과에 따라 UAM 사업자로 우선 지정될 수 있는데요. 이는 KT가 새로운 산업을 준비하는 입장에서 사업적으로 큰 의미가 있는 진전이라고 할 수 있습니다.

KT 국내 첫 UAM 실증사업자 지위 획득 보도사진

실증 준비, 쉽지 않았습니다.

하지만 모든 것이 순조롭게 진행되진 않았습니다.

실증을 준비하는 과정에서 예상치 못한 어려움이 한두 가지가 아니었거든요. 이제 그 이야기를 더 자세히 들려드리겠습니다.

저희가 실증을 준비하는 과정에서 마주한 첫 번째이자 가장 근본적인 난관은 UAM 생태계의 복잡성이었습니다. 비행체 하나를 띄우기 위해서는 기체를 공급하는 기체 제조사, 기체를 조종하는 조종사 및 운항사, 기체가 이착륙할 수 있는 장소를 관리하는 버티포트 운영자, 그리고 저희 같은 기체를 통제하는 교통 관리까지 많은 이해관계자들이 관여해야 했습니다. 특히나 이번 실증지역이 김포공항의 이착륙하는 항공기들이 지나다니는 근처이기 때문에 실시간으로 김포공항 관제탑과 긴밀한 협조까지 필요했습니다.

문제는 이 모든 주체가 '같은 정보'를 '거의 같은 시점에' 알아야 한다는 점이었습니다. 예를 들어, 갑작스러운 기상 악화나 예기치 못한 비행체가 나타났을 때 이 정보를 가장 먼저 파악한 이해관계자가 조종사(혹은 운항사)에게 공유를 하지 않거나 늦게 전달한다면 사고로 이어질 수도 있기 때문입니다. 비행체가 날고 있는 위치, 현재 날씨, 비행계획 등 UAM 비행 정보의 생산자와 소비자가 제각각인데 이걸 누락과 착오 없이 이해관계자에게 적시에 처리하고 공급해야 했습니다.

이를 해결하기 위해, UTK(UAM Team Korea)에서 협의한 데이터 공유 표준 모델인 K-UAM SWIM 규격을 준수하여, 데이터의 생산자와 소비자를 분리하고 단일 접속점을 제공하는 방식으로 접근했습니다. 이를 통해 정보공유시스템이 시스템 간 연결하는 메인 허브로써 복잡한 인터페이스 연동을 줄이고, 동일한 데이터에 대해 불필요한 중복 발행을 방지하여 효율적인 연동 체계를 구축하였습니다. 또한, 이해관계자들이 데이터를 일관성 있게 해석할 수 있도록 하기 위해 FIXM, AXIM, WXXM등의 SWIM의 항공 정보 교환 모델(Information Exchange Model)을 기준으로 삼아 연동 규격을 정의했습니다. 모든 데이터에 명확한 출처와 생성 시각 등의 스키마를 담아 정보의 신뢰성과 상호 운용성을 향상시키고자 했습니다.

• SWIM(System Wide Information Management) : 항공 정보(비행, 기상, 감시, 공역 등)를 표준화된 방식으로 실시간 교환하게 하는 항공 데이터 공유 인프라
• FIXM(Flight Information Exchange Model) : 전 세계적으로 상호 운용 가능한 비행 정보(비행계획, 운항상태 등) 교환을 위한 글로벌 표준
• AIXM(Aeronautical Information Exchange Model) : 항공 정보(활주로, 항행안전시설, 절차 등) 교환을 위한 표준
• WXXM (Weather Information Exchange Model) : 기상 데이터 교환을 위한 표준

SWIM 규격의 데이터를 수신하여 활용하는 시스템 측에서 필요로 하는 데이터 항목의 값이 없는 경우에는 데이터의 공급자, 수급자, 그리고 공급자와 수급자 사이의 정보공유시스템, 3자가 함께 협의하여 방안을 마련했습니다. 각 시스템의 구성은 모두 상이하므로, 일부는 데이터를 수급하는 시스템에서 개별적으로 값을 채워서 활용하거나, 그 외는 정보공유시스템이 값을 채워서 수급자가 바로 활용할 수 있도록 제공하였습니다.

이번 실증은 5개사 시스템 간 연동을 중심으로 진행되었지만, 향후 UAM 산업이 활성화되면 다양한 시스템과의 연동이 필수적이며 상호운용성을 확보해야 합니다. 이를 위해 이번 실증에서는 국내에서 정의한 K-UAM SWIM 규격을 활용했습니다.

이번 실증에서 활용한 K-UAM SWIM 규격은 기본 데이터 필드와 확장형 필드로 구성되어 있으며, 확장형 필드를 통해 각 시스템에서 필요한 데이터 항목을 적용할 수 있습니다. 하지만 확장형 필드는 정의 방식이 다양해 여러 시스템의 의견을 취합해 내용을 정립하는 과정이 어려웠습니다. 또한, 확장형 필드에 추가된 항목 중 일부는 기본 규격으로 포함할 필요성이 있는 것으로 확인되었습니다.

이번 실증에서 정리한 데이터 필드와 규격, 그리고 식별된 개선 사항을 SWIM 규격 표준화 작업에 적극 반영하는 등 UAM 상호운용성 확보를 적극 추진할 계획입니다.

하지만 이렇게 SWIM 표준 모델을 기반으로 상호 운용성을 확보하는 아키텍처를 구축했음에도 불구하고 실제 통합 연동시험 단계에서는 또 다른 현실적인 난관에 부딪혔습니다. 센서로부터 수집되는 실시간 비행체 위치 정보, 기상 정보 같은 핵심 데이터가 정보 공유 시스템을 거쳐 각 이해관계자의 시스템으로 유통되는 과정에서, 일부 정보가 누락되거나 지연되는 현상이 간헐적으로 발생한 것입니다. 

복잡한 시스템 연동 환경에서는 데이터가 어느 구간에서 유실되는지 혹은 왜 지연되는지 그 원인을 즉각적으로 파악하기 어렵습니다. 특히, 이번 실증에서는 비행체에 탑재된 센서 장비의 문제인지 아니면 비행체와 지상 간의 네트워크 품질 문제인지를 구분하기가 어려웠습니다.

매번 실증 비행이 종료되고 센서 데이터 수집 단말을 점검하느라 고생했던 백산님

이를 해결하기 위해, 비행체에서 정보공유시스템으로 데이터가 전달되는 구간에서 데이터 흐름을 실시간으로 추적·감시할 수 있는 전용 모니터링 모듈을 개발했습니다. 해당 모듈을 활용해서 비행체로부터 전달되는 데이터가 잘 수집되고 있는지(수집 상태), 데이터량이 정상적으로 유지되고 있는지 등을 실시간으로 확인할 수 있습니다. 해당 정보는 알림과 그래프 형태로 관리자에게 제공되어, 관리자가 다음과 같이 판단을 내릴 수 있도록 했습니다.

• 수집 상태 알림이 “신호 없음”으로 표시될 경우 → 센서 자체의 이상 여부를 점검

• 수집 상태 알림이 “정상”이지만 데이터 량이 갑자기 증가하거나 감소하는 경우 → 네트워크 품질 문제를 점검

센서에 이상이 있다고 확인되면, 지상에서 원격으로 문제가 있는 주 센서의 데이터 수집 흐름을 차단하고, 예비 센서로 즉시 전환할 수 있는 기능도 마련했습니다. 이 기능 덕분에, 센서를 직접 제어하지 않더라도 데이터 수집 경로를 유연하게 조정하여 끊김 없이 감시를 수행할 수 있었습니다.

• 복잡한 연동 환경에서 데이터 이상 상황을 신속히 판단할 수 있는 전용 모니터링 체계의 필요성 확인

이기종 센서와 다양한 시스템이 함께 동작하는 환경에서는 데이터 누락·지연과 같은 이상 상황의 발생 빈도가 높고, 이를 즉시 판단하기 어려웠습니다. 전용 모니터링 체계를 구축하여 데이터 흐름을 실시간으로 추적·감시하고, 이상 발생 시 원인을 빠르게 파악할 수 있도록 지원하는 기능의 중요성을 인식했습니다.

• 센서 기반의 감시 환경에서 데이터 연속성을 확보할 수 있는 백업 체계의 필요성 확인

단일 센서로 운영하는 경우, 해당 센서 이상 시 감시 업무에 공백이 생길 위험이 존재함을 알게 됐고, 이번 실증에서 주 센서 이상 시 백업용 센서 데이터로 전환하는 기능으로 감시 업무의 연속성을 확보할 수 있음을 확인했습니다.

교통관리의 핵심은 비행체의 항적을 정밀하게 감시하는 것입니다. 저희가 실증 과정에서 직면한 또 다른 어려움은 바로 실증에서 활용한 다양한 감시 체계 별로 상이한 기준이었습니다. 저희는 총 11개의 감시 체계*를 융합해 실시간 비행체의 항적 감시를 수행했습니다. 

이렇게 다양한 감시 체계를 사용한 이유는 기존 항공 업계에서 사용된 적이 없는 5G 항공망을 이용한 감시 체계의 기술 검증뿐만 아니라, 기존 항공 표준 감시 체계와 항공우주연구원의 감시 체계까지 더해 안정성을 최대로 확보하는 것이 저희의 목표였기 때문입니다. 하지만 이 때문에 각 감시 체계에서 측정한 정보의 기준점과 단위가 말 그대로 제각각이었습니다.

* 5G 항공망-RTK, 5G 항공망-KASS, 5G 상용망-RTK, 5G 상용망-KASS, 위성-RTK, ADS-B, MLAT, IMU, MMF ADS-B, MMF GNSS, MMF Radar

그중 대표적인 사례인 고도(altitude) 값의 경우, 항공 표준은 기압을 측정해 고도를 추정하는 기압고도와 피트(feet) 단위를 사용합니다. 기압고도는 또한 기준 표면과 기준 기압에 따라 QNH, QNE, QFE 등 다양한 종류를 혼재하여 사용하고 있습니다. 하지만, GPS의 경우 타원체로부터의 높이를 미터(meter)로, RTK 시스템은 지오이드(geoid) 모델을 미터로 표기하는 것을 기본으로 합니다. 이처럼 같은 고도라 할지라도 기준과 추정 방식이 모두 다르기 때문에 전부 다른 값을 가지게 되었습니다. 단순히 단위 변환만 잘 해서 해결되는 문제가 아니었습니다.

• GPS, KASS: 지구를 매끄러운 타원체(Ellipsoid)로 가정하고, 그 표면으로부터의 높이인 타원체고
• RTK: 지오이드 모델을 기반으로 한 정표고(Orthometric height)
• ADS-B, MLAT: 기압을 측정해 고도를 추정하는 기압고도(Barometric altitude)를 사용하며, 기준 표면 및 기준 기압에 따라 QNH, QNE, QFE 등

따라서 저희는 비행체의 고도를 포함한 정보를 유통할 때, 300이라는 수치 값만 보내는 것이 아니라, 아래와 같이 데이터의 기준과 단위를 명시적으로 포함해서 데이터 연동 구조를 정의하였습니다. 덕분에 운항사, 버티포트 운영자 등 데이터를 수신하는 측에서 오해 없이 명확한 근거를 가지고 데이터를 사용할 수 있었습니다.

{“altitude”: 300, “unit”: “ft”, “standard”: “MSL”}​
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교통관리 실증을 수행하는 항공교통관제사 서건님

Lessons Learned

• 다양한 감시 체계 융합 시 기준 불일치가 미치는 심각한 운영 리스크

이번 GC 2단계를 진행함에 있어서도 여전히 일부 데이터의 기준이 불분명한 경우가 발생하였습니다. 우리가 정확히 측위 방식과 과정을 파악하는 감시 체계도 있지만, 그렇지 않은 경우도 있었습니다. 예를 들어, ADS-B의 경우 항공기가 스스로의 정보를 방송하는 체계인데, 여기서 송신되는 고도 값이 어떤 기준의 값인지 불분명한 경우가 있었습니다.

특히 건물이 많은 도심 환경에서 저고도를 비행하는 UAM의 특성상, 조금의 차이도 심각한 충돌 위험을 야기할 수 있습니다. 때문에 각 감시 체계의 기준을 분명하게 파악하고, 동일한 기준으로 정보를 전달하는 것이 매우 중요하다는 교훈을 얻게 되었습니다. KT의 정보공유시스템은 KT뿐만 아니라 다른 이해관계자들에게도 정보를 유통하기 때문에 명확한 기준과 단위를 포함하는 구조로 데이터를 관리함으로써, 각 수신 시스템들이 혼선 없이 데이터를 활용할 수 있도록 관리가 필요했습니다.

• UAM 데이터 표준의 필요성

현재 UAM 생태계는 국제·국내 표준이 아직 명확히 정립되지 않아 다양한 기준이 혼재된 상황입니다. 이번 GC 2단계를 통해 위치, 고도, 속도 등 안전과 직결되는 핵심 데이터는 측정 기준과 단위 정보를 포함해 반드시 표준화되어야 함을 확인했습니다.

향후 ICAO(국제민간항공기구), 국토교통부, FAA(미국 연방 항공국), EASA(유럽 항공안전청) 등 국제·국내 항공 당국에서 표준을 제정하는 과정에서 KT는 적극적으로 참여하고, 표준화 논의를 선도할 것입니다. 이를 통해 KT의 교통관리 체계가 글로벌 표준에 부합하고, 안전성과 상호운용성을 확보할 수 있도록 최선을 다하겠습니다.

이번 국내 첫 UAM 도심 실증은 단순한 기술 검증을 넘어 복잡한 이해관계자 간 협업과 데이터 공유 체계의 중요성을 다시 한번 확인하는 계기였습니다. SWIM 기반의 표준화된 정보 공유 아키텍처, 실시간 데이터 모니터링 모듈, 그리고 다양한 감시 체계의 데이터 관리 방식은 향후 UAM 상용화를 위한 필수 요소임을 입증했습니다.

하지만 이번 실증에서 드러난 데이터 유실·지연 문제, 표준 부재로 인한 혼재된 기준 등은 앞으로 해결해야 할 과제입니다. 이러한 경험을 토대로 저희는 교통관리와 정보 공유 시스템의 고도화와 국제·국내 규제 대응 준비를 지속적으로 강화할 계획입니다.

UAM은 단순히 ‘하늘을 나는 택시’가 아니라 교통·통신·항공이 융합된 새로운 생태계입니다. 이번 실증에서 얻은 교훈을 기반으로, 이번에 확보한 기술적 인사이트와 운영 데이터를 바탕으로 원 팀 컨소시엄과 함께 머지않아 시민 누구나 일상적으로 이용하는 도심 항공 서비스를 제공할 수 있게 노력하겠습니다.

이번 실증 프로젝트는 기술혁신부문과 네트워크부문의 여러 부서에서 긴밀하게 협조해 준 덕분에 성공적으로 수행할 수 있었습니다. 참여해 주신 모든 분들께 진심으로 감사의 말씀을 전합니다.

• UAM 네트워크 지원: 박상우님, 김남규님, 박기원님
• 현장 네트워크 지원: 강석진님, 채정희님, 김풍원님
• 네트워크 기술컨설팅: 이현배님
• 무선엑세스망구축: 김준형님
• UAM 사업 및 기술 개발: 서호석님, 박준호님, 여태운님, 노종래님, 정원철님, 양태길님, 김정은님, 오서건님, 온백산님, 박병탁님, 강준구님, 채문현님, 이수빈님