정의를 내린 수많은 대화들 중에서 상업용 무인항공기 박람회라스베이거스에서 보낸 3일간의 일정 중 목요일 기조연설은 업계의 고질적인 과제, 즉 왜 그렇게 많은 드론 프로그램이 끝없는 시범 단계에 머물러 대규모 운영으로 도약하지 못하는지에 대한 해답을 제시하여 특히 눈에 띄었습니다.
그 "장벽을 허물고, 하늘을 건설하다9월 4일에 열린 세션에는 사이버호크(Cyberhawk)의 CEO인 크리스 플레밍, 사이버호크의 항공 부문 관리자인 스콧 래쉬밋, 듀켓 컨설팅(Duquette Consulting)의 설립자이자 전 FAA(연방항공국) 관계자인 미셸 듀켓, 그리고 FlytBase 의 설립자 겸 CEO인 니틴 굽타가 참석했습니다. 이들의 논의는 자율 운항에 대한 조직의 접근 방식을 바꿀 수 있는 해답과 프레임워크를 제공했습니다.
상용 무인항공기 엑스포의 그룹 이벤트 디렉터인 리 코크힐이 앞서 발표한 보도자료에서 언급했듯이: "이번 기조연설은 단순한 협업에 관한 것이 아닙니다. 불필요한 소음을 제거하고 상업용 드론 운영을 위한 더욱 스마트한 미래를 제시하는 데 관한 것입니다."
협업의 역설, 아무도 이야기하지 않는 것
크리스는 많은 참석자들이 공감할 수 있는 주제를 언급하며 세션을 시작했습니다. 규제가 개선되고 기술이 발전했음에도 불구하고, 대규모 드론 프로그램 구현은 필요 이상으로 복잡하게 느껴진다는 것입니다. 조직들은 규정 준수에 막대한 투자를 하고, 면제를 확보하고, 기술적 역량을 입증하지만, 어쩐지 일상적인 운영을 제대로 정착시키지 못하는 경우가 많다고 지적했습니다.
패널들은 이러한 현상이 협업을 운영에 필수적인 요소가 아닌 선택 사항으로 취급하는 데서 비롯된다고 지적했습니다.
미셸의 관점은 FAA 내부 경험을 바탕으로 한 것이라 특히 귀중했습니다. 그녀는 1990년대 항공 업계의 변화를 예로 들며, 항공사들이 정보 공유를 거부하던 태도에서 효율적인 운영의 필수 요소인 협력적 의사결정을 수용하는 방향으로 나아갔다고 지적했습니다. 또한 공공 안전 분야에서도 전술 인식 키트(Tactical Awareness Kit)와 같은 도구를 통해 기관 간 실시간 정보 공유를 통해 효과적인 협력을 이미 보여주고 있다고 언급했습니다.
제안 내용은 다음과 같습니다. 상업용 드론 운영업체는 완전히 새로운 접근 방식을 개발하는 대신, 이미 검증된 이러한 모델을 적용할 수 있습니다.
AI 통합을 위한 프레임워크
이번 세션에서 가장 많이 논의된 주제 중 하나는 니틴이 제시한 AI 도입 접근 방식이었는데, 이는 많은 조직들이 자율 시스템에 대해 갖고 있는 우려 사항들을 해소하는 데 도움이 되었습니다. 그는 다양한 유형의 AI 애플리케이션을 구분하는 두 가지 범주 프레임워크를 제시했습니다.
- 고위험 AI 이러한 기술에는 탐지 및 회피 시스템, 자율 항법, 비행 경로 최적화와 같은 직접적인 비행 제어가 포함됩니다. 여기서 오류가 발생하면 추락이나 영공 침범으로 이어질 수 있으므로 도입 속도가 느리고 규제 기관의 개입이 필수적입니다.
- 저위험 AI 드론이 생성하는 데이터 스트림 처리에 중점을 두며, 여기에는 이상 탐지, 이미지 분석, 예측 유지 보수 관련 정보 및 운영 최적화가 포함됩니다. 핵심적인 차이점은 이 범주의 오류는 사고로 이어지지 않으므로 AI 통합에 더 안전한 진입점이라는 것입니다.
이러한 차별점은 조직이 인간 분석가와 함께 섀도우 모드로 시스템을 운영함으로써 AI 도입을 즉시 시작할 수 있는 길을 열어줍니다. 이 접근 방식은 운영상의 신뢰를 구축하고 감사 추적 기록을 생성하는 동시에 안전 위험을 방지합니다.
AI 협업 개념을 기반으로
니틴이 AI를 협력 파트너로 강조하는 것은 업계 전반에 도움이 될 수 있는 더 폭넓은 발전 방향을 제시합니다. 그의 프레임워크는 잠재적인 성숙도 모델을 제시합니다. 규정 준수 → 협업 → 자율성.
현재 대부분의 조직은 승인 확보 및 규제 요건 충족과 같은 규정 준수에 집중하고 있습니다. 그러나 니틴이 제시하는 AI를 조용한 파트너로 여기는 접근 방식은 그 이상의 의미를 지닙니다. 즉, 이러한 협력 관계를 활용하여 궁극적인 자율 기능을 위한 필수 운영 루틴과 신뢰 네트워크를 구축하는 것입니다.
이러한 발전 과정은 스콧이 자신의 BVLOS 경험에서 설명한 내용과도 일맥상통합니다. 투명한 안전성 평가와 데이터 공유를 기반으로 한 FAA와의 협력적 파트너십이 순전히 규정 준수에만 치중한 접근 방식보다 더 효과적이라는 것이 입증되었기 때문입니다.
다양한 이해관계자 간의 협력
이번 논의에서는 오늘날 드론 생태계가 최종 사용자, 서비스 제공업체, 기술 제공업체, 규제 기관 및 AI 시스템이라는 다섯 가지 주체 간의 협력을 필요로 한다는 점이 강조되었습니다. 각 주체는 서로 다른 우선순위와 제약 조건을 가지고 있지만, 성공적인 운영을 위해서는 이 다섯 주체 모두의 조율이 필수적입니다.
이처럼 다양한 이해관계자가 얽혀 있는 현실은 개별적인 접근 방식이 실패하는 이유를 설명해 줍니다. 기술 제공업체는 운영상의 제약을 이해하지 못한 채 솔루션을 개발하고, 통신 사업자는 최종 사용자의 요구를 고려하지 않고 인증 획득에만 매달리며, 규제 기관은 업계의 의견을 반영하지 않고 프레임워크를 개발합니다. 이 모든 것이 프로그램이 시범 단계에 머무르게 하는 파편화 현상을 초래합니다.
세 가지 핵심 사항
상용 UAV 엑스포의 "드론 실전 활용: 현재와 미래" 컨퍼런스 프로그램의 일환으로 진행된 이번 세션은 업계의 사고방식에 있어 중요한 전환점을 보여주었습니다. 바로 AI를 미래의 위협으로만 보던 시각에서 즉각적인 협업 도구로 이해하는 시각으로 변화한 것입니다. 기조연설에서는 효과적인 파트너십을 구축하고 프로젝트 결과를 조율하고자 하는 업계 관계자들을 위해 구체적인 다음 단계를 제시했습니다.
- 위험 부담이 적은 AI 통합을 지금 바로 시작하세요. 데이터 처리 자동화는 자율 비행 승인을 기다리지 않고도 운영 경험과 규제 준수에 대한 확신을 쌓을 수 있는 안전한 진입점을 제공합니다.
- 검증된 협업 모델을 도입하십시오. 이러한 프레임워크는 이론적인 것이 아니라 공공 안전 및 특수 산업 분야에서 실제로 적용되고 있습니다. 상업 운영자는 새로운 접근 방식을 개발하는 대신 이러한 모델을 활용할 수 있습니다.
- 지금 바로 운영 루틴을 구축하세요. 규모에 관계없이 체계적이고 문서화된 운영은 시간이 지남에 따라 누적되는 경쟁력을 구축합니다.
이러한 협업 및 AI 프레임워크가 더 널리 채택될지는 초기 도입자들이 실질적인 가치를 얼마나 성공적으로 입증하느냐에 달려 있습니다. 하지만 규모 확장에 어려움을 겪고 있는 업계에 있어, 목요일 기조연설은 규정 준수 중심의 접근 방식을 넘어 보다 협력적이고 AI 기반의 운영 모델로 나아가기 위한 구체적인 전략을 제시했습니다.