해다마 연초가 되면 CES 행사 소식이 쏟아집니다. 올 행사의 핵심 주제는 인공 지능이죠. 관련해 CES 2020 기조 연설에 소개된 델타 항공의 인공 지능 활용 예를 정리해보았습니다.
인공 지능으로 예측 기반 정비를 해보니 ~ 비행기 결항 시간이 말도 못 하게 줄었다!
델타 항공의 경우 인공 지능을 바탕으로 예측 기반 정비를 합니다. 항공기는 매우 철저한 절차로 정비를 합니다. 숙련된 항공 정비사가 정밀한 도구를 이용해 정비를 하는 것과 인공 지능으로 예측 기반 유지 보수를 하는 것 간의 차이는 무엇일까요? 간단히 말해 사람이 정비를 하는 것은 기계나 부품에 이상이 있을 때, 이를 파악해 유지 보수를 하는 것입니다. 사후 수리의 개념이라 보면 됩니다. 반면에 인공 지능으로 정비를 하면 각종 부품이나 장치에 이상이 생기기 전에 교체나 수리를 항공정비사에게 추천합니다. 네, 후전 유지 보수라 보면 됩니다. 델타 항공의 경우 인공 지능 기술을 이용해 예측 기반 정비를 한 덕에 2010년 5,600 시간 이상이던 항공기 결항 시간이 2018년 55시간으로 줄었다고 합니다. 엄청난 변화가 아닐까요?
딥 데이터와 인공 지능을 활용해 고객 서비스 강화
델타 항공은 데이터를 활용해 고객 편의와 경험을 개선하고 있습니다. 승객의 눈으로 보면 참 바람직한 혁신을 이어가고 있는 것 같네요. 델타 항공 이용객은 Fly Delta라는 앱을 통해 탑승 시간, 기상 정보, 좌석 선택 등의 편의를 누릴 수 있습니다. 이것은 눈에 보이는 편의입니다. 눈에 보이지 않는 것이 하나 더 있습니다. 델타 항공은 딥 데이터(Deep Data)를 바탕으로 인공 지능을 적용해 날씨 패턴을 예측합니다. 하늘을 나는 델타 항공기는 각각의 경로에 대한 날씨 패턴 예측 정보를 실시간으로 받습니다. 이에 따라 승무원은 난기류 발생 등을 사전에 인지하고, 적절한 고객 안내를 할 수 있습니다. 참고로 딥 데이터란 빅 데이터와는 조금 구분되는 개념입니다. 딥 데이터는 그저 양이 많은 데이터를 뜻하지 않습니다. 유용하고, 실행 가능한 그런 깊이 있는 알짜 데이터를 딥 데이터라고 부른다고 보면 됩니다. 이외에도 시범 사업이긴 하지만 애틀랜타 공학에서 안면 인식 기술을 적용한 보안 검색대를 마련하기도 했습니다. 네, 영화에서 보는 그런 것입니다. 보안 검색대를 통과할 때 사람의 얼굴을 기계가 자동으로 인식합니다. 이 역시 인공 지능 기술이 뒤에 깔린 서비스로 늘 길게 줄이 늘어선 보안 검색대의 혼잡함을 한방에 해결하는 기술의 힘을 보여 줍니다. 델타 항공이 펼쳐가는 딥 데이터와 인공 지능 기반 서비스 혁신이 어디까지 날아갈지 궁금하네요. 어서 빨리 다른 항공사도 이런 고객 경험을 제공했으면 좋겠습니다.