서론

자동차 중심의 대중교통 시스템은 대기오염과 교통정체 등 광범위한 사회적 비용을 야기하고 있다. Inrix Scorecard(2020)에 따르면 2019년 기준 미국인은 교통 정체로 인해 연평균 99시간을 도로에서 허비하고 있으며, 이로 인한 직간접 비용은 연간 880억 달러(약 100조 원)로 추산된다. 주요 도시로의 인구 밀집이 가속화되면서 이러한 추세는 더욱 심화될 것으로 판단된다. 지상 또는 지하로 교통 인프라를 확장하는 데는 막대한 사회적 비용이 소요되므로, 2차원 적인 교통 체계를 3차원으로 확장하는 신개념 교통망 구축에 대한 논의의 필요성이 커지고 있다.

90년대 중반부터 미국 NASA를 중심으로 개인형 자율항공기(personal aerial vehicle, PAV)에 대한 연구가 진행되었다. 2010년대 들어서는 도시 내 공중 모빌리티로서 도심항공교통(urban air mobility, UAM)에 대한 연구가 활발히 진행되었다. UAM은 PAV를 활용하여 도시 내 주요 지점, 공항, 철도, 빌딩 옥상 등을 연결하는 개념의 공중 모빌리티이다. UAM은 기존 인프라를 이용하므로 추가적인 투자 소요가 작다는 장점이 있다. 2016년 10월 우버(Uber) Elevate 프로젝트가 발표되면서 에어버스, 보잉과 같은 전통적 항공기 제조업체부터 아우디, 현대차 같은 자동차 제조업체와 볼로콥터(독), Ehang(중) 등 스타트업까지 기체 개발에 뛰어든 상태이다(Volocopter, 2019). 국내에서도 2021년 3월 국토교통부(MOLIT) 주관으로 「한국형 도심항공교통(K-UAM) 기술 로드맵」이 발표되었으며 40여 개 주요 업체 및 기관이 참여하는 UAM Team Korea가 발족되었다.

UAM 서비스 중 공항과 시내(downtown)를 오가는 셔틀 노선이 가장 빠르게 상용화가 진행될 분야로 예측되고 있다. NASA에서도 운영 안정성 확보와 시장규모 관점에서 공항 셔틀 노선을 초기 시장(early market)으로 선정하였다(NASA, 2018). 다만 UAM 셔틀 서비스가 충분한 경제성을 확보하기 위해서는 기존에 다른 교통수단을 이용하는 여객을 UAM 이용객으로 전환시킬 수 있는 적정 수준의 요금 제공이 수반되어야 할 것으로 보인다. 하지만 UAM이 개발 초기 단계인만큼 이와 관련된 선행연구가 충분히 축적되기는 어려웠다.

이에 본 연구는 공항 셔틀노선에서 기존 교통수단 이용객을 UAM 이용객으로 전환시킬 수 있는 요금 추정을 목적으로 한다. 본 연구는 인천공항의 접근 교통 분담률 데이터를 활용하였으며 접근 교통수단은 자차, 버스, 공항철도, 택시의 네 가지로 구분하였다. 그중 택시가 가장 이동시간이 짧고 요금이 높은 만큼 택시를 UAM 서비스의 우선적인 대체수단으로 판단하였다. 따라서 본 연구에서는 택시 이용객을 UAM 이용객으로 전환시킬 수 있는 요금 수준을 제시하고자 한다. 또한 정부기관 및 타 기업의 UAM 서비스 요금에 추정 결과를 비교함으로써 본 연구에서 제시하는 요금 수준이 실현 가능한 것인지 판단해 보고자 한다. 이와 함께 UAM 셔틀 서비스가 정착되기 위해 경제성을 확대할 수 있는 운영 콘셉트에 대한 제안도 살펴본다.

UAM 기술동향 및 시장현황

1. UAM 기술 동향

Uber Elevate에서 안전성과 경제성 확보를 위한 요구 제원(spec)을 공개한 이후 다수의 업체가 기체 제작에 착수하였다(Hwang, 2018). 기체 개발이 진행되면서 비행장 확보, 토지 및 건물에 대한 임차 면적 효율 관점에서 수직이착륙(vertical take-off and landing, VTOL) 방식이 기술표준으로 자리 잡고 있다. 또한 소음 문제 등을 감안하여 전기분산추진방식(distributed electric propulsion)도 표준이 될 것으로 전망된다(Vertiflite, 2017; Fu et al., 2019). 기체의 상용화 시점 역시 가까워지고 있다. 예를 들어 볼로콥터 사에서 최초로 2019년 10월 유인비행에 성공한 바 있다¹⁾.

운영 인프라에 대해서는 Vertiport와 Vertistop으로 이원화된 콘셉트가 구축되고 있다(Uber Elevate, 2019). Vertiport에서는 이착륙과 충전, 정비가 모두 가능한 반면 Vertistop에서는 도심 곳곳에 위치하는 대신 이착륙 기능만을 제공한다는 차이점이 있다. 한편 공항 Vertiport는 높은 처리 용량과 복합적인 시설을 갖춘 Vertihub²⁾로서의 기능을 갖출 필요가 있다.

2. UAM 시장규모

Figure 1은 UAM 시장규모 예측 결과를 나타내고 있다. 포르쉐 컨설팅그룹(Porsche Consulting Group, 2018)에 따르면 UAM 시장은 2025년 10억 USD 규모에서 2035년도에는 210억 USD 규모로 성장할 것으로 전망된다. 지역적으로는 아태지역이 45%의 시장 점유율로 최대 시장이 될 것으로 예측된다. 모건 스탠리(Morgan Stanley, 2018)는 3가지 시나리오를 설정하였는데, 기본 시나리오를 기준으로 2040년 UAM 시장 규모는 1조5천억 USD에 달할 것으로 전망하였다. 이는 전 세계 GDP의 약 1% 수준에 해당한다.

Figure 1.

UAM market size forecast

Figure 2는 UAM 시장 구조(market composition)에 대한 전망을 나타내고 있다. UAM 시장이 충분한 성숙기에 접어들 때까지는 공항 셔틀 서비스가 초기 시장에서 주요한 역할을 할 것으로 예측되고 있다(Roland Berger, 2018).

Figure 2.

UAM market composition (Roland Berger, 2018)

3. 공항 셔틀 서비스 추진동향

현재 UAM 서비스 도입이 가장 빠르게 추진되고 되는 분야가 공항 셔틀 노선이다. 싱가포르 창이공항은 2024년부터 셔틀 서비스 상용화를 추진 중이다. 또한 탄소배출권 등 환경보전 논의가 활성화된 유럽 공항을 중심으로 Table 1과 같이 UAM 공항 셔틀 서비스 도입이 적극적으로 추진되고 있다.

국내의 경우 Figure 3과 같이 김포공항-인천공항, 서울 도심-김포공항-인천공항까지 직선거리가 모두 UAM 공항 셔틀 서비스 개시에 적합하다고 판단되는 50Km 내외로 추정된다. KTX를 이용하는 지방 여객이 이용할 수 있는 광명역 도심공항터미널도 인천공항에서 40Km 이내에 위치하고 있다. 또한 한강과 아라뱃길을 기체의 주요 이동경로로 활용한다면 안정성 확보도 용이할 것으로 판단된다.

Figure 3.

Distance between airport shuttle service points in Korea

UAM 셔틀 서비스 이용객 확보를 위한 요금 추정

UAM 셔틀 서비스가 안정적으로 정착되기 위해서는 기존 교통수단 이용객을 UAM 이용객으로 전환시킬 수 있는 요금 체계 수립이 수반되어야 한다. 이동시간(traveling time) 절감 측면에서 UAM 서비스는 타 교통수단에 비해 분명한 비교우위를 가지고 있지만, 요금 수준이 너무 높으면 충분한 수요확보가 어려울 수 있기 때문이다. 본 연구에서는 다항로짓모델(multinomial logit model, MNL)과 인천공항의 접근 교통 데이터를 활용하여 기존 교통수단 이용객을 UAM 이용객으로 전환시키기 위한 요금 수준을 추정한다.

1. 요금 추정 모형

1) 추정 모형 설계를 위한 이론적 Framework

MNL 모형은 여러 제품이 존재할 때 소비자의 선택 동인을 추정하기 위한 이산선택모형(discrete choice model)에서 출발한다(McFadden, 1973). 이산선택모형은 소비자의 교통수단 선택에 관한 논의로 확대되었으며 다수의 선행연구를 통해 MNL 모델로 발전하였다(Windle and Dresner, 1995; Pels et al., 2003; Berry and Jia, 2010). MNL 모델에 따르면 이용객이 특정 교통수단 k를 선택할 확률은 Equation 1과 같이 나타낼 수 있다.

여기서, Pr(k) : 교통수단 k가 선택될 확률

U_k : 교통수단 k의 효용

U_i : 교통수단 _i의 효용

n : 교통수단의 개수

이용객 j가 교통수단 k를 선택하기 위해서는 Equation 2와 같이 교통수단 k를 이용할 때의 효용이 다른 교통수단을 이용할 때의 효용보다 커야 한다. 여기서 r은 이용객 j가 교통수단을 이용하려는 교통 구간을 나타낸다. i는 k 이외의 교통수단을 의미한다. 따라서 U_rkj는 r구간에서 교통수단 k를 이용객 j가 느끼는 효용의 크기를, U_rij는 r구간에서 다른 교통 서비스를 이용할 때 이용객 j가 느끼는 효용의 크기를 나타낸다.

Equation 2를 모든 이용객의 경우로 확장하면 r구간에서 교통수단 k가 선택될 확률은 Equation 3과 같이 나타낼 수 있다. 이는 r구간에서 교통수단 k의 시장 점유율(market share) MS_rk를 의미한다.

한편 r구간에서 교통수단 k가 선택된 확률은 MNL 모델에 따라 Equation 4와 같이도 나타낼 수 있다. V_ri는 r구간에서 k를 제외한 다른 교통수단의 평균적인 효용 수준(the mean average of all the alternative modes)을 의미한다.

r구간에서 교통수단 k를 이용할 때의 효용은 Equation 5와 같이 수단 k를 이용할 때의 소요시간(Time_rk)과 소요비용(Cost_rk)의 함수로 정의할 수 있다. 여기서 D_rk 상수항 이외에 설정한 더미 변수를 의미한다.

Equation 4의 양 변에 로그를 취하고 Equation 5를 적용하면 Equation 6과 같은 세미로그 선형회귀모형을 도출할 수 있다. 한편 교통 구간 레벨의 더미 변수(route-level specific dummy)를 모형에 도입하여 V¯rt를 통제(control) 할 수 있다(Berry, 1994).

2) 요금 추정을 위한 분석 데이터

본 연구는 2019년 4월 29일부터 6월 1일까지³⁾ 인천공항 제1터미널에 도착하기 위한 접근 교통 데이터를 활용하여 수행되었다. 본 연구의 분석 데이터에는 날짜와 이용객의 탑승 교통수단 비중이 포함되어 있으므로, 일자별 교통수단 분담률을 산출할 수 있었다. 분석 데이터의 교통수단은 크게 장거리 버스, 단거리 버스, 공항철도, 자차, 택시의 다섯 가지로 구성되어 있는데 UAM 공항 셔틀 서비스는 공항과 다운타운을 연결하는 모델이라는 점에서 분석 데이터에서 장거리 버스는 제외하였다⁴⁾. 장거리 버스를 제외하고 재계산한 인천공항까지의 교통수단별 분담률 데이터의 요약 통계량은 Table 2와 같다.

2019년 말 기준 단거리 버스 노선은 82개이다. 공항철도는 서울역에서 출발하여 12개의 역을 경유한 후 인천공항 제1터미널에 도착하게 된다. 서울역에서 승용차나 택시를 이용할 경우 이동거리는 59km이다. 이용객의 출발지에 따라 인천공항 도착에 소요되는 시간과 비용은 상이하지만 이용객의 출발지를 개별적으로 파악하는 것은 곤란할 것으로 보이며 본 연구 데이터가 제공하는 분석 범위를 넘어선다. 그 대신 본 연구에서는 서울역에서 인천공항 노선을 기준으로 교통수단별 소요 시간과 소요 비용을 적용하기로 가정한다⁵⁾. 서울역에서 인천공항 노선을 기준으로 한 교통수단별 소요 시간과 요금은 Table 3과 같다.

소요시간은 2021년 5월 25일부터 5월 31일까지 내비게이션 애플리케이션으로 측정한 값들의 평균치를 적용하였다. 공항철도의 경우 다른 교통수단에 비해 역(station)의 수가 적으므로 다른 교통수단과 달리 추가적인 교통편 이용을 수반하는 것으로 가정하는 것이 합리적이다. 따라서 소요시간 산정 시 1회 환승하는 경우를 포함하였다⁶⁾. 자차를 이용할 경우 주차에 소요되는 시간과 주차장에서 인천공항 터미널까지의 이동시간을 소요 시간에 가산하였다⁷⁾. 소요 요금 역시 각 교통수단의 특성을 고려하여 합리적으로 산정하였다. 단거리 버스는 서울역에서 인천공항까지 편도 버스 요금을 적용하였다. 공항철도는 소요시간과 마찬가지로 1회 환승하는 경우의 교통요금을 가산하였다. 자차의 경우 유류비 외에도 톨게이트비, 주차비⁸⁾를 포함하여 산정하였다. 택시의 경우 2021년 5월 25일부터 5월 31일까지 내비게이션 애플리케이션으로 측정한 요금의 평균치를 적용하였다. 원화 표시금액은 모두 데이터 분석 기간 중의 평균 환율인 1,183.3원/USD을 적용하여 USD로 환산하였다.

3) 요금 추정을 위한 분석모형 설계

Equation 6을 활용하여 Equation 7과 같이 요금 추정을 위한 세미로그 선형회귀모형을 설계하였다.

MS_k는 서울역-인천공항 구간에서 교통수단 k의 일자별 분담률을 나타낸다. Time_k와 Cost_k는 동일한 노선에서 k 교통수단의 소요 시간과 소요 요금을 나타낸다. 한편 교통수단의 선택에는 비가시적인 교통수단의 특성(unobserved product characteristics)도 영향을 미친다(Choi et al., 2019). 교통수단 이용 시 여객이 느끼는 쾌적성, 친절도 등 서비스 수준이 대표적인 예이다(Gutiérrez, 2019). 이에 본 연구에서는 교통수단을 이용할 때 이용객이 느끼는 편안함 정도를 나타내는 더미 변수인 Comfort_k를 분석 모형에 포함하였다. 선행연구(Nicolaidis, 1975)에 기반하여 개인 공간이 많이 확보될수록 편안함이 커진다고 가정하였으며 자차에 3, 택시에 2, 버스에 1, 공항철도에 0의 값을 부여하였다. 한편 본 연구의 MS_k는 일자별 분담률을 나타내고 있으므로 날짜와 요일을 통제하기 위한 더미 변수(Day와 Date)도 분석 모형에 포함하였다.

2. 이용객 확보를 위한 요금 추정결과

Table 4는 Equation 7의 세미로그 선형회귀모형에 대한 분석 결과를 나타내고 있다. Time_k와 Cost_k의 계수 값은 각각 -0.0827과 -0.0722를 나타내었으며 유의수준 1%에서 통계적으로 유의하였다. 이는 인천공항까지 접근 교통수단을 이용하는데 시간과 비용이 더 많이 소요될수록 해당 교통수단의 점유율은 감소하고 있음을 의미한다. 반면 Comfort_k의 계수 값은 0.7102를 나타내었으며 마찬가지로 유의수준 1%에서 통계적으로 유의하였다. 이는 이용객이 편안함을 느끼는 정도가 높을수록 해당 교통수단의 점유율이 높아진다는 것을 의미한다. Table 4에 따르면 서울역에서 인천공항까지 이동에 소요되는 시간이 1분 감소할 경우 교통수단 점유율은 0.0827 증가하게 된다. 따라서 어떤 교통수단이 이동 소요시간을 절감시킨 다면 다른 교통수단 이용객을 해당 교통수단 이용객으로 전환시킬 수 있다. 반면 이동소요 비용이 1 USD 증가하면 교통수단 점유율은 0.0722 감소한다. 이는 소요 비용 증가가 이용객 이탈을 야기할 수 있다는 의미로 해석된다.

UAM 서비스는 다른 교통수단과 비교할 때 이동 소요시간을 단축시키는 대신 요금은 높을 가능성이 크다. 이는 교통수단 분담률 측면에서는 반대로 작용하게 된다. 소요시간을 줄이는 것은 이용객을 확보하여 분담률을 늘리는 효과를 야기하지만, 높은 요금은 이용객을 줄여 분담률을 감소시킨다. 따라서 다른 교통수단 이용객을 UAM 서비스 이용객으로 전환시키기 위해서는 소요시간 절감에 따른 양(+)의 전환효과를 모두 상쇄시키지 않는 적정 수준의 요금 책정이 필요하다.

UAM 서비스 이용객 확보를 위한 요금 추정을 위해 본 연구에서는 택시를 이용객 전환이 가능한 대상 수단으로 선정하였다. 택시는 공항 접근 교통수단 중 요금이 가장 높은 대신 소요시간이 가장 짧다는 점에서 UAM 서비스의 대체적 성격이 크다고 판단했기 때문이다. 본 연구에서는 택시와 UAM 서비스의 소요시간(Time_k)과 소요비용(Cost_k)의 차이를 활용하여 택시 이용객을 UAM 이용객으로 전환시키기 위한 요금 수준을 추정한다⁹⁾. 소요시간(Time_k)과 소요비용(Cost_k)의 차이가 전환수준에 미치는 영향은 Table 4의 결과 값을 활용한다. 예를 들어 UAM 서비스가 택시에 비해 이동시간을 30분을 절감할 경우 전환수준은 2.481로 측정된다. 따라서 UAM과 택시의 요금 차이로 인한 전환 감소 효과가 2.481보다 작다면 택시에서 UAM으로 이용객 전환이 발생하게 된다. 이와 같은 접근을 통해 택시에서 UAM 서비스로 이용객 전환이 가능한 최대 요금 차이를 산출할 수 있다. Table 5는 택시 요금과 비교할 때 UAM 이용객 전환이 가능한 최대 요금 차이를 나타낸다.

Table 5에 따르면 UAM 서비스가 택시에 비해 소요시간을 40분 단축할 경우 택시 이용객을 UAM 이용객으로 전환시킬 수 있는 최대 요금 인상폭은 45.817 USD이다. 즉 요금 인상폭이 45.817 USD를 초과하면 소요시간 단축으로 인한 양(+)의 전환효과는 0이 된다는 의미이다.

3. 이용객 확보를 위한 요금 실현 가능성 분석

Table 3에 따르면 현재 서울역에서 인천공항 제1터미널까지 평균적인 택시 요금은 62 USD이며 소요시간은 55분이다. UAM 공항 셔틀 서비스가 소요시간을 30-40분 단축할 수 있다면¹⁰⁾ 이용객 확보가 가능한 최대 요금 수준은 기존의 택시 요금에 34-46 USD를 가산한 96-108 USD 수준이다. 본 연구에서는 국내외 기관의 UAM 이용요금 예측 결과를 활용하여 이와 같은 요금의 실현 가능성을 판단해 보고자 한다. Figure 4는 Uber와 Booz Allen Hamilton의 UAM 요금 추정치를 나타내고 있다. Figure 4(a)에 따르면 UAM은 초기 시장(initial market)에서 마일 당 2.97 USD 수준의 요금 책정이 가능할 것으로 예측된다(Uber Elevate, 2016). 이를 서울역-인천공항 구간(36.6마일)에 적용하면 109 USD의 요금 수준이 산출된다. 반면 Booz Allen Hamilton(2018)은 Figure 4(b)와 같이 2-seat를 기준으로 할 때 Uber X의 2배 수준의 수준의 요금을 제시하고 있다. 이를 서울역-인천공항 구간(36.6마일)에 적용하면 171 USD¹¹⁾의 요금 수준이 산출된다. 하지만 4-seat 기준으로는 111 USD 수준의 요금 책정이 가능할 것으로 예측된다.

Figure 4.

UAM passenger price per mile estimation

한편 Table 6은 MOLIT(2021)가 추정한 UAM 요금 수준을 나타내고 있다. 기체의 공급, 운영비용 외에도 인프라 구축 및 운영비용을 포함하고 있으며, 노선이 늘어나고 운용 기체수가 확대되면서 2030년부터 흑자 실현이 가능할 것으로 전망하고 있다. 또한 조종사가 탑승하지 않는 성장기 및 성숙기에는 각각 2.68명 및 3.35명의 이용객 탑승시를 기준으로 103 USD에서 116 USD 사이의 요금 책정이 가능할 것으로 예측하고 있다.

Table 7은 본 연구에서 제시한 UAM 이용객 확보가 가능한 요금 수준과 국내외 기관에서 추정한 요금 수준의 비교 결과를 나타내고 있다. 국내외 기관의 추정 요금은 기술 개발이 당초 목표수준으로 이루어지고 노선이 늘어나고 운용 기체수가 확대되는 등 시장 여건이 성숙될 경우 본 연구에서 제시하는 요금 수준 역시 달성 가능한 수준이라는 점을 시사한다.

하지만 UAM 서비스가 안정적으로 정착되기 위해서는 추가적인 운임 상승 여력이 필요하다. 본 연구에서 제시한 요금 수준은 기존 교통수단 이용객을 UAM 이용객으로 전환시키기 위한 수준이지 경제성을 담보하는 수준이 아니기 때문이다. 앞서 UAM 이용객 확보를 위한 요금 수준을 추정하면서 택시와 비교할 때 UAM 이용자가 느끼는 편안함(Comfort_k)에는 변화가 없다고 가정하였다. 하지만 Table 4는 Comfort_k의 값이 증가하면 해당 교통수단의 분담률 역시 증가함을 보인 바 있다. 따라서 UAM 서비스가 고객에게 추가적인 가치를 제공할 수 있다면 이는 추가적인 운임 상승 여력으로 해석될 수 있을 것이다. 다음 장에서는 고객에게 추가적인 가치를 제공할 수 있는 UAM 공항 셔틀 서비스의 운영 콘셉트에 관한 제안을 살펴보기로 한다.

UAM 공항 셔틀 서비스 운영 콘셉트 제안

초기 공항 셔틀 서비스는 도심 환경에서와 같은 ODM(on-demand) 방식을 적용하기는 곤란할 것으로 보인다. 그 대신 공항 항공편 운항과 연계된 계획된 스케줄에 따른 서비스로서의 성격을 띠게 될 가능성이 높다(Min, 2020). 따라서 퍼스트나 비즈니스 클래스 등급의 항공편 이용승객에게 공항 CIQ(Custom-Immigration-Quarantine) 프로세스를 포함한 가장 신속한 이동 수단을 제공하는 프리미엄 서비스로 접근한다면 추가적인 운임 상승이 가능할 것으로 보인다. Figure 5는 공항 셔틀 운영 콘셉트에 대한 제안을 나타내고 있다. 이에 따르면 UAM 이용객은 항공편 랜딩 후 탑승교(passenger boarding bridge, PBB)를 통해 전용차량을 탑승하여 공항 Vertiport로 이동한다. 이때 이용객은 공항 Vertiport의 전용(dedicated) CIQ 채널¹²⁾에서 입국심사 등을 거치게 되므로 여객터미널을 이용하는 일반 여객에 비해 CIQ 소요시간을 절감할 수 있다. CIQ 수속을 마치면 UAM을 이용하여 주거지나 숙박지에 인접한 도심 Vertistop으로 이동한다. 반대로 출국 시에는 인근 Vertistop에서 UAM을 이용하여 공항 Vertiport로 이동하고 입국 시와 마찬가지로 전용 CIQ 채널에서 신속하고 편리한 보안검색 및 출국심사를 거쳐 공항 수속 시간을 절감하게 된다. 또한 CIQ 수속 후 전용차량을 이용하여 탑승 게이트로 이동한다.

Figure 5.

Operation concept for UAM airport shuttle service

이와 같은 프리미엄 서비스 관점 접근은 UAM 공항 셔틀 서비스의 초기 경제성 확보에 기여할 수 있다. UAM 이용객은 도심의 Vertistop에서 공항 Vertiport로 이동하고 전용 동선을 통해 CIQ 수속을 밟는 과정에서 공항 수속시간을 단축할 수 있다. 또한 공항 도착 후 항공권 발급, 수하물 체크인 등의 과정을 거쳐야 하는 일반 여객과 달리 UAM 이용객은 CIQ 통로로 직접 이동하므로 부대시간 절감 효과도 발생한다. 이와 같은 부대시간 절감 효과는 여객 입장에서는 업무처리나 상업시설 이용 등에 보다 많은 시간을 할애할 수 있게 하므로 UAM 서비스의 이용 가치를 증가시킨다. 이는 추가적인 운임 상승 여력으로 작용할 수 있을 것으로 보인다. 다만 이와 같은 프리미엄 서비스 운영을 위해서는 공항운영자와 항공사 간의 긴밀한 협력이 필수적이다. 특히 에어사이드 지역은 항공기 운항 안전과 밀접히 연결되어 있으므로 UAM 이용객 동선 설계에 공항 운영자의 지원이 필수적이다. 항공사의 경우 프레스티지 항공권 구매 승객에 대한 서비스 제공 관점, 공항 운영자의 경우 상업시설 구매력이 강한 프리미엄 승객의 유치 관점에서 상호 협력에 대한 이해관계가 있다고 판단된다(Choi, 2021). 또한 여객 수하물을 UAM 기체에 함께 탑재할 경우 경제성 저하가 불가피한 만큼, 수하물에 대한 처리 방안도 함께 검토될 필요가 있다. 최근 다수의 공항과 항공사로 확산되고 있는 수하물 인수(pick-up) 및 배송(delivery) 서비스가 그 대안이 될 수 있을 것으로 보인다¹³⁾.

결론

UAM은 개인형 자율항공기(PAV)를 이용하여 2차원 적인 교통 체계를 3차원으로 확장하는 새로운 개념의 모빌리티이다. 기술 개발 속도를 감안할 때 이르면 2030년부터 UAM 서비스 상용화가 가능할 것이라는 전망이 확산되고 있다. NASA를 비롯한 다수의 기관에서는 공항과 다운타운을 연결하는 공항 셔틀 노선을 유력한 초기 시장으로 제시하고 있다. UAM 서비스가 안정적으로 정착되기 위해서는 기존 교통수단 이용객을 UAM 이용객으로 전환시킬 수 있는 요금 체계 수립이 수반되어야 한다. 본 연구에서는 인천공항 접근 교통 데이터와 다항로짓모델(multinomial logit model, MNL)을 활용하여 UAM 이용객 확보를 위한 요금 수준을 추정하였다. 기존의 택시 이용객을 전환 대상으로 설정하였으며 이동 소요시간 단축 정도에 비례하여 택시 이용객을 UAM 이용객으로 전환시킬 수 있는 최대 요금 차이를 산출하였다. 이에 따르면 서울역에서 인천공항까지 UAM 서비스가 이용객을 확보할 수 있는 요금 수준은 96-108 USD로 추정된다. 또한 국내외 기관에서 추정한 요금 수준과 비교하여 이와 같은 요금이 실현 가능한 것인지 분석하였다. Uber Elevate(2016), Booz Allen Hamilton(2018) 및 MOLIT(2021)에서 추정한 UAM 요금 수준과 비교할 때 96-108 USD의 요금은 구현 가능한 수준이나 경제성 확보에 충분한 전환 수요를 확보할 수 있을지는 불확실한 것으로 보인다. 따라서 UAM 서비스가 이용객에게 추가적인 가치를 제공함으로써 운임 상승 여력을 갖도록 공항 셔틀 운영 콘셉트에 대한 제안도 검토하였다. 항공사와 공항운영자 간 협업을 바탕으로 UAM 이용객을 위한 별도의 동선을 설계하여 CIQ(Custom-Immigration-Quarantine) 소요시간을 단축하는 프리미엄 서비스로 접근한다면 추가적인 운임 상승이 가능할 것으로 보인다. 특히 퍼스트나 비즈니스 클래스 여객에게 가장 신속한 공항 접근수단을 제공한다는 관점이 적용되어야 할 것으로 판단된다. 다만 프리미엄 서비스 운영을 위해서는 공항운영자와 항공사 간의 긴밀한 협력이 필수적이다. 항공사의 경우 프레스티지 항공권 구매 승객에 대한 서비스 제공 관점, 공항 운영자의 경우 상업시설 구매력이 강한 프리미엄 승객의 유치 관점에서 상호 협력에 대한 이해관계가 있다고 판단된다.

한편 본 연구는 몇 가지 한계점을 노출하였다. 본 연구는 MNL 모형을 통해 택시에서 UAM으로의 전환 수요를 추정하고 있는 만큼 UAM 이용객도 기존 교통수단 여객과 유사한 행동 패턴을 나타내는 것을 전제로 하고 있다. 하지만 UAM은 안정성 등의 측면에서 큰 차이점이 있으므로 UAM 이용객이 기존 교통수단 이용객과는 상이한 행동 패턴을 나타낼 가능성이 있다. 또한 본 연구는 택시와 비교하여 UAM 이용객 확보가 가능한 수준의 요금 차이를 산출하고 있는데, 국토교통부를 포함한 국내외 기관의 추정 요금을 통해 이와 같은 요금 차이가 실현 가능한 것인지 검토하고 있다. 하지만 각 기관의 요금 추정치에 대한 정밀한 검증을 수행하지 못했다. 한편 UAM 공항 셔틀 서비스의 안정적 정착을 위해서는 운영 프로세스에 대한 활성화 된 논의가 필요하다. 예를 들어 공항 Vertiport에는 공항 AODB¹⁴⁾와 같은 정보시스템과 A-CDM¹⁵⁾과 같은 운영 정보 공유 및 최적화 시스템과의 연결 방안에 대한 설계가 포함되어야 한다. 기존 관제시스템과 연동한 UAM 교통관리시스템인 UTM(UAM traffic management) 구축도 필수적이다. 비허가 비행체는 안티드론 시스템을 통해, 인가 비행체인 경우 UTM을 통해 항공 안전에 대한 위해를 관리할 수 있기 때문이다. 특히 UTM은 라우팅(routing)을 통해 UAM 서비스의 이동시간 절감 효과를 극대화할 수 있다. 예를 들어 UTM을 기반으로 UAM 운행경로 설정이 이루어져야 본 연구에서 제시한 시간 절감효과가 달성 가능할 것으로 판단되다. 또한 UAM 탑승 전 보안검색 절차를 어떻게 수립하느냐에 따라 UAM 서비스의 소요 시간도 달라질 수 있다. UAM 이용객에게 PBB 측문을 이용한 전용 서비스를 제공할 경우 버스 게이트에 적용되는 공항 사용료가 추가로 발생할 여지도 있다. 이처럼 운영 프로세스를 어떻게 수립하느냐가 UAM 요금수준과 이용 편익에 유의한 영향을 미칠 수 있으므로 추후 연구를 통해 이에 대한 정밀한 검토가 필요하다. 또한 탑승 가능인원과 적재 가능화물 무게 등 UAM 기체 개발 방향에 따라 UAM 서비스 이용객의 전환 대상은 보다 확대될 여지가 있다. 따라서 기체 개발과 연계한 운영 프로세스 수립도 추가 연구가 필요한 영역으로 판단된다.

하지만 현재까지 UAM 서비스가 개시되지 않은 상황에서 본 연구가 갖는 의미는 상당하다. 공항 셔틀 서비스가 유력한 초기 시장으로 제시되고 있지만 적정한 요금 수준이나 운영 콘셉트에 대한 논의는 거의 이루어지지 않은 상황이다. 또한 UAM 공항 셔틀 서비스가 주로 육상 교통수단에 의존하던 접근 교통과 기존의 항공 교통 체계의 교차점에 위치한 만큼 두 교통 체계 사이의 조화 방안에 대한 논의도 필요하다. 본 연구가 UAM 공항 셔틀 서비스 상용화까지 다양한 논의의 출발점 역할을 할 수 있기를 기대한다.