캐세이퍼시픽과 구글, AI로 항공운 회피 시험 확대

비행기 뒤에 길게 남는 흰 선인 항공운(contrail)은 단순한 시각적 흔적이 아니다. 일부는 곧 사라지지만, 특정한 고도와 습도 조건에서 오래 지속된 뒤 권운처럼 퍼지며 열을 가둘 수 있다. 캐세이퍼시픽과 구글은 바로 이 ‘지속성 항공운’을 피할 수 있는지 시험하고 있다.

핵심은 대규모 우회가 아니라 필요한 순간에 순항고도를 조금 높이거나 낮추는 것이다. 현재 운항 중인 항공기와 연료 체계에서도 적용 가능하다는 점이 장점이다. 다만 이는 항공 연료 연소에서 나오는 이산화탄소(CO2)를 없애는 대책은 아니며, 항공의 비CO2 온난화 영향을 줄이기 위한 보완책이다. 48

AI는 항공운이 생길 하늘을 어떻게 찾나

구글의 항공운 예측 도구는 대규모 기상 데이터, 비행 데이터, 위성 이미지와 컴퓨터 비전을 결합한다. 이를 통해 향후 48시간 동안 항공운이 생길 가능성이 높은 구역과 그 잠재적 온난화 영향을 예측한다. 17

예측에는 서로 다른 두 모델이 쓰인다.

• 머신러닝 모델은 항공운이 형성될 가능성이 높은 구역을 찾아낸다.
• 물리 기반의 CoCiP(Contrail Cirrus Prediction) 모델은 해당 항공운이 낼 온난화 효과를 추정한다. 19

이 정보는 운항 계획에 반영될 수 있다. 비행 경로에 지속성 항공운이 생기기 쉬운 얇고 습한 대기층이 예상되면, 운항통제 담당자와 조종사는 안전, 항공교통관제, 연료 조건을 모두 충족하는 범위에서 그 층의 위나 아래로 비행하는 방안을 검토한다. 1721

모든 항공운을 없앨 수 있다는 뜻은 아니다. 실제 과제는 기후 영향이 특히 큰 항공운을 골라 피하면서, 추가 연료 소모나 운항 차질을 과도하게 키우지 않는 데 있다.

몇백 피트의 고도 차이가 중요한 이유

항공운은 모두 오래 남지 않는다. 문제는 지속된 항공운이 넓게 퍼져 권운과 비슷한 구름층이 되고 열을 가둘 수 있다는 점이다. 이런 조건은 수직적으로 매우 좁은 대기층에 나타날 수 있어, 때로는 비교적 작은 고도 조정만으로도 회피가 가능하다. 421

따라서 이 방식은 전체 비행경로를 크게 바꾸는 우회와 다르다. 예측이 가치 있는 회피 기회를 포착했을 때만 제한적으로 고도를 조정하는 것이 시험의 목적이다.

상업 비행을 대상으로 한 독립 연구도 이 운영 방식의 기본 전제를 뒷받침한다. 항공운 회피를 시도한 집단에서는 관측 가능한 항공운이 4개였고, 비교 집단의 11개보다 63.6% 적었다. 1

캐세이퍼시픽 초기 시험: 80회 이상, 약 40% 감소 추정

캐세이퍼시픽은 2025년 말 구글과 운항 시험을 시작했다. 구글에 따르면 초기 단계는 80회 이상의 비행을 포함했으며, 항공운 회피 경로를 따른 비행에서 항공운의 추정 온난화 영향이 약 40% 줄었다. 캐세이퍼시픽은 이 프로젝트에서 구글의 첫 아시아 상업 항공사 파트너다. 8

이 수치는 신중하게 볼 필요가 있다. 이는 파트너사들이 초기 시험에서 산출한 추정치이지, 전 항공기단에 적용 가능한 기후 효과가 독립적으로 반복 검증됐다는 의미는 아니다. 다음 단계의 가치는 더 다양한 기상·노선·운항 조건에서 예측과 운영 절차를 검증하는 데 있다. 48

초기 결과에서 홍콩–싱가포르 노선은 관측된 감축 효과에 크게 기여한 구간으로 지목됐다. 6 양사는 이 기술을 초장거리 운항에도 적용해 보고 있다. 긴 비행 구간에서는 변화하는 기상과 더 엄격한 연료 계획 제약을 함께 고려해야 한다. 38

Contrails.org와 진행할 다음 단계

양사는 캐세이퍼시픽의 네트워크 전반으로 프로그램을 확대해 실제 운항 가능성을 평가하고, 항공운 연구에 데이터를 제공할 계획이다. 8

다음 단계에는 비영리단체 Contrails.org가 참여하며, 아시아 및 태평양 횡단 초장거리 노선이 대상이 될 전망이다. 특히 항공운 회피 안내를 받은 비행과 그렇지 않은 유사 비행을 엄격히 비교할 수 있도록 무작위 대조 시험을 포함할 예정이다. 520

이 절차가 중요한 이유는 기술이 일부 유리한 조건의 비행에서만 작동해서는 충분하지 않기 때문이다. 운항 현장에 쓰이려면 예측 정확도가 확보돼야 하고, 고도 변경이 안전하게 수용돼야 하며, 실제로 항공운을 피했는지 신뢰할 만한 검증도 가능해야 한다.

아시아·태평양에서의 검증이 갖는 의미

AI 기반 항공운 회피의 기존 운항 실증은 주로 미국과 북대서양에서 이뤄졌다. 구글은 앞서 아메리칸항공과 함께 AI 예측을 활용해 항공운이 생길 가능성이 높은 고도를 피하는 70회의 시험 비행을 진행한 바 있다. 27

캐세이퍼시픽의 시험은 이 접근법을 아시아·태평양의 초장거리 운항으로 넓힌다. 기상 패턴, 공역 제약, 노선 구조가 다른 환경에서 예측 및 비행계획 수립 방식이 안정적으로 작동하는지 확인하는 과정이다. 즉 단순한 도입보다, 더 넓은 네트워크에서 기술을 검증하는 의미가 크다. 820

SAF·신형 항공기를 대신하는 기술은 아니다

항공운 회피는 현재 기단으로 시험할 수 있다는 실용성이 있다. 새 항공기나 연료 공급망을 즉시 구축하기보다, 예측 정확도와 비행계획 연계, 운항 조율을 개선하는 방식이기 때문이다.

국제민간항공기구(ICAO)가 검토한 연구에 따르면, 기후 영향이 큰 항공운을 선택적으로 겨냥하면 모델링 시나리오에서 비교적 작은 연료 증가로 상당한 감축 효과를 낼 수 있다. 한 항공사 연구는 연료를 0.11% 더 쓰는 대가로 항공운 기후강제를 73% 줄인 것으로 제시했고, 또 다른 모델링 연구는 소수 비행편의 우회만으로도 매우 작은 총연료 증가와 함께 항공운 에너지 강제를 유의미하게 낮출 수 있다고 봤다. 215

그렇다고 지속가능항공유(SAF)와 고효율 신형 항공기의 중요성이 줄어드는 것은 아니다. 이들은 연료 연소에 따른 장기적 CO2 배출을 다루는 데 필요하다. SAF는 그을음 배출도 줄일 수 있다. Contrails.org는 SAF를 최대 50% 혼합한 상업 비행 연구에서 그을음 배출이 50~70% 줄었고, 항공운 속 얼음 입자의 크기와 농도도 감소했다고 설명한다. 12

그러나 그을음이 줄어든다고 정확한 항공운 예측이 불필요해지는 것은 아니다. 반대로 고도·경로 관리는 CO2 배출을 제거하지 못한다. 캐세이퍼시픽과 구글의 접근법은 항공운이라는 회피 가능한 비CO2 온난화 영향을 줄이는 수단으로, SAF 확대와 기단 교체를 보완하는 전략으로 보는 것이 적절하다.

결국 관건은 ‘일상 운항’에서의 확장성

초기 약 40% 결과는 고무적이지만, 아직 결론은 아니다. 대규모 적용 여부는 예보 품질, 위성 기반 검증, 고도 변경 승인, 연료 절충, 그리고 항공사와 항공교통관제의 일상 업무에 권고안을 얼마나 자연스럽게 통합할 수 있는지에 달려 있다. 817

이 조건들이 충족된다면 항공운 회피는 항공사가 현존 기단으로 비교적 적은 운항 교란만으로 기후 영향의 일부를 줄일 수 있는 방법이 될 수 있다. 동시에 더 깨끗한 연료와 항공기 전환이라는 장기 과제는 계속 추진돼야 한다.