비행기가 만드는 ‘열 포획 비행운’, AI로 피할 수 있을까

구글과 영국 정부가 항공기가 남기는 비행운을 인공지능으로 예측하고, 필요할 때만 비행 경로를 조금 바꾸는 실험에 들어간다. ‘오퍼레이션 블루 스카이스(Operation Blue Skies)’라는 이름의 이 사업은 500만 파운드 규모로 30개월 동안 진행된다.

시험 장소는 유럽과 북미를 잇는 북대서양 항공로의 동쪽 구간인 **샨윅 오셔닉 공역(Shanwick Oceanic airspace)**이다. 주최 측은 이를 전체 해양 공역 규모에서 진행되는 최초의 국가 지원 비행운 회피 시험이라고 설명한다.

핵심은 모든 항공기의 경로를 바꾸는 것이 아니다. 기상 조건과 AI 예측을 활용해 비행운이 장시간 남아 지구 온난화에 미치는 영향이 특히 클 것으로 예상되는 일부 항공편과 고도만 골라, 작은 폭의 고도 조정을 시도하는 방식이다.

비행운이 왜 기후를 데울까

비행운은 항공기 엔진에서 나온 따뜻하고 습한 배기가스가 상공의 매우 차가운 공기와 섞일 때 생기는 얼음 결정 구름이다. 대부분은 곧 사라지지만, 대기가 충분히 차갑고 습하면 비행운이 오래 유지되면서 넓게 퍼질 수 있다. 이렇게 만들어진 얼음 구름은 지구 대기 밖으로 빠져나가는 열의 양에 영향을 준다. 항공 분야에서 이 현상은 이산화탄소(CO₂) 이외의 기후 영향, 즉 ‘비(非)CO₂ 영향’의 중요한 요소로 꼽힌다.

영향의 크기는 대기 상태와 시간대에 따라 달라진다. 특히 저녁과 밤에는 비행운에서 발달한 얼음 구름이 지구에서 방출되는 적외선 열을 가둘 가능성이 있어, 모든 비행운을 똑같이 다루기보다 온난화 효과가 클 것으로 예상되는 경우만 겨냥하는 접근이 의미를 가질 수 있다.

AI 예측부터 고도 조정까지, 어떻게 진행되나

구글은 위성 관측 자료, 과거 항공편 및 비행운 데이터, 영국 기상청의 기상 예보를 결합해 빙결 과포화(ice-supersaturated) 영역을 예측할 계획이다. 이는 지속성 비행운이 형성될 가능성이 상대적으로 높은 상층 대기의 구역을 뜻한다.

예상되는 절차는 세 단계다.

1. 위험 예측: AI 모델이 항공기가 지속성 비행운을 만들 가능성이 큰 위치와 고도를 식별한다.
2. 운항 가능성 검토: 관제사가 해당 항공기에 작은 고도 변경을 지시하는 것이 안전하고 현실적인지 판단한다.
3. 결과 확인: 위성 영상과 비행 데이터를 예측과 비교해 지속성 비행운이 실제로 줄었는지, 고도 변경에 연료가 얼마나 더 들었는지 확인한다.

영국 항공교통 관제기관인 NATS는 선정된 항공기에 최대 약 2,000피트 수준의 상승 또는 하강을 지시할 예정이다. 대서양을 건너는 모든 항공기를 우회시키는 방식은 아니다. 실험은 겨울철에 진행되며, 예상되는 기후상 이득이 큰 저녁과 야간 운항에 초점을 맞춘다.

가장 중요한 질문은 ‘순수한 기후 이득’이다

고도를 바꾼다고 해서 자동으로 기후 해법이 되는 것은 아니다. 상승이나 하강에는 추가 연료가 필요할 수 있고, 그만큼 CO₂ 배출량이 늘어날 수 있다. 따라서 블루 스카이스의 진짜 시험 대상은 비행운을 피해서 줄이는 온난화 효과가 고도 변경으로 발생한 연료 손실과 추가 배출을 넘어서는지 여부다.

신뢰할 만한 결론을 내려면 단순히 예측이 그럴듯해 보이는 것만으로는 부족하다. 연구진은 다음을 확인해야 한다.

• 모델이 지속성 비행운을 얼마나 자주 정확히 예측했는가
• 실제 온난화 비행운을 얼마나 놓쳤고, 반대로 얼마나 잘못 예측했는가
• 고도 조정으로 추가 소비된 연료가 얼마나 되는가
• 위성 관측이 예측된 비행운과 회피된 비행운을 뒷받침하는가
• 비행운의 온난화와 CO₂ 배출을 비교할 때 어떤 기후 지표와 시간 범위를 사용했는가

따라서 이번 사업은 해당 기동이 이미 순수한 기후 이득을 낸다는 증명이 아니라, 그 가능성을 검증하는 실험이다. 비행운의 기후 영향을 산정하는 방식은 여전히 어렵고, 영국 정부가 진행한 항공 분야 비CO₂ 영향 검토도 이를 일관되게 측정하는 데 따르는 문제를 지적한다.

국가 공역 규모라는 점에서 이전 시험과 다르다

컨소시엄에는 구글 영국, 영국 교통부, NATS, 영국 기상청, Contrails.org, 임페리얼 칼리지 런던, 케임브리지대학교가 참여한다. 영국 정부의 지원은 항공우주기술연구소(ATI) 프로그램을 통해 제공된다.

이번 사업의 의미는 운용 규모에 있다. 그동안에는 항공사가 주도한 개별 비행 시연이나, 위성 영상에서 비행운을 찾아 특정 항공편과 연결하고 비행운 예보를 제공하는 도구 개발이 중심이었다. 구글의 이전 연구도 라벨이 지정된 위성 영상으로 학습한 컴퓨터 비전 모델을 활용해 비행운을 탐지하고 이를 항공기와 연결하는 방식이었다.

블루 스카이스는 여기서 한 단계 나아가, 혼잡한 해양 공역에서 관제사가 예측 정보를 실제 운항 판단에 활용할 수 있는지를 시험한다. 사업 주최 측에 따르면 샨윅 공역은 전 세계에서 추정되는 비행운 온난화의 약 5%를 차지한다.

결과는 어떻게 검증돼야 하나

사업 측은 방법론과 결과를 공개적으로 발표할 계획이라고 밝혔다. 모델의 예측만으로 결론을 내리거나 홍보성 추정치에 의존하지 않으려면, 연구 과정과 결과를 재현하고 외부에서 검토할 수 있어야 한다는 점에서 중요한 부분이다.

대학 연구진이 과학적 검토를 맡을 수 있지만, 운항 과정에서 발생한 비용과 효과에 대한 독립적인 검증도 필요하다. 최종 보고서에는 적어도 다음 내용이 포함되는 것이 바람직하다.

• 모델의 예측 정확도
• 실제 관측된 비행운 변화
• 항공편별 연료 사용 변화
• 온난화 효과를 계산한 기후 가정과 시간 범위
• 예측 시스템을 가동하는 데 필요한 에너지

이런 자료가 공개돼야 ‘AI가 비행운이 생길 조건을 예측할 수 있다’는 주장, ‘관제사가 안전하게 예측을 활용할 수 있다’는 주장, ‘개입 결과 전체 기후 영향을 줄였다’는 주장을 서로 구분해 평가할 수 있다.

성공한다면 항공업계에 어떤 변화가 생길까

시험에서 신뢰할 만한 순수 기후 이득이 확인된다면, 비행운 회피는 항공업계가 비CO₂ 기후 영향을 비교적 가까운 시일 안에 줄일 수 있는 방법이 될 수 있다. 새 연료나 항공기 전면 교체를 기다리지 않고 기존 항공기와 항공교통 시스템을 활용할 수 있기 때문이다.

다만 CO₂ 감축을 대신할 수는 없다. 항공기는 여전히 연료를 태우고, 모든 비행운을 피할 수 있는 것도 아니며, 특정 상황에서는 고도 변경 자체가 배출량을 늘릴 수 있다. 결국 성패는 온난화 효과가 큰 항공편과 대기 영역을 충분히 정확하게 골라내 전체적인 균형을 유리하게 만드는 데 달려 있다.

구글의 AI 전력 사용량도 따져봐야 한다

이번 사업은 AI를 운영하는 데 들어가는 에너지까지 포함해 계산해야 한다는 질문도 남긴다. 구글은 데이터센터 전력 수요가 2024년에 27% 증가했지만, 청정에너지 조달과 효율 개선에 힘입어 데이터센터 에너지 배출량은 12% 감소했다고 밝혔다.

그러나 이 수치만으로 블루 스카이스 시스템이 순수한 기후 이득을 낸다고 결론 내릴 수는 없다. 공정한 평가는 비행운 예측 시스템에 추가로 필요한 컴퓨팅 전력과 그에 따른 배출량을 실제 항공기 연료 사용 변화, 관측된 비행운 온난화 감소량과 비교해야 한다.

관련 수치가 공개되기 전까지 가장 정확한 평가는 신중해야 한다는 것이다. 오퍼레이션 블루 스카이스는 AI가 해양 공역 규모에서 비행운 회피를 실용화할 수 있는지 시험하는 중요한 프로젝트다. 하지만 그 기후상 성과는 아직 입증되지 않았다.