델파이 기법을 활용한 전기동력 수직 이착륙 항공기(eVTOL) 단독 조종사 자원관리(SRM) 역량 도출

승무원 자원관리(CRM)는 항공기 사고의 대다수를 차지하는 인적 오류의 원인이 의사소통, 의사결정, 지휘 통솔 실패에 있다는 연구 결과에 따라 시작되었다. 조종사의 실수를 줄이고 조종실 내 인적 자원을 더 잘 활용하도록 훈련하는 과정에 승무원 자원관리라는 명칭이 적용되었다. 미항공우주국(NASA)은 1979년 조종실에서의 자원관리에 관한 워크숍을 통해 훈련 과정을 설명하였으며 항공사들은 이를 계기로 새로운 훈련 프로그램을 개발하였다(Helmreich et al., 1999b; Park, 2020).

1세대 자원관리는 1981년 유나이티드 항공에서 시작되었으며 심리학자가 개발한 관리 그리드 형태의 훈련을 채택하였다. 부기장의 자기주장 부족이나 기장의 권위주의적인 개인행동의 결점을 바로잡는 데 중점을 두었다. 2세대 자원관리는 1986년 미항공우주국(NASA) 워크숍 이후 명칭이 조종실 자원관리에서 승무원 자원관리로 변경되었다. 팀 훈련, 브리핑 전략, 상황인식, 스트레스 관리와 같은 구체적인 항공 개념들이 포함되었다. 3세대 자원관리는 1990년대 초부터 승무원이 기능하는 항공 시스템의 특성을 반영하기 시작하였으며 조종실 자동화 장비 사용 문제를 다루었다. 자원관리 프로그램은 객실 승무원, 운항 관리사, 정비 인력 등으로 확장되었다. 4세대 자원관리는 1990년대 미연방항공청의 고급 자격 프로그램 도입과 함께 항공사는 자원관리 개념을 기술 훈련에 통합해야 했다. 5세대 자원관리는 가장 중요한 정당성을 오류 관리로 정의하였으며 인적 오류가 어디에나 있고 피할 수 없다는 전제조건을 가지고 있다(Helmreich et al., 1999b; Park, 2020).

Helmreich는 Fig. 1과 같이 5세대 자원관리에서 강조하고 있는 오류의 3대 유형을 도식화하여 설명하였다. 이 그림에서는 오류를 피하고(avoid) 포착하며(trap) 결과를 완화하는(mitigate) 3중 방어선을 강조하고 있다(Helmreich et al., 1999b; Park, 2020).

Fig. 1. Three types of error (Helmreich et al., 1999b)

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6세대 승무원 자원관리(CRM)는 위협 및 오류관리(threat and error management, TEM) 개념으로 발전하였다. 이 개념은 오류의 불가피성을 전제하며 위협과 오류의 관리에 중점을 두는 방식이다(Helmreich et al., 1999a; Park, 2020).

승무원 자원관리(CRM)는 승무원 환경에서 운항하는 조종사들에게 초점을 두고 있지만 그 많은 개념은 단독 조종사 운항에도 적용되며 단독 조종사 자원관리(SRM)의 발전으로 이어졌다.

단독 조종사 자원관리(SRM)는 비행의 성공적인 결과를 보장하기 위해 단독 조종사가 비행 전 및 비행 중 이용할 수 있는 모든 자원(항공기 탑재 자원과 외부 출처의 자원)을 모두 관리하는 기술이자 과학으로 정의된다. 즉 조종사가 정보를 수집하고 이를 분석하며 결정을 내리는 방법을 배우도록 돕는 데 초점을 둔다. 비행은 기내 승무원이 아니라 한 명의 조종사에 의해 통제되지만 자동조종장치와 항공교통관제(ATC)와 같은 이용 가능한 자원을 활용함으로써 승무원 자원관리(CRM)의 원칙을 재현할 수 있다(Park, 2020; FAA, 2023b).

미연방항공청(FAA)과 유럽항공안전청(EASA)은 단독 조종사 자원관리(SRM)의 개념은 동일하지만 세부 구성요소에서는 일부 차이가 있다. 따라서 각 항공당국에서 제시하는 단독 조종사 자원관리(SRM) 구성요소를 각각 검토하였으며 공통된 점과 상이한 점을 식별하였다.

Table 1 및 Table 2는 미연방항공청(FAA)과 유럽항공안전청(EASA)에서 제시하는 단독 조종사 자원관리(SRM) 구성요소를 정리한 표다. 각각의 항공당국은 단독 조종사 자원관리(SRM)의 개념에 관해서는 뜻을 같이하고 있으나 고려되는 구성요소는 일부 상이한 모습을 보인다.

본 연구에서는 전기동력 수직 이착륙 항공기(eVTOL) 조종사의 안전 역량에 영향을 미칠 수 있는 특정 기관의 구성요소를 임의로 제외한다면 연구 모델의 타당성을 저해하며 안전에 관한 핵심 변인을 간과할 가능성이 크다고 보았다. 따라서 미연방항공청(FAA)과 유럽항공안전청(EASA)이 각각 제시하는 모든 단독 조종사 자원관리(SRM) 구성요소를 누락 없이 통합·재구성하여 조작적 정의(Table 3)로 설정하였다.

Uber Elevate에서 발간한 백서에 따르면 매일 전 세계에서 수백만 시간이 도로 위에서 낭비되고 있다. 지난해 샌프란시스코 시민은 평균 230시간을 출퇴근에 소비했으며 이는 매일 50만 시간의 생산성이 사라지는 것과 같다. 또한 로스앤젤레스와 시드니 시민들은 출퇴근에 연간 7주의 근무일을 쓰고 있으며 그 중 2주는 교통 정체 속에서 아무것도 못 한 채 허비된다. 이는 가족과 함께하는 시간, 경제 성장을 위한 업무 시간의 감소, 더 많은 연료비 지출 등을 의미하며 스트레스 수준도 뚜렷이 높아진다(Uber Elevate, 2016). 도심항공교통(UAM)은 이러한 문제를 해결하기 위한 대안으로 제시되었다.

K-UAM 운용개념서 1.5에서는 도심항공교통(UAM)을 도심 내 활용이 가능하고 배출가스가 없는 전기동력 수직이착륙기(eVTOL) 등을 이용하여 승객 또는 화물 운송을 수행하고 타 교통수단과의 연계 운용을 고려하는 항공체계 기반 모빌리티로 설명하고 있다(UAM Team Korea, 2025).

국내의 도심항공교통(UAM) 추진 단계는 초기, 성장기, 성숙기로 구분하고 있다(UAM Team Korea, 2025). 본 연구에서는 초기단계를 연구범위로 다루며 초기 K-UAM 주요지표는 Table 4와 같다.

미연방항공청(FAA) 도심항공교통(UAM) 운용개념에서는 운용 템포(operational tempo)을 기준으로 발전 단계를 구분하고 있으며 Table 5와 같이 초기에는 K-UAM 운용개념과 같이 조종사가 직접 탑승하는 운항 체계를 전제로 하고 있다(FAA, 2023c).

미항공우주국(NASA)은 도심항공교통 성숙도(UAM maturity level, UML)를 기반으로 하여 6단계로 나누어 설명하고 있다(NASA, 2021). 본 연구에서 설정한 연구범위는 Table 6의 도심항공교통 성숙도(UML) 기준으로 검토하였을 때 2단계 수준으로 볼 수 있다.

K-UAM 운용개념서 1.5에서 정의하는 미래항공모빌리티(advanced air mobility, AAM)는 차세대 항공을 포괄하는 개념으로 설명하고 있다. 또한 도심항공교통(UAM)은 미래항공 모빌리티(AAM)의 일환으로 간주하되 미래항공 모빌리티(AAM)에 대한 명료한 법·제도적 정의는 아직 내려지지 않았다고 설명하고 있다(UAM Team Korea, 2025).

미연방항공청(FAA)에서 정의하는 미래항공 모빌리티(AAM)는 첨단 기술을 적용한 항공기, 전기 항공기 또는 전기동력 수직 이착륙 항공기(eVTOL)를 이용하여 미국 내 두 지점 간에 사람과 재산을 항공으로 이동시키는 교통체계이며 관제공역과 비관제공역 모두에서 운항되는 것을 포함한다고 설명하고 있다(FAA, 2023d).

전기동력 수직 이착륙 항공기(eVTOL)는 수직 이착륙(VTOL) 능력을 보유한 전기동력 항공기로 설명할 수 있으며 수직 이착륙(VTOL)의 능력은 대도시권 통근 운항을 가능하게 할 수 있다(FAA, 2023c).

Uber Elevate의 백서에서는 도심에서 활용되는 수직 이착륙 항공기(VTOL)의 상용화를 위해 해결해야 할 주요 과제로 안전성, 소음, 배출가스, 성능을 제시하고 있으며 이를 극복하기 위한 핵심 기술로 분산전기추진(DEP)을 언급하였다(Uber Elevate, 2016). 이외에도 주목할 개념은 간소화된 운용(SVO)이다. 이 개념은 전기동력 수직 이착륙 항공기(eVTOL) 운항에서 조종사의 부담을 단순히 제거하는 것이 아니라 조종사가 수행하던 기능 중 일부를 자동화 시스템이 담당할 수 있도록 인간과 자동화 간 기능 배분을 명확히 하는 개념이다(GAMA, 2019). 일반항공 제작사 협회(GAMA)는 개발 중인 다수의 상용 전기동력 수직이착륙 항공기(eVTOL)가 비행 영역 보호와 천이구간 안정성 확보를 위해 일정 형태의 간소화된 운용(SVO)을 구현하고 있다고 설명하고 있다(GAMA, 2019).

규제 측면에서 검토하였을 때 미연방항공청(FAA)은 전기동력 수직 이착륙 항공기(eVTOL)관련 powered-lift 조종사 자격·훈련 및 운용 요건을 제시하였다(FAA, 2024). 이와 별개로 국내에서는 조종사 자격에 따른 다양한 논의가 진행 중이며 법령 개정 논의가 진행 중이다.

본 연구에서는 서론에서 언급한 바와 같이 S4 항공기를 참조하여 자동화·중복성 특성과 조종사 판단 역량의 관련성을 검토하였다.

Joby Aviation의 S4 항공기는 완전 전기식의 첨단 통합 비행·추진 제어 시스템(integrated flight and propulsion control system, IFPCS)을 사용한다. 이 시스템은 통합 제어 법칙, 비행 제어 보강 및 비행 영역 보호 기능을 갖춘 플라이 바이 와이어(fly by wire) 비행제어를 통해 안전하고 쉬운 조종 특성과 낮은 조종사 업무 부하를 제공한다(Zahn et al., 2023).

Joby Aviation이 공개한 실패주입 시험 자료에 따르면 S4 항공기는 추진 장치, 틸트 작동기, 배터리 팩 고장 상황에서 중복성 기반 대응 능력을 보이는 것으로 설명된다.

Joby Aviation S4 항공기의 첫 번째 시험은 단일 추진장치 고장 상황에서의 제어 검증이다. Joby Aviation은 고장 주입 시험을 통해 비행 중 모터, 작동기 및 배터리를 의도적으로 비활성화하고 항공기에 적용된 다중 회복성 설계를 바탕으로 모든 경우에서 조종 절차 변경 없이 안전한 비행과 수직 착륙을 수행할 수 있었다고 설명하였다(Joby Aviation, 2025). 예를 들어 Fig. 2와 같이 4번 스테이션의 추진장치 고장 상황에서는 시스템이 대칭 위치에 있는 1번 스테이션의 추진장치를 정지시킨다. 이후 나머지 2, 3, 5, 6번 스테이션의 추진장치가 출력을 보완하는 방식으로 비대칭 추력 영향을 완화하는 것으로 설명된다. 이 방식은 고장 난 추진장치의 대칭 위치에 있는 추진장치를 함께 정지시켜 비대칭 추력에 따른 제어 부담을 완화할 수 있다.

Fig. 2. One engine inoperative (Joby Aviation, 2025)

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Joby Aviation S4 항공기의 두 번째 시험은 단일 틸트 작동계통 고장 상황에서의 중복성 검증이다. Joby Aviation은 Fig. 3에서 보이는 바와 같이 각 틸트 스테이션에 이중화된 틸트 작동기가 적용되어 있으며 하나의 작동기 고장이 발생하더라도 나머지 작동기를 통해 틸트 기능을 유지할 수 있도록 설계하였다고 설명하였다. 이를 통해 단일 틸트 작동계통 고장 상황에서도 항공기가 안전한 비행과 수직 착륙을 유지할 수 있다고 설명하였다(Joby Aviation, 2025).

Fig. 3. Single channel tilt inoperative (Joby Aviation, 2025)

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세 번째 시험은 단일 배터리 팩 고장 상황에서의 중복성 검증이다. S4 항공기는 4개의 배터리 팩을 탑재한 전기추진 항공기이다. Joby Aviation은 Fig. 4에서 보이는 바와 같이 4개의 배터리 팩 중 하나의 배터리 팩 고장 시에도 3개의 배터리 팩을 활용하여 지속적인 비행과 수직 착륙능력을 유지할 수 있는지를 검증하였다(Joby Aviation, 2025).

Fig. 4. Single battery pack inoperative (Joby Aviation, 2025)

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전기동력 수직 이착륙 항공기(eVTOL)는 첨단 자동화 기술이 적용되어 조종사의 업무부담을 낮출 수 있다. 그러나 서론에서 언급한 바와 같이 연구 범위(UML-2, 운용초기)에서 조종사의 인적요인 검토는 여전히 필요하며 단독 조종사 자원관리(SRM)의 개념과 필요성을 제시하였다.

본 연구에서는 단독 조종사 자원관리(SRM)의 필요성을 제시하는 것과 더불어 도심항공교통(UAM) 운용 환경을 반영한 단독 조종사 자원관리(SRM)를 검토하여 세부 구성요소를 식별하고자 하였다.

도심항공교통(UAM)은 연구개발 단계인 산업이며 아직 데이터가 충분히 축적되지 않은 분야이다. 따라서 분야의 특성을 고려하여 전문가 합의 기반의 델파이 기법을 활용하였으며 Table 7과 같이 4단계 절차로 진행하였다.

1단계는 연구 준비 단계이다. 선행연구와 문헌 고찰을 수행하고 이를 바탕으로 조사를 설계하였다. 이후 Table 8 표본 선정에 근거하여 전문가 패널을 선정한 뒤 1차 델파이 조사(개방형)를 위한 설문지를 마련하였다.

2단계는 1차 델파이 조사 단계이다. 전문가 패널을 대상으로 개방형 설문을 통해 전문가 의견을 수렴한 후 분석 결과 피드백을 생성하여 2차 델파이 조사를 위한 설문지를 마련하였다.

3단계는 2~3차 델파이 조사 단계로 5점 리커트 척도 기반의 폐쇄형 설문을 수행하였다. 2차 조사에서는 1차 조사 결과를 바탕으로 단독 조종사 자원관리(SRM) 항목 중요도를 측정하였다. 3차 조사에서는 2차 조사의 통계 분석 피드백 자료를 제공하고 미합의된 항목에 대해 재 조사 하였다. 이를 통해 전문가 의견을 최종적으로 수렴하였다.

4단계는 결과 도출 단계로 델파이 조사 결과를 종합하여 도심항공교통(UAM) 단독 조종사 자원관리(SRM) 구성요소를 도출하였다.

델파이 기법은 1950년대 미국 랜드 연구소에서 군사 전략 및 기술 예측을 위해 개발된 방법론이다. 이 기법은 대면 토의 시 발생할 수 있는 집단 사고의 위험이나 소수 권위자에 의한 의사결정 왜곡을 방지하기 위해 고안되었다(Kang, 2008). 본 연구의 범위인 초기 도심항공교통(UAM) 환경은 아직 실무적 데이터가 축적되지 않은 탐색적 영역에 해당한다. 따라서 불확실성이 높은 미래 산업의 해법을 모색하기 위해 전문가 집단의 통찰력을 체계적으로 수렴할 수 있는 델파이 기법을 연구 방법론으로 채택하였다.

델파이 조사는 총 3회에 걸친 반복 조사를 통해 진행되었다. 1차 델파이 조사에서는 도심항공교통(UAM) 운항 시나리오 기반의 개방형 설문을 통해 기존 단독 조종사 자원관리(SRM) 구성요소 외 추가되는 요소에 관한 의견을 수집하였다. 2차 및 3차 델파이 조사에서는 각각의 이전 라운드의 피드백을 제공하여 전문가들이 자신의 견해를 객관적으로 재고하여 설문에 응답할 수 있도록 유도하였다. 델파이 조사의 특징인 반복과 통제된 피드백 과정을 통해 전문가들 사이의 익명성을 보장하면서도 점진적인 합의를 도출할 수 있도록 유도하였다.

Table 9는 강용주(2008)가 정리한 델파이 기법을 통해 추정치를 얻기 위한 통계 분석 항목 및 공식을 정리한 표다. 통계를 위한 분석 도구로는 SPSS 프로그램을 활용하였으며 Table 9에 기술되어 있는 항목당 산출 공식을 적용하였다.

본 연구에서 델파이 조사 결과를 단순한 전문가 의견의 평균값으로 판단하지 않고 항목의 채택 가능성을 다각도로 검토하기 위해 내용타당도, 수렴도, 합의도, 안정도를 함께 통계 분석하였다.

내용타당도(content validity ratio, CVR)는 문항이 측정하려는 내용을 적절히 반영하는지 평가하는 지표로 통계 기준은 Lawshe(1975)가 제안한 값을 적용하였다. 본 연구의 응답 전문가 집단 수(15명)를 기준으로 내용타당도(CVR) 값이 0.49 이상일 경우 내용타당도가 있는 것으로 판단하였다(Table 10).

수렴도는 제1사분위수(Q1)와 제3사분위수(Q3)의 범위를 기반으로 전문가 응답의 분산 정도와 수렴 수준을 확인하는 지표이다. 의견이 한 점으로 수렴할 때 0의 값을 가지며 값이 0에 가까울수록 전문가 의견이 수렴된 것으로 해석된다(Kang, 2008). 본 연구에서는 델파이 기법을 활용한 선행연구의 방법론(Kang, 2025)을 참고하여 수렴도 0.50 이하를 의견 수렴의 판단기준으로 설정하였다.

합의도는 제1사분위수(Q1)와 제3사분위수(Q3)가 일치하여 전문가 의견이 완전히 합의되었을 때 1의 값을 가지며 의견의 편차가 커질수록 그 값이 감소하는 지표이다(Kang, 2008). 본 연구에서는 델파이 기법을 활용한 선행연구의 방법론(Kang, 2025)을 참고하여 합의도 0.70 이상을 전문가 의견의 합의 판단기준으로 설정하였다.

안정도는 반복되는 조사 과정에서 패널들의 응답 차이가 작아서 응답의 일치성이 높은지를 확인하는 과정이며 변이계수(CV)를 활용하여 응답의 안정성을 확인한다. 델파이 기법 적용 관련 문헌(Kang, 2008)을 참고하여 0.80 미만일 경우 응답이 안정적인 것으로 판단하였다.

본 연구에서는 Table 11의 4가지 항목 모두가 기준에 부합한 경우 채택하고 한 개 이상의 기준을 충족하지 못한 항목은 보류로 판정하였다.

표본 선정은 국내에 전기동력 수직 이착륙 항공기(eVTOL) 조종사 자격이 부재한 점을 고려하여 미연방항공청(FAA)의 특별연방항공규정 내 powered-lift 전환 훈련 기준(FAA, 2024)을 참고하여 비행기·헬리콥터, 사업용·운송용 조종사 자격을 보유한 조종사 15명을 최종 패널로 선정하였다.

설문 조사는 탐색, 구조화, 합의의 단계를 거쳐 총 3차에 걸쳐 수행되었다.

1차 델파이 조사는 탐색 및 발산 단계로 도심항공교통(UAM) 운항 환경과 가상 시나리오, 조작적 정의를 설정한 단독 조종사 자원관리(SRM) 자료를 전문가들에게 제공하였다. 또한 제공된 자료를 기반으로 도심항공교통(UAM) 운항환경을 고려할 때 조종사에게 추가로 필요한 단독 조종사 자원관리(SRM) 요소에 관한 개방형 설문을 수행하였다.

2차 델파이 조사는 구조화 및 1차 수렴 단계로 1차 델파이 조사에서 도출된 도심항공교통(UAM) 운항환경에서의 단독 조종사 자원관리(SRM) 구성요소 목록을 제공하고 각 요소의 중요도를 리커트 5점 척도로 평가하도록 폐쇄형 설문을 수행하였다.

3차 델파이 조사는 최종 합의 및 안정화 단계로 2차 델파이 조사의 통계 분석 결과를 전문가들에게 피드백으로 제공하였다. 전문가들은 본인의 이전 응답과 전체 응답 분포를 비교한 뒤 제시된 통계치를 참고하여 2차 델파이 조사에서 합의되지 못한 항목의 중요도를 최종적으로 재평가하였다.

인구통계학 조사에 관한 범위는 전문가의 연령, 보유 자격에 관한 항공기 종류, 소속분야, 비행시간, 경력, 자격이며 구체적인 특성은 아래 Fig. 5와 같다.

Fig. 5. Distribution of expert panelists

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비행시간을 기준으로 응답자를 구분한 결과 전체 15명 중 5,000시간 이상 비행시간을 보유한 응답자는 10명으로 나타났다. 해당 응답자는 비행기 조종사 6명, 헬리콥터 조종사 4명으로 구성되었으며 분야는 일반항공 5명, 기타 3명, 공공기관 2명으로 나타났다. 경력은 모두 20년 이상이었으며 자격은 운송용 조종사 9명, 사업용 조종사 1명으로 집계되었다.

1,000시간 미만 비행시간을 보유한 응답자는 4명으로 나타났다. 해당 응답자는 비행기 조종사 2명, 헬리콥터 조종사 2명으로 구성되었으며 분야는 일반항공 1명, 군 1명, 공공기관 1명, 기타 1명으로 나타났다. 경력은 5년 미만 3명, 10년 이상 20년 미만 1명이었으며 자격은 모두 사업용 조종사로 집계되었다.

1,000시간 이상 3,000시간 미만 비행시간을 보유한 응답자는 1명으로 나타났다. 해당 응답자는 40대 헬리콥터 조종사로 분야는 기타이며 경력은 5년 이상 10년 미만, 자격은 사업용 조종사였다. 응답자는 5,000시간 이상 고경력 조종사 비중이 높았으며 비행시간에 따른 자격 분포의 차이가 확인되었다.

1차 델파이 조사에서 전문가들은 기존 단독 조종사 자원관리(SRM) 10개 요소가 도심항공교통 환경에서도 유효하다고 판단하였으며 새로운 독립 요소의 추가보다는 도심 운항 및 항공기 기술 특성에 따라 각 요소의 행동 지표와 적용 범위가 심화 및 확장되어야 한다는 의견이 주로 나타났다. 특히 도심 협곡에서의 다중 항법 전환, 자동화 편향 관리, 다기관 간 협조 절차, 복합 위험의 연쇄적 발생에 대한 우선순위 기반 대응이 반복적으로 강조되었다.

2차 델파이 조사에서는 상황인식, 의사결정, 자동화 관리, 위험관리, 협조, 지형충돌 방지인식 6개 요소가 모든 통계 기준을 충족하였다.

3차 델파이 조사에서는 2차 델파이 조사에서 합의되지 못한 4개 요소(업무량관리, 의사소통, 회복탄력성, 놀람 및 당황효과)에 관한 통계 및 의견 피드백을 제공한 후 조사를 진행하였다. 그 결과 놀람 및 당황효과(CVR: 0.333→0.733)는 기준을 충족하여 합의되었으며 이외 3개 요소는 여전히 통계 기준에 미달하여 보류하였다.

최종 통계 분석 결과는 Table 12와 같다.