비행 중 난기류: 예측할 수 없는 것을 예측한다

우리는 최근 항공승객들이 메이저급 항공사들에게 갖고 있는 최근의 반응에 대해서 알고 있다. 소셜미디어, 빠르게 전파되는 뉴스 그리고 신경질적인 대중들의 의견들이 넘치는 오늘날, 항공사는 초연결사회 내에서 그들이 어떻게 행동해야 하는지에 대해 매우 신경써야 한다. 난기류는 승객들에게 멀미, 기내 공포증을 주게하는 변수 중에 하나이고 동시에 경고가 없다면 조종사나 승객들에게 매우 위험한 존재이기도 하다. 사실 무엇보다도 난기류는 항공사들이 항공기 데미지, 기술적 점검 그리고 승객들의 지연과 관련된 이슈에 매우 많은 비용을 치루게 하고 있다. 

몇몇의 항공사들이 주장하기를 더 좋은 준비방법은 없다고 하지만, The Weather Company의 생각은 다르다. 그들은 30년 이상 항공사와 파트너십을 맺으면서, 난기류를 피할 수 있게 솔루션과 악기상을 우회할 수 있는 루트를 제공함으로써 조종사와 승객들에게 가장 부드럽고 안전한 여행을 제공하는 방법을 찾고 있다. 

뉴스 헤드라인의 영향력

최근 승객에 의해 제보된 난기류 경험에 대한 한바탕 소동에 대한 이야기들이 나온 적이 있다. 착륙 중에 발생한 찢어진 상처와 부러진 뼈, 그리고 기타 심각한 상처에 대한 헤드라인들이 2017년 5월, 6월에만 BBC나 CNN과 같은 메이저 EMEA 출판들에서 7차례 보도되었다. 심한 난기류와 관련된 이벤트들은 사실 매일 같이 보도되는 이슈는 아니다. 그러나 확실하게 말할 수 있는 것은 "난기류를 예측하는 것은 불가능하다."라는 것은 잘못된 오해라는 것이다. 왜 그런지에 대해서 알아보자.

난기류 예측은 가능하다

구름 한점 없는 조건 하에서 생기는 청천난류가 대게 우리가 아는 난기류이다. 항공사들은 적절한 주의를 승객들에게 줄 수 없을 때가 있다. 기내를 돌아다니는 사람들과 안전벨트를 착용하지 않은 사람들에게 청천난류는 재앙이 될 수 있다. The Weather Company의 고객들은 다음과 같은 2가지 이득을 보았는데, 1) 그들이 난기류로 인해 발생하는 승객 및 승무원들의 부상이 25%감소했다는 점, 2) 지난 5년간 안전과 관련된 비용을 398만 달러를 아꼈다는 점이다. 

아래의 그림은 최근 사례 중에 난기류가 어떻게 생겼는가에 대해 재현해 낸 것이다. The Weather Company의 솔루션은 정확하게 난기류의 존재를 확인하고, 조종사와 통제부서에 앞으로 일어날 일에 대해 선견지명을 부여하여 항공사들이 비행계획을 적절하게 수정할 수 있게 조정하는데 도움을 준다. 

The Weather Company의 난기류 데이터는 전 세계적으로 나타나는 난기류 위협에 대해 완벽한 관점을 제공한다. 이것이 가능한 이유는 1) 머신러닝 알고리듬 2) 162개의 예보모델의 조합 3) 140명 이상의 기상학자들이 동원되어 비행계획 가이던스를 만들어내고, 수천편의 항공기들로부터 받은 거의 실시간에 가까운 날씨보고를 받기 때문이다.        

사회 인식에 대한 설명

요점: 난류를 감지하거나 예보하는 것은 쉽지 않은데 왜냐하면 그것은 매우 일시적이고 매우 큰 규모로 보이지 않는 것이기 때문이다. 그러나 감지하는 것이 불가능하다는 의미는 아니다. 당신은 당신의 승무원들에게 난류조건을 예측하는 가장 좋은 방법을 제공할 수 있고, 승개들에게 난류에 대비를 해야한다고 인지하게 할 수 있다. 어떤 난기류 상황이더라도 (심지어 1분짜리더도) 승객들에게 자리에 앉아 안전벨트를 착용하라고 주의를 줄 수 있다. 그리고 항공사 입장에서 이러한 60초가 매우 중요할 수 도 있는 이유는, 그것이 평소와 같이 비지니스를 펼칠 수 있는 지속가능한 회사냐 또는 사람들에게 회자될 정도로 큰 재앙으로부터 회복단계에 있는 회사냐를 결정짓는 요소이기 때문이다. 

The Weather Company는 항공사들의 항공기가 하늘에 있던, 지상에 있던 보다 더 자신있는 의사결정을 내리기 위해 최적의 정보를 충분히 제공받게 되기를 원하고 있다. 

(출처: The Weather Company)

요약:

1. The Weather Company는 난류예측프로그램을 갖고 있다.
   
2. 이러한 프로그램을 서포트 하는 요소는 3가지인데, 머신러닝알고리듬, 162개의 예보모델간의 조합 그리고 140명 이상의 기상학자들이 그 예이다.
3. 비용절감, 고객만족을 위해 최적의 프로그램이다.