제15부 AAM — UAM·RAM·화물의 기술과 운용

15.2 수요 예측과 노선·네트워크 설계

15.2.1 이 장에서 배우는 것 / 선수 지식 / 특히 중요한 독자

AAM 사업은 기체와 규정이 준비되어도 누가 얼마나 탈 것인가라는 질문에서 막힌다. 수요는 총량이 아니라 제약을 거친 뒤의 양이고, 그 양이 기단·버티포트·노선의 크기를 정한다. 이 장은 NASA가 맡긴 Booz Allen의 UAM 시장 연구(2018-11-21)를 원문으로 읽어 수요 모형의 구조와 제약별 감소를 정리하고, 세 가지를 계산한다. UAM을 고르려면 시간 절감 1시간에 얼마를 지불할 의사가 있어야 하는가, 제약 뒤 수요가 얼마만 한 기단을 요구하는가, 노선 구조(점대점·허브)가 노선당 빈도를 어떻게 바꾸는가다. 버티포트의 입지와 처리용량은 15.9·15.10이 다룬다. 이 책의 방침(BK-04)에 따라 군용 수송 수요는 다루지 않는다.

배우는 것:

• 모형 구조 — 시장 연구는 여행 발생·범위 설정·분포(중력 모형)·수단 선택(다항 로짓)·제약 적용의 다섯 단계로 수요를 구한다(15.2.2.1).
• 제약의 크기 — 뉴욕 도시권의 하루 수요 1,421,000여행은 인프라 제약에서 127,000(11.2분의 1), 용량 제약에서 11,000(11.5분의 1), 시간대·날씨 제약을 거쳐 8,000으로 줄어 0.56 % 가 남는다(15.2.2.2).
• 필요한 시간 가치 — 지상 20 mph, UAM 125 mph, 고정 시간 40분이면 손익분기 거리는 15.9마일이고 가까운 시기 요금 6.25 달러/마일에서 30마일은 시간당 215 달러의 시간 가치가 필요하다(15.2.3.1).
• 기단 크기 — 제약 뒤 8,000여행/일은 기체 333대를 요구하고 인프라 제약만 거친 127,000여행은 5,283대를 요구한다(15.2.3.2).
• 노선 구조 — 하루 8,000여행이 모든 쌍에 균등할 때 버티포트 10곳의 점대점은 노선·방향당 시간당 2.9편이고 허브는 25.6편이다(15.2.3.3).

선수 지식: 15.1(운용 개념), 8.6(위험 정량화), 14.2(운영 모델)을 읽었다고 가정한다.

특히 중요한 독자: 사업 담당자는 15.2.2·15.2.5를, 정책 담당자는 15.2.2.2·15.2.4를, 엔지니어는 15.2.3을, 인증 담당자는 15.2.4를 먼저 읽는다.

기준 시점과 정직성. 2026년 11월 기준이다. 원문을 읽은 것: Booz Allen Hamilton, Urban Air Mobility (UAM) Market Study, Final Report(NASA 제출 2018-11-21, 160쪽, NTRS 20190001472)의 요약(1장), 10.1 설계 임무와 운용 개념, 10.2 운용 가정, 10.3 가격 절의 서두와 차량 분류, 10.4 수요 모형의 단계 설명과 제약별 수요(Figure 47), 공급 모형·정비 비용 부록의 일부. 읽지 못한 것: 연구의 일반 시민 설문 결과(8.3)와 지불 의사 분석, 날씨 장애(9장)의 세부, 항공 구급(11장), Uber Elevate의 백서, EASA의 사회 수용성 연구, 한국의 수요 예측 연구와 K-UAM 사업 계획의 수요 가정, 연구 이후의 시장 자료. 이 연구는 2018년 자료이고 그 뒤 기체·규정·요금 환경이 바뀌었다. 계산의 지상 속도·고정 시간·요금·체공 시간·균등 수요는 설명용 가정이다(연구에서 읽은 값은 표시했다). 금액은 달러로 적는다. 이 장은 투자 판단의 근거가 아니다.

15.2.2 개념·직관

15.2.2.1 수요 모형의 다섯 단계

시장 연구는 공항 셔틀과 에어택시의 수요를 도시권 열 곳(뉴욕·로스앤젤레스·댈러스·마이애미·휴스턴·샌프란시스코·워싱턴 DC·피닉스·덴버·호놀룰루)에서 다음 순서로 구한다.

연구가 둔 운용 가정(첫 몇 해, 조종사 탑승)은 다음 표와 같다.

연구는 가장 긴 임무를 한 번 충전으로 50마일로 둔다.

15.2.2.2 연구의 결론 — 제약이 수요를 거의 지운다

연구는 공항 셔틀과 에어택시의 시장이 제약 없는 가장 낙관적 시나리오에서 미국 전체 5,000억 달러의 가용 시장이지만, 법·규정, 날씨, 인증, 대중 인식, 인프라 제약이 근 시기 시장을 약 0.5 %(25억 달러) 로 줄인다고 요약한다. 항공 구급은 eVTOL로는 기술 제약(배터리 무게·충전 시간) 때문에 시장이 성립하지 않고 하이브리드 VTOL이면 가능성이 있다고 본다.

인프라와 용량 두 제약이 각각 한 자릿수 이상씩 수요를 줄인다. 시간대·날씨 제약은 합쳐서 1.4배에 그친다. 연구는 열 도시권 전체에서 제약을 모두 적용한 수요가 제약 없는 수요의 약 0.5 %이고, 가장 큰 영향이 버티포트 수와 용량이라고 적는다. 남은 수요는 대부분 지상에서 걸리는 시간이 45분을 넘는 출근 통행을 대체하는 것이고, 재량 통행은 낮은 지불 의사 때문에 의미 있는 수요가 나오지 않았다고 한다(연구는 미국 교통부가 재량 통행의 시간 절감 가치를 업무 통행의 절반으로 본다고 주석에서 적는다). 수요는 대부분 4·5석 eVTOL로 채워진다. 가까운 시기 5석 eVTOL의 비용은 마일당 약 6.25 달러(±50 %) 로 현행 헬리콥터보다 낮고 모든 지상 수단보다 높으며, 연구가 인용한 Uber의 초기 전기 VTOL 택시 추정은 승객 마일당 5.73 달러다.

15.2.2.3 노선·네트워크의 선택지

노선 구조에는 두 극단이 있다. 점대점은 모든 버티포트 쌍을 직접 잇는다. 허브·지선은 한 곳의 허브에 지선을 모으고 환승한다. 연구는 이동의 기본 구성을 출발지에서 가까운 헬기장까지 지상 교통, 헬기장 사이 비행, 도착 헬기장에서 목적지까지 지상 교통으로 본다. 노선 구조는 수요가 얇은 곳에서는 빈도를, 두꺼운 곳에서는 용량을 정한다(15.2.3.3). 버티포트 입지와 네트워크 계획은 15.10이 다룬다.

15.2.3 원리 — 시간 가치·기단·노선 빈도

15.2.3.1 UAM을 고를 때 지불해야 하는 시간 가치

UAM의 이동 시간은 고정 시간(접근·대기·탑승·이착륙·하기·이동)과 순항 시간의 합이다. 지상 속도 $v_g$(20 mph), UAM 순항 속도 $v_u$(125 mph, 시장 연구의 Figure 37에서 읽은 값), 고정 시간 40분(접근 12·대기 5·탑승 4·이착륙·지상 이동 4·하기 3·이동 12분, 가정)이면 총 시간이 같아지는 거리는 다음이다.

$$d^{*}=\frac{T_0}{1/v_g-1/v_u}=\frac{40/60}{1/20-1/125}=15.9\ \text{마일}$$

이 거리의 지상 시간은 47.6분이다. 시장 연구가 남는 수요의 대부분이 지상 45분 초과 통행이라고 한 것과 같은 크기라서 모형의 기하는 이 값과 맞는다(해석, 연구의 지상 속도는 읽지 못했다). UAM의 요금이 지상보다 높으면 이용자는 절감한 시간에 값을 매긴다. 거리 $d$에서 UAM을 고르려면 시간 가치 $v$가 다음 이상이어야 한다.

$$v_{\min}(d)=\frac{d\,(p_u-p_g)}{d/v_g-T_0-d/v_u}\ \text{[달러/h]}$$

$p_g=2$ 달러/마일(가정)로 두고 UAM 요금 $p_u$가 6.25 달러/마일과 2.5 달러/마일일 때 필요한 시간 가치는 다음과 같다. 거리가 매우 길 때의 하한은 $(p_u-p_g)/(1/v_g-1/v_u)$다.

가까운 시기 요금(6.25 달러/마일)에서는 거리가 길어져도 시간당 101 달러 아래로 내려가지 않는다. 이 하한은 마일당 요금 차(4.25 달러)를 마일당 절감 시간(1/20−1/125시간)으로 나눈 값이고 거리와 무관한 구조다. 반대로 요금이 2.5 달러/마일로 내려가면 하한이 12 달러/h가 되어 지불 의사의 문턱이 크게 낮아진다. 시장 연구가 재량 통행에서 수요를 찾지 못한 것은 재량 통행의 시간 가치가 낮아서 이 문턱을 넘지 못하기 때문이다(연구의 서술과 같은 방향의 해석). 이 모형은 시간 가치 하나로 선택을 정하며 연구가 사용한 다항 로짓(확률적 선택)이나 신뢰도·안전 인식·소음을 포함하지 않았다.

15.2.3.2 수요에서 기단으로

하루 승객 여행 수 $D$를 수송하려면 비행 수와 기단이 필요하다. 승객 좌석 $s$(조종사 제외), 탑승률 $\phi$, 공차 비행 비율 $\delta$, 비행당 평균 시간 $t_f$, 기체의 하루 가동 시간 $u$라고 하면 다음이다.

$$n_{\text{flight}}=\frac{D}{s\,\phi\,(1-\delta)},\qquad n_{\text{aircraft}}=\frac{n_{\text{flight}}\,t_f}{u}$$

5석(승객 4석), $\phi=0.65$, $\delta=0.25$, $t_f=20$분(지상 이동·상승·하강 포함), 연 1,500 FH($u=4.11$ h/일)의 가정으로 뉴욕 도시권의 제약 단계별 수요를 환산한다.

제약 뒤 수요 8,000여행/일은 기체 333대를, 인프라 제약만 거친 수요는 5,283대를 요구한다. 기단은 수요에 정비례하므로 제약이 풀리는 만큼 기단 요구가 자란다. 같은 연 1,500 FH 가동에서 1,421,000여행의 제약 없는 수요는 5.9만 대여서 현실적인 생산·충전·버티포트로는 나올 수 없다. 연구가 제약을 적용한 시나리오를 중심에 둔 이유로 읽힌다(해석). 이 환산은 연구가 아니라 이 책의 계산이며 가동 시간·탑승률·공회 비율은 연구의 범위 안의 값을 골랐다. 연 1,500 FH가 충전·교환 시간을 포함해 달성되는지는 14.27·15.9의 문제다.

15.2.3.3 노선 수와 노선당 빈도

버티포트 $N$곳에 하루 $D=8{,}000$여행이 모든 쌍에 균등하다고 하자(실제 수요는 쏠리므로 단순화다). 점대점의 노선 수는 $N(N-1)/2$이고, 노선·방향당 시간당 비행 수는 $f_{\text{p2p}}=D/\bigl(\tfrac{N(N-1)}{2}\cdot2\cdot H\cdot m\bigr)$이다($H=12$시간 운항, $m=2.6$명/비행). 허브는 지선 $N-1$개에 모으고 허브를 거치는 여행은 두 구간을 날아 여행당 평균 구간 수가 $2-2/N$이며, 지선·방향당 비행 수는 $f_{\text{hub}}=D(2-2/N)/\bigl((N-1)\cdot2\cdot H\cdot m\bigr)$이다.

점대점은 노선이 $N^2$에 비례해 늘어 $N=10$에서 노선·방향당 시간당 2.9편, $N=30$에서 0.29편(약 3.4시간에 한 편)으로 빈도가 무너지고, 허브는 지선에 모아 빈도를 높이는 대신 여행의 절반 가까이를 두 구간으로 날려 기체·에너지·소음이 늘어난다. 균등 수요에서 허브의 총 비행 수는 점대점의 $2-2/N$배이고 $N=10$에서 1.8배다. 같은 빈도를 얻는 비용을 구간 수로 치르는 구조다. 실제 수요는 소수 노선에 몰리므로 두꺼운 쌍은 점대점으로, 얇은 쌍은 허브나 수요 응답형으로 잇는 혼합이 자연스럽다(해석). 이 모형은 환승 대기·수하물·좌석 확률·동적 합승(수요 응답)을 포함하지 않았다.

15.2.4 규제·정책과의 관계

• 제약은 곧 규제·인프라 결정이다. 연구가 둔 제약 가운데 시간대(7~18시) 는 소음과 대중 영향을, VFR 날씨는 초기 운용이 현행 규칙에서 출발한다는 가정(15.1)을, 인프라 제약은 버티포트 인허가와 부지(15.8·18.27)를 반영한다. 이 값들은 규정이 바뀌면 달라진다.
• 버티포트 수가 지배한다. 연구는 인프라 제약이 수요를 가장 크게 줄인다고 적는다. 수요 예측을 근거로 한 투자는 버티포트 인허가의 불확실성을 가장 먼저 반영해야 한다.
• 한국. K-UAM 사업의 수요 전제와 노선 계획은 읽지 못했다(확인 필요, 18.13). EU·EASA의 수요·사회 수용성 연구도 읽지 못했다.

15.2.5 설계·운용의 선택

• ① 수요의 기준. 총 수요가 아니라 제약 뒤 수요로 기단과 버티포트를 정한다(15.2.2.2).
• ② 요금 대 거리. 요금을 낮추면 필요한 시간 가치가 낮아져 수요 풀이 커진다(15.2.3.1). 요금은 기단 비용과 가동 시간이 정한다.
• ③ 노선 구조. 점대점은 직행하나 빈도가 낮고, 허브는 빈도가 높으나 구간이 늘어난다(15.2.3.3).
• ④ 시간대. 낮 시간(7~18시)이 수요의 80 %를 덮고 소음 영향이 적다는 연구의 설정은 용량 이용률을 낮춘다.

견해: AAM 수요 예측은 '총 수요'가 아니라 '제약별 감소율의 곱' 을 주된 결과로 내놓는 편이 낫다. 근거는 15.2.2.2다. 뉴욕에서 인프라 제약(11.2분의 1)과 용량 제약(11.5분의 1)을 곱한 약 129분의 1이 시간대·날씨(1.4배)보다 약 94배 큰 영향을 주므로, 총 수요의 정밀도보다 버티포트 수·용량의 가정이 결과를 정한다. 반론은 총 수요가 큰 쪽이 장기 가치를 말해 준다는 점이다. 그러나 총 수요는 5.9만 대의 기단 같은 실현 불가능한 규모를 나타내므로, 투자·정책 판단에는 제약 시나리오별 결과(버티포트 수·용량·규정)를 병기하는 편이 낫다고 본다.

15.2.6 세 축 비교

15.2.7 관련 규격·프로토콜

15.2.8 관련 규제·인증 요구와의 연결

15.2.9 함정과 한계

15.2.10 체크포인트·연구 질문

체크포인트

1. 수요 모형의 다섯 단계와 연구가 적용한 제약을 말할 수 있는가?
2. 속도·고정 시간·요금에서 손익분기 거리와 필요한 시간 가치를 계산할 수 있는가?
3. 수요에서 기체 수를 구하는 식에 들어가는 항목을 열거하고 계산할 수 있는가?
4. 점대점과 허브의 노선당 빈도와 총 비행 수의 차이를 계산할 수 있는가?
5. 제약별 감소율의 곱이 수요 예측에서 가진 의미를 설명할 수 있는가?

연구 질문(25.7에 모은다)

• 2018년 이후 UAM 요금·가동 시간·기체 성능의 갱신 값은 수요에 어떻게 반영되는가?
• 한국 도시권의 시간 가치·통행 분포에서 손익분기 거리와 수요는 얼마인가?
• 버티포트 수와 용량이 수요에 미치는 탄력은 도시마다 어떻게 다른가?
• 점대점·허브·수요 응답형 혼합의 최적 구성은 수요 쏠림 정도에 따라 어떻게 바뀌는가?

1차 출처(이 장)

• Booz Allen Hamilton, Urban Air Mobility (UAM) Market Study, Final Report to NASA (2018-11-21, NTRS 20190001472) — 1장, 10.1~10.4

다음 장: 15.3 eVTOL 설계 공간: 형상별 트레이드와 설계 선택 — 수요가 요구하는 기단의 기체 형상을 다룬다.