AWS 기반 실시간 스트리밍으로 수하물 분석 현대화

항공사의 수하물 분석 현대화: AWS 실시간 스트리밍 기반 접근 방식

항공 산업에서 수하물 처리는 고객 경험을 좌우할 만큼 중요한 요소 중 하나입니다. 그러나 기존 시스템은 실시간 대응력 부족, 높은 운영 비용, 데이터 정합성 문제 등으로 인해 즉각적인 문제 해결과 예측 분석이 어렵습니다. AWS와 IBM이 협력하여 개발한 수하물 분석 현대화 프레임워크는 이러한 문제점을 해결하고, 실시간 스트리밍 기반으로 운영 인사이트를 제공합니다.

실시간 수하물 분석의 필요성과 혜택

항공사는 수하물 대기 시간, 오류율, 재작업 시간, 전체 사이클 시간 등의 KPI를 기반으로 운영 효율성을 측정합니다. 기존에는 수작업 중심의 ETL 배치 프로세스를 통해 야간 배치로 데이터를 처리해 왔지만, 이는 변화무쌍한 항공 운영 환경에 적합하지 않습니다. 특히 지연이나 연결 항공편, 기상 조건 등에 따른 비정상 상황이 발생했을 때, 수하물 처리 지연은 전체 비행 일정에도 영향을 미칠 수 있습니다.

다음 구조도는 전통적인 수하물 분석 환경의 구성 요소를 보여줍니다.

현대화를 위한 접근 방식

AWS 기반의 현대적 수하물 분석 시스템은 다음과 같은 핵심 전략을 포함합니다.

1. 비즈니스 역량 중심 데이터 분리
   기존 단일 데이터베이스 구조를 비즈니스 기능 단위로 분해하여 확장성과 성능을 확보하며, 각 기능(예: 수하물 승낙, 적재, 추적, 재라우팅 등)에 적합한 DynamoDB를 적용합니다. 이를 통해 가용성과 복구 목표 시간(RTO), 안전성 측면에서 성능을 개선합니다.

2. 실시간 스트리밍 기반 CDC(Change Data Capture)
   Amazon Kinesis Data Streams를 통해 DynamoDB에서 발생하는 변경 사항을 milliseconds 단위로 스트리밍하여 분석 데이터베이스로 전달합니다. 이를 활용하면 여러 분석 소비자가 동시에 데이터를 처리할 수 있으며, 장애 시에도 메시지 재처리를 지원합니다.

3. 데이터 저장소 및 시각화
   Amazon S3는 정형·비정형 데이터를 저장하는 메인 저장소로 활용되며, Aurora PostgreSQL은 고급 집계 및 보고용 SQL 처리에 사용됩니다. 시각화 도구로는 Amazon QuickSight와 자연어 쿼리가 가능한 Amazon Q in QuickSight가 활용되며, AWS Glue를 통해 다양한 데이터 소스의 메타데이터를 카탈로그화합니다.

이를 통해 얻는 대표적 분석 사례는 다음과 같습니다.

• Amazon SageMaker를 활용한 예측 분석 모델링 (고객 이탈 방지, 적재 오류 예측 등)
• 운영 최적화를 위한 실시간 대시보드 모니터링
• 수하물 처리 오류율 및 대기 시간 감소

다음은 AWS 서비스 기반의 현대화된 수하물 분석 아키텍처입니다.

자동화와 통합적 활용을 통한 비즈니스 효과

이 시스템은 자동화된 데이터 수집과 분석을 통해 운영팀이 각 스테이션에서 필요한 인력 자원을 사전에 예측할 수 있도록 도와주며, 수하물 유실 이슈를 미연에 방지합니다. 특히 인력 계획, 재작업 축소, KPI 기반 비교 분석을 통해 운영의 안정성은 물론 고객 만족도를 크게 향상할 수 있습니다.

비정상 상황 시에도 데이터를 근거로 우회 경로를 설계하고 조정할 수 있는 유연한 대응이 가능해집니다. 또한 지속적인 AI 및 ML 기술과의 연결로 인해 더욱 정교한 예측과 자동화가 가능해집니다. 이는 단순한 기술 도입을 넘어 비즈니스 전략적 전환의 핵심이 됩니다.

결론

Amazon Kinesis, DynamoDB, QuickSight, SageMaker 등 AWS 클라우드 기반 서비스를 활용한 수하물 분석 자동화 시스템은 단순한 모니터링을 넘어, 예측 기반 의사결정까지 실현합니다. 실시간 데이터 처리와 시각화를 통해 업무 효율성을 극대화하며, 수하물 처리 오류나 비정상 운영 상황에도 신속하게 대응할 수 있습니다. 수하물 분석의 현대화는 항공사 운영 전반의 디지털 전환을 가속화하는 필수 요소가 되었습니다.

https://aws.amazon.com/blogs/big-data/near-real-time-baggage-operational-insights-for-airlines-using-amazon-kinesis-data-streams/