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TL;DR
항공기 턴어라운드 지연은 연결편과 당일 운항 일정으로 연쇄 확산되며, 게이트에서 잃는 시간은 분당 약 20달러의 비용으로 이어집니다. AvioBook은 AvioBook Connect에 쌓인 자동 운항 이벤트와 승무원 대화를 Amazon Bedrock AgentCore 기반의 역할별 에이전트가 자연어로 조회하도록 Connected Analytics를 구축했습니다. 항공사 관리자는 과거 지연 원인과 절차 준수 여부를 확인하고 지연 코드를 실제 이벤트와 대조할 수 있으며, OCC 디스패처는 실시간 운항 차질과 네트워크 영향을 파악할 수 있습니다. 요청은 Amazon API Gateway, AWS Lambda, AgentCore runtime·Gateway·memory, Amazon Athena, AWS Glue, Amazon S3를 거쳐 항공사별 데이터에 접근하고 근거와 함께 답변을 반환하며, 에이전트의 결과는 자동 조치가 아닌 담당자의 판단을 돕는 참고 의견으로 제한됩니다.
섹션별 상세
항공기 한 대의 턴어라운드에서 발생한 몇 분의 지연은 연결편과 당일 전체 일정으로 번지며, 게이트에서 잃는 시간만 분당 약 20달러에 달합니다. AvioBook Connect는 항공기 변경, 지연, 새 비행 계획, 탑승 진행 상황 같은 자동 이벤트와 운항팀의 대화를 항공편별 flightroom에 시간순으로 보관합니다. 그러나 기록이 축적되는 것만으로는 과거 자료를 수작업으로 대조해야 하므로, AvioBook은 이 데이터를 현장에서 바로 질의할 수 있는 Connected Analytics의 출발점으로 삼았습니다.
항공사 운영팀은 같은 턴어라운드를 서로 다르게 기억하고, 지연 코드는 보통 가장 큰 원인 하나만 기록해 실제 선행 사건을 놓칠 수 있습니다. Connected Analytics는 항공사 관리자에게 과거 지연 원인과 절차 준수 여부를 조회하게 하고, OCC 디스패처에게 현재 위험 항공편과 공항 차질의 네트워크 영향을 묻게 합니다. 두 역할 모두 사람이 읽을 수 있고 근거를 확인할 수 있는 답을 받아 지연 코드나 운영 판단을 직접 검토하는 흐름을 갖습니다.
Connected Analytics는 하나의 범용 비서 대신 항공사 관리자용 에이전트와 OCC 디스패처용 에이전트를 분리해 각 역할에 필요한 데이터와 도구만 사용하게 합니다. 사용자의 자연어 질의는 Amazon API Gateway WebSocket API와 AWS Lambda를 거쳐 JWT로 인증되고, AgentCore runtime이 권한에 맞는 에이전트를 실행하며 AgentCore memory가 세션 문맥을 유지합니다. 에이전트는 AgentCore Gateway의 MCP 도구를 호출하고, Lambda 도구 함수가 Amazon Athena를 통해 항공사별로 분할된 Amazon S3의 Parquet 데이터를 조회한 뒤 사건 근거를 포함한 답을 반환합니다.
지연 코드 검증은 기록된 코드와 실제 이벤트 순서를 비교해 코드가 맞지 않거나 여러 코드가 필요해 보이는 사례를 찾아냅니다. 이 결과는 규정 보고에 쓰이는 코드를 자동으로 바꾸는 판정이 아니라, 항공사 관리자가 근거를 확인한 뒤 결정하도록 하는 두 번째 의견으로 제시됩니다. 모든 응답에 조회된 운영 데이터와 근거를 함께 붙이고 항공기의 인증·감항 시스템 밖에서 자문 소프트웨어로 운용해, 최종 운영 책임을 사람에게 남겨 둡니다.
AvioBook은 AWS와 일주일간 공동 개발해 다중 에이전트 proof of concept의 아키텍처와 데이터 접근 방식, 역할별 에이전트 설계를 확인했습니다. AgentCore runtime·memory·Gateway를 관리형 구성 요소로 사용하고 MCP 도구와 S3·Athena·Glue 기반 데이터 계층을 분리해, 새 도구와 데이터 소스를 추가할 때 에이전트를 다시 설계하지 않는 구조를 마련했습니다. AvioBook Connect의 기존 성과로는 한 유럽 중견 항공사가 한 여름 시즌에 4,000시간 넘는 지연을 피했고, 그중 124시간은 전화와 수작업 연락 감소에서 직접 발생했으며, 평균 턴어라운드 2분 단축은 월 약 240,000달러의 가치로 산정됐습니다.
향후에는 사용자가 질문하기 전에 에이전트가 정해진 조건을 감시하고 이상 징후를 알리는 proactive anomaly alerting으로 확장할 계획입니다. 지나치게 긴 절차, 특정 공항에서 형성되는 지연 패턴, 주의가 필요한 항공편 프로필을 조건으로 설정하면 기존 AgentCore Gateway 도구와 데이터 계층을 재사용해 일치 사례를 실시간으로 띄울 수 있습니다. 같은 모듈형 기반에 새로운 사용자 역할과 데이터 소스를 연결하면 Connected Analytics가 질문에 답하는 기능에서 조치가 필요한 문제를 먼저 알리는 기능으로 넓어집니다.
용어 해설
- AgentCore 런타임(AgentCore runtime)
- — AI 에이전트와 Model Context Protocol 서버를 배포하는 관리형 실행 환경입니다. AvioBook Connected Analytics에서는 역할별 에이전트를 실행하고 인증된 요청을 처리한 뒤, 데이터 조회 결과를 사용자에게 돌려주는 기반으로 사용됩니다.
- Model Context Protocol
- — AI 에이전트가 외부 도구와 데이터에 일관된 방식으로 연결되도록 하는 프로토콜입니다. 이 사례에서는 AgentCore Gateway가 MCP 도구 호출을 중개하고 AWS Lambda 함수가 항공 운항 데이터를 조회하도록 연결합니다.
- 지연 코드 검증(Delay code validation)
- — 항공편에 기록된 지연 코드와 실제로 발생한 이벤트 순서를 대조하는 절차입니다. 에이전트가 코드와 사건 흐름의 불일치 또는 복수 코드 적용 가능성을 찾아내지만, 최종 수정은 항공사 담당자가 판단합니다.
- Value at Risk 지수(Value at Risk)
- — 운항 차질이 항공사 네트워크와 승객에게 미칠 위험을 나타내는 지표입니다. OCC 디스패처는 이 지수를 활용해 당일 운항편 가운데 영향이 클 가능성이 높은 항공편을 우선적으로 파악할 수 있습니다.
- 항공기 턴어라운드(Turnaround)
- — 항공기가 도착한 뒤 다음 출발을 위해 지상에서 처리되는 전체 시간입니다. 이 시간이 길어지면 게이트 지연이 연결편과 당일 전체 일정으로 번지므로, AvioBook은 이벤트와 대화 기록을 함께 조회해 병목과 절차 준수 여부를 파악하려 합니다.
기술
- Amazon Bedrock AgentCore
- AgentCore runtime
- AgentCore memory
- AgentCore Gateway
- Model Context Protocol
- Amazon API Gateway WebSocket API
- AWS Lambda
- Amazon Cognito
- JSON Web Token
- Amazon Athena
- AWS Glue Data Catalog
- AWS Glue crawler
- AWS Glue ETL
- Amazon S3
- Parquet
- AvioBook Connect
활용 사례
- 항공편별 지연 원인과 선행 이벤트 조회
- 항공사 운항 절차 준수 여부 확인
- 지연 코드와 실제 운항 이벤트의 불일치 검증
- 공항 차질이 연결편과 전체 네트워크에 미치는 영향 파악
- Value at Risk 지수가 높은 당일 항공편 식별
- 운항 데이터 기반 proactive anomaly alerting
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 09. 11.수집 2026. 09. 11.출처 타입 RSS
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