공항 운영 효율성 혁신을 위한 AI 기반 비즈니스 방향성 탐색: 글로벌 유통 플랫폼 기업 사례 및 전문가 FGI 분석을 중심으로 (Exploring AI-Based Business Directions for Innovation in Airport Operational Efficiency: Focusing on Global Commerce Platform Companies and Expert FGI Analysis)

서지정보

· 발행기관 : 한국경영정보학회
· 수록지 정보 : 경영정보학연구 / 26권 / 4호 / 171 ~ 185페이지
· 저자명 : 안홍환, 신재우

초록

COVID-19 팬데믹 이후, 공항은 복잡한 운영 환경과 급증하는 여객으로 인해 운영 효율성 증대가중요한 과제로 대두되었다. 이에 AI 기술의 도입이 공항 운영에 어떠한 혁신적인 변화를 가져올 수있는지에 대한 연구 필요성이 더욱 부각되었다. 본 연구의 목적은 공항 운영 효율성 측면에서 AI 기반 비즈니스 구축과 운영에 대해 체계적으로 탐색하여 공항 산업의 디지털 대전환과 혁신을 이끌어낼수 있는 전략적 방향과 시사점을 제시하는 것이다. 이를 위해 글로벌 유통 플랫폼 기업들의 AI를활용한 혁신적인 비즈니스 구현 사례를 조사하고, SWOT 분석을 실시하였다. SWOT 분석 결과를바탕으로 전문가 포커스 그룹 인터뷰(FGI)를 통해 공항에서의 운영 효율성 향상을 위한 AI 기반 비즈니스적용 분야, 추진 전략 및 정책, 잠재적 장애요인 등을 도출하였다. 분석 결과, 여객 수요 예측, 차량추적 및 주차 공간 관리, 스마트 시설 관리 및 유지보수 체계 구축, 보안 검색 프로세스 개선 등 다양한AI 기반 비즈니스 적용 분야가 제안되었다. 또한, AI 기반 비즈니스를 성공적으로 구축하고 운영하기위해서는 다양한 빅데이터 활용, 고객 중심의 서비스 개발, 데이터 보안 및 개인정보 보호 강화 등이필요함을 확인하였다. 잠재적인 장애요인으로는 데이터의 부족이나 품질 문제, 기술적 한계, 고객수용성 부족 등이 있음을 확인하였다. 본 연구의 결론 및 시사점은 공항 운영 효율성 향상을 위한AI 기반 비즈니스 구축 및 운영에 있어 미래 방향성 결정에 실무적인 가이드라인을 제공하며, 이는공항 산업의 디지털 혁신을 이끌어낼 수 있는 중요한 발판이 될 것으로 기대된다.

영어초록

Since the COVID-19 pandemic, enhancing operational efficiency has become a crucial goal for airports due to the complex operational environment and the surge in passenger numbers. Consequently, the need to investigate the transformative potential of AI technology in airport operations has gained increased importance. This study aims to systematically explore the construction and operation of AI-based business models for improving airport operational efficiency, providing strategic directions and insights for driving digital transformation and innovation within the airport industry. To achieve this, case studies of global distribution platform companies implementing AI-driven innovations were examined, followed by a SWOT analysis. Based on the results of the SWOT analysis, expert focus group interviews (FGI) were conducted to identify AI-based business application areas, strategies, policies, and potential obstacles for enhancing airport operational efficiency. The analysis suggests various AI-based applications, including passenger demand forecasting, vehicle tracking and parking space management, smart facility management and maintenance systems, and improvement of security screening processes. The study also highlights the necessity of leveraging diverse big data sources, developing customer-centric services, and strengthening data security and privacy protection for the successful implementation and operation of AI-based businesses.
Potential challenges identified include data limitations and quality issues, technological constraints, and a lack of customer acceptance. The conclusions and implications of this study provide practical guidelines for decision-making on the future direction of AI-based business development and operation for enhancing airport operational efficiency, serving as a critical foundation for digital innovation in the airport industry.

참고자료

· 없음