항공 분야에 대해 프로그래머들이 믿는 잘못된 상식들

• 항공 데이터는 복잡하고 비표준적인 특성이 많음
• 항공편, 공항, 네비게이션, 트랜스폰더 정보 등에 대해 개발자가 흔히 잘못된 가정을 함
• 실제 비행 추적 시스템은 다양한 예외 상황과 데이터 이상현상에 유연하게 대응해야 함
• 많은 오해는 소프트웨어나 고객 시스템에서 예상치 못한 오류를 야기함
• 데이터 설계 시에는 현실의 복잡성을 면밀히 반영하는 관점이 필요함

개요

FlightAware는 전 세계 항공 데이터를 처리 및 배포하는 소프트웨어를 개발하는 기업임. 그러나 실제 항공 데이터는 직관과 달리 정형적이지 않고 예외와 변칙이 많음. 많은 개발자는 데이터 구조, 흐름, 식별 체계 등에서 여러 전제를 가정하지만, 이는 현실에서 잘못된 가정으로 작용하여 시스템의 오류와 불일치를 초래함. 이 글은 이름 잘못된 상식 시리즈의 연장선에서, 항공 산업 내 소프트웨어에서 빈번하게 저지르는 오해와 그로 인해 발생하는 사례들을 정리함.

Flights (항공편 정보)

• 항공편은 항상 게이트에서 출발한다는 오해가 있지만, 실제로는 여러 번 게이트를 이동하거나, 예정보다 아주 늦거나 빠르게 출발하는 경우가 있음
• 항공편 스케줄이나 출발·도착 공항이 명확하다고 생각하기 쉽지만, 헬리콥터·군용기 등은 공항이 아닌 곳에서 이착륙하는 사례가 존재함
• 항공편의 비행시간이나 스케줄이 규칙적일 것 같지만, 며칠에 걸쳐 진행되는 장기 비행이나 변칙적 운항도 빈번함
• 항공편 식별번호(예: UAL1234)가 유일하다고 가정하기 쉽지만, 실제로는 한 항공기에 여러 식별자나 번호가 부여되며, 동일 번호가 여러 상황에서 사용될 수 있음
• 표기상 같은 번호라도 항공편 식별자, 등록번호, 기타 표식이 혼재되어 혼란을 초래하고, 티켓, 관제, 조종사마다 사용하는 식별 정보가 다를 수 있음

Airports (공항 정보)

• 공항 위치와 식별 코드가 고정적이라고 생각될 수 있으나, 실제로는 공항이 폐쇄, 이전·통합되는 경우가 있어 위치나 코드가 변경됨
• 터미널/게이트 번호, 활주로 등의 명칭 체계도 일관되지 않고 예외적인 규칙이 많음
• ICAO/IATA 코드 체계에 대해서도 중복, 복수 코드 부여, 위치 코드 오해 등 현실과 맞지 않는 사례가 다수 존재함
• 어떤 식별정보(예: IATA 코드)가 있다고 반드시 실제 공항임을 보장하지 않으며, 철도역·버스터미널 등에 IATA 코드가 부여된 사례도 존재함
• 심지어 ICAO 코드 중에는 지구가 아닌 곳(예: 외계 크레이터)에 할당된 경우도 있음

Airlines (항공사 정보)

• 별도의 라인에서 구체적인 잘못된 상식들이 언급되지 않았으므로 생략함

Navigation (항법 및 항로 정보)

• 웨이포인트 명칭이 고유할 것이라는 오해가 있으나, 실제론 중복이 있음
• 항공에서 사용하는 고도 정의는 하나로 통일되어 있지 않고, 여러 기준에 따라 다르게 해석됨
• 항공관제 데이터가 완벽히 정확하다고 생각할 수 있으나, 실제로는 오류 또는 변경이 자주 발생함
• 항공편 계획의 취소, 플랜 변경 등이 실제 비행에 반영되지 않거나, 동일 항공편이 여러 번 목적지를 변경할 수 있음
• 레이더, 항공관제 기관 간 데이터 불일치나, 동시 관측의 위치 괴리 현상도 존재함

Transponders and ADS-B (트랜스폰더 및 ADS-B 관련 정보)

• ADS-B 신호가 비행기에서만 송신된다고 가정하지만, 공항 차량·기타 장치에서도 송신될 수 있음
• GPS 좌표의 정확성, 신호의 신뢰성에 대한 과신 역시 오해임
• 트랜스폰더 등록정보(식별 번호, 모드 S 어드레스 등) 오류‧중복, 유지보수 누락, 포맷 오류 등으로 실시간 데이터와 실제 정보 간 불일치가 빈번함
• ADS-B 정보가 그대로 수신/저장된다고 생각하기 쉽지만, 전송 오류, 신호 위조 등 다양한 이슈가 발생함
• 기기 고장, 관리 부주의, 외부 요인(예: 쥐의 케이블 훼손) 역시 현실적 변수임

마무리

이 목록은 FlightAware 및 Hyperfeed 개발팀이 다년간 수많은 실제 사례에서 얻은 경험과 인사이트를 바탕으로 구성된 항공 데이터 신뢰성의 복잡성을 보여줌. 각종 오류와 오해를 줄이기 위해, 실존하는 예외 상황을 철저히 고려한 데이터 모델링 및 운용의 중요성을 강조함.