영국 민간항공국(CAA)에 따르면 크리스마스 이브에 영국 공항을 통과하는 승객 수가 사상 최고치를 기록할 것으로 예상됩니다. CAA는 수요일에 335,000명 이상이 영국에서 항공편을 이용할 것으로 추정하며, 이는 2024년 크리스마스 이브에 비해 5% 증가한 수치입니다.

항공 여행이 기록적인 수준에 도달할 것으로 예상되지만, CAA는 혼란은 최소화될 것으로 예상했습니다. 도로 교통량도 많을 것으로 예상됩니다. 자동차 단체인 RAC는 기록이 시작된 이래 가장 혼잡한 크리스마스 이브 중 하나가 될 것으로 예측합니다. 그들은 수요일에 자동차로 여행하기 가장 나쁜 시간은 오후 1시에서 7시 사이이며, 수백만 명이 목요일 크리스마스 당일 전에 집으로 이동하여 주요 노선에서 지연이 발생할 수 있다고 조언합니다. 그러나 또 다른 자동차 로비 단체는 이번 시즌의 교통 정체 최고조는 이미 지났다고 제안합니다.

맨체스터 공항은 크리스마스 이브에 약 75,000명의 승객과 208편의 출발 항공편을 예상합니다. 공항 관계자는 그 숫자가 크리스마스 당일에는 절반으로 줄어들 것이라고 말했습니다. 크리스마스 이브에 맨체스터에서 가장 인기 있는 목적지는 암스테르담, 파리, 더블린입니다. 히드로 공항은 12월에 가장 붐비는 기간이 될 것으로 예상하며, 크리스마스 당일에 152,000명의 승객이 공항을 이용할 것으로 예상합니다. EasyJet은 558편의 항공편을 운항할 것이라고 밝혔습니다.

항공 여행의 급증은 휴가철 동안 항공 여행에 대한 수요 증가라는 더 광범위한 추세를 반영합니다. 이러한 수요는 가처분 소득 증가, 가족 및 친구와 시간을 보내고 싶은 욕구, 저렴한 항공편 이용 가능성 등 다양한 요인에 의해 발생합니다. CAA의 예측은 통계 모델을 사용하여 분석한 과거 데이터와 현재 예약 추세를 기반으로 합니다. 이러한 모델은 경제 성장, 항공사 수용 능력 및 소비자 신뢰도와 같은 요소를 통합하여 승객 수를 예측합니다.

항공 여행 증가는 공항 인프라 및 인력에 영향을 미칩니다. 공항은 AI 기반 시스템을 사용하여 승객 흐름을 최적화하고, 수하물 처리를 관리하고, 보안 검색을 개선합니다. 이러한 시스템은 실시간 데이터를 분석하여 병목 현상을 예측하고 그에 따라 리소스를 할당합니다. 예를 들어, 머신 러닝 알고리즘은 보안 검색대의 대기 시간을 예측하여 공항이 직원을 보다 효율적으로 배치할 수 있도록 합니다.

항공 분야에서 AI 사용은 항공 교통 관제까지 확장되고 있습니다. AI 기반 시스템은 비행 패턴과 기상 조건을 분석하여 비행 경로를 최적화하고 지연을 줄일 수 있습니다. 이러한 시스템은 또한 항공 교통 관제사가 공역을 보다 효율적으로 관리하여 안전성을 높이고 연료 소비를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 AI 시스템 개발은 진행 중이며 연구자들은 정확성과 신뢰성을 향상시킬 수 있는 새로운 방법을 모색하고 있습니다.