도심항공교통(UAM, Urban Air Mobility)은 기술의 혁신일 뿐 아니라 새로운 ‘하늘길 경제’의 시작입니다.
하지만 아무리 뛰어난 기술이라도 UAM 수요 예측을 통한 수익성이 확보되지 않으면 지속 가능한 산업이 되기 어렵습니다.
이번 글에서는 UAM의 수요·요금·시장 진입 전략을 중심으로,
어떤 방식으로 이용자가 요금을 부담하고, 사업자는 수익을 창출할 수 있는지 구체적으로 살펴보겠습니다.
1. 글로벌 UAM 시장 규모와 성장 전망
글로벌 시장조사기관 Fortune Business Insights에 따르면,
전 세계 UAM 시장은 2024년 약 110억 달러 규모에서
2035년에는 약 800억 달러로 성장할 것으로 전망됩니다(CAGR 24% 이상).
특히 아시아태평양 지역은 인구 밀집도와 교통 혼잡으로 인해
가장 빠른 성장세를 보일 것으로 예상됩니다.
| 구분 | 2024년 시장규모 | 2035년 전망 | 연평균성장률(CAGR) |
|---|---|---|---|
| 글로벌 | 약 110억 달러 | 약 800억 달러 | 24.3% |
| 한국 | 약 1,500억 원 | 약 2조 7,000억 원 | 22.8% |
국토교통부의 「K-UAM 로드맵」에 따르면,
2025년 김포–여의도 노선을 시작으로 2035년 전국 주요 도시로 확산될 예정입니다.
이러한 단계적 상용화는 단순한 시범 운항이 아니라,
장기적인 도심 교통 생태계 재편을 목표로 합니다.
2. UAM 요금체계와 수익모델 분석
UAM 요금은 일반 항공이나 택시와 달리,
고정비 비중이 매우 높은 구조를 가지고 있습니다.
기체 구매·정비·충전 인프라 등 초기투자비가 많기 때문에,
‘운항 거리’보다 ‘회전율(이용률)’이 수익성에 직접적인 영향을 미칩니다.
| 요소 | 내용 | 평균 비중(%) |
|---|---|---|
| 기체 감가상각 | eVTOL 기체 가격은 15~20억 원 수준 | 35% |
| 운항 인력·통신비 | 자율비행 이전 단계에서는 지상 관제·조종 인력 필요 | 20% |
| 에너지·정비 | 충전·배터리 교체 및 정비 주기(비행 100회당 1회) | 15% |
| 버티포트·보험료 | 시설 임대, 보험, 안전관리 비용 | 20% |
| 기타 | 마케팅·세금 등 | 10% |
현재 김포–여의도 노선 기준 요금은 1인당 약 11만~13만 원 수준으로 예상되며,
중장기적으로는 배터리 효율과 기체 회전율 향상으로
택시 대비 2~3배 수준(5만~7만 원)으로 낮아질 전망입니다.
3. UAM 수요 예측과 탑승률 변수
UAM 수요 예측은 단순히 “얼마나 많은 사람이 탈까?”라는 질문이 아닙니다.
이는 교통 수단 간 경쟁력 분석, 시간 가치 평가, 도시 구조 변화까지 포함하는 복합 예측 모델이에요.
즉, ‘이용자가 왜, 언제, 어떤 노선에서 UAM을 선택하는가’를 수치로 해석하는 과정이죠.
국토연구원의 「도심항공교통 수요 예측 모델 연구(2024)」에 따르면,
서울·수도권 기준으로 UAM 노선 수요는 출퇴근 시간대에 집중되며
‘이동 시간 절감’이 요금보다 더 강력한 선택 요인으로 나타났습니다.
예를 들어 강남↔김포공항 구간(약 30km)의 경우 자동차로 55분이 걸리지만,
UAM을 이용하면 약 18분이면 도착할 수 있습니다.
이런 **시간 단축 효과**가 누적되면 고소득층뿐 아니라 일반 직장인 수요도 발생합니다.
UAM 수요 예측 모델은 보통 아래 세 가지 핵심 변수를 기반으로 합니다.
- ① 시간 절감 효과: 자동차 대비 평균 60~70% 단축 시, 탑승률 1.8배 증가
- ② 요금 탄력성: 요금이 10% 낮아질 때 이용 의향 1.4배 상승
- ③ 접근성: 버티포트까지 이동시간 10분 이내일 때 이용 유지율 85% 이상
특히 UAM 수요 예측에서는 ‘시간의 가치(Value of Time)’라는 경제학 개념이 핵심이에요.
교통경제학적으로, 이용자가 1분을 절약할 때 느끼는 금전적 가치는 평균 350~500원 수준으로 평가됩니다.
따라서 30분을 절약할 수 있다면, 이용자는 최대 15,000원의 추가 요금을 감수할 의향이 있는 셈이죠.
이 데이터는 향후 UAM 요금 정책 수립에 중요한 근거가 됩니다.
| 예측 요소 | 영향 변수 | UAM 수요 예측에 미치는 영향 |
|---|---|---|
| 시간 절감 | 출퇴근/공항 이동 | 이용률 +60% |
| 요금 수준 | 소득·이동거리·대체수단 | 요금 10% 인하 시 수요 +40% |
| 버티포트 접근성 | 셔틀·환승 인프라 | 접근시간 5분 감소 시 이용률 +25% |
| 기상·신뢰도 | 운항 안정성·예측 가능성 | 신뢰도 하락 시 수요 -30% |
또한 UAM 수요 예측에는 ‘행동경제학적 변수’도 반영됩니다.
예를 들어, 탑승 경험이 있는 이용자는 재이용 확률이 2.5배 높으며,
대중교통과 통합 예약이 가능한 경우 신규 이용률이 1.8배 증가합니다.
이는 UAM이 단독 교통수단이 아니라, 지하철·버스·택시와 연계된
통합 모빌리티 생태계(MaaS)로 설계되어야 한다는 뜻이에요.
3-1. 지역별 UAM 수요 예측 시나리오
국토교통부의 K-UAM 운용개념서에 따르면,
초기 시범노선(김포–여의도, 판교–잠실 등)은 하루 평균 약 2,000~3,500명의 이용을 목표로 합니다.
하지만 이는 단일 요인으로 계산된 값이 아니라,
소득 수준, 출퇴근 목적 비율, 대체 교통수단 요금 등을 종합적으로 고려한 수요 예측 결과입니다.
| 노선 | 예상 소요시간(자동차/UAM) | 예상 요금(1인당) | 일평균 예상 수요(명) |
|---|---|---|---|
| 김포 ↔ 여의도 | 55분 / 18분 | 11~13만 원 | 3,000 |
| 판교 ↔ 잠실 | 50분 / 15분 | 9~11만 원 | 2,400 |
| 강남 ↔ 인천공항 | 70분 / 22분 | 12~14만 원 | 2,800 |
UAM 수요 예측은 단순히 “탈 사람 수”를 넘어,
시간, 비용, 심리적 요인까지 모두 정량화하는 모델입니다.
특히 장기적으로는 날씨·혼잡도·예약 패턴을 반영한 AI 기반 예측 시스템이 도입될 예정이에요.
예를 들어 ‘비 오는 출근길 오전 8시’에는 자동차 이용률이 낮아지고
UAM 호출량이 증가하는 식으로, 실시간 수요 변동에 따라 운항 스케줄이 자동 조정될 수 있습니다.
결론적으로, UAM 수요 예측은 기술적 시뮬레이션이 아니라
“도심인의 생활 패턴을 이해하는 데이터 과학”입니다.
이용자가 지불할 의향(WTP, Willingness To Pay)과
절약할 시간(Value of Time)의 균형점이 명확해질수록,
하늘길 교통의 현실화는 더욱 가까워집니다.
4. 시장 진입 전략과 비즈니스 모델
UAM의 사업모델은 기존 항공보다 ‘도시형 교통서비스’에 가깝습니다.
즉, B2C 여객 서비스 외에도 B2B 출장 수송, 응급의료, 관광형 서비스로 확장될 수 있죠.
| 사업 모델 | 특징 | 국내 적용 가능성 |
|---|---|---|
| B2C(개인 이동) | 앱 기반 실시간 호출, 정기 노선 운항 | 김포–여의도, 강남–인천 |
| B2B(기업 출장용) | 기업 계약 기반 예약형 수송 | 여의도–판교–세종 노선 |
| 관광형·응급형 | 관광지 접근, 응급환자 긴급수송 | 제주·부산·세종 인근 |
5. 맺음말 – 수익성 확보가 UAM 상용화의 핵심
도심항공교통의 성공은 기술이 아닌 경제성에서 결정됩니다.
정부의 제도적 지원과 함께, 합리적인 요금·효율적인 노선 운영·민간 투자 유치가 병행되어야 합니다.
향후 2030년대에는 UAM 구독형 서비스나
통합 모빌리티 플랫폼(MaaS)으로 발전할 가능성이 큽니다.