도심항공교통(UAM) 기술 및 시장 전략 수립을 위한 소비자 선호 분석 = Consumer Preferences for Urban Air Mobility (UAM): Implications for Technology and Market Strategy Development

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 전 세계적인 대도시 교통 문제의 해결책으로 주목받는 도심항공교통(UAM)의 성공적 시장 진입을 위해, 한국 소비자의 선호를 정량적으로 분석하고 시장 전략을 도출하였다. 기존 연구가 주로 요금 및 시간 등 운영 속성에 집중한 한계를 극복하고자, 본 연구는 운전 방식, 항공기 유형의 기술적 속성 및 정시 운항 확률을 통합한 이산선택실험(DCE)을 설계하고, 잠재군집모형(LCM)을 통해 소비자 이질성을 규명하였다.
분석 결과, 소비자는 ‘안전·시간 민감형(군집 1)’, ‘기술 친화형(군집 2)’, ‘현상 유지 선호형(군집 3)’의 세 가지 이질적 군집으로 세분화되었다. 전체적으로는 군집 2가 자율 운전 등 혁신 기술에 높은 지불의사를 보이며 장기적 주력 시장임이 확인되었으나, 초기 유인 운항(Phase 1) 단계에서는 군집 1이 가장 높은 수용률을 기록하는 ‘수용성 역전’ 패턴이 관찰되었다. 시뮬레이션 결과, 경쟁 체제(Best 시나리오) 도입 시 독점 체제(Worst 시나리오) 대비 수용률이 크게 증대되며, 접근시간 30분 이내 지역에 전체 수요의 92%가 집중되는 것으로 나타났다.
본 연구는 UAM 시장 성공을 위해 소비자 이질성에 기반한 동적 마케팅, 접근시간 최적화 입지 선정, 경쟁적 시장 구조 조성, 그리고 단계적 안전 신뢰 확보가 필수적임을 실증하였다. 이러한 결과는 정책 입안자와 사업자에게 기술적·정책적 요소를 통합한 구체적인 시장 진입 및 활성화 전략 수립의 근거를 제공한다.
주제어: 도심항공교통(UAM), 이산선택실험(DCE), 잠재군집모형(LCM), 소비자 선호, 시장 세분화, 시나리오 시뮬레이션

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study quantitatively analyzes Korean consumer preferences to derive market strategies for the successful entry of Urban Air Mobility (UAM), which is emerging as a key solution to global urban transportation challenges. To overcome the limitations of existing studies that primarily focused on operational attributes such as fare and travel time, this study designed a Discrete Choice Experiment (DCE) that integrates these operational factors with technical attributes—specifically operation mode and aircraft type—and the service reliability attribute of on-time probability. Furthermore, a Latent Class Model (LCM) was applied to identify consumer heterogeneity.
The analysis revealed that consumers are segmented into three distinct heterogeneous clusters: ‘Safety & Time Sensitive (Cluster 1)’, ‘Tech-Friendly (Cluster 2)’, and ‘Status Quo Preferred (Cluster 3)’. While Cluster 2 demonstrated a high willingness to pay for innovative technologies, identifying it as a long-term core market, a ‘Reversal Pattern’ was observed where Cluster 1 recorded the highest acceptance rate during the initial piloted operation stage. Additionally, simulation results indicated that a competitive market structure (Best Scenario) significantly increases acceptance rates compared to a monopoly structure, with 92% of total demand concentrated in areas with an access time of less than 30 minutes.
This study empirically demonstrates that for UAM market success, dynamic marketing based on consumer heterogeneity, location selection optimized for access time, the creation of a competitive market structure, and step-by-step safety trust-building are essential. These findings provide policymakers and operators with a solid basis for establishing concrete market entry and activation strategies that integrate both technical and policy elements.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서론 1
• 1. 연구의 배경 1
• 1.1. 도시화와 지상 교통의 한계 1
• 1.2. UAM의 등장과 잠재력 2
• 2. 연구의 필요성 3
• 2.1. 시장 수용성의 강조: 2024 파리 올림픽 사례 3
• 2.2. 기존 연구 동향 및 소비자 연구의 공백 4
• 3. 연구의 목적 및 차별성 5
• 3.1. 연구 목적 5
• 3.2. 연구의 차별성 및 기대효과 5
• 4. 연구의 내용 및 범위 7
• Ⅱ. 이론적 배경 및 선행연구 검토 8
• 1. 시장 및 산업 동향 8
• 1.1. 글로벌 시장 전망 8
• 1.2. 산업 생태계 8
• 1.3 주요 기업 동향 9
• 1.4. 국내 정부 동향 10
• 2. 진술선호(Stated Preference) 접근법 12
• 3. UAM 소비자 선호 관련 선행연구 13
• 3.1. UAM 서비스 속성별 선행연구 13
• 3.1.1. 운영적 속성 13
• 3.1.2. 운전 방식과 항공기 유형 14
• 3.2. 개인 특성 측면 소비자 연구 15
• 3.2.1. 사회인구학적 특성 및 통행행태 15
• 3.2.2. 심리·태도 요인 16
• 3.3. 선행연구의 범위와 한계 17
• III. 연구 방법론 19
• 1. 실험설계 19
• 1.1. 속성 및 수준 설정 19
• 1.1.1. 대안 속성 및 수준 19
• 1.1.2. 멤버십 변수 선정 20
• 1.2. 선택 시나리오 설계 23
• 2. 데이터 수집 및 표본 특성 24
• 2.1. 설문조사 개요(조사 기간, 방법, 대상) 24
• 2.2. 설문지 구성 26
• 2.3. 최종 데이터 28
• 3. 분석모형: 잠재군집모형 29
• 3.1. MNL의 한계와 LCM의 등장 29
• 3.2. LCM의 개념 및 구조 30
• 4. 시뮬레이션 32
• 4.1. 시뮬레이션 대상 지역 선정 32
• 4.2. 시나리오 설계 34
• 4.2.1. Phase 정의: 버티포트 네트워크 확대 34
• 4.2.2. 시나리오 정의: 시장 경쟁 구조와 운영 효율성 36
• 4.2.3. 탑승장까지의 접근시간 산정 방법 40
• IV. 분석 결과 44
• 1. 응답자 특성 분석 44
• 2. 잠재군집모형 추정 결과 47
• 2.1. 최적 군집 수 결정 47
• 2.1.1. 2개 vs 3개 군집 모형 심층 비교 49
• 2.1.2. 최종 모형 선택 49
• 2.2. 모형 적합성 검증: Wald Test 50
• 2.3. 군집별 특성 분석 52
• 2.3.1. MNL vs LCM: 이질성의 발견 52
• 2.3.2. 군집 멤버십 결정 요인 53
• 2.3.3. 군집별 차별성 54
• 3. 한계 지불의사액(MWTP) 분석 56
• 3.1. 군집별 MTWP 비교 56
• 3.2. 군집별 인구사회 및 심리·태도 특성 57
• 3.3. 종합: 군집 특성화 58
• 4. 시뮬레이션 결과 60
• 4.1. 전체 수용률 분석 60
• 4.2. 지역별 수용률 분석 및 공간적 패턴 61
• 4.3. 군집별 수용률 패턴 66
• 4.4. 접근시간별 수용률 변화 68
• 4.4.1. 접근시간 민감도 68
• 4.4.2. 접근시간 구간별 예상 이용자 분석 69
• 4.5. 군집별 접근시간 민감도 70
• V. 논의 73
• 1. 타겟 중심의 초기 시장 진입 전략: 평균의 함정 탈피 73
• 2. 경쟁적 시장 구조 조성: 독점의 비효율성 극복 75
• 3. 접근시간 기반의 입지 최적화: 수요의 공간적 집중 75
• 3.1. 접근시간과 버티포트 입지의 중요성 75
• 3.2. 접근시간과 소비자 특성 최적화의 중요성 76
• 4. 사회적 수용성 확보를 위한 통합 전략 76
• 4.1. 단계적 안전성 입증 전략 76
• 4.2. 운전 방식 선택권 보장: 하이브리드 서비스 전략 77
• Ⅵ. 결론 및 연구의 한계 79
• 1. 결론: 성공적인 UAM 생태계를 위한 제언 79
• 2. 연구의 한계 및 향후 연구 방향 80
• 참고문헌 82
• 영문초록 86