글로벌 무역에 있어서 항공수송은 물량 측면에서 1%, 가치 측면에서 40%의 비율로 점유하고 있다. 국내 수출의 경우, 항송수송의 비중은 0.3%를 기록하고 있지만, 그 가치는 약 20~25%를 차지하고 있다. 이와 같은 항공 물류는 국제 무역에 있어 매우 중요한 요소라고 할 수 있으며, 더욱이 한 국가의 경제적 환경에 영향을 미치는 중추적 역할을 수행하고 있다. 항공화물의 수요와 공급에는 한 국가의 경제적 상황과 더불어 여러 가지 복합적 요소에 의한 변동성이 발생하게 된다. 예를 들어, 불안정한 사회적 환경과 정치적 요소 및 국제적 이슈에서 비롯된 복합적 요인으로 인해 항공화물의 물동량 변동성은 그 영향을 크게 받게 된다. 그러므로 불안정한 항공화물 물동량의 흐름 동향을 정확하게 예측하고 판단하는 것은 장기적으로 보면 국가적 차원의 경제적 손실을 예방하고, 대비할 수 있는 중요한 대책으로 여겨지고 있다. 이러한 측면을 반영한 본 연구는 시스템 다이내믹스(System Dynamics)를 활용하고, 모델링 기법을 적용하여 인천국제공항의 항공 물동량을 분석 및 예측하는 것을 주된 목적으로 설정했다. 기존의 항공화물 예측 연구의 경우, 주로 시계열 예측과 회귀모형을 통한 변수 간의 단순한 측면의 영향 관계로 파악이 용이했다. 하지만 이 같은 연구 방식은 다음과 같은 한계점이 존재하고 있다. 첫째, 회귀식을 도출하는 것으로 예측 문제를 풀이하기에는 한계가 있다. 둘째, 지속적으로 변화하는 물동량의 동태적 흐름 추적에 한계가 있으며, 변수의 반영 및 조절이 다소 제한적이다. 그러나 이와 같은 한계점에 착안한 본 연구는 시각적 모델링을 통한 인과관계를 파악함으로써 논리적 접근이 가능할 뿐만 아니라 순차적으로 변수를 추가하여 모델의 정확도 또한 예측할 수 있다.
본 연구를 위한 시뮬레이션 데이터 투입 기간은 2016년 1월부터 2020년 12월까지로 설정했으며, 2020년 1월부터 2020년 12월까지의 데이터를 검증 데이터로 사용했다. 시뮬레이션을 위한 절대 평균 오차 비율(MAPE)을 적용하여 Stock-Flow 다이어그램의 정확도를 검증했다. 도출 결과 트레이닝 기간의 MAPE 값은 1.9%, 테스트 기간은 7.0%로 도출됨에 따라 0% ≤ MAPE 〈 10%에 속하는 매우 정확히 예측된 모델로 검증됐다.
본 연구는 계절성과 경제적 여건에 중요한 영향을 받게 되는 항공 물동량에 대한 수요예측은 대체로 불안정하고, 규칙적이지 못한 부분을 차지했다. 이러한 부분을 반영한 결과 시스템 다이내믹스를 활용한 정확한 항공 물동량 수요예측은 항공 종사자 및 관련 관계자들에게 효율적인 데이터 정보를 제공하여 활용될 수 있다. 뿐만 아니라 사전에 예측 모델을 통한 항공 물동량 수요를 파악하여 항공분야의 경제적 손실을 줄이고, 공항 운영의 비용 절감 효과를 기대할 수 있다.
마지막으로 본 연구가 가지고 있는 한계점과 과제는 수요 측면의 요인과 외부 요인인 항공 유가만을 고려하여 분석했다. 따라서 예측의 정확도는 높았다고 평가할 수 있으나, 투입한 요인의 종류가 다소 제한적인 측면이 있고, 2차 변수를 고려하지 않아 투입 요인에 대한 예측이 이루어지지 않았다는 점을 향후 연구를 통해 보완할 필요가 있다. 또한, 추가로 논의되지 않은 수요요인의 계절성을 반영한다면 더욱더 정교한 모델로 발전될 수 있을 것으로 기대된다. 아울러, 향후 연구에서는 항공화물의 항공기 탑재량 등 공급 요인을 반영한 분석을 함께 진행한다면, 더욱 정확한 예측이 가능할 것으로 사료된다.