KR20090089049A - Method of creating vertical route of aircraft automatically - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 항공의 비행 경로 상에서 수직 비행경로를 자동으로 생성하여 제공하는 수직 비행경로 자동생성 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a vertical flight path automatic generation method for automatically generating and providing a vertical flight path on the flight path of the aviation.
항공기의 비행경로 생성 알고리즘으로서, 종래에는 기준경로점과 목표경로점에 해당되는 두 구간 간의 직선상의 최단거리를 이용하여 통과 점을 직선으로 생성하는 방식만을 취하고 있다. As a flight path generation algorithm of an aircraft, conventionally, only a method of generating a passing point in a straight line using a shortest distance on a straight line between two sections corresponding to a reference path point and a target path point is taken.
또한, 상기 두 구간 사이에 관한 회피지점 판별을 위해서, 종이 또는 전자 지도, 사용자의 기억이나 경험, 사진 이미지 등을 이용하고 있으며, 이를 통해 판단된 회피 지점을 직접 일일이 추가하거나 변경하는 방법을 이용하고 있다.In addition, in order to determine avoidance points between the two sections, a paper or electronic map, a user's memory or experience, photographic images, etc. are used. have.
이러한 종래의 경우, 고지대 등과 같은 회피지점의 판단이 수동적이고, 판단된 회피지점에 관한 수정 및 변경이 매우 번거롭고, 판단된 회피지점에 관한 신뢰성이 떨어지는 문제점이 있다.In such a conventional case, determination of avoidance points such as high ground is passive, correction and modification of the determined avoidance point are very cumbersome, and reliability of the determined avoidance point is inferior.
본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위하여 창출된 것으로서, 지형의 고도데이터를 이용하여 고도데이터에 근사화된 항공기의 수직 비행경로를 자동으로 생성하여 제공하는 수직 비행경로 자동생성 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.The present invention was created to solve the above problems, and provides an automatic vertical flight path generation method that automatically generates and provides a vertical flight path of the aircraft approximated to the altitude data using the altitude data of the terrain. There is this.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 항공기의 수평경로에 대응되는 지형에 관한 실제 고도데이터를 이용하여, 상기 수평경로에 관한 경로별 고도데이터의 최대값과 최소값을 샘플링하여 최대최소값의 집합을 구하는 고도데이터 구간 샘플링 단계; 상기 고도데이터의 최대최소값의 집합을 이용하여 항공기의 수직경로에 관한 근사화된 함수를 연산하여 초기 수직경로를 생성하는 초기 수직경로 연산 단계; 및 상기 고도데이터의 최대최소값의 집합과 상기 함수 간의 오차가 최대로 발생되는 특정 경로에 관한 오차값을 상기 함수에 가산하여 상기 초기 수직경로를 상향 이동시키는 수직경로 이동 단계를 포함한다.Using the actual altitude data on the terrain corresponding to the horizontal path of the aircraft of the present invention for achieving the above object, by sampling the maximum and minimum values of the altitude data for each path on the horizontal path to a set of the maximum minimum value Obtaining an altitude data interval sampling step; An initial vertical path calculation step of generating an initial vertical path by calculating an approximated function of the vertical path of the aircraft using the set of maximum and minimum values of the altitude data; And a vertical path shifting step of moving the initial vertical path upward by adding an error value about a specific path at which an error between the set of the maximum minimum value of the altitude data and the function is maximized to the function.
여기서, 상기 초기 수직경로 연산 단계는, 상기 함수를 이루는 계수값을 결정하되, 상기 최대최소값의 집합과 상기 함수 간의 오차를 상기 경로별로 합산한 결과값이 최소가 되는 상기 계수값을 결정하여 상기 초기 수직경로를 최적화하여 생성할 수 있다.Here, in the initial vertical path calculation step, the coefficient value constituting the function is determined, but the initial vertical path is determined by determining the coefficient value that is the minimum value of the sum of the error between the set of the maximum minimum value and the function for each path. Can be generated by optimizing the path.
그리고, 상기 함수는, 짝수 차의 함수인 것을 특징으로 한다.The function is characterized in that it is a function of even difference.
더 구체적으로는, 상기 함수는, 2차 함수(Quadratic Function) 또는 4차 함 수(Quartic Function)일 수 있다.More specifically, the function may be a quadratic function or a quadratic function.
한편, 상기 수직경로 이동 단계는, 상기 최대최소값의 집합 중 최대값만을 이용할 수 있다.Meanwhile, in the vertical path movement step, only the maximum value among the set of the maximum minimum values may be used.
본 발명의 수직 비행경로 자동생성 방법에 따르면, 지형의 고도데이터에 근사화된 항공기의 수직 비행경로를 자동으로 생성하되, 고도데이터의 최대최소값을 이용하여 구간을 샘플링함과 동시에, 샘플링된 구간을 이용한 근사화된 함수를 이용하여 안전한 수직 비행경로를 제공할 수 있다.According to the automatic vertical flight path generation method of the present invention, the vertical flight path of the aircraft automatically approximated to the altitude data of the terrain is automatically generated, while sampling the sections using the maximum minimum value of the altitude data, and using the sampled sections. Approximated functions can be used to provide a safe vertical flight path.
또한, 함수와 실제 고도데이터 상의 오차가 최대가 되는 지점의 오차값을 이용하여 함수를 오프셋 시킴에 따라 모든 비행경로에 대해 충돌이 없는 안전한 항공기의 경로를 생성할 수 있고, 함수의 차수를 적절히 조절하여 지형 또는 항공기의 상황에 유연하게 대응할 수 있다.In addition, by offsetting the function using the error value of the point where the error in the function and the actual altitude data is maximum, a safe aircraft path without collisions can be generated for all flight paths, and the order of the function is properly adjusted. It can flexibly respond to the terrain or the situation of the aircraft.
이하 첨부된 도면을 참조하면서 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다. 이에 앞서, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여, 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. Prior to this, terms or words used in the present specification and claims should not be construed as being limited to the common or dictionary meanings, and the inventors should properly explain the concept of terms in order to best explain their own invention. Based on the principle that it can be defined, it should be interpreted as meaning and concept corresponding to the technical idea of the present invention.
따라서, 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.Therefore, the embodiments described in the specification and the drawings shown in the drawings are only the most preferred embodiment of the present invention and do not represent all of the technical idea of the present invention, various modifications that can be replaced at the time of the present application It should be understood that there may be equivalents and variations.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 수직 비행경로 자동생성 방법의 흐름도, 도 2는 도 1의 방법을 위한 시스템 구성도, 도 3은 특정 지형상에서 항공기의 수평경로에 관한 실시예를 나타내는 도면, 도 4는 도 3의 수평경로에 관한 고도데이터를 나타내는 도면이다.1 is a flowchart of a method for automatically generating a vertical flight path according to an embodiment of the present invention, FIG. 2 is a system configuration diagram for the method of FIG. 1, FIG. 3 is a view showing an embodiment of a horizontal path of an aircraft on a specific terrain, 4 is a diagram illustrating altitude data regarding the horizontal path of FIG. 3.
그리고, 도 5는 도 4를 이용하여 도 1의 구간 샘플링 단계를 수행한 도면, 도 6은 도 5를 이용하여 도 1의 초기 수직경로 연산 단계를 수행한 도면, 도 7은 도 6을 이용하여 도 1의 수직경로 이동 단계를 수행한 도면이다.FIG. 5 is a diagram illustrating an interval sampling step of FIG. 1 using FIG. 4, FIG. 6 is a diagram illustrating an initial vertical path calculating step of FIG. 1 using FIG. 5, and FIG. 1 is a diagram illustrating a vertical path shifting step of FIG. 1.
이하에서는 도 1 내지 도 7을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 따른 수직 비행경로 자동생성 방법에 관하여 보다 상세히 설명하고자 한다.Hereinafter, a method for automatically generating a vertical flight path according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to FIGS. 1 to 7.
먼저, 연산부(120)는 항공기의 수평경로에 대응되는 지형에 관한 실제 고도데이터를 이용하여, 상기 수평경로에 관한 경로별 고도데이터의 최대값과 최소값을 샘플링하여 최대최소값의 집합을 구한다(S110).First, the
즉, 고도데이터 구간 샘플링 단계(S110)는, 도 3과 같은 항공기의 수평경로와, 그러한 수평경로 상의 도 4와 같은 실제 고도데이터를 이용하여, 수평경로 상에서의 고도데이터에 관한 최대값과 최소값을 샘플링하여 도 5와 같이 구하게 된다.That is, the altitude data section sampling step (S110) uses the horizontal path of the aircraft as shown in FIG. 3, and the actual altitude data as shown in FIG. 4 on the horizontal path, to determine the maximum and minimum values of the altitude data on the horizontal path. The sample is obtained as shown in FIG. 5.
도 2의 지형데이터 DB(110)에는 지역별 위도, 경도, 고도정보를 포함한 지형 데이터들이 기 저장될 수 있는데, 연산부(120)에서는 그러한 지형데이터 상의 고도정보(데이터)를 이용하여 최대최소값의 집합이 구해질 수 있다.In the
또한, 연산부(120)는 수직 비행경로를 알고자 하는 원하는 특정지역의 수평경로를 사용자로부터 별도의 입력수단을 통해 지정받은 후, 지정받은 수평경로 부분과 지형데이터 DB(110) 간을 비교하여 해당 수평경로 부분에 관한 고도데이터를 지형데이터 DB(110)로부터 취출하여, 원하는 수직 비행경로 연산이 가능하도록 할 수 있다.In addition, the
한편, 상기 최대최소값의 집합은 아래와 같은 방법에 의해 연산된다.On the other hand, the set of the maximum minimum value is calculated by the following method.
s0 ~ sm는 도 3의 수평경로에 대한 도 4에 도시된 모든 고도데이터의 집합으로서 여기서 m은 수평경로상의 각 구간을 의미한다. 그리고, d0 ~ dn는 고도데이터 집합(s0 ~ sm) 상에서 최대값과 최소값을 샘플링하여 구하여지는 최대최소값의 집합을 나타내는 것으로서 n은 샘플링된 각 구간을 의미한다. s 0 to s m are all sets of altitude data shown in FIG. 4 with respect to the horizontal path of FIG. 3, where m means each section on the horizontal path. In addition, d 0 to d n represent a set of maximum and minimum values obtained by sampling a maximum value and a minimum value on the altitude data set s 0 to s m , and n denotes each sampled section.
여기서, 최대최소값의 집합(d0 ~ dn)은 모든 고도데이터(s0 ~ sm)에 대하여 최대값과 최소값만을 샘플링한 것이므로 n<m을 만족하다.Here, the set of maximum and minimum values d 0 to d n satisfies n <m since only the maximum and minimum values are sampled for all the altitude data s 0 to s m .
이러한 가정 하에서, 임의의 sj(1<j<m)에 대하여 임의의 di(0≤i≤n)를 구하기 위해서는 아래의 수학식 1 및 수학식 2의 논리식에 따른다.Under these assumptions, the following formulas (1) and (2) are used to obtain any d i (0 ≦ i ≦ n) for any s j (1 <j <m).
[수학식 1] 최대값의 샘플링Equation 1 Sampling of the Maximum Value
sj -1<sj 이고, sj>sj+1인 경우, sj → di s j -1 <s j A, s j> If s j + 1, s j → d i
[수학식 2] 최소값의 샘플링[Equation 2] sampling of the minimum value
sj -1>sj 이고, sj<sj +1인 경우, sj → di s j -1 > s j A, s j <s j if +1, j s → d i
즉, 고도데이터(s0 ~ sm)에 관한 구간별 최대값의 샘플링은 수학식 1과 같고, 구간별 최소값의 샘플링은 수학식 2와 같다, That is, the sampling of the maximum value for each section of the altitude data s 0 to s m is shown in Equation 1, and the sampling of the minimum value for each section is shown in Equation 2,
다시 말해서, 수학식 1은 양측 구간에 대해 그 양측 사이의 구간의 고도데이터가 양측 모두보다 값이 작은 경우이고, 수학식 2는 그 반대의 개념으로서 양측 구간에 대해 그 양측 사이의 구간의 고도데이터가 양측 모두보다 값이 큰 경우이다. 이러한 수학식 1 및 수학식 2에 의해 취득되는 최대값과 최소값에 해당되는 di들의 모임이 곧 최대최소값의 집합을 의미하는 것이다.In other words, Equation 1 is a case where the altitude data of the section between both sides is smaller than both sides with respect to both sections, and Equation 2 is the opposite concept and the altitude data of the section between both sides with respect to both sections. Is greater than both sides. The collection of d i corresponding to the maximum value and the minimum value obtained by Equations 1 and 2 means a set of maximum and minimum values.
도 4의 고도데이터의 그래프에 대하여 최대값과 최소값을 샘플링함으로써 도 5와 같은 최대최소값의 그래프가 연산된다. By sampling the maximum value and the minimum value with respect to the graph of the altitude data of FIG. 4, the graph of the maximum minimum value as shown in FIG. 5 is calculated.
이상과 같이 본 발명에서 고도데이터의 최대값과 최소값을 샘플링하는 것에 따르면, 원하는 수평경로 상의 모든 고도데이터(s0 ~ sm)를 이용하지 않으며 고도데이터 상의 최대값과 최소값 지점만을 샘플링하여 이용하므로, 본 발명의 수직 비행경로의 연산 시간을 단축하고 시스템을 보다 간소화할 수 있는 이점이 있다.As described above, according to the sampling of the maximum value and the minimum value of the altitude data, since all altitude data s 0 to s m on the desired horizontal path are not used, only the maximum value and the minimum value point of the altitude data are sampled and used. In addition, there is an advantage that the operation time of the vertical flight path of the present invention can be shortened and the system can be further simplified.
한편, 이상과 같은 고도데이터 구간 샘플링 단계(S110) 이후, 연산부(120)는, 고도데이터의 최대최소값의 집합(d0 ~ dn)을 이용하여 항공기의 수직경로에 관한 근사화된 함수를 연산하여 초기 수직경로를 생성한다(S120).On the other hand, after the altitude data section sampling step (S110) as described above, the
여기서, 항공기가 보통 상승 후에 다시 하강하는 특성을 이용하여, 연산되는 함수는 항공기의 경로 속성에 대응되도록 짝수 차의 함수인 것이 바람직하다.Here, using the characteristic that the aircraft normally descends again after rising, it is preferable that the function calculated is a function of even difference so as to correspond to the path attribute of the aircraft.
즉, 3차 함수(Cubic Function), 5차 함수(Quintic Function) 등의 홀수 차의 함수는 계속적으로 상승되는 곡선의 특성을 가지므로 항공기의 비행 경로에 이용되기에는 적합하지 않다.That is, functions of odd differences, such as cubic functions and quintic functions, have a characteristic of continuously rising curves, and thus are not suitable for use in flight paths of aircraft.
여기서, 본 발명에서는 짝수 차의 함수로서, 2차 함수(Quadratic Function), 4차 함수(Quartic Function) 등이 이용될 수 있으나, 차수가 늘어날수록 함수의 연산이 복잡하고 시간이 많이 소요되며 수학적인 구현이 어려우므로, 가장 간단한 2차 함수로 구현되는 것이 바람직하다.Here, in the present invention, as a function of an even difference, a quadratic function, a quadratic function, and the like may be used, but as the degree increases, the operation of the function is complicated, time consuming, and mathematical. Since it is difficult to implement, it is preferable to implement it as the simplest quadratic function.
물론, 항공기 비행의 복잡성, 정교성 등을 고려하여 원하는 차수의 함수로 선택하여 연산을 수행할 수 있음은 물론이다. 여기서, 별도의 입력수단(키보드, 마우스 등)을 통한 사용자의 조작에 의해 차수의 변경이 가능할 수 있음은 물론이다.Of course, in consideration of the complexity of the aircraft flight, elaboration, etc. can be selected as a function of the desired order to perform the operation. Here, of course, it is possible to change the order by the user's operation through a separate input means (keyboard, mouse, etc.).
한편, 초기 수직경로 연산 단계(S120)를 보다 상세히 설명하면 다음과 같다.On the other hand, the initial vertical path calculation step (S120) will be described in more detail as follows.
예를 들어, 초기 수직경로를 생성하기 위하여 2차 함수를 이용한다고 가정하면, 최대최소값의 집합(d0 ~ dn)을 이용하여 근사화된 수직경로에 관한 함수(d)는 간단히 수학식 3과 같이 표현 가능하다.For example, assuming that a quadratic function is used to generate the initial vertical path, the function d relating to the vertical path approximated using the set of maximum minimum values d 0 to d n is simply It can be expressed as:
[수학식 3][Equation 3]
여기서, 2차 함수를 이루는 각 계수값(c1,c2,c3)을 결정하여 수학식 3을 완성 할 수 있는데, 계수값 결정시 고려하여야할 사항은 다음과 같다.Here, Equation 3 can be completed by determining each coefficient value (c 1 , c 2, c 3 ) constituting the quadratic function.
상기 최대최소값의 집합(d0 ~ dn)과 상기 함수(d) 간의 오차를 상기 집합(d0 ~ dn)의 각 경로별(i; 0~n)로 합산한 결과값이 최소가 되는 계수값을 결정하여 초기 수직경로를 최적화하여 생성하는 것이 바람직한데, 이는 수학식 4에 의해 실현 가능하다.The set up the minimum value (d 0 ~ d n) and the function (d) the set of the error between (d 0 ~ d n) of each path (i; 0 ~ n) is the result summed with which the smallest It is desirable to generate coefficients by optimizing the initial vertical path by determining coefficient values, which can be realized by equation (4).
[수학식 4][Equation 4]
즉, 수학식 3에 나타난 초기 수직경로에 관한 함수(d)와, 실제로 샘플링된 최대최소값(di) 간의 차이의 제곱값을 경로(i) 별로 연산하여, 경로별로 합산한 값이 최소가 되는 함수가, 샘플링된 최대최소값의 집합(d0 ~ dn)에 가장 근사화된 수직 비행경로를 나타내는 함수를 의미하게 된다. That is, the square value of the difference between the function (d) of the initial vertical path shown in Equation 3 and the maximum sampling value (d i ) that is actually sampled is calculated for each path (i), and the value summed for each path becomes the minimum. The function refers to a function representing a vertical flight path most approximated to a set of sampled maximum minimum values d 0 to d n .
즉, 아래의 수학식 5를 통해 연산하되는 계수값(c1,c2 ,c3) 중에서 수학식 4로 연산되는 오차의 합(Error)이 최소가 되는 계수값에 해당되는 c1,c2 ,c3를 연산하여, 이를 수학식 3에 반영한 도 6과 같은 최적화된 초기 수직경로의 함수를 생성한다.That is, but calculated through Equation (5) below is a coefficient value (c 1, c 2, c 3) is in the the coefficient value sum (Error) is minimized in error is calculated by Equation 4 c 1, c 2 , c 3 is calculated to generate a function of the optimized initial vertical path as shown in FIG. 6 reflecting this in Equation 3.
[수학식 5][Equation 5]
이상과 같이, 최적화된 초기 수직경로 함수의 생성 이후, 연산부(120)는, 'c1,c2,c3가 결정된 수학식 3의 함수(d)'와 '고도데이터의 최대최소값의 집합(d0 ~ dn)' 간의 오차값이 최대로 발생되는 특정 경로에 관한 오차값을, 함수(d)에 가산하여, 이미 연산된 초기 수직경로를 상향 이동시켜 수직 비행경로를 완성한다(S130).As described above, after the generation of the optimized initial vertical path function, the
즉, 도 6에서 도 7로 함수를 상향 이동시킨 것으로서, 이러한 경우 어떠한 비행구간에서도 지형과의 충돌이 없는 안전한 수직 비행경로의 획득이 가능하다. That is, as the function is moved upward from Figure 6 to Figure 7, in this case it is possible to obtain a safe vertical flight path without collision with the terrain in any flight section.
다시 말해서, 아래의 수학식 6과 같이, 수학식 3에서 구하여지는 i경로 상의 d값과 실제 고도데이터로부터 샘플링된 i경로 상의 di 값 간의 차이에 관한 제곱값(K2)이 최대가 되는 특정 경로가 존재하고, 그러한 특정 경로에 관한 K2값에 해당되는 K값을 수학식 3에 가산하여 도 6으로부터 옵셋(Offset) 이동해 줌으로써 수학식 7의 수직 비행경로, 즉 도 7의 형태가 완성 가능하다.In other words, as shown in Equation 6 below, the square value K 2 regarding the difference between the d value on the i path obtained from Equation 3 and the d i value on the i path sampled from the actual altitude data is maximized. The path exists and the vertical flight path of Equation 7, i.e., the shape of Fig. 7, can be completed by adding the K value corresponding to the K 2 value for the specific path to Equation 3 and offsetting it from Fig. 6. Do.
[수학식 6][Equation 6]
[수학식 7][Equation 7]
도 7과 같이, 이렇게 하여 완성된 수학식 7에 의한 비행경로에 따르면, 최대최소값의 집합(d0 ~ dn)에 해당되는 모든 경로(i; 0~n) 중, 상기 함수와의 오차가 가장 크게 발생하는 특정 경로에 대한 오차값(k) 만큼을 모든 경로(i; 0~n)에 대하여 가산해 줌으로써, 지정된 어떠한 비행경로 구간에서도 지형과의 충돌의 위험이 없는 안전한 수직 비행경로를 제공할 수 있다.As shown in FIG. 7, according to the flight path according to Equation 7 thus completed, among all paths (i; 0 to n) corresponding to the set of maximum and minimum values d 0 to d n , an error with the function is By adding the error value (k) for the most specific path, for all paths (i; 0 to n), providing a safe vertical flight path without any risk of collision with the terrain in any given flight path section. can do.
한편, 상기와 같은 수직경로 이동 단계(S130)에서 오차값의 연산을 통한 옵셋 수행시 최대최소값의 집합(d0 ~ dn) 중 최대값만을 이용한 오차를 이용하여 연산할 수 있는데, 이는 대체로 최소값의 지점이 최대값의 지점보다 고도데이터 값이 작은 점에 착안한 것으로서 최소값에 관한 오차는 연산에 이용하지 않음으로 하여 그 신뢰도가 저하될 수 있으나 연산의 과정을 줄이고 연산 시간을 절약할 수 있다.On the other hand, when performing the offset by the calculation of the error value in the vertical path shift step (S130) as described above it can be calculated using the error using only the maximum value of the set of the maximum minimum value (d 0 ~ d n ), which is generally the minimum value The point of is focused on the point that the value of the altitude data is smaller than the point of the maximum value. The error about the minimum value is not used in the calculation, so the reliability thereof may be degraded, but the operation process may be reduced and the calculation time may be saved.
이상과 같이, 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 이것에 의해 한정되지 않으며 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 본 발명의 기술 사상과 아래에 기재될 청구범위의 균등 범위 내에서 다양한 수정 및 변형이 가능함은 물론이다.As described above, although the present invention has been described by way of limited embodiments and drawings, the present invention is not limited thereto and is intended by those skilled in the art to which the present invention pertains. Of course, various modifications and variations are possible within the scope of equivalents of the claims to be described.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 수직 비행경로 자동생성 방법의 흐름도,1 is a flowchart of a method for automatically generating a vertical flight path according to an embodiment of the present invention;
도 2는 도 1의 방법을 위한 시스템 구성도,2 is a system configuration diagram for the method of FIG. 1;
도 3은 특정 지형상에서 항공기의 수평경로에 관한 실시예를 나타내는 도면,3 is a view showing an embodiment of a horizontal path of an aircraft on a specific terrain;
도 4는 도 3의 수평경로에 관한 고도데이터를 나타내는 도면,4 is a view showing elevation data regarding a horizontal path of FIG. 3;
도 5는 도 4를 이용하여 도 1의 구간 샘플링 단계를 수행한 도면,FIG. 5 is a diagram illustrating an interval sampling step of FIG. 1 using FIG. 4;
도 6은 도 5를 이용하여 도 1의 초기 수직경로 연산 단계를 수행한 도면,FIG. 6 is a view illustrating an initial vertical path calculating step of FIG. 1 using FIG. 5;
도 7은 도 6을 이용하여 도 1의 수직경로 이동 단계를 수행한 도면이다.FIG. 7 is a diagram illustrating a vertical path movement step of FIG. 1 using FIG. 6.
<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명><Explanation of symbols for the main parts of the drawings>
110...지형데이터 dB 120...연산부
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