KR20230060864A - 기상예보를 이용한 항공 모빌리티 비행정보 제공 방법 및 시스템 - Google Patents
기상예보를 이용한 항공 모빌리티 비행정보 제공 방법 및 시스템 Download PDFInfo
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Abstract
본 발명은, 사람의 탑승 여부, 중량 및 출력을 포함하는 UAM 정보가 미리 등록된 UAM로서, 비행정보를 제공 받을 UAM의 비행 목적지에 관한 정보를 입력 받는 단계; 비행 목적지까지의 예상 항공 경로가 포함된 공간에 대한 상세 항공 기상예보 생성에 필요한 기본 기상예보, 이의 가공에 필요한 지형 정보를 수집하는 단계; 기본 기상예보 및 지형 정보를 입력으로 하는 기상장 모델링을 수행하여 상세 항공 기상예보를 산출하는 단계; UAM 정보에 기반하여 상기 상세 항공 기상예보를 분석하고, 분석 결과로부터 기상 위험 요소를 추출하는 단계; 및
상기 기상 위험 요소가 회피될 수 있는 새로운 항공 경로에 관한 정보가 포함된 상기 UAM의 비행정보를 생성하는 단계를 포함하는 기상 예보를 이용한 항공 모빌리티 비행정보 제공 방법을 개시한다. 본 발명에 따르면, 기상예보와 지형 정보를 결합하여 시간적, 공간적 해상도가 향상된 지형 특성적인 상세 항공 기상예보가 산출될 수 있다.
상기 기상 위험 요소가 회피될 수 있는 새로운 항공 경로에 관한 정보가 포함된 상기 UAM의 비행정보를 생성하는 단계를 포함하는 기상 예보를 이용한 항공 모빌리티 비행정보 제공 방법을 개시한다. 본 발명에 따르면, 기상예보와 지형 정보를 결합하여 시간적, 공간적 해상도가 향상된 지형 특성적인 상세 항공 기상예보가 산출될 수 있다.
Description
본 발명은 기상예보를 이용한 항공 모빌리티 비행정보 제공 방법 및 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 국지예보 데이터, 수치표고 및 토지피복 데이터를 이용하여 고해상도의 항공 기상 예측정보를 생성하고 이를 이용하여 항공 모빌리티 비행정보를 제공하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.
도심 항공 모빌리티(Urban Air Mobility, UAM)는 2차원 공간 모빌리티의 한계를 극복하기 위해 3차원 공간을 활용하는 비행 이동 수단이다. UAM의 하나의 형태는 도시 권역을 수직이착륙(Vertical TakeOff and Landing, VTOL)하는 개인용 비행기(Personal Air Vehicle, PAV)이다. 30~50km의 이동거리를 비행 목표로 하는 있는 UAM은 차로 1시간 걸리는 거리를 20분만에 도달할 수 있을 것으로 예상된다.
UAM은 미래의 운송 수단으로서, 이착륙 및 공해 문제로 인해 전기 수직 이착륙 차량(electric VTOL, eVTOL)을 기반으로 한다. 그러나 eVTOL은 소음 문제, 배터리 한계, 안전, 항공 교통 관리 등 몇가지 해결해야 할 숙제를 수반한다.
UAM의 성공을 위해서는 난류, 다운버스트(down burst)(강한 하강풍), 마이크로버서트(microburst)(순간 돌풍) 등의 바람, 안개, 구름, 강수, 낙뢰, 뇌우, 우박, 호우 등에 관한 정량정보가 제공되어야 한다. UAM의 주요 항로는 기상학에서 정의하는 고도 300m~600m의 대기 경계층 내에 위치한다. 문제는 해당 고도의 기상이 지형과 건물 등 지상 조건에 크게 영향을 받아 바람의 변화가 심하고, 안개와 강우 등 안전한 시계비행을 저해하는 요소들로 가득 차 있다는 것이다. 특히 우리나라의 경우 도심 주변에 바다와 산이 있는 경우가 많아 매우 복잡한 기상현상이 발생할 수 있다. 또한 소형 비행체일수록 기상조건에 따라 민감도가 급격히 증가하기 때문에 UAM의 안전 확보를 위해서 정확한 기상정보가 필수적이다.
본 발명과 관련된 기술로서, 대한민국 등록 특허 제10-2167926호에 개시된 기상정보를 이용한 드론 운용 시스템은, 날씨정보를 수신하고, 수신한 날씨정보를 토대로 드론 운용 시각별로 시계열적인 드론 비행 기상지수를 생성하는 드론관리서버를 개시하고 있지만, 기상지수는 임무의 종류에 따른 드론을 선택하는 지표로 사용되므로, 기상예보와 지형 자료를 결합하여 진단모델을 이용하여 지형에 맞는 기상예보를 산출하여 UAM의 운행을 직접 제어하는 데 필요한 비행정보를 출력하는 본 발명과 비교하여, 발명의 목적, 구성 및 효과 모든 면에서 구별된다.
본 발명이 해결하고자 하는 일 과제는, 기상예보와 지형 정보를 결합하여 지형에 따라 변할 수 있는 기상정보를 산출할 수 있는 UAM 비행정보 제공 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 일 과제는, 기상예보 및 지형 정보를 입력으로 하는 진단 모델을 이용하여 높은 공간 해상도를 갖는 기상정보에 기반하여 UAM 비행정보를 제공하는 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 일 과제는, 기상예보 및 지형 정보를 입력으로 하는 진단 모델을 이용하여 높아진 시간 해상도를 갖는 기상정보에 기반하여 UAM 비행정보를 제공하는 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 기상 예측정보를 이용한 항공 모빌리티 비행정보 제공 방법은, 도심 항공 모빌리티(Urban Air Mobility, UAM)에 비행정보를 제공하는 시스템에 의해 수행되는 방법으로서, 사람의 탑승 여부, 중량 및 출력을 포함하는 UAM 정보가 미리 등록된 UAM로서, 비행정보를 제공 받을 UAM의 비행 목적지에 관한 정보를 입력 받는 단계; 비행 목적지까지의 예상 항공 경로가 포함된 공간에 대한 상세 항공 기상예보 생성에 필요한 기본 기상예보, 이의 가공에 필요한 지형 정보를 수집하는 단계; 기본 기상예보 및 지형 정보를 입력으로 하는 기상장 모델링을 수행하여 상세 항공 기상예보를 산출하는 단계; UAM 정보에 기반하여 상기 상세 항공 기상예보를 분석하고, 분석 결과로부터 기상 위험 요소를 추출하는 단계; 및 기상 위험 요소를 회피하는 새로운 항공 경로가 포함된 상기 UAM의 비행정보를 생성하는 단계를 포함하도록 구성될 수 있다.
또한, 지형 정보를 수집하는 단계는, 수치표고모델(Digital Elevation Model, DEM)을 이용하여 지형의 고도 정보를 수집하는 단계; 및 토지피복도를 이용하여 토지의 피복 정보를 수집하는 단계를 포함하도록 구성될 수 있다.
또한, 지형 정보를 수집하는 단계는, 지형 정보에 기반하는 태양복사(SOLWEIG) 모델을 이용하여 그림자로 인한 지형의 열역학적 변화를 반영시키는 단계를 포함하도록 구성될 수 있다.
또한, 지형 정보를 수집하는 단계는, 수치지형 모델(morphological model)을 이용하여 건물의 형태적 데이터를 수집하는 단계를 포함하도록 구성될 수 있다.
또한, 상세 항공 기상예보를 산출하는 단계는, 3차원 격자 모델링 영역별 상세 항공 기상예보를 소정의 단위로 나뉘어지는 미소공간 격자 별로 산출하는 단계를 포함하도록 구성될 수 있다.
또한, 상세 항공 기상예보를 산출하는 단계는, 지형 정보 및 태양복사 모델을 이용하여 그림자의 패턴 및 하늘 시계지수를 입력으로 이용하는 단계를 포함하도록 구성될 수 있다.
또한, 비행정보는, 실시간 항공 기상정보 및 비행금지 구역에 관한 위치정보를 포함하도록 구성될 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 기상 예측정보를 이용한 항공 모빌리티 비행정보 제공 시스템은, 사람의 탑승 여부, 중량 및 출력을 포함하는 도심 항공 모빌리티(Urban Air Mobility, UAM) 정보를 이용하여 UAM를 등록하고, 비행정보를 제공 받을 UAM의 비행 목적지에 관한 정보를 수신하는 UAM 관리부; 비행 목적지까지의 예상 항공 경로가 포함된 공간에 대한 상세 항공 기상예보 생성에 필요한 기본 기상예보, 이의 가공에 필요한 지형 정보를 수신, 저장하고 이를 관리라는 데이터 관리부; 기본 기상예보 및 지형 정보를 입력으로 하는 기상장 모델링을 수행하여 상세 항공 기상예보를 산출하는 기상장 모델링부; UAM 정보에 기반하여 상기 상세 항공 기상예보를 분석하고, 분석 결과로부터 기상 위험 요소를 추출하는 데이터 분석부; 및 기상 위험 요소를 회피하는 새로운 항공 경로가 포함된 상기 UAM의 비행정보를 생성하는 비행정보 생성부를 포함하도록 구성될 수 있다.
기타 실시 예의 구체적인 사항은 "발명을 실시하기 위한 구체적인 내용" 및 첨부 "도면"에 포함되어 있다.
본 발명의 이점 및/또는 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 각종 실시 예를 참조하면 명확해질 것이다.
그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 각 실시 예의 구성만으로 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로도 구현될 수도 있으며, 단지 본 명세서에서 개시한 각각의 실시 예는 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구범위의 각 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐임을 알아야 한다.
본 발명에 의하면, 기상예보와 지형 정보를 결합하여 시간적, 공간적 해상도가 향상된 지형 특성적인 상세 항공 기상예보가 산출될 수 있다.
또한, 기상 및 지형에 관한 정보를 기상장 모델에 적용시켜 UAM의 동력 제어에 필요한 향상된 공간 해상도를 갖는 비행정보가 제공될 수 있다.
또한, 기상예보와 지형 정보에 기반하여 기상장 모델링을 통해 비행시 실시간으로 적용될 수 있는 비행정보가 높은 시간 해상도로 UAM에 제공될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 기상예보를 이용한 항공 모빌리티 비행정보 제공 시스템의 네트워크 관계도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 기상예보를 이용한 항공 모빌리티 비행정보 방법의 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 기상예보를 이용한 항공 모빌리티 비행정보 시스템의 블록도이다.
도 4는 한반도를 포함하는 UM의 예시도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 전처리 및 처리 과정의 예시도이다.
도 6은 각종 수치예보모델에 관한 특징을 예시한 표이다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 기상예보를 이용한 항공 모빌리티 비행정보 제공 방법의 데이터 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 기상예보를 이용한 항공 모빌리티 비행정보 방법의 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 기상예보를 이용한 항공 모빌리티 비행정보 시스템의 블록도이다.
도 4는 한반도를 포함하는 UM의 예시도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 전처리 및 처리 과정의 예시도이다.
도 6은 각종 수치예보모델에 관한 특징을 예시한 표이다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 기상예보를 이용한 항공 모빌리티 비행정보 제공 방법의 데이터 흐름도이다.
본 발명을 상세하게 설명하기 전에, 본 명세서에서 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 무조건 한정하여 해석되어서는 아니 되며, 본 발명의 발명자가 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해서 각종 용어의 개념을 적절하게 정의하여 사용할 수 있고, 더 나아가 이들 용어나 단어는 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야 함을 알아야 한다.
즉, 본 명세서에서 사용된 용어는 본 발명의 바람직한 실시 예를 설명하기 위해서 사용되는 것일 뿐이고, 본 발명의 내용을 구체적으로 한정하려는 의도로 사용된 것이 아니며, 이들 용어는 본 발명의 여러 가지 가능성을 고려하여 정의된 용어임을 알아야 한다.
또한, 본 명세서에서, 단수의 표현은 문맥상 명확하게 다른 의미로 지시하지 않는 이상, 복수의 표현을 포함할 수 있으며, 유사하게 복수로 표현되어 있다고 하더라도 단수의 의미를 포함할 수 있음을 알아야 한다.
본 명세서의 전체에 걸쳐서 어떤 구성 요소가 다른 구성 요소를 "포함"한다고 기재하는 경우에는, 특별히 반대되는 의미의 기재가 없는 한 임의의 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 임의의 다른 구성 요소를 더 포함할 수도 있다는 것을 의미할 수 있다.
더 나아가서, 어떤 구성 요소가 다른 구성 요소의 "내부에 존재하거나, 연결되어 설치된다"라고 기재한 경우에는, 이 구성 요소가 다른 구성 요소와 직접적으로 연결되어 있거나 접촉하여 설치되어 있을 수 있고, 일정한 거리를 두고 이격되어 설치되어 있을 수도 있으며, 일정한 거리를 두고 이격되어 설치되어 있는 경우에 대해서는 해당 구성 요소를 다른 구성 요소에 고정 내지 연결하기 위한 제 3의 구성 요소 또는 수단이 존재할 수 있으며, 이 제 3의 구성 요소 또는 수단에 대한 설명은 생략될 수도 있음을 알아야 한다.
반면에, 어떤 구성 요소가 다른 구성 요소에 "직접 연결"되어 있다거나, 또는 "직접 접속"되어 있다고 기재되는 경우에는, 제 3의 구성 요소 또는 수단이 존재하지 않는 것으로 이해하여야 한다.
마찬가지로, 각 구성 요소 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 " ~ 사이에"와 "바로 ~ 사이에", 또는 " ~ 에 이웃하는"과 " ~ 에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지의 취지를 가지고 있는 것으로 해석되어야 한다.
또한, 본 명세서에서 "일면", "타면", "일측", "타측", "제 1", "제 2" 등의 용어는, 사용된다면, 하나의 구성 요소에 대해서 이 하나의 구성 요소가 다른 구성 요소로부터 명확하게 구별될 수 있도록 하기 위해서 사용되며, 이와 같은 용어에 의해서 해당 구성 요소의 의미가 제한적으로 사용되는 것은 아님을 알아야 한다.
또한, 본 명세서에서 "상", "하", "좌", "우" 등의 위치와 관련된 용어는, 사용된다면, 해당 구성 요소에 대해서 해당 도면에서의 상대적인 위치를 나타내고 있는 것으로 이해하여야 하며, 이들의 위치에 대해서 절대적인 위치를 특정하지 않는 이상은, 이들 위치 관련 용어가 절대적인 위치를 언급하고 있는 것으로 이해하여서는 아니된다.
또한, 본 명세서에서는 각 도면의 각 구성 요소에 대해서 그 도면 부호를 명기함에 있어서, 동일한 구성 요소에 대해서는 이 구성 요소가 비록 다른 도면에 표시되더라도 동일한 도면 부호를 가지고 있도록, 즉 명세서 전체에 걸쳐 동일한 참조 부호는 동일한 구성 요소를 지시하고 있다.
본 명세서에 첨부된 도면에서 본 발명을 구성하는 각 구성 요소의 크기, 위치, 결합 관계 등은 본 발명의 사상을 충분히 명확하게 전달할 수 있도록 하기 위해서 또는 설명의 편의를 위해서 일부 과장 또는 축소되거나 생략되어 기술되어 있을 수 있고, 따라서 그 비례나 축척은 엄밀하지 않을 수 있다.
또한, 이하에서, 본 발명을 설명함에 있어서, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 구성, 예를 들어, 종래 기술을 포함하는 공지 기술에 대해 상세한 설명은 생략될 수도 있다.
이하, 본 발명의 실시 예에 대해 관련 도면들을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 기상예보를 이용한 항공 모빌리티 비행정보 제공 시스템의 네트워크 관계도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 기상예보를 이용한 항공 모빌리티 비행정보 제공 시스템은, 항공 모빌리티 비행정보 제공 장치(100), 항공 모빌리티 비행정보를 제공받는 도심 항공 모빌리티(Urban Air Mobility, UAM)(210), 사용자 단말(220), 및 항공 모빌리티 비행정보 생성에 필요한 각종 데이터를 제공하는 데이터베이스 관리 시스템(Database Management System, DBMS) 서버(300)를 포함하도록 구성될 수 있다.
항공 모빌리티 비행정보 제공 장치(100)는, 유선 및 무선 네트워크(500)를 통해 다른 개체와 통신할 수 있는, 단일의 장치 또는 복수의 장치가 포함된 플랫폼 형태로 구현될 수 있다.
항공 모빌리티 비행정보 제공 시스템(10)은 항공 모빌리티 비행정보 제공 서비스를 제공하는 서버 장치와 서비스를 제공 받는 클라이언트 장치를 포함하도록 구성될 수 있다. 항공 모빌리티 비행정보 제공 장치(100)가 서비스를 제공하는 서버 장치에 해당하고, UAM(210) 및 사용자 단말(200)이 서비스를 제공 받는 클라이언트 장치에 해당한다.
항공 모빌리티 비행정보 제공 장치(100)는 항공 모빌리티 비행정보를 네트워크(500)를 통해 UAM(210) 및 사용자 단말(220)에 제공할 수 있다. UAM(210)에 사람이 탑승하고 있는지 여부, UAM(210)이 자율 비행하고 있는지 여부에 따라, 항공 모빌리티 비행정보는 UAM(210)에 직접 제공되어 자율 비행의 기초 자료로 사용될 수 있고, UAM(210)에 또는 UAM(210)에 탑승하고 있는 사용자의 사용자 단말(220)에 제공되고, 데이터 시각화를 통해 출력 장치를 이용하여 표출될 수도 있다.
UAM(210)은, 사람의 탑승 여부에 따라 주로 화물 운송에 사용되는 무인기 또는 여객 운송에 사용되는 유인기 형태로 운행될 수 있다. 따라서 사람의 탑승 여부에 따라 UAM(210)의 규모, 즉 중량에는 큰 차이가 있을 수 있으며, UAM(210)에 관한 정보 중에서 중량에 관한 정보는 산출되는 비행정보와 밀접한 관련이 있다. 즉 UAM(210)의 중량에 따라 기상 위험 요소의 범위가 달라질 수 있으므로, 비행정보도 기상 위험 요소에 따라 달라질 수 있다.
사용자 단말(220)은, 비행 중인 UAM(210)에 탑승한 사용자가 소지한 사용자 단말(220)에 해당한다. 사용자 단말(220)은 수신한 비행정보를 출력 장치를 통해 표출하도록 구성될 수 있다. 사용자 단말(220)이 수신한 비행정보는 사용자 단말(220)에 설치된 항공 네비게이션 프로그램에 이용될 수 있다.
서버(300)는 비행정보 제공 장치(100)에 기상장 모델의 상세 모델링에 필요한 각종 데이터, 예를 들어 기초 기상예보 및 지형 정보 등을 제공할 수 있다.
네트워크(500)는 유선 및 무선 네트워크, 예를 들어 시리얼 통신, LAN(local area network), WAN(wide area network), 인터넷(internet), 인트라넷(intranet) 및 엑스트라넷(extranet), 그리고 모바일 네트워크, 예를 들어 셀룰러, 3G, LTE, WiFi 네트워크, 애드혹 네트워크 및 이들의 조합을 비롯한 임의의 적절한 통신 네트워크 일 수 있다.
네트워크(500)는 허브, 브리지, 라우터, 스위치 및 게이트웨이와 같은 네트워크 요소들의 연결을 포함할 수 있다. 네트워크(500)는 인터넷과 같은 공용 네트워크 및 안전한 기업 사설 네트워크와 같은 사설 네트워크를 비롯한 하나 이상의 연결된 네트워크들, 예컨대 다중 네트워크 환경을 포함할 수 있다. 네트워크(500)에의 액세스는 하나 이상의 유선 또는 무선 액세스 네트워크들을 통해 제공될 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 기상예보를 이용한 항공 모빌리티 비행정보 제공 방법(S100)은, 도 1에 묘사된 기상예보를 이용한 항공 모빌리티 비행정보 제공 시스템(10)에 의해 수행되는 방법으로서, 서비스 제공자(server)에 해당하는 항공 모빌리티 비행정보 제공 장치(100), 서비스 피제공자(client)에 해당하는 UAM(210) 또는 사용자 단말(220)이 주체가 되어서 수행하는 단계들을 포함하도록 구성될 수 있다. 이하 서비스 제공자(server)를 중심으로 각 단계들을 상세히 서술하기로 한다. 따라서 각 단계는 서비스 피제공자(client)가 수행하는 단계로도 기술될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 기상예보를 이용한 항공 모빌리티 비행정보 제공 방법의 흐름도이다.
도 2를 참조하면, 기상예보를 이용한 항공 모빌리티 비행정보 제공 방법(S100)은, 비행 목적지에 관한 정보를 입력 받는 단계(S110), 상세 항공 기상예보 생성에 필요한 기본 기상예보, 이의 가공에 필요한 지형 정보를 수집하는 단계(S110), 기상예보 및 지형 정보를 입력으로 하는 기상장 모델링을 수행하여 상세 항공 기상예보를 산출하는 단계(S120), UAM 정보에 기반하여 상세 항공 기상예보를 분석하고(S130), 분석의 결과로부터 기상 위험 요소를 추출하는 단계(S140), 기상 위험 요소가 회피될 수 있는 새로운 항공 경로에 관한 정보가 포함된 UAM의 비행정보를 생성하는 단계(S150) 및 UAM(210)의 비행정보를 표출하는 단계(S160)를 포함하도록 구성될 수 있다.
비행정보 제공 장치(100)는 비행정보를 제공 받을 UAM의 비행 목적지에 관한 정보를 입력 받는다(S110). 즉 UAM(210) 또는 사용자 단말(220)이 UAM(210)의 비행 목적지에 관한 정보를 입력 받고, 입력 받은 정보는 비행정보 제공 장치(100)에 전송되고, 비행정보 제공 장치(100)는 결과적으로 비행정보를 제공받을 UAM(210)의 비행 목적지에 관한 정보를 입력 받는다.
예를 들어 UAM(210)의 비행 시작 전에 사용자는 UAM(210)에 포함된 클라이언트 장치 또는 모바일 통신 기능의 사용자 단말(200)을 이용하여 비행정보 제공 장치(100)에 접속하고, 비행정보를 제공 받을 UAM(210)의 비행 목적지에 관한 정보를 입력할 수 있다. UAM(210)의 비행 목적지에 관한 정보는, 클라이언트 장치 또는 사용자 단말(220)에 설치된 전용의 비행정보 제공 애플리케이션의 실행을 통해서 입력될 수 있다.
UAM(210)의 비행 목적지에 관한 정보가 입력되기 전에, 사용자는 비행정보 제공의 서비스에 미리 가입하고, 사람의 탑승 여부, 중량 및 출력을 포함하는 등록 대상인 UAM(210)의 UAM 정보가 미리 비행정보 제공 장치(100)에 등록되게 할 수 있다.
비행정보 제공 장치(100)는 비행 목적지까지의 예상 항공 경로가 포함된 공간에 대한 상세 항공 기상예보 생성에 필요한 기본 기상예보, 이의 가공에 필요한 지형 정보를 수집할 수 있다(S120). 비행 목적지에 관한 정보가 UAM(210), 사용자 단말(220), 또는 비행정보 제공 장치(100)에 입력되면, UAM(210), 사용자 단말(220) 및 비행정보 제공 장치(100)는, 위성항법 시스템(Global Navigation Satellite System, GNSS), 예를 들면 글로벌 포지셔닝 시스템(Global Positioning Ssystem, GPS)를 이용하여 UAM(210)의 현재 위치를 파악하고, 비행 목적지에 관한 정보를 이용하여 비행 목적지까지의 예상 항공 경로를 파악할 수 있다. 그리고 예상 항공 경로가 포함된 공간에 대한 상세 항공 기상예보 생성에 필요한 기본 기상예보, 이를 가공하는 데 필요한 각종 지형 정보가 수집될 수 있다.
비행정보 제공 장치(100)는 기본 기상예보 및 지형 정보를 입력으로 하는 기상장 모델링을 수행하여 상세 항공 기상예보를 산출할 수 있다(S130). 기상장 모델을 이용하여 상세 항공 기상예보를 산출하는 작업은, 많은 데이터의 처리를 요하므로 UAM(210) 또는 사용자 단말(220)에서 이루어지기 보다는 네트워크(500)에 연결된 비행정보 제공 장치(100)에서 이루어지는 것이 바람직하다. 다만, 데이터 처리 능력, 처리 속도, 네트워크의 전송 속도 및 하드웨어 구성에 따라 상세 항공 기상예보의 산출 작업은 에지, 즉 UAM(210) 또는 사용자 단말(220)에서도 이루어질 수 있다.
비행정보 제공 장치(100)는 UAM 정보에 기반하여 상세 항공 기상예보를 분석하고, 분석 결과로부터 기상 위험 요소를 추출할 수 있다(S140).
비행정보 제공 장치(100)는 기상 위험 요소가 회피될 수 있는 새로운 항공 경로에 관한 정보가 포함된 UAM(210)의 비행정보를 생성할 수 있다(S150).
비행정보 제공 장치(100)는 생성된 비행정보를 다양한 방법을 통해 표출할 수 있다(S160). 예를 들어 UAM(210)의 비행정보는 UAM(210)의 출력 장치 또는 사용자 단말(220)의 출력 장치에서 구동되는 항공 네비게이션 프로그램을 통해 시각화되어 표출되거나, 자율 주행하는 UAM(210)에서 UAM(210)의 동력 체계를 직접 제어하는 데 이용될 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 기상예보를 이용한 항공 모빌리티 비행정보 제공 장치의 블록도이다.
도 3을 참조하면, 기상예보를 이용한 항공 모빌리티 비행정보 제공 장치(100)는, 제어부(110), UAM 관리부(120), 데이터 관리부(130), 수치지형 모델링부(140), 태양복사 모델링부(150), 기상장 모델링부(160), 데이터 분석부(170), 비행정보 생성부(180) 및 비행정보 표출부(190)를 포함하도록 구성될 수 있다.
제어부(110)는, 비행정보 제공 장치(100)를 구성하는 120 내지 190의 구성요소의 구동 순서 및 시점을 판단하여 각 구성요소의 구동을 제어하도록 구성될 수 있다.
UAM 관리부(120)는, 사용자로부터 UAM(210)에 관한 정보, 예를 들어 UAM(210)의 하드웨어 정보, 사용자 정보, 및 UAM(210)의 목적지 정보를 입력 받고 입력 받은 정보를 관리하는 기능을 갖는다.
데이터 관리부(130)는, 상세 항공 기상예보를 생성하는 데 필요한 기본 기상예보, 이를 시간적 및 공간적으로 높은 해상도의 데이터로 가공하는 데 필요한 각종 정보, 예를 들어 지형 정보 등을 수신하고, 이를 저장하고 이를 관리하는 기능을 갖는다. 데이터 관리부(130)는, 비행정보 제공 장치(100) 내에 속하거나 별도 서버 장치로서 데이터베이스 관리 시스템(Database Management System) 형태로 구현될 수 있다.
수치지형 모델링부(140)는 3차원 전자지도 데이터에 포함된 건물 등의 인공 건축물에 관한 수치 데이터를 이용하여 도심 지형의 수치를 산출하는 기능을 갖는다.
태양복사 모델링부(150)는 지형 정보 중에서, 수치표고 데이터, 피복 데이터, 및 수치지형 데이터를 이용하여 그림자의 패턴 및 시계지수(SVF) 등을 산출하는 기능을 갖는다.
기상장 모델링부(160)는, 수집된 기본 기상예보 및 각종 지형 정보를 이용하여 상세 기상장 모델을 통해 비행 목적지에 따른 예상 경로가 포함된 공간에 대한 상세 기상예보를 생성하는 기능을 갖는다.
데이터 분석부(170)는, 상세 기상예보를 분석하여, 기상 위험 요소에 관한 데이터를 기반으로, 생성된 상세 기상예보 내에서 UAM(210)의 비행에 영향을 주어 경로를 수정시킬 수 있는 기상 위험 요소를 추출하는 기능을 갖는다.
비행정보 생성부(180)는, 추출된 기상 위험 요소에 대한 경도, 위도 및 고도 정보를 추출하고, UAM(210)의 당초의 예상 비행 경로와 비교하여, 기상 위험 요소가 회피될 수 있는 새로운 항공 경로에 관한 정보를 생성하는 기능을 갖는다.
비행정보 표출부(190)는, 오디오 장치 및 디스플레이 장치를 통해 출력될 비행정보의 시각화된 데이터를 생성하거나, 비행정보를 이용하여 UAM(210)의 동력계를 직접 제어할 수 있는 명령어를 생성하는 기능을 한다.
이하 본 발명의 일 실시 예에 따른 기상 예측정보를 이용한 항공 모빌리티 비행정보 제공 방법 및 시스템에 필요한 설명을 부연하기로 한다.
수치 예보(numerical weather prediction, NWP)는 역학 및 열역학의 법칙을 종합한 대기 물리법칙을 이용하여 계산에 의해 날씨를 예보하는 방법을 말한다. 역학적 열역학의 방정식에 지형의 분포, 기압 분포, 및 열 분포가 적용되어 수치가 계산된다. 수치 예보는 대기의 운동을 지배하는 방정식이 충분히 알려져 있다면 초기조건, 즉 관측자료로부터 수치적 계산에 의해 미래의 날씨를 정확하게 예측할 수 있을 것이라는 생각에 기반한다. 수치예보를 실현하기 위한 도구가 수치예보모델이다.
수치예보모델은 지구의 기상시스템을 대기 상태와 운동을 지배하는 역학, 물리 방정식을 사용하여 기상학적으로 모델링한 것이다. 시간 및 공간적으로 연속체인 가상시스템은 수학적으로 직접 계산될 수 없기 때문에 수치예보모델에서는 통상 지구를 바둑판 같은 수많은 격자로 나누어 격자점마다 대기의 상태와 운동에 대한 방정식을 계산하도록 구성한다.
도 4는 한반도를 포함하는 UM의 예시도이다.
도 4를 참조하면, UM 기반의 전지구예보모델 및 UM 기반의 국지예보모델이 묘사되어 있다.
한국 기상청(KMA)에서는 기상예보를 위해 영국 기상청(Met Office)이 개발한 통합형 수치예보모델(Unified Model, UM)을 도입하여 사용하고 있으며, 예보 지역에 따라 UM은 전지구 예보모델(Global Data Assimilation and Prediction System, GDAPS), 지역예보모델(RDAPS), 국지예보모델(LDAPS) 등으로 구분된다. 국내의 통합수치모델은 UM을 사용하였기 때문에 영국 지역에 최적화되어 개발되어 있으므로 현재는 우리나라를 포함한 동아시아 지역의 지형조건, 지표 이용도, 해수면 온도 등을 최적화하는 작업을 지속적으로 진행 중에 있다.
현재 기상예측모델은 전세계 10여개국에서 GDAPS 등 전지구 모델을 운영하고 있으며 대한민국 기상청은 전지구 모델을 운영하는 국가 중 하나이다. 또한 한반도 전역을 보다 상세하게 모델을 예측하는 LDAPS 등 지역 기상모델 등이 운영되고 있다. 이러한 지역 기상모델을 배경장으로하여 CALMET 등 진단모델 또는 MP 모델 등 300미터에서 10미터까지 고해상도의 모델을 이용하여 강풍, 난류 등 드론 비행시 위험한 영향을 줄 수 있는 기상을 예측할 수 있다.
LDAPS의 공간 해상도는 1.5km이며, 연직으로 40km가지 70층으로 구성되며, 예측 도메인은 한반도를 중심으로 중국, 일본 일부 지역에 대하여 602*781 개의 격자로 구성된다.
다만, 기상청 등 각종 기관에서 제공되는 기상예보는 공간적, 시간적 해상도가 낮기 때문에, UAM의 비행정보에 이용되기 위해서는 높은 해상도의 데이터로 변환할 필요가 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 기상 예측정보를 이용한 항공 모빌리티 운행정보 생성 방법 및 시스템은, 드론 택시 또는 택배 드론 등 항공 모빌리티가 위험한 기상정보에 노출되지 않도록 기상예측정보를 실시간으로 수신하고 이를 우회할 수 있는 비행길(경로)을 제공하여 보다 안전하게 항공모빌리티 서비스를 제공하도록 한다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 기상 예보를 이용한 항공 모빌리티 비행정보 제공 시스템에 의한 전처리 및 처리 과정의 예시도이다.
도 5를 참조하면, 항공 모빌리티 비행정보 제공 시스템(10)은 데이터 처리 과정 및 이전 과정으로서 전처리 과정을 수행하도록 구성될 수 있다.
전처리 과정은, LDAPS의 기상 예보 데이터, 기상 전처리, 수치표고 데이터, 토지피복 데이터, 수치지형 모델, 상세 지형고도 / 피복자료 및 수치 지형도에 관한 데이터의 전처리를 포함할 수 있다. 데이터 관리부(130)가 전처리 과정을 수행할 수 있다.
전처리 과정에서 가공된 데이터는 데이터 처리 과정에 이용될 수 있다. 비행정보 생성부(180)는, 진단 모델을 이용한 수치예보 모델의 재분석을 포함하여, UADM 비행길, 실시간 비행정보, 실시간 예보 및 비행금지구역 정보의 출력할 수 있다.
추가적으로 항공 모빌리티 비행정보 제공 시스템(10)은, 출력된 데이터를 이용하여 기상청 모델을 이용한 UAM 운영 가이드를 산출할 수 있다.
도 6은 각종 수치예보모델에 관한 특징을 예시한 표이다.
도 6을 참조하면, 국지예보모델(LDAPS)은 수평해상도 1.5km, 연직층수 70, 예측기간 48시간의 특징을 갖고, 한반도 단기예측에 이용된다. 본 발명에서는 LDAPS에 관한 데이터가, 상세 항공 기상예보 생성을 위한 기본 기상예보로 활용될 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 기상예보를 이용한 항공 모빌리티 비행정보 제공 방법의 데이터 흐름도이다.
도 3 및 도 7을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 기상예보를 이용한 항공 모빌리티 비행정보 제공 장치(100)는 수치지형 모델링부(140), 태양복사 모델링부(150) 및 기상장 모델링부(160)를 포함하도록 구성될 수 있다.
수치지형 모델링부(140)는, 수치지형 모델(141)을 통해 3차원 전자지도에 포함된 건물 등의 인공 건축물에 관한 수치, 예를 들어 위도 및 경도의 위치정보 및 높이에 관한 정보를 이용하여 인공 건출물에 관한 수치지형 데이터를 생성할 수 있다.
태양복사 모델링부(150)는 태양복사 모델(151)을 통해, 수치표고 데이터 및 토지피복 데이터 및 수치지형 데이터를 이용하여, 태양의 그림자 패턴 및 시계지수에 관한 정보를 생성할 수 있다.
기상장 모델링부(160)는, 기상장 모델(161)을 통해 수집된 기본 기상예보에 관한 데이터에 기반하고, 수치표고 데이터, 토지피복 데이터, 수치지형 데이터 및 태양복사로 인한 그림자 패턴 및 시계지수에 관한 데이터를 이용하여, 상세 항공 기상예보에 관한 데이터를 생성할 수 있다.
기상장 모델(161)에 관한 본 발명의 일 실시 예로서 CALMET이 이용될 수 있다.
CALMET은 U. S. EPA에서 제공되는 표준 대기질 확산 모델 중 하나인 CALPUFF 모델의 기상 전처리 프로그램으로, 3차원 격자모델링 영역에서 시간별 바람장 및 온도장을 생성하는 기상모델이다. CALMET은 지표면 및 지형 효과를 고려하는 복합 지형 알고리즘과 지표-해면 온도 차에 의해 생성되는 열적 내부경계층을 고려하는 해상경계층 모듈을 사용한다.
진단(diagnostic) 기상장 모델인 CALMET 모델은 3차원 격자모델링 영역에서 시간별 바람장 및 온도장을 생성해 내는 기상모델이며, 지표면 및 지형 효과를 고려하는 복합 지형 알고리즘과 지표-해면 온도 차에 의해 생성되는 열적 내부경계층을 고려하는 해상경계층 모듈을 사용한다.
CALMET 모델은 진단적 바람장과 기온장을 생성하기 위해서 미국 EPA에서 개발된 모델로 각종 대기질 모델의 기상 입력장을 구성하고 평가하기 위한 기상처리시스템으로 기본 이론은 기상예보모델의 하나인 중규모기상모델(MM5)의 이론을 바탕으로 지형에 따른 연직 좌표계에서 상기의 4차원 자료 동화과정을 적용하여 완성되는 기상후처리과정의 모델이다.
CALMET모델은 지형 및 토지이용도를 모델에 적용하기 위하여 전처리 작업을 수행하는 TERREL, CTGPROC, MAKEGEO과, 지표기상관측자료를 전처리하는 SMERGE, 고층기상관측자료를 전처리하는 READ62로 구성된 PreProcessor와 전처리에서 생성된 자료를 이용하여 3차원 바람장을 생성하기 위한 CALMET, 모델결과를 분석하기 위하여 CALMET결과에서 필요한 자료를 추출하기 위한 PostProcessor인 PRTMET으로 구성되어 있다.
CALMET 모델은 지표기상 관측 자료와 고층기상 관측 자료를 공간적으로 내삽하여 격자점에서 풍향 및 풍속을 구하는 진단적 방법을 사용하고 시간 단위의 바람과 온도를 3차원 GRID 기상장을 만드는 프로그램이다.
바람장을 계산하는 과정은, 지형 등에 의한 바람의 변형(Kinematic Effects), 부력, 운동량의 균형 등에 의한 바람의 변형(Slope Flows) 및 지상의 열역학적인 효과(Blocking Effects)를 고려하여 보정한 뒤 객관분석 과정을 거쳐 격자화된 바람장을 계산하는 과정을 포함한다.
CALMET 프로그램을 수행하는데 필요한 입력 자료가 묘사되어 있다. CALMET 프로그램에는 지상 기상자료, 상층 기상자료 및 지형 자료가 입력될 수 있다.
수치표고(數値標高)(digital elavation)는 공간 상에 나타나는 연속적인 기복의 변화를 수치적으로 표현하는 방법을 말한다.
DEM(Digital Elevation Model) 수치표고 모형은 수치 지형 또는 수치측량 데이터에 관한 일반적인 용어로서 DEM이라고 하며 일반적으로 DEM은 식생과 인공지물을 포함하지 않는 지형만의 표고값을 의미하며, 강/호수의 DEM 높이값은 수표면을 나타낸다.
수치표고 데이터를 추출하는 방법은, 등로선에서 추출하는 방법, 항공 영성에서 추출하는 방법 및 위성 영상에서 추출하는 방법을 포함한다.
DTM(Digital Terrain Model)은, DEM과 유사한 뜻으로 사용되며, DEM과 비슷하지만 지형을 좀더 정확하게 묘사하기 위해 불규칙적으로 간격을 갖는 불연속선(breakline)이 존재한다는 것이 다르다. DTM의 최종적인 결과는 특정 지형을 명확히 묘사하는 것이며, 등고선은 지형의 실제 형태에 가깝도록 DTM으로부터 생성하곤 한다.
DSM(Digital Surface Model)은 DEM, DTM과 유사한 뜻으로 사용되지만, 지표면의 표고값이 아니라 인공지물(건물 등)과 지형지물(식생 등)의 표고 값을 나타내며 원거리통신관리, 산림관리, 3D 시뮬레이션 등에 이용된다.
취득한 샘플 데이터를 이용하여 보간법(Interpolation)을 이용하여 수치표고자료를 제작, 격자 자료는 사용목적 및 점밀도를 고려하여 불규칙삼각망(TIN), 크리깅(Kriging)보간 또는 공삼차보간 등 정확도를 확보할 수 있는 보간방법으로 제작될 수 있다.
지구표면 지형지물의 형태를 일정한 과학적 기준에 따라 분류하여 동질의 특성을 지닌 구역을 컬러 인덱싱한 후 지도의 형태로 표현한 공간정보 DB를 말한다.
토지피복도는 인공위성 또는 항공영상 등을 이용하여 취득한 자료를 분석하여 지표면의 상태를 표현한 지도이다. 환경부 환경공간정보서비스에서 제공되는 WMS 서비스를 확인할 수 있다.
지구표면 지형지물의 형태를 일정한 과학적 기준에 따라 분류하여 동질의 특성을 지닌 구역을 Color Indexing 한 후 지도의 형태로 표현한 공간정보DB를 말한다. 토지피복지도는 1985년 유럽환경청에서 추진된 CORINE 프로젝트에서 개념이 정립되었다. 이를 기반으로 우리나라 실정에 맞는 분류기준을 확정하여 1998년 환경부에서 최초로 남한지역에 대한 대분류 토지피복지도를 구축하였다.
토지피복지도는 해상도에 따라 대분류, 중분류, 세분류의 3가지 위계를 가진다. 대분류는 우리나라의 대표적인 7가지 토지피복으로 이루어져 있으며, 중분류 및 세분류는 대분류를 좀 더 세분하고 있다.
고해상도 그림자 패턴 및 복사플럭스 산출을 위하여 본 발명에서 사용된 모델은 SOLWEIG 2015a이다. SOLWEIG는 climate design tool 로서 스웨덴 Gothenburg 대학에서 개발되었다
(Lindberg et al, 2008). 고해상도 지형, 건물, 식생높이 등 도시의 물리적인 구조를 이용해 3차원 복사플럭스와 평균복사온도를 계산하며, 태양고도에 따른 30분 간격 그림자패턴과 하늘 시계지수를 계산할 수 있고, 3차원 장파와 단파 복사플럭스를 계산할 수 있다(Lindberg et al, 2011). Lindberg et al(2016)은 관측실험을 통해 SOLWEIG 모델이 실제적으로 복사량을 잘 모의하고 있음을 확인하였고, Yi et al(2018)은 복사관측과 위성자료를 이용하여 실제적인 복사온도와 표면온도를 생산할 수 있음을 확인할 수 있다.
솔베이그에서는 대상지역의 위도 및 경도를 반영하여, 날짜별 태양 고도각을 계산해 그림자와 SVF를 반영하여 고해상도로 격자별 매시간 복사량을 계산하고, 여기서 산출된 하향장파복사(Ldown), 상향장파복사(Lup), 하향단파복사(Kdown) 등을 이용한다.
바람은 항공기의 이륙 및 상승 국면에서 항공기의 성능에 영향을 미친다. 지상풍 특히 정풍(head wind) 성분 및 제한적인 배풍(tail wind) 및 측풍(cross wind) 성분이 항공기의 운항에 영향을 미친다.
기온은 공기 밀도에 영향을 준다. 즉 높은 기온은 공기 밀도를 감소시키고 양력이 저하되어 최대 허용 이륙 중량을 감소시키는 결과를 가져오며, 반대로 낮은 기온은 최대 허용 이륙 중량을 증가시킨다. 기압은 지표면 기압이 낮으면 낮을수록 공기 밀도가 낮아지고 그에 따라 양력이 낮아져서 항공기 엔진 성능이 저하되고 반대로 기압이 높으면 엔진 성능이 향상될 수 있다. 그러나 VTOL은 모터를 동력원으로 이용하기 때문에 엔진을 이용하는 항공기와 비교하여 기압의 영향을 상대적으로 덜 받는다.
중요 위험 기상 현상은 이륙 및 상승 구역의 적란운(Cumulonimbus, CB) 또는 뇌우(Thunderstom, TS), 보통 또는 심한 난류, 바람 시어, 우박, 보통 또는 심한 착빙, 심한 스콜라인, 어는 강수, 심한 산악파, 모래 보라, 먼지 보라, 높게 날린 눈, 토네이도 또는 용오름 등이다.
바람의 연직, 수평방향 경도를 윈드시어라 부르며, 항공기가 운항 중 윈드시어를 만나면 바람의 방향과 속도가 급격하게 변하는 것처럼 느끼게 된다. 특히 낮은 고도에서 발생하는 저층 윈드시어(Low-level wind shear, LLWS)는 공항 또는 이착륙경로에 영향을 주게되며, 그 결과 항공기 운항지연 및 결항, 사고 등 경제적 또는 인명적 피해를 발생시킨다. 따라서 윈드시어에 의한 피해를 줄이기 위해 윈드시어 발생원인 및 사례분석 등 다양한 연구가 이뤄지고 있다.
윈드시어의 발생원인은 대류에 의한 요인과 산악 및 지형에 의한 요인으로 나뉠 수 있다. 대류에 의한 요인은 마이크로버스트, 대류운, 태풍 등이 있으며, 산악 및 지형에 의한 요인은 대표적으로 산악파가 있다.
한편 본 발명에서 기상 위험 요소의 일 실시 예로 난류와 위드시어가 있다.
윈드시어(wind shear)는 '주변 공기층(또는 공기기둥)쪽으로 부는 다른 속도(예, 속력 그리고/또는 방향)의 공기층(또는 공기기둥)'으로 정의될 수 있다. 윈드시어는 특히 저고도에서 운항할 때 항공 운항에 중대한 위험 요소이다. 단일 층류(laminar flow)의 단일 공기층 내에서 운항하고 문제없이 매끄럽게 비행이 이루어지더라도 서로 다른 층류 간 경계층을 갑자기 통과하면 항공기의 각도 변화가 급격하게 일어난다. 속도 변화에 대한 비행 방향에 따라 윈드시어는 난류(turbulence)뿐만 아니라 배풍 또는 정풍으로 느껴질 수 있다.
윈드시어는 대류현상 다음으로 두번 째 난류 발생의 주요 원인이다. 기본적인 유체역학에 따르면 대기를 비롯한 모든 유체는 층류층 간 시어를 최고로 상승시켰다가 난류가 된다.
일부 항공기는 다른 항공기에 비해 난류에 더욱 취약하다. 경항공기는 더욱 쉽게 흔들리며 약한 난류에 의해서도 크게 영향을 받는다. 저항력이 높게 설계된 고속 전투기에서 난류 보고가 접수되는 경우는 상대적으로 드물다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 비행정보 표출부(190)는 생성된 비행정보 중에서 기상 위험 요소에 관한 위치 정보를 GIS 데이터 형태로 변환하여 표출에 이용할 수 있다. GIS 데이터는 벡터 또는 래스터(raster)로 표현될 수 있다. 벡터는 점, 라인(line) 및 폴리곤(polygon)을 포함한다.
쉐이프 파일(shapefile)은 GIS에서 특성화된 벡터 데이터 파일 포맷으로 가장 일반적으로 사용되는 포맷이다. 쉐이프 파일은, 지리적 특징의 기학학적 위치 정보(geometry) 및 속성 정보(attribute)를 저장할 수 있는 간단하고, 위상 관계가 정의되지 않은 형태의 파일 포맷이다.
이와 같이 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 기상예보와 지형 정보를 결합하여 시간적, 공간적 해상도가 향상된 지형 특성적인 상세 항공 기상예보가 산출될 수 있다.
또한, 기상 및 지형에 관한 정보를 기상장 모델에 적용시켜 UAM의 동력 제어에 필요한 향상된 공간 해상도를 갖는 비행정보가 제공될 수 있다.
또한, 기상예보와 지형 정보에 기반하여 기상장 모델링을 통해 비행시 실시간으로 적용될 수 있는 비행정보가 높은 시간 해상도로 UAM에 제공될 수 있다.
이상, 일부 예를 들어서 본 발명의 바람직한 여러 가지 실시 예에 대해서 설명하였지만, 본 "발명을 실시하기 위한 구체적인 내용" 항목에 기재된 여러 가지 다양한 실시 예에 관한 설명은 예시적인 것에 불과한 것이며, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이상의 설명으로부터 본 발명을 다양하게 변형하여 실시하거나 본 발명과 균등한 실시를 행할 수 있다는 점을 잘 이해하고 있을 것이다.
또한, 본 발명은 다른 다양한 형태로 구현될 수 있기 때문에 본 발명은 상술한 설명에 의해서 한정되는 것이 아니며, 이상의 설명은 본 발명의 개시 내용이 완전해지도록 하기 위한 것으로 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것일 뿐이며, 본 발명은 청구범위의 각 청구항에 의해서 정의될 뿐임을 알아야 한다.
10: 비행정보 제공 시스템
100: 비행정보 제공 장치
110: 제어부
120: UAM 관리부
130: 데이터 관리부
140: 수치지형 모델링부
150: 태양복사 모델링부
160: 기상장 모델링부
170: 데이터 분석부
180: 비행정보 생성부
190: 비행정보 표출부
210: UAM
220: 사용자 단말
300: 서버
500: 네트워크
100: 비행정보 제공 장치
110: 제어부
120: UAM 관리부
130: 데이터 관리부
140: 수치지형 모델링부
150: 태양복사 모델링부
160: 기상장 모델링부
170: 데이터 분석부
180: 비행정보 생성부
190: 비행정보 표출부
210: UAM
220: 사용자 단말
300: 서버
500: 네트워크
Claims (8)
- 도심 항공 모빌리티(Urban Air Mobility, UAM)에 비행정보를 제공하는 시스템에 의해 수행되는 방법으로서,
사람의 탑승 여부, 중량 및 출력을 포함하는 UAM 정보가 미리 등록된 UAM로서, 상기 비행정보를 제공 받을 UAM의 비행 목적지에 관한 정보를 입력 받는 단계;
비행 목적지까지의 예상 항공 경로가 포함된 공간에 대한 상세 항공 기상예보 생성에 필요한 기본 기상예보, 이의 가공에 필요한 지형 정보를 수집하는 단계;
상기 기본 기상예보 및 지형 정보를 입력으로 하는 기상장 모델링을 수행하여 상세 항공 기상예보를 산출하는 단계;
상기 UAM 정보에 기반하여 상기 상세 항공 기상예보를 분석하고, 분석 결과로부터 기상 위험 요소를 추출하는 단계; 및
상기 기상 위험 요소가 회피될 수 있는 새로운 항공 경로에 관한 정보가 포함된 상기 UAM의 비행정보를 생성하는 단계를 포함하도록 구성되는,
기상 예보를 이용한 항공 모빌리티 비행정보 제공 방법. - 청구항 1에 있어서,
상기 지형 정보를 수집하는 단계는,
수치표고모델(Digital Elevation Model, DEM)을 이용하여 지형의 고도 정보를 수집하는 단계; 및
토지피복도를 이용하여 토지의 피복 정보를 수집하는 단계를 포함하도록 구성되는,
기상 예보를 이용한 항공 모빌리티 비행정보 제공 방법. - 청구항 1에 있어서,
상기 지형 정보를 수집하는 단계는,
지형 정보에 기반하는 태양복사(SOLWEIG) 모델을 이용하여 그림자로 인한 지형의 열역학적 변화를 반영시키는 단계를 포함하도록 구성되는,
기상 예보를 이용한 항공 모빌리티 비행정보 제공 방법. - 청구항 1에 있어서,
상기 지형 정보를 수집하는 단계는,
수치지형 모델(morphological model)을 이용하여 건물의 형태적 데이터를 수집하는 단계를 포함하도록 구성되는,
기상 예보를 이용한 항공 모빌리티 비행정보 제공 방법. - 청구항 1에 있어서,
상세 항공 기상예보를 산출하는 단계는,
3차원 격자 모델링 영역별 상세 항공 기상예보를 소정의 단위로 나뉘어지는 미소공간 격자 별로 산출하는 단계를 포함하도록 구성되는,
기상 예보를 이용한 항공 모빌리티 비행정보 제공 방법. - 청구항 1에 있어서,
상세 항공 기상예보를 산출하는 단계는,
상기 지형 정보 및 태양복사 모델을 이용하여 그림자의 패턴 및 하늘 시계지수를 입력으로 이용하는 단계를 포함하도록 구성되는,
기상 예보를 이용한 항공 모빌리티 비행정보 제공 방법. - 청구항 1에 있어서,
상기 비행정보는,
실시간 항공 기상정보 및 비행금지 구역에 관한 위치정보를 포함하도록 구성되는,
기상 예보를 이용한 항공 모빌리티 비행정보 제공 방법. - 사람의 탑승 여부, 중량 및 출력을 포함하는 도심 항공 모빌리티(Urban Air Mobility, UAM) 정보를 이용하여 UAM를 등록하고, 비행정보를 제공 받을 UAM의 비행 목적지에 관한 정보를 수신하는 UAM 관리부;
상기 비행 목적지까지의 예상 항공 경로가 포함된 공간에 대한 상세 항공 기상예보 생성에 필요한 기본 기상예보, 이의 가공에 필요한 지형 정보를 수신, 저장하고 이를 관리하는 데이터 관리부;
상기 기본 기상예보 및 지형 정보를 입력으로 하는 기상장 모델링을 수행하여 상세 항공 기상예보를 산출하는 기상장 모델링부;
상기 UAM 정보에 기반하여 상기 상세 항공 기상예보를 분석하고, 분석 결과로부터 기상 위험 요소를 추출하는 데이터 분석부; 및
상기 기상 위험 요소를 회피하는 새로운 항공 경로가 포함된 상기 UAM의 비행정보를 생성하는 비행정보 생성부를 포함하도록 구성되는,
기상 예보를 이용한 항공 모빌리티 비행정보 제공 시스템.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020210145537A KR20230060864A (ko) | 2021-10-28 | 2021-10-28 | 기상예보를 이용한 항공 모빌리티 비행정보 제공 방법 및 시스템 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020210145537A KR20230060864A (ko) | 2021-10-28 | 2021-10-28 | 기상예보를 이용한 항공 모빌리티 비행정보 제공 방법 및 시스템 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20230060864A true KR20230060864A (ko) | 2023-05-08 |
Family
ID=86381873
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020210145537A KR20230060864A (ko) | 2021-10-28 | 2021-10-28 | 기상예보를 이용한 항공 모빌리티 비행정보 제공 방법 및 시스템 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR20230060864A (ko) |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102167926B1 (ko) | 2019-02-11 | 2020-10-20 | 김규환 | 기상정보를 이용한 드론 운용 시스템 |
-
2021
- 2021-10-28 KR KR1020210145537A patent/KR20230060864A/ko not_active Application Discontinuation
Patent Citations (1)
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