KR20230067955A - 항적 데이터를 이용한 항공기의 복행 판별 방법 - Google Patents

항적 데이터를 이용한 항공기의 복행 판별 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 항적 데이터를 이용한 항공기의 복행 판별 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 방송형 자동종속감시(ADS-B; Automatic Dependent Surveillance-Broadcast)와 같이 비교적 획득하기 쉬운 항적 데이터만으로 항공기의 복행(go-around) 발생 여부를 신속하게 판단할 수 있도록 함으로써 비행에 대한 사후 안전분석을 보다 용잉하게 수행할 수 있도록 하는 항적 데이터를 이용한 항공기의 복행 판별 방법에 관한 것이다.

Description

항적 데이터를 이용한 항공기의 복행 판별 방법{Method for identifying go-around of aircraft using track data}
본 발명은 항적 데이터를 이용한 항공기의 복행 판별 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 방송형 자동종속감시(ADS-B; Automatic Dependent Surveillance-Broadcast)와 같이 비교적 획득하기 쉬운 항적 데이터만으로 항공기의 복행(go-around) 발생 여부를 신속하게 판단할 수 있도록 함으로써 비행에 대한 사후 안전분석을 보다 용이하게 수행할 수 있도록 하는 항적 데이터를 이용한 항공기의 복행 판별 방법에 관한 것이다.
항공 분야에서 대부분의 연구 및 분석은 사후 데이터를 활용하고 있는데, 이러한 사후 데이터를 활용한 연구 및 분석은 항공 안전 분야에서도 동일하게 이루어진다.
복행(go-around)이란 착륙을 위한 진입 중인 항공기가 어떠한 요인들로 인해 정상적인 착륙이 불가능하다고 판단하여 착륙을 포기하고 재상승하는 기동을 의미하는 것으로, 관제사의 지시에 의해 이루어지는 경우와 조종사 스스로의 판단에 의해 이루어지는 경우가 있다.
항공기가 복행을 하는 주요 요인으로는 일정한 고도까지 강하 해도 시계 불량으로 인해 활주로가 보이지 않는 경우, 바람으로 인해 안전한 착륙이 어려울 경우, 활주로에 있는 장애물이나 이륙기, 선행 착륙기로 인해 관제 간격을 확보할 수 없다고 판단한 경우 등이 있을 수 있는데, 상기와 같은 요인으로 인해 항공기가 복행을 수행하는 것은 항공안전 관련 이벤트가 발생할 가능성이 높은 것이므로, 사후 데이터를 이용하여 복행 발생 여부를 판별하는 것은 항공 안전 관련 연구 및 분석을 위해 매우 중요하다.
항공사들은 FDR(Flight Data Record) 또는 FOQA(Flight Operation Quality Assurance)와 같은 데이터를 활용하여 자체적으로 사후 안전분석을 수행하고 있지만, FDR 또는 FOQA와 같은 중요 데이터는 외부로 공개되는 데이터가 아니므로 항공 안전 관련 연구 및 분석이나 복행 발생 여부 판별에 사용되기 어렵다.
따라서, 항공기의 운행 및 수요가 급증하고 있는 시대의 흐름에 맞추어 보다 쉽고 빠르게 항공기의 복행 여부를 판별할 수 있도록 하는 시스템 또는 방법의 개발이 절실히 요구되고 있다.
1. 대한민국 등록특허공보 제10-1772556호(2017. 08. 23. 등록)
본 발명은 상기와 같은 종래기술의 문제점들을 해결하기 위하여 안출된 것으로, 본 발명의 목적은 방송형 자동종속감시(ADS-B)와 같이 비교적 획득하기 쉬운 항적 데이터만으로 항공기의 복행(go-around) 발생 여부를 신속하게 판단할 수 있도록 함으로써 비행에 대한 사후 안전분석을 보다 용이하게 수행할 수 있도록 하는 항적 데이터를 이용한 항공기의 복행 판별 방법을 제공함에 있다.
상기와 같은 목적들을 달성하기 위한 본 발명은,
항공기의 항적 데이터를 수신하여 획득하는 항적 데이터 수신단계와, 수신된 항적 데이터 중 특이점을 추출하여 항적을 단순화시키는 항적 단순화 단계 및 단순화된 항적 데이터 중 고도 변화 기울기 정보를 이용하여 항공기의 복행 여부를 판별하는 복행 여부 판단단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
이때, 상기 항적 단순화 단계는, 획득된 항적 데이터 중 항공기의 위치 및 고도 데이터를 선택하는 데이터 선택단계와, 선택된 거리 및 고도 데이터 중 특이점을 추출하여 항적을 단순화 시키는 특이점 추출단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 특이점 추출단계에서는 Ramer-Douglas-Peucker 알고리즘을 이용하여 추출된 특이점을 제외한 나머지 데이터들을 제거하는 것을 특징으로 한다.
그리고, 상기 복행 여부 판단단계는, 단순화된 항적 데이터 중 착륙을 위한 하강 상태에 있는 항적 데이터의 (이동거리에 대한) 고도 변화 기울기를 구간별로 연산하는 기울기 연산단계와, 연산된 기울기가 음에서 양으로 변하는 지점이 있을 경우 해당 지점의 고도를 확인하는 고도 확인단계 및 기울기가 음에서 양으로 변하는 지점의 고도가 기설정된 고도 이하인 경우 해당 지점을 복행 시점으로 판별하는 복행 시점 추출단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 복행 시점 추출단계에서는 상기 기울기의 변화가 기설정된 값 이하인 경우 순항 구간으로 처리하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따르면, ADS-B와 같이 비교적 획득하기 쉬운 항적 데이터만으로 항공기의 복행 발생 여부를 신속하게 판단할 수 있고, 그에 따라 비행에 대한 사후 안전분석을 보다 용이하게 수행할 수 있는 뛰어난 효과를 갖는다.
도 1은 일반 항공기와 복행 항공기의 항적 데이터를 비교하여 나타낸 도면.
도 2는 본 발명에 따른 항적 데이터를 이용한 항공기의 복행 판별 방법을 순차적으로 나타낸 흐름도.
도 3은 도 2에 나타낸 본 발명 중 항적 단순화 단계에서 사용되는 Ramer-Douglas-Peucker 알고리즘을 개념적으로 나타낸 도면.
도 4는 도 2에 나타낸 본 발명 중 항적 단순화 단계에서의 실시예를 나타낸 도면.
도 5는 도 2에 나타낸 본 발명 중 복행 여부 판단단계에서의 실시예를 나타낸 도면.
이하, 첨부된 도면을 참고로 하여 본 발명에 따른 항적 데이터를 이용한 항공기의 복행 판별 방법의 바람직한 실시예들을 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 일반 항공기와 복행 항공기의 항적 데이터를 비교하여 나타낸 도면이고, 도 2는 본 발명에 따른 항적 데이터를 이용한 항공기의 복행 판별 방법을 순차적으로 나타낸 흐름도이며, 도 3은 도 2에 나타낸 본 발명 중 항적 단순화 단계에서 사용되는 Ramer-Douglas-Peucker 알고리즘을 개념적으로 나타낸 도면이고, 도 4는 도 2에 나타낸 본 발명 중 항적 단순화 단계에서의 실시예를 나타낸 도면이며, 도 5는 도 2에 나타낸 본 발명 중 복행 여부 판단단계에서의 실시예를 나타낸 도면이다.
본 발명은 방송형 자동종속감시(이하, 'ADS-B'라 한다)와 같이 비교적 획득하기 쉬운 항적 데이터만으로 항공기의 복행(go-around) 발생 여부를 신속하게 판단할 수 있도록 함으로써 비행에 대한 사후 안전분석을 보다 용이하게 수행할 수 있도록 하는 항적 데이터를 이용한 항공기의 복행 판별 방법에 관한 것으로, 먼저 본 발명에서 사용되는 용어들을 간략히 설명하기로 한다.
먼저, 복행은 전술한 바와 같이, 항공기가 어떠한 요인들로 인해 정상적인 착륙이 불가능하다고 판단하여 착륙을 포기하고 재상승하는 기동을 한 후 다시 착륙을 시도하는 비행으로, 복행을 하는 항공기의 항적 데이터는 상승-순항-하강의 과정이 1회 이상 반복되는 특징을 보일 수 있다.
즉, 도 1에 나타낸 바와 같이, 정상적인 비행을 한 항공기의 항적은 이륙한 후 상승-순항-하강의 과정을 거쳐 착륙하게 되는데, 복행을 한 항공기의 항적은 하강 과정에서 다시 한 번 상승하여 순항 및 하강하게 되므로 상승-순항-하강의 과정을 2번 이상 반복하게 된다.
다음, 항적데이터는 시간에 따른 항공기의 위도/경도/고도를 포함하는 위치 정보와, 속력, 방향으로 구성된 궤적점으로 이루어진 시계열 데이터를 의미하는 것으로, 대표적인 항적데이터로는 ADS-B를 들 수 있다.
즉, 상기 ADS-B는 GPS 위성 항법 시스템 및 1,090MHZ 전송 링크를 이용하여 항공기의 감시 정보를 주기적으로 전용 수신 장비나 다른 항공기에 방송하는 시스템을 의미하는 것으로, ADS-B를 통해 수신할 수 있는 데이터로는 GPS를 통한 위치 정보, 즉 위도 및 경도와, 콜사인, 고도, 수평속력, 수직속력 및 방향(Track angle) 등이 포함된다.
상기 ADS-B를 통한 정보 제공은 조종사나 레이더의 개입 없이 자동으로 이루어지고, 'flightradar24'와 같은 프로그램을 통해 수신이 가능하므로 항적데이터를 용이하게 확보할 수 있다.
본 발명은 ADS-B와 같은 확보하기 쉬운 항적데이터만을 사용하여 항공기의 복행 여부를 쉽고 빠르게 판별할 수 있도록 한 것에 기술적 특징이 있는 것으로, 그 구성은 도 2에 나타낸 바와 같이, 크게 항적데이터 수신단계(S10), 항적 단순화 단계(S20) 및 복행 여부 판단단계(S30)를 포함할 수 있다.
먼저, 상기 항적데이터 수신단계(S10)는 복행 여부를 판별하고자 하는 항공기의 항적데이터를 수신하여 획득하는 단계로, 상기 항적데이터로는 항공기의 위치, 고도, 수평속력, 수직속력 및 방향을 포함하는 ADS-B 데이터가 사용될 수 있다.
즉, 상기 ADS-B 데이터는 항공사로부터의 정보 제공이 없더라도 'flightradar24'와 같은 ADS-B 수신 프로그램을 이용하여 용이하게 확보할 수 있는 장점이 있다.
다음, 상기 항적 단순화 단계(S20)는 항적데이터 수신단계(S10)에서 획득된 항적데이터를 단순화시키기 위한 과정으로, 획득된 데이터들 중 불필요한 데이터들을 제거하는 방식에 의해 복행 여부 판별에 사용될 데이터 수를 줄임으로써 보다 쉽고 빠르게 복행 여부를 판별할 수 있도록 하기 위한 과정이다.
보다 상세히 설명하면, 상기 항적 단순화 단계(S20)는 데이터 선택단계(S22), 특이점 추출단계(S24) 및 그래프화 단계(S26)를 포함할 수 있는데, 상기 데이터 선택단계(S22)는 항적데이터 수신단계(S10)에서 획득된 항적데이터 중 항공기의 복행과 연관된 항공기의 위치 및 고도 데이터를 선택하는 과정이다.
즉, 전술한 바와 같이, 항공기의 복행은 정상적인 착륙이 불가능하다고 판단될 경우 착륙을 포기하고 재상승하는 기동을 한 후 다시 착륙을 시도하는 비행이므로 복행 여부를 판별하기 위한 가장 중요한 정보는 항공기의 고도 데이터이고, 항공기의 고도 변화 및 복행 발생 시점을 파악하기 위해서는 항공기의 이동거리 데이터도 필요하므로, 수신된 ADS-B 데이터 중 항공기의 위치 정보를 이용하여 항공기의 이동거리를 연산할 수 있다.
다음, 상기 특이점 추출단계(S24)는 데이터 선택단계(S22)에서 선택 및 연산된 항공기의 고도 및 이동거리 데이터 중 특이점을 추출하여 항적을 단순화시키는 과정으로, 상기 특이점으로는 항공기의 비행 과정에서 고도의 변화량에 변화가 발생되는 부분이 선택될 수 있다.
보다 상세히 설명하면, 상기 특이점 추출단계(S24)에서는 Ramer-Douglas-Peucker 알고리즘이 사용될 수 있는데, 이는 폴리라인(polyline)의 단순화를 위해 주로 사용되는 알고리즘으로, 도 3에 나타낸 바와 같이, 폴리라인에 포함된 다수의 포인트 중 불필요한 포인트들을 제거함으로써 폴리라인을 단순화시킬 수 있도록 하는 알고리즘이다.
즉, 상기 특이점 추출단계(S24)에서는 Ramer-Douglas-Peucker 알고리즘을 통해 데이터 선택단계(S22)에서 선택된 다수의 고도 데이터 중 특이점을 제외한 나머지 불필요한 데이터들을 모두 제거함으로써 항공기의 복행 판별에 사용될 데이터 수를 대폭 줄일 수 있다.
다음, 상기 그래프화 단계(S26)는 특이점 추출단계(S24)를 통해 단순화된 항적데이터 즉, 항공기의 이동거리 및 고도 데이터를 도 4에 나타낸 바와 같이, 2차원 그래프 형태로 나타내는 과정으로, 이는 후술할 복행 여부 판단단계(S30)에서의 고도 변화 기울기 연산에 사용될 수 있다.
다음, 상기 복행 여부 판단단계(S30)는 단순화된 항적데이터, 즉 항공기의 이동 거리 및 고도 데이터를 이용하여 항공기의 복행 여부를 판단하는 과정으로, 항공기의 복행 여부 판단에는 고도 변화 기울기 정보가 사용될 수 있다.
보다 상세히 설명하면, 상기 복행 여부 판단단계(S30)는 기울기 연산단계(S32), 고도 확인단계(S34) 및 복행시점 추출단계(S36)를 포함할 수 있는데, 먼저 상기 기울기 연산단계(S32)는 단순화된 항적데이터를 이용하여 항공기의 이동거리에 따른 고도의 변화량, 즉 고도 변화 기울기를 구간별로 연산하는 과정으로 구간별 기울기 연산에는 아래와 같은 수식이 사용될 수 있다.
Figure pat00001
... (1),(2)
즉, 도 5에 나타낸 바와 같이, 상기 특이점 추출단계(S24)에서 추출된 특이점 중 세 개를 각각 Pn-1, Pn, Pn+1 이라 하고, 각 특이점에서의 거리 및 고도를 각각 d와 h라 할 때, Pn-1과 Pn 사이 구간에서의 고도 변화 기울기는 (1)식과 같이 표현될 수 있고, Pn과 Pn+1 사이 구간에서의 고도 변화 기울기는 (2)식과 같이 표현될 수 있다.
이때, 항공기의 복행은 항공기가 착륙을 위해 하강하는 과정에서 이루어지므로, 상기와 같은 구간별 기울기 연산은 착륙을 위한 하강 상태에 있는 항적 데이터, 즉 약 2,000ft 미만 높이에 해당하는 항공기 고도에 대해서만 수행될 수 있고, 이와 같은 기울기 연산을 수행할 항공기의 고도는 기설정될 수 있다.
다음, 고도 확인단계(S34)는 기울기 연산단계(S32)에서의 연산 결과, 고도 변화 기울기(이하, '기울기'라 한다)가 음(-)에서 양(+)으로 변하는 지점, 즉 특이점을 탐색하고, 탐색된 지점의 고도를 확인하는 과정이다.
즉, 상기 (1)식에서와 같이, 기울기가 음(-)인 것은 항공기가 하강 상태에 있는 것을 의미하고, (2)식에서와 같이, 기울기가 양(+)인 것은 항공기가 상승 상태에 있는 것을 의미하므로, 기울기가 음(-)에서 양(+)으로 변하는 지점, 즉 도 5에서의 Pn 지점을 복행이 발생한 지점으로 의심해볼 수 있다.
상기와 같이, 기울기가 음(-)에서 양(+)으로 변하는 지점이 탐색된 경우, 해당 지점에서의 고도를 확인하는데, 이것은 후술할 복행 시점 추출단계(S36)에서 탐색된 지점이 복행이 발생된 지점이 맞는지 여부를 확인하기 위한 과정이다.
다음, 상기 복행 시점 추출단계(S36)는 고도 확인단계(S34)에서 확인된 기울기가 음(-)에서 양(+)으로 변하는 지점의 고도가 기설정된 고도 이하인지 여부를 확인하여 복행 시점을 추출하는 과정으로, 기설정된 고도 이하인 경우 최종적으로 복행이 발생된 것으로 판별하고, 해당 지점, 즉 특이점을 복행 시점으로 추출한다.
즉, 항공기가 이착륙하는 공항에는 착륙 또는 복행을 결정해야 하는 결심고도(DH; Decision Height)가 존재하고, 항공기의 복행은 대부분 결심고도 주변에서 이루어진다.
공항에 설치된 활주로의 가시거리에 따라 결심고도의 높이가 달라질 수 있는데, 일반적으로 결심고도는 약 50 ~ 250 ft(약 15 ~ 75m)의 범위에서 결정된다.
따라서, 항공기의 복행 여부를 판별하기 위한 기준 고도를 결심고도 보다 높은 약 500 ~ 1,000 ft로 설정한 후, 기울기가 음(-)에서 양(+)으로 변하는 지점의 고도가 설정된 기준 고도 보다 높은 경우에는 복행이 아닌 것으로 판별할 수 있다.
또한, 상기 기울기가 음(-)에서 양(+)으로 변하는 지점의 고도가 기설정된 기준 고도 이하인 경우, 상기 복행 시점 추출단계(S36)에서는 해당 지점을 복행 시점(도 5에서의 Pn 지점)으로 추출하여 복행이 발생된 것으로 판별할 수 있다.
한편, 상기 복행 시점 추출단계(S36)에서는 기울기가 음(-)에서 양(+)으로 변하는 지점에서의 기울기 차이를 확인할 수 있는데, 이는 기울기가 음(-)에서 양(+)으로 변하는 지점이 복행 시점에 해당하는지 여부를 최종적으로 확인하기 위함이다.
즉, 항공기가 착륙을 위해 하강하는 과정에서 고도 조정 등을 이유로 잠시 상승하는 경우에도 기울기가 음(-)에서 양(+)으로 변하는 지점으로 추출될 수 있는데, 이러한 경우 추출된 복행 시점 전,후의 기울기가 0에 가깝게 나타나게 되므로, 추출된 복행 시점 전,후의 기울기가 0에 가까운 경우
Figure pat00002
에는 순항구간으로 처리함으로써 추출된 지점을 복행 시점으로 판별하지 않을 수 있다.
상기와 같은 과정에 의해 이루어지는 항적 단순화 단계(S20)와 복행 여부 판단단계(S30)는 'MATLAB' 등의 해석프로그램을 이용하여 수행할 수 있는데, 해석프로그램을 이용한 각 단계에서의 특이점 추출, 그래프화 및 기울기 연산 등의 구체적인 방법은 이미 공지된 것이고, 본 발명에서 청구하고자 하는 바가 아니므로 이에 대한 상세한 설명은 생략하기로 한다.
따라서, 전술한 바와 같은 본 발명에 따른 항적 데이터를 이용한 항공기의 복행 판별 방법에 의하면, ADS-B와 같이 비교적 획득하기 쉬운 항적 데이터만으로 항공기의 복행 발생 여부를 신속하게 판단할 수 있고, 그에 따라 비행에 대한 사후 안전분석을 보다 용이하게 수행할 수 있는 등의 다양한 장점을 갖는 것이다.
전술한 실시예들은 본 발명의 가장 바람직한 예에 대하여 설명한 것이지만, 상기 실시예에만 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 변형이 가능하다는 것은 당업자에게 있어서 명백한 것이다.
본 발명은 항적 데이터를 이용한 항공기의 복행 판별 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 방송형 자동종속감시(ADS-B; Automatic Dependent Surveillance-Broadcast)와 같이 비교적 획득하기 쉬운 항적 데이터만으로 항공기의 복행(go-around) 발생 여부를 신속하게 판단할 수 있도록 함으로써 비행에 대한 사후 안전분석을 보다 용잉하게 수행할 수 있도록 하는 항적 데이터를 이용한 항공기의 복행 판별 방법에 관한 것이다.
S10 : 항적데이터 수신단계 S20 : 항적 단순화 단계
S22 : 데이터 선택단계 S24 : 특이점 추출단계
S26 : 그래프화 단계 S30 : 복행 여부 판단단계
S32 : 기울기 연산단계 S34 : 고도 확인단계
S36 : 복행시점 추출단계

Claims (5)

  1. 항공기의 항적 데이터를 수신하여 획득하는 항적 데이터 수신단계와,
    수신된 항적 데이터 중 특이점을 추출하여 항적을 단순화시키는 항적 단순화 단계 및
    단순화된 항적 데이터 중 고도 변화 기울기 정보를 이용하여 항공기의 복행 여부를 판별하는 복행 여부 판단단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 항적 데이터를 이용한 항공기의 복행 판별 방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 항적 단순화 단계는,
    획득된 항적 데이터 중 항공기의 위치 및 고도 데이터를 선택하는 데이터 선택단계와,
    선택된 거리 및 고도 데이터 중 특이점을 추출하여 항적을 단순화 시키는 특이점 추출단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 항적 데이터를 이용한 항공기의 복행 판별 방법.
  3. 제 2항에 있어서,
    상기 특이점 추출단계에서는 Ramer-Douglas-Peucker 알고리즘을 이용하여 추출된 특이점을 제외한 나머지 데이터들을 제거하는 것을 특징으로 하는 항적 데이터를 이용한 항공기의 복행 판별 방법.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 복행 여부 판단단계는,
    단순화된 항적 데이터 중 착륙을 위한 하강 상태에 있는 항적 데이터의 (이동거리에 대한) 고도 변화 기울기를 구간별로 연산하는 기울기 연산단계와,
    연산된 기울기가 음에서 양으로 변하는 지점이 있을 경우 해당 지점의 고도를 확인하는 고도 확인단계 및
    기울기가 음에서 양으로 변하는 지점의 고도가 기설정된 고도 이하인 경우 해당 지점을 복행 시점으로 판별하는 복행 시점 추출단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 항적 데이터를 이용한 항공기의 복행 판별 방법.
  5. 제 4항에 있어서,
    상기 복행 시점 추출단계에서는 상기 기울기의 변화가 기설정된 값 이하인 경우 순항 구간으로 처리하는 것을 특징으로 하는 항적 데이터를 이용한 항공기의 복행 판별 방법.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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