KR20230071826A - 항적, 기상 및 지형 데이터의 통합을 통한 진대기속도 예측방법 - Google Patents

항적, 기상 및 지형 데이터의 통합을 통한 진대기속도 예측방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20230071826A
KR20230071826A KR1020210156668A KR20210156668A KR20230071826A KR 20230071826 A KR20230071826 A KR 20230071826A KR 1020210156668 A KR1020210156668 A KR 1020210156668A KR 20210156668 A KR20210156668 A KR 20210156668A KR 20230071826 A KR20230071826 A KR 20230071826A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
data
true airspeed
track
altitude
meteorological
Prior art date
Application number
KR1020210156668A
Other languages
English (en)
Inventor
이학태
박배선
김효중
Original Assignee
인하대학교 산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 인하대학교 산학협력단 filed Critical 인하대학교 산학협력단
Priority to KR1020210156668A priority Critical patent/KR20230071826A/ko
Publication of KR20230071826A publication Critical patent/KR20230071826A/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01P—MEASURING LINEAR OR ANGULAR SPEED, ACCELERATION, DECELERATION, OR SHOCK; INDICATING PRESENCE, ABSENCE, OR DIRECTION, OF MOVEMENT
    • G01P21/00—Testing or calibrating of apparatus or devices covered by the preceding groups
    • G01P21/02—Testing or calibrating of apparatus or devices covered by the preceding groups of speedometers
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01P—MEASURING LINEAR OR ANGULAR SPEED, ACCELERATION, DECELERATION, OR SHOCK; INDICATING PRESENCE, ABSENCE, OR DIRECTION, OF MOVEMENT
    • G01P13/00—Indicating or recording presence, absence, or direction, of movement
    • G01P13/02—Indicating direction only, e.g. by weather vane
    • G01P13/025—Indicating direction only, e.g. by weather vane indicating air data, i.e. flight variables of an aircraft, e.g. angle of attack, side slip, shear, yaw
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01P—MEASURING LINEAR OR ANGULAR SPEED, ACCELERATION, DECELERATION, OR SHOCK; INDICATING PRESENCE, ABSENCE, OR DIRECTION, OF MOVEMENT
    • G01P3/00—Measuring linear or angular speed; Measuring differences of linear or angular speeds
    • G01P3/62—Devices characterised by the determination or the variation of atmospheric pressure with height to measure the vertical components of speed
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01P—MEASURING LINEAR OR ANGULAR SPEED, ACCELERATION, DECELERATION, OR SHOCK; INDICATING PRESENCE, ABSENCE, OR DIRECTION, OF MOVEMENT
    • G01P5/00—Measuring speed of fluids, e.g. of air stream; Measuring speed of bodies relative to fluids, e.g. of ship, of aircraft
    • G01P5/18—Measuring speed of fluids, e.g. of air stream; Measuring speed of bodies relative to fluids, e.g. of ship, of aircraft by measuring the time taken to traverse a fixed distance
    • G01P5/22—Measuring speed of fluids, e.g. of air stream; Measuring speed of bodies relative to fluids, e.g. of ship, of aircraft by measuring the time taken to traverse a fixed distance using auto-correlation or cross-correlation detection means
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01W—METEOROLOGY
    • G01W1/00—Meteorology
    • G01W1/02—Instruments for indicating weather conditions by measuring two or more variables, e.g. humidity, pressure, temperature, cloud cover or wind speed
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
    • Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Atmospheric Sciences (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • Ecology (AREA)
  • Environmental Sciences (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

본 발명은 항적, 기상 및 지형 데이터의 통합을 통한 진대기속도 예측방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 방송형 자동종속감시(ADS-B; Automatic Dependent Surveillance-Broadcast)와 같이 비교적 획득하기 쉬운 항적 데이터와 공공기관으로부터 획득 가능한 기상 및 지형 데이터를 이용하여 항공기의 진대기속도를 연산할 수 있도록 함으로써 시뮬레이션을 통한 비행상황 모사에 활용할 수 있도록 하고, 그에 따라 항공기의 운동 특성 분석 등 다양한 연구를 수행할 수 있도록 하는 항적, 기상 및 지형 데이터의 통합을 통한 진대기속도 예측방법에 관한 것이다.

Description

항적, 기상 및 지형 데이터의 통합을 통한 진대기속도 예측방법{True airspeed estimation method through integration of track data, weather data and topology data}
본 발명은 항적, 기상 및 지형 데이터의 통합을 통한 진대기속도 예측방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 방송형 자동종속감시(ADS-B; Automatic Dependent Surveillance-Broadcast)와 같이 비교적 획득하기 쉬운 항적 데이터와 공공기관으로부터 획득 가능한 기상 및 지형 데이터를 이용하여 항공기의 진대기속도를 연산할 수 있도록 함으로써 시뮬레이션을 통한 비행상황 모사에 활용할 수 있도록 하고, 그에 따라 항공기의 운동 특성 분석 등 다양한 연구를 수행할 수 있도록 하는 항적, 기상 및 지형 데이터의 통합을 통한 진대기속도 예측방법에 관한 것이다.
항공기의 비행 속도를 표현하는 방법으로 대지속도(Ground Speed)와 대기속도(Airspeed)가 있는데, 먼저 대지속도는 지면에 대한 속도로 단위 시간당 항공기가 이동한 거리를 나타내는 일반적인 속도 단위이다.
다음, 상기 대기속도는 비행기가 공중을 비행하는 실제 체감속도를 의미하는 것으로, 항공기에 부딪히는 공기의 동압으로 측정되는 항공기의 주변을 스쳐 지나가는 공기의 속도를 나타낸다.
대기속도의 종류로는 지시대기속도(IAS), 보정대기속도(CAS), 등가대기속도(EAS), 진대기속도(TAS)가 있는데, 이 중 진대기속도(True Airspeed)는 조종석에 표시되는 지시대기속도에 계기 위치와 장착 에러에 대한 보정을 거친 후 공기의 압축효과 및 밀도의 영향을 고려하여 계산되는 실제 공기속도를 의미하는 것으로, 항공기의 연료 소모량을 결정하거나 항공기의 운동 특성을 비롯한 다양한 분석을 수행하기 위해서는 항공기의 진대기속도가 필수적으로 사용된다.
하지만, ADS-B 데이터와 같은 일반적인 항적 데이터에는 항공기의 속도가 대지속도로 제공되므로, 시뮬레이션을 통해 비행상황을 모사하거나 항공기의 운동 특성 분석 등 다양한 연구를 수행하기 위해서는 항적 데이터에 의해 제공되는 대지속도를 이용하여 진대기속도를 획득할 필요가 있다.
이에 대한 종래기술로 대한민국 등록특허공보 제10-1833243호에는 비행체의 대기 속도 추정 장치 및 방법이 게재되어 있는데, 그 주요 기술적 구성은 비행체의 고도를 기초로 복수개의 필터들 중에서 작동시킬 필터를 선택하는 단계; 및 상기 필터에 대한 정보, 상기 비행체의 고도와 관련하여 미리 산출된 상기 비행체에 대한 정보, 상기 비행체의 제어와 관련된 정보 및 상기 비행체의 항법 정보를 기초로 상기 비행체의 대기 속도를 추정하는 단계;를 포함하여 항법 시스템으로부터 전달받은 고도, 피치, 피치 각속도 및 변환 행렬, 유도 조종 알고리즘에서 받은 제어 입력 등을 이용하여 대기 속도를 추정하는 것에 기술적 특징이 있다.
상기 종래기술에는 비행체의 대기 속도를 추정하기 위한 방법이 게재되어 있으나, 이는 기상의 영향이 전혀 고려되어 있지 않으므로 진대기속도에는 해당되지 않을 뿐만 아니라, 무추력 유도 무기나 무추력 비행체에만 적용될 수 있으므로 추력에 의해 비행하는 일반적인 항공기에는 적용될 수 없는 문제점이 있다.
한편, 기존의 진대기속도 추정 방법으로 계측 데이터를 이용한 진대기속도 추정 방법과 기상모델을 이용한 진대기속도 추정 방법이 있는데, 먼저 계측 데이터를 이용한 진대기속도 추정 방법은 피토 튜브(Pitot tube)를 통해 직접 대기속도를 측정한 후 바람이 일정하다는 가정 하에 대지속도를 통해 보정하여 진대기속도를 추정하는 방법으로, 간편하게 진대기속도를 추정할 수 있는 장점은 있으나, 대기속도 측정이 불가능한 경우에는 사용할 수 없고, 바람이 일정하다는 가정 하에 진대기속도를 추정하므로 정확성이 떨어지는 단점이 있다.
다음, 기상모델을 이용한 진대기속도 추정 방법은 운동량 보존, 질량 보존, 이상기체 및 에너지보존 방정식과 같은 원시방정식을 이용하여 기상을 모델링하여 진대기속도를 추정하는 것으로, 연산수가 많아 복잡하고 항적 데이터에 의해 제공되는 고도 기준과 기상모델에서 사용되는 고도 기준이 일치하지 않으므로 정확성이 떨어지는 문제점이 있다.
1. 대한민국 등록특허공보 제10-1833243호(2018. 02. 22. 등록)
본 발명은 상기와 같은 종래기술의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로, 본 발명의 목적은 공공기관으로부터 획득 가능한 기상 데이터를 가공하여 ADS-B와 같이 비교적 획득하기 쉬운 항적 데이터와 결합하고, 두 데이터의 호환을 위해 지형 데이터를 이용하여 고도 기준을 일치시킴으로써 비교적 단순한 과정에 의해 항공기의 진대기속도를 예측할 수 있도록 하는 항적, 기상 및 지형 데이터의 통합을 통한 진대기속도 예측방법을 제공함에 있다.
또한, 본 발명은 삼선형 보간을 통해 항적 데이터의 모든 지점에 기상 데이터를 적용시킴으로써 진대기속도 예측의 정확성과 신뢰성을 향상시킬 수 있도록 하는 항적, 기상 및 지형 데이터의 통합을 통한 진대기속도 예측방법을 제공함에 다른 목적이 있다.
상기와 같은 목적들을 달성하기 위한 본 발명은,
항공기의 항적 데이터와 기상 데이터 및 지형 데이터를 각각 수신하여 획득하는 데이터 수신단계와, 획득된 항적 데이터, 기상 데이터 및 지형 데이터들을 통합하여 바람벡터를 산출하는 데이터 통합단계 및 상기 항적 데이터로부터 수신한 대지속도와 바람벡터를 이용하여 진대기속도를 산출하는 진대기속도 산출단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
이때, 상기 데이터 통합단계는, 획득된 데이터들 중 진대기속도 산출에 필요한 데이터들을 추출하는 데이터 추출단계와, 항적 데이터, 기상 데이터 및 지형 데이터에서 사용되는 좌표계를 일치시키기 위하여 변환하는 좌표계 변환단계와, 지형 데이터를 이용하여 항적 데이터에서 사용되는 고도기준과 기상 데이터에서 사용되는 고도기준을 일치시키는 고도기준 변환단계 및 항적 데이터에 기상 데이터를 적용하여 바람벡터를 산출하는 바람벡터 산출단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 좌표계 변환단계는, 지형 데이터에 사용된 Bessel1841 타원체 기준 TM 좌표계의 평면직각좌표를 항적 데이터에 사용된 WGS84 좌표계와 유사한 GRS80 좌표계의 위/경도로 변환시키는 제1변환단계와, 변환된 GRS80 좌표계의 위/경도를 람베르트 정각원추도법에 의해 기상 데이터에서 사용된 격자 좌표계로 투영시키는 제2변환단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
그리고, 상기 고도기준 변환단계에서는, 상기 지형 데이터를 이용하여 기상 데이터에 의해 제공되는 격자 내 지형의 평균고도를 연산하여 항적 데이터에서 사용되는 고도기준과 기상 데이터에서 사용되는 고도기준을 일치시키는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 바람벡터 산출단계는, 항적 데이터에 포함된 항공기의 위/경도를 상기 기상 데이터의 격자에 투영하여 모델 격자로 변환시키는 위/경도 변환단계와, 항적 데이터에 포함된 항공기의 고도에 지형 데이터의 고도를 반영하여 기상 데이터와 고도 기준을 일치시키는 지형고도 반영단계와, 일치된 고도 기준에 의해 생성된 지점을 기준점으로 하고, 상기 기준점 주위에 보간점을 설정하는 보간점 설정단계와, 설정된 보간점마다 기상 데이터를 지정하는 기상 데이터 지정단계 및 기상 데이터가 지정된 보간점들에 대한 삼선형 보간을 수행하여 바람벡터를 산출하는 보간단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
그리고, 상기 진대기속도 산출단계에서는,
Figure pat00001
에 의해 진대기속도를 산출하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따르면, 별도의 측정수단 없이 공개된 데이터, 즉 항적 데이터, 기상 데이터 및 지형 데이터 만을 이용하여 진대기속도를 연산할 수 있도록 함과 동시에, 상기 데이터들의 통합에 의해 좌표계와 고도 기준을 일치시키고 삼선형 보간을 통해 항적 데이터의 모든 지점에 기상 데이터를 적용시킴으로써 진대기속도 예측의 정확성과 신뢰성을 향상시킬 수 있는 뛰어난 효과를 갖는다.
도 1은 본 발명에 따른 항적, 기상 및 지형 데이터의 통합을 통한 진대기속도 예측방법을 순차적으로 나타낸 흐름도.
도 2는 기상청에서 제공하는 국지예보모델을 통해 확인할 수 있는 인천공항 부근 격자를 나타낸 도면.
도 3은 기상청에서 제공하는 국지예보모델을 통해 확인할 수 있는 기상 데이터의 모델면을 예시적으로 나타낸 도면.
도 4는 도 1에 나타낸 본 발명 중 좌표계 변환단계에서의 변환 과정을 순차적으로 나타낸 도면.
도 5는 도 1에 나타낸 본 발명 중 고도기준 변환단계에서 변환된 국지예보모델 지형의 등고선을 예시적으로 나타낸 도면.
도 6은 도 1에 나타낸 본 발명 중 바람벡터 산출단계에서의 과정을 순차적으로 나타낸 도면.
도 7 내지 도 9는 본 발명에 의해 산출된 이륙, 순항 및 착륙 과정에서의 진대기속도를 항적 데이터의 대지속도와 비교하여 나타낸 도면.
이하, 첨부된 도면을 참고로 하여 본 발명에 따른 항적, 기상 및 지형 데이터의 통합을 통한 진대기속도 예측방법의 바람직한 실시예들을 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명에 따른 항적, 기상 및 지형 데이터의 통합을 통한 진대기속도 예측방법을 순차적으로 나타낸 흐름도이고, 도 2는 기상청에서 제공하는 국지예보모델을 통해 확인할 수 있는 인천공항 부근 격자를 나타낸 도면이며, 도 3은 기상청에서 제공하는 국지예보모델을 통해 확인할 수 있는 기상 데이터의 모델면을 예시적으로 나타낸 도면이고, 도 4는 도 1에 나타낸 본 발명 중 좌표계 변환단계에서의 변환 과정을 순차적으로 나타낸 도면이며, 도 5는 도 1에 나타낸 본 발명 중 고도기준 변환단계에서 변환된 국지예보모델 지형의 등고선을 예시적으로 나타낸 도면이고, 도 6은 도 1에 나타낸 본 발명 중 바람벡터 산출단계에서의 과정을 순차적으로 나타낸 도면이며, 도 7 내지 도 9는 본 발명에 의해 산출된 이륙, 순항 및 착륙 과정에서의 진대기속도를 항적 데이터의 대지속도와 비교하여 나타낸 도면이다.
이하에서 설명되는 본 발명에 따른 진대기속도 예측방법은 통상적인 컴퓨터 및 'MATLAB' 등의 해석프로그램을 이용하여 수행될 수 있는 것으로, 해석프로그램을 이용한 각 단계에서의 변환, 모델링, 보간 및 연산 등의 구체적인 방법은 이미 공지된 것이고, 본 발명에서 청구하고자 하는 바가 아니므로 이에 대한 상세한 설명은 생략하기로 한다.
본 발명은 일반에게 공개되어 획득이 용이한 항적 데이터, 기상 데이터 및 지형 데이터를 이용하여 항공기의 진대기속도를 연산할 수 있도록 함으로써 시뮬레이션을 통한 비행상황 모사에 활용할 수 있도록 하고, 그에 따라 항공기의 운동 특성 분석 등 다양한 연구를 수행할 수 있도록 하는 항적, 기상 및 지형 데이터의 통합을 통한 진대기속도 예측방법(이하, '진대기속도 예측방법'이라 한다)에 관한 것으로, 그 구성은 도 1에 나타낸 바와 같이, 크게 데이터 수신단계(S10), 데이터 통합단계(S20) 및 진대기속도 산출단계(S30)를 포함할 수 있다.
먼저, 상기 데이터 수신단계(S10)는 진대기속도(TAS)의 산출에 필요한 항공기의 항적 데이터, 기상 데이터 및 지형 데이터를 수신하여 획득하는 과정이다.
보다 상세히 설명하면, 상기 항적 데이터는 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 아래의 (표 1)에 나타낸 바와 같이, GPS를 통한 위치 정보, 즉 위도 및 경도와, 콜사인, 고도, 수평속력(대지속도;Ground speed), 수직속력 및 진북을 기준으로 한 대지속도의 방향(Track angle) 등이 포함된다.
Figure pat00002
상기 ADS-B를 통한 정보 제공은 조종사나 레이더의 개입 없이 자동으로 이루어지고, 'flightradar24'와 같은 프로그램을 통해 수신이 가능하므로 항적 데이터를 용이하게 확보할 수 있다.
다음, 상기 기상 데이터는 기상청에서 제공하는 수치예보모델을 사용할 수 있는데, 그 종류로는 전지구예보모델, 지역예보모델 및 국지예보모델(LDAPS; Local Data Assimilation and Prediction System)이 있다.
본 발명에서는 이 중 가장 작은 단위영역을 다루는 국지예보모델을 사용하였는데, 이러한 국지예보모델은 1.5km 단위의 격자로 한반도 전체의 기상 데이터를 제공하며, 국지예보모델을 통해 확인할 수 있는 기상 데이터의 종류로는 고도(AGL) 40km까지 약 70층으로 분할하는 모델면(도 3 참고), 상기 모델면을 기압에 대해 보간 하여 제공하는 등압면 및 지표면 부근의 기상 데이터를 제공하는 단일면이 있으며, 이들에 대한 보다 상세한 내용들은 아래의 (표 2) 및 (표 4)에 나타낸 바와 같다.
Figure pat00003
기상청에서는 세계기상기구에서 제시한 표준규격인 GRIB2 파일로 기상 데이터를 제공하고, 이는 wgrib2 프로그램을 통해 처리가 가능하며 국지예보모델을 통해 확인할 수 있는 인천공항 부근의 격자 예시는 도 2에 나타낸 바와 같다.
다음, 상기 지형 데이터로는 국토지리정보원에서 제공하는 수치표고모델(DEM; Digital Elevation Model)을 사용할 수 있는데, 상기 수치표고모델에서는 행정구역 시, 군, 구 단위로 좌표별 고도값을 제공한다.
상기 지형 데이터는 항적 데이터에서 제공하는 고도와, 기상 데이터에서 제공하는 고도기준을 일치시키기 위해 사용되며, 이에 대해서는 후술하기로 한다.
다음, 상기 데이터 통합단계(S20)는 획득된 항적 데이터, 기상 데이터 및 지형 데이터들을 통합하여 진대기속도 산출에 필요한 바람벡터를 산출하는 과정으로, 데이터 추출단계(S22), 좌표계 변환단계(S24), 고도기준 변환단계(S26) 및 바람벡터 산출단계(S28)를 포함할 수 있다.
보다 상세히 설명하면, 상기 데이터 추출단계(S22)는 데이터 수신단계(S10)를 통해 획득된 데이터들 중 진대기속도 산출에 필요한 데이터들을 추출하는 과정으로, 데이터 추출단계(S22)에서 추출된 항적 데이터, 즉 ADS-B 데이터와 기상 데이터는 각각 아래의 (표 3) 및 (표 4)에 나타낸 바와 같다.
Figure pat00004
Figure pat00005
또한, 상기 지형 데이터로 사용되는 수치표고모델(DEM)에서는 Bessel1841 타원체 기준 TM(Transverse Mercator) 좌표계의 평면직각좌표에 나타낸 고도를 사용하며, 해상도는 90m이다.
다음, 상기 좌표계 변환단계(S24)는 항적 데이터, 기상 데이터 및 지형 데이터에서 사용되는 좌표계를 일치시키기 위하여 변환하는 과정으로, 항적 데이터와 지형 데이터의 좌표계를 먼저 일치시킨 후 이를 기상 데이터의 좌표계에 투영시키는 방법을 사용할 수 있다.
보다 상세히 설명하면, 상기 좌표계 변환단계(S24)는 제1변환단계(S24a)와 제2변환단계(S24b)를 포함할 수 있는데, 먼저, 상기 제1변환단계(S24a)는 지형 데이터에서 사용된 좌표계를 항적 데이터에서 사용된 좌표계와 일치시키기 위한 과정으로, 지형 데이터의 수치표고모델에서 사용된 Bessel1841 타원체 기준 TM 좌표계의 평면직각좌표를 GRS80 타원체, 즉 GRS80 좌표계의 위/경도로 변환시킨다.
즉, 상기 (표 3)에 나타낸 바와 같이, 항적 데이터로 사용되는 ADS-B에서는 WGS84 타원체, 즉 WGS84 좌표계를 사용하는데, WGS84 좌표계는 GRS좌표계와 거의 동일하므로, 본 발명에서는 변환과정이 잘 알려진 Bessel1841 타원체 기준 TM 좌표계를 GRS80 좌표계로 변환시키는 방법을 이용하여 지형 데이터에서 사용된 좌표계를 항적 데이터의 좌표계와 일치시킬 수 있다.
Bessel1841 타원체 기준 TM 좌표계를 GRS80 좌표계로 변환시키는 방법은 이미 공지되어 있는데, 본 발명에서는 도 4에 나타낸 바와 같은 과정을 통해 Bessel1841 타원체 기준 TM 좌표계의 평면직각좌표를 GRS80 좌표계의 위/경도로 변환시킬 수 있는데, 이러한 제1변환단계(S24a)에서 사용된 두 좌표계의 제원은 아래의 (표 5) 같다.
Figure pat00006
또한, 도 4에 나타낸 좌표계 변환과정에서 사용되는 수식들은 다음과 같다.
- Bessel1841 평면직각좌표 => Bessel1841 위/경도
Figure pat00007
- Bessel1841 위/경도 => Bessel1841 3차원 직각좌표
Figure pat00008
- Bessel1841 3차원 직각좌표 => GRS80 지심 직각좌표
Figure pat00009
- GRS80 지심 직각좌표 => GRS80 위/경도
Figure pat00010
다음, 상기 제2변환단계(S24b)는 제1변환단계(S24a)를 통해 변환된 GRS80 좌표계의 위/경도를 기상 데이터에서 사용된 격자 좌표계, 즉 국지예보모델(LDAPS)의 격자 좌표계로 투영시키는 과정으로, 지도 투영법 중 하나인 람베르트 정각원추도법이 사용될 수 있다.
즉, 상기 람베르트 정각원추도법은 중위도 지역에 적합한 지도 투영법으로, 본 발명에서 사용된 제원은 아래의 (표 6)과 같으며, 기존 항공용으로 많이 사용되고 있으므로 이에 대한 구체적인 방법 설명은 생략하기로 한다.
본 발명에서는 ADS-B 데이터를 통해 획득된 위/경도 정보와, 제1변환단계(S24a)를 통해 변환된 지형 데이터, 즉 수치표고모델의 GRS80 좌표계 위/경도를 각각 람베르트 정각원추도법에 의해 기상 데이터인 국지예보모델의 격자 좌표계로 투영시킨다.
Figure pat00011
다음, 상기 고도기준 변환단계(S26)는 지형 데이터를 이용하여 항적 데이터에서 사용되는 고도기준과 기상 데이터에서 사용되는 고도기준을 일치시키기 위한 과정으로, 항적 데이터, 즉 ADS-B에서 사용되는 해발고도(MSL; Mean Sea Level)와 기상 데이터, 즉 국지예보모델에서 사용되는 지상고도(AGL; Above Ground Level)를 지형 데이터, 즉 수치표고모델을 사용하여 일치시키기 위한 과정이다.
상기 고도기준 변환단계(S26)에서는 지형 데이터인 90m 해상도의 수치표고모델에서 제공되는 고도정보를 이용하여 기상 데이터에 의해 제공되는 격자 내 지형의 평균고도를 연산하여 기상 데이터의 지형 고도(MSL)로 사용할 수 있도록 함으로써 항적 데이터에서 사용되는 고도기준과 기상 데이터에서 사용되는 고도기준을 일치시킬 수 있는데, 이와 같은 과정에 의해 연산된 기상 데이터, 즉 국지예보모델 지형의 등고선은 도 5와 같다.
다음, 상기 바람벡터 산출단계(S28)는 항적 데이터에 기상 데이터를 적용하여 진대기속도 산출에 필요한 바람벡터를 산출하기 위한 과정으로, 지형 데이터에 의해 좌표계 및 고도 기준이 일치된 항적 데이터와 기상 데이터를 이용한 삼선형 보간을 통해 바람벡터를 산출할 수 있다.
보다 상세히 설명하면, 상기 바람벡터 산출단계(S28)는 도 6에 나타낸 바와 같이, 위/경도 변환단계(S28a), 지형고도 반영단계(S28b), 보간점 설정단계(S28c), 기상 데이터 지정단계(S28d) 및 보간단계(S28e)를 포함할 수 있는데, 먼저 상기 위/경도 변환단계(S28a)는 항공기 궤적의 위/경도를 기상 데이터의 모델면 격자로 변환시키기 위한 과정으로, ADS-B 데이터로부터 획득한 항공기의 위/경도를 기상 데이터, 즉 국지예보모델의 격자에 투영시켜 모델면 격자로 변환시킬 수 있다.
다음, 상기 지형고도 반영단계(S28b)는 항적 데이터에 포함된 항공기의 고도 정보에 지형 데이터의 고도를 반영하여 기상 데이터와 고도 기준을 일치시키는 과정으로, ADS-B 데이터에 포함된 해발고도(MSL) 정보에서 기상 데이터, 즉 국지예보모델의 지상고도(AGL) 만큼 감소시켜 고도 기준을 맞출 수 있다.
다음, 상기 보간점 설정단계(S28c)는 지형고도 반영단계(S28b)를 통해 일치된 고도 기준에 의해 생성된 지점을 기준점으로 하고, 상기 기준점 주위에 삼선형 보간을 수행하기 위한 보간점을 설정하는 과정으로, 이 과정을 통해 항적 데이터 한 점 마다 기상 데이터의 적용이 가능하도록 할 수 있다.
다음, 상기 기상 데이터 지정단계(S28d)는 보간점 설정단계(S28c)에서 설정된 보간점마다 기상 데이터를 지정하는 과정으로, 설정하는 기상 데이터로는 상기 (표 2) 및 (표 4)에 기재된 출력변수 및 UGRD, VGRD, DZDT 즉, 바람의 각 방향 속도성분이 사용될 수 있다.
다음, 상기 보간단계(S28e)는 기상 데이터가 지정된 보간점들에 대한 삼선형 보간을 수행하는 과정으로, 삼선형 보간(trilinear interpolation)은 1차원에서의 선형보간법을 3차원으로 확장시킨 것으로, 3차원 격자에서 사용될 수 있는 다변량 보간방법이다.
기상 데이터가 지정된 보간점들에 대한 삼선형 보간을 통해 각 보간점에서의 바람벡터를 산출할 수 있는데, 삼선형 보간법에 대한 보다 구체적인 내용 및 방법은 이미 공지된 것이고, 본 발명에서 청구하고자 하는 바가 아니므로 상세한 설명을 생략하기로 한다.
다음, 상기 진대기속도 산출단계(S30)는 항적 데이터와 바람벡터를 이용하여 진대기속도를 연산하는 과정으로, ADS-B 데이터에 포함된 대지속도(GS)와 데이터 통합단계(S20)에서 산출된 바람벡터를 결합하면, 아래의 수식 (1),(2)에 의해 진대기속도를 산출할 수 있다.
Figure pat00012
... (1),(2)
여기서,
Figure pat00013
,
Figure pat00014
는 각각 진대기속도의 x축 성분과 y축 성분이고,
Figure pat00015
,
Figure pat00016
는 각각 대지속도와 바람벡터의 속도이며,
Figure pat00017
,
Figure pat00018
는 각각 항적각(track angle)과 바람벡터의 방향(heading)을 의미하는 것이다.
도 7 내지 도 9는 실제 ADS-B 데이터 중 이륙, 순항 및 착륙 중인 항공기의 항적과 동일 시간의 기상 데이터 및 지형 데이터를 이용하여 전술한 바와 같은 본 발명에 의해 산출된 진대기속도를 대지속도와 비교하여 나타낸 것으로, 이륙과 착륙 과정에서는 대지속도와 진대기속도의 차이가 작으므로 항공기의 속도에 바람의 영향이 거의 작용되지 않고, 순항 중에는 대지속도와 진대기속도의 차이가 크므로 항공기의 속도에 바람의 영향이 많이 작용하는 것을 확인할 수 있다.
따라서, 전술한 바와 같은 본 발명에 따른 진대기속도 예측방법에 의하면, 별도의 측정수단 없이 공개된 데이터, 즉 항적 데이터, 기상 데이터 및 지형 데이터 만을 이용하여 진대기속도를 연산할 수 있도록 함과 동시에, 상기 데이터들의 통합에 의해 좌표계와 고도 기준을 일치시키고 삼선형 보간을 통해 항적 데이터의 모든 지점에 기상 데이터를 적용시킴으로써 진대기속도 예측의 정확성과 신뢰성을 향상시킬 수 있고, 이에 따라 시뮬레이션을 통한 비행상황 모사에 활용할 수 있을 뿐만 아니라 항공기의 운동 특성 분석 등 다양한 연구를 보다 용이하게 수행할 수 있게 되는 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, 기상 및 지형 데이터의 통합을 통한 진대기속도 예측방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 방송형 자동종속감시(ADS-B; Automatic Dependent Surveillance-Broadcast)와 같이 비교적 획득하기 쉬운 항적 데이터와 공공기관으로부터 획득 가능한 기상 및 지형 데이터를 이용하여 항공기의 진대기속도를 연산할 수 있도록 함으로써 시뮬레이션을 통한 비행상황 모사에 활용할 수 있도록 하고, 그에 따라 항공기의 운동 특성 분석 등 다양한 연구를 수행할 수 있도록 하는 항적, 기상 및 지형 데이터의 통합을 통한 진대기속도 예측방법에 관한 것이다.
S10 : 데이터 수신단계 S20 : 데이터 통합단계
S22 : 데이터 추출단계 S24 : 좌표계 변환단계
S24a : 제1변환단계 S24b : 제2변환단계
S26 : 고도기준 변환단계 S28 : 바람벡터 산출단계
S28a : 위/경도 변환단계 S28b : 지형고도 반영단계
S28c : 보간점 설정단계 S28d : 기상데이터 지정단계
S28e : 보간단계 S30 : 진대기속도 산출단계

Claims (6)

  1. 항공기의 항적 데이터와 기상 데이터 및 지형 데이터를 각각 수신하여 획득하는 데이터 수신단계와,
    획득된 항적 데이터, 기상 데이터 및 지형 데이터들을 통합하여 바람벡터를 산출하는 데이터 통합단계 및
    상기 항적 데이터로부터 수신한 대지속도와 바람벡터를 이용하여 진대기속도를 산출하는 진대기속도 산출단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 항적, 기상 및 지형 데이터의 통합을 통한 진대기속도 예측방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 데이터 통합단계는,
    획득된 데이터들 중 진대기속도 산출에 필요한 데이터들을 추출하는 데이터 추출단계와,
    항적 데이터, 기상 데이터 및 지형 데이터에서 사용되는 좌표계를 일치시키기 위하여 변환하는 좌표계 변환단계와,
    지형 데이터를 이용하여 항적 데이터에서 사용되는 고도기준과 기상 데이터에서 사용되는 고도기준을 일치시키는 고도기준 변환단계 및
    항적 데이터에 기상 데이터를 적용하여 바람벡터를 산출하는 바람벡터 산출단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 항적, 기상 및 지형 데이터의 통합을 통한 진대기속도 예측방법.
  3. 제 2항에 있어서,
    상기 좌표계 변환단계는,
    지형 데이터에 사용된 Bessel1841 타원체 기준 TM 좌표계의 평면직각좌표를 항적 데이터에 사용된 WGS84 좌표계와 유사한 GRS80 좌표계의 위/경도로 변환시키는 제1변환단계와,
    변환된 GRS80 좌표계의 위/경도를 람베르트 정각원추도법에 의해 기상 데이터에서 사용된 격자 좌표계로 투영시키는 제2변환단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 항적, 기상 및 지형 데이터의 통합을 통한 진대기속도 예측방법.
  4. 제 3항에 있어서,
    상기 고도기준 변환단계에서는,
    상기 지형 데이터를 이용하여 기상 데이터에 의해 제공되는 격자 내 지형의 평균고도를 연산하여 항적 데이터에서 사용되는 고도기준과 기상 데이터에서 사용되는 고도기준을 일치시키는 것을 특징으로 하는 항적, 기상 및 지형 데이터의 통합을 통한 진대기속도 예측방법.
  5. 제 3항에 있어서,
    상기 바람벡터 산출단계는,
    항적 데이터에 포함된 항공기의 위/경도를 상기 기상 데이터의 격자에 투영하여 모델 격자로 변환시키는 위/경도 변환단계와,
    항적 데이터에 포함된 항공기의 고도에 지형 데이터의 고도를 반영하여 기상 데이터와 고도 기준을 일치시키는 지형고도 반영단계와,
    일치된 고도 기준에 의해 생성된 지점을 기준점으로 하고, 상기 기준점 주위에 보간점을 설정하는 보간점 설정단계와,
    설정된 보간점마다 기상 데이터를 지정하는 기상 데이터 지정단계 및
    기상 데이터가 지정된 보간점들에 대한 삼선형 보간을 수행하여 바람벡터를 산출하는 보간단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 항적, 기상 및 지형 데이터의 통합을 통한 진대기속도 예측방법.
  6. 제 1항에 있어서,
    상기 진대기속도 산출단계에서는,
    Figure pat00019
    에 의해 진대기속도를 산출하는 것을 특징으로 하는 항적, 기상 및 지형 데이터의 통합을 통한 진대기속도 예측방법.
    (여기서,
    Figure pat00020
    ,
    Figure pat00021
    는 각각 진대기속도의 x축 성분과 y축 성분이고,
    Figure pat00022
    ,
    Figure pat00023
    는 각각 대지속도와 바람벡터의 속도이며,
    Figure pat00024
    ,
    Figure pat00025
    는 각각 항적각(track angle)과 바람벡터의 방향(heading)을 의미하는 것임.)
KR1020210156668A 2021-11-15 2021-11-15 항적, 기상 및 지형 데이터의 통합을 통한 진대기속도 예측방법 KR20230071826A (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210156668A KR20230071826A (ko) 2021-11-15 2021-11-15 항적, 기상 및 지형 데이터의 통합을 통한 진대기속도 예측방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210156668A KR20230071826A (ko) 2021-11-15 2021-11-15 항적, 기상 및 지형 데이터의 통합을 통한 진대기속도 예측방법

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20230071826A true KR20230071826A (ko) 2023-05-24

Family

ID=86540886

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020210156668A KR20230071826A (ko) 2021-11-15 2021-11-15 항적, 기상 및 지형 데이터의 통합을 통한 진대기속도 예측방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20230071826A (ko)

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101833243B1 (ko) 2017-11-01 2018-03-02 엘아이지넥스원 주식회사 비행체의 대기 속도 추정 장치 및 방법

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101833243B1 (ko) 2017-11-01 2018-03-02 엘아이지넥스원 주식회사 비행체의 대기 속도 추정 장치 및 방법

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US7706971B2 (en) System and method for data mapping and map discrepancy reporting
US6216065B1 (en) Method and system for creating an approach to a position on the ground from a location above the ground
US5995903A (en) Method and system for assisting navigation using rendered terrain imagery
US8362925B2 (en) Avionics display system and method for generating flight information pertaining to neighboring aircraft
CN106546245B (zh) 基于ads-b数据的飞机轨迹推断和平滑方法
EP2490200A2 (en) Systems and methods for providing a vehicle movement path simulation over a network
US20090204277A1 (en) Method of Estimating Atmospheric Data at Any Point of a Path of an Aircraft
US9389082B2 (en) System and method for automatic generation of aerodrome surface movement models
US10783795B2 (en) Landing system for an aerial vehicle
US20210063568A1 (en) Apparatus and method for composition for dual-polarization weather radar observation data using earth spherical coordinate system
US7489268B2 (en) Methods and systems for producing an interpretive airborne radar map
CN110779519A (zh) 一种具有全局收敛性的水下航行器单信标定位方法
CN115825067A (zh) 一种基于无人机的地质信息采集方法、系统及电子设备
KR20230071826A (ko) 항적, 기상 및 지형 데이터의 통합을 통한 진대기속도 예측방법
Dy et al. Validation of ads-b aircraft flight path data using onboard digital avionics information
US10006781B2 (en) Method for automatically adapting the range of visibility in a three-dimensional synthetic representation of the outside landscape in an on-board display system for aircraft
JP2002156467A (ja) 局地気象観測システム
CN117688779B (zh) 仿真场景构建方法、装置、导航仿真系统、设备及介质
CN117648830B (zh) Vor导航仿真方法、装置、系统、电子设备及存储介质
CN112197762B (zh) 一种基于点钟方向的野外机动目标位置估计方法
Simonetti Modeling of Barometric Altimeter Measurements to support Geodetic Altitude Navigation
EP3293491B1 (en) Systems and methods for providing augmented information for vehicle multi-function display electronics
Thomson et al. Precision Four-Dimensional Digital Mapping Teaches Humans and Machines to See In the Dark
Ostroumov Visualization of Airplane Trajectory Based on ADS-B Data in Flight Simulators
Zavalishin et al. The Method of Aircraft Landing with the Use of Integrated Satellite Optical Navigation System

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal