KR20240071558A - Ads-b 데이터 정제방법 - Google Patents

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이학태
이석환
이현웅
박배선
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인하대학교 산학협력단
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Abstract

본 발명은 ADS-B 데이터 정제방법에 관한 것으로, ADS-B 원본 데이터의 일정 시간 동안의 데이터를 하나의 키로 대입하는 제1 단계; 하나의 키에 대한 트랙 포인트를 생성하는 제2 단계; 트랙 포인트 중 비정상적인 트랙 포인트를 제거하는 제3 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

ADS-B 데이터 정제방법{METHOD FOR REFINING ADS-B DATA }
본 발명은 ADS-B 데이터 정제방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는, 항적 데이터를 얻기 위해 ADS-B 데이터를 정제하는 방법에 관한 것이다.
항공기의 안전사고 예방, 효율적 관제 등을 위해 항공 데이터를 취득할 필요가 있다.
항공사들은 FDR(Flight Data Record) 데이터, FOQA(Flight Operation Quality Assurance) 데이터 등을 보유하고 있고 그 데이터를 이용하여 자체적으로 연구하고 있으나, 항공사들이 그 데이터를 공개하지는 않기 때문에 연구자들은 그 데이터를 확보하기가 어렵다.
ADS-B(Automatic Dependent Surveillance-Broadcast)는 GPS와 특정 주파수 전송 링크를 이용하여 항공기 정보를 일정 주기마다 자동으로 방송하는 항공기 감시체계인데, ADS-B(Automatic Dependent Surveillance-Broadcast) 데이터는 비교적 확보하기 쉬운 데이터이다.
따라서 ADS-B 데이터를 이용하여 항공 데이터 또는 항적 데이터를 얻는 기술이 개발되었다.
특허문헌 1은 그러한 기술의 예이다. 특허문헌 1은 항적데이터를 이용한 비행 계획 추정방법에 관한 것으로, 항공기로부터 용이하게 획득할 수 있는 항적데이터(ADS-B data)를 이용하여 비행경로, 이륙 또는 착륙을 위한 접근 절차 등을 포함하는 원래의 비행계획을 추정함으로써 유,무인 항공기의 통합 운용 시뮬레이션 뿐만 아니라, 다양한 항공교통관리 환경을 평가하기 위한 시뮬레이션에도 유용하게 사용될 수 있도록 하는 항적데이터를 이용한 비행 계획 추정방법에 관한 것이다.
그러나 특허문헌 1에서는, ADS-B 데이터를 이용하여 루트 필터링을 하고 있으나. ADS-B 데이터를 필터링하는 구체적인 방법은 제시하고 있지 않다.
도 1은 ADS-B 원본 데이터의 예이다. 데이터가 수신되는 시각도 일정하지 않고, 수신되는 데이터의 내용도 일정하지 않다. 어떤 순간에는 위도, 경도, 고도에 대한 데이터가 수신되고, 어떤 순간에는 다른 종류의 데이터가 수신된다. 게다가 수신되는 데이터가 정확하지 않고 많은 오차가 있는 경우도 있다.
도 1과 같은 데이터를 처리 또는 정제하는 방법에 따라 그 데이터로부터 얻은 항적 데이터는 다를 수 있다. 그리고 어떤 방법은 정제를 위한 계산량이 지나치게 많거나 정제된 항적 데이터가 부정확하거나 부적절할 수 있다.
한국 공개특허 10-2022-0085215(2022. 06. 22. 공개)
본 발명은 상기한 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은, ADS-B 데이터를 이용하여 적은 계산량으로 정확하고 적절한 항적 데이터를 얻는 것이다.
본 발명에 의한 ADS-B 데이터 정제방법은, ADS-B 원본 데이터의 일정 시간 동안의 데이터를 하나의 키로 대입하는 제1 단계; 하나의 키에 대한 트랙 포인트를 생성하는 제2 단계; 트랙 포인트 중 비정상적인 트랙 포인트를 제거하는 제3 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 ADS-B 데이터 정제방법의 제3 단계는, 2 시간단위 이전의 키의 위치로부터 현재 키의 위치까지의 거리가 1 시간단위 이전의 키의 위치로부터 현재 키의 위치까지의 거리보다 작고, 2 시간단위 이전의 키의 시작 시각과 현재 키의 시작 시각과의 시간 차이가 30초 미만일 경우, 1 시간단위 전의 키의 트랙 포인트를 제거하도록 할 수 있다.
상기 ADS-B 데이터 정제방법의 제1 단계에서, ADS-B 원본 데이터의 5초 동안의 데이터를 하나의 키로 대입하도록 할 수 있다.
상기한 구성의 본 발명에 따르면, ADS-B 데이터를 이용하여 적은 계산량으로 정확하고 적절한 항적 데이터를 얻는 효과가 있다.
도 1은 ADS-B 원본 데이터의 예
도 2는 트랙 포인트를 생성하는 과정의 예
도 3은 트랙 포인트 정제과정의 예 1
도 4는 트랙 포인트 정제과정의 예 2
도 5는 트랙 포인트 정제과정을 거치기 전 트랙 데이터를 도시화한 결과
도 6은 트랙 포인트 정제과정을 거친 후 트랙 데이터를 도시화한 결과
도 7은 도 6의 데이터와 관련된 데이터를 도시화한 결과
도 8은 22. 05. 01.자 71BA04 데이터의 모든 위치 데이터를 도시화한 결과
도 9는 22. 05. 01.자 71BA04 데이터를 1초 시간단위로 정제한 위치 데이터를 도시화한 결과
도 10은 22. 05. 01.자 71BA04 데이터를 5초 시간단위로 정제한 위치 데이터를 도시화한 결과
도 11은 22. 05. 01.자 71BA04 데이터를 10초 시간단위로 정제한 위치 데이터를 도시화한 결과
도 12은 22. 05. 24.자 3C458D 데이터의 모든 위치 데이터를 도시화한 결과
도 13는 22. 05. 24.자 3C458D 데이터를 1초 시간단위로 정제한 위치 데이터를 도시화한 결과
도 14은 22. 05. 24.자 3C458D 데이터를 5초 시간단위로 정제한 위치 데이터를 도시화한 결과
도 15은 22. 05. 24.자 3C458D 데이터를 10초 시간단위로 정제한 위치 데이터를 도시화한 결과
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예를 보다 상세하게 설명한다. 그리고, 본 발명은 다수의 상이한 형태로 구현될 수 있고, 기술된 실시 예에 한정되지 않음을 이해하여야 한다.
ADS-B 원본 데이터로부터 항적데이터를 얻는 가장 간단한 방법은, 항공기의 위치(위도, 경도)에 관한 데이터가 수신되면, 그 모든 위치를 시간 순서대로 표시하는 것이다.
그러나 이러한 방법으로 얻은 항적데이터는 많은 오류가 포함되어 있으므로, 부정확하다.
본 발명에서는, ADS-B 원본 데이터를 여러가지 방법으로 정제해서 그 결과를 비교해본 후, 가장 좋은 결과를 얻은 다음의 방법을 제시한다.
본 발명에 의한 ADS-B 데이터 정제방법은 다음의 단계를 포함한다.
(1) ADS-B 원본 데이터의 일정 시간 동안의 데이터를 하나의 키로 대입하는 제1 단계
(2) 하나의 키에 대한 트랙 포인트를 생성하는 제2 단계
(3) 트랙 포인트 중 비정상적인 트랙 포인트를 제거하는 제3 단계;
도 2는 트랙 포인트를 생성하는 과정의 예이다.
도 2에서는 새로운 첫 데이터가 들어온 시간 기준으로 이후 4.999초(약 5초) 동안의 데이터를 하나의 키(key)로 대입하고, 대입된 하나의 키에 Coordinate(좌표, 위도와 경도로 표시), Altitude(고도), Groundspeed(속력), vertical rate(승강 속도), course(수평 방향) 데이터가 모두 있으면, 트랙 포인트(track point, 궤적 점)을 형성하도록 한다.
도 2에서 00:00:00~00:00:04 (정확하게는 00:00:00~00:00:04.999) 시간동안 들어온 데이터에, Coordinate(좌표, 위도와 경도로 표시), Altitude(고도), Groundspeed(속력), vertical rate(승강 속도), course(수평 방향) 데이터가 모두 있으므로, 트랙 포인트(track point, 궤적 점)을 형성하도록 한다.
이때, Coordinate, Altitude, Groundspeed, vertical rate, course 데이터는 가장 나중에 취득한 값(37.0001, 128.0020, 29000, 272, 10, 0)으로 결정하고, 그에 대응한 트랙 포인트를 생성한다.
도 2에서 00:00:06~00:00:10 시간 동안 새로운 데이터가 수신되었으므로, 같은 방법으로, 그에 대응한 트랙 포인트를 생성한다.
도 2에서 00:00:20~0:00:24 시간 동안 새로운 데이터가 수신되었지만, Coordinate(좌표, 위도와 경도로 표시), Altitude(고도) 데이터만 포함하고, Groundspeed(속력), vertical rate(승강 속도), course(수평 방향) 데이터는 포함하고 있지 않으므로, 그에 대응한 트랙 포인트는 생성하지 않는다.
도 2에서 00:00:25~00:00:29 시간 동안 새로운 데이터가 수신되었으므로, 같은 방법으로, 그에 대응한 트랙 포인트를 생성한다.
본 발명에서, 트랙 포인트 중 비정상적인 트랙 포인트를 제거하는 방법은 다음과 같다.
2 시간단위 이전의 키의 위치로부터 현재 키의 위치까지의 거리가 1 시간단위 이전의 키의 위치로부터 현재 키의 위치까지의 거리보다 작고, 2 시간단위 이전의 키의 시작 시각과 현재 키의 시작 시각과의 시간 차이가 30초 미만일 경우, 1시간단위 전의 키의 트랙 포인트를 제거한다.
도 3은 트랙 포인트 정제과정의 예 1이고, 도 4는 트랙 포인트 정제과정의 예 2이다.
도 3에서는, track point [n-2](2 시간단위 이전의 키)의 위치로부터 track point [n](현재 키)의 위치까지의 거리(dn2)가 track point [n-1](1 시간단위 이전의 키)의 위치로부터 track point [n](현재 키)의 위치까지의 거리(dn1)보다 작으므로, track point [n-1]를 제거한다.
도 4에서는, track point [n-2](2 시간단위 이전의 키)의 위치로부터 track point [n](현재 키)의 위치까지의 거리(dn2)가 track point [n-1](1 시간단위 이전의 키)의 위치로부터 track point [n](현재 키)의 위치까지의 거리(dn1)보다 크므로, track point [n-1]를 제거하지 않는다.
도 3과 같은 경우, track point [n-1]의 데이터는 오류일 가능성이 높기 때문이다.
다만, 수신 시간 간격이 길 경우, 위와 같은 데이터가 오류가 아닐 수도 있다. 항공기가 90도 이상의 방향 변경을 할 경우, 실제로도 track point [n-2](2 시간단위 이전의 키)의 위치로부터 track point [n](현재 키)의 위치까지의 거리(dn2)가 track point [n-1](1 시간단위 이전의 키)의 위치로부터 track point [n](현재 키)의 위치까지의 거리(dn1)보다 작아질 수 있기 때문이다.
항공기가 90도 이상의 방향 변경을 할 경우, 표준선회율(the standard rate of turn)이 3 ˚/sec 이기 때문에 90도 이상의 방향 변경을 할 경우, 30초 이상의 시간이 소요되는 것이 일반적이다.
따라서 track point [n-2](2 시간단위 이전의 키)의 위치로부터 track point [n](현재 키)의 위치까지의 거리(dn2)가 track point [n-1](1 시간단위 이전의 키)의 위치로부터 track point [n](현재 키)의 위치까지의 거리(dn1)보다 작더라도,
2 시간단위 이전의 키의 시작 시각과 현재 키의 시작 시각과의 시간 차이가 30초 이상일 경우, track point [n-1]를 제거하지 않는 것이 바람직하다.
도 5는 트랙 포인트 정제과정을 거치기 전 트랙 데이터를 도시화한 결과이고, 도 6은 트랙 포인트 정제과정을 거친 후 트랙 데이터를 도시화한 결과이다.
도 5에서는 3개의 붉은 원으로 표시된 곳에 3개의 오류 트랙 포인트가 표시되지만, 도 6에서는 오류 트랙 포인트가 삭제되고, 비교적 정확한 항적 데이터가 표시된다.
도 7은 도 6의 데이터와 관련된 데이터를 도시화한 결과이다.
그리고 하나의 키를 생성하기 위해 데이터를 수신하는 시간단위는 5초인 것이 바람직하다.
시간 단위가 5초보다 지나치게 크거나 작을 경우 유효한 트랙 포인트의 수가 줄어들 수 있다.
도 8은 22. 05. 01.자 71BA04 데이터의 모든 위치 데이터를 도시화한 결과이고, 도 9는 22. 05. 01.자 71BA04 데이터를 1초 시간단위로 정제한 위치 데이터를 도시화한 결과이고, 도 10은 22. 05. 01.자 71BA04 데이터를 5초 시간단위로 정제한 위치 데이터를 도시화한 결과이고, 도 11은 22. 05. 01.자 71BA04 데이터를 10초 시간단위로 정제한 위치 데이터를 도시화한 결과이다.
도 10의 경우 도 9의 경우보다 2개의 붉은 색 원으로 표시된 것과 같이 표시되는 트랙 포인트의 수가 증가했음을 확인할 수 있다. 또한 도 11의 경우도 도 10의 경우보다 트랙 포인트의 수가 줄어듬을 알 수 있다. 즉 시간단위를 5초로 할 경우 1초나 10초로 할 경우보다 유효한 트랙 포인트의 수가 증가함을 확인할 수 있다.
도 12은 22. 05. 24.자 3C458D 데이터의 모든 위치 데이터를 도시화한 결과이고, 도 13는 22. 05. 24.자 3C458D 데이터를 1초 시간단위로 정제한 위치 데이터를 도시화한 결과이고, 도 14은 22. 05. 24.자 3C458D 데이터를 5초 시간단위로 정제한 위치 데이터를 도시화한 결과이고, 도 15은 22. 05. 24.자 3C458D 데이터를 10초 시간단위로 정제한 위치 데이터를 도시화한 결과이다.
도 14의 경우 도 13의 경우보다 1개의 붉은 색 원으로 표시된 것과 같이 표시되는 트랙 포인트의 수가 증가했음을 확인할 수 있다. 또한 도 15의 경우도 도 14의 경우보다 트랙 포인트의 수가 줄어듬을 알 수 있다. 즉 시간단위를 5초로 할 경우 1초나 10초로 할 경우보다 유효한 트랙 포인트의 수가 증가함을 확인할 수 있다.

Claims (3)

  1. ADS-B 원본 데이터의 일정 시간 동안의 데이터를 하나의 키로 대입하는 제1 단계;
    하나의 키에 대한 트랙 포인트를 생성하는 제2 단계;
    트랙 포인트 중 비정상적인 트랙 포인트를 제거하는 제3 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 ADS-B 데이터 정제방법.
  2. 제1항에 있어서,
    제3 단계는, 2 시간단위 이전의 키의 위치로부터 현재 키의 위치까지의 거리가 1 시간단위 이전의 키의 위치로부터 현재 키의 위치까지의 거리보다 작고, 2 시간단위 이전의 키의 시작 시각과 현재 키의 시작 시각과의 시간 차이가 30초 미만일 경우, 1 시간단위 전의 키의 트랙 포인트를 제거하는 것을 특징으로 하는 ADS-B 데이터 정제방법.
  3. 제2항에 있어서,
    제1단계에서 ADS-B 원본 데이터의 5초 동안의 데이터를 하나의 키로 대입하는 것을 특징으로 하는 ADS-B 데이터 정제방법.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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