Ⅰ. 서론
우리나라의 첫 조종사 안창남은 1922년 12월 고국 방문비행을 시작으로 한국인에 의한 항공기 조종이 시작되었다. 이 시기에는 국내 조종학교가 없었기에 일본항공학교에서 조종사들이 배출됐으며 우리나라의 첫 조종 교육은 1930년 신용욱에 의해 조선 비행학교가 설립되면서 소수의 민간 조종사를 양성하기 시작하였다. 이후 6.25 전쟁 때 군 비행학교를 중심으로 대규모의 조종사가 배출되기 시작하였다[1].
1952년에 한국항공대학교가 개교된 시점에는 항공대학교, 대한항공, 공군, 해군, 육군 등의 소수의 조종사 교육기관이 존재 하였으나, 현재는 군 교육기관(공군, 해군, 육군), 대학교, 항공기사용사업체, 직업전문학교 등 다양한 조종사 양성 전문교육기관이 존재한다.
조종사 양성 전문교육기관 중 군 교육기관은 군 작전에 필요한 조종사 교육을 목적으로 하고 민간 조종사를 양성하는 기관들의 조종사 교육은 자격증 취득을 목적으로 한다. 민간 조종사를 양성하는 전문교육기관의 경우 지구 대기권에서 기상 현상이 주로 발생하는 대류권에서 운항함에 따라 고고도 비행이 가능한 전투기 및 항공운송사업 항공기보다 저고도에서 운항하는 훈련용 항공기는 상대적으로 기상 현상에 더 취약하다[2]. 실제로 저시정 및 낮은 구름 등의 영향으로 운항을 취소하는 사례와 무리한 운항, 급변하는 기상 현상 등에 의한 항공기 사고도 지속해서 발생하고 있다[3].
일반항공(GA; General Aviation)의 항공기 사고 비율은 총 항공기 사고에 10% 비율로 매년 일정하다[4]. 그리고 2009년~2018년 미국 연방 교통안전위원회(NTSB; The National Transportation Safety Board) 자료에 의하면 기상요소에 의해 발생한 항공기 사고 중 약 90%가 일반항공 항공기이다[5]. 이처럼 저고도에서 운항하는 훈련용 항공기는 기상요소에 많은 영향을 받고 기상 현상에 취약하기에 국내 조종사 양성 전문교육기관에서는 기상에 따라 비행계획, 항공기 가동률, 운영 등의 많은 영향 및 제한을 받는다.
그러므로 본 연구에서는 항공선진국들과 달리 상대적으로 면적이 작고 4계절의 변화를 모두 받는 대한민국이라는 환경적으로 열악하고 기상 현상이 주로 일어나는 저고도에서 운영적제한, 안전성 등을 고려하여 기상에 대한 분석을 통하여 조종사양성 전문교육기관에 효율적이고 안전한 교육훈련 운영방법을 제시하고자 한다.
Ⅱ. 이론적 배경 및 관련 규정
2-1 항공기상 관련 법적 및 규정 기준
비행에 대한 기상상태는 크게 시계기상상태(VMC; visual meteorological condition)과 계기기상상태(IMC; instrument meteorological condition)로 구분된다. 시계기상상태와 계기기상상태가 결정되는 기준은 항공안전법 시행규칙에 의거 다음 표 1의 운고 및 시정에 따라 관제권 안의 비행장에서 이륙 또는 착륙을 하려면 운고 1,500ft 이상 및 시정 5km 이상이 되어야 시계 기상상태이며 그 이하는 계기기상상태라고 한다. 또한, 항공안전법 시행규칙 별표 24조에 의거 관제권 비행장 외에도 고도별, 공역 등급별 비행시정 및 구름으로부터 거리에 따라 시계기상상태와 계기기상상태가 결정된다[6][7].
표 1. 기상 관련 항공안전법
Table 1. Meteorological Aviation Safety Act.
항공기상 관련 법적 내용에는 시정과 구름은 포함이 되어있지만, 바람에 대한 기준은 항공기 형식마다 차이가 있으며 해당 기준은 각 항공기의 비행교범(POH; Pilot Operation Handbook) 및 운항교범(FOM; Flight Operation Manual)에 기재되어 있다. 국내 전문교육기관에서 주로 사용하는 훈련용 항공기 Cessna 172(C172), Diamond 40(DA40), Cirrus 20(SR20) 3가지이며 각 항공기의 바람에 대한 제한치는 표 2와 같다[8][9][10].
표 2. 국내 조종사 전문교육기관 항공기의 바람 제한치
Table 2. Domestic aviation training organization(ATO) aircraft wind limitation.
2-2 조종사 자격증명
대한민국 항공안전법에 따른 자격증명에는 자가용 조종사 자격증명, 사업용 조종사 자격증명, 운송용 조종사 자격증명, 부조종사 자격증명으로 구분되어 있다. 그리고 자격증명의 한정에 대하여는 계기비행 한정증명, 초급 조종교육 한정증명, 선임 조종교육 한정증명 등이 있다[11]. 전문교육 기관에서 주로 취득하는 자격증명의 응시자격의 비행시간은 표 3과 같다.
표 3. 조종 자격증명 비행시간 응시자격
Table 3. Flight time qualifications for aviation certificate.
Ⅲ. 전문교육기관 현황 및 저도고 운항 항공기 사고
3-1 국내 조종사 양성 전문교육기관
국내 전문교육기관‧항공훈련기관 지정 현황(2021년 5월 기준)인 표 4에서 보는 바와 같이, 우리나라의 비행교육 전문 교육기관은 총 23개로 대학교 11개, 직업전문학교 1개, 제작사 1개, 항공기사용사업체 6개, 일반법인 1개, 군 3개(공군, 육군, 해군)가 있으며, 비행훈련은 무안국제공항, 청주국제공항, 수색비행장, 울진비행장, 태안비행장, 영암비행장, 양양공항에서 시행되고 있다.
표 4. 전문교육기관·항공훈련기관 지정 현황
Table 4. Designation status of pilot aviation training organization(ATO).
국내공항 및 비행장에서 비행훈련을 하는 전문교육기관의 사용현황은 표 5과 같다. 무안국제공항에는 총 7기관으로 국내공항 중 가장 많은 전문교육기관이 비행훈련을 하고 있다. 다음 청주국제공항은 3기관, 양양공항 3기관, 울진비행장 2기관, 영암비행장 2기관 그리고 태안비행장 1기관이 있다[12].
표 5. 공항별 전문교육기관(ATO) 훈련현황
Table 5. Training status of aviation training organization(ATO) by airport.
3-2 저고도 기상
대부분 중대형 항공기를 운용하는 정기 항공사의 경우에는 20,000ft 이상의 정규항로를 비행하기 때문에 이․착륙 시 공항 기상관측(AMOS;Automated Meterology Observation System)등 공항 내 기상 관측 장비에서 생산되는 기상정보를 활용하고 있으며, 항공로 비행 시에는 레이다, 위성, 낙뢰 및 수치모델 생산 자료로 기상자료를 얻을 수 있다. 그러나 지상 가까이 또는 10,000ft 이하 저고도로 운항하는 교육용 비행기나 헬리콥터와 같은 소형 항공기의 경우에는 공항 외의 지역을 목적지로 하거나, 비행 중에는 지상 근처에서 발생하는 각종 기상 현상의 영향을 받으므로 비행에 필요한 세부적이고 정확한 기상정보를 더욱 필요로 한다(조영진, 김수로, 2020). 저고도 항공기에 대한 정의는 현재 명확히 정의된 바는 없지만, 항공안전법에서의 고고도 항공기의 정의와 항공기상업무에서의 저고도 등을 적용하면 10,000ft 이하의 고도에서 비행하는 항공기를 ‘저고도 항공기’로 규정할 수 있다[13].
국내 항공철도 사고조사위원회의 조사에서·보고된 2008년 부터 2017년까지 10년간 항공기 사고 유형을 보면, 표 6과 같이 항공기 사고 중 기상이 직․간접적인 원인이 되어 발생한 사고는 총 170건 중 21건으로 12.3% 정도의 낮은 비율을 차지하고 있으나, 사고 대부분은 비행 중 예상하지 못한 위험기상에 조우하여 발생하였다[13]. 아래 국내 저고도 항공기 사고 사례 표 7을 보듯이 저고도에서 바람, 시정, 구름 등의 원인으로 사고가 발생함을 볼 수 있다[14][15]. 다음 기상요소들은 학생 조종사들에게 환경적인 위험요소라고 할 수 있으며, 특히 소형 항공기에는 주의해야 하는 안전에서의 취약점이라 할 수 있다.
표 6. 한국의 저고도 항공기 사고 유형
Table 6. Low altitude aircraft accident types in Korea.
표 7. 한국의 저고도 항공기 사고 사례
Table 7. Low altitude aicraft accident case in Korea.
위 내용과 더불어 기존 기상에 관한 연구는 사고사례 연구, 항공운송사업용 중·대형 항공기 관련 연구, 기상예보의 정확성, 기상정보의 필요성에 관한 연구 등은 이루어졌지만 저고도에서 운항하는 저고도 항공기를 위한 기상에 관한 연구는 부족한 실정이며, 많은 훈련과 교육을 통해 조종에 능숙한 기성 조종사가 비행하는 항공사, 관측, 농업용, 관광, 군 조종사 등과 달리 비행에 아직 미숙한 학생 조종사를 교육하는 교육비행은 조종하는 운항승무원의 임무 중 가장 안전에 취약한 비행임에도 아직도 조종사 양성 전문교육기관을 위한 기상분석 연구가 거의 전무하다는 것은 아쉬운 현실이다.
또한, 과거 군 교육기관과 항공대만 조종사 양성을 하던 시절과 달리 현재에는 다양한 대학기관, 직업전문학교, 사용사업채 등 더 많은 조종사 양성 전문교육기관이 설립되고 한반도 지형 특성상 산악 지형, 3면의 해상 등에 의한 국지적 기상이변. 저시정, 돌풍 등이 빈번히 발생함에 따라 저고도에서 비행교육을 하는 국내 전문교육기관을 위한 기상분석 연구가 필요하며 우리나라의 기상 특성을 이해하고 이를 활용할 필요가 있다.
Ⅳ. 연구 가설 및 연구 방법
4-1 개념적 연구흐름도 및 가설설정
본 연구는 조종사 양성 전문교육기관을 위한 기상분석을 위하여 기상요소, 시간, 계절 총 3가지에 대하여 구성항목들을 구분하여 살펴보았다. 이를 통해 기상요소들에 대하여 시간대별 그리고 계절별 기상 특성이 무엇인지를 규명하고자 하였다. 먼저 기상분석을 위한 공항은 국내에 있는 다양한 공항 및 비행장 중 위에 언급된 바와 같이 전문교육기관이 가장 많이 비행교육을 하는 무안국제공항으로 선정하였다. 그리고 기상청에서 측정하여 제공하는 시정, 풍속, 풍향, 운량, 최저운고, 기온, 강수량 등 다양한 기상자료 중 저고도에서 주로 운항을 하는 전문교육기관 비행에 가장 많은 영향을 미치는 요소인 시정, 풍속, 최저 운고 총 3가지 기상요소로 구분하였다.
두 번째로 시간대는 무안국제공항에서 전문교육기관이 비행훈련 가능한 시간인 08시~21시에서 시간을 08시~12시, 12시~ 17시, 17~21시로 시간을 총 3가지로 구분을 하였다.
마지막으로 계절에 대해서는 일반적으로 알려있는 계절인 봄, 여름, 가을, 겨울을 각각 3월~5월, 6월~8월, 9월~11월, 12월~2월로 총 4가지 계절로 구분하였다. 따라서 본 연구는 조종사 전문교육기관을 위한 기상분석을 위해 그림 1과 같은 개념적 흐름도를 제시한다.
그림 1. 연구 흐름도
Fig. 1. Conceptual Flow.
연구의 흐름도는 첫 번째로 문헌 조사(Literature Review)와 이론적 배경에 관한 연구를 하였다. 두 번째 단계로는 기상, 시간대, 계절, 국내 조종사 양성 전문교육기관, 등의 자료수집(Collect Data)을 하였다. 세 번째로는 조사한 문헌과 이론적 배경 그리고 수집한 자료에 대하여 분석을 하였으며, 마지막으로 분석한 결과를 바탕으로 조종사 양성 전문교육기관을 위한 기상의 영향에 대한 시사점 및 결론을 제시하였다.
< 연구 가설 >
H - 1 : 무안국제공항의 항공기상 시정은 시간대 및 계절별 평균의 차이가 있다(There is a difference in the average visibility of aeronautical meteorology at Muan International Airport by time zone and season).
H - 2 : 무안국제공항의 항공기상 풍속은 시간대 및 계절별 평균의 차이가 있다(There is a difference in the average wind speed of aeronautical meteorology at Muan International Airport by time zone and season).
H – 3 : 무안국제공항의 항공기상 최저운고의 시간대 계절별 평균의 차이가 있다(There is a difference in the average ceiling of aeronautical meteorology at Muan International Airport by time zone and season).
4-2 연구절차 및 자료수집
독립변수가 종속변수에 미치는 영향을 분석하는 다양한 방법 중에 2개 이상의 집단 간 평균이 서로 다른지에 대하여 검정하는 분석 방법인 이원화 분산분석(Two-Way ANOVA : Two-Way Analysis of Variance)을 사용하여 시정, 풍속, 최저운고에 대하여 시간대(TM) 및 계절별(S) 분석을 하였다.
그리고 분석한 결과에 대하여 집단 간 어떤 차이가 있는지 분석하기 위하여 사후검정(Post-Hoc Comparison Test) 중 평균의 차이가 있는 결과에 대하여 각각 어떤 요소의 차이가 있는지 분석 가능한 Tuckey 방식을 통해 확인하였다. 그리고 이를 위해 통계 소프트웨어 R Studio Desktop – R Studio 4.1.1 Version을 사용하였다.
기상요소, 시간, 계절에 대한 자료수집은 항공기상청 홈페이지에서 제공되는 항공기상 통계 자료 중 시간별 자료를 수집하여 본 연구에 맞게 기상요소, 시간대, 계절별로 자료를 변환하여 분석에 사용하였다.
항공기상청 통계 자료는 시정, 풍속, 최저운고에 대하여 각각 월별·일일에 대한 시간자료(00시~24시)로 제공되었다. 시정, 풍속 그리고 최저운고에 대한 각각의 2016년~2020년까지의 자료를 수집하고 각각의 자료에 관하여 연구에 사용될 시간인 8시~21시 데이터는 제외하고 연구에 사용될 시간대(08시~12시, 12시~17시, 17시~21시)에 대하여 분류하여 시정, 풍속, 최저 운고에 대한 월별 자료를 날짜-시간대 데이터로 전환하였다. 그리고 각각의 월별 날짜-시간대 데이터에 대한 평균을 계산하여 월별-시간대에 대한 데이터로 전환한 후 월별-시간대 자료를 4계절(3~5월, 6~8월, 9월~11월, 12월~2월)로 전환하기 위하여 해당 월에 대한 평균을 계산하여 기상요소인 시정, 풍속, 최저운고에 대하여 각각의 계절별 – 시간대 자료로 전환하였고 이를 종합하여 분석자료로 사용하였다[16].
Ⅴ. 가설에 대한 기상분석
5-1 가설검정
기상요소 시정, 풍속, 최저운고 시간대 및 계절 간 이원화 분산분석을 수행하였다. 이원화 분석의 독립변수에 대한 P-Value 값이 0.05보다 작다면 독립변수에 대한 종속변수의 평균 차이가 하나라도 있다는 것을 의미한다.
첫째, 기상요소 중 시정과 시간대(08시~12시, 12시~17시, 17시~21시) 및 계절별(봄, 여름, 가을, 겨울)간의 이원화 분산분석 결과는 표 8과 같다. 시정과 시간대에 대한 P-Value 값은 1.13e-05***로 0.05보다 작으므로 시정의 시간대에 대한 평균의 차이는 하나라도 있는 것으로 분석되었다. 그리고 시정과 계절에 대한 P-Value 값은 0.000417***로 0.05보다 작으므로 시정의 계절에 대한 평균의 차이는 하나라도 있는 것으로 분석되었다. 즉, 시정에 대하여 시간대 및 계절별 평균의 차이는 하나라도 있기에 시간대 및 계절별 시정의 차이가 존재한다는 것을 의미한다.
표 8. 시정에 대한 시간 및 계절 이원분산분석
Table 8. Two-way ANOVA test by time and season for visibility.
둘째, 기상요소 중 풍속과 시간대(08시~12시, 12시~17시, 17시~21시) 및 계절별(봄, 여름, 가을, 겨울) 간의 이원화 분산분석 결과는 표 9과 같다. 풍속과 시간대에 대한 P-Value 값은 0.000171***로 0.05보다 작으므로 풍속의 시간대에 대한 평균의 차이는 하나라도 있는 것으로 분석되었다. 그리고 풍속과 계절에 대한 P-Value 값은 0.020631*로 0.05보다 작으므로 풍속의 계절에 대한 평균의 차이는 하나라도 있는 것으로 분석되었다. 즉, 풍속에 대하여 시간대 및 계절별 평균의 차이는 하나라도 있기에 시간대 및 계절별 풍속의 차이가 존재한다는 것을 의미한다.
표 9. 풍속에 대한 시간 및 계절 이원분산분석
Table 9. Two-way ANOVA test by time and season for wind speed.
마지막, 기상요소 중 최저운고와 시간대(08시~12시, 12시~17시, 17시~21시) 및 계절별(봄, 여름, 가을, 겨울) 간의 이원화 분산분석 결과는 표 10과 같다. 최저운고와 시간대에 대한 P-Value 값은 0.0185*로 0.05보다 작으므로 최저운고의 시간대에 대한 평균의 차이는 하나라도 있는 것으로 분석되었다. 그리고 최저운고와 계절에 대한 P-Value 값은 1.7e-060***로 0.05보다 작으므로 최저운고는 계절에 대한 평균의 차이는 하나라도 있는 것으로 분석되었다. 즉, 최저운고에 대하여 시간대 및 계절별 평균의 차이는 하나라도 있기에 시간대 및 계절별 최저 운고의 차이가 존재한다는 것을 의미한다.
표 10. 최저운고에 대한 시간 및 계절 이원분산분석
Table 10. Two-way ANOVA test by time and season for minimum cloud height.
5-2 사후검정
앞선 가설검정의 결과에 따라 어떤 집단 간의 차이가 있는지를 확인하기 위하여 사후검정(Post-Hoc Comparison Test)중 하나의 집단을 기준으로 다른 집단들과의 차이에 대하여 분석하는 Tukey 방법을 사용하였다.
먼저 시정에 대한 가설검정 이원화 분산분석 결과 시간과 계절에 대하여 시정의 평균의 차이는 하나라도 있다는 결과가 나왔으므로, 이에 따라 시간과 계절에 대해 사후검정을 하였다. 시간대(08시~12시, 12시~17시, 17시~21시)에 대한 시정의 사후검정 결과는 표 11과 같다. 시간대에 17to21 – 12to17의 P-value 값은 0.0021543로 0.05보다 작으므로 시정의 평균 차이가 있다는 것을 분석되었으며, Diff 값이 – 39.54127으로 12시~17시가 17시~21시보다 시정의 평균이 높다고 분석되었다. 8to12-12to17의 P-Value 값은 0.0000089로 0.05보다 작으므로 08to12-12to17에 대한 시정의 평균의 차이는 있다 는 것 으 로 분 석 되 었 으 며 , Diff 값 이 –103.86263으로 12시~17가 8시~12시보다 시정의 평균이 높다고 분석되었다. 그리고 8to12-17to21의 P-Value 값은 0.000149로 0.05보다 작으므로 08to12-17to21에 대한 시정의 평균의 차이는 있다는 것으로 분석되었으며, Diff 값이–-64.32135로 17시~21가 8시~12시보다 시정의 평균이 높다고 분석되었다. 즉, 시정에 대하여 시간대의 사후 검정을 한 결과, 08시~12시, 12~17시, 17시~21시 각각에 대한 평균의 차이가 있으며 시정은 12시~17시, 17시~12시, 08시~12시 순으로 시정의 평균이 높다는 것을 의미한다. 그리고 계절(봄, 여름, 가을, 겨울)에 대한 시정의 사후검정 결과는 표 12과 같다. 겨울–가을의 P-Value 값은 0.0004843으로 0.05보다 작으므로 겨울-가을에 대한 시정의 평균의 차이는 있다는 것으로 분석되었으며, Diff 값이 –66.23437으로 가을이 겨울보다 시정이 평균이 높다고 분석되었다. 그리고 봄–가을의 P-Value 값은 0.0176201으로 0.05보다 작으므로 봄-가을에 대한 시정의 평균의 차이는 있다는 것으로 분석되었으며, Diff 값이 –33.043489으로 가을이 봄보다 시정의 평균이 높다고 분석되었다. 여름–가을의 P-Value 값은 0.8405798로 0.05보다 크므로 여름-가을에 대한 시정의 평균의 차이는 없는 것으로 분석되었다. 봄–겨울의 P-Value 값은 0.0172632 으로 0.05보다 작으므로 봄-겨울에 대한 시정의 평균의 차이는 있다는 것으로 분석되었으며, Diff 값이 60.045429으로 겨울이 봄보다 시정의 평균이 낮다고 분석되었다. 마지막으로 여름–봄의 P-Value 값은 0.0434253으로 0.05보다 작으므로 여름-봄에 대한 시정의 평균의 차이는 있다는 것으로 분석되었으며, Diff 값이 26.854540으로 봄이 여름보다 시정의 평균이 낮다고 분석되었다.
표 11. 시정 이원분산분석 시간 결과에 대한 사후검정
Table 11. Post-Hoc Comparison test for time according to the visibility results of two-way ANOVA.
표 12. 시정 이원분산분석 계절 결과에 대한 사후검정
Table 12. Post-Hoc Comparison test for season according to the visibility results of two-way ANOVA.
그리고 계절(봄, 여름, 가을, 겨울)에 대한 시정의 사후검정 결과는 표 12과 같다. 겨울–가을의 P-Value 값은 0.0004843으로 0.05보다 작으므로 겨울-가을에 대한 시정의 평균의 차이는 있다는 것으로 분석되었으며, Diff 값이 –66.23437으로 가을이 겨울보다 시정이 평균이 높다고 분석되었다. 그리고 봄–가을의 P-Value 값은 0.0176201으로 0.05보다 작으므로 봄-가을에 대한 시정의 평균의 차이는 있다는 것으로 분석되었으며, Diff 값이 –33.043489으로 가을이 봄보다 시정의 평균이 높다고분석되었다. 여름–가을의 P-Value 값은 0.8405798로 0.05보다 크므로 여름-가을에 대한 시정의 평균의 차이는 없는 것으로 분석되었다. 봄–겨울의 P-Value 값은 0.0172632으로 0.05보다 작으므로 봄-겨울에 대한 시정의 평균의 차이는 있다는 것으로 분석되었으며, Diff 값이 60.045429으로 겨울이 봄보다 시정의 평균이 낮다고 분석되었다. 마지막으로 여름–봄의 P-Value 값은 0.0434253으로 0.05보다 작으므로 여름-봄에 대한 시정의 평균의 차이는 있다는 것으로 분석되었으며, Diff 값이 26.854540으로 봄이 여름보다 시정의 평균이 낮다고 분석되었다.
즉, 시정에 대하여 계절에 대한 사후검정을 한 결과, 겨울과 가을, 봄과 가을, 봄과 겨울은 평균의 차이가 있고 가을과 여름의 시정의 평균의 차이는 없기에 가을과 여름의 평균은 같고, 가을과 여름, 봄, 겨울 순으로 시정의 평균이 높다는 것을 의미한다
두 번째로, 풍속에 대한 가설검정 이원화 분산분석 결과 시간과 계절에 대하여 풍속의 평균의 차이는 하나라도 있다는 결과가 나왔으므로, 이에 따라 시간과 계절에 대해 사후검정을 하였다. 시간대(08시~12시, 12시~17시, 17시~21시)에 대한 풍속의 사후검정 결과는 표 13과 같다. 시간대에 17to21 – 12to17의 P-value 값은 0.0021381로 0.05보다 작으므로 풍속의 평균 차이가 있다는 것을 분석되었으며, Diff 값이 –1.3755936으로 12시~17시가 17시~21시보다 풍속의 평균이 높다고 분석되었다. 8to12-12to17의 P-Value 값은 0.0001405으로 0.05보다 작으므로 08to12-12to17에 대한 풍속의 평균의 차이는 있다 는 것 으 로 분 석 되 었 으 며 , Diff값 이 – 2 .2 6 0 1 4 3 8 으로 12시~17가 8시~12시보다 풍속의 평균이 높다고 분석되었다. 그리고 8to12-17to21의 P-Value 값은 0.0182092로 0.05보다 작으므로 08to12-17to21에 대한 풍속의 평균의 차이는 있다는 것으로 분석되었으며, Diff 값이–0.8845502로 17시~21가 8시~12시보다 풍속의 평균이 높다고 분석되었다.
표 13. 풍속 이원분산분석 시간 결과에 대한 사후검정
Table 13. Post-Hoc Comparison test for time according to the wind speed results of two-way ANOVA.
즉, 풍속에 대하여 시간대의 사후검정을 한 결과, 08시~12시, 12~17시, 17시~21시 각각에 대한 평균의 차이가 있으며 시정은 12시~17시, 17시~12시, 08시~12시 순으로 풍속의 평균이 높다는 것을 의미한다.
그리고 계절(봄, 여름, 가을, 겨울)에 대한 풍속의 사후검정 결과는 표 14과 같다. 겨울–가을의 P-Value 값은 0.2210547으로 0.05보다 크므로 겨울-가을에 대한 풍속의 평균의 차이는 없다는 것으로 분석되었다. 봄-가을의 P-Value 값은 0.5850378으로 0.05보다 크므로 봄-가을에 대한 풍속의 평균의 차이는 없다는 것으로 분석되었다. 여름–가을의 P-Value 값은 0.2395901로 0.05보다 크므로 여름-가을에 대한 풍속의 평균의 차이는 없다는 것으로 분석되었다. 봄–겨울의 P-Value 값은 0.8071137로 0.05보다 크므로 봄-겨울에 대한 풍속의 평균의 차이는 없다는 것으로 분석되었다. 여름–겨울의 P-Value 값은 0.0185032로 0.05보다 작으므로 여름-가을에 대한 풍속의 평균의 차이는 있다는 것으로 분석되었으며, Diff 값이 –1.1356979로 겨울이 여름보다 풍속의 평균이 높다고 분석되었다. 여름–봄의 P-Value 값은 0.0497163로 0.05보다 작으므로 여름-봄에 대한 풍속의 평균의 차이는 있다는 것으로 분석되었으며, Diff 값이 – 0.9021924로 봄이 여름보다 풍속의 평균이 높다고 분석되었다.
표 14. 풍속 이원분산분석 계절 결과에 대한 사후검정
Table 14. Post-Hoc Comparison test for season according to the wind speed results of two-way ANOVA.
즉, 풍속에 대하여 계절의 사후검정을 한 결과, 겨울과 봄의 풍속 평균의 차이는 없고, 가을과 여름의 풍속 평균의 차이도 없으며, 겨울과 봄의 그리고 가을과 여름의 평균은 같고 겨울과 봄이 가을과 여름의 풍속 평균보다 높다는 것을 의미한다.
마지막으로, 최저운고에 대한 가설검정 이원화 분산분석 결과 시간과 계절에 대하여 최저운고의 평균의 차이는 하나라도 있다는 결과가 나왔으므로, 이에 따라 시간과 계절에 대해 사후검정하였다. 시간대(08시~12시, 12시~17시, 17시~21시)에 대한 최저운고의 사후검정 결과는 표 15과 같다. 시간대에 17to21 – 12to17의 P-value 값은 0.8808642로 0.05보다 크므로 최저운고의 평균 차이가 없다는 것을 분석되었다. 8to12-12to17의 P-Value 값은 0.0390661으로 0.05보다 작으므로 08to12-12to17에 대한 최저운고의 평균의 차이는 있다 는 것 으 로 분 석 되 었 으 며 , Diff 값 이 – 3 .1 8 2 1 3 8 9 로 12시~17가 8시~12시보다 최저운고의 평균이 높다고 분석되었다. 그리고 8to12-17to21의 P-Value 값은 0.0220645로 0.05보다 작으므로 08to12-17to21에 대한 최저운고의 평균의 차이는 있다는 것으로 분석되었으며, Diff 값이–3.6539710로 17시~21가 8시~12시보다 최저운고의 평균이 높다고 분석되었다.
표 15. 운고 이원분산분석 시간 결과에 대한 사후검정
Table 15. Post-Hoc Comparison test for time according to the minimum cloud height results of two-way ANOVA.
즉, 최저운고에 대하여 시간대의 사후검정을 한 결과, 17시~21시와 12시~17시의 최저운고의 평균의 차이는 없고 08시~12시는 17시~21시와 12시~17시와 평균의 차이가 있다. 그러므로. 17시~21시와 12시~17시가 08시~12시보다 최저운고의 평균이 높다는 것을 의미한다.
그리고 계절(봄, 여름, 가을, 겨울)에 대한 최저운고의 사후검정 결과는 표 16과 같다. 겨울–가을의 P-Value 값은 0.004664으로 0.05보다 작으므로 겨울-가을에 대한 풍속의 평균의 차이는 있다는 것으로 분석되었으며, Diff 값이 – 6.513159로 가을이 겨울보다 최저운고 평균이 높다는 것으로 분석되었다. 봄-가을의 P-Value 값은 0.0001252로 0.05보다 작으므로 봄-가을에 대한 최저운고의 평균의 차이는 있다는 것으로 분석되으며, Diff 값은 12.616885로 가을이 봄보다 최저운고 평균이 낮다는 것으로 분석되었다. 여름–가을의 P-Value 값은 0.000452로 0.05보다 작으므로 여름-가을에 대한 최저운고의 평균의 차이는 있다는 것으로 분석됐으며, Diff 값은 –15.041379로 가을이 여름보다 최저운고 평균이 높다는 것으로 분석되었다. 봄–겨울의 P-Value 값은 0.0000102로 0.05보다 작으므로 봄-겨울에 대한 최저운고의 평균의 차이는 있다는 것으로 분석됐으며, Diff 값은 19130044로 겨울이 봄보다 최저운고 평균이 낮다는 것으로 분석되었다. 여름–겨울의 P-Value 값은 0.0011226으로 0.05보다 작으므로 여름-가을에 대한 최저운고의 평균의 차이는 있다는 것으로 분석되었으며, Diff 값이 –8.528219로 겨울이 여름보다 최저운고의 평균이 높다고 분석되었다. 여름–봄의 P-Value 값은 0.0000015로 0.05보다 작으므로 여름-봄에 대한 최저운고의 평균의 차이는 있다는 것으로 분석되었으며, Diff 값이 – 27.658263으로 봄이 여름보다 최저운고의 평균이 높다고 분석되었다.
표 16. 운고 이원분산분석 계절 결과에 대한 사후검정
Table 16. Post-Hoc Comparison test for season according to the minimum cloud height results of two-way ANOVA.
즉, 최저운고에 대하여 계절의 사후검정을 한 결과, 봄,여름, 가을, 겨울 전부 최저운고에 대한 차이가 있으며, 봄, 가을, 겨울, 여름 순으로 최저운고의 평균이 높다는 것을 의미한다.
Ⅵ. 결론
6-1 연구의 요약
5장의 시정, 풍속, 최저운고에 대한 시간대 및 계절의 이원분산분석과 사후검정을 한 결과를 토대로 3개의 연구 가설들을 검정한 결과는 표 17과 같다. 가설검정 결과 H-1의 경우 무안국제공항의 시정은 시간대 및 계절별 평균의 차이가 하나라도 있는 것으로 분석되었기에 H-1의 가설은 채택되었다. 사후검정결과 08시~12시, 12시~17시, 17시~21시 모두 시정의 평균 차이가 있으며, 12시~17시, 17시~12시, 08시~12시 순으로 시정의 평균이 높다고 분석되었다. 그리고 여름-가을의 제외하고는 봄, 여름, 가을, 겨울 모두 시정의 평균 차이가 있으며 여름과 가을, 봄, 겨울 순으로 시정의 평균이 높다고 분석되었다.
표 17. 가설검정에 대한 요약
Table 17. Summary of hypothetical test.
H-2의 경우 무안국제공항의 풍속은 시간대 및 계절별 평균의 차이가 하나라도 있는 것으로 분석되었기에 H-2의 가설은 채택되었다. 사후검정 결과 사후검정 결과 08시~12시, 12시~17시, 17시~21시 모두 시정의 평균 차이가 있으며, 12시~17시, 17시~12시, 08시~12시 순으로 풍속의 평균이 높다고 분석되었다. 그리고 겨울-가을, 봄-가을, 여름-가을, 봄-겨울은 풍속의 평균이 없으며, 여름-겨울, 여름-봄은 풍속의 평균 차이가 있다고 분석되었다. 그리고 겨울과 봄, 가을과 여름 순으로 풍속의 평균이 높다고 분석되었다.
H-3의 경우 무안국제공항의 최저운고는 시간대 및 계절별 평균의 차이가 하나라도 있는 것으로 분석되었기에 H-2의 가설은 채택되었다. 사후검정 결과 17시~21시와 12시~17시를 제외하고 08시~12시와 12시~17시 그리고 08시~12시와 17~21시는 최저운고 평균의 차이가 있으며, 17시~21시와 12시~17시, 08시~12시 순으로 최저운고의 평균이 높다고 분석되었다. 계절의 경우 봄, 여름, 가을, 겨울 모두 최저운고의 평균의 차이가 있으며, 봄, 가을, 겨울, 여름 순으로 최저운고의 평균이 높다고 분석되었다.
6-2 연구의 시사점
본 연구는 대한민국에서 가장 많은 조종사 전문교육기관이 있는 무안국제공항에서 훈련하는 조종사 전문교육기관 소형 항공기들의 환경적 위험요소인 시정, 풍속, 최저운고에 대한 기상분석을 통하여 효율적이고 안전한 교육훈련방법을 제시하고자 하였다. 이와 관련된 실무적 시사점을 제시하면 다음과 같다.
첫째, 자가용 및 계기비행 조종사 실기과정에 대한 교육 시기를 조절을 통하여 비행 훈련생들에게 더 효율적인 교육과정을 제공할 필요가 있을 것이다. 자가용 조종사과정의 경우 항공안전법 및 자격증 특성상 반드시 시계 비행방식(VFR; Visual Flight Rule) 비행만 가능하기에 항공안전법 및 비행 교범에 의거 시정, 바람, 구름의 영향과 제한을 많이 받는다. 본 연구의 계절적 기상분석 결과에 따라 자가용 조종사 교육과정은 시정이 낮거나 풍속이 상대적으로 높은 봄이나 겨울보다는 시정이 높고 풍속이 낮은 가을이나 여름이 비행훈련을 하기에 적합한 계절이다. 그러므로 각 기관에서는 자가용 조종사과정을 겨울이나 봄보다는 가을 또는 여름에 과정을 시작하여야 처음 비행을 접하는 학생들이 비행에 적응하기에 부담이 적을 것이며, 상대적으로 안정적인 기상환경에서 더욱더 효과적인 교육이 될 것이며, 전문교육기관 입장에서 가장 위험부담이 큰 자가용 과정을 더 좋은 기상상태에서 교육을 진행하면 환경적 취약점을 보완하여 운영하게 되어 안전 측면에도 위험이 줄어들 것이다.
또한, 각 전문교육기관에서 비행계획을 함에 있어 기상에 대한 특성을 고려하여 항공기 가동률을 높이는 효과를 얻을 수 있다. 예를 들면 자가용, 계기 사업용 등 다양한 과정의 학생들이 있다는 전제하에 본 연구의 시간적 분석을 활용하여 시정이 높은 12~17시에는 자가용 학생들의 비행 위주로 계획을 하고 계기비행 학생의 경우 시정이 낮은 08시~12시에 계획한다면, 항공기 가동률이 높아질 것이다. 또한, 이착륙훈련의 경우 경험이 적은 자가용 학생을 풍속이 상대적으로 낮은 08시~12시에 계획하고 풍속이 강한 12~17시에는 사업용 및 계기비행학생들 위주로 계획하면 이착륙을 배우는 자가용 학생들에게도 효과적인 교육비행이 될 것이며, 사업용 및 계기비행 학생들은 다소 강한 바람에서의 훈련을 통한 기량 향상을 기대할 수 있다. 그리고 VFR 비행을 해야 하는 비행의 경우 구름을 회피해야 하기에 운고가 가장 적은 12시~21시에 비행을 계획해야 할 것이다. 다소 사소하고 불필요한 요소라고 생각될 수 있지만, 실제 조종사 전문교육기관에서는 매일 다음날 기상에 따라 비행계획을 하고 있다. 그러므로 시정, 풍속, 최저운고의 기상분석을 통하여 기상의 특성을 이해하고 고려한 비행계획은 현저히 항공기 가동률을 높이고 교육의 질이 올라갈 것이다.
마지막으로, 자가용 조종사 실기과정 중 가장 많은 위험요소와 안전에 취약한 단독비행 및 야외 단독비행을 각 전문교육기관에서 계획하고 운영함에서 기상분석에 의한 시간대 특성을 고려하면 기상에 대한 안전 위험 수준이 낮아질 것이다. 단독비행 과정중 첫 단독비행의 경우 풍속 및 풍향에 많은 영향을 받아 학생이 해당 바람 환경에서 안전히 착륙할 수 있을 때 솔로 비행을 진행할 수 있다. 공역 및 야외 단독비행의 경우 시정 및 구름의 영향을 많이 받는다. 이에 따라 각 전문교육기관은 항공안전법 및 비행교범에 명시된 기상 제한치보다 더 작은 제한치를 정하여 운영함으로 안전성을 확보하고자 한다. 그러므로, 단독비행을 계획하고 운영함에서 시정의 경우 12~17시가 가장 높고, 풍속의 경우 08시~12시가 가장 낮으며, 최저운고의 경우 17시~21시가 운고가 높으므로 단독비행 단계별 또는 국지적 특성을 고려하여 단독비행 및 단독야외비행을 계획하고 운영하면 위험기상이라는 위험요소가 현저히 줄어들 것이며, 안전 증진에 도움이 될 것이다.
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