Analysis of Human Casualties on the Ground in Urban Area due to UAM Crash

UAM 추락 시 인구 밀접 지역 지상 인명피해 분석

Abstract

This study quantitatively analyzed the human casualties that can occur when a multicopter-type Urban Air Mobility (UAM) with a weight of about 1 ton and a speed of about 100 km/h falls in an urban area. Based on the population density and building database in Seoul, the population exposed to collisions in the event of a UAM crash was derived. Through the ballistic descent model, the accident impact radius of the UAM fall was calculated. In addition, the change in human casualties on the ground was analyzed when the accident impact radius increased. Finally, the ground risk map was created for Seoul, and it was confirmed that about 1 to 10 people could be injured when a UAM crash.

본 연구에서는 무게 약 1톤, 속도 약 100km/h에 달하는 멀티콥터 형 UAM(Urban Air Mobility)가 도심 지역에서 추락했을 때 발생할 수 있는 인명피해를 정량적으로 분석하였다. UAM 수요가 가장 많을 것으로 예상되는 서울지역의 인구밀도 및 건물 데이터 베이스를 기반으로 UAM 추락 시 충돌에 노출되는 인구를 도출하였고 멀티콥터 형 비행체가 제어 불가능한 상태에서의 무동력 추락을 고려하여 항력을 고려한 자유낙하 모델을 통해 UAM 추락 시 사고영향 반경을 계산하였다. 더불어, 사고영향 반경이 증가할 때 지상의 인명피해의 변화를 분석하였다. 최종적으로 서울지역에 대한 UAM 추락 시 지상 인명피해 맵을 생성하였고 서울의 대부분의 지역에서 UAM 추락 시 약 1~10명 내외의 인명피해가 발생할 수 있음을 확인하였다. 이를 통해 TLS (Target Level of Safety)를 만족하는 UAM의 고장률 요구사항을 분석하였다.

Ⅰ. 서론

최근 소형 드론 및 UAM 등 새로운 비행체를 기존 공역에 안전하게 통합하기 위한 연구가 전 세계적으로 활발하게 진행되고 있다. 2020년에는 미국 FAA (Federal Aviation Administration)에서 UAM ConOps (concept of operations)를 발간하였으며 대한민국에서도 2021년 K-UAM (Korean UAM) 운용개념서를 발간하였다 [1],[2]. K-UAM 운용개념서에는 인천공항에서 서울지역을 통과하는 서울도심 UAM 실증노선(안)이 제시되었다. 이와 같이 UAM은 인구밀도가 높은 도심지역을 비행할 것으로 예상되기 때문에 UAM 고장으로 인한 추락시 발생할 수 있는 지상의 제3자 인명 피해를 정량적으로 분석할 필요가 있다.

K-UAM 운용개념서에 따르면, UAM 비정상상황을 표 1과 같이 구분하고 있다. 경미한 비정상상황은 일부 시스템이 비정상이나 최초 계획된 목적지로 비행이 가능한 경우를 나타내는데 예를 들어 에어컨디셔너 고장 등이 이에 속한다. 우발상황은 비행계획을 준수할 수 없는 비정상상황을 나타내는데 조류 충돌에 의한 구성품 고장, 비행경로 상 돌발적 악기상 등이 포함되며 이 경우 조종사는 우발 상황 대응 계획에 따라 비상 착륙한다. 긴급 비상상황의 경우 치명적 수준의 요인발생으로 항공기 통제가 불가능하여 항공기가 추락하는 상황을 나타낸다.

표 1. 비정상상황 구분 [2]

Table 1. Off-nominal Situation Classification.

경미한 비정상상황과 우발상황은 계획된 목적지 혹은 임의의 장소에 비상 착륙이 가능하기 때문에 본 연구에서는 항공기가 통제 불능 상태에서 추락하는 긴급 비상상황에 대해 지상의 제3자 인명피해를 분석하였다.

지상의 제3자 인명 피해 관련해서는 이전에 많은 연구들이 진행된 바 있다. 2019년 발간된 JARUS (Joint Authorities for Rulemaking of Unmanned Systems) SORA (JARUS guildelines on specific operations risk assessment)에서는 무인기의 운용 위험을 평가하기 위해 지상 위험 및 공중 위험을 각각 평가하여 이에 따라 무인기 운용에 필요한 요구사항을 적용하여 비행 승인 절차를 제시하였다[3]. 더불어 2020년 공개된 JARUS SORA Annex F에서는 지상 위험을 평가하기 위한 정량적인 방법을 소개하였다[4]. 승객을 태우는 비행체를 포함한 무인기 교통관리를 위해 유럽에서는 JARUS SORA를 기반으로 U-space(Europe’s drone traffic management system) 운용개념서를 발간한 바 있다[5].

관련 연구로 Weibel은 60g 정도의 초소형 무인기부터 10톤 가량의 HALE (high-altitude long-endurance) 무인기까지 4가지 무인기 클래스를 고려하여 지상의 인명피해를 산출할 수 있는 개념과 수식을 제안하였다[6]. Melnyk는 이전에 연구된 다양한 지상 피해 산출 방법을 분석하여 지상 피해를 고려하여 무인기의 고장률을 도출하기 위한 프레임워크를 제시하였다[7]. 또한, 미국 Naval Air Warfare Center에서는 고정익 및 회전익 항공기에 대한 지상 인명피해를 도출할 수 있는 세부 모델들을 제시한 리포트를 발간한 바 있다[8]. 그리고 Washington은 2017년 지상피해 관련 80여편의 이전연구들을 조사하여 지상 피해 모델을 각 하위모델 별로 정리하고 각 모델 별 차이를 분석하였다[9]. Washington이 구분한 지상 피해 모델의 주요 하위 모델은 그림 1과 같다[10]. 이벤트 발생부터 인명 피해까지 시나리오 흐름은 MITRE의 기술문서에도 잘 나타나있다[11].

그림 1. 지상 피해 모델의 주요 하위 모델 [10]

Fig. 1. Main sub-component model of ground risk model.

먼저 Event model은 비행체 추락 원인 발생 확률로 주요 원인으로는 비행체 고장, 비행체 충돌이 있다[12]. 무인기 회랑 비행의 경우 회랑 내 비행체 간 충돌 보다는 비행체 고장이 비행체 추락을 발생시키는 주요 원인으로 분석되었다[10]. 비행체 고장은 고장률 (비행시간 당 고장횟수)로 표현된다[9]. 다음으로 Impact model은 비행체 추락 시 위치 및 노출 영역의 크기를 모델링한 것으로 멀티콥터, 고정익 비행체 유형에 따라 글라이딩 모델, 항력을 고려한 자유낙하 모델 등이 활용되었다[13],[14]. 비행체 추락 시 노출 영역의 크기는 기하하적 방법, 무게에 따른 모델 등이 있다[7]. Exposure model은 피해를 분석하고자 하는 대상의 존재를 나타내는 것으로 인명 피해의 경우 인구밀도 데이터가 노출 모델이 된다. 이외에도 차량 교통량 등도 노출 모델에 포함될 수 있다[10],[15].

그리고 Incident model은 비행체가 충돌했을 때 구조물 등으로 인한 보호효과를 나타내는 것으로 건물, 차량, 나무 등에 의한 충격 흡수량 등이 incident model로 표현된다. 관련하여 건물의 벽 혹은 지붕의 재료 및 두께에 따른 에너지 흡수량을 분석한 연구들이 있다[16],[17]. 마지막으로 Harm model의 경우 특정 물체와 인명이 충돌했을 때 인명의 사망확률을 나타내는 것으로 충돌에너지에 대한 사망확률의 함수 모델이 널리 활용되고 있다[18].

본 논문에서는 이러한 이전 연구들을 기반으로 서울지역의 데이터베이스를 활용하여 무게 약 1톤, 속도 약 100km/h에 해당하는 멀티콥터 형 UAM의 지상피해를 맵 형태로 평가하는 연구를 수행하였다. UAM 추락 시 우리나라의 제3자 인명피해를 평가한 연구는 아직 없기 때문에 이에 대한 정량적 분석을 수행하고 인명피해 정도를 제시하는 데 본 연구의 의의가 있다.

Ⅱ. 지상 인명피해 분석 방법

UAM 추락 시 지상 인명피해는 서론에서 설명한 하위 세부모델을 바탕으로 식 (1)과 같이 계산할 수 있다[10,13-14].

\(\begin{aligned}N_{\text {casualty }}=\sum_{\text {Allgrid }}\left[P_{\text {fall }}(k) \times A_{\exp } \times \rho(k) \times\{1-S(k)\} \times P_{\text {fatality }}\right]\end{aligned}\)       (1)

식 (1)에서 P_fall(k)는 맵의 k 번째 격자에 비행체가 추락할 확률을 나타내고 A_exp는 비행체 추락 시 노출 영역 크기를 나타낸다. ρ(k)는 인구밀도, S(k)는 보호 효과를 나타낸다. 마지막으로 P_fatality는 비행체와 인명 충돌 시 사망확률을 나타낸다. N_casualty는 UAM 추락 시 사망자 수를 나타낸다.

UAM 추락 시 지상 인명피해를 도출하는 방법은 그림 2와 같다. 특정 위치에서 무인기가 추락한다고 했을 때 맵의 해상도에 따른 각 격자에서의 무인기의 지상 추락 확률 분포 및 인구 분포를 계산하고 보호 계수 및 사망 확률을 적용한 후 각 격자에 대한 값을 더함으로써 UAM 추락 시 인명피해를 도출할 수 있다. 수식 (1)에서 격자의 범위는 UAM 추락 시 사고 영향 반경 내로 설정한다.

그림 2. 무인기 지상 충돌 위험 도출 개념 [10]

Fig. 2. Concept of UAV ground risk computation.

2-1 UAM 추락 시 사고 영향 반경 도출

본 논문에서는 대상 비행체로 멀티콥터 형 비행체를 가정하고 표 1의 긴급 비상상황을 고려하여 비행체가 제어 불가능한 상태로 무동력 추락하는 상황을 가정하였다. 본 연구에서는 이와 같은 상황에서 UAM 비행체가 추락했을 때 사고 영향 반경을 도출하기 위해 멀티콥터 형 비행체의 추락 경로 추정에 자주 활용되는 항력을 고려한 자유낙하 모델을 사용하였다[10],[13],[14]. 항력을 고려한 자유낙하 모델은 수식 (2)와 같다.

\(\begin{aligned}m \overrightarrow{\dot{v}}=m \vec{g}-c|\vec{v}| \vec{v}\end{aligned}\)        (2)

수식 (2)에서 m은 비행체 무게, \(\begin{aligned}\vec{v}\end{aligned}\) 속도 벡터, \(\begin{aligned}\vec{g}\end{aligned}\)는 중력가속도 벡터를 나타낸다. 수식 (2)에서 c = 0.5ρ_airAC_d는 항력계수와 관련된 상수이다. ρ_air는 공기밀도, A는 frontal area, C_d는 항력 계수이다.

수식 (2)를 통해 비행체 추락 시 사고 영향 반경을 시뮬레이션하기 위해 멀티콥터 형 UAM 중 그림 3과 같이 Volocopter사의 Volocity 비행체 및 Ehang사의 Ehang 216 비행체의 스펙을 참고하여 표 2와 같이 시뮬레이션 파라미터를 설정하였다[19],[20]. 무게, frontal area, 속도는 탑승자 수, 추락 시 속도 등의 불확실성을 고려하여 확률 변수로 설정하였고 항력 계수는 헬리콥터 동체에 대한 값을 사용하였다[21]. 고도는 K-UAM 운용개념서에 제시된 UAM 운용 회랑의 최대 고도를 가정하였다. 표 2에서 U(a,b)는 a와 b 사이의 균일 분포를 나타내고 N(a,b)는 평균 a, 표준편차 b의 가우시안 분포를 나타낸다. 표 2의 파라미터와 수식 (2)를 통해 도출된 UAM 비행체 최대 영향 반경과 평균 충돌에너지는 표 3과 같다.

그림 3. 멀티콥터 형 UAM 비행체 [19],[20]

Fig. 3. Multicopter type UAM vehicles.

표 2. UAM 추락 경로 시뮬레이션 파라미터

Table 2. UAM descending trajectory simulation parameter.

표 3. UAM 추락 시 최대 영향 반경 및 평균 운동에너지

Table 3. Maximum horizontal radius and average kinetic energy when UAM crash.

즉, UAM 비행체가 서울지역의 특정 위치 및 고도에서 추락하면 반경 330m내에 추락하며 운동에너지는 약 5 × 10⁶ J을 가진다. 비행체 고장 시 정확한 추락위치는 상황에 따라 달라지며 정확한 추정이 어렵기 때문에 사고 영향 반경 내에 추락위치는 균일하게 분포한다고 가정하였다[10]. 즉, 사고 영향 반경 내에서 UAM 비행체가 어디에 떨어질지 알 수 없다는 것이다. 이에 더불어 본 연구에서는 사고 영향 반경이 증가할 때의 영향도 추가로 분석하였다.

본 연구에서는 UAM 추락 시 사고 영향 반경이 증가할 때의 영향을 분석하기 위해 JARUS SORA에서 ground risk buffer를 설정할 때 사용하는 1-1 rule을 적용하였다[3]. 1-1 rule에 따르면 비행체가 특정 고도에서 비행할 때 인구 밀집 지역으로부터 비행 고도만큼 ground risk buffer를 적용하여 떨어져야 한다. 즉, ground risk buffer 내의 제3자는 비행체 추락 시 영향을 받을 수 있다는 것이다. 이에 따라 본 연구에서는 K-UAM의 최고 운용고도 600m를 고려하여 사고 영향 반경이 600m까지 증가할 때 인명피해를 추가로 비교 분석해 보았다.

2-2 UAM 추락 시 충돌에 노출되는 인구 도출

본 연구에서는 UAM 추락 시 충돌에 노출되는 인구를 도출하기 위해 국토정보플랫폼 국토정보 맵에서 제공되는 인구밀도 데이터, 건폐율, 건물 높이 데이터를 활용하였다[22]. 서울시 인구밀도 데이터를 기반으로 건폐율 데이터를 활용하여 건물 내 인구 및 실외 인구수를 추정하였다. 예를 들어, 건폐율이 70%일 경우 해당 격자의 인구 중 70%는 건물 내에 존재하고 나머지 30%는 실외에 존재한다고 가정하였다[23],[24]. 이에 따라 건물 내 인구가 UAM 추락 시 위험에 노출되는 경우와 실외에 있는 사람이 위험에 노출되는 경우를 구분하여 분석하였다.

그림 4, 그림 5, 그림 6은 각각 서울시의 인구밀도 맵, 건폐율 맵, 건물 층수 맵이다. 건물 층수 맵은 5층을 기준으로 고층건물과 저층 건물을 구분할 수 있도록 색깔을 구분하였다.

그림 4. 서울시 인구밀도 맵

Fig. 4. Population density map of Seoul.

그림 5. 서울시 건폐율 맵

Fig. 5. Building to land ratio map of Seoul.

그림 6. 서울시 건물 층수 맵

Fig. 6. Number of floors map of Seoul.

먼저 실외에 있는 인구 중 UAM 추락 시 충돌에 노출되는 인구는 인구밀도 및 노출 영역 크기를 적용하여 추정하였다. UAM 추락 시 비행체 잔해 등에 의한 노출 영역 크기는 open area와 built up area에 대해 표 4와 같이 나타내어진다[25]. 본 연구에서는 서울 지역의 경우 야외에도 나무 등 여러 구조물이 존재하기 때문에 built up area에 대한 수식을 적용하여 노출영역 크기를 계산하였다. 표 4에서 m은 비행체 무게를 나타내며 표 2의 비행체 무게의 최대값인 900kg을 적용하였다. 참고로 야외 영역의 경우 나무 등에 의한 보호효과는 없다고 보수적으로 가정하였다. 즉, 실외의 경우 수식 (1)의 보호 효과는 0이 된다.

표 4. 비행체 추락 시 노출 영역 크기 [25]

Table 4. Exposure area when a vehicle crash.​​​​​​​

다음으로 UAM 추락 시 건물 내 인원의 사망률을 도출하기 위해 소형항공기가 건물에 충돌했을 때 건물 내 인원의 사망률을 참고하였다[26]. 표 5와 같이 주택 혹은 저층 건물에 대한 건물 내 인원의 사망률은 20%, 고층 건물에 대한 사망률은 10%로 제시되어 있다. 해당 문헌에서 소형항공기는 승객이 30명 이내인 항공기로 정의되어 있어 탑승자 수가 이보다 적을 것으로 예상되는 UAM의 경우 보수적으로 사망률을 가정하는 것이 된다. 또한 본 연구에서는 건축법 시행령을 참고하여 5층 이상의 건물과 5층 미만의 건물로 고층 건물과 저층 건물을 구분하였다. 건축법 시행령에 따르면 5층 이상의 공동주택부터 아파트로 분류되고 5층 미만의 경우 연립주택 혹은 다세대주택으로 분류된다[27]. 이에 따라 수식 (1)의 보호 효과가 저층 건물, 고층 건물에 대해 각각 0.8, 0.9로 적용된다. 즉, 저층 건물의 경우 80% 인원이 건물에 의해 보호를 받고 고층 건물의 경우 90%의 인원이 건물에 의해 보호를 받는다. 이와 같이 실내의 경우 표 5를 통해 건물 내 인원 중 위험에 노출되는 인구가 추정되기 때문에 노출 영역 크기는 적용되지 않는다.

표 5. 소형항공기에 대한 건물 내 사망률 [26]

Table 5. Mortality rate in buildings for small aircraft.​​​​​​​

2-3 UAM 충돌 시 사망 확률

물체와 사람이 충돌했을 때 사망 확률은 수식 3과 같이 충돌에너지에 대한 함수로 나타내어질 수 있다[11]. 수식 3에서 k는 상수이고 E₀는 사망확률 50%를 가지는 충돌에너지를 나타낸다. 이전 연구들에 따르면 250J의 충돌에너지만으로도 1의 사망확률을 가진다[11],[28]. 표 3의 UAM 추락 시 충돌에너지는 5 × 10⁶ J로 매우 큰 값을 가지기 때문에 본 연구에서는 UAM과 사람이 충돌했을 때 사망확률을 보수적으로 1로 가정하였다. 즉, 수식 (1)에서 P_fatality는 1이 된다.

\(\begin{aligned}P_{\text {fatality }}=\frac{1}{1+\exp \left(-k\left(E-E_{0}\right)\right)}\end{aligned}\)       (3)

Ⅲ. 지상 인명 피해 분석 결과

3-1 지상 인명피해 맵 도출

2장에서 설명한 지상 인명 피해 분석 방법을 통해 서울시 데이터베이스 기반으로 계산한 약 1톤급, 100km/h 속도를 가지는 멀티콥터 형 비행체가 추락했을 때 발생할 수 있는 인명 피해는 그림 7과 같다. 참고로 그림 7의 지상 인명피해는 log10에 대한 값으로 표현되었다. UAM 추락 시 서울 대부분의 지역에서 1~10명 사이의 사망자가 발생할 수 있음을 알 수 있다.

그림 7. 서울시 지상 인명피해 맵 (case 1)

Fig. 7. Human casualty map of Seoul (case 1).​​​​​​​

지상의 제 3자에 대한 TLS를 10^-6(casualties/flight hour)[12]로 설정하고 지상인명 피해를 바탕으로 TLS를 만족하기 위한 UAM 고장빈도(number of failure/flight hour)를 맵으로 표현하면 그림 8과 같다. 10^-6(casualty/flight hour)의 TLS를 만족하기 위해서는 10^-6~10^-7사이의 고장빈도가 요구됨을 확인할 수 있었다. 이는 6000lb (약 2700kg) 이하의 유인항공기의 중요한 기능의 최대 허용 가능 고장 확률 10^-7과 유사한 수치이다[29].

그림 8. 서울시 고장빈도 요구사항 맵 (case 1)

Fig. 8. Required failure rate map of Seoul (case 1).​​​​​​​

3-2 사고영향 반경 증가에 따른 지상 인명피해 분석

더불어 본 연구에서는 표 3의 UAM 추락 시 최대 영향 반경이 증가할 때의 지상 인명피해 변화를 분석하여 보았다. JARUS SORA에 제시된 1-1 rule을 기반으로 UAM 운용 고도와 동일하게 사고 영향 반경을 600m로 가정하였다.

항력을 고려한 자유낙하 모델을 통해 계산된 사고 영향 반경을 사용한 결과를 case 1로 하고 JARUS SORA의 1-1 rule을 적용한 결과를 case 2로 표시하였다.

UAM 비행체 추락 시 해당 특정 상황이 되기 전에는 UAM 비행체의 추락 위치 및 방향 등을 정확히 알 수 없다. 따라서 본 연구에서는 UAM 추락 시 영향을 받는 반경 내에서는 UAM 추락 확률은 균일하다고 가정하고 영향 반경 증가에 따른 인명피해 변화를 분석하였다. 그림 9와 그림 10이 사고 영향 반경이 600m로 증가했을 때 인명피해 맵 및 고장빈도 맵을 나타낸다. 그림 7 및 그림 8과 비교해보면 사고 영향 반경이 증가했기 때문에 인명피해가 높은 지역이 증가한다. 이는 한강 근처의 맵 변화를 보면 확인할 수 있다. case 2에서 인명피해가 큰 지역이 더 넓어져 한강 중심부에 인명피해가 적은 영역이 더 줄어들었음을 알 수 있다. 그렇지만 사고 영향 반경이 넓어지면 수식 (1)에 의해서 균일 분포 확률을 기반으로 사고 영향 반경 내에서 충돌에 노출되는 인구수가 평균이 취해지는 효과가 있기 때문에 인명피해 최대값은 case 2에서 더 감소된다. 그림 7에서는 인명피해가 10¹~10²(number of casualties)인 부분(붉은색)이 존재하지만 그림 9에서는 존재하지 않는다. 즉, 한 격자에서의 인명피해 최대치는 감소되는 것이다.

그림 9. 서울시 지상 인명피해 맵 (case 2)

Fig. 9. Human casualty map of Seoul (case 2).

그림 10. 서울시 고장빈도 요구사항 맵 (case 2)

Fig. 10. Required failure rate map of Seoul (case 2).

이를 통해 UAM 추락 시 사고 영향반경을 너무 보수적으로 설정하는 것은 오히려 최대 인명피해를 감소시키는 것을 확인할 수 있었다. 그러나 모든 비행체에 대해서 사고 영향 반경을 정확히 추정하는 것은 고장 상황, 조종사, 제어 로직 등에 따라 달라져 거의 불가능하기 때문에 여러 사고 영향 반경을 적용하여 인명 피해를 다각적으로 분석하는 것이 필요하다.

3-3 미국의 개인항공기 사고 사례와 비교 분석

본 연구에서는 서울시 데이터베이스를 기반으로 UAM 추락시 정량적인 인명피해를 분석하였다. 추가로 본 연구에서는 UAM과 크기, 무게, 탑승인원 등이 유사한 개인항공기의 사고사례를 조사하여 실제 제3자 인명피해를 비교 분석해보았다.

표 6은 미국의 개인항공기 사고 사례를 요약한 내용이고 그림 11과 그림 12는 각 사고 당시의 사진이다. 약 1톤의 무게에 달하는 개인항공기가 각각 오피스 빌딩과 아파트에 충돌하는 사고가 2010년과 2006년 미국에서 발생하였다. 먼저 사례 1의 경우 Piper PA-28-236 기체가 오피스 빌딩 1층에 충돌하면서 약 2명의 제3자 인명피해를 발생시켰고 사례 2의 경우 Cirrus SR 20 기체가 약 160미터 높이의 아파트와 충돌하였는데 아파트 내에 사람이 없었기 때문에 제3자 인명피해는 없었지만 항공기가 아파트의 32층과 33층 사이에 충돌한 후 항공기 엔진, 프로펠러 등 잔해가 32층으로 유입되어 아파트 내 사람이 있었다면 인명피해가 발생하였을 것으로 예상된다. 참고로 두 사례 모두 항공기 충돌로 건물이 붕괴되지는 않았다.

표 6. 미국 개인항공기 사고 사례 [8],[30],[31]

Table 6. Aircraft accident case in USA.​​​​​​​

그림 11. 미국 개인항공기 사고 사례 1 [30]

Fig. 11. Aircraft accident case 1 in USA.

그림 12. 미국 개인항공기 사고 사례 2 [31]

Fig. 12. Aircraft accident case 2 in USA.

UAM과 무게, 속도, 탑승 인원 등이 유사한 개인항공기의 사고 사례를 살펴보았을 때 도심 지역에서 비행체가 추락하여 건물과 충돌하면 건물이 붕괴될 정도까지는 아니나 건물 내의 충돌 위치에 근접한 인원은 사망 및 중상 등의 피해를 입을 수 있음을 알 수 있었다. 실제 유사 사례를 분석하여 보았을 때 본 연구에서 도출한 약 1~10명 내외의 인명피해 예측과 유사하였다.

Ⅳ. 결론

본 연구에서는 무게 약 1톤, 속도 약 100km/h에 달하는 멀티콥터 형 UAM가 서울 지역에서 추락했을 때 발생할 수 있는 인명피해를 정량적으로 분석하였다. 항공기 추락 시 제 3자 인명피해를 분석한 이전 연구들을 기반으로 서울지역의 인구밀도 및 건물 데이터베이스를 활용하여 UAM 추락 시 충돌에 노출되는 인구를 도출하였다. 본 연구에서는 멀티콥터 형 비행체가 제어 불가능한 상태에서 무동력 추락하는 상황을 고려하여 항력을 고려한 자유낙하 모델을 통해 UAM 추락 시 사고영향 반경을 계산하였고 더불어 사고영향 반경이 증가할 때 지상의 인명피해의 변화를 분석하였다. 분석 결과, 사고영향 반경이 증가하면 인명피해가 높은 지역도 증가하지만 한 격자 내에서의 최대 인명피해는 감소하여 여러 사고 영향 반경을 고려한 다각적 분석이 필요함을 확인하였다. 결과적으로 서울지역의 데이터를 기반으로 정량적 인명피해를 계산했을 때 UAM 추락 시 약 1~10명 내의 인명피해가 발생할 수 있음을 확인하였다. 이에 더불어 UAM과 크기, 무게, 속도 및 탑승인원 등이 유사한 개인 항공기 사례를 조사한 결과 1~10명 내의 인명피해가 발생하여 본 연구에서 도출한 인명피해 예측과 유사함을 확인하였다.

UAM 추락 시 우리나라에서 발생할 수 있는 제3자 인명피해를 분석한 연구가 아직 없기 때문에, 본 연구의 결과는 우리나라 도심지역에서 UAM 운용 시 요구되는 안전성 요구사항을 도출하거나 UAM 회랑 설계 시 인명피해를 최소화하는 경로로 회랑을 설정하는 연구 등에 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 예상된다.