• 한국항행학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.275-284
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• 2016

항공기 배기가스가 지구의 현재와 미래의 기후에 미치는 잠재적 영향력은 항공산업계가 당면하고 있는 매우 중요한 환경 이슈 중 하나이다. 온실가스 배출의 잠재적 악영향에 대한 우려가 증가함에 따라 기후에 관한 항공기의 영향을 완화하는 수단 중 하나로 항공기 배기가스를 산정하고 예측할 필요성이 제기되고 있다. 따라서 본 연구에서는 항공기 배기가스의 산출과 저감효과 분석을 통한 항공기 온실가스 배출량을 최소화하여 미래 기후변화와 에너지 고갈에 대비하는 것을 연구목표로 한다. 우선 민간 항공 교통 스케줄을 보유한 OAG 데이터를 사용하여 우리나라 공항에 대한 항공 비행 일정을 확보하였다. 이후 미국 MIT 대학 항공 환경 실험실에서 개발한 AEIC 소프트웨어를 사용하여 2005년 한해 동안 우리나라 모든 공항에서의 3,000 ft 이하의 고도에서 이륙, 상승, 접근, 착륙단계를 포함하는 LTO 운항 시와 3,000 ft 이상의 고도에서 상승, 순항, 하강단계를 포함하는 non-LTO 운항 시의 연료소모량과 온실가스 배출량을 계산하여 결과 데이터를 각 조건별로 비교분석하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제42권3호
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• pp.229-236
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• 2014

본 논문에서는 유도형 활공 탄약의 유도 법칙 및 제어기에 대해서 연구하였다. 기존의 유도형 탄약은 활공 없이 목표물을 타격하기 위한 유도 단계만 있지만, 유도형 활공 탄약은 사거리 증가를 위한 날개를 장착하고 활공하기 때문에 활공 유도 단계가 추가 되어야 한다. 본 논문에서는 벡터필드를 이용하여 탄약의 진입각을 만족시키기 위한 경로점까지 유도하였고, 종말 유도에서는 목표물 타격을 위해 비례항법유도 기법을 적용하였다. 또한 각 활공 영역별로 운동 모델을 선형화하고 각각에 맞는 제어기를 설계한 후, 선형 보간법을 이용하여 제어기의 이득 값을 계산한 뒤 제어에 사용하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제43권4호
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• pp.116-122
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• 2020

Human and material resource planning is one representative example of Operations Research. Resource planning is important not only in civilian settings but also in military ones. In the Air Force, flight scheduling is one of the primary issues that must be addressed by the personnel who are connected to flight missions. However, although the topic is of great importance, relatively few studies have attempted to resolve the problem on a scientific basis. Each flight squadron has its own scheduling officers who manually draw up the flight schedules each day. While mistakes may not occur while drafting schedules, officers may experience difficulties in systematically adjusting to them. To increase efficiency in this context, this study proposes a mathematical model based on a binary variable. This model automatically drafts flight schedules considering pilot's mission efficiency. Furthermore, it also recommends that schedules be drawn up monthly and updated weekly, rather than being drafted from scratch each day. This will enable easier control when taking the various relevant factors into account. The model incorporates several parameters, such as matching of the main pilots and co-pilots, turn around time, availability of pilots and aircraft, monthly requirements of each flight mission, and maximum/minimum number of sorties that would be flown per week. The optimal solution to this model demonstrated an average improvement of nearly 47% compared with other feasible solutions.