본 연구에서는 무인기가 운용 중에 고장이 발생하여 추락함으로써 발생할 수 있는 지상 충돌 위험을 정량적으로 계산하기 위한 지상 충돌 위험 모델을 개발하였다. 지상 충돌 위험 모델은 무인기 고장 확률, 무인기가 지상에 추락하여 사람과 충돌할 확률, 무인기가 사람과 충돌했을 때 인명 피해가 발생할 확률을 이용하여 계산된다. 본 연구에서는 무인기 운용의 지상 충돌 위험을 평가하기 위해 수학적으로 각 확률을 유도하였다. 또한 무인기와의 충돌에 노출되는 인구수를 추정하기 위해 인구 밀도 맵, 건폐율 맵, 차량 교통량 데이터베이스를 활용하였다. 최종적으로 대전에서 두 가지 무인기 경로에 대한 운영을 가정하여 각 무인기 경로에 대한 지상 충돌 위험을 평가하였다.
항공기 사고 중에서 주요 원인 중 하나인 조종상태 지상충돌(Controlled Flight Into Terrain, CFIT)을 해결하기 위하여 대지 접근 경고 장치(Ground Proximity Warning System, GPWS)를 사용하여 항공기 아랫부분의 지형에 대해서 지형충돌 경고를 출력한다. 이러한 대지 접근 경고 장치도 적시에 경고가 발생하지 않아 많은 문제가 있었다. 본 논문에서는 비행 상태와 지형정보를 이용하여 속도가 빠르고, 고기동을 하는 전투기에 대해서 보다 효율적인 지형/장애물 충돌 회피 경고 알고리듬을 개발하였다. 이 알고리듬에는 조종사의 반응시간을 포함하여 항공기의 지연시간을 고려하였고, 일련의 검증을 통해 실제 탑재 가능한 알고리듬을 제시하였다.
국내에서 개발중인 항공기 지상이동유도 및 통제시스템(A-SMGCS)의 핵심 기능인 경로, 감시, 안내, 통제기능 중 통제기능은 충돌상황을 예측하고 관제사에게 이를 알려주어 충돌상황을 해결하는 매우 중요한 핵심기능이다. 본 연구에서는 A-SMGCS 충돌기능에 대해 소개하고 해외 검증사례를 분석하여 현재 개발중인 시스템에 적용할 수 있는 검증방안에 대하여 연구하였다. 항공기의 안전한 지상이동을 위하여 본 연구에서는 통제기능의 실제 운용시험평가를 하는 방안에 대하여 연구하였다.
미국 NASA의 LCROSS(Lunar CRater Observation Sensing Satellite) 위성의 달 충돌실험 지상관측 캠페인의 일환으로 한국천문연구원에서는 보현산과 레몬산에서 2009년 10월 9일 충돌관측을 실시하였다. 충돌 시점의 섬광 관측을 위해서는 레몬산 1m 망원경에 ND 필터를 장착하여 drift scan 방식으로 관측하고, 충돌로 인한 물 분자 등의 흔적을 찾아보기 위해서는 보현산 1.8m 망원경 긴슬릿 분광기를 이용하였다. 물이 많이 존재할 가능성이 보다 높은 Cabeus A 크레이터로 충돌 지점이 변경되어, 기하학적인 이유로 지구상에서는 충돌 섬광이 관측된 곳은 없었으나 보현산 긴슬릿 분광기를 이용한 관측에서는 월출부터 4시간 30분 동안 분광자료를 성공적으로 획득하였다. 이 발표에서는 보현산 망원경의 긴슬릿 분광 자료를 분석한 결과를 제시할 예정이다.
Kim, Eunsol;Kim, Jeongheon;Hong, Junseok;Kim, Jaemin;Kim, Yongha
천문학회보
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제39권1호
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pp.65.1-65.1
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2014
달에 떨어지는 유성체(lunar meteoroid)는 그대로 표면에 충돌하여 섬광(flash)을 일으킨다. 이 현상은 매우 희미하고 순간적이지만 고감도 비디오카메라를 이용하면 지상 관측이 가능하다고 알려져 있다. 2013년 10월에 발사된 NASA의 Lunar Atmosphere and Dust Environment Explorer(LADEE)가 달 주위의 대기 및 먼지 환경을 측정하고 있는 동안 전 세계 지상관측 네트워크도 달 표면 충돌 감시 관측을 수행 중에 있다. 충남대학교에서도 LADEE 미션 시작인 10월부터 16인치 망원경에 고감도 비디오카메라를 장착한 시스템을 구성하여 매달 초승부터 상현까지 관측을 진행해왔다. 관측은 달 표면의 어두운 영역을 초당 30프레임으로 녹화하였으며, NASA에서 제공한 LunarScan 소프트웨어를 사용하여 섬광을 찾는 분석 작업을 수행하였다. 현재까지 약 70시간 동안 관측하고 분석하여 충돌 섬광 후보를 발견하였다. 본 발표에서 달 충돌 섬광 관측시스템에 대해 소개하고, 관측된 충돌 섬광 후보의 분석 결과를 제시할 것이다.
우주는 이미 전장화되었으며 지상에서 우주를, 우주에서 지상을 공격하고 우주에서 상호 교전하는 일들이 머지않아 현실로 닥치게 될 것이다. 러시아, 중국, 일본 등 주변국들은 이미 상당한 우주전력을 갖추고 있는 우주 강국이며 과거의 역사를 재현하듯 서로 대립하고 있다. 대륙세력과 해양세력이 충돌하는 한반도의 지정학적인 위치, 그리고 불확실한 안보 환경을 가지고 있는 우리 나라도 미래의 국가 안보를 위해 하루 빨리 우주분야를 발전시켜야 할 것이다.
본 연구에서는 항공기 지상 이동 fast-time 시뮬레이터를 개발하였다. 시뮬레이터는 FCFS (first-come first-served) 스케줄러로부터 생성된 스케줄을 사용하여 항공기를 지상 이동시키는데, 항공기의 움직임을 모사하기 위해 1차원 등속 이동 운동 모델을 적용하였다. 공항 내 항공기 충돌 위험이 발생하는 상황을 분석하여 총 6개의 상황으로 분류하였으며 충돌 감지 및 회피 알고리즘을 구현하여 분리 거리를 유지하고 교착 상태를 방지 하도록 하였다. 인천국제공항의 실제 운용상황을 모사한, 72대의 항공기가 포함된 시나리오에 대하여 테스트를 실시하였다. 충돌 감지 및 회피 기능을 사용하지 않은 경우, 다양한 위험 상황이 확인되었으며, 충돌감지 및 회피 알고리즘을 사용하면 위험 상황이 없어지는 대신 추가적인 지연이 발생함을 확인하였다. 또한 회피 알고리즘에서 3가지 통행 우선순위 부여 방식을 구현하여 각 방식에 따른 지연 대수와 평균 지연 시간을 비교하였다. 남은 거리 또는 남은 시간에 따라 우선 순위를 부여하는 방식이 각 상황별 최소 지연을 선택하는 방식에 비하여 전체 추가 지연이 작아짐을 확인하였다.
본 논문에서는 회전익 항공기의 조종입력과 지상 활주 속도를 바탕으로 해석을 통하여 전선절단기 길이를 제시하였다. 항공기의 안전을 위해서 적용되는 전선절단기가 적절한 길이로 선정되지 않을 경우 블레이드와 충돌가능성 생기거나 전선에 의해서 사고가 발생할 수 있다. 본 연구를 위해서 개발에서 사용된 조종입력을 분석하여 지상 활주에 필요한 조종입력 조건을 설정하였다. 이를 바탕으로 20, 40, 60 kts 지상 활주 속도별로 해석을 통하여 블레이드와 전선절단기 충돌 가능성을 검토하였다. 이 후, 이 결과를 항공기 모사시험 결과와 비교하여 해석결과의 적절성을 확인하였다. 최종적으로 지상 활주 간 모든 조종입력 범위에 대해 충돌을 피하기 위한 전선절단기 축소 길이와 이 경우 공중비행 시 생기는 비보호구역의 증가량을 동시에 제시하였다.
우리나라는 Eureka-147 방식의 디지털 라디오를 이동 멀티미디어로 확장하기로 하고 지상파 DMB로 불리는 비디오규격을 개발하였다. 지상파 DMB의 국제표준화를 위해 우리나라가 2004년 3월에 시스템 개요와 필드 테스트 결과를 ITU-R에 기고함에 따라 ITU-R 내에서 본격적인 이동 멀티미디어 표준화 논의가 시작되었고 우리나라 지상파 DMB 외에 일본의 ISDB-T, 노키아의 DVB-H와 퀄컴의 FLO 등을 대상으로 이동 멀티미디어 시스템 표준으로 개발하게 되었다. 3년여에 걸쳐 각 국간의 첨예한 이해관계에 의한 의견충돌과 합의를 거쳐 표준안이 작성되었으며, 표준화 방식은 휴대수신용으로 한정하고 각 시스템들을 알파벳에 따른 멀티미디어 시스템으로 명명하였다. 우리나라 지상파 DMB는 유럽 진출을 염두에 두고 디지털 음성방식 A인 Eureka-147 과의 호환성을 강조하기 위해 멀티미디어 시스템 A로 이름을 붙이기로 하였다. 지난 4월에 열린 ITU-R SG 6 회의에서 이동 멀티미디어의 표준화를 최종적으로 결정되었고 이후 회원국의 동의회신 절차를 거쳐 2007년 12월에 지상파 DMB가 ITU에서 휴대이동방송 시스템 중 하나로서 승인되었다.
In Efforts to prevent CFIT accidents so far, have been emphasizing various education measures to minimize the occurrence of human errors, as well as enforcement measures. However, current engineering measures remain in a system (TAWS) that gives warnings before colliding with ground or obstacles, and even actual automatic avoidance maneuvers are not implemented, which has limitations that cannot prevent accidents caused by human error. Currently, various attempts are being made to apply machine learning-based artificial intelligence agent technologies to the aviation safety field. In this paper, we propose a deep reinforcement learning-based artificial intelligence agent that can recognize CFIT situations and control aircraft to avoid them in the simulation environment. It also describes the composition of the learning environment, process, and results, and finally the experimental results using the learned agent. In the future, if the results of this study are expanded to learn the horizontal and vertical terrain radar detection information and camera image information of radar in addition to the terrain database, it is expected that it will become an agent capable of performing more robust CFIT autonomous avoidance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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