• Title/Summary/Keyword: 항공데이터

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민간항공용 데이터링크 기술동향

  • Bae, Jung-Won;Kim, Tae-Sik;Jeon, Hyang-Sik;Nam, Gi-Uk
    • Current Industrial and Technological Trends in Aerospace
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    • v.4 no.2
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    • pp.13-24
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    • 2006
  • 국제민간항공기구(ICAO)의 차세대 항행시스템(new CNS/ATM) 전환계획에 따라 전 세계적으로 항공통신, 항법, 감시 및 항공교통관리 분야의 항행안전시설과 대응되는 항공기 탑재시스템의 변화가 진행되고 있다. 특히 항공통신과 감시 분야에서는 공대지 데이터링크 기술을 활용한 새로운 항공교통서비스(CPDLC, ADS, ADS-B, FIS-B, TIS-B)가 도입되어 공역 처리능력을 제고하고 항공운항 안전에 기여하며 조종사와 관제사의 편의성을 대폭 향상시킬 것으로 기대되고 있다. 현재 민간항공에서 활발히 이용되고 있는 대표적인 데이터링크 기술인 ACARS 시스템은 국제민간항공기구가 표준화하여 제정한 VDL 기술로 대체되고 있으며 HFDL, Mode S, AMSS, UAT 등이 현재 가용한 데이터링크 기술로 개발되어 활용되고 있다. 미국과 유럽을 중심으로 관련 기술에 대한 검증과 시범 운용 사업이 활발하게 진행되고 있으며 2020년 이후를 대비한 미래 항공통신 신기술 연구에도 세계가 매진하고 있다. 본 논문에서는 현재까지 개발된 공대지 데이터링크 기술의 특성을 개관하고 관련 응용기술 구현 현황과 데이터링크 관련 세계의 미래 통신기술 연구 동향을 제시하고자 한다.

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항공 LiDAR 데이터를 이용한 3차원 건물 모델링

  • Cho, Hong-Beom;Cho, Woo-Sug;Park, Jun-Ky
    • Proceedings of the KSRS Conference
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    • 2008.03a
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    • pp.101-108
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    • 2008
  • 건물의 3차원 모델링은 3차원 공간정보를 구축하는데 있어서 매우 중요한 요소이다. 기존의 3차원 건물 모델링은 대부분 입체 항공사진을 이용하여 도화사에 의해 수동으로 진행되어 많은 시간과 비용이 소요된다. 이러한 한계를 극복하기 위한 방안으로 최근에는 항공라이다(LiDAR) 데이터를 이용한 모델링 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 항공라이다 데이터를 이용한 3차원 모델링 연구는 항공라이다 점 데이터를 보간 과정을 통하여 픽셀구조로 변환하거나 수치지도, 항공영상 등의 이종 데이터간의 융합을 통하여 건물을 모델링하는 방안 등을 제시하였다. 본 논문은 기존 건물 모델링 기법에서 사용되었던 점 데이터의 픽셀구조로의 변환 및 이종 데이터간의 융합 등의 방법을 배제하고 항공라이다 데이터만을 이용한 건물의 자동 모델링 방법을 제안하였다. 건물지붕에 대한 항공라이다 데이터를 3차원 공간상에서 재귀적으로 분할하여 패치(patch)를 구성하고, 동일한 속성을 갖는 패치들을 병합하여 건물의 구성요소를 추출한다. 추출되어진 건물의 구성요소를 대표하는 모델을 생성하여 전체적인 건물의 3차원 모델을 구성한다. 항공라이다 데이터를 이용하여 제안된 방법으로 실험한 결과, 다양한 형태의 건물 모델을 자동으로 구성할 수 있었다.

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Research on Improving Aviation Safety Management System Based on Data Analysis (데이터 분석 기반 항공안전관리체계 개선에 관한 연구)

  • Byeon, Hae Yoon
    • Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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    • 2023.11a
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    • pp.45-46
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    • 2023
  • 본 논문은 국제민간항공기구(ICAO)의 안전 정의를 기반으로, 항공안전을 유지하기 위해 체계적인 안전관리시스템(Safety Management System, SMS)이 필요함을 강조한다. 특히, COVID-19 이후의 항공 환경 변화에 빠르게 대응할 수 있는 안전관리체계의 필요성을 제기하였으며, 또한, 기존의 하인리히의 법칙을 확장한 Bird의 신도미노 이론을 활용하여 '안전하지 않은 행위'를 세부적으로 분석하고 데이터를 기반으로 이를 탐지하고 관리할 수 있는 방안을 제시한다. 이를 통해 사고나 사건 발생 이전에 이상 경향을 파악하는 중요성을 강조하며, 이를 위해 항공안전데이터를 수집하고 전처리하여 분석의 기반을 마련하고자 한다. 본 논문은 데이터 분석 기술을 활용하여 항공안전을 향상시키는 방법을 탐구하고, 이를 통해 예방적 안전관리의 기반을 제공할 수 있을 것으로 기대하며, 더불어, 데이터 분석 기술의 중요성을 강조하며, 이를 적극적으로 도입하여 안전성을 높이는데 핵심 역할을 할 것을 희망한다.

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A Method of Test-bed Implementation for ASBU-Based Integrated Aeronautical Data Management Network (ASBU기반의 항공데이터 종합관리망 테스트베드 구축방안)

  • Kim, Jin-Wook;Yoon, In-Sup;Kim, Sang-Uk;Chung, Jae-Hak;Choi, Sang-Bang;Park, Hyo-Dal
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.17 no.11
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    • pp.2668-2676
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    • 2013
  • International Civil Aviation Organization adopted the program to improve performance of aviation-related data systems through the ASBU for 20 years from 2013. Research and development for integrated management network of aeronautical telecommunication data through SWIM(System Wide Information Management) technology which is part of program, are being progressed in the United States and European countries. Therefore, in this paper, we suggest a method of testbed implementation based on technology of aeronautical data services architecture applied the concept of SOA(Service Oriented Architecture), development of future data management model for integrated management of aeronautical data, and development of user-centric integrated aeronautical data management network through adapter technology for interoperating legacy aeronautical data system to develop even technology with development trends of advanced countries.

Quantitative Safety Risk Assessment using Aviation Safety Data (항공안전데이터를 사용한 위해요인 위험도 정량적 평가기법)

  • Hyunjin Paek;Jun Hwan Kim;Jae Jin Lim;Sungjin Jeon;Young Jae Choi
    • Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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    • v.30 no.4
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    • pp.145-158
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    • 2022
  • To manage State Safety Program (SSP) in a more integrative and proactive manner, an aviation safety authority of the state shall detect and assess the risk of emerging or hidden safety hazards before they provoke accidents or incidents(ICAO, 2018). In case of South Korea, safety risk assessment is conducted by calculating the likelihood and severity of the hazard following ICAO's safety management manual. It is reasonable to extract the safety risk likelihood by calculating the number of occurrence caused by the hazard. However, it is ambiguous to assess the safety risk severity defined as the extent of harm that might be expected to occur as a consequence of the identified hazard. In this paper, a safety risk assessment method which quantitatively calculates the risk of hazard using aviation safety data(i.e. aviation safety mandatory report, etc.) is proposed. By utilizing the proposed method, the existing process that safety risk is being subjectively assessed by safety inspectors can be supplemented. So that essential aviation safety policy decision making can be accomplished by the accurate result of safety risk assessment.

Aviation Safety Mandatory Report Topic Prediction Model using Latent Dirichlet Allocation (LDA) (잠재 디리클레 할당(LDA)을 이용한 항공안전 의무보고 토픽 예측 모형)

  • Jun Hwan Kim;Hyunjin Paek;Sungjin Jeon;Young Jae Choi
    • Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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    • v.31 no.3
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    • pp.42-49
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    • 2023
  • Not only in aviation industry but also in other industries, safety data plays a key role to improve the level of safety performance. By analyzing safety data such as aviation safety report (text data), hazard can be identified and removed before it leads to a tragic accident. However, pre-processing of raw data (or natural language data) collected from each site should be carried out first to utilize proactive or predictive safety management system. As air traffic volume increases, the amount of data accumulated is also on the rise. Accordingly, there are clear limitation in analyzing data directly by manpower. In this paper, a topic prediction model for aviation safety mandatory report is proposed. In addition, the prediction accuracy of the proposed model was also verified using actual aviation safety mandatory report data. This research model is meaningful in that it not only effectively supports the current aviation safety mandatory report analysis work, but also can be applied to various data produced in the aviation safety field in the future.

A Study on the Analysis of Aviation Safety Data Structure and Standard Classification (항공안전데이터 구조 분석 및 표준 분류체계에 관한 연구)

  • Kim, Jun Hwan;Lim, Jae Jin;Lee, Jang Ryong
    • Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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    • v.28 no.4
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    • pp.89-101
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    • 2020
  • In order to enhance the safety of the international aviation industry, the International Civil Aviation Organization has recommended establishing an operational foundation for systematic and integrated collection, storage, analysis and sharing of aviation safety data. Accordingly, the Korea aviation industry also needs to comprehensively manage the safety data which generated and collected by various stakeholders related to aviation safety, and through this, it is necessary to previously identify and remove hazards that may cause accident. For more effective data management and utilization, a standard structure should be established to enable integrated management and sharing of safety data. Therefore, this study aims to propose the framework about how to manage and integrate the aviation safety data for big data-based aviation safety management and shared platform.

A Study on Auto-Classification of Aviation Safety Data using NLP Algorithm (자연어처리 알고리즘을 이용한 위험기반 항공안전데이터 자동분류 방안 연구)

  • Sung-Hoon Yang;Young Choi;So-young Jung;Joo-hyun Ahn
    • Journal of Advanced Navigation Technology
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    • v.26 no.6
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    • pp.528-535
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    • 2022
  • Although the domestic aviation industry has made rapid progress with the development of aircraft manufacturing and transportation technologies, aviation safety accidents continue to occur. The supervisory agency classifies hazards and risks based on risk-based aviation safety data, identifies safety trends for each air transportation operator, and conducts pre-inspections to prevent event and accidents. However, the human classification of data described in natural language format results in different results depending on knowledge, experience, and propensity, and it takes a considerable amount of time to understand and classify the meaning of the content. Therefore, in this journal, the fine-tuned KoBERT model was machine-learned over 5,000 data to predict the classification value of new data, showing 79.2% accuracy. In addition, some of the same result prediction and failed data for similar events were errors caused by human.

P-TAF: A Big Data-based Platform for Total Air Traffic Forecast (빅데이터 기반 항공 수요예측 통합 플랫폼 설계 및 실증)

  • Jung, Jooik;Son, Seokhyun;Cha, Hee-June
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2021.01a
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    • pp.281-282
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    • 2021
  • 본 논문에서는 항공 수요예측을 위한 빅데이터 기반 플랫폼의 설계 및 실증 결과를 제시한다. 항공 수요예측 통합 플랫폼은 항공산업 관련 데이터를 Open API, RSS Feed, 웹크롤러(Web Crawler) 등을 이용하여 수집 및 분석하여 자체 개발한 항공 수요예측 알고리즘을 기반으로 결과를 시각화하여 보여주도록 구현되어 있다. 또한, 제안하는 플랫폼의 사용자 인터페이스를 통해 변수 설정을 하여 단위별(Global, National 등), 기간별(단기, 중장기 등), 유형별(여객, 화물 등) 예측 통계 자료를 도출할 수 있다. 플랫폼의 성능 검증을 위해 정형화된 데이터를 비롯하여 소셜네트워크서비스(SNS), 검색엔진 등에서 수집한 비정형 데이터까지 활용하여 특정 키워드의 빈도와 특정 노선에 대한 항공 수요간 상관관계를 분석하였다. 개발한 통합 플랫폼의 지능형 항공 수요예측 알고리즘을 통해 전반적인 공항 운영 및 공항 운영 정책 수립에 기여할 것으로 예상한다.

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Development of Automatic Terrain Following Simulator Using Digital Terrain Elevation Data (디지털 지형 고도 데이터를 이용한 자동 지형 추종 시뮬레이터 개발)

  • Jisu Lee;MunGyou Yoo;Hyunju Lee;Ki Hoon Song;Dong-Ik Cheon;Sangchul Lee
    • Journal of Aerospace System Engineering
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    • v.18 no.1
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    • pp.88-98
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    • 2024
  • In this paper, an Automatic Terrain Following (ATF) Simulator using Digital Terrain Elevation Data (DTED) was proposed. This ATF Simulator consists of a Flight Simulator, a Radar Simulator, and a Terrain Following Computer (TFC) Simulator. DTED and radar scan data generated with DTED were used as the terrain information necessary for terrain following. The ATF Simulator provides three modes of operation: a passive mode that uses DTED, an active mode that uses radar scan data, and a hybrid mode that uses both. We developed an ATF Simulator that could reduce the cost and time required to develop a terrain following system using the LabVIEW development environment and the MATLAB App Designer development environment. It was verified by confirming that the ATF Simulator met all functional requirements.