• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2023년 정기학술대회 논문집
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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.

• 한국항공운항학회지
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• 제30권4호
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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.

• 한국항행학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.528-535
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• 2022

항공기 제작 및 운송 기술 발달로 국내 항공산업은 비약적인 발전을 이루었으나, 항공안전 사고는 지속해서 발생하고 있다. 관리 감독기관에서는 위험기반 항공안전데이터를 기반으로 위해 요인과 위험도를 분류하고, 운송사업자별 안전 경향성 파악과 취약분야를 도출하여 사전점검을 수행함으로써 사건·사고를 사전 예방중에 있다. 그러나 자연어 형식으로 기술된 항공안전데이터의 휴먼 분류는 지식과 경험, 성향에 따라 서로 다른 분류 결과를 초래하고, 이벤트 내용의 의미 파악 및 분류를 위한 작업에 상당한 시간을 소요케 한다. 이에, 본 논문에서는 KoBERT 모델을 fine-tunning하고 5천 건 이상의 항공안전데이터를 기계학습 시켜 신규 데이터의 분류 값을 예측한 결과 79.2%의 정확성을 보였다. 그리고 유사 이벤트에 대해 동일한 결과 예측과 fail 된 데이터 중 일부는 휴먼 에러에 의한 오류임을 확인할 수 있었다.

• 한국항공운항학회지
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• 제31권3호
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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.

• 한국항공운항학회지
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• 제28권4호
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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.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제19권1호
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• pp.105-116
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• 2023

연구목적: 본 연구에서는 최근 항공산업현황과 항공안전관리시스템 운영체계 현황을 살펴보고 현재 운영중인 항공안전관리시스템의 미비점을 파악하여 항공안전관리의 선제적 예방 및 개선방안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 연구방법: 최근 발생한 사건사고조사와 국내법 현황, 해외 운영기관 및 안전관리 체계 분석을 통해 항공안전관리의 개선방안을 제시하였다. 연구결과: 최근 발생한 항공기안전 관련 사건과 현재 운영하고 있는 항공안전관리점의 미비점과 국외 항공선진국의 대응 사례를 통하여 관리체계와 법제도 측면의 개선점 및 예방적 항공안전을 위한 관리방안을 도출하였다. 결론: 항공안전관리 개선방안을 데이터를 활용한 기법을 기반으로 제시하였으며, 추가 관련 연구를 통해 구체화해 나가야 할 것이다.

• 항공우주정책ㆍ법학회지
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• 제33권1호
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• pp.81-120
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• 2018

항공안전 증진을 위하여 운영되고 있는 항공안전 보고제도의 경우에는 그 활성화와 관련 정보의 활용을 위해서는 비처벌 및 데이터 보호의 기준이 먼저 선행되어야 한다. 항공안전 보고제도를 통한 항공안전 데이터의 수집 및 분석의 목적은 이러한 항공안전에 관한 다양한 정보의 수집 및 분석을 통하여 사고의 원인 파악과 이를 바탕으로 한 사고 재발 방지에 있기 때문이다. 현행 "항공안전법" 하에서도 항공안전을 위한 의무보고제도와 자율보고제도가 운영되고 있으며, 그 제도의 수립 취지가 사고 원인 파악 및 재발방지에 있다고 한다. 하지만, 그 보고자에 대한 비처벌이 전제되지 않는 한 현실적으로 항공안전에 관하여 보고제도의 활성화를 기대하는 것은 어려운 것이 사실이다. 이에 항공안전에 관한 정보 수집의 목적과 보고제도의 취지를 검토하여 그에 부합될 수 있도록 제도가 개선되어야 할 것이다. 이러한 보고제도의 활성화를 위해 고려되어야 할 사항 중 하나가 현행 제도상 정하고 있는 항공안전장애의 범위라 할 수 있다. 항공안전 자율보고 제도의 경우 그 보고 대상을 항공안전장애 이외의 경미한 항공안전장애로 한정하고 있다는 점에서 이는 ICAO나 미국 및 영국 등 주요 선진 국가의 제도와 차이를 나타내고 있다. 이에 항공안전장애의 범위를 국제기준과 같이 보다 넓게 인정하되, 항공안전장애의 경우 그 심각성으로 반드시 의무보고를 해야 하는 경우를 정하여 보고제도의 실효성을 담보할 수 있는 개선이 마련되어야 할 것이다. 보고제도의 목적이 사고의 원인 파악 및 재발방지에 있기 때문에 다양한 항공 안전에 관한 데이터 수집 및 분석을 바탕으로 한 안전 조치 및 정보의 공유는 항공안전 증진에 크게 기여하게 될 것이라고 본다. 이 때 가장 중요한 것은 엄격한 데이터 보호와 비처벌 원칙이며, 이에 대한 준수가 확보되어야 한다. 자율보고의 활성화는 안전문화 증진에 기본적인 요소 중 하나로 보고자에 대한 면책과 관련 정보의 보호가 담보되지 않는다면 동 제도의 성공적인 운영은 기대하기 어려우며, 오히려 관련 사실이나 데이터를 은폐하여 처벌을 회피하게 하는 기준으로 작용할 수 있기 때문이다. 안전 증진을 위한 규제는 그 엄격성과 완벽성에도 불구하고, 한계나 사각지대가 발생할 수밖에 없는 것이 현실이다. 기술의 진보와 담당자의 실수 등은 사안마다 다른 형태로 나타나게 되며, 그 결과의 피해나 손해는 실로 심각한 지경에 이를 수 있다. 따라서 본 고에서는 항공안전관리 시스템 중 사전적 예방 수단으로 논의되고 있는 의무보고제도 및 자율보고제도의 활성화 방안과 안전 데이터의 체계적 관리를 위한 개선안에 관하여 다루기로 한다. 사전적 예방제도 구축을 위한 보고제도 개선과 항공안전 데이터 수집을 위한 비처벌에 관한 제도 등의 도입은 우리 항공산업의 안전 증진을 위한 근간으로 작용할 수 있으리라고 본다.

• 항공우주산업기술동향
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• 제4권2호
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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.

• 한국항행학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.54-62
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• 2022

ICAO는 Annex 19(Safety Management)와 Doc 9859(Safety Management Manual)를 통해 데이터 기반 항공안전관리 및 의사결정 체계 구축을 권고하고 있으며, 이를 통해 생산된 항공안전정보를 산업 전반에 공유함으로써 안전성을 크게 향상할 수 있음을 강조하고 있다. 이에 따라 항공 선진국의 경우 다양한 항공안전데이터를 통합적으로 수집하고 분석하기 위한 인프라를 구축하고 있으며 식별된 주요 안전 이슈를 산업 전반에 전파하기 위해 노력하고 있다. 반면 우리나라의 경우 각 이해관계자가 업무 수행과정에서 수집할 수 있는 안전데이터를 개별적으로 관리·분석하여 활용하고 있어, 이를 통합적으로 활용하기에 제한이 있다. 또한, 현재 수행되고 있는 안전데이터 분석 결과 등 안전정보의 공유·활용 범위 또한 정부 차원의 안전관리에 치중되어 있어 산업 전반에 공유가 이루어지기에 부족함이 있다. 이에 따라 본 연구는 국내 항공안전정보의 공유·활용 방안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 미국 FAA의 사례에 기반하여 국내·외 현황을 비교하고, 이를 통해 주요 개선방안을 제시하고자 한다.

• 한국항공운항학회지
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• 제29권4호
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• pp.37-44
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• 2021

In case of South Korea, the airspace which airlines can operate is extremely limited due to the military operational area located within the Incheon flight information region. As a result, safety problems such as mid-air collision between aircraft or Traffic alert and Collision Avoidance System Resolution Advisory (TCAS RA) may occur with higher probability than in wider airspace. In order to prevent such safety problems, an mid-air collision risk detection model based on Detect-And-Avoid (DAA) well clear metrics is investigated. The model calculates the risk of mid-air collision between aircraft using aircraft trajectory data. In this paper, the practical use of DAA well clear metrics based model has been validated. Aviation safety data such as aviation safety mandatory report and Automatic Dependent Surveillance Broadcast is used to measure the performance of the model. The attributes of individual aircraft track data is analyzed to correct the threshold of each parameter of the model.