FOD(Foreign Object Debris) has the potential threat to damage aircraft during critical phases of take-off and landing roll with some objects including metal on the runway. FOD can be found anywhere on an airport's air operation areas such as runway, taxiway and apron. It can lead to catastrophic loss of life and airframe, and increased maintenance and operating costs. In this paper, we defined FOD and surveyed its riskiness and necessity of automatic FOD detection system. We compared the requirements of the environment in Korea to the FAA advisory circular. Also we analyzed operation methods of FOD detection systems already installed at some airports. Based on the surveys mentioned above, we propose hybrid type of FOD detection system considering the environment in Korea which uses millimeter wave radar, optical camera and thermal imaging camera to detect FOD efficiently. In management approach, fixed type of the system should be installed for real-time monitoring, and mobile type of the system can be used additionally.
FOD (foreign object debris)는 각종 금속 및 비금속 이물질 및 항공기 운항에 잠재적 위험요소를 가진 물질을 총칭한다. 항공기 이동지역에서 사람이 직접 FOD 탐지 및 수거를 하던 방식은 효율성 및 경제성 또한 매우 낮기 때문에 국내환경에 적합한 FOD 자동 탐지 시스템 개발이 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 한서대학교 태안비행장에서 EO/IR카메라 및 레이더를 이용한 고정형 이물질 자동 탐지 시스템과 이동형 이물질 자동 탐지 시스템을 이용하여 100 m이상 최적탐지시간과 90% 탐지 정확도의 복합운영을 위한 두 시스템의 성능비교 실험 결과이다. 지속적인 연구개발을 통하여 FOD를 무인력으로 수행 할 수 있을것으로 기대된다.
This paper deals with the development of a deep-learning-based runway cleaning robot using an optical camera. A suitable model to realize real-time object detection was investigated, and the differences between the selected YOLOv3 and other deep learning models were analyzed. In order to check whether the proposed system is applicable to the actual runway, an experiment was conducted by making a prototype of the robot and a runway model. As a result, it was confirmed that the robot was well developed because the detection rate of FOD (Foreign Object Debris) and cracks was high, and the collection of foreign substances was carried out smoothly.
FOD (foreign object debris)는 활주로 내의 항공기 운항과정에서 이에 위협을 가할 수 있는 모든 물질들을 총칭하는 단어이다. 과거 활주로 내에서 인적자원을 이용한 FOD 탐지 및 수거 방식은 효율성 및 경제성 면에서 매우 비효율적이기 때문에 국내에서 사용하기에 적합한 무인 FOD 탐지 시스템 개발이 필수적으로 요구되는 실정이다. 본 논문에서는 한서대학교 태안비행장에서 EO카메라 및 레이더를 이용한 고정형 FOD 자동 탐지 시스템과 이동형 FOD 자동 탐지 시스템을 연구 및 개발하고 고정형과 이동형 방식을 운용하여 조도 및 기상환경에 상관없이 비행장의 활주로 내 자동 FOD 탐지가 가능함을 확인하였다.
항공업계의 외부 이물질(FOD)은 다양한 종류가 있으며 작업자가 분실한 공구는 항공기 제작, 운용, 정비 분야 전반에 걸쳐 위험 요소로 작용하고 있다. 작업자의 부주의에 의해 분실된 공구로 인한 사고는 항공산업 전반에 걸쳐 지속적으로 발생하고 있으며, FAA, EASA 등 항공 관련 기관에서는 FOD 발생 예방을 위해 공구 관리 규정을 제정하고 시스템을 구축하고 있다. 하지만, 국내의 경우 관련 규정 및 절차가 미흡한 수준이며, 항공기의 안정적인 제작 및 인증, 운용 및 정비를 위해서는 체계적이고 효과적인 공구 관리 시스템의 도입이 반드시 필요하다. 본 논문에서는 국내외 감항당국 및 항공산업 관련 단체의 공구 관리 규정 및 절차를 분석하고, 미국 국립 표준 협회를 통해 인증된 NAS 412의 Tool Control 규정을 바탕으로 국내 항공산업계 도입이 필요한 무선통신 기술 기반의 공구 관리 시스템을 제안하였다.
This paper proposes a low complexity super resolution algorithm for frequency modulated continuous wave (FMCW) radar systems for foreign object debris (FOD) detection. FOD radar has a requirement to detect foreign object in small units in a large area. However, The fast Fourier transform (FFT) method, which is most widely used in FMCW radar, has a disadvantage in that it can not distinguish between adjacent targets. Super resolution algorithms have a significantly higher resolution compared with the detection algorithm based on FFT. However, in the case of the large number of samples, the computational complexity of the super resolution algorithms is drastically high and thus super resolution algorithms are difficult to apply to real time systems. In order to overcome this disadvantage of super resolution algorithm, first, the proposed algorithm coarsely obtains the frequency of the beat signal by employing FFT. Instead of using all the samples of the beat signal, the number of samples is adjusted according to the frequency of the beat signal. By doing so, the proposed algorithm significantly reduces the computational complexity of multiple signal classifier (MUSIC) algorithm. Simulation results show that the proposed method achieves accurate location even though it has considerably lower complexity than the conventional super resolution algorithms.
본 논문에서는 FOD (foreign object debris) FMCW (frequency modulated continuous waveform) 레이다에 대한 지상 클러터 모델링 및 검출 성능에 미치는 영향을 분석한다. 레이다 수신신호에는 FOD에 의해 반사된 신호 뿐 만 아니라 활주로 표면 및 잔디영역에 의해 반사된 신호까지 포함된다. FOD의 RCS (radar cross section)가 잔디영역의 RCS와 거의 같기 때문에 클러터 제거 알고리즘을 적용하지 않으면 FOD의 검출이 어렵다. 또한, FOD와 클러터 모두가 움직이지 않기 때문에, 대표적 클러터 제거 알고리즘인 MTI (moving target indicator) 기법의 적용이 어렵다. 따라서 클러터 맵을 이용한 클러터 제거 기법이 필요하고, 이를 위해서는 활주로 표면을 고려한 클러터 맵을 정확하게 생성하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 신뢰도 높은 클러터 맵을 생성하기 위해 FOD가 없는 표면의 경우에만 모든 범위의 레인지 빈에 대해 각각의 비트신호를 생성하고, 생성된 비트 신호를 100번 누적하였으며 RCS 값에 웨이블 분포를 적용하였다. 시뮬레이션 결과는 생성된 클러터 맵을 FOD FMCW 레이다에 적용함으로써 FOD가 제대로 검출됨을 보인다.
FOD는 항공기에 치명적인 위험을 줄 수 있는 잠재적인 위협요인을 가진 물질을 총칭하는 것이다. 이에, FOD는 공항 전 지역에서 주의해야하며 특히 활주로 및 항공기 이동지역에서는 FOD 탐지 및 수거를 하던 방식은 공항운영의 효율성 및 경제성이 매우 낮기 때문에 국내환경에 적합한 FOD 자동탐지시스템 개발이 필수적으로 요구된다. 이에 항공안전기술개발 사업의 일환으로 공항 내부의 항공기 이동지역 이물질 자동탐지 시스템 개발이 진행 중에 있다. 본 논문에서는 한서대학교 태안비행장에서 EO/IR카메라를 이용한 이물질 탐지실험을 진행하여 주간에는 EO카메라를 이용하고 야간에는 IR카메라를 이용하여 모두 정상적으로 탐지됨을 확인하였다.
본 연구 대상 터보 프롭 항공기는 주어진 항공기 임무 수행을 위해 결빙 조건하에서도 운용이 가능하여야 한다. 동 연구에 적용된 터보 항공기의 공기 흡입구 계통은 정상 비행조건하에서 엔진 입구에 최대 전압력을 공급할 수 있도록 설계 및 검증이 되어야 할 뿐만 아니라 결빙조건하에서 생길 수 있는 얼음과 같은 입자가 엔진 흡입구 망으로 들어가서 엔진 화염꺼짐이나 엔진에 심각한 손상을 주지 않도록 하기 위한 관성분리기를 포함하도록 개발이 되어야 한다. 따라서 결빙 조건하에서 형상이 변하는 가변형상의 공기흡입구 조립체를 설계하고 설계 결과 확인을 위해 조립체에 대한 전산 유동 및 구조해석을 수행하였다. 이후 35% 축소형 모델을 제작하여 풍동시험을 수행하였다. 동 논문에서는 흡입구 조립체 개발과정에서 요구되는 공기역학적 설계, 잔산 유동/구조 해석 및 풍동 시험평가 결과를 기술하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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