세계 전체인구의 절반이 도시에 거주하고 있고, 지속적인 도시화가 진행되고 있으며 2050년 경에는 도시인구가 전체 인구의 2/3를 초과할 것으로 예상하고 있다. 이러한 현상을 해소하기 위해 우리나라 정부에서는 새로운 도심 항공 모빌리티(UAM; urban air mobility) 산업 생태계 구축에 심혈을 기울이고 있다. 항공사 또한 UAM 산업 생태계에 속해 있으며 안전운항, 승객의 안전, 기재 운영 효율성, 정시성 등의 효율성 제고에 대한 준비를 하고 있다. 본 연구는 2019년부터 2023년까지 대한항공의 김포발 제주행 노선의 일일 승객 수에 대한 시계열 데이터를 활용하여 수요 예측을 수행한다. 이를 위해 SARIMA, Prophet, CatBoost, Random Forest와 같은 통계적 및 기계 학습 모델을 적용한다. 다양한 모델을 통해 승객 수요 패턴을 효과적으로 포착할 수 있는 방법을 평가하였고, 머신러닝 기반의 Random Forest 모델이 가장 뛰어난 예측 결과를 나타냈다. 연구 결과는 항공 산업에서 정확한 수요 예측을 위한 최적의 모델을 제시하여 운영 계획 및 자원 할당에 필요한 기초정보를 제공할 것이다.
본 논문은 도심 항공 모빌리티 환경에서 응급상황 발생 시 비상 대응이 가능한 시스템을 제안한다. 탑승자의 심박수를 실시간으로 모니터링하고 이상 감지 시, 모스 부호화된 진동과 음성으로 경고하는 생체신호 감응형 스마트 워치를 개발하였으며. 관제시스템을 가정한 ROS 환경과 통신하여 도심 항공 모빌리티 운용 중 인근 버티포트 비상착륙을 위한 최단 경로 생성 시스템을 구현하였다. 실제 지역을 기반으로 한 고 충실도 시뮬레이션 환경 구축과 테스트로 안정성을 확인하였으며, 결과적으로 도심 항공 모빌리티의 안정과 편의를 향상시킬 수 있는 기술을 개발하였다.
According to the Korea Urban Air Mobility (K-UAM) Concept of Operation (ConOps), the Global Navigation Satellite System (GNSS) is recommended as the primary navigation system and the performance specification will be implemented considering the standard of Performance Based Navigation (PBN). However, by taking into account the characteristics of an urban environment and the concurrent operations of multiple UAM aircraft, the current PBN standards for civil aviation seem difficult to be directly applied to an UAM aircraft. Therefore, by referring to technical documents published in the literature, this paper examines the feasibility of applying the proposed performance requirements to K-UAM, which follows the recommendation of navigation performance requirements for K-UAM. In accordance with the UAM ConOps, the UAM aircraft is anticipated to maintain low altitude during approach and landing phases. Subsequently, the navigation performance degradation could occur in the urban environment, and the primary degradation factor is identified as multipath error. For this reason, to ensure the safety and reliability of the K-UAM aircraft, it is necessary to analyze the degree of performance degradation related to the urban environment and then propose an alternative aid to enhance the navigation performance. To this end, the aim of this paper is to model the multipath effects of the GNSS in an urban environment and to carry out the simulation studies using the real GNSS datasets. Finally, the initial navigation performance requirement is proposed based on the results of the numerical simulation for the K-UAM.
This paper presents concepts, policies, industry trends, and related issues in urban air mobility (UAM). UAM will contribute to transportation by mitigating traffic congestion and environmental problems in the future. Accordingly, governments of major countries are promoting UAM policies and demonstration projects as well as preparing laws and certification standards. In UAM, overseas startups lead airframe developments, and major companies from the aircraft, automotive, and information technology industries are also participating. In addition, startups and major companies are building the corresponding infrastructure. For the development of UAM, issues related to technology, regulation systems, and infrastructure still need to be resolved.
As Advanced Air Mobility (AAM) technologies evolve, ensuring accurate navigation and localization in complex urban airspaces has become crucial. Because the Global Navigation Satellite System (GNSS) is prone to vulnerabilities in urban flight environment, an alternative localization technique is required. This paper examines vision-based localization technologies to enhance GNSS-free navigation. In addition, we explore various geo-referencing studies that utilize pre-existing spatial databases to improve the accuracy of vision-based localization under GNSS-denied conditions. This paper discusses the various types of onboard vision camera sensors, vision-based localization, spatial information databases, feature extraction methods, and matching techniques that contribute to the development of a vision-based localization and geo-referencing system for AAM, ensuring safety and reliability in urban operations.
최근 UAM(Urban Air Mobility)에 대한 관심이 도시의 교통 혼잡과 대기오염 문제 해결 방안으로 급증하고 있다. 하지만 UAM의 효율적인 운영을 위해서는 3D Point Cloud 데이터의 정확한 처리가 필요하며, 특히 지면과 객체를 분리하는 문제가 중요하다. 본 논문은 UAM 환경의 동적이고 복잡한 특성을 고려하여 지면과 객체를 효과적으로 분리하는 방법을 제안하고 검증한다. 우리의 접근 방식은 MEMS 센서로부터 얻은 자세 정보와 RANSAC을 이용한 지면 평면 추정을 결합하여, GPS 오차에 크게 영향 받지 않는 지면/객체 분리를 가능하게 한다. 시뮬레이션 결과는 이 방법이 UAM 환경에서 효과적으로 작동함을 보여주며, 도심 항공 모빌리티의 안전성과 효율성을 향상시키는 중요한 단계를 제시한다. 향후 연구는 이 알고리즘의 정확성을 높이고 다양한 UAM 환경에서 성능을 평가하며, 실제 드론 테스트를 진행할 예정이다.
Urban Air Mobility is expected to resolve some problems in urban transportation such as traffic congestion and air pollution. Various studies for a large-scale commercialization of UAM are being actively conducted. To that end, the UAM Traffic Management system aims at securing a safety and an efficiency of UAM operations. In this study, a risk assessment model is proposed to evaluate the risk of collision between a vehicle and surrounding obstacles. The proposed model is conceived from the past studies for determining a proper separation distance between parallel runways for their independent operations. The model calculates the risk that the surveillance system fails to meet a target level of safety for a given buffer zone size between a designed route and surrounding obstacles. The model is applied to one of the routes proposed in K-UAM roadmap to evaluate its performances.
도시화가 가속화되면서 교통 혼잡, 주거 및 환경 문제 등의 사회적 이슈가 도출되고 있다. 이를 해결하기 위해 도심항공교통 (UAM; urban air mobility)과 같은 혁신적인 교통시스템 개발에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 초기 저밀도 운항 환경에서 기존의 항공교통시스템에 부담을 주지 않으면서도 안전하게 비행이 이루어져야 하고, 공역을 효율적으로 관리하고 운영하는 능력이 요구된다. 따라서 UAM은 회랑을 통한 경로의 운영으로 예측 가능성을 높여 초기 운영단계에서는 저밀도 상황에서의 운항에 대한 데이터를 축적해 나가는 것이 중요하다. 이를 위해서는 운영하기 전 각종 시뮬레이션을 활용한 시나리오를 생성하여 UAM 기체 간의 잠재적인 충돌 가능성을 예측하고 항공기 간격 즉 분리에 대한 손실 (LoS; loss of separation), 그리고 근접 공중충돌 (NMAC; near mid air collision) 위험에 대한 검토가 필요하다. 항적 난기류는 항공기 간의 안전한 분리를 보장하는 중요한 요소로, 기존 항공교통에서는 활주로와 항로의 분리에 필수적으로 사용되었다. UAM 비행체는 저고도에서 밀집된 공간에서 운영되기 때문에, 항적 난기류에 관한 추가적인 연구가 필요하며, 이를 위해 다양한 데이터를 활용하여 기체의 성능을 정밀하게 분석하고 있다. 본 논문에서는 국내외 연구 결과를 바탕으로 UAM의 분리 기준 설정에 필요한 요구사항과 고려해야 할 사항들을 확인하는 데 초점을 맞추고자 한다.
본 연구는 도심항공모빌리티(UAM; urban air mobility)의 안전하고 효율적인 운항을 위해 SWIM (system wide information management) 기술 기반의 전략적 비행계획 관리를 위한 FF-ICE (flight and flow - information for a collaborative environment)의 활용 및 구현 방안을 제안한다. SWIM은 항공 교통 데이터의 표준화된 인프라로, 다양한 이해관계자 간의 원활한 정보 교환을 가능하게 한다. FF-ICE는 SWIM 내에서의 비행 계획 관련 정보를 공유하기 위해 ICAO (International Civil Aviation Organization)에서 제시한 개념으로, 본 논문에서는 이를 활용한 UAM의 비행계획 관리방안, 비행계획서의 제출 절차, 유효성 검증, 운용성 검증, 상태정보 관리 방법 등을 제시하고 구현하였으며, SWIM 인프라를 통해 기능을 확인하였다. FF-ICE를 이용한 UAM의 비행계획 관리는 전략적인 단계에서의 비행계획 검증을 통한 UAM 운항의 안전성과 효율성을 향상할 수 있을 것으로 기대된다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제10권4호
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pp.487-498
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2022
This study aims to determine the importance of each factor considered when operating a rotorcraft in a city. After identifying factors that could affect urban air mobility, we reviewed the influencing factors by applying an analytic hierarchy process (AHP). Level 1 classifies the essential factors of the urban operation of rotorcraft in nominal and off-nominal situations. The factors corresponding to the characteristics of each were composed of lower levels, such as Levels 2 and 3. Using this, the importance of influencing factors was analyzed and the most important factors were determined. The most influential factors of the urban operation of rotorcraft included engine failure, fire situations, and vehicle safety. Accordingly, an environment that can guarantee safe operation by considering the most influential factors in advance in an actual operation stage must be constructed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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