항공기 이착륙 유무의 중요한 지표 중 하나인 활주로 가시거리는 기온, 습도 등과 같은 기상 조건에 영향을 받는다. 비행장의 활주로 이용 시 도착시점에서의 활주로 가시거리를 예측하는 것은 항공기 이용의 효율성에서 중요하다. 본 연구에서는 활주로 가시거리를 예측하기 위해 기존에 제안된 심층 신경망을 활용한 활주로 가시거리 예측 모델의 고도화를 통해 1시간 이후의 국지 비행장의 활주로 가시거리를 예측하였다. 이를 위해 예측 모델의 고도화는 입력 값으로 기상 정보(기온, 습도, 풍속, 활주로 가시거리)에 대한 시간 간격 변화와 예측 값의 선형변환을 통해 진행하였다. 제안된 방법은 과거 기상 관측 값을 바탕으로 예측 모델의 학습을 생성해 1시간 이후의 활주로 가시거리에 대한 예측을 수행하였고, 1시간 이후의 측정된 활주로 가시거리와 비교를 통해 타당성을 확인했다. 제안된 예측 모델은 예보를 제공해주지 않는 지역의 소규모 비행장에서 참고할 수 있는 활주로 가시거리 생성에 활용 할 수 있을 것이다.
보잉 737 맥스 사고사례에서 볼 수 있듯이 항공기 소프트웨어는 비중이 급속도로 증가하고 있으나 안전문제에서 취약한 것이 드러났다. 국내의 경우, 자체중량 150kg 이하 무인동력비행장치를 운용하려면 초경량비행장치 안전성인증이 요구되지만, 소프트웨어 인증 절차는 포함되지 않는다. 다만, 최근 무인동력비행장치의 활용이 증대됨에 따라 소프트웨어 검증이 요구되는 추세이다. 본 논문은 항공 소프트웨어 인증 규격인 DO-178C를 참조하여 무인동력비행장치에 적용할 수 있는 무인동력비행장치 소프트웨어 체크리스트를 제안하였다. 국내외 선진기업 및 기관에서 활용 중인 모델기반개발(Model-based Development) 기반의 헬리콥터 비행 제어 컴퓨터(FCC) 프로젝트에 제안된 체크리스트를 적용하는 사례연구를 수행하였다.
무인항공기용 비행제어 시스템(FCS)의 신뢰성은 소형, 저가, 경량의 설계 제약 조건으로 인해 신뢰성이 과소평가 된다. 그러나 무인항공기에 탑재되는 비행제어 시스템의 고장은 항공기의 손실 및 추락사고로 이어지기 때문에 시스템 설계단계에서부터 정량적인 신뢰성 목표를 두어 설계검증이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 비행제어 시스템의 개발 경험을 바탕으로 기능별 서브시스템에 따른 고장률을 예측하였다. 이를 바탕으로 시스템 신뢰성 목표를 만족시키기 위해 필요한 다중화 형상을 제시하였다. 이 결과들은 비행제어 시스템의 하드웨어 설계에 활용될 수 있다.
본 논문에서는지속 가능한 IoT Platform을 개발 하였다. 개발된 IoT(Internet of Things) Platform은 센서를 제어하는 특정 시스템과의 통신을 통한 제어 및 데이터 전달에 용이하고, 제한된 통신 환경 및 낮은 전력에서도 지속적인 작동이 가능하여 가용성(Availability)과 확장성(Extensibility)이 뛰어나다. 본 논문에서는 지속 가능한 IoT Platform의 테스트를 위해 클라우드 컴퓨팅 플랫폼인 AWS EC2(Amazon Elastic Compute Cloud, EC2)에 구축하였으며, DataBase 서버로는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템인 MariaDB를 선정하였으며, 센서를 제어하는 특정 시스템인 스마트 미러 시스템(Smart Mirror System)과 미세먼지 제어 시스템(Air Quality Control System)에 기존의 Google IoT Platform에서 사용되는 MQTT Protocol(Message Queuing Telemetry Transport Protocol)와 지속 가능한 IoT Platform를 위해 개발된 TCP/IP Protocol를 사용하여 비교했다. 개발된 IoT Platform은 UTM(Unmanned Aircraft System Traffic Management)으로 확장할 계획이다.
본 연구에서 항공기 엔진의 공기흡입구 복합재 적용 구조 설계 및 해석 연구를 수행하였다. 본 연구에서 설계를 위해 대상 구조물의 구조 설계 요구조건 분석을 수행하였다. 구조 설계 하중은 압력 분포 하중과 가속도 조건을 적용하였다. 구조 설게 결과를 검증하기 위한 구조 안전성 평가를 위해 유한 요소 해석이 수행되었다. 구조 안전성 평가를 위해 응력 해석, 변형 해석, 좌굴 해석이 수행되었다. 최종 구조 안전성 검토를 통해 설계된 공기흡입구는 안전성을 확보한 것으로 확인되었다.
무인항공기의 운항에 필수적인 탐지 회피 시스템은 침입기를 감지하여 위험을 벗어나는 데에 필요한 선회 또는 상승/하강 기동의 범위를 제시하여 준다. 본 연구에서는 탐지 회피 알고리즘으로 NASA에서 개발한 DAIDALUS (detect and avoid alerting logic for unmanned systems)를 활용하였다. DAIDALUS는 회피 기동의 범위만을 보여주기 때문에, 실제로 기동의 정도와 방향, 그리고 회피 후 원래 경로나 임무로 복귀하는 시점은 무인항공기 조종사의 결정 사항이다. 이는 실제로 조종사가 개입하는 실시간 HiTL(human-in-the loop) 시뮬레이션에서는 유용하나, 조종사의 개입 없이 시뮬레이션을 진행해야 하는 배속 시뮬레이션에서는 조종사의 의사결정 모델이 필요하다. 본 연구에서는 DAIDALUS 결과를 바탕으로 기동하는 조종사의 의사결정 모델을 제시하고 이를 RTCA (radio technical commission for aeronautics) MOPS (minimum operational performance standards)에서 제시하는 표준 조우 벡터를 이용하여 검증하였다. 조우 형상에 따라 최대 위험도가 달라지지만, loss of well clear 상황은 발생하지 않았다. 이러한 모델은 무인항공기가 포함된 대규모 교통량에 대한 배속 시뮬레이션에서 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
최근 공중 전투체계 기술들이 발전함에 따라 대공방어 시스템의 발전이 요구되고 있다. 대공 방어 시스템의 운용개념에 있어, 표적에 적합한 무장을 선택하는 것은 제한된 대공 전력을 사용하여 위협체에 대해 효율적으로 대응한다는 측면에서 체계에 요구되는 능력 중 하나이다. 비행 위협체의 식별에 있어 많은 부분이 운용자의 육안 식별에 의존하는데 고속으로 기동하고 원거리에 위치한 비행체를 육안으로 판별하는 것은 많은 한계가 있다. 뿐만 아니라, 현대 전장에서 무인화 및 지능화된 무기체계의 수요가 증가함에 따라 운용자의 육안 식별 대신 체계가 자동으로 비행체를 식별하고 분류하는 기술의 개발이 필수적이다. 영상자료를 수집해 딥러닝 기반의 모델을 이용하여 무기체계를 식별한 사례로는 전차와 함정 등이 있지만 비행체의 식별에 대한 연구는 아직 많이 부족한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 합성곱 신경망 모델을 이용하여 전투기, 헬기, 드론을 분류하는 모델을 제시하고 제시하는 모델의 성능을 분석한다. 본 논문에서 제시하는 모델은 시험세트에 대해 95% 이상의 정확도를 보이고, precision 0.9579, recall 0.9558, F1-socre 0.9568의 값을 나타내는 것을 확인할 수 있다.
In order to suggest the optimal manufacturing technology of composite wings of solar-powered unmanned aerial vehicles, this study compared forming technologies to reduce wing weight for long-endurance flight and to improve the manufacturing process for cost-saving and mass production. It compared the manufacturing time and weight of various composite wing molding technologies, including cocuring, secondary bonding, and manufacturing by balsa. As a result, wing weight was reduced through cocuring methods such as band type composite fiber/tape lamination technology, which enabled prolonged flight duration. In addition, the reduced manufacturing time led to a lower cost, which is a good example of weight lightening for not only small solar-powered UAVs, but also composite aircraft.
본 논문에서는 국제민간항공기구와 미연방항공청에서 규정한 "Right of way" 규정과 조종사의 경험을 바탕으로 한 퍼지로직을 이용한 무인항공기의 충돌회피를 다루고 있다. 이 규정을 적용하기 위해 퍼지로직을 이용한 충돌회피 시스템을 설계하였다. 그리고 충돌회피 시스템이 작동할 조건을 위해 결심로직을 설계하였다. 결심로직은 상대방위, CPA까지의 시간, CPA에서의 거리 등 세가자의 중요 요소로 구성되어 있다. 결심로직의 적용은 NMAC를 회피하기위해 설계 되어졌으며 몇 가지 시뮬레이션을 통하여 검증하였다. 결론적으로 본 논문에서는 일반공역에서 유인항공기와 함께 비행할 수 있도록 무인항공기의 "See and Avoid" 능력을 수행할 수 있는 방법을 제안하였다.
UTM is an air traffic management ecosystem under development for autonomously controlled operations of UAS by the FAA, NASA, other federal partner agencies, and industry. They are collaboratively exploring concepts of operation, data exchange requirements, and a supporting framework to enable multiple UAS operations beyond visual line-of-sight at altitudes under AGL 500ft in airspace where air traffic services are not provided. Minimum Safe Altitude is a generic expression, used in various cases to denote an altitude below which it is unsafe to fly owing to presence of terrain or obstacles. The European drone regulation mentions that the UAS is maintained within 120 metres from the closest point of the surface of the earth during flight, except when overflying an obstacle. This study attempted to develop a minimum flight altitude database system. Based on domestic and international rules and regulations on setting the minimum flight altitude it is expected that it can be applied to the operation of aircraft and unmanned aerial system in UTM environments for specific area in Korea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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