• 제목/요약/키워드: 모의비행훈련장치

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조종사 경력별 공간정위상실(SD) 회복 차이 분석을 통한효율적인 훈련방안에 대한 연구 (A Study on Efficient Training Methods by Analyzing Differences inSpatial Disorientation Recovery according to Pilot Experience)

  • 김세준;조영진
    • 한국항공운항학회지
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    • 제31권2호
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    • pp.18-24
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    • 2023
  • According to the results of a survey by Boeing, LOC-I (Loss of Control in Flight) was the highest in the number of deaths by fatality accident category in the past 10 years from 2012 to 2021, and the number of deaths worldwide due to LOC-I accidents was 757. It turned out to be the biggest cause of aircraft fatalities, with a figure close to twice the sum of UNK (Unknown or Undetermined), which is the 2nd place, and CFIT (Controlled Flight Into or Toward Terrain), which is the 3rd place. This study set six scenarios related to spatial disorientation that may occur during sensory-dependent flight targeting student pilots and instructor pilots at domestic designated specialized educational institutions using flight simulation training equipment, and in each scenario, the pilot's. The need for SDRT (Spatial Disorientation Recovery Training) is verified by analyzing the flight experience and recovery ability by qualification, and SDRT is repeatedly performed to verify and present the training cycle and time.

고장 대응 훈련을 위한 시뮬레이터 고장 발생 메커니즘 소개

  • 이훈희;구철회;주광혁
    • 천문학회보
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    • 제37권2호
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    • pp.194.1-194.1
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    • 2012
  • 우주비행체의 내부 장치 고장 혹은 외부 환경에 의한 고장이 발생할 경우를 대비하여 가상 모의 시뮬레이터를 이용한 고장 대응 훈련이 요구된다. 시뮬레이터 개발 초기에 이러한 고장 발생 메커니즘을 설계에 반영하지 않는 경우 교관이 작성한 고장 시나리오에 의한 유기적 고장 발생 및 고장 전파 기능을 납품 후 추가 요구하기는 용이하지 않다. 본 논문에서는 사용자가 시뮬레이터를 이용하여 의도하는 고장을 의미있는 시각(Epoch)에 주입하기 위한 고장 발생 메커니즘 구조를 설명한다. 또한 천리안위성 시뮬레이터 소프트웨어의 고장 발생 예제를 통해 고장 감지, 고장 복구, 관제원의 대응 방법 등을 설명한다.

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An Analysis of Future Student Pilots' Competency of Situation Awareness and Evaluation of Workload

  • Moonjin Kwon;Hanjoon Kwon;Jang Ryong Lee
    • 한국항공운항학회지
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    • 제30권4호
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    • pp.215-221
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    • 2022
  • 본 연구는 민간항공 조종사 훈련 및 평가에 중요하게 고려되고 있는 8가지 핵심 역량 향상을 위한 기초자료 마련을 위해 수행되었으며, 그 중 가장 중요하다고 판단되는 상황인식(situation awareness) 및 작업부하 관리에 대해 분석하였다. 예비 조종사를 대상으로 항공기 접근 및 착륙 단계를 진행하는 동안 PM(pilot monitoring) 역할을 수행하며 인식하는 항공기 상황과 작업부하량에 대해 평가하였다. 평가 시나리오는 기본비행훈련장치(basic aviation training device)를 사용하여 지형적 상황인식, 공간/시간적 상황인식, 시스템 상황인식, 환경적 상황인식을 평가할 수 있는 요소로 구성하였으며, 모니터링 도중 의도적인 주의분산 상황을 추가하였다. 연구 결과, 전체 비행 단계에 대한 상황인식은 32.3%이고, 지형적 상황인식(60.3%)이 가장 높고, 시스템 상황인식(18%)이 가장 낮은 것으로 나타났다. NASA-TLX 평가방법으로 측정한 작업부하량은 10.8점(20점 만점)으로 나타났다. 또한, 기초공중항법학을 수강한 예비 조종사들이 대체로 높은 상황인식을 하였고, 작업부하 결과는 지형적 상황인식과 밀접한 상관관계를 가지고 있었다.

효율적인 증거기반훈련(EBT) 적용방안에 관한 연구 (조종사 전문교육기관을 중심으로) (A Study on Efficient Evidence-Based Training(EBT) Application Method (Focusing on Approved Training Organization for Pilot))

  • 김학근;김규왕
    • 한국항행학회논문지
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    • 제27권1호
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    • pp.23-35
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    • 2023
  • 증거기반훈련(EBT)은 고속화되고 대형화되는 항공운송시장의 안전 운항을 위해, 실제 항공기 사고, 준사고, 운항, 훈련 데이터(Evidence)를 기반으로 조종사의 역량(Competency) 및 자신감(Confidence)을 향상하고 문제해결을 위한 회복력(Resilience)을 강화하는 훈련·평가 프로그램이다. 이러한 증거기반훈련(EBT)을 전문교육기관의 교육 체계에 적용하고 문제점을 개선하기 위해, 현재의 평가 기준에서 EBT의 핵심역량을 적용한 평가 기준으로의 개선과 실기시험관 및 교관 표준화를 위한 제도 개선, 모의비행훈련장치의 활용이라는 3가지 개선방안을 제시하였다.

그래픽이론적 알고리즘들을 이용한 2차원 지형도로 부터 DEM 의 자동생성방법 (Automatic Generation of Digital Elevation Model from 2D Terrain Map Using Graph-theoretic Algorithms)

  • 구자영
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제9권2호
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    • pp.21-34
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    • 1993
  • 디지탈화된 지형 정보는 조망분석, 토목계획이나 설계, 또는 지리정보시스템등 여러 분야 에 필요한 요소가 된다. 또한 컴퓨터에 적절한 형식으로 입력된 지형정보는 모의 비행훈련이나 무인비행장치에서도 사용될 수 있다. 지형정보는 지도위에 등고선을 비롯한 여러가지 기호들로 표시되어 있어서 훈련된 요원에 의해 분석된다. 자동분석을 위해서는 컴퓨터에 입력되어야 하는 데 디지타이징 타블렛과 같은 장비를 사용하여 수동으로 입력하는 것은 많은 시간과 인력을 필요 로 한다. 본 논문에서는 이차원 지형도로부터 삼차원 지형정보를 자동적으로 추출하는 방법을 다 루고 있다. 등고선 조각연결 알고리즘을 포함하는 몇 가지 알고리즘들이 제안되었고 실제 지형도 를 사용하여 실험되었다.

VR HMD 시뮬레이터를 활용한 조종사 시선 추적 및 착륙 절차 결과 분석 (Pilot Gaze Tracking and ILS Landing Result Analysis using VR HMD based Flight Simulators)

  • 정구문;이영재;곽태호;이재우
    • 한국항공운항학회지
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    • 제30권1호
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    • pp.44-49
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    • 2022
  • This study performed precision instrument landing procedures for pilots with a commercial pilot license using VR HMD flight simulators, and assuming that the center of the pilot's gaze is in the front, 3-D.O.F. head tracking data and 2-D eye tracking of VR HMD worn by pilots gaze tracking was performed through. After that, AOI (Area of Interesting) was set for the instrument panel and external field of view of the cockpit to analyze how the pilot's gaze was distributed before and after the decision altitude. At the same time, the landing results were analyzed using the Localizer and G/S data as the pilot's precision instrument landing flight data. As a result, the pilot was quantitatively evaluated by reflecting the gaze tracking and the resulting landing result using a VR HMD simulator.