Flight simulators are crucial devices for aircraft piloting training and simulation, requiring regular inspections to maintain performance and operational quality. This study explores the development of an automated inspection system for flight simulators to automate quality inspections of control loading systems (CLS). While quality inspection of the control loading system (CLS) is essential for flight simulators, manual inspections are common practice. To address this, we developed an Auto Qualification Test Guide (Auto QTG) using artificial control logic and sensor data and applied it to the militarily simulator. Experimental results demonstrate that Auto QTG successfully automates quality inspections of CLS, enhancing accuracy and efficiency. This automated inspection system is expected to contribute to improving the operation and maintenance of flight simulators.
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.
상용 비행시뮬레이션 게임 엔진 X-Plane을 이용하여 구성한 비행시뮬레이터에 대해 FTD level 5를 만족시킬 수 있는 QTG작성에 대해 연구하였다. 모델은 Cirrus사(社)의 SR-20을 대상으로 하였다. QTG의 테스트항목 중에는 조종반력을 측정하는 항목도 있다. 따라서 Brunner사(社)의 CLS(Control Loading System)을 조종 장치에 설치하여 조종반력을 측정할 수 있도록 구성하였다. X-Plane은 자체적으로 트림루틴을 제공하지 않으므로 외부에서 Autopilot을 구성하여 항공기가 트림상태에 도달할 수 있도록 하였다. 또한 테스트를 자동으로 수행할 수 있는 알고리듬을 개발하여 수동으로 조종하여 테스트하는 번거로움을 피하고 같은 테스트를 같은 조건으로 진행할 수 있도록 하였다. FTD Level 5의 경우 실제 비행데이터가 아닌 alternative data source를 적용할 수 있으며 이를 활용하여 모든 테스트 결과가 주어진 범위를 만족하였다.
국내 개발에 성공한 기본훈련기(KTX-1) 시제기 및 외부연료탱크를 활용하여 유도무기에 적용되는 핵심 부품의 비행환경 성능을 검증할 수 있는 탑재비행시험(Captive Flight Test) 절차 및 결과를 소개한다. 2001년부터 2006년까지 총 150 쏘티 이상의 탑재비행시험을 통하여 국내 개발된 탐색기, 항법장치/기법, 관성센서, 전파고도계 등을 비행환경에서 시험평가하여 유도무기체계 연구개발 단계에서 일정단축 및 비용절감에 기여하였다.
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.
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.
전기체 정적시험 시험을 수행하기 위해 개발된 기술과 시험치구 설계에 대하여 설명하였다. 개발된 기술은 치구설계에 설계기준으로 사용하는 설계기준하중 산출기술, 하중부가 장치 설계기술, 중량보상장치 설계기술, 시험체 자세제어장치 설계기술, 시험장비 구성설계 및 과하중방지 기술이다. 이와 같이 개발된 시험기술을 적용하여 설계된 시험치구를 이용하여 고등훈련기 전기체 정적 시험인 설계제한하중 시험이 성공적으로 수행되었다.
현대의 고성능 전투기는 공력성능 및 조종성능의 향상을 위하여 대부분 세로축 방향으로 항공기를 불안정하게 설계하는 정안정성 완화 개념을 채택하고 있다. 비행제어법칙의 설계 작업은 불안정하게 설계된 항공기에 안정성을 부여하고, 주어진 비행임무에 대하여 만족스런 조종성능을 발휘할 수 있도록 비행성능을 조작하는 일련의 과정이다. 세로축 무게중심은 무장형상, 연료상태 및 착륙장치의 위치에 영향을 받으며 항공기 안정성에 많은 영향을 미친다. 따라서 무게중심의 이동은 세로축 안정도 여유에 영향을 미친다. 본 논문에서는 운용 시에 발생 가능한 최대 후방 무게중심에 대해 항공기 안정성을 해석하였고, 비행시험을 통해 최종적으로 검증하였다. 선형해석 항목은 세로축 단주기 모드 특성 및 안정도 여유에 관하여 행하였으며, 비선형 해석 항목은 단주기 모드를 해석하기 위해 세로축 가진 입력에 대한 항공기 응답특성을 분석하였다. 또한, 최대 후방 무게중심에서 수행된 고받음각 비행시험 자료를 제시함으로써 T-50 고등훈련기의 비행 안정성을 제시하였다.
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.
본 논문에서는 음성 명령을 인식하여 비행기의 1차 조종면을 제어할 수 있는 장치를 제안한다. 음성 명령어는 19개의 명령어로 구성되며 총 2,500개의 데이터셋을 근간으로 학습 모델을 구성한다. 학습 모델은 TensorFlow 기반의 Keras 모델의 Sequential 라이브러리를 이용하여 CNN 모델로 구성되며, 학습에 사용되는 음성 파일은 MFCC 알고리즘을 이용하여 특징을 추출한다. 특징을 인식하기 위한 2단계의 Convolution layer 와 분류를 위한 Fully Connected layer는 2개의 dense 층으로 구성하였다. 검증 데이터셋의 정확도는 98.4%이며 테스트 데이터셋의 성능평가에서는 97.6%의 정확도를 보였다. 또한, 라즈베리 파이 기반의 제어장치를 설계 및 구현하여 동작이 정상적으로 이루어짐을 확인하였다. 향후, 음성인식 자동 비행 및 항공정비 분야의 가상 훈련환경으로 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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