본 논문에서는 다양한 eVTOL (electric vertical take-off and landing) 항공기의 안전성 평가 수행을 위한 가변형 시뮬레이션 환경을 구축하고자 한다. eVTOL 항공기마다 적용되는 Inceptor, 항공기 동역학 모델, 제어기가 상이하므로, 이를 가변형으로 구성하여 eVTOL 항공기마다 안전성 시험 평가 시뮬레이션을 수행할 수 있도록 구성하였다. eVTOL 항공기의 안전성 평가 수행을 위한 시험 항목 및 성능 지표를 설정하였으며, 시험 항목별 시험절차에 따라 안전성 시험 평가 시 필요한 지상보조설비를 구상하여 시뮬레이션 환경에 구현하였다. 또한, 시뮬레이션 내 eVTOL 항공기의 데이터를 활용한 안전성 성능 분석을 위해 MATLAB/Simulink 기반의 시뮬레이션 비행데이터 수집 환경을 구축하고, 안전성 성능 분석을 위한 툴을 구현하였다. 최종적으로 본 논문에서 구현한 가변형 시뮬레이션 환경에서의 안전성 시험 비행 수행 및 성능 분석을 수행하였으며, 정상적으로 수행되는 것을 확인함으로써 시뮬레이션 환경을 검증하였다.
스마트 무인기의 엔진은 터보 축 엔진이지만 추진계통 제어는 회전익 항공기와 고정익 항공기에 필요한 특성을 모두 가져야 한다. 향후 전자식 엔진제어기를 개발하기 위해서는 틸트 로터 항공기의 엔진 운용 경험과 데이터를 축적할 필요가 있다. 이를 위해 정상상태 및 천이 상태에서의 엔진성능을 예측할 수 있는 프로그램을 활용하여 비행시험 데이터를 보완할 수 있다. 본 연구에서는 비행시험으로부터 수집한 엔진성능 데이터를 이용하여 동적 거동 해석 프로그램을 개발하고, 비행시험 결과 및 정상상태 엔진성능예측 프로그램으로 계산한 결과와 비교하여 프로그램의 정확도를 검증하였다.
본 논문에서는 공항 지상 감시 장비(ASDE: Airport Surface Detection Equipment) 데이터를 이용하여 항공기의 지상이동 운항모드를 추정하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 항공기의 운항모드와 그에 따라 관측되는 속도 및 가속도를 확률 변수로 정의함으로써, 확률적 추정방법을 통해 운항모드를 추정하였다. 운항모드를 추정하기 위한 모형으로서는 은닉 마르코프 모형(HMM: Hidden Markov Model)을 사용하였으며 실제 ASDE 데이터를 통해 제안된 방법의 성능을 검증해 보았다.
전기모터와 배터리로 구성된 추진장치를 사용하는 소형무인항공기는 무게가 8kg 이하로 손으로 던져 이륙이 가능하고 운용이 간편하면서도 실시간으로 영상정보를 전송할 수 있어 활용이 증가하고 있다. 하지만 이러한 소형무인항공기의 비행 성능에 대한 해석방법이나 해석결과는 별로 알려진 게 없다. 본 논문에서는 전기추진방식의 무인항공기 연구를 위해 제작한 소형무인항공기의 성능해석방법을 기술하고 결과를 도출한다. 비행체의 공력 데이터는 실제 비행시험으로부터 얻은 활공성능 데이터를 이용하여 구하고 비행속도에 따른 요구추력과 요구동력을 예측한다. 배터리를 동력원으로 사용하는 경우의 항속거리와 항속시간을 예측하는 방법을 제시하고 결과를 도출한다.
일반적으로 항공기 운동 모델의 충실도는 대상 항공기의 비행시험 결과와 비교하여 검증한다. 따라서 성능 비교를 위한 기준 비행 데이터를 추출하는데, 각종 잡음이 포함된 방대한 양의 비행데이터를 처리하는 것은 많은 인력과 시간이 소요된다. 특히 회전익항공기는 축간 커플링 효과와 후류 간섭 효과 등으로 비선형성이 큰 특성을 가지고 있으며, 제자리 비행, 후진 비행 등의 다양한 기동을 수행하므로 비행 데이터를 처리하는 것이 복잡하다. 본 연구에서는 회전익항공기의 비행 데이터 처리 기준을 정의하고, 데이터마이닝 기법을 이용한 정적 및 동적 비행 데이터 자동 처리를 위한 절차와 방법을 제시한다. 최종적으로 비행데이터를 사용하여 제시한 방법을 검증한다.
본 논문에서는 항공기 비행시험의 기준 비행 궤적을 획득하기 위해 수행된 GPS 수신기 데이터의 후처리에 대하여 다룬다. 항공기 비행시험은 나로우주센터의 추적 및 통신 장비의 성능을 검증하기 위해 나로호 탑재 시스템과 지상 장비들에 대해 수행된 통합 시험으로서 2007년부터 수차례 수행되었다. 항공기 시험에서 추적 및 항법 장비의 성능을 분석하기 위해서는 데이터 비교를 위한 참값인 기준 데이터가 반드시 필요하므로 본 논문에서는 이를 위해 성능이 검증된 이중주파수용 GPS 수신기인 NovAtel 사의 DL-V3 수신기를 운용하여 비행 데이터를 수집하고, 검증된 후처리 프로그램인 GrafNav로 후처리하여 수십 cm 오차 수준을 가지는 기준 궤적을 생성하였다.
본 논문에서는 2019년 국내 공항을 기준으로 측정된 시계열 항공기 위치 데이터를 활용하여 국내 공항에 이착륙 시 접근 단계에서의 항공 위험상황 중 Go-Around 및 UOC_D 를 분석하고, 다양한 클러스터링 기반 머신 러닝 기법을 적용하여 국내 항공 데이터에서 가장 알맞은 분석 기법이 무엇인지를 실험을 통해 제시한다. 항공기 위치를 측정하기 위한 센서는 ADS-B를 단일로 사용하였으며, 클러스터링 기법들 중 K-Means, GMM, DBSCAN 등의 알고리즘을 사용하여 이상상황을 분류하기 위한 모델을 설계하였다. 그 중 해외에서는 RF 모델이 가장 나은 성능을 보였으나, 국내 항공 데이터에 대해서는 국내 지형에 특화된 부분을 반영한 GMM이 가장 높은 분류 성능을 보이는 것으로 실험을 통해 확인하였다.
ASBU (aviation system block upgrade)의 핵심 시스템 중 하나인 ADS-B (automatic dependent surveillance - broadcast) 시스템을 설계하고 구현하였다. ADS-B 시스템은 4개의 블록과 10개의 유닛으로 구성되어 있으며, 구현된 ADS-B 시스템에 필터링 알고리즘을 적용하였다. 구현된 ADS-B 시스템의 성능평가를 위해 실제 항공기 데이터를 이용하였으며, 신뢰도가 확보된 레이더 데이터와 비교하였다. 또한 필터링 알고리즘을 적용한 ADS-B 데이터와 기존의 ADS-B 데이터를 항공기 선회, 이륙, 착륙, 순항 등 다양한 상황에서 비교하였다. 성능평가 결과, 구현된 ADS-B 데이터와 레이더 데이터 간의 항공기 위치 차이는 99.57 m이고, 필터링 알고리즘을 적용한 ADS-B 데이터와 기존의 ADS-B 데이터 간의 항공기 위치 차이는 평균 8.02 m로 나타났다.
본 논문에서는 배터리와 전기모터 방식의 추진장치를 사용하는 소형무인항공기의 비행성능을 분석한다. 비행시험을 통해 얻은 데이터로부터 공력특성을 예측하고, 이를 활용하여 비행성능을 예측한다. 최대 항속시간을 얻을 수 있는 적정 비행속도를 제시하고, 비행속도에 따른 항속시간 및 항속거리를 예측한다.
항공기 개발과정 중 비행 계측장비를 통하여 획득된 비행 데이터는 항공기 개발 및 성능 개선에 중요한 역할을 한다. 따라서 비행 계측장비의 신뢰성 확보가 요구됨에 따라 비행 계측장비의 건전성을 점검하기 위한 점검 시스템이 매우 중요하다. 본 논문에서는 비행 데이터 계측장비의 기존 점검 시스템을 분석하여 점검 시스템의 하드웨어 및 소프트웨어 측면의 개선점을 제시한다. 이를 바탕으로 성능이 개선된 점검 시스템을 설계 및 구현하고, 시험 결과를 제시한다. 성능이 개선된 점검 시스템은 기존 점검 시스템보다 비용 절감과 유연한 적용, 그리고 유지보수성이 향상되었다. 따라서 계측장비의 건전성을 확보할 수 있어 비행 데이터의 신뢰성 향상을 기대할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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