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도심 항공 모빌리티(UAM)은 인구 밀집 지역 상공의 비교적 낮은 고도에서 동시다발적으로 운용될 것이기 때문에 기존의 공항 근처의 지역사회가 가지고 있던 소음 문제가 도심 전체로 확산될 가능성이 크다. 특히 우리나라의 경우 도시의 용적률이 높아 인구가 과도하게 밀집하여 생활하고 있어 인구가 없는 곳으로 운용경로를 구축하는 것은 불가능하며, 소음저감 로터 및 모터 설계만으로는 UAM 항공기의 소음을 줄이는 데 한계가 있다. 따라서 소음의 영향을 최소화시킬 수 있는 UAM 운용방안을 마련하는 것이 UAM 상용화에 중요한 핵심이 될 것으로 판단된다. 그러나 UAM의 소음에 관한 연구 중 소음의 영향을 최소화할 수 있는 운용 방법을 평가할 수 있는 기준에 관한 연구는 매우 부족하기 때문에 어떠한 기준으로 운용을 할 것인지에 대한 논의가 필요하다. 본 논문에서는 FAA의 AEDT (Aviation Environmental Design Tool)을 이용하여 UAM의 운용 소음지도를 생성하고 ...

도심 항공 모빌리티(UAM)은 인구 밀집 지역 상공의 비교적 낮은 고도에서 동시다발적으로 운용될 것이기 때문에 기존의 공항 근처의 지역사회가 가지고 있던 소음 문제가 도심 전체로 확산될 가능성이 크다. 특히 우리나라의 경우 도시의 용적률이 높아 인구가 과도하게 밀집하여 생활하고 있어 인구가 없는 곳으로 운용경로를 구축하는 것은 불가능하며, 소음저감 로터 및 모터 설계만으로는 UAM 항공기의 소음을 줄이는 데 한계가 있다. 따라서 소음의 영향을 최소화시킬 수 있는 UAM 운용방안을 마련하는 것이 UAM 상용화에 중요한 핵심이 될 것으로 판단된다. 그러나 UAM의 소음에 관한 연구 중 소음의 영향을 최소화할 수 있는 운용 방법을 평가할 수 있는 기준에 관한 연구는 매우 부족하기 때문에 어떠한 기준으로 운용을 할 것인지에 대한 논의가 필요하다. 본 논문에서는 FAA의 AEDT (Aviation Environmental Design Tool)을 이용하여 UAM의 운용 소음지도를 생성하고 코딩 언어인 python을 사용하여 운용소음을 평가할 수 있는 기준을 제시하였다. 수도권 내 각 행정구역의 정보를 담고 있는 GIS 데이터를 활용하여 얼마큼의 행정구역에 UAM 운용소음이 영향을 미치는지를 분석할 수 있는 코드와 각 인구수 데이터를 이용하여 소음에 영향을 받는 인구수가 몇 명인지 예측할 수 있는 코드를 개발하여 지역사회에 미치는 운용소음을 분석하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Urban Air Mobility (UAM) is expected to operate simultaneously at relatively low altitudes in densely populated urban areas, which increases the likelihood of spreading the noise issues that have been experienced by communities near existing airports to the entire city center. In particular, in Kore...

Urban Air Mobility (UAM) is expected to operate simultaneously at relatively low altitudes in densely populated urban areas, which increases the likelihood of spreading the noise issues that have been experienced by communities near existing airports to the entire city center. In particular, in Korea, where urban density is high and the population is densely concentrated, it is not possible to establish operational routes to areas without population. Additionally, noise reduction through rotor and motor design alone has limitations in reducing the noise generated by UAM aircraft. Therefore, it is crucial to develop UAM operational strategies that minimize the impact of noise, as it is considered a key factor for the commercialization of UAM. However, research on criteria for evaluating operational methods that can minimize the impact of noise in UAM is lacking, necessitating discussions on determining the criteria for operations. This paper generated an operational noise map for UAM using the FAA's AEDT (Aviation Environmental Design Tool) and proposed criteria for evaluating operational noise using the Python programming language. By utilizing GIS data containing information about each administrative district within the capital region, we developed code to analyze the extent to which UAM operational noise affects different administrative districts. Additionally, this paper developed code using population data to predict the number of individuals affected by noise, thus enabling the analysis of the impact of operational noise on local communities.

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