[논문]도심항공 모빌리티 운용을 위한 인구분포를 고려한 소음 우선 경로 생성 및 소음 분석

소민준; 황호연

doi:10.12673/jant.2020.24.5.348

도심항공 모빌리티 운용을 위한 인구분포를 고려한 소음 우선 경로 생성 및 소음 분석
Noise Priority Route Generation and Noise Analysis for the Operation of Urban Air Mobility Considering Population Distribution 원문보기

한국항행학회논문지 = Journal of advanced navigation technology, v.24 no.5, 2020년, pp.348 - 357

소민준 (세종대학교 항공우주공학과) , 황호연 (세종대학교 항공우주공학과)

초록
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eVTOL PAV의 상용화에 있어 해결해야할 중요한 과제들 중 하나는 도심항공 모빌리티 운용에 따른 소음을 감소시키는 것이다. 따라서 본 논문에서는 우리나라 수도권 행정구역별 인구 분포 데이터를 분석하여 소음에 영향을 받는 인구수가 최소화될 수 있도록 AEDT (aviation environmental design tool) 소프트웨어를 사용하여 소음 우선 경로를 생성하고, 운용 시의 소음 분석을 수행하였다. 또한, 최단 거리 경로 운영 시 소음에 영향을 받는 인구수와 비교하여 소음 우선 경로가 소음 노출을 얼마만큼 감소시킬 수 있는지 분석하였다. eVTOL PAV 개발 회사에서 소음 데이터를 제공하지 않는다는 점을 감안하여 헬리콥터 모델을 사용하여 분석을 진행하였다. 결과적으로 소음 노출량을 최소화한 소음 우선 경로가 타 경로들에 비해 더 효율적임을 증명하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

An important challenge in commercialization of eVTOL PAV is to reduce noise for urban air mobility (UAM) operation. Therefore, in this paper, noise priority routes were created to minimize the number of people affected by noise using aviation environmental design tool (AEDT) software and population distribution data for administrative districts, and noise analyses during operation were performed. Also, it was analyzed how much noise exposure could be reduced compared to the number of people affected by noise in the shortest route. Considering that the eVTOL PAV developers do not provide data, the analysis was conducted using a helicopter model. As a result, it was shown that the noise priority route that minimized the amount of noise exposure was more efficient than other routes.

주제어

표/그림 (23)

그림 그림 1. 전 시간대 및 출퇴근 시간대 교통량 9,000 대/시 초과 구간 [2] Fig. 1. Over 9,000 units/hour traffic zone for all day and commuting time [2].
그림 그림 2. 전 시간대 및 출퇴근 시간대 주요 정체 구간[2] Fig. 2. Major congestion zones for all day and commuting time [2].
표 표 1. 주요 정체 구간[2] Table 1. Major congestion zones [2].
그림 그림 3. 본래의 슐츠 커브[5] Fig. 3. Original Shultz curve [5].
그림 그림 4. 야간시간 공유 비율에 따른 소음 측정 지표별 차이[6] Fig. 4. Noise measurement metrics difference according to night time sharing ratio [6].
그림 그림 5. 소음원에 따른 높은 수준의 소음 영향 비율[5] Fig. 5. Highly annoyance ratio depending on noise sources [5].
그림 그림 6. 가상 도시를 지나가는 가상의 eVTOL PAV 소음 폭 Fig. 6. Virtual noise width of eVTOL PAV passing virtual city
그림 그림 7. 이상적 공간에서 모델링되어진 가상 도시 Fig. 7. Virtual city modeled in an ideal space.
그림 그림 8. 서울 내 통근 인구 비율 분포[8] Fig. 8. Percentage of commuting population in Seoul [8].
표 표 2. 경기도에서 서울로 출근하는 일평균 통행량[7] Table 2. Average daily traffic volume from Gyeonggi-do province to Seoul [7].
그림 그림 9. 강남구 내 한강공원 공터 Fig. 9. Han-river park vacant lot in Gangman-gu.
그림 그림 10. 의정부시 내의 입체교차로 Fig. 10. Three-dimensional intersection in Uijeongbu city.
그림 그림 11. 우버 사의 운항기준 개념도[3] Fig. 11. Conceptual diagram of flight standards by Uber [3].
표 표 3. 경로 네트워크 주변 행정구역의 모델링 데이터 Table 3. Modeling data of administrative districts around route networks.
그림 그림 12. 의정부시에서 강남으로 향하는 경로 네트워크 Fig. 12. Network of routes from Uijeongbu city to Gangnam-gu.
그림 그림 13. 이상적 공간에서 모델링되어진 경로 네트워크 Fig. 13. Route network modeled in an ideal space.
표 표 4. 유형별 헬리콥터 비행대 구성[9] Table 4. Fleet composition of helicopters by type [9].
표 표 5. 의정부 강남 시나리오 운용 횟수 Table 5. Operation counts from Uijeongbu to Gangnam.
그림 그림 14. AEDT상에서의 두 가지 시나리오에 대한 경로 Fig. 14. Route network for two scenarios on the AEDT.
그림 그림 15. AEDT상에서의 두 가지 시나리오에 대한 소음 지도 Fig. 15. Noise map for two scenarios on the AEDT.
표 표 6. 시나리오별 소음 영역이 지나는 행정구역 당 셀 수 Table 6. The number of cells per administrative district passing the noise area by scenarios.
표 표 7. 시나리오별 높은 수준의 소음에 노출되는 인구수 Table 7. Number of population exposed to high levels of noise by scenarios.
그림 그림 16. 소음 우선 시나리오 II Fig. 16. Noise priority scenario II.

AI 본문요약
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문제 정의

따라서 본 논문에서는 FAA (Federal Aviation Administration)에서 개발한 항공기의 소음, 연료 소모, 배출가스, 대기 오염과 같은 환경적 영향을 분석하는 소프트웨어인 AEDT (aviation environmental design tool)를 사용하여 UAM 경로 주변의 소음 해석을 수행하였다. 경로는 소음의 영향을 받는 인구의 수가 최소화되도록 하기 위해 출발지와 목적지를 직접 연결하는 단일 직선이 아닌 소음우선 형태로 설정하였다.
본 논문에서는 이와 같은 방법을 적용하여 UAM 소음이 거주인구에 미치는 영향을 분석하여 실제 UAM 소음 우선 경로 설정에 활용 가능한 방법을 제시하였다.
또한 행정구역의 형태가 사각형과 같은 이상적인 도형의 형태가 아니며 거주민이 지역구의 단위 면적당 균등하게 분포되어 있지도 않다. 현재 인구분포는 행정구역에 따라 통계자료가 존재하므로 이를 보정하여 합리적으로 UAM 소음이 인구에 미치는 영향을 도출해 낼 수 있는 방법을 다음과 같이 제시하고자 한다.

가설 설정

임무형상은 그림 11과 같이 우버 사에서 제시한 운항기준 개념을 사용하였다. AEDT 상에서 수직상승 또는 하강과 천이를 하나의 과정으로 묶어 소음 분석을 하는 것이 큰 차이가 없을 것으로 판단하여 이 둘을 하나의 과정으로 가정하고 소음분석을 진행하였다.
AEDT 소프트웨어에서 작성된 임무형상에 따른 두 가지 시나리오에 대한 경로는 그림 14와 같다. 제시된 수직이착륙장은 실제로 존재하지 않는 수직이착륙장을 가정하기 위해 해당 위치 좌표를 입력하여 설정한 것이다. 또한 각 노드에 경도와 위도 데이터를 입력하여 경로가 그림 12와 같이 형성될 수 있도록 설정하였다.

제안 방법

Receptor sets 설정의 경우 그리드(grid) 방식을 선택하였고 경로가 북에서 남으로 향하기 때문에 X축으로 100, Y축으로 300, 총 30,000개의 receptors들을 경로 상에 위치시켰으며 receptor 사이 간격은 0.1 nautical mile (0.1852 km)로 설정하였다.
따라서 본 논문에서는 FAA (Federal Aviation Administration)에서 개발한 항공기의 소음, 연료 소모, 배출가스, 대기 오염과 같은 환경적 영향을 분석하는 소프트웨어인 AEDT (aviation environmental design tool)를 사용하여 UAM 경로 주변의 소음 해석을 수행하였다. 경로는 소음의 영향을 받는 인구의 수가 최소화되도록 하기 위해 출발지와 목적지를 직접 연결하는 단일 직선이 아닌 소음우선 형태로 설정하였다.
경로에 따른 소음 분석을 수행하기 위하여 eVTOL PAV 운용 시간은 출근 시간대인 주간 07:00~10:00로 설정하였으며, 해당 시간에 대하여 표5에 따라 유형별 헬리콥터 운항에 대해 계산을 수행하였다.
따라서 본 논문에서는 등가소음도로서 소음 측정에 용이하며 낮, 저녁과 야간 시간대 모두를 구분하며, 또한 국내의 개정 법률에 따라 2023년 WECPNL에서 바뀌게 되는 L_den을 기준으로 하여 소음 분석을 수행하였다.
FAA에 따르면, 60 dB은 도심지역 수준의 소음이고 65 dB 이상은 임계 소음 노출 수준을 벗어나는 소음이지만, 55 dB은 교외지역 수준의 조용한 소음이다. 따라서 본 논문은 도심지역에 서 운용될 eVTOL PAV에 대한 AEDT 소음 분석을 목표로 하기 때문에 55 dB 이하의 소음은 분석 수행을 진행하지 않았다. 또한 우버 사 등 eVTOL을 개발하는 회사들의 운영소음 목표치가 62∼63 dB이다.
본 논문에서는 AEDT 소프트웨어를 이용하여 UAM 운행 경로를 설정한 후 인구 분포에 따른 소음 우선 시나리오를 적용하였다. 이를 단순한 직선 경로인 비즈니스 우선 시나리오와 비교하였을 때 높은 수준의 소음 영향을 받는 인구의 수가 16.
2015 FAA Civil aircraft registry database에[9] 제시된 미국에서 민수용으로 운용 중인 유형별 헬리콥터와 시장 수요는 표4와 같다. 본 논문에서는 이 중 현대사에서 개발 중인 5인승 eVTOL PAV인 SA-1에 맞추어 3-5인승 유형의 헬리콥터만 이용하여 분석을 수행하였다.
운송 시스템은 열차의 발명으로 “제 1 교통 혁명”을 이루었고, 자동차의 보급으로 “제 2 교통 혁명”을 경험하였다.
해당 경로는 표 3에 제시된 데이터에 의해서 작성되었다. 즉, 셀 당 인구에 통과하는 셀의 수를 곱하여 나온 인구수가 비즈니스 우선 시나리오와 비교하였을 때 최소한으로 구성된 것을 소음 우선 시나리오로 설정하였다.
반면, 비즈니스 우선 시나리오는 소음에 대한 영향을 무시한 채 최단거리로 목적지에 도착하는 경우이다. 한 개의 직선으로 보여지는 비즈니스 우선 시나리오의 경우도 실제 분석에 있어서는 소음 우선 시나리오와 마찬가지로 노드를 통한 단계별 비행과정을 거쳐 운행되도록 하였다.

대상 데이터

2015년 국가통계포털에서 수집된 의정부시에서 한강공원 주변 행정구역인 강남구와 서초구로의 통근인구는 각각 6,881, 2,648 명으로 총 9,529명이다. 이 중 10%에 해당하는 953명이 UAM을 이용한다고 가정하였을 때, 표5에 나타나있듯이 10% 인구에 조종사 좌석을 제외한 4인승 좌석을 나누어 배치한 것이 통근 시 운용되는 eVTOL PAV의 수가 된다.
이에 따라, UAM 운영을 통해 서울외곽순환도로의 혼잡도를 줄이며 연결된 경기지역의 통근 혼잡을 완화하여야 한다고 판단되며, 한강과 같은 소음을 최적으로 줄일 수 있는 구간이 존재하지 않는 의정부시와 같은 지역의 소음 분석이 필수적으로 이루어져야 된다고 판단된다. 따라서 의정부시를 출발지로 선정하였으며 도착지점은 그림 8과 같이 서울특별시 내에서 인구가 가장 많이 유입되는 강남구와 서초구 근방의 그림 9와 같이 한강공원의 공터로 선정하였다. 도착지 수직이착륙장의 위치인 한강공원의 공터는 현대자동차의 ‘미래 도심항공 모빌리티 개념’에서 제안된 것과 유사하다.
수도권의 지속적인 인구 증가로 인해 광역 통행이 증가하고 있으며, 그로 인해 도로의 교통 혼잡의 강도와 지속시간이 점점 증가하고 있다[7]. 이를 해소하고자 수직이착륙장 위치 선정 및 경로 설정 기준은 수도권 내 출퇴근 시 도로의 혼잡도가 높은 곳 주변의 경기 지역과 서울로 정하였다.
출발지 수직이착륙장의 위치는 미항공우주국(NASA)에서 제시한 도시 고속도로의 입체 교차로를 그림 10과 같이 의정부 시의 입체교차로로 선정하였다. 법령에 의해 사용이 제한되지 않으며, 기존의 인프라를 재사용하기에 새로운 수직이착륙장의 건설에 비해 많은 시간과 비용을 감소시킬 수 있으며, 고속 도로와 연계되어있어 접근성이 우수하기 때문이다.
따라서 AEDT 소프트웨어에 기체가 반복적으로 운용되어지도록 입력하여 소음을 구하는 것이 바람직하다고 판단된다. 하지만 eVTOL PAV 개발사에서 데이터를 공개하지 않아 본 논문에서는 현재 운항 중인 헬리콥터를 운 용 모델로서 선정하였다.

성능/효과

그림 5에서 65 dB과 70 dB에서 항공교통 소음의 영향은 각각 총 인구의 27%, 38%이며 65 dB은 총 20개의 셀을 70 dB은 10개의 셀을 포함하고 있으며 각각 50,540 명과 25,270 명이 해당 소음의 영향이 미치는 셀에 거주하는 인구의 수가 된다. 결과적으로 가상 도시 내에서 해당 eVTOL PAV의 경로에서 발생하는 소음에 의해 높은 수준의 영향을 받는 인구는 65 dB 구간에서는 총 13,645 명이며 70 dB 구간에서는 총 9,603 명이 된다.
결과적으로 비즈니스 우선 시나리오보다 소음 우선 시나리오에서 약 16.63% 정도의 높은 수준의 소음 영향을 받는 인구 수가 감소하였다.
그림 4에서 주목해야 할 지표별 차이는 L_dn과 L_den의 차이를 나타내는 부분이다. 야간시간을 공유하지 않음에도 불구하고 2 dB 차이 밖에 발생하지 않았으며 공유 비율이 높아질수록 그 차이가 줄어드는 것을 확인할 수 있다. 또한 식 (2)와 (3)에서 L_dn과 L_den의 야간시간은 22:00~07:00로 동일하다.

후속연구

그러나 위의 분석 과정들은 eVTOL PAV 개발 회사에서 데이터를 제공하지 않아 헬리콥터를 모델로 사용한 점과, 거주 구역에 대한 조금 더 정밀한 데이터를 사용하지 못하고 행정구역별로 거주민을 균등하게 분포시켜 수행한 점을 고려하여 추후에 실제 eVTOL 소음 데이터와 좀 더 상세한 인구 데이터를 적용하여 경로를 작성한다면 보다 정확한 결과가 나올 것으로 판단된다.
이 경로가 최소의 인구 분포를 이루고 있지만 소음 우선 시나리오 Ⅰ에 비해 미미한 효과를 거두는 이유는 노원구라는 한 행정구역의 셀을 많은 부분 포함하며 비행했기 때문이라고 판단된다. 따라서 다양한 소음 우선 시나리오에 영향을 미치는 요인들을 분석하여 최적화된 경로를 구축하는 것이 필요하며, 이러한 연구들은 K-UAM 의 조기 상용화에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
더욱이 국토 면적이 좁아 거주지역이 과도하게 밀집되어 있는 우리나라 수도권의 경우에는 위의 문제들이 상당히 부각될 수 밖에 없는 상황이다. 또한 소음의 경우에는 사람에 따라 느끼는 정도가 상대적이기 때문에 우선적으로 표준적인 소음 강도에 대한 지표를 통해 분석한 뒤, 추후에 모든 이해 관계자가 상호 이익이 되는 조건에서 지속 가능한 시스템을 만드는 것이 중요할 것이다.
또한, 본 논문에서는 비즈니스 우선 경로와 소음 우선 경로를 비교분석하여 소음 우선 경로 생성의 필요성을 확인하였으나 추후 연구에서는 비행금지 구역 등을 포함한 다양한 경로와 운행 고도에 대해 비교분석하여 어떤 경로와 고도가 최적인지에 대한 연구가 진행되어야 한다. 예를 들어, 그림 16은 소음 우선 시나리오 Ⅱ로써 노원구, 중랑구, 광진구를 지난다.
63% 감소하였다. 우리나라는 좁은 국토 면적에 산간 지역, 공항 및 군사 시설이 밀집되어 있어 비행에 제한적인 구역이 많으므로 본 논문에서와 같이 출발지와 목적지가 직선이 아닌 UAM 경로 개발 및 소음분석이 반드시 필요하다.

참고문헌 (9)

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J. Y. Yun, B. S Lee, H. Y. Hwang, "Noise analysis for the operation of the eVTOL PAV using AEDT (aviation environmental design tool)," Journal of Advanced Navigation Technology, Vol. 23, No. 4, pp.265-272, 2019.
J. H. Kim, D. Lim, S. G. Min, and Marvis, D., "Prediction of community noise impacts from commercialization of vertical takeoff and landing personal air vechicles," in 16th AIAA Aviation Technology, Integration, and Operations Conference, AIAA 2016-4365, Wash: DC, pp.13-17, 2016.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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