[논문]수도권 도심항공 모빌리티 수직이착륙장 위치 선정, 경로 설정 및 운행 소요시간 분석

오재석; 황호연

doi:10.12673/jant.2020.24.5.358

수도권 도심항공 모빌리티 수직이착륙장 위치 선정, 경로 설정 및 운행 소요시간 분석
Selection of Vertiport Location, Route Setting and Operating Time Analysis of Urban Air Mobility in Metropolitan Area 원문보기

한국항행학회논문지 = Journal of advanced navigation technology, v.24 no.5, 2020년, pp.358 - 367

오재석 (세종대학교 항공우주공학과) , 황호연 (세종대학교 항공우주공학과)

초록
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수도권 지역 직장인들의 평균 출퇴근 시간이 증가하고 도로의 교통혼잡비용이 증가함에 따라 새로운 교통수단의 필요성이 증가하고 있고, 도심항공 모빌리티(UAM)가 그 대안으로 떠오르고 있다. 따라서 본 논문에서는 인구, 교통량, 출퇴근 데이터를 이용하여 서울, 경기 지역에 UAM 수직 이착륙장 위치를 선정하고 운행 경로를 설정하였다. 전기 수직 이착륙 항공기(eVTOL)의 유형을 분석해 UAM에 적합한 추력편향형과 멀티콥터형 eVTOL을 선정하여 설정된 경로를 운행하였을 때 소요시간을 계산하였다. 또한 타 교통수단을 이용하였을 때 소요시간을 UAM 이용 시와 비교 분석하였다. 결과적으로 UAM을 이용한다면 출퇴근 시간이 대폭 줄어들 수 있음을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

With the increases of average commuting time of office workers in the Seoul metropolitan area and the cost of traffic congestion on roads, the need for new transportation is increasing and urban air mobility (UAM) is emerging as an alternative. Therefore, in this paper, the vertiport locations were selected and routes were established using population, traffic and commuting data of Seoul and Gyeonggi Province. Vector thrust type and multicopter type of eVTOL compatible for UAM were selected by analyzing the types of eVTOLand time required for selected routes was calculated. In addition, the time required when we utilize other transportations was compared with UAM. Finally, it was verified that the commuting time can be sharply reduced when we use UAM.

주제어

표/그림 (29)

그림 그림 1. 수도권 직장인 평균 출퇴근 소요시간[1] Fig. 1. Average commuting time for office workers in the Seoul metropolitan area [1].
그림 그림 2. 교통혼잡비용 변화 추이[2] Fig. 2. Change in traffic congestion costs [2].
그림 그림 3. 경기→서울 출근 인구[10] Fig. 3. Traffic population from Gyeonggi-do to Seoul [10].
그림 그림 4. 오전 6시 서울시 상주인구 밀도[12] Fig. 4. Density of living population in Seoul at 6am [12].
그림 그림 5. 오후 4시 서울시 생활인구 밀도[12] Fig. 5. Density of living population in Seoul at 4pm [12].
그림 그림 6. 수직 이착륙장 크기와 공간[15] Fig. 6. Vertiport size and space [15].
그림 그림 7. 현대자동차 미래 모빌리티 비전[14] Fig. 7. Future mobility vision of Hyundai Motor [14].
그림 그림 8. 서초IC, 판교JC, 고양IC, 여의도 한강공원 형상 Fig. 8. Configuration of Seocho IC, Pangyo JC, Goyang IC and Yeouido Hangang park.
그림 그림 9. 서울 인근 비행 제한, 금지구역[17] Fig. 9. Restricted and prohibited airspace Seoul vicinity [17].
표 표 1. eVTOL 종류별 기본 사양[16] Table 1. Basic specification of different eVTOL types [16].
그림 그림 10. 경로 1(고양 IC-여의도 한강공원), 2(여의도 한강공원-서초 IC), 3(서초 IC-판교 JC) Fig. 10. Route 1 (Goyang IC-Yeouido Hangang park), 2 (Yeouido Hangang park-Seocho IC), 3 (Seocho IC-Pangyo JC).
그림 그림 11. 경로 4(고양 IC-서초 IC) Fig. 11. Route 4 (Goyang IC-Seocho IC).
그림 그림 12. 경로 5(여의도 한강공원-판교 JC) Fig. 12. Route 5 (Yeouido Hangang park-Pangyo JC).
그림 그림 13. 틸트 윙(Lilium jet), 틸트 로터(S-A1), 틸트 덕트(NEXUS 4EX)형 eVTOL [5][22][23] Fig. 13. Tilt wing (Lilium jet), tilt rotor (S-A1), tilt duct (NEXUS 4EX) type eVTOL [5][22][23].
그림 그림 14. 복합형(Aurora Flight Science) eVTOL [24] Fig. 14. Lift plus cruise type eVTOL (Aurora flight scienc e) [24].
그림 그림 15. 멀티로터형(Volocopter 2X) eVTOL [4] Fig. 15. Multirotor type eVTOL (Volocopter 2X) [4].
표 표 2. eVTOL 유형별 순항속도[16] Table 2. Cruise speed classified by type of eVTOL [16].
표 표 3. 승용차 구간별 평균속도[25] Table 3. Average speed of a passenger car for each section [25].
표 표 4. 추력편향을 이용한 가상의 eVTOL1 제원 Table 4. Specification of virtual eVTOL1 using vectored thrust.
표 표 5. 멀티로터를 이용한 가상의 eVTOL2 제원 Table 5. Specification of virtual eVTOL2 using multirotor.
그림 그림 16. 가상의 임무형상 Fig. 16. Virtual mission profile.
표 표 6. 경로별 직선, 우회 거리 Table 6. Direct, detour distance for each route.
표 표 7. 가상의 eVTOL1을 이용한 직선거리 소요시간 Table 7. Total time required for straight distance using virtual eVTOL1.
표 표 8. 가상의 eVTOL2를 이용한 직선거리 소요시간 Table 8. Total time required for straight distance using virtual eVTOL2.
표 표 9. 가상의 eVTOL1을 이용한 우회거리 소요시간 Table 9. Total time required for detour distance using virtual eVTOL1.
표 표 10. 가상의 eVTOL2를 이용한 우회거리 소요시간 Table 10. Total time required for detour distance using virtual eVTOL2.
그림 그림 17. 승용차, 대중교통, eVTOL1 소요시간 비교 Fig. 17. Comparison of the time required for a car, public transport, and eVTOL1
그림 그림 18. 승용차, 대중교통, eVTOL2 소요시간 비교 Fig. 18. Comparison of the time required for a car, public transport, and eVTOL2
표 표 11. eVTOL1, eVTOL2 소요시간 비교 Table 11. Comparison of the time required for eVTOL1 and eVTOL2.

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 UAM의 경로를 설정하기 위해 세 가지 조건을 고려하였다. 첫 번째로는 항공법상의 문제이다.
경로를 설정하였을 때 이 경로대로 운행하였을 때 출퇴근 시간대의 교통 혼잡도를 얼마나 줄일 수 있는지, 타 교통수단에 비해 시간이 얼마나 단축될 수 있는지 분석해야 한다. 본 논문에서는 이 세 가지를 고려하여 수직 이착륙장 간 경로를 설정하였다.
본 논문은 수도권의 다양한 교통 정보와 출퇴근 인구데이터, 인구밀집지역을 고려하여 UAM 운용을 위한 수직이착륙장과 경로를 설정하였다. 또한 eVTOL의 여러 유형을 분석하여 순항속도가 빠른 추력편향형과 안전성이 높고 상용화가 빠르게 진행되고 있는 멀티로터형을 본 연구에 적용하였다.

가설 설정

eVTOL을 이용하여 5가지 경로에 대하여 수직 이착륙장 간의 직선거리를 이동하는데 소요시간은 앞서 구하였던 추력편향 형태의 평균속도를 가지는 가상의 eVTOL1과 멀티로터 형태의 평균속도를 가지는 가상의 eVTOL2를 가정하여 계산하였다. 가상의 eVTOL1의 상세 제원은 표 4와 같이 순항속도 254.
eVTOL을 이용하여 5가지 경로에 대하여 수직 이착륙장 간의 직선거리를 이동하는데 소요시간은 앞서 구하였던 추력편향 형태의 평균속도를 가지는 가상의 eVTOL1과 멀티로터 형태의 평균속도를 가지는 가상의 eVTOL2를 가정하여 계산하였다. 가상의 eVTOL1의 상세 제원은 표 4와 같이 순항속도 254.4 km/h, 가속도 2 m/s², 이륙시간 20초, 착륙시간 20초로 가정하였다. 가상의 eVTOL2의 상세 제원은 표 5와 같이 순항속도 106 km/h, 가속도 2 m/s², 이륙시간 20초, 착륙시간 20초로 가정하였다.
4 km/h, 가속도 2 m/s², 이륙시간 20초, 착륙시간 20초로 가정하였다. 가상의 eVTOL2의 상세 제원은 표 5와 같이 순항속도 106 km/h, 가속도 2 m/s², 이륙시간 20초, 착륙시간 20초로 가정하였다. 상승, 하강 시간과 거리는 eVTOL이 이륙을 마친 후 순항속도에 도달하기까지와 순항에서 착륙전 까지의 시간과 거리로 가정하였다.
수직 이착륙장을 설치하기 위한 장소는 첫 번째로 eVTOL을 수용할 수 있는 충분한 부지가 있어야 한다. 본 논문에서는 수직 이착륙장 설치에 필요한 최소 크기를 표1에 제시한 날개길이와 동체길이가 가장 긴 현대자동차의 S-A1을 기준으로 잡고 그림 6과 같이 계산하여 가로 세로 162.8 ft (49.6 m)로 가정하였다. 두 번째로 수직 이착륙장으로의 교통이 원활하여야 한다.
서울시 내에 수직 이착륙장 장소를 선정하기 위해 서울시에서 매년 발표하고 있는 서울시 생활인구 데이터[11]를 이용하여 인구 유동이 거의 없는 새벽 3시의 서울시 생활 인구를 기준으로 하여 나머지 시간대의 생활인구 유출입 인구를 보여줄 수 있는 코로플레스 맵을 그림 4와 같이 생성하였다[12]. 본 논문에서는 오전 6시를 출근하기 전 시간대, 오후 4시를 출근 후 직장인들의 유동이 없는 시간대로 가정하였고, 그림 5에서 생활 인구의 유출이 많은 지역을 뜻하는 푸른색 지역을 거주 지역이라 가정하고 유입이 많은 지역을 뜻하는 붉은색 지역을 근로 지역이라고 가정하였다. 이 결과와 서울시 생활인구 데이터를 바탕으로 서울시 내에서 생활인구 변화가 많은 지역 즉 출퇴근 유동인구가 많은 지역인 영등포구와 강남, 서초구를 서울시 내의 수직 이착륙장 후보지로 선정하였다.
가상의 eVTOL2의 상세 제원은 표 5와 같이 순항속도 106 km/h, 가속도 2 m/s², 이륙시간 20초, 착륙시간 20초로 가정하였다. 상승, 하강 시간과 거리는 eVTOL이 이륙을 마친 후 순항속도에 도달하기까지와 순항에서 착륙전 까지의 시간과 거리로 가정하였다.

제안 방법

UAM 운행 소요시간을 계산하기 위해서 앞에서 설정한 5가지의 경로에 대해서 각각 승용차를 이용한 경우, 대중교통을 이용한 경우, eVTOL을 이용 하였을 경우 소요시간을 계산하였다.
eVTOL을 이용하여 앞서 설정한 경로를 운행한 소요시간은 직선거리 소요시간 계산과 같은 방법으로 계산하였다. 먼저 식 1을 이용해 5가지 곡선 경로들을 여러 개 직선으로 쪼개어 각각 계산하여 합한 결과 표 6과 같이 경로1은 19.
이에 따라 UAM의 가장 큰 기대효과는 교통 혼잡도 해결과 직장인들의 출퇴근 소요시간 감소이다. 따라서 eVTOL을 선정하는데 있어서 가장 중요한 기준으로 eVTOL의 순항속도를 선택하였다.
본 논문은 수도권의 다양한 교통 정보와 출퇴근 인구데이터, 인구밀집지역을 고려하여 UAM 운용을 위한 수직이착륙장과 경로를 설정하였다. 또한 eVTOL의 여러 유형을 분석하여 순항속도가 빠른 추력편향형과 안전성이 높고 상용화가 빠르게 진행되고 있는 멀티로터형을 본 연구에 적용하였다. 추력편향 형태의 가상 eVTOL1과 멀티로터 형태의 가상 eVTOL2를 생성하여 다른 교통수단과 경로별 소요시간을 분석하였다.
본 논문에서는 우리나라 서울, 경기 지역에 UAM을 도입한다고 가정하고 서울, 경기 지역에서의 출퇴근 관련 데이터와 서울시의 생활인구 데이터를 수집하여 수직 이착륙장의 위치를 선정하고, 비행제한구역과 인구밀집 지역을 고려하여 운영 경로를 선정하였다. 또한 eVTOL의 유형별 데이터를 수집하여 소요시간 단축에 초점을 맞추어 UAM에 사용할 eVTOL 유형을 선정하였다. 최종적으로 선정된 eVTOL들의 소요시간을 계산하여 타 교통수단들과 비교하였다.
본 논문에서는 우리나라 서울, 경기 지역에 UAM을 도입한다고 가정하고 서울, 경기 지역에서의 출퇴근 관련 데이터와 서울시의 생활인구 데이터를 수집하여 수직 이착륙장의 위치를 선정하고, 비행제한구역과 인구밀집 지역을 고려하여 운영 경로를 선정하였다. 또한 eVTOL의 유형별 데이터를 수집하여 소요시간 단축에 초점을 맞추어 UAM에 사용할 eVTOL 유형을 선정하였다.
본 논문에서는 추진 방식에 따라 틸트 윙/로터/덕트형, 복합형(lift & cruise), 멀티로터형으로 분류하였다.
4 km/h, 복합형은 194 km/h, 멀티로터형은 106 km/h이다. 본 연구에서는 순항속도가 가장 빠른 추력편향형과 순항속도는 느리지만 안정성이 뛰어나고 기술적으로 상용화가 가장 빠른 멀티로터형을 운행 소요시간 분석에 사용하였다.
또한 eVTOL의 유형별 데이터를 수집하여 소요시간 단축에 초점을 맞추어 UAM에 사용할 eVTOL 유형을 선정하였다. 최종적으로 선정된 eVTOL들의 소요시간을 계산하여 타 교통수단들과 비교하였다.
또한 eVTOL의 여러 유형을 분석하여 순항속도가 빠른 추력편향형과 안전성이 높고 상용화가 빠르게 진행되고 있는 멀티로터형을 본 연구에 적용하였다. 추력편향 형태의 가상 eVTOL1과 멀티로터 형태의 가상 eVTOL2를 생성하여 다른 교통수단과 경로별 소요시간을 분석하였다.

대상 데이터

한강공원 또한 부지가 충분하고 교통이 원활하다. 따라서 본 논문에서는 그림 8과 같이 고양시 덕양구의 고양 IC, 성남시 분당구 인근의 판교 JC, 강남구와 서초구의 서초IC, 영등포구의 여의도 한강공원을 수직 이착륙장 장소로 선정하였다.
본 논문에서는 UAM을 주로 이용하는 고객을 출퇴근 시간대의 직장인으로 선정하였다. 이에 따라 UAM의 가장 큰 기대효과는 교통 혼잡도 해결과 직장인들의 출퇴근 소요시간 감소이다.
이 두 데이터를 참고하여 고양시 덕양구와 성남시 분당구를 경기도 지역 수직 이착륙장 후보 지역으로 선정하였다. 서울시 내에 수직 이착륙장 장소를 선정하기 위해 서울시에서 매년 발표하고 있는 서울시 생활인구 데이터[11]를 이용하여 인구 유동이 거의 없는 새벽 3시의 서울시 생활 인구를 기준으로 하여 나머지 시간대의 생활인구 유출입 인구를 보여줄 수 있는 코로플레스 맵을 그림 4와 같이 생성하였다[12]. 본 논문에서는 오전 6시를 출근하기 전 시간대, 오후 4시를 출근 후 직장인들의 유동이 없는 시간대로 가정하였고, 그림 5에서 생활 인구의 유출이 많은 지역을 뜻하는 푸른색 지역을 거주 지역이라 가정하고 유입이 많은 지역을 뜻하는 붉은색 지역을 근로 지역이라고 가정하였다.
본 논문에서는 오전 6시를 출근하기 전 시간대, 오후 4시를 출근 후 직장인들의 유동이 없는 시간대로 가정하였고, 그림 5에서 생활 인구의 유출이 많은 지역을 뜻하는 푸른색 지역을 거주 지역이라 가정하고 유입이 많은 지역을 뜻하는 붉은색 지역을 근로 지역이라고 가정하였다. 이 결과와 서울시 생활인구 데이터를 바탕으로 서울시 내에서 생활인구 변화가 많은 지역 즉 출퇴근 유동인구가 많은 지역인 영등포구와 강남, 서초구를 서울시 내의 수직 이착륙장 후보지로 선정하였다.
2016년 경기도에서 발표한 경기도 지역 간 출근 통행량 데이터에서 고양시 덕양구가 총 출근 발생량이 20,5918명, 성남시 분당구에서 26,7197명으로 가장 많았다. 이 두 데이터를 참고하여 고양시 덕양구와 성남시 분당구를 경기도 지역 수직 이착륙장 후보 지역으로 선정하였다. 서울시 내에 수직 이착륙장 장소를 선정하기 위해 서울시에서 매년 발표하고 있는 서울시 생활인구 데이터[11]를 이용하여 인구 유동이 거의 없는 새벽 3시의 서울시 생활 인구를 기준으로 하여 나머지 시간대의 생활인구 유출입 인구를 보여줄 수 있는 코로플레스 맵을 그림 4와 같이 생성하였다[12].

이론/모형

5가지 직선 경로에 대한 거리는 Haversine 공식을 이용하여 계산하였다. Haversine 공식은 지구상의 위도와 경도를 아는 특정 위치사이의 거리를 구할 때 사용하는 공식으로 다음과 같다[27].

성능/효과

가상 eVTOL1을 사용한 UAM을 이용하여 최단거리 즉 직선거리를 운항하면 평균적으로 승용차에 비해서 소요시간이 1/9 수준으로 감소하고, 대중교통과 비교하면 1/13로 감소한다. 또한 소음이나 사생활 침해와 같은 다양한 문제가 상대적으로 적은 한강과 고속도로 상공을 이용한 우회경로를 운항하는 경우 소요시간이 승용차와 비교하여 1/8, 대중교통과 비교하여 1/12수준으로 감소한다.
5가지 경로에 대해서 승용차, 대중교통, eVTOL1을 이용하였을 때 소요시간을 그림 17에 나타내었고, 승용차, 대중교통, 가상의 eVTOL2를 이용하였을 때 소요시간을 그림 18에 나타내었다. 각 교통수단별로 5가지 경로에 대한 소요시간의 평균을 내면 승용차 46.8분, 대중교통 71.6분, 직선거리를 가상의 eVTOL1을 이용하였을 경우 5.3분, 가상의 eVTOL2를 이용하였을 경우 9.86분, 우회거리를 가상의 eVTOL1을 이용하였을 경우 5.9분, 가상의 eVTOL2를 이용하였을 경우 11.51분이 소요된다.
경기도에서 서울로 혹은 그 반대로의 출퇴근 인구가 크게 증가하고 있다. 이에 따라 경기도와 서울시간의 교통 혼잡도가 매우 높아 이를 해결하기 위해 경기도와 서울시 내부에 수직 이착륙장을 설치하는 것이 적합하다고 판단하였다.

후속연구

설정한 모든 경로들은 현재 제한공역으로 설정되어 운항이 불가하지만 위에서 언급한 항공법 제 38조의2 2항으로 해결될 수 있다. 또한 서울 내에서 혼잡도가 높은 도로인 강변북로와 자유로의 교통 혼잡도를 줄여 서울 내부 교통 혼잡구간을 많이 줄여줄 수 있을 것이고 서울과 성남, 용인을 이어주는 경부고속도로의 정체구간을 줄여줄 수 있을 것이다.

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Wikipedia, Haversine Formula [Internet]. Available: https://en.wikipedia.org/wiki/Haversine_formula.

저자의 다른 논문 :

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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