[논문]비행 데이터 분석 기반의 불안정 접근 경감방안

김현덕

doi:10.12673/jant.2021.25.1.52

[국내논문] 비행 데이터 분석 기반의 불안정 접근 경감방안
Unstable Approach Mitigation Based on Flight Data Analysis 원문보기

한국항행학회논문지 = Journal of advanced navigation technology, v.25 no.1, 2021년, pp.52 - 59

김현덕 (한국항공대학교 항공운항학과)

초록
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IATA (International Air Transport Assosiation)의 운송용 항공기 사고 집계에 의하면, 사고 건의 61%가 비행의 접근 및 착륙단계에서 발생 되었으며, 이중 항공기의 불안정한 접근으로 인한 사고가 16%인 것으로 파악되었다. 이는 조종사의 불안정한 접근 및 수정 조작 미흡에 따른 복행을 시행하지 않고, 무리하게 접근을 지속하여 사고로 이어진 것으로 식별되었다. 불안정 접근의 원인으로는 공항의 접근 절차, 조종사의 실수, 잘못된 계획, 업무 부하 (workload), ATC (Air Traffic Control) 혼잡 등 다양하게 있을 수 있다. 본 연구에서는 비행 데이터 분석 시스템을 활용하여, 불안정 접근 이벤트가 반복해서 발생하는 국내의 사례 공항과 기종을 선정하여, 주요 발생 이벤트, 공항 접근 절차, 조종사의 조작 뿐만이 아니라 공항의 기상, 지리적 여건 등 다양한 환경적 요인을 포함한 비행 데이터 분석을 통해 불안정 접근 이벤트의 경향성과 발생 원인 및 위험 요소를 식별하고 제거하여 불안정 접근 이벤트의 경감조치 및 항행 안전 증진 방안 마련의 시사점을 도출하고자 한다.

Abstract ▼ AI-Helper

According to the International Air Transport Association (IATA), 61% of the accidents occurred during the approach and landing phase of the flight, with 16% of the accidents caused by unstable access of the commercial aircraft. It was identified that the pilot's unstable approach and poor manipulation of correction led to accidents by continuing the excessive approach without go-around manuever. The causes of unstable access may vary, including airport approach procedures, pilot error, misplanning, workload, ATC (Air Traffic Contol) congestion, etc. In this study, we use the flight data analysis system to select domestic case airports and aircraft type where unstable approach events occur repeatedly. Through flight data analysis, including main events, airport approach procedures, pilot operations, as well as various environmental factors such as weather and geographical conditions at the airport. It aims to identify and eliminate the tendency of unstable approach events and the causes and risks of them to derive implications for mitigating unstable approach events and for developing navigation safety measures.

Keyword

표/그림 (14)

그림 그림 1. 상업용 항공기 사고 발생 건수 및 사고율 (ICAO) Fig. 1. Number of commercial aircraft accidents & rate (ICAO).
그림 그림 2. 표준 운항 절차 및 이벤트, 초과의 범주 Fig. 2. Scope of Standard Operation Procedure & Event Exceedance.
그림 그림 3. FOQA 운영도 Fig. 3. FOQA Process Chart.
그림 그림 4. B737 강하율 이벤트 경향성 분석 Fig. 4. B737 Sink Rate High event trend analysis.
그림 그림 5. 공항별 발생 현황 Fig. 5. Status of occurrence by airport.
그림 그림 6. PUS RWY 18 선회 접근 절차 Fig. 6. Circling approach procedure for RWY 18.
그림 그림 7. 강하율 이벤트 분석 Fig. 7. Sink Rate High event analysis.
그림 그림 8. 강하율 이벤트 항공기 조종 (기장 / 부기장) Fig. 8. Sink Rate High event analysis by pilot flying.
그림 그림 9. CJU 이벤트 발생 현황 Fig. 9. CJU event occurrence status.
그림 그림 10. CJU 주요 발생 이벤트 Fig. 10. CJU top 5 Occurrence event..
그림 그림 11. 이벤트 발생 활주로 분석 Fig. 11. Event analysis by runway.
그림 그림 12. CJU 환경적 요인 분석 Fig. 12. Event analysis by wind factor.
그림 그림 13. G/S (glideslope) 이탈 정도와 고도 Fig. 13. G/S deviation analysis by altitude.
그림 그림 14. 상승기류 밀도 분석 Fig. 14. Lift up location density map.

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구는 비행 데이터 분석 시스템을 활용하여, 불안정 접근 이벤트가 반복적으로 발생하는 국내의 사례 공항과 기종을 대상으로 선정하여 주요 발생 이벤트, 공항 접근 절차, 조종사의 조작 뿐만이 아니라 공항의 기상, 지리적 여건 등 다양한 환경적 요인 분석을 통해 불안정 접근 이벤트의 경향성과 발생 원인 및 위험 요소를 식별하고 제거하여 불안정 접근 이벤트의 경감조치 및 항 행 안전 증진 방안 마련의 시사점을 도출하고자 한다.
이러한 불안정 접근 데이터의 분석을 통해 위험 요인을 사전에 제거하고 안전 운항을 확보하는데 비행 데이터 분석 프로그 램의 활용은 매우 효과적이라고 판단된다. 본 연구에서는 불안 정 접근 이벤트가 반복적으로 발생하는 특정 기종과 사례 공항 들을 선정하여 해당 이벤트의 경향성, 공항별 발생 현황, 접근 절차, 환경적인 요인 등 위험 요인의 분석 및 원인 파악을 통해 사전 예방 안전 활동 (proactive and precautionary measures)을 도출하고자 한다.
해안선 부근에서 항공기의 일시적인 강하율 감소 와 기수 상승 (pitch up) 현상 추이를 확인할 수가 있었으며, 이러한 저고도에서의 기수 변화는 항공기가 착륙하기까지의 일정한 3도 강하 각 유지를 저해하는 요인으로 식별되었다. 이와 같은 비행 데이터 분석을 기반으로 한, 사례 공항들의 비행 절 차 및 공항의 주요 이벤트 특성과 환경적인 요인 분석에서 식별 된 위험 요인들을 제거하기 위한 불안정 접근 경감방안을 다음과 같이 제시하고자 한다.

제안 방법

제주 공항에 착륙한 16, 363편의 실제 착륙 시점의 기상 보고 가 정풍 (headwind) 성분의 경우는 20kts 초과, 배풍 (tailwind) 성분 5kts, 측풍 (crosswind) 성분이 15kts를 초과한 기상 조건과 공항의 윈드시어(windshear) 경보가 발령된 경우를 활주로 별 로 분석하였다.
활주로 25의 접근 단계에서 주로 발생하였던 활공경사각 이 탈과 관련된 이벤트 31편을 대상으로 500ft 이하에서의 활공경 사각 이탈 정도를 분석하였다. 대다수의 이벤트 발생 시점이 항 공기가 바다에서 육지로 들어서는 해안선 (sea bank) 부근에서 집중되어 발생하는 경향성을 보였다.

대상 데이터

국내의 경우 K 항공사는 항공 업계의 법적 규정 준수와 함께 비행 안전을 저해하는 잠재적인 위험 요소를 제거하고, 안전 운 항을 도모하기 위한 목적으로 1992년 9월부터 A300-600 항공 기의 비행 데이터 분석 프로그램 운영을 시작하여, 1998년에는 B747-400, B777, A330 항공기의 비행 데이터 분석이 시작되었다. 2003년에는 조종사들이 비행 종료 후 본인이 비행한 편의 동영상 시청이 가능한 비행 데이터 애니메이션 시스템 (flight data animation system)을 운영하였으며, 2011년에는 비행 데이터 분석 프로그램의 업그레이드를 통해 A380 항공기 무선 통신시스템의 비행 자료수집이 가능해졌고, 2017년에는 새로 도 입한 B787 항공기의 비행 데이터 분석을 하게 되었다.

성능/효과

IATA의 2012년부터 2016년까지의 운송용 항공기 사고 데이터 집계에 따르면, 항공기 사고 건의 61%가 비행의 접근 및 착 륙단계에서 발생 되었다. 이 중 항공기의 불안정한 접근으로 인한 사고가 16%인 것으로 파악되었으며, 조종사가 불안정한 접 근 수정 조치 미흡에 따른 접근 및 착륙을 포기하고 안정된 재 접근을 하기 위한 복행을1) 시행하지 않아 사고로 이어진 것으로 식별되었다. 불안정 접근의 원인으로는 기상, 배풍, 조종사 피로도, 업무 부하 (workload), 잘못된 계획, 조종사의 실수, ATC 교신 혼잡, 부적절한 공항의 접근 절차 등의 다양한 요인 들이 있을 수 있다[8].
B737 기종의 1년간 모든 공항에서 발생한 강하율 이벤트 총 55건을 대상으로 항공기 조종 (PF; pilot flying)을 분석한 결과, 기장이 35건, 부기장이 20건으로 파악되었다. 이 중 해당 이벤 트 발생 시 항공기의 복행 비율은 기장이 40%, 부기장의 경우는 35%로 비슷한 비율을 보였다.
제주공항 비행 편수 4, 335편 중에서 비행 단계별로는 접근 과 착륙 구간에서 발생한 이벤트가 전체 공항 발생 건수 291건 의 약 20%에 해당하는 58건이 발생하였다. 이륙 및 상승 구간 에서는 11.3%에 해당하는 13건의 이벤트가 발생하였고, 이륙 및 상승 구간보다는 접근 및 착륙단계에서 더 많은 이벤트가 발 생하고 있음을 확인할 수 있다.
활주로 25 접근 시의 윈드시어 경보는 518건으로 전체 발령 건수인 766건의 68%이며, 측풍 성분 15kts 초과도 374건으로 전체 건수의 97%를 차지하여 접근 및 착륙단계에서의 불안정 접근에 영향을 미치는 것으로 파악되었다. 배풍의 경우는 40건 으로 양쪽 활주로에서 같게 발생 되었으며, 이 중에는 활주로의 양쪽으로 배풍이 함께 부는 예도 있었다.
첫째, PUS 공항의 활주로 18의 선회 접근 절차는 공항 북쪽 에 있는 산악 지형을 회피하기 위해 공항 남서쪽으로부터 접근 하여 활주로 18쪽으로 최종 위치 정대 시 장애물과 간격 분리 (clearance)를 유지하기 위한 작은 선회 반경으로 높은 고도 처 리를 해야 한다. 또한 선회 때 강한 측풍으로 인해 조종사는 항 공기가 활주로 연장선을 넘어가지 (overshoot) 않게 항공기의 에너지 관리를 해야 하는 잠재된 불안정 접근 위험 요인이 내포 된 특수 공항이다.
또한 선회 때 강한 측풍으로 인해 조종사는 항 공기가 활주로 연장선을 넘어가지 (overshoot) 않게 항공기의 에너지 관리를 해야 하는 잠재된 불안정 접근 위험 요인이 내포 된 특수 공항이다. 아울러 정상 강하율 초과 불안정 접근 이벤 트 발생 시 복행 (go-around)의 비율은 약 40%로 분석되었다.
둘째, CJU 공항의 경우는 이벤트 발생 비율이 타 공항보다 상대적으로 높게 나타났으며, 접근 시의 윈드시어와 강한 측풍 및 배풍 성분이 불안정 접근의 환경적 요인으로 분석되었다.
셋째, CJU 공항의 활주로 25는 활주로 07에 비해 상대적으로 높은 이벤트 발생 빈도를 보였다. 항공기 활공경사각 이탈 (glideslope deviation)의 이벤트 분석에 의하면, 대다수의 이벤 트 발생 시점이 항공기가 바다에서 육지로 들어서는 해안선 (sea bank) 부근 400ft 이하 저고도에서 집중되어 발생하는 경향 성을 보였다.
항공기 활공경사각 이탈 (glideslope deviation)의 이벤트 분석에 의하면, 대다수의 이벤 트 발생 시점이 항공기가 바다에서 육지로 들어서는 해안선 (sea bank) 부근 400ft 이하 저고도에서 집중되어 발생하는 경향 성을 보였다. 해안선 부근에서 항공기의 일시적인 강하율 감소 와 기수 상승 (pitch up) 현상 추이를 확인할 수가 있었으며, 이러한 저고도에서의 기수 변화는 항공기가 착륙하기까지의 일정한 3도 강하 각 유지를 저해하는 요인으로 식별되었다. 이와 같은 비행 데이터 분석을 기반으로 한, 사례 공항들의 비행 절 차 및 공항의 주요 이벤트 특성과 환경적인 요인 분석에서 식별 된 위험 요인들을 제거하기 위한 불안정 접근 경감방안을 다음과 같이 제시하고자 한다.
첫째, 기존의 불안정 접근 경감방안이 각 항공사 내부에 국 한되어 이루어졌던 소극적인 예방 안전 활동이 아닌, 국가적 차 원의 국내 각각의 항공사에서 발생하는 불안정 접근 비행 데이터의 통합된 수집과 분석이 필요하다. 각 항공사로부터 수집된 불안정 접근 데이터들을 각각의 공항별, 기종별, 환경적 요인 등의 통합적 분석 시스템을 통하여, 전체적인 불안정 접근의 발생 현황과 원인을 명확하게 파악할 수 있으며, 국가적인 불안정 접근 경감방안 마련으로 비행 안전 증진에 이바지할 수 있다.

후속연구

첫째, 기존의 불안정 접근 경감방안이 각 항공사 내부에 국 한되어 이루어졌던 소극적인 예방 안전 활동이 아닌, 국가적 차 원의 국내 각각의 항공사에서 발생하는 불안정 접근 비행 데이터의 통합된 수집과 분석이 필요하다. 각 항공사로부터 수집된 불안정 접근 데이터들을 각각의 공항별, 기종별, 환경적 요인 등의 통합적 분석 시스템을 통하여, 전체적인 불안정 접근의 발생 현황과 원인을 명확하게 파악할 수 있으며, 국가적인 불안정 접근 경감방안 마련으로 비행 안전 증진에 이바지할 수 있다.
셋째, 항공사로서는 불안정 접근의 발생 원인 및 문제점을 단순한 조종사의 조작 미숙으로 분류하여 추가 훈련을 시행하는 정량적이고 사후적인 대책 방안을 마련하기보다는, 비행 데이터 분석을 통해 도출된 각 공항의 불안정 접근 발생 원인과 유의사항 등의 비행 정보를 사전에 현장의 운항승무원들과 적 극적인 공유와 의사소통을 통해, 불안정 접근 위험 요인을 제거 하는 예방 안전 시스템 (proactive safety system)의 활성화가 필요하다.
추후 연구 방향으로는 국가적인 항공 안전 관리 시스템 구 축을 위한 비행 데이터 분석 프로그램 활용 방안으로, 국내 각각의 항공사에서 집계 및 분석되고 있는 불안정 접근 비행 데이터의 국가적인 통합된 분석을 위한 플랫폼 개발과 운영방안에 관한 추가적인 연구가 필요한 시점이다.

참고문헌 (9)

The stat trade times, covid-19 (Oct, 2020), WFS launches project coldstearm to prepare for global air cargo deliveries, [Online].Available:https://www.stattimes.com/news/covid19-wfs-launches-project-coldstream-to-prepare-for-global-air-cargo-deliveries/
ICAO, Safety Report, International Civil Aviation Organization, Montreal, Quebec, Canada, Technical Report H3C 5H7, pp 5-6, 2020.
ICAO, Annex 6 Part 1, 3.3 Safety management, pp 3.2-3.3, 10th ed. Jul.2016.
The traffic news, Asiana completes pahse 1 of FOQA, [Internet]. Available:cartvnew.com/news/articleView.html?idxno288850
ICAO, Doc 10000, Manual on Flight Data Analysis Programmes (FDAP), pp1.3-1.4, 1st ed. 2014.
Advisory Circular, Flight Operational Quality Assurance, Federal Aviation Administration, U.S.Department of Transportation, AC No:120-82, pp. 1-3, 2004, Dec.
Article 58 of the Korea Aviation Safety Act (National Aviation Safety Program, etc.), revision 2019.8.28.
IATA Safety Flight Operation, Unstable Approach, 3rd ed.. Montreal, Quebec, Canada: IATA, pp. 2-10, 2017.
Advisory Circular, Flight Operational Quality Assurance, Federal Aviation Administration, U.S.Department of Transportation, AC No:120-82, Appendix A FOQA Enforcement policy, pp. 24, 2004, Dec.

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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