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Year ~ Transaction Count Keyword

Detail

Aviation Safety Precursor Detection Technique

Manager
Park Noh-Sam
Participants
Kim Ji Yeon, Park Noh-Sam, Jang Jong Hyun
Transaction Count
2
Year
2022
Project Code
22IR2100, Aviation Safety Big Data Platform , Park Noh-Sam
- 빅데이터 기반 항공안전관리 기술개발 및 플랫폼은 정량적이고 예측적인 예방형 항공안전관리를 위한 항공안전 빅데이터 분석 기술을 개발하는 것을 목표로 함
- 빅데이터 기반 플랫폼은 항공사고, 준사고, 안전장애 데이터와 공항운영, 항적, 기상 등의 운항관련 데이터를 융합하고 기계학습 및 AI 기법을 적용한 항공안전 위해요인 및 위험 분석하는 기능이 요구됨
- 데이터 처리, 저장 및 관리와 빅데이터 분석 알고리즘을 적용한 실시간 위험 예측 및 감지하여 필요 데이터를 별도 저장, 관리 및 분석하는 통합 플랫폼 개발 기술이 요구됨.
- 본 이전 기술은 항공 가용 데이터와 기상 등 외부 데이터를 복합적으로 분석하여 항공 위험 전조 징후를 탐지하고 그 결과에 대한 통계분석을 수행하고 가시화하는 기술을 포함함
- 항적 데이터를 기반으로 항공사고, 준사고 안전장애와 관련된 이벤트를 수집하고 관제하는 시스템에 제공하는 서비스에 활용이 가능함
- 가용 데이터와 외부 데이터를 복합적으로 분석 및 확장하여 항공위험 상황 이벤트를 탐지하고 통계 분석하여, 분석 결과를 공공 데이터로 제공하여 공유함을 목적으로 함
- 특히 예측불가 운항상황, 불안정 접근, 이상에너지 검출의 전조징후를 탐지하여 통합관제 시스템에 제공함으로써 항공 위험 상황 방지를 목적으로 함
- 항공운항 가용데이터에 기상 데이터를 추가하여 복합 데이터를 생성하고 관리할 수 있음
- 항공기 착륙 단계에서 복행 및 예측 불가 운항상황을 검출하고, 불안정 접근의 원인인 수평각과 활공각 위반을 탐지하여 항공위험상황 전조징후를 탐지할 수 있음
- 항적 데이터의 이상치를 검출하기 위해, 공항별 활주로별로 비에너지(specific energy)에 대한 분포를 생성하고, 이를 바탕으로 고에너지와 저에너지를 검출할 수 있음
- 탐지된 항공안전 전조징후 데이터를 공항별/기종별/기간별 통계 분석하여 유의미한 데이터를 생성하고 생성된 통계 분석 데이터를 HTTP API를 개발하여 제공함으로써 공공 정보 공유를 활성화 할 수 있음
* 기술명 : 빅데이터 기반 항공 위험 전조징후 탐지 기술
- 항공안전 빅데이터 플랫폼의 가용데이터와 공항기상관측장비로부터 수집되는 공항기상정보를 분석하고 확장하는 기술
- 예측불가 운항상황, 불안정 접근, 이상에너지 상황 탐지의 항공위험 전조징후를 탐지하여 그 결과를 통계분석 처리하고 외부와 인터페이스할 수 있는 형태로 데이터를 관리하는 기술
- 항공위헌 전조징후 탐지 결과에 대해 가용데이터를 기반으로 전조징후 발생 시점 또는 위치 등을 포함하는 전조징후 분석 가시화 기술
- 복합데이터 확장 소스코드(Python)
- 예측불가 운항상황 위헌 검출 소스코드(Python)
- 이상 에너지 위험 검출 소스코드(Python)
- 불안정 접근 검출 소스코드(Python)
- 빅데이터 기반 항공 위험 전조징후 탐지 기술 시험 절차 및 결과서
- 항공안전 전조징후를 탐지하여 공항별, 기간별, 항공기 유형별 집계정보 제공
- 항공안전 전조징후 3종 이상을 탐지하는 기능 제공으로 항공안전 정책 수립에 근거제공
- 항공안전 전조징후에 대한 발생 검출 결과를 위경도 및 고도를 활용하여 발생 지점 또는 시점을 표시하는 가시화 기능 제공
- 항공기 내 설치된 고가의 수집장치에 의한 항공 위험 전조징후 탐지가 아닌 오픈된 항적 데이터를 활용한 탐지 기술로 적용이 용이할 것으로 예상됨
- 항공 운항 관련 기존 데이터를 보유 및 제공하는 업체에 빅데이터기반 항공 위험 전조징후 탐지 기술을 부가 서비스 형태로 추가 가능