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초록

영어

Atmospheric turbulence is one of the critical meteorological factors directly impacting aviation safety and operations. On May 21, 2024, Singapore Airlines Flight 321 experienced severe turbulence over western Myanmar, with gravitational acceleration fluctuating between +0.44G and –1.57G over 19 seconds, resulting in one fatality and over 43 injuries. This incident, among others, has heightened awareness of turbulence-related risks. Turbulence not only increases injury risks for passengers and crew but also causes operational challenges, including aircraft damage and increased fuel consumption due to route deviations. Recent scientific studies indicate that turbulence intensity at aircraft cruising altitudes has increased over the past decades. To address this, the aviation industry is exploring solutions such as deep learning-based turbulence prediction systems and real-time turbulence data sharing between aircraft via onboard weather radars. However, such data are currently accessible only to flight crews, posing risks if crews disable radar on Navigation Display on in-flight. This study proposes a poterble alert system for flight crew and cabin crew, integrated with the Global Korean Turbulence Guidance (G-KTG), to provide Expected-time notifications when turbulence thresholds are exceeded.

한국어

항공 난류는 항공 안전과 운항에 직접적인 영향을 미치는 중요한 기상 요인 중 하나이다. 2024년 5월 21일 싱가포르항공 321편은 미얀마 서부 상공에서 19초간 항공기가 심각한 난류를 겪었는데, 이 19초 동안 항공기 내 중력 가속도가 +0.44G에서 –1.57G까지 변동하면서 승객 1명이 사망하고 43명 이상이 부상을 입는 사고가 발생했다. 최근 싱가포르항공 사례 뿐만 아니라 다른 여러 사례가 등장함에 따라 항공 난류에 대한 경각심이 높아지고 있다. 항공 난류는 승객과 승무원의 부상 위험을 증가시킬 뿐만 아니라 항공기 손상 및 기존 항로에서 우회 비행함에 따라 연료 소모 증가하는 등 여러 운영상의 문제를 초래 하고 있다. 또한 최근 연구 결과에 따르면, 항공기 순항고도에서 맞닿는 항공 난류 강도가 점점 증가한다는 연구 결과가 보고되고 있다. 이에, 운항 중인 항공기의 탑재된 기상레이더와 딥러닝 을 이용한 난류 예측 시스템을 개발, 잠재적인 항공 난류 위험을 사전에 예측한 후, 같은 항로에 있는 뒤 항공기에 항공 난류 정보를 제공하는 방식으로 안전 운항을 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 현재 이러한 데이터는 조종사에게만 제공되며, 네비게이션 화면에서 운항 중 레이더 기능을 비활성화할 경우 위험 요소로 작용할 수 있다. 그로 인해, 본 연구에서는 한국형 항공 난류 예측 시스템 (G-KTG)을 기반으로 운항 중 항공 난류 발생 경보를 항공승무원에게 알림을 전송하는 앱 개발을 제안하고자 한다.

목차

[Abstract]
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 항공 난류 예측
1. 항공 난류의 종류
2. 항공 난류 예측 모델
3. 싱가포르항공 321편의 G-KTG 데이터 추출 결과
Ⅲ. 개발 제안
1. 승무원 이동식 전자장비 현황
2. Application 개발 방식
3. Application 개발 한계점
Ⅳ. 결론
참고문헌(국문)

키워드

항공 난류 청천 난류 한국형 난류 예측 시스템 백엔드 프론트앤드 전자 비행 장치 모바일 접근 통제 Air Turbulence Clear-Air Turbulence Global Korean Turbulence Guidance Backend Frontend Mobile Device Management

저자

• 윤상원 [ Sang-Won Yun | 극동대학교 해킹보안학과 학부생 ] 주저자
• 안희복 [ Hee-Bok Ahn | 한국항공대학교 운항관리학과 박사과정 ] 교신저자

참고문헌

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