EFB 기반 진동 측정을 활용한 항공 난류 정량화 및 정보 공유 가능성 연구 = (A) Feasibility Study on Aviation Turbulence Quantification and Information Sharing Using EFB-based Vibration Measurement

국문 초록 (Abstract)

항공 난류는 승객과 승무원의 부상을 유발하는 주요 안전 위협 요소이다. 현재 난류 정보는 조종사의 주관적 판단에 의존하는 PIREP(Pilot Weather Report) 체계를 통해 공유되고 있으나, 동 일한 난류를 경험하더라도 조종사마다 강도 평가가 상이하여 정보 의 일관성이 부족하다는 한계가 있다. 이를 보완하기 위해 IATA는 EDR(Eddy Dissipation Rate) 기반의 Turbulence Aware(ITA) 플랫폼을 운영하고 있으나, 항공기 장비 개조 및 연간 사용료에 따 른 높은 비용으로 인해 중소 항공사의 참여가 제한적인 실정이다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구는 EFB(Electronic Flight Bag)에 내장된 스마트폰 가속도 센서를 활용하여 저비용으로 항공 난류를 측정하고 정량화하여 항공 난류 정보를 공유할 수 있는 시 스템의 가능성을 탐색하였다. 연구 목표는 두 가지로 설정하였다. 첫째, 고정밀 진동측정기(Dytran 4400B1)와 스마트폰 가속도 센서 간의 측정 일치도를 통계적으로 검증하여 스마트폰 센서의 실 용적 활용 가능성을 평가하는 것이다. 둘째, MacCready(1964)의 RMS(Root Mean Square) 기준을 적용하여 난류 강도를 정량화하 는 방법론을 검증하는 것이다. 센서 측정 일치도 검증을 위해 실제 비행에서 두 센서의 동시 측 정을 수행하고, Bland-Altman 분석과 TOST 등가성 검정을 적용 하였다. 난류 정량화 분석에서는 RMS를 핵심 분석 도구로, FFT(Fast Fourier Transform)를 보조 분석 도구로 활용하여 난 류 구간의 강도와 주파수 특성을 분석하였다. 연구 결과, 스마트폰 가속도 센서가 난류 정량화에 실용적으로 활 용될 수 있는 수준의 측정 일치도를 보임을 확인하였으며, MacCready의 RMS 기준(σg ≥ 0.10 for Moderate)이 실제 난 류 상황과 부합함을 검증하였다. 본 연구는 기존 ITA의 대기 중심(atmosphere-centric) EDR 접근법과 달리, 항공기가 실제로 경험하는 진동을 직접 측정하는 항 공기 중심(aircraft-centric) RMS 접근법을 채택하였다. 이를 통해 복잡한 EDR 변환 과정 없이도 난류를 정량화할 수 있음을 보였으 며, 추가적인 하드웨어 투자 없이 기존 EFB만으로 난류 측정이 가 능한 저비용 대안의 가능성을 제시하였다. 주제어: 항공 난류, EFB, 가속도 센서, RMS, PIREP, 난류 정량 화, 정보 공유

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 서 론 1
• 1.1 연구 배경 1
• 1.2 연구 목적 5
• 1.3 연구 범위 및 방법 8
• 제2장 이론적 배경 10
• 2.1 항공 난류의 정의 및 분류 10
• 2.1.1 항공 난류의 정의 10
• 2.1.2 항공 난류의 분류 10
• 2.2 항공 난류 측정 및 보고 체계 12
• 2.2.1 PIREP (Pilot Weather Report) 12
• 2.2.2 IATA Turbulence Aware (ITA) 14
• 2.2.2.1 EDR의 개념 및 추정 방법 15
• 2.2.2.2 EDR의 특성 및 한계 16
• 2.3 난류 정량화 방법론 18
• 2.3.1 항공 난류 정량화의 필요성 18
• 2.3.2 RMS와 EDR 기반 난류 정량화 접근법의 비교 19
• 2.3.3 MacCready RMS 기준 20
• 2.3.4 주파수 분석 (Fast Fourier Transform) 22
• 2.3.4.1 FFT의 기본 개념 22
• 2.3.4.2 FFT 수학적 정의 23
• 2.3.4.3 난류 분석에서의 FFT 활용 24
• 2.3.4.4 FFT의 장단점 25
• 제3장 연구 방법 26
• 3.1 측정 장비 26
• 3.1.1 고정밀 진동측정기 26
• 3.1.2 휴대전화 가속도 센서 27
• 3.2 데이터 수집 28
• 3.2.1 비행 경로 및 조건 28
• 3.2.2 측정 장비 거치 방법 30
• 3.3 데이터 전처리 31
• 3.3.1 시간 정합 31
• 3.3.2 재표본화 31
• 3.4 센서 간 상관관계 분석 32
• 3.4.1 허용 한계 정의 32
• 3.4.2 Bland-Altman 분석 33
• 3.4.3 TOST 등가성 검정 33
• 3.5 데이터 분석 방법 36
• 3.5.1 RMS (Root Mean Square) 분석 37
• 3.5.2 FFT (Fast Fourier Transform) 분석 37
• 제4장 연구 결과 39
• 4.1 센서 신뢰성 검증 39
• 4.1.1 Bland-Altman 분석 결과 39
• 4.1.2 TOST 분석 결과 40
• 4.1.3 스마트폰 센서 활용 가능성 종합 평가 41
• 4.2 난류 사례 분석 42
• 4.2.1 대표 비행편 상세 분석: WE6702 (제주→양양) 42
• 4.2.2 정상 구간과 난류 구간의 스펙트럼 특성 비교 46
• 4.3 RMS와 FFT 분석 방법 비교 49
• 4.3.1 RMS 분석의 역할 49
• 4.3.2 FFT 분석의 역할 49
• 4.3.3 두 가지 방법의 통합 분석 50
• 제5장 결론 52
• 5.1 연구 성과 52
• 5.2 연구의 의의 및 활용 가능성 54
• 5.3 연구의 한계 56
• 5.4 향후 연구 과제 58
• 참고문헌 60
• ABSTRACT 65