신공항 설계단계의 기상조건별종단안전구역(RESA) 리스크 평가모델 연구 : 확률기반 설계평가모델 적용

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 신공항 설계단계에서 기상조건에 따른 활주로 종단안전구역(RESA, Runway End Safety Area)의 실효적 안전성을 정량적으로 평가하기 위하여, 미국 공항협력연구프로그램(Airport Cooperative Research Program, ACRP)에서 제안된 RSARA(Runway Safety Area Risk Analysis) 모델과 그 기반인 F-L-C(Frequency–Likelihood–Consequence) 구조를 확률적 관점에서 재해석·확장한 위험도 평가체계를 제시하였다.
최근 10년(2015-2024)간 전 세계 상업용 여객기 사고 중 활주로 이탈(Runway Excursion)은 전체의 약 21%를 차지하였으며(IATA, 2025), 사망사고의 약 37%는 착륙단계에서 발생한 것으로 보고되었다(BOEING, 2025). 이러한 사고는 강우, 측풍, 저시정 등 불리한 기상조건에서 항공기의 제동성능이 저하되고 조종 안정성이 감소할 때 주로 발생한다. 그럼에도 불구하고 국내의 RESA 검토체계는 이러한 불확실 변수를 충분히 반영하지 못한다는 한계를 가진다. 이에 본 연구에서는 기상요소(Weather)를 확률변수로 포함한 W-F-L-C(Weather – Frequency – Likelihood - Consequence) 개념을 도입하여, 기상조건별 위험도를 정량화할 수 있는 확률기반 평가모형을 제안하였다. 강우, 풍속, 시정, 결빙 등 주요 기상요소의 통계분포를 정의하고, 로지스틱 회귀(Logistic Regression) 기법을 활용하여 기상요인과 활주로 이탈가능성 간 상관성을 분석하였다. 이렇게 산정된 발생가능성(L)은 사고발생빈도(F) 및 결과심각도(C) 구조와 결합된 위험도 산정체계에서, 기상조건별 종단안전구역(RESA)의 안전여유를 평가하는 데 활용되었다.
모델의 검증은 우리나라 최대규모 인천국제공항(Incheon International Airport)의 운항 및 기상자료를 활용하여 수행하였으며, 이를 통해 확률기반 위험도 평가모형의 적용 타당성을 확인하였다. 이어 신공항의 이전 대상공항(Baseline airport)인 대구 및 김해국제공항 자료를 활용하여 신공항 위험도 산정에 필요한 기상요인별 회귀계수를 도출하였고, 이를 신공항 설계조건에 적용한 결과, 불리한 기상조건에서 종단이탈확률(F×L)은 약 4.1∼4.4배 증가하는 것으로 평가되었다. 또한 Microsoft Flight Simulator 2020을 활용한 시뮬레이션 분석에서는 악기상 조건에서 착륙위치 및 정지거리 분포가 모형이 제시한 위험도 증가 경향을 따르는 것으로 나타났으며, 이러한 경우 복행(Go-Around) 발생이 불가피할 것으로 판단되었다. 신공항 설계단계 적용에서는 TK신공항(산지형)과 가덕도신공항(해상형)을 대상으로 기상조건별 이탈확률과 안전여유지수(Safety Index, SI)를 비교하였다. TK는 측풍, 결빙영향이 가장 크게 나타났으며, 가덕도는 측풍과 강우의 영향이 크게 나타났고, 시정은 접근 안정성에 작용하는 보조요인으로 확인되었다. 지형보정계수(kt)를 고려한 결과, 결과심각도는 TK가 가덕도 대비 약 20.7% 높게 산정되었다. 이에 따른 SI는 TK신공항 0.88∼0.95, 가덕도신공항 0.90∼0.96으로 평가되었다. 이러한 결과는 기상·환경특성에 따라 각 공항의 위험도가 상이함을 보여준다.
제시된 W-F-L-C 접근은 기존 거리기준 중심의 국내 설계방식을 확률적·환경응답형 평가체계로 전환할수 있는 가능성을 보여주며, 향후 신공항 설계단계에서 기상조건별 위험도를 정량화하고 설계기준의 적정성을 검토하는 근거로 활용될 수 있다. 또한 연구결과는 향후 신공항뿐 아니라 국내·외 공항의 RESA 설계기준 개선, EMAS 설치효과 검증, 기상변동성 기반 위험·안전관리체계 구축 등 실무적·정책적 의사결정의 기초자료로도 활용될 수 있을 것이다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study proposes a probabilistic risk-assessment framework to quantitatively evaluate the effective safety performance of Runway End Safety Areas(RESA) during the design phase of new airports. The framework extends the RSARA(Runway Safety Area Risk Analysis) model and its foundational Frequency–Likelihood–Consequence(F-L-C) structure, originally developed in the U.S. Airport Cooperative Research Program(ACRP), by reinterpreting them from a probabilistic perspective. Runway excursion accidents accounted for approximately 21% of commercial jet accidents worldwide over the past decade(2015–2024), while about 37% of fatal accidents occurred during the landing phase(IATA, 2025; BOEING, 2025). Such events frequently arise under adverse meteorological conditions—heavy rainfall, crosswinds, low visibility—when braking effectiveness and handling stability are degraded. However, current domestic RESA assessment practices do not adequately reflect these uncertainties. To address this limitation, this study introduces the W-F-L-C(Weather–Frequency–Likelihood–Consequence) approach, in which weather factors are treated as probabilistic variables. Statistical distributions of key meteorological elements, such as rainfall, wind speed, visibility, and icing indicators, were established, and logistic regression was used to analyze the correlation between weather conditions and runway-excursion likelihood. The resulting likelihood(L) was integrated within the F-L-C structure to evaluate RESA safety margins under varying weather conditions.
Model validation was performed using operational and meteorological data from Incheon International Airport, the largest airport in Korea, to confirm the applicability of the proposed probabilistic risk-assessment model. Subsequently, data from the baseline airports—Daegu International Airport and Gimhae International Airport—were used to estimate weather-dependent regression coefficients required for risk evaluation at the new airport. When applied to the design conditions of the new airport, the runway-excursion probability(F × L) increased by approximately 4.1 to 4.4 times under adverse weather scenarios. Simulation analysis using Microsoft Flight Simulator 2020 showed that the distributions of touchdown position and stopping distance under deteriorated conditions followed the risk-increase trends predicted by the model, indicating that go-around maneuvers would become unavoidable in severe weather.
For the design-phase application, this study compared the excursion probability and Safety Index(SI) of the Daegu–Gyeongbuk New Airport(TK, mountainous-terrain type) and the Gadeokdo New Airport(marine-type) under varying meteorological scenarios. Crosswind and icing effects were most influential at TK, while crosswind and rainfall effects dominated at Gadeokdo; visibility acted as a secondary factor influencing approach stability. When applying the terrain-adjustment coefficient(kt), consequence severity at TK was approximately 20.7% higher than at Gadeokdo. The SI values ranged from 0.88 to 0.95 for TK and from 0.90 to 0.96 for Gadeokdo, reflecting clear differences in risk profiles shaped by environmental and meteorological characteristics.
The proposed W-F-L-C framework highlights the potential to transition domestic RESA design practices from distance-based standards toward a probabilistic and environment-responsive assessment approach. The results provide quantitative evidence for evaluating weather-dependent risks and reviewing RESA design adequacy during new-airport planning. Furthermore, the findings can serve as a foundation for improving RESA design standards, validating the performance of EMAS installations, and developing weather-variability-based risk and safety-management systems for airports in Korea and abroad.

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서 론 1
• 1.1 연구 배경 1
• 1.2 연구 동향 3
• 1.3 연구의 목적 5
• 1.4 연구 내용 6
• 제2장 이론적 고찰 및 개선 필요성 8
• 2.1 활주로 이탈사고 특성 8
• 2.2 종단안전구역(RESA) 정의 및 기능 10
• 2.3 국내외 설치기준 및 운영사례 비교 11
• 2.3.1 해외 설치기준 11
• 2.3.2 국내 설치기준 및 적용현황 16
• 2.3.3 기준비교 및 시사점 17
• 2.4 기상조건별 활주로 이탈영향 분석 19
• 2.5 기존 위험평가모델의 이론과 한계 21
• 제3장 확률기반 위험도 평가모델 구축 25
• 3.1 W-F-L-C 모델의 개념 25
• 3.1.1 모델의 기본구조 25
• 3.1.2 모델적용 방법론 28
• 3.2 자료구축 및 데이터베이스화 30
• 3.3 확률모델 구축 38
• 3.3.1 기상확률모델(Weather Factor Modeling, W) 39
• 3.3.2 발생가능성 모델(Occurrence Probability Modeling, F) 43
• 3.3.3 이탈위치 모델(Location Modeling, L) 46
• 3.3.4 결과심각도 모델(Consequence Modeling, C) 50
• 3.4 통합 및 민감도 확인 52
• 3.4.1 통합모델 수립 52
• 3.4.2 회귀분석과 신뢰도 검증 54
• 제4장 모델적용 및 분석 57
• 4.1 분석대상 공항 개요 57
• 4.1.1 대구국제공항 58
• 4.1.2 김해국제공항 59
• 4.1.3 대구경북통합신공항 61
• 4.1.4 가덕도신공항 62
• 4.2 모델적용을 위한 자료구성 64
• 4.3 Baseline공항 모델분석 70
• 4.3.1 실측자료 기반 평가 70
• 4.3.2 회귀계수 보정 및 적합성 검토 72
• 4.3.3 시뮬레이터 기반 이탈분석(MSFS 2020) 74
• 4.4 신공항 설계단계 적용 97
• 4.4.1 TK신공항 적용분석 97
• 4.4.2 가덕도신공항 적용분석 100
• 4.4.3 위험도 비교 및 영향요인 해석 103
• 4.4.4 지형요인에 따른 안전도 평가 105
• 4.4.5 RESA 길이별 안전여유 평가 및 확장모델 결과 107
• 4.5 분석결과의 종합 및 소결 109
• 제5장 설계기준 개선 및 정책제언 111
• 5.1 국내 RESA 설계기준의 한계 111
• 5.2 설계지침 개선 및 정책적 제언 114
• 제6장 결 론 122
• 6.1 연구결과 요약 122
• 6.2 학문적 및 실무적 의의 124
• 6.3 향후 연구과제 126
• 참고문헌 129
• APPENDIX 136
• Abstract 145