3次元 飛行軌跡 具現에 따른 데이터 補正技法 硏究 = (A) Study on Error Correction Methods for 3-D Flight Track Realization

국문 초록 (Abstract)

본 논문은 항공안전을 목적으로 비행 분석에 사용하는 영상 기반 비행분석 프로그램에서, 위성사진 위에 示現되는 비행궤적을 보다 실제의 비행내역에 가깝도록 재현하기 위한 궤적구현 알고리즘의 보정기법 및 비행 데이터 처리기법을 다루고 있다.
영상 기반 비행분석 프로그램에서 비행궤적 시현을 위하여 입력으로 사용되는 비행 데이터로는 비행 고도와 ground speed, 및 방향각 정보를 들 수 있다. 비행궤적을 구현하는 기본 알고리즘은, 항공기의 touch down(착륙시) 지점이나 lift-off(이륙) 지점을 기점으로 하여 양 방향 즉, 지상의 활주로 방향과 공중 방향으로 각각 ground speed 를 區分求積함으로써 점진적으로 항공기의 이동 궤적을 구성해 나가는 것이다. 이 때, 매 분점 간 이동거리는 각 분점에서의 방향각 벡터의 크기가 된다. 이렇게 구한 2 차원 좌표에 고도정보를 적용함으로써 비행 궤적을 구성하는 3 차원 좌표들을 생성할 수 있다. 이들 비행 데이터는 항공기의 센서와 subsystem 에서 수집되고 기록되어 다시 지상에서 변환되는 여러 차례의 처리 과정을 거치는 동안 오차를 갖게 된다. 오차의 원인으로는 데이터 통신이나 처리에 따른 numerical error 외에도 최초 source인 센서나 subsystem의 오차, 데이터의 기록 rate나 해상도 문제 등을 들 수 있으며, 이들 데이터로 비행궤적을 시현해 주는 알고리즘 상에도 오차를 발생시키는 요인들이 있다. 이에 본 연구에서는, 비행궤적 알고리즘의 개선과 저역통과 필터를 이용한 방향각 데이터의 미세 요동 제거를 통하여 영상 기반 비행분석 프로그램에서 시현되는 비행궤적을 실제 비행에 최대한 근사시키기 위한 기법에 대하여 논하고자 한다. 연구 및 시험 결과는 대한항공이 사용하고 있는 비행분석 프로그램인 FDAS(Flight Data Analysis and Animation System)에 적용하여서 확인해 보았다.
우선, 비행궤적 알고리즘의 개선 측면에서는, B-Spline Curve상의 區分求積 분점 간격 축소, Biasing 적용 등을 통해 비행궤적의 왜곡을 보정하고자 하였다. 궤적구현의 기본 알고리즘인 區分求積의 분점 간격 축소에 의하여 적분 오차를 줄이기 위한 시도로서, ground speed와 방향각 데이터에 대하여 B-Spline Curve를 적용하고, 생성된 curve상에서 데이터 interpolation 을 수행하는 C++ 프로그램을 제작하여 시험하였다. 또한 ground speed 의 증감에 따른 biasing 알고리즘을 구현하여 시험하였다. 저역통과 필터를 이용한 방향각 데이터의 미세 요동 제거를 통한 비행궤적 smoothing 연구에서는, Matlab의 M 파일과 Simulink를 이용한 저역통과 필터를 적용하여, 필터의 선정, 차수 결정, cut-off 주파수 결정, 필터 출력의 지연문제 해소 등의 과정을 수행하였으며, 이를 통해 방향각 데이터의 필터링에 가장 적합한 저역통과 필터를 제시하였다.
상기 시험 및 연구 결과를 통하여, ground speed 데이터 및 방향각 데이터의 보간에 의한 분점간격 축소기법은 Curve fitting 알고리즘의 개선에 의하여 비행궤적 오차를 부분적으로 개선할 수 있었으나, 이러한 방법들이 비행 데이터에 포함된 오차 성분을 완전히 제거하기는 어렵다는 사실을 확인하였다. 속도증감 bias 의 사용을 궤적 오차의 시각적 개선효과를 가져왔으며, bias의 크기는 개략적으로 선회시간의 제곱에 비례한다는 것이 입증되었다. 저역통과 필터에 의한 비행 데이터의 smoothing 기법에 의한 시험 결과는 원 데이터와의 deviation 이 커진 구간에 대한 부가적인 처리 알고리즘이 요구됨을 확인할 수 있었다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This paper is a research on the error correction and processing technology of flight data to reproduce and visualize a flight track, that is displayed on the terrain texture image based on 2-dimensional satelkite images, more similarly to the real flight in a synthetic vision-based flight analysis program.
The synthetic vision-based flight analysis program uses altitude, ground speed and bearing information for the input to reproduce and visualize the flight track. The basic algorithm employed for computing a flight track in the synthetic vision-based flight analysis program is the mensuration method in which R integrates ground speed to the direction of bearing vector at every data point so that it consequently raws a flight track gradually.
These flight data are gathered from the sensors and subsystems of the aircraft and recorded, transmitted, and fnally converted to engineering expression to be analyzed on the ground. All these process can cause errors and the sensors and subsystems themselves have their own error sources. Further to the causes, data recording rate and data resolution as well as the algorithm which visualize the flight track can be the sources of the inexactness of the flight track reproduction.
In terms of the upper-mentioned, this paper discourses on the method to improve the flight track reproduction and a technique to approximate the flight track of the vision-based flight analysis program to the real one as closely as possible. The result of the research and test performed was checked using the FDAS(Flight Data Analysis and Animation System) program which is in service for the FOQA(Flight Operation Quality Assurance) tasks in Korean Air.
First, for the improvement of the flight track algorithm, a couple of ideas are presented. One is reducing the width of each fraction in mensuration and another is exploiting a bias to the flight data. As an attempt to reduce the integration error by reducing the width of the fractions in mensuration, which is the basic algorithm of reproducing the track visualization, a B-Spline Curve was employed to produce the interpolated points between given original data points on the cuwe created. Ground speed and bearing data were subiected to the interpogation. The algorithm was coded in C++ and tested on the FDAS program. A biasing algorithm, which adiusts the value of ground speed according to its acceleration and deceleration, was also devised and inserted into the flight track computation sub-routine of FDAS program and the result was presented.
In the research of the flight track smoothing by removing the minute fluctuation of the bearing data, a digital IIR low-pass filter was designed on the Matlab profrram, the type'of the filter was selected, and the filter order and the pass-band edge frequency was determined eventually to define a low-pass filter which is most appropriate for fltering of bearing data.
All these trials and tests have shown that it is impossible for a flight track algorithm to completely remove inherent error from recorded flight data by reducing the fraction wiclth in a mensuration and improving curve-fitting algorithm. In terms of bsing method, it was observed that the required ground speed bias for a go-around flight is proportional to the time duration of circling for second approach, and that the slope of the proportion is getting stiff wRh time duration of the circling. These dRerent methods are to be properly combined to intens correction effect in practical applications.
Further enhancement of the curve ftting and biasing algorithm as well as the introducing an adaptive filter to the flight track algorithm is expected to actually improve the algotithm of visualizing the flight track.

목차 (Table of Contents)

• 목차 = ⅰ
• 표목차 = ⅲ
• 그림목차 = ⅲ
• 기초 및 약어설명 = ⅴ
• 국문요약 = ⅵ
• 1. 서론 = 1
• 1.1 연구의 목적 = 1
• 1.2 연구의 범위 및 방법 = 6
• 2. 자료조사 및 연구 = 9
• 2.1 비행 분석용 데이터의 특성 = 9
• 2.1.1 AIMS 와 비행기록장치 = 9
• 2.1.2 비행 데이터의 흐릉 = 11
• 2.2 비행궤적 구현에 사용되는 파라메터에 대한 고찰 및 보정 = 14
• 2.2.1 비행 영상의 구현 이론 = 14
• 2.2.2 고도 데이터의 보정 = 16
• 2.2.3 2 차원 위치 데이터의 생성에 사용되는 방향각 데이터 = 18
• 2.2.4 2 차원 위치 데이터의 생성에 사용되는 ground speed = 21
• 2.3 궤적구현 알고리즘의 원리 = 23
• 2.4 항공기 궤적구현 알고리즘의 오차 유형 분석 = 26
• 2.4.1 데이터 오차 = 26
• 2.4.2 적분 누적오차 = 28
• 3. 비행궤적 구현 알고리즘의 개선 기법 = 29
• 3.1 B-Spline Curve상의 區分求積 분점 간격 축소 = 29
• 3.1.1 연구 및 시험 개요 = 29
• 3.1.2 B-Spline Curve 구현 이론 = 29
• 3.1.3 시험 과정 = 31
• 3.1.4 시험 결과 = 35
• 3.2 Biasing 적용 = 38
• 3.2.1 연구 및 시험 개요 = 38
• 3.2.2 구현 이론 = 38
• 3.2.3 시험 방법 = 39
• 3.2.4 시험 결과 = 39
• 3.3 저역통과 필터를 이용한 방향각 데이터의 보정 = 45
• 3.3.1 미세요동 제거시험 개요 = 45
• 3.3.2 시험 과정 = 46
• 3.3.3 시험 결과 = 48
• 3.4 기타 보정 기법 = 51
• 3.4.1 적분 방향에 따른 초기값 선정 = 51
• 3.4.2 Localizer Deviation 파라메터를 이용한 보정 방안 = 52
• 3.4.3 Adaptive Filtering 기법 적용 = 54
• 4. 결론 = 55
• 4.1 분석 및 실험 결과 = 55
• 4.2 논문의 성과 = 56
• 4.3 향후 연구과제 및 방향 = 57
• 5. 참고문헌 = 58
• ABSTRACT = 60