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권병국,손일원 항공우주시스템공학회 2022 항공우주시스템공학회지 Vol.16 No.1
제트 전투기의 항공전자 시스템 아키텍처 개발 경향은 서브 시스템 구성요소 기능의 디지털화, RF 센서 공유의 증가, 광섬유 채널 네트워크, 그리고 모듈화된 통합 구조이다. 5세대 제트 전투기(F-22, F-35)의 항공전자 시스템 아키텍처는 컴퓨팅 기능 통합과 RF 통합 센서 시스템 기반인 통합 모듈형 항공전자 시스템으로 발전했다. 제트 전투기의 통합 항공전자 시스템은 전투기의 전투력 향상, 내결함성 및 제어 용이성을 제공해야한다. 이를 위해 본 논문에서는 5세대 제트 전투기의 항공전자 시스템 아키텍처 분석을 통해 차세대 제트 전투기의 항공전자 시스템 아키텍처의 방향과 요구사항을 제시한다. 차세대 통합 모듈화 항공전자 시스템 아키텍처 요구사항들의 핵심 과제는 주요 구성 장치와 센서들을 항공기에 통합하는 플랫폼을 구축하는 것이라 할 수 있다. 즉, 차세대 전투기의 아키텍처는 시스템의 표준화와 개방형 인터페이스를 통한 각 서브 시스템의 센서통합, 기능요소 통합, 네트워크 통합이며 조종사와 전투기의 일체화로 고자율적 대응 및 제어능력 향상에 있다.
김주영,이동민,이병길,길기남,김경남,나종화 항공우주시스템공학회 2021 항공우주시스템공학회지 Vol.15 No.5
Personal Air Vehicle (PAV), Cargo UAS (Cargo UAS), and existing manned and unmanned aircraft are key vehicles for urban air mobility (UAM), and should demonstrate compatibility for the design of aircraft systems. The safety assessment required by for certification to ensure safety and reliability should be systematically performed throughout the entire cycle from the beginning of the aircraft development process. However, with the increasing complexity of safety critical aviation systems and the application of state-of-the-art systems, conventional experience-based and procedural-based safety evaluation methods make ir difficult to objectively assess safety requirements and system safety. Therefore, Model-Based Safety Assessment (MBSA) using modeling and simulation techniques is actively being studied at domestic and foreign countries to address these problems. In this paper, we propose a Model-Based Safety Evaluation framework utilizing modeling and simulation-based integrated flight simulators. Our case studies on the Traffic Collision Availability System (TCAS) and Wheel Brake System (WBS) confirmed that they are practical for future safety assessments. 도심 항공 모빌리티(Urban Air Mobility, UAM)의 핵심 이동수단인 개인 항공기(PAV) 및 화물 운송용 무인항공기(Cargo UAS)는 항공기 시스템의 설계 적합성과 안전성을 동시에 확보해야 한다. 이를 입증하여 형식 증명(인증)을 받으려면 안전성 분석 및 평가를 항공기 개발과정 초기부터 전체 주기에 걸쳐서 체계적으로 수행해야한다. 그러나 안전 필수 항공시스템의 복잡도가 증가하고 최첨단 시스템이 적용됨에 따라 기존의 경험기반, 절차기반의 안전성평가만으로는 항공기 시스템의 안전성을 객관적으로 평하기 어려워졌다. 이러한 문제를 해결하기 위해 국내외적으로 모델링 및 시뮬레이션 기술을 이용한 모델기반 안전성평가(Model-based Safety Assessment, MBSA)가 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 비행 시뮬레이터와 타겟의 시뮬레이션 모델을 연동한 통합 비행 시뮬레이터를 활용한 모델기반 안전성평가 프레임워크를 제안하였다. 공중충돌방지시스템(Traffic Collision Avoidance System, TCAS) 과 휠 제동 시스템 (Wheel Brake System, WBS) 사례연구를 통해 제안된 프레임워크를 UAM 안전성평가에 적용 가능함을 확인하였다.
합성곱 신경망(CNN)을 활용한 항공 시스템의 이상 탐지 모델 연구
임현재,김태림,송종규,김범수 항공우주시스템공학회 2023 항공우주시스템공학회지 Vol.17 No.4
Recently, Urban Aircraft Mobility (UAM) has been attracting attention as a transportation system of the future, and small drones also play a role in various industries. The failure of various types of aviation systems can lead to crashes, which can result in significant property damage or loss of life. In the defense industry, where aviation systems are widely used, the failure of aviation systems can lead to mission failure. Therefore, this study proposes an anomaly detection model using deep learning technology to detect anomalies in aviation systems to improve the reliability of development and production, and prevent accidents during operation. As training and evaluating data sets, current data from aviation systems in an extremely low-temperature environment was utilized, and a deep learning network was implemented using the convolutional neural network, which is a deep learning technique that is commonly used for image recognition. In an extremely low-temperature environment, various types of failure occurred in the system’s internal sensors and components, and singular points in current data were observed. As a result of training and evaluating the model using current data in the case of system failure and normal, it was confirmed that the abnormality was detected with a recall of 98 % or more. 최근 미래의 운송시스템으로 도심교통항공(Urban Aircraft Mobility)이 주목받고 있으며 소형 드론도 다양한 산업에서 역할을 하고 있다. 다양한 종류의 항공 시스템 고장은 추락으로 막대한 재산 및 인명 피해로 이어질 수 있다. 항공 시스템이 많이 활용되는 무기체계에서도 고장은 임무 실패의 결과를 유발한다. 본 논문에서는 항공 시스템의 이상(Anomaly)을 탐지하여 개발 및 생산 간 시스템의 신뢰도를 높이고 운용 중 사고를 예방할 수 있도록 딥러닝 기술을 활용한 이상 탐지 모델을 연구했다. 모델 훈련 및 평가 데이터로 극저온 환경에서 시스템의 전류 데이터를 활용하였으며 이미지 인식에 많이 활용되는 딥러닝 기법 합성곱 신경망(CNN; Convolutional Neural Network)을 활용하여 딥러닝 네트워크를 구현했다. 시험 대상 시스템은 극저온 환경에서 다양한 형태의 고장이 유발되었고 전륫값의 특이점이 나타났다. 시스템 정상 및 고장 데이터를 활용하여 모델을 훈련 시키고 평가한 결과 98% 이상의 재현율(Recall)로 이상 탐지하는 것을 확인했다.
적외선 센서 교정용 위성 탑재 흑체 시스템의 궤도 환경 열성능 평가 시험
최필경,김혜인,오현웅,유병철,이경묵,홍진석 항공우주시스템공학회 2022 항공우주시스템공학회지 Vol.16 No.6
EO/IR 위성에 탑재된 적외선 센서(IR Sensor)는 궤도환경에서 임무기간 동안 복사 에너지에 대한 센서 출력의 변화가 발생한다. 고품질 영상을 획득하기 위해 출력을 교정할 수 있는 주기적인 교정이 필요하며, 센서의 주기적이고 정밀한 교정을 위해 탑재체 내부에 흑체 시스템이 적용하였다. 우주 환경에서 사용되는 모든 시스템은 궤도환경에서의 목표 성능을 검증하기 위해 지상에서의 성능시험이 요구되고 있다. 흑체 시스템은 운용환경에서 목표 온도 범위에서 대표추정온도 오차와 흑체 표면온도균일도 성능의 시험적 검증이 요구되고 있다. 본 연구에서는, 궤도환경으로 우주배경복사 냉각이 모사된 열진공 시험을 통해 제안된 흑체 시스템의 대표추정온도 오차 교정 및 성능 검증을 진행하였다.
황진영 항공우주시스템공학회 2022 항공우주시스템공학회지 Vol.16 No.2
최근들어 우주분야가 빠르게 변화하고 있다. 우주군과 같은 우주의 군사화가 공개적으로 진행되고 있다. 또 한편으로는 정부 자금에 의한 정부 주도의 우주개발에서 뉴스페이스라고 불리는 민간 자본에 의한 우주상업화가 미국을 중심으로 크게 부각되고 있다. 여기에 미국은 아폴로 프로그램 종료이후 50년 만에 유인우주 달탐사 사업인 Artemis 사업이 추진되고 있으며, 이에 수반하여 우주자원의 상업적 활용이 적극적으로 논의되고 있다. 비약적으로 발전하고 있는 우주기술로 인해 크게 1967년 제정되어 지금까지 우주활동의 규범을 제시해 온 우주조약은 수명이 다해가는지 모른다. 국제규범의 개정은 여러 국가의 이해관계가 반영되어야 하는 쉽지 않은 과정이다. 그럼에도 불구하고 새로운 우주시대를 맞이하려면 우리나라도 이러한 변화를 맞아들이기 위한 다양한 법적·정책적 연구가 필요하다.
정재백,김태림,김도영,문석민,배재성,박상혁 항공우주시스템공학회 2023 항공우주시스템공학회지 Vol.17 No.4
This paper describes the research and development of a 3.0 m Solar-Powered UAV system for mission flight that is based on the 4.2 m Solar-powered UAV. Both the Solar-Powered UAVs were lightened in weight by applying a composite fuselage and solar charging system. Also, a deep stall landing application and airbag module were installed for usability in mission performance. The flight performance of the Solar-Powered UAV system was verified through flight test. In particular, the 3.0 m Solar-Powered UAV performed continuous flight along the coastline of Jeju Island for 147 km in 3 hours and 50 minutes, and its performance as a mission flight was also confirmed. 본 논문은 한국항공대학교에서 연구 및 개발한 태양광 무인기에 관한 것으로, 주익 4.2 m 장기체공 태양광 무인항공기 KAU-SPUAV-2019에 대한 연구를 기반으로 하여 임무 비행을 위해 개발한 주익 3.0 m 태양광 무인항공기 KAU-SPUAV-2020의 시스템 설계에 관하여 기술하였다. 기체의 경량화를 위하여 동체에 복합재료를 적용하였고, 태양광 충전 시스템을 적용하였다. 임무 수행 활용성을 위하여 비상시 긴급하게 착륙하기 유리하도록 Deep Stall Landing이 가능하도록 제작하였으며, 강제 실속 착륙 시 항공기에 가해지는 충격을 흡수하기 위한 에어백 모듈을 장착하였다. 개발된 3.0 m 태양광 무인항공기의 비행 성능 및 임무 수행 능력은 비행 실험을 통해 그 수행 능력을 검증하였으며, 147 km에 달하는 제주도 해안선을 3 시간 50 분 만에 비행하는 것에 성공함으로 태양광 무인항공기가 다양한 분야에서 촬영, 모니터링 임무에 활용 가능함을 확인하였다.
성능해석 모델을 활용한 고양력 제어시스템의 모델기반 설계 및 검증
조현준,김태주,김은수,김상범,이준원 항공우주시스템공학회 2022 항공우주시스템공학회지 Vol.16 No.2
본 논문에서는 항공기 고양력 제어시스템의 모델해석 기반 설계과정 및 검증결과를 제시한다. 이를 위하여 가장 많이 사용되는 상용 물리모델 툴 중 하나인 Matlab/Simulink를 활용하였다. 고양력 제어시스템은 기능 및 주요 에너지 흐름에 따라 전자제어, 유압구동, 그리고 기계동력전달 도메인의 3가지 도메인으로 나눌 수 있다. 우리는 이에 근거하여 주요 도메인 및 하위 부품 각각을 모델링 한 후 그것을 통합하여 전체 시스템 모델을 완성하였다. 모델링 과정에서 각각의 모델 블록은 자체 사전시험 및 부품의 수락시험 결과를 참고하여 튜닝하였으며, 결과적으로 전체 성능모델과 개발이 끝난 단위 제품 및 전체 시스템은 각각의 제품단위 시험 및 시스템 통합 성능시험을 통해 완전히 검증되었다. 마지막으로 고양력 제어시스템의 개발과정 및 결과를 요약하고 추후 과제를 제시할 것이다.
옥주선(Juseon Ok),정원재(Wonjae Jung),추재명(Jaemyeong Choo) 항공우주시스템공학회 2018 항공우주시스템공학회 학술대회 발표집 Vol.2018 No.4
경상남도는 미래 항공산업의 국가 주요 전략 거점지역으로 부상하여 항공산업 강국 실현이라는 비전 아래 사천, 진주시를 중심으로 항공국가산업단지, 항공산업 특화단지 조성, 항공정비사업(MRO) 등 경남 항공산업 중장기 육성계획을 수립하여 추진하고 있다. 경남의 항공 국가산업단지 지정은 창원국가산업단지 이후 43년만의 일이며, 항공국가산업단지의 기능과 역할, 기업에 필요한 제반 · 기반시설과 여건 등을 사전 검토할 필요가 있다. 본 논문에서는 항공산업과 항공국가산업단지 현황을 분석하고, 항공국가산업단지 육성방안을 고찰하였다.
시스템 안전성을 고려한 소형무인기 비행제어시스템 아키턱쳐 연구
안이기(Iee-ki Ahn) 항공우주시스템공학회 2023 항공우주시스템공학회 학술대회 발표집 Vol.2023 No.05
KAS 23 형식증명을 받은 KC-100 소형 비행기를 무인으로 개조한 무인기의 비행제어시스템에 대하여 계략적인 시스템 안전성 분석을 수행하였다. 비행제어시스템에 대한 항공기 수준의 기능을 식별하고, 위험도 판단 기준에 따라 고장 조건에 대한 안전성 목표를 설정하여, 이를 충족하는 시스템 아키텍쳐를 구성하였으며, 고장탐지개념, 개발보증수준, 공통원인고장 등에 대한 안전성 요구도 등을 식별하였다.