2020년 6월 ‘한국형 도심항공 교통 로드맵’에 따라 2035년 이후 UAM 보편화를 목표로 인프라와 기술개발 지원을 계획하고 있다. 여러 인프라 요소 중에도, UAM 성공의 필수적인 핵심요소는 바로 ‘기상정보’이다.

  UAM의 성공을 위해선 바람 및 난류, 안개·구름·강수(눈, 착빙, 약한 비), 낙뢰· 뇌우 · 우박 · 호우 ·  다운버스트(강한 하강풍) · 마이크로버스트(순간돌풍)에 관한 정량정보가 제공되어야 한다. 특히 우리나라의 경우 도심 주변에 바다와 산이 있는 경우가 많아 매우 복잡한 기상현상이 발생할 수 있다. 또한 소형 비행체일수록 기상조건에 따른 민감도가 급격히 증가하기 때문에 UAM 안전 확보를 위해서는 정확한 기상정보가 필수적이다.

  UAM 항로 고도는 지상과는 달리 관측자료가 거의 없으므로 현존하는 기상청 자동기상관측망(AWS), 도시기상관측망, 민간 관측망 등 다양한 자료를 공동활용 하여 보완하는 방안이 필요하다

  이번 뉴스에서는 저고도 기상을 어떻게 관측할지에 대해 알아보자.

그림 1. 서울(좌상) 및 수도권(우상) 지역의 기상청 및 민간 운영 기상관측망, 국립기상과학원 도시기상연구팀 운영 관측망(하). 제공: 국립기상과학원

 1. 지점관측망

  UAM 테스트베드 영역에는 비교적 조밀한 지상관측망이 존재한다. 기상청에서 운영하는 자동기상관측소(Automatic Weather Station, AWS)가 서울을 포함한 수도권 지역에 약 160개 존재하며, 민간에서 운영하는 기상관측소도 약 336개가 있다. 이러한 관측소에서는 일반적으로 바람, 온도, 습도, 압력에 대한 정보를 제공한다. 국립기상과학원에서 운영하는 도시기상관측망은 서울과 경 기도 일부 지역에 위치하며 AWS에서 제공하지 못하는 더 많은 정보를 제공한다. 특히 원격탐사장비인 라디오메 터는 정확도가 낮지만 온/습도 정보를 제공하며 도플러 라이더는 고해상도의 바람 프로파일을 제공한다.

2. 원격 탐사 관측망

  원격탐사 관측망은 지점관측의 한계를 극복할 수 있는 유일한 대안이며 지점 관측 대비 넓은 영역 및 다양한 고도에서 관측이 가능하다. 그러나 원격탐사 장비별, 특히 파장대별 특성을 명확히 파악하고 기상환경에 적절하게 활용하는 것이 중요하다. 기상레이더는 일반적으로 파장 3㎝-10㎝(X, C, S 대역) 대 역을 사용하며 왼쪽으로 단파장(고주파), 오른쪽으로 장파장(저주파)을 나타낸다. 일반적으로 파장이 길어지면 청천관측 능력이 좋아지고, 파장이 짧아지면 동일한 크기의 산란체의 경우 산란신호의 강도가 강해지고 강수에 의한 감쇠가 강해진다. 따라서, 장파장(L, UHF, VHF)대역은 청천시 바람관측을 위한 용도로 주로 활용된다. 특히 UHF 대역은 강수 및 청천 신호를 동시에 관측할 수 있어 청천뿐만 아니라, 강수 관측에도 활용 가능하다. 기상레이더는 강수관측에 주로 활용되며 아주 감도가 뛰어날 경우를 제외하고는 청천 및 구름 관측이 어렵다. 파장이 더 짧은 W 또는 Ka 대역은 강한 강우 시 감쇠로 인하여 강우 및 원거리 관측이 어렵다. 반면 작은 구름입자에 대한 산란 강도가 강해지면서 구름 및 강설 또는 약한 강우 관측이 용이하여 주로 구름 관측용으로 활용되는 구름레이더 대역이다. 파장이 더 짧아지면 감쇠에 의하여 구름 및 강수시 관측이 어렵지만 대기 중에 존재하는 에어로졸이나 작은 구름입자에 의한 산란이 강하게 나타나 얇은 구름이나 에어로졸 관측을 통한 청천 관측이 가능하다.

3. 기상 관측 드론

  조밀한 지상관측망이 지상에서 상세한 정보를 제공하지만, 여전히 고도에 따른 기상정보는 절대적으로 부족하다. 특히 버티포트 주위는 고해상도의 수평정보뿐 만 아니라, 지표에서 UAM 항로까지 고도에 따른 고해상도(20m-50m) 정보가 요구된다. 따라서 버티포트에서는 고도에 따라 정확도가 높은 고해상도의 기상정보를 획득하기 위한 지점관측이 필요하며 이를 충족할 수 있는 지점관측 방안으로 기 상관측 드론을 활용할 수 있다. 버터 포트나 주위에서 기상드론을 설치하여 지상과 UAM 항로 사이를 반복적으로 이동하면서 고도에 따른 기상정보를 샘플링할 수 있다. 이 방법의 장점은 고도에 따라 해상도와 정확도가 높은 기상정보를 획득하는 데 있다. 그러나 강한 바람이나 위험기상의 조건에서 기상드론 자체도 운항이 어려 울 수 있어 제한된 기상 상황에서만 정보 획득이 가능할 것이다.

  위 그림은, 미국 오클라호마와 스위스에서 개발한 콥터존데(CopterSonde)와 미티오드론(MeteoDrone)이다. 이들 드론은 연구개발을 통해 자료의 정확도와 운영 환경에 대한 실험을 지속적으로 진행하였다.

  UAM 운항에서는 하층 난류, 강수/ 실링/착빙, 고층 건물이나 산악에 의한 강풍 및 난류, 위험기상 등 다양한 기상현상 에 의해 심각한 영향을 받게 되어 기상은 전통 항공교통에서의 지원 역할을 넘어 UAM의 성패를 결정하는 가늠자가 될 것이다. 따라서 UAM 계획 단계에서부터 다양한 기상관측, 정보생산 및 활용이 필수요소로 고려되어야 할 것이다. 다음 기회에는 기상 정보를 어떻게 예측할지에 대해 알아보고자 한다.