최근 도심항공교통(Urban Air Mobility)뿐만 아닌, UAS(Unmanned Aircraft System)의 개발과 사용이 증가하고 있다. UAS는 현재 Amazon, Alphabet, Walmart와 같은 기업에서 사용하기 위해서 연구, 개발 중이다. 이러한 UAS가 도심에서 사용되기 위해서는 UTM(Unmanned Traffic Management)의 연구도 반드시 이루어져야만 건물, 사람이 많이 존재하는 도심에서도 안전하고 효율적인 운항이 가능할 것이다. 따라서 UTM의 최종 목표는 UAS가 다양한 임무를 수행할 수 있도록 하는것이다.

  "Dynamic Capacity Management for Air Traffic Operations in High Density Constrained Urban Airspace"에서는 도심 상공에서 고밀도의 교통상황이 발생하였을때 어떤 방식으로 관리하고 운영해야 하는지에 대해 연구한 논문이다. 

1. 연구 범위

1.1. UTM의 업무 범위 정의

그림 1. UTM 시스템의 모듈

  본 연구에서 말하는  UTM의 시스템에서 제공하는 하이브리드 기능을 제공하고, 업무의 범위는 다음과 같다. 매우 밀집된 도시 상공에서의 항공규칙, 비행계획, 전술적 분리 관리 및 용량관리 기능을 제공한다. 그리고 하이브리드 시스템의 구성요소는 다음 4가지로 구성된다.

1. Airspace rules and structure
2. Capacity management and flow control
3. Flight planning
4. Conflict detection and resolution

1.2. 연구의 공간적 배경

그림 2. Vienna의 공역

  본 연구는 Vienna에서 연구 진행하였다. Vienna의 중심을 기준으로 반경 8km로 설정하였다. 도심상공은 항공기의 밀도가 상당히 높은 지역을 말하고, 도심 외곽은 개방된 공중공간이 있다. 그리고 분홍색으로 칠해진 구역은 NFZ(비행금지구역)으로 비행이 금지된 구역에 해당한다. 도심 상공에서 비행할때의 규칙과 도심 외곽에서의 비행규칙에 대해서는 다음과 같다.

1. 도심상공에서는 정해진 도로망을 따라 순항비행을 한다.
2. 도심상공과 도심 외각의 공역은 같은 고도로 정해진 여러개의 층으로 구성되어 있다. 하나의 층에서 함께 비행하는 항공기의 기수 방향(Heading)은 같은 방향으로 향하고 있다. 이는 항공기간 이동 방향에 따라 같은 항공로를 사용하더라고 고도를 다르게 제공하는 현재 항공교통에서도 사용 하는 방법이다.
3. 항공기가 회전하는 구간은 안전 범위를 충분히 넓게 제공한다.
4. 교차로에서는 분리를 최대한으로 한다.

1.3. 업무의 구분

  본 연구에서 UAS가 운용되는 상황을 다음 3가지로 구분하였다.

1. 택배 배송 : 시뮬레이션 상에서 전체 교통량의 40%를 차지한다.
2. 음식 배송 : 시뮬레이션 상에서 전체 교통량의 60%를 차지한다.
3. 비상 상황 : 시뮬레이션 상에서 전체 교통량의 0.1% 미만을 차지한다.

1. UTM 상에서의 우선 순위는 선행 항공기에게 있다.
2. 항공기의 속도, 크기에 따라 우선 순위가 정해진다.
3. 비상 상황의 항공기는 반드시 우선권을 가져간다.

2. 연구 방법

2.1. UTM 운영 방법

  본 연구는 시뮬레이션으로 진행된다. 그리고 1. UTM을 통해 관리하지 않을 때 2. 작은 격자로 구분할 때 3. 넓은 격자로 구분할 때 4. 작은 클러스터링으로 구분할 때 5. 넓은 클러스터링으로 구분할때로 연구를 한다.

그림 3. 작은 격자로 구분할 때

그림 5. 작은 클러스터링으로 구분할 때

  다음과 같은 방법으로 UTM의 업무 방법을 분류하면 다음과 같은 흐름 그룹(flow groups)들이 만들어 진다. 해당 표는 같은 공간에서 같은 수의 항공기를 똑같은 속도로 비행시켰을 때를 기반으로 운영 방식만 변경한 표이다. 

그림 7. UTM 운영 방식을 다르게 적용하였을때

2.2. 교통량의 변경

  UTM의 운영방식을 변경하고 나서는 저밀도의 교통상황과 고밀도의 교통상황에 따라 운영방식의 효과가 차이가 발생할 것이기 때문에 본 논문에서는 밀도를 1. Very low 2. Low 3. Medium 4. High 5. Very high로 구분하여 각각의 상황에 대한 시뮬레이션을 진행한다.

그림 8. 교통밀도 구분 및 설명

3. 연구결과

  연구결과는 총 4가지 지표를 기준으로 결과를 분석하였다. 1. 수용량, 2. 효율성, 3. 안전성, 4. 재계획(Replanning) 다음 표는 각 지표들에 대한 평가방법을 나타낸다.

그림 9. 평가 기준과 설명

3.1. 수용량

그림 10. 수용량 평가 결과

  다음 결과는 시나리오 내 모든 항공편의 목적지 도달 지연을 나타낸다.

  UTM을 통해 관리하지 않을 때(baseline) 매우 낮은 교통 밀도에서 가장 낮은 지연을 제공하며 중간 밀도까지 비슷한 값을 제공한다. 그러나 높은 교통 밀도와 매우 높은 교통 밀도에서는 결과가 반전되어 흐름관리를 하지 않았을 때는 가장 긴 수요 지연을 제공한다.

  흐름 제어 없이 구현된 시스템은 중간 수준까지의 밀도에서 최악의 수요 지연을 보여줍니다. 높은 밀도와 매우 높은 밀도 수준에서는 UTM을 통해 관리하지 않을 때만이 흐름 제어 없는 시스템보다 더 많은 지연을 발생시킨다.

  다른 흐름 그룹 정의 방법(예: 그리드로 구분하는 방법 및 클러스터로 구분하는 방법)은 중간에서 매우 높은 밀도 사이에서 최상의 결과를 보여준다. 작은 클러스터 섹터 접근 방식은 다양한 밀도에서 가장 우수한 성능을 보이는 것으로 판단된다.

3.2. 효율성

그림 11. 효율성 평가 결과

  다음 그림은 수평 거리 경로 효율성과 경로 지속 시간 효율성을 보여준다.

  흐름 제어 구현은 모든 밀도에 걸쳐 수평 거리 효율성과 지속 시간 효율성 값에 대해 유사한 패턴을 보인다. 매우 낮은 밀도에서 중간 밀도에 이르기까지, 모든 여섯 가지 구현이 매우 가까운 값을 가지고 있으며, 흐름 제어가 없는 경우와 두 가지 그리드 부문, 그리고 큰 클러스터 부문의 경우가 매우 낮은 밀도에 대해 약간 더 작은 성능 값을 가진다. 높은 밀도의 경우, UTM을 통해 관리하지 않을 때 가장 낮은 성능 값을 가진다. 매우 높은 밀도는 높은 밀도와 유사한 결과를 보여주지만, 구현 사이의 차이가 더 크다. 그림(오른쪽)은 제시된 경로 지속 시간 효율성은 유사한 결과를 보여준다.

3.3. 안전성

그림 12. 안전성 평가 결과

  다음 그림은 다섯 가지 다른 밀도 값에 대해 각각 항공편당 충돌 수와 침입 수를 보여준다. 여섯 가지 다른 흐름 제어 접근 방식은 충돌과 침입 수에 대해 유사한 패턴을 보인다.

  매우 낮은 밀도와 낮은 밀도에서는 여섯 가지 구현에서 충돌과 침입 수가 상대적으로 일정하게 유지된다. 이는 거리가 아직 혼잡하지 않기 때문에 흐름 제어 시스템이 활발하지 않기 때문일 수 있다.

  중간 밀도에서는 다양한 결과가 다른 구현 결과 사이에서 나타난다. 흐름 제어가 없는 시스템은 약간 더 많은 충돌과 침입 수를 가지고 있으며, 다른 흐름 그룹 정의 방법은 UTM을 통해 관리하지 않을 때보다 약간 더 나은 결과를 보여준다.

  높은 밀도와 매우 높은 밀도에서는 작은 그리드 섹터, 큰 클러스터 섹터 및 작은 클러스터 섹터가 기준선보다 명확한 개선을 보인다. 작은 클러스터 섹터 구현은 UTM을 통해 관리하지 않을 때보다 충돌과 침입을 최대 15%까지 줄이는 최고의 성능을 보인다. 더 높은 밀도에서는 흐름 제어가 없는 접근 방식이 UTM을 통해 관리하지 않을 때보다 더 적은 충돌과 침입 수를 생성한다는 것을 알 수 있다. 이는 UTM을 통해 관리하지 않을 때가 용량 한계에 도달했음을 의미한다.

3.3. 재계획(Replanning)

그림 13. 재계획 평가 결과

  이 부분은 재계획과 시도된 재계획의 평균 횟수에 대해 설명하고 있다. 그림(왼쪽)은 모든 흐름 제어 접근 방식에 대해 밀도 수준이 증가함에 따라 재계획 횟수가 증가하는 추세를 보여준다. UTM을 통해 관리하지 않을 때는 작은 클러스터로 구분하여 접근하는 방식보다 약 두 배의 재계획을 유발한다. 그림(오른쪽)에서 시도된 재계획의 수는 UTM을 통해 관리하지 않을 때보다 대해 다섯 가지 밀도 수준에 걸쳐 상대적으로 일정하며, 나머지 구현 방식에 대해서는 증가하는 추세를 보인다. UTM을 통해 관리하지 않을 때는 높은 밀도와 매우 높은 밀도에 대해 작은 클러스터 부문 접근 방식과 비슷한 시도된 재계획의 수를 보여준다. UTM을 통해 관리하지 않을 때에서 재계획과 시도된 재계획의 높은 수는 흐름 그룹의 길이로 설명될 수 있다. UTM을 통해 관리하지 않을 때는 평균적으로 흐름 그룹이 현저히 짧으며 교통의 소규모 재분배가 경로 계획 그래프의 비용을 변경할 수 있다. 반면에 두 그리드 방법으로 구분에서의 결과는 해당 클러스터 방법으로 연구한 결과보다 비교적 짧지만 비슷한 흐름 그룹을 가지고 있다. 작은 그리드로 구분한 것과 작게 클러스터링 한 것을 비교할 때, 클러스터 부문은 그리드 부문보다 더 많은 재계획과 시도된 재계획을 유발한다.

맺음말

  현재 초경량비행장치는 시설 관리, 농업 분야에서 사용되고 있다. UAM 뿐만 아니라 UAS 또한 도심에서 상용화가 된다면, 다양한 분야에서 사용될 수 있을 것이다. 이를 위해서는 먼저 초경량비행장치 비행 가능구역으로 구분하는 것에서 일반 항공교통처럼 비행금지구역으로 구분하는 과정과 같이 법적, 기술적으로 많은 연구를 필요로 하고 있다.

  그리고 해당 논문은 먼저 UAS 또한 UTM의 운영체계 안에서 운영되어야만 안전성, 효율성, 경제성, 재계획 모든 과정에서 효과가 있을 것으로 예상되는 바, UAS도 관리와 감시를 할 수 있는 시스템이 있어야 함을 시뮬레이션을 통해 확인하였다.

  또한 UAS의 관리 방법을 격자로 구획하는 방법과 클러스터링 방법을 사용하여 공간적으로 작게 구획한것부터 크게 구획한것까지 총 4가지 방법으로 운영방식을 구분하여 평가를 진행하였다는 점에서 의미가 있다.