USE CASES/사례 연구

지식 그래프(Knowledge Graph)도입으로 항공 교통 관제 업무 자동화

(주)비트나인 2020. 6. 10. 16:32

지식 그래프 Use Case : 항공 교통관제 자동화

안녕하세요?

 

이번 게시글을 통해 지식 그래프(KnowledgeGraph) 적용 가능한 시나리오를 소개하고자 합니다.

비트나인은 항공 교통관제 업무의 효율을 높이기 위해 지식 그래프를 기반으로 한 AI의 학습으로 자동화를 도입하는 방법을 그래프 분석가와 함께 연구 중에 있습니다. 

항공 교통 관제의 정의

위키백과에서 정의한 항공 교통관제(Air Traffic Control)는 비행 중인 항공기와 지속적인 교신을 통해 항공기의 이착륙 등을 통제하여 항공기 간의 충돌을 막고 안전한 비행을 유도하는 업무를 말합니다. 이러한 업무를 수행하는 항공 교통 관제사는 관제탑에서 항공 교통을 분석하면서 조종사에게 정보를 공유합니다.  

항공 교통 관제탑의 경로 선택 기준과 비행 규칙 하달

항공 교통관제사는 비행 흐름을 파악하여 항공기의 이륙 및 착륙이 원활하게 수행될 수 있도록 지원합니다. 비행기가 이륙하기 전까지 많은 시간이 소요될 수 있기 때문에 이륙 전에 가장 중요한 것은 활주로를 지정하는 것입니다. 다음 표를 보면 관제사가 어떤 기준으로 항공의 활주로를 선택하는지 알 수 있습니다. 

 

번호 활주로 선택 기준 설명
1 활주로 길이  - 대형 항공기(예 : 보잉777)는 긴 활주로가 적합함
 - 소형 항공기(예 : A320)는 짧은 활주로가 적합함
2 바람 조건  - 뒷바람이 8노트(14.8km/h) 이상일 시 항공기 이륙 불가
 - 옆바람은 최대 15노트(27.7km/h) 허용
3 교통 상태  - 항공기의 바쁜 교통 시간으로 인한 불편함을 피하기 위해 다른 활주로 지정

 

관제사의 일은 교통경찰처럼 하늘의 교통을 모니터링하는 것과 같습니다. 다른 항공기와의 소통을 유지해야 하기 때문에 각 비행기의 고도와 속도를 맞춰주는 지휘자 역할을 해줍니다. 관제사는 항공기가 정해진 활주로에서 이륙하면 관제탑에서 지정한 경로를 따라야 합니다. 

항공기가 활주로에서부터 출발할 때, 표준 계기 출항 절차 (Standard Instrument Departure, SID)가 지정됩니다. 항공기가 항공사 경로의 첫 번째 웨이포인트(waypoint)에 도달하기 위해서 거쳐야 하는 지점을 알려줍니다.

 

표준 계기 출항 절차(SID)와 표준 터미널 도착(STAR)

표준 터미널 도착 (Standard Terminal Arrival, STAR)은 항공기가 목적지에 접근하여 하강하는 동안 지정됩니다. STAR를 통해 항공기는 마지막 웨이포인트에서부터 지정된 활주로에 도착합니다. 만약  STAR 단계에서 항공기가 착륙 시도에 실패하면 복행(go-around)을 수행해야 합니다. 이는 항공기가 비행 방향을 우회하여 고도 및 속도를 제한하고, 착륙을 재시도하는 것을 의미합니다.  

현재 항공 관제 업무와 지식 그래프를 반영한 미래에 대한 생각

비교적 규모가 작은 공항에서는 비행기의 경로를 정하는 것이 쉬울 수 있지만, 항공기가 붐비는 비행장을 보유한 대형 공항에서는 어려울 수 있습니다. 현재 관제탑의 인력은 실시간으로 컴퓨터를 통해 항공기와 정보를 주고받고 있는데, 관제탑에서 축적해온 데이터를 학습하고, 이러한 부분에 지식 그래프를 활용하여 인공지능으로 관제사의 의사결정을 지원할 수 있습니다.

 

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지식 그래프를 도입한 XAI 신약개발 솔루션

2012년 화이자의 비아그라 특허가 만료되자마자 70여 가지의 국내 제네릭 의약품 (복제품)이 쏟아져나와 연간 1000억 원 가량 되는 발기부전치료제 시장에서 출혈경쟁으로 인해 상당수 업체가 비��

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이러한 지식 그래프 기술은 관제탑의 컴퓨터에 적용할 뿐만이 아니라 여러 관련 업무에도 활용할 수 있습니다. 예를 들어 지식 기반으로 시뮬레이션을 구현하여 신규 및 기존 관제사들의 판단력을 훈련시키는 프로그램으로 만들거나, 훈련 또는 실제 상황에 군사 임무 중 항공기의 전투력을 향상할 수 있도록 군용 관제사의 의사결정을 돕는 역할도 수행할 수도 있습니다. 

 

지식 그래프는 지식의 품질 향상을 위해 단순 정보가 아닌 연결된 정보의 지식으로 변환 및 활용하는 것이 필요하며, 정보의 연결성을 통해 새로운 아이디를 발견하는 것이 핵심입니다. 그렇게 인공지능의 지식을 쌓다 보면, 항공 교통관제는 물론, 관련 항공 기술 분야에 적용될 수 있는 단계까지 도달할 수 있을 것입니다.