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Article
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Expected Benefit Analysis of Aircraft Accidents Using Probability Distributions and Monte Carlo Simulation: Focus on Overrun Cases
항공사고 확률분포 기반 Monte Carlo 시뮬레이션을 통한 편익 분석: 과주 사고를 중심으로
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Youngjoo Oh, Cheonjin Park, Kihan Song
오영주, 박천진, 송기한
- Aviation accidents result in both human casualties and substantial economic losses. In South Korea, policy attention to preventing runway overrun accidents has …
항공사고는 인명 피해뿐 아니라 기체 손상, 조사 비용 등 막대한 경제적 손실을 초래한다. 최근 국내에서는 활주로 과주 사고 예방에 대한 정책적 관심과 …
- Aviation accidents result in both human casualties and substantial economic losses. In South Korea, policy attention to preventing runway overrun accidents has recently increased. Given their low-frequency, high-consequence nature, probabilistic modeling is needed beyond simple case-based analyses. This study classifies past overrun accidents into three severity levels and models their occurrence probabilities and loss items using appropriate distributions. Annual accident frequencies are estimated with the Poisson distribution, and Monte Carlo simulations are applied to derive the distribution of total annual losses and expected benefits. The proposed framework incorporates loss uncertainty and supports cost-benefit evaluation of aviation safety investments and policy decisions.
- COLLAPSE
항공사고는 인명 피해뿐 아니라 기체 손상, 조사 비용 등 막대한 경제적 손실을 초래한다. 최근 국내에서는 활주로 과주 사고 예방에 대한 정책적 관심과 대응이 강화되고 있다. 특히 저빈도·고비용 특성을 지닌 항공 사고의 경우, 단순 사례 기반을 넘어 확률분포 기반의 기대편익 분석이 필요하다. 본 연구는 과거 과주 사고를 기체 손상 정도별로 세 등급(상·중·하)으로 분류하고, 등급별 발생 확률과 피해 항목을 확률분포로 모델링하였다. 연간 사고 건수는 포아송 분포로, 주요 피해 항목은 각 특성에 적합한 분포를 추정하였으며 Monte Carlo 시뮬레이션을 통해 연간 총 피해 비용 분포와 기대 편익을 산정하였다. 제안된 분석 체계는 피해 불확실성을 반영해 향후 항공 안전 인프라 투자 타당성 평가와 정책 의사결정에 기여할 수 있다.
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Expected Benefit Analysis of Aircraft Accidents Using Probability Distributions and Monte Carlo Simulation: Focus on Overrun Cases
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Article
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A Study on the Development of a Texture Depth Measurement Technique for Runway Pavement Surfaces Using a 3D Scanner
3차원 스캐너를 활용한 활주로 포장 표면 Texture Depth 측정 기법 개발 연구
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Nam-Hyun Cho, Heeyoung Chung
조남현, 정희영
- This study proposes a non-contact volumetric measurement technique (3D-TD) using a 3D scanner for accurately determining the texture depth of grooved runway …
본 연구는 그루빙(grooves)이 적용된 활주로 포장 표면의 표면 거칠기 깊이(texture depth)를 정밀하게 측정하기 위해 3D 스캐너를 활용한 비접촉식 체적법(volumetric method) 기반 산정 …
- This study proposes a non-contact volumetric measurement technique (3D-TD) using a 3D scanner for accurately determining the texture depth of grooved runway pavement surfaces. An industrial LED-based structured-light 3D scanner, combined with commercial 3D modeling software, was employed to digitize the pavement surface. The texture depth was calculated from the volumetric difference between a virtual reference plane and the reconstructed surface model. Comparative tests with the ASTM E965-15 method revealed a strong correlation (R2 = 0.9711), confirming the accuracy of the proposed approach. Field measurements conducted at Incheon International Airport, before and after rubber deposit removal, demonstrated its practical applicability. The observed texture depth variation ranged from 0.915 to 1.428 mm, highlighting the technique’s effectiveness for runway maintenance and rubber removal evaluation.
- COLLAPSE
본 연구는 그루빙(grooves)이 적용된 활주로 포장 표면의 표면 거칠기 깊이(texture depth)를 정밀하게 측정하기 위해 3D 스캐너를 활용한 비접촉식 체적법(volumetric method) 기반 산정 기법(3D-TD)을 개발하였다. LED 기반 구조광 방식의 산업용 3D 스캐너와 상용 3D 모델링 소프트웨어를 사용하여 포장 표면 형상을 고정밀로 디지털화하고, 가상의 기준면과 표면 간 3차원 모델의 부피 차이를 계산하여 texture depth를 산출하였다. ASTM E965-15 체적법과의 비교 실험을 통해 제안된 기법의 높은 상관성(R2 = 0.9711)과 정밀도를 입증하였다. 또한, 인천국제공항 활주로 현장에서 고무 퇴적물 제거 전·후를 측정하여 현장 적용성을 검증하였다. 분석 결과, texture depth 변화량은 0.915–1.428 mm 범위로 나타났으며, 이를 통해 본 기법이 활주로 유지관리 및 고무 제거 효과 평가에 효과적으로 활용될 수 있음을 확인하였다.
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A Study on the Development of a Texture Depth Measurement Technique for Runway Pavement Surfaces Using a 3D Scanner
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Article
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A Methodological Study on the SWOT-AHP Analytical Model for the Development of a New Airport Based on Air Cargo Logistics: Part Ⅰ. Research Framework and Methodology
항공물류 기반의 신공항 개발을 위한 SWOT-AHP 분석모델 방법론에 대한 연구: Part Ⅰ. 연구모형 및 방법론
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Suehyeon Lee, Kihan Song
이수현, 송기한
- This study proposes a SWOT-AHP integrated analytical model that enables quantitative analysis of strategic factors for the development of a new airport …
본 연구는 항공물류 기반 신공항 개발전략 수립에 있어 전략요인의 정량적 분석을 가능하게 하는 SWOT-AHP 융합분석모형을 제안하고, 이를 새만금국제공항 사례에 적용하였다. 기존의 SWOT …
- This study proposes a SWOT-AHP integrated analytical model that enables quantitative analysis of strategic factors for the development of a new airport based on air cargo logistics, and applies it to the case of Saemangeum International Airport. In order to overcome the qualitative limitations of traditional SWOT analysis and the difficulty of deriving strategic priorities, the Analytic Hierarchy Process (AHP) was adopted to quantify the relative importance of strategic factors and derive actionable strategic directions. Through the collection of expert opinions from professionals in air cargo, airport operations, and policy, key factors corresponding to Strengths, Weaknesses, Opportunities, and Threats were identified, and a three-level hierarchical AHP model was constructed. Pairwise comparison evaluations and consistency tests were conducted to calculate reliable weights and analyze strategic priorities. The results indicate that Saemangeum International Airport possesses notable strengths such as specialization in e-commerce-based logistics, cold chain, and Sea&Air multimodal transport, but also exhibits weaknesses including inadequate infrastructure and an immature air logistics ecosystem. These factors serve as core considerations in formulating a future strategy for transforming the airport into a logistics-centered cargo hub. The proposed SWOT-AHP model is not limited to this specific case but can be generalized and applied to other fields, including airport logistics planning, logistics cluster development, and national logistics policy-making. It offers a valid analytical framework to support strategic decision-making.
- COLLAPSE
본 연구는 항공물류 기반 신공항 개발전략 수립에 있어 전략요인의 정량적 분석을 가능하게 하는 SWOT-AHP 융합분석모형을 제안하고, 이를 새만금국제공항 사례에 적용하였다. 기존의 SWOT 분석이 갖는 정성적 한계와 전략 우선순위 도출의 어려움을 극복하기 위해, AHP (Analytic Hierarchy Process) 기법을 결합함으로써 각 전략요인의 상대적 중요도를 계량화하고, 실행 가능한 전략방향을 도출하고자 하였다. 분석 과정에서는 항공물류, 공항 운영, 정책 관련 전문가 집단의 의견을 수집하여, 강점(Strength), 약점(Weakness), 기회(Opportunity), 위협(Threat)에 해당하는 핵심 요인을 도출하였으며, 이를 바탕으로 3단계 계층구조의 AHP 모형을 구축하였다. 이후 쌍대비교 평가와 일관성 검토를 통해 신뢰도 높은 가중치를 산정하고, 전략적 우선순위를 분석하였다. 연구 결과, 새만금국제공항은 전자상거래 기반 특화 물류, 콜드체인, Sea&Air 복합운송 등 다양한 강점을 보유하고 있으나, 항공물류 생태계 미성숙, 인프라 미비 등의 약점도 동시에 내포하고 있음이 확인되었다. 이러한 요소들은 향후 공항의 항공화물 전용화 및 물류 중심 공항으로의 전환 전략 수립 시 핵심 고려요소로 작용할 수 있다. 본 연구에서 제시한 SWOT-AHP 분석모형은 특정 공항 사례에 국한되지 않고, 항공물류 기반 공항 개발, 물류클러스터 조성, 국가 물류정책 수립 등 다양한 분야에 일반화 가능하며, 전략적 의사결정을 위한 유효한 분석틀로 활용될 수 있다.
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A Methodological Study on the SWOT-AHP Analytical Model for the Development of a New Airport Based on Air Cargo Logistics: Part Ⅰ. Research Framework and Methodology
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Analysis on Airline Fuel Saving by Shortening TAF Issuance Cycle
TAF 발행주기 단축에 따른 항공사 연료비 절감효과 분석
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Hangil Kim, Hyunjun Im, Yongseok Choi, Hojong Baik
김한길, 임현준, 최용석, 백호종
- The number of flight cancellations caused by inadequate weather conditions have continuously risen since 2016. Especially, in case of Jeju International Airport …
기상 조건 악화로 인한 항공편 결항 건수가 지속적으로 증가하고 있다. 제주국제공항(RKPC)의 경우, 악천후는 결항을 유발하는 가장 주요한 원인 중 하나이다. 코로나19 이전 …
- The number of flight cancellations caused by inadequate weather conditions have continuously risen since 2016. Especially, in case of Jeju International Airport (RKPC), bad weather condition is one of the most dominant reasons why flight cancellation evokes. Over the five years prior to COVID-19 (2016–2020), among a total of 7,599 flight cancellations at Jeju Airport, 5,680 cases (approximately 75%) were attributable to weather-related factors. In order to reduce the rate of cancellation, accuracy of TAF (Terminal Aerodrome Forecast) must be improved. Therefore, this paper offers reduction of time intervals between each publication of TAF. Also, Airlines fuel consumption fee on Gimpo-Jeju line could be saved up to 6 billion won by setting 3 hours (originally 6 hours) for the intervals. Finally, both safety level and service quality of aviation industry could be enhanced throughout the same process.
- COLLAPSE
기상 조건 악화로 인한 항공편 결항 건수가 지속적으로 증가하고 있다. 제주국제공항(RKPC)의 경우, 악천후는 결항을 유발하는 가장 주요한 원인 중 하나이다. 코로나19 이전 5년간(2016–2020) 제주공항에서 발생한 총 7,599편의 결항 중, 기상 요인에 기인한 결항은 5,680편으로 전체의 약 75%를 차지하였다. 결항률을 줄이기 위해서는 TAF (Terminal Aerodrome Forecast, 공항 예보)의 정확도를 향상시켜야 한다. 본 논문에서는 TAF 발표 주기 간격을 단축할 것을 제안한다. 기존 6시간 간격을 3시간 간격으로 조정할 경우 김포-제주 노선에서 항공사 연료비를 최대 60억 원까지 절감할 수 있을 것으로 분석되었다. 이를 통해 항공 산업의 비용절감 뿐 아니라, 안전 수준과 서비스 품질을 모두 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
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Analysis on Airline Fuel Saving by Shortening TAF Issuance Cycle
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Article
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Deep Learning for Pavement Management System: Proposing an Automated Pipeline for Pavement Condition Index (PCI) Assessment
딥러닝 기반의 신규 포장 관리 프로그램(PMS) 제안: 포장 상태 평가지수(PCI) 산출 자동화 프로그램 구현 가이드라인
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Seokhun Ji, Euisuh Jeong, Minwoo Kim, Hyojin Lee
지석훈, 정의서, 김민우, 이효진
- This paper presents guidelines for the development of a new pavement evaluation program to address the inefficiencies associated with the manual calculation …
본 논문은 수작업으로 이뤄지는 포장 상태 평가지수(PCI) 산출의 비효율성을 해결하고자, 신규 포장 평가 프로그램 개발의 가이드라인을 제시한다. 제안된 프로그램 구조는 실제 군 …
- This paper presents guidelines for the development of a new pavement evaluation program to address the inefficiencies associated with the manual calculation of the Pavement Condition Index (PCI). The proposed program structure demonstrates a significant reduction in the time required for operation, achieving an approximately 98.2% reduction in work time in a real military environment. The system, designed based on the actual requirements of the Republic of Korea Air Force’s engineering battalion, is shared in detail in accordance with IEEE 830 and UML standards. Specifically, the paper systematically explains the entire process from requirements analysis to system implementation, contributing greatly to the activation of AI-based road management services. Notably, YOLOv11 is selected as the core solution of the program, and methods for ensuring model robustness through grayscale normalization, data imbalance resolution, and various data augmentation techniques are quantitatively introduced.
- COLLAPSE
본 논문은 수작업으로 이뤄지는 포장 상태 평가지수(PCI) 산출의 비효율성을 해결하고자, 신규 포장 평가 프로그램 개발의 가이드라인을 제시한다. 제안된 프로그램 구조는 실제 군 환경에서 소요되는 작업 시간을 약 98.2% 단축시켜 시간 절약 효과를 입증한다. 대한민국 공군 공병대대의 실제 요구사항을 기반으로 설계한 시스템은 IEEE 830 및 UML 표준에 맞추어 상세히 공유된다. 구체적으로, 요구사항 분석부터 시스템 구현까지의 전 과정을 체계적으로 설명하며, 도로 관리 AI 서비스 개발의 활성화에 크게 기여한다. 특히, 프로그램의 핵심 솔루션으로 YOLOv11을 선정하고, 그레이스케일 정규화, 데이터 불균형 해소, 다양한 데이터 증강 기법을 활용한 모델 강건성 확보 방법도 정량적으로 소개한다.
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Deep Learning for Pavement Management System: Proposing an Automated Pipeline for Pavement Condition Index (PCI) Assessment
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