Ⅰ. 서론

1. 연구의 배경 및 목적

국제민간항공기구(International Civil Aviation Organization, ICAO)는 국가별로 발생하는 항공교통시스템의 불균형을 해소하고자 미래항공시스템전환계획(Aviation System Block Upgrades, ASBU)을 기반으로 체계적인 새로운 기술을 도입하는 계획을 권고하며, 여러 개 Threads 중에서 공항은 ‘공항 및 공역 항공기간 출도착 순서를 최적화’하는 항공교통흐름 개선(RSEQ)이다. 해당 RSEQ Threads의 Baseline에서 항공기 지상이동시간의 Taxi time과 지상 대기시간이 비효율적으로 관리되는 경우를 예방하고자 항공교통관제사가 지역 절차와 전문 지식 등을 활용하여 실시간으로 출발 및 도착 순서를 조정하는 업무를 수행하는 것을 권고한다(Table 1).

ICAO 국제항공항행계획(Global Air Navigation Plan, GANP)에서 11개 핵심성과부문(Key Performance Area, KPA)과 4개 KPA 부문(효율성, 수용량, 예측가능성, 안전)에 대한 23개의 핵심성과지표(Key Performance Index, KPI)를 기반으로 기 구축된 항공교통시스템의 성능평가 및 목표 성과 달성을 제시하였고, 공항의 항공기 지상이동시간과 관련된 출발 정시성(KPI 01)과 Taxi-out 추가시간(KPI 02), Taxi-in 추가시간(KPI 13), 도착정시성(KPI 14)을 관리하도록 제안한다.

우리나라 주요 공항은 협동운항관리시스템(Airport Collaborative Decision Making, A-CDM)을 도입하여 공항에서 운항하는 항공기의 출도착 16개 단계의 Milestone을 관리하고 있으며, 항공기 지상이동시간도 포함하므로 ICAO KPI에 대한 분석을 수행할 수 있다. 다만, 항공기가 지상이동하는 과정에서 발생하는 Taxi-in/out 추가시간을 감소시키기 위한 방안이 필요하지만, 운영 중인 공항을 대상으로 다양한 방안을 적용하는데 발생하는 비용과 시간, 위험요소 증가, 정시성 감소 등의 문제를 감소시키기 위하여 우리나라는 항공교통 시뮬레이션을 활용하고 있다. 시뮬레이션의 장점은 복잡한 시스템의 동작 분석이 가능하므로 실제와 유사한 가상 환경에서 실험하기 어려운 조건들을 안전하게 테스트할 수 있지만, 실제와 동일한 모든 세부 조건을 반영하는 것이 어려운 단점도 존재한다. 이를 보완하기 위하여 시뮬레이션을 구축 과정에서 실제와 유사한 가상 환경을 구축하고자 검증(Validation)을 수행하게 된다.

본 연구는 김포국제공항의 항공기 지상이동시간을 항공교통 시뮬레이션을 기반으로 다양한 조건을 변경하는 시나리오를 통해 지상이동시간의 변화를 분석하고자 한다. 이에 정확한 기본 시나리오를 구성하고자 공항 배치, 활주로 및 유도로 사용율, 항공기종 등을 입력변수를 실제 데이터를 기반으로 사용하고, 시뮬레이션 모형을 검증하는 변수는 시간당 항공교통처리량과 실제 지상이동시간과 예측 결과간의 차이를 산출하는 평균제곱근편차(RMSE)와 평균절대오차(MAE)로 활용한다. 검증된 기본 시나리오를 토대로, 활주로 탈출유도로의 사용비율 변경과 원격주기장 및 탑승교 주기장의 사용율 변경하는 개선 시나리오를 구성하여, 기존의 지상이동 중 발생하는 정지시간의 변화를 비교하고자 한다.

Ⅱ. 본론

1. 항공교통시뮬레이션 개요

항공교통시뮬레이션의 주요 구성 요소는 입력데이터, 분석모델, 출력 결과로 이루어지며, 입력데이터는 시스템 조건과 동작을 정의하며, 분석모델은 실제 시스템을 재현하는 수학적 또는 논리적 구조이며, 출력 결과는 시뮬레이션 수행 후 도출된 결과 데이터이다. 시뮬레이션의 형태는 시간과 연속성, 변수에 따라서 분류되며 세부적으로 정적, 동적, 연속, 이산, 확정적, 통계적으로도 구분한다. 전세계적으로 널리 사용하는 항공교통시뮬레이션은 4가지 종류가 있으며, 각각의 차이점을 고려하여 적절하게 사용하게 된다(Table 2).

본 연구에서 사용하는 시뮬레이션은 SIMMOD이며, 공항의 활주로, 유도로, 계류장 지역과 접근 관제 공역, 항공로 등을 항공기 이동을 분석하기 위하여 1970년대부터 미국 FAA에 의하여 개발된 시뮬레이션 모형으로, 국내·외에서 대표적으로 연구와 상업용으로 사용되고 있는 프로그램이다(Fig. 1). 주요 입력자료는 항공기 이동 경로, 항공기 스케줄(schedule), 항공기 운항을 위한 관제 규정 및 제한사항, 항공기 성능에 영향을 미치는 일부 요소와 착륙 활주로 사용 거리, 게이트 서비스 시간 등과 같이 난수적 발생이 가능한 입력 요소(분포를 사용하여 입력) 등이며, 출력 자료는 항공로 및 공항 지상 이동에 소요되는 시간, 지체(delay)와 관련된 각종 시간 등이 도출된다. SIMMOD는 항공기가 입력된 링크와 노드로만 이동이 가능한 형태로 각 링크 및 노드에서의 수평적인 분리만 가능한 2차원적인 모형이므로, 비교적 단순한 연산 구조와 이산 사건(discrete event) 시뮬레이션 방식이다.

Fig. 1.

SIMMOD Program Interface Screen (ex. Layout of Gimpo International Airport)

2. 시뮬레이션 연구 절차

시뮬레이션 연구 절차는 연구 범위를 선정하고, 연구 범위에 적합한 항공기 운항스케줄을 선정, 데이터 입력자료(공항 배치, 항공기 정보)를 입력하여 기본 모델링을 수행하고, 항공기 등급, 속도, 분리간격, 활주로점유시간(Runway Occupancy Time, ROT), Puch Back Time 등의 데이터를 활용하여 정밀 모델링을 수행한다(Fig. 2). 최종적인 실제 환경과 유사하게 구축되었는지를 확인하기 위하여 RMSE와 MAE 값의 비교를 통해 모형검증을 실시하며, 모형검증 결과가 충족하지 못한다면 정밀 모델링을 수정하는 과정을 반복하여 유사한 시뮬레이션 환경을 최종 도출한다.

Fig. 2.

Flow chart of Air Traffic Simulation Research

3. 입력자료 수집 및 모델링

실제 항공기 지상이동 결과를 기반으로 모형검증을 실시하므로, 2023년 김포국제공항에서 운항한 출도착 운항스케줄을 활용하며, 김포국제공항의 구조, 활주로, 항공기 지상이동 및 항공로 이동 경로 등 정보를 항공정보통합관리(Aeronautical Information Manual, AIM)와 한국공항공사 통합운항정보시스템(iFIS), 비행정보시스템(FOIS)에서 자료를 받아 분석한다. 운항스케줄은 2023년 김포국제공항의 항공기 평균 운항편수는 289.3편 표준편차는 22.4이며, 비행정보간행물(AIP)에서 주활주로는 14방향, 해당 일의 정시율은 높고, 항공기 출도착 지연과 결항 비율이 낮은 일자의 운항스케줄을 고려한 결과, 항공기 2023년 9월 24일으로 선정한다(Table 3).

항공기 운항편수는 총 380편에 2년 누락을 제외한 총 378편으로 고려하였으며, 김포국제공항을 가장 많이 이용하는 항공기종은 B738이 29.6%, A321이 19.8%, A333이 10.1%, B737이 9% 순으로 200석 이하의 중형항공기가 가장 많이 이용한다(Table 4). 항공기종별로 지상이동과 공역 운항에 필요한 항공기 등급을 구분이 필요하며, 해당 기준은 ICAO Aerodrome Reference Code의 A–F등급과 ICAO Doc.4444 매뉴얼의 항적난기류 분리기준(Wake Turbulunce Category, WTC)의 Light (L), Medium (M), Heavy (H), Super (J)을 적용한다. 이를 적용한 결과 김포국제공항은 ARC C등급과 WTC M등급이 가장 많은 것으로 확인되었다.

활주로 이착륙시 항공기 WTC 등급간 분리기준은 국토교통부 항공교통관제절차에서 제시하는 기준과 동일하게 적용하며, 항공기 착륙시 고려하는 속도는 ICAO Annex14에서 제시된 속도를 고려하여 랜덤으로 제공하도록 설정하였다. 활주로를 벗어나는 유도로 사용율에 따라 활주로점유시간(ROT)의 차이가 발생하므로, 미연방항공청(FAA)에서 공항설계소프트웨어로 제공하는 REDIM-V4 (Runway Exit Design Interactive Model V4)를 활용하여 분석한다. 활주로 14R방향의 경우 탈출유도로 위치 정보를 기반으로 분석한 결과 C1 (고속탈출유도로(RET)) 비율이 가장 많으며, 대형항공기 일수록 착륙거리부터 가장 먼 B1 유도로의 이용비율이 증가한다. 반대로 32L방향도 14R과 동일한 현상이 발생한다(Tables 5 and 6).

항공기가 출발할 때 발생하는 엔진시동에 소요되는 시간은 김포국제공항에서 가장 많이 이용하는 항공기종인 B737-800을 기준으로 원격 주기장은 1분, 탑승교 주기장은 3–5분의 균등분포로 랜덤하게 적용한다.

4. 시뮬레이션 모형 구축 및 검증

공항 배치 및 주기장 위치 정보 등으로 시뮬레이션 기본 모델링 구축하며, 항공기 접근 경로, 접근 속도, 지상이동 속도, 항공기 분리 간격, 항공기 Push back Time, 활주로 탈출 유도로 사용 비율 및 시간 등을 입력하여 시뮬레이션 정밀 모델링을 작업한다. 김포국제공항의 시뮬레이션을 완성한 그림은 Fig. 3과 같다.

Fig. 3.

Simulation Model of Gimpo International Airport

모형 검증은 시간당 활주로 처리량의 결정계수(R²)와 RMSE, MAE 값의 오차를 고려한다. 시뮬레이션 분석 결과는 모형의 난수 적용을 반영하기 위하여 10번 반복(난수 랜덤)의 시뮬레이션을 통해 검증을 진행하였으며, 구축된 모형이 실제 공항 운여패턴과 유사여부를 결정계수(R²)를 활용하여 통계적 검증을 시행한다. 활주로 14방향의 시간당 출발 및 도착 시뮬레이션 운항횟수와 실제 처리량과 비교한 결과, 출발 0.99와 0.98이 도출되어 매우 유사한 것을 알 수 있다(Figs. 4 and 5).

Fig. 4.

Comparison of Arrival Aircraft Throughput

Fig. 5.

Comparison of Departure Aircraft Throughput

두 번째는 실제 환경에서 출·도착 항공기의 지상이동시간과 시뮬레이션 모형에서의 지상이동시간을 통계적 검증 지수로 RMSE와 MAE를 산출하였으며, 기본 모형에서 산출된 지상이동시간의 RMSE와 MAE 오차를 감소시키고자 항공기의 운항 속도, 지상이동 경로 등을 교정(calibration)하여 시뮬레이션 모형의 예측 정확도를 향상시킨다. 이에 따라 검증 단계에서 최초 모형 결과 대비 개선 시나리오01 (Scenario #01) 또는 개선 시나리오02 (Scenario #02)로 변경되면서 정확도는 점차 향상된다.

개선 시나리오02에서 도출된 검증 결과 RMSE와 MAE를 보다 정확도를 향상시키고자 변수 값을 교정하였으나, 미미한 결과만 도출되었다. 이것은 실제 값보다 이상치에 대한 문제가 있는 것으로 확인하였고, 이상치 문제는 항공기 지상이동시간에 대한 토잉시간 오류, 기체 결함, 항적 자료(ADS-B) 이상 등 문제이다. 이에 이를 제거하기 위한 작업으로 상위 5%에 해당하는 이상치를 제거하고 RMSE와 MAE를 재산출한 결과 Table 8이 Table 7보다 향상된 것을 확인할 수 있다.

5. 시뮬레이션 시나리오 구성 및 분석 결과

기본 시나리오(Baseline) 분석을 토대로 2개의 개선 시나리오 분석을 수행한다. 첫 번째는 활주로별 탈출유도로 사용비율을 조정하여 도착 항공기의 이동시간을 변경하는 경우, 출발 및 도착항공기가 지상이동 중에 발생하는 정지시간의 감소 여부를 확인한다(Table 9). 두 번째는 김포국제공항의 원격 주기장 사용 비율을 증가시켜 계류장 혼잡을 완화시킴에 따른 계류장 혼잡 원인으로 발생하는 정지시간의 변화를 분석한다(Table 10).

첫 번째 시나리오 분석 결과 도착 항공기의 탈출 유도로 사용 비율을 조정한 결과 출발하는 항공기 정지시간에는 변화가 미미한 것으로 확인하였으나, 도착하는 항공기의 지상이동 중 정지하는 시간은 감소하는 것으로 확인하였다(Table 11).

두 번째 시나리오 분석 결과는 원격 주기장의 사용율이 증가될수록 지상이동 중 정지시간이 감소되는 것을 확인할 수 있다(Tables 12 and 13). 평균 시간은 기준 시나리오 4.44분, 개선 시나리오01 3.87분, 개선 시나리오02 3.51분으로 분석되었으며, 개선시나리오02인 탑승교 약 70%, 원격 약 30%를 사용하였을 때 출발 항공기의 평균 시간이 가장 감소한다. 10:00-11:00 구간에서 개선 시나리오02의 평균 시간이 2.2분으로 기준 시나리오의 4.09분 대비 약 46% 감소하였으며, 19:00-20:00 구간에서도 50% 이상의 평균 시간을 감소시키며 효율성이 개선된다. 하지만, 도착하는 항공기의 경우 오히려 지상이동 중 대기시간이 증가하는 경향을 확인하였으며, 원격주기장 개수와 계류장 구조의 한계로 판단한다.

Ⅲ. 결론

항공교통 시뮬레이션을 활용하여 항공기 지상이동 지역에서 소요되는 지상이동시간을 정확하게 예측하여 모형을 구축하고, 출·도착 항공기의 지상 이동 효율성을 항공기 지상 지연시간을 활용하여 분석하였다. 김포국제공항의 시간대별 출·도착 항공기의 처리량과 지상이동시간을 활용하여 시뮬레이션 모형의 통계적 검증과 오차를 확인하는 방법으로 진행하였으며, 출발 항공기 처리량에 대한 설명계수(R2)는 0.98, 도착 항공기 처리량에 대한 설명계수는 0.99, 출발 항공기 지상이동시간 RMSE는 2.52분, MAE 1.91분이고 도착 항공기 지상이동시간 RMSE는 3.06분, MAE 1.72분으로 분석된 최종 모형을 기준 시나리오로 결정하여 분석한다.

지상이동 흐름에 대한 개선 평가를 위한 방법은 2가지 주제로 구성하였으며, 첫 번째는 도착 항공기의 활주로 탈출 유도로 사용 비율을 조정하여 출 도착 항공기의 평균 지상 지연시간의 변화를 확인한 결과, 도착 항공기가 활주로 시단에 있는 활주로 탈출 유도로를 사용하는 비율 높아짐으로써 출·도착 항공기의 평균 지상 지연시간 감소에 영향을 미칠 것으로 예상하였으나, 평균 지상 지연의 감소 폭이 작아 실제 환경에서의 실질적인 효과는 제한적일 것으로 판단된다. 이것은 출발 및 도착항공기가 지상이동 중에 발생한 정지시간은 도착하는 항공기의 원인이 아닌 다른 요소에서 발생한 것으로 간주할 수 있다. 두 번째는 김포국제공항 RWY 32방향을 기준으로 출·도착 항공기의 탑승교 주기장 사용 비율과 원격 주기장 사용 비율을 조정하여 평균 지상 지연시간의 변화 결과 출발항공기의 정지시간이 감소되는 것을 확인하였다. 출발하는 항공기의 경우 원격주기장에서 자력출발이 가능하므로, 지상이동시간이 감소하나 도착항공기의 경우 비율을 조정하여도 감소하지 않는다. 종합적으로 본다면, 출발 항공기가 푸시백 이후 시동 및 점검 등을 수행하는 동안 R 유도로를 점거하여도, 도착항공기가 지상 이동하는데 지연이 발생하지 않는다는 것을 확인할 수 있다.

해당 연구의 한계점으로 실제 운항스케줄을 활주로 14방향으로만 검증한 결과를 활주로 32방향도 동일하게 적용하였다. 김포국제공항의 활주로와 계류장 위치를 본다면, 활주로 32방향으로 치우쳐있으므로 32방향으로 분석한다면 다른 결과가 도출될 수 있다.