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논문 기본 정보

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저자정보
김종원 (순천향대학교) 조정호 (순천향대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제16권 제3호(JKIIT, Vol.16, No.3)
발행연도
2018.3
수록면
75 - 83 (9page)
DOI
10.14801/jkiit.2018.16.3.75

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항공기 연료 시스템은 핵심적인 항공기의 전자, 기계적 시스템 중 하나로서 안전한 비행을 위해 연료 시스템의 신뢰성은 무엇보다 중요하지만, 현대의 항공기는 최첨단 기술과 장비의 탑재에도 불구하고 단순 결함 및 조종사 또는 정비사의 부주의만으로도 여전히 많은 사고가 발생하고 있다. 이에, 본 논문에서는 높은 신뢰성이 보장되어야 하는 항공기 연료 시스템의 오류로 인한 사고 발생을 사전에 방지하기 위해 항공기 연료 소모량 예측을 통한 무결성 감시 기법을 제안하였다. 신경망을 기반으로 한 항공기 연료 소모량 예측 알고리즘은 Levenberg Marquardt을 기반으로 학습하였으며, B747 항공기 데이터를 활용한 모의시험을 통해 기존 항공기연료 소모량 모델과 비교 평가하였다. 그 결과, 간섭 노드(속도, 고도)와 무관하게 제안된 잡음 환경의 모의시험에서 예측 시스템은 기존 모델 대비 전 구간에 걸쳐 20~30% 이상 높은 잡음 강인성을 확인할 수 있었다.
#aircraft fuel system #machine learning #neural networks #levenberg-marquadt method

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 항공기 연료 소모량 모델
Ⅲ. 신경망 기반의 항공기 연료 소모량 예측 시스템
Ⅳ. 항공기 연료 소모량 예측 시스템 성능평가
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
G. D. Schilling / 1997 / Modeling Aircraft Fuel Consumption with a Neural Network google schola Airbus / 2015 / Flying by numbers: Global Market Forecast for 2015-2034 :40~46 google schola I. Pagoni / 2017 / Calculation of aircraft fuel consumption and CO2 emissions based on path profile estimation by clustering and registration / Transportation Research Part D: Transport and Environment 54:172~190 Crossref Boeing / 2017 / Statistical Summary of Commercial Jet Airplane Accidents 1959-2016 google schola World Aircraft Accident Summary reports 1990-2016 google schola

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