| 연구개발개요 |
1. 사업명 : 빅데이터 기반 항공안전관리/보안인증 기술개발사업2. 연구개발과제명: 빅데이터 기반 항공안전관리 기술개발 및 플랫폼 구축3. 연구수행체계 : 일반4. 총 연구기간 : 2020.4.21 ∼ 2024.12.31 (4년9개월) - 1단계(1년차) : 2020.4.21 ~ 2020.12.31 (9개월) - 2단계(2년차) : 2021.01.01 ~ 2021.12.31 (12개월) - 3단계(3년차) : 2022.01.01 ~ 2022.12.31 (12개월) - 4단계(4년차) : 2023.01.01 ~ 2023.12.31 (12개월) - 5단계(5년차) : 2024.01.01 ~ 2024.12.31 (12개월)5. 주관연구개발기관 : 항공우주산학융합원6. 공동연구개발기관 : 인하대학교, 항공안전기술원, 한국전자통신연구원, 네이버시스템, 클루닉스7. 과제 총연구비 : 18,185백만원(정부 16,314백만원/민간 1,871백만원)
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| 최종목표 |
최종목표: 정량적이고 예측적인 예방형 항공안전관리를 위한 항공안전 빅데이터 분석 기술 및 플랫폼 개발- 1~3단계 : 접근 및 활용 가능한 데이터 수집을 통한 대표적 국가 항공안전장애 시범분석- 4~5단계 : 항공사, 공항공사 등 복합 데이터 수집 및 활용을 통한 우리나라 항공시스템의 예측적 안전관리 연구성과 도출- 항공분야 가용 데이터 목록 및 구조, 호환성 등의 도출하여 데이터 전처리 기술 개발- 항공사고,준사고,안전장애 데이터와 공항운영,항적,기상 등의 운항관련 데이터를 융합하고 기계학습 및 AI 기법을 적용한 항공안전 위해요인 및 위험 분석- 데이터 처리,저장,관리와 빅데이터 분석 알고리즘을 적용한 실시간 위험 예측 및 감지하여 필요 데이터를 별도 저장/관리 및 분석하는 통합 플랫폼 개발- 항공안전 관련 데이터 공유/활용을 위한 기초자료, 매뉴얼 제시 및 이해관계자 의견을 수렴한 플랫폼 운영 지침 수립- 활용 가능 데이터 종류 및 범위 확대 고려 예측적 위험분석 기술 개발 및 플랫폼 확장 연구
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| 연구내용 및 범위 |
3단계(3년차, 2022년도) 연구목표 : 위험기반 항공안전 빅데이터 분석플랫폼 개발1. 항공우주산학융합원- 이해관계자 및 전문가 그룹별 항공안전 데이터 분석 요구사항 지속 조사 및 실행 방안 정의- 이해관계자 및 전문가 그룹별 분석 요구사항 이행 현황 분석 및 추적 관리- 항공안전 데이터 분석 플랫폼 운영 ISP 수립- 분석기술 개발을 위한 데이터 수집- 이해관계자별 항공안전 관련 시스템 및 보유 데이터, 데이터 목록, 구조 등 현황 조사 분석- 분석수요 기반 신규 전조징후 발굴 및 탐지- 플랫폼 활용 교육 커리큘럼 개발2. 인하대학교- 복합 데이터 호환성 식별 및 구조 설계- 데이터마이닝 기법을 사용하여 텍스트, 음성, 이미지 등의 비정형 데이터를 정형 데이터로 변환 처리하는 기술 개발- 정형 및 비정형 추가 데이터 전처리 기술 개발 및 전처리 된 데이터 데이터베이스 통합- 복합데이터 기반 분석 및 예측 결과 표현 기술 개발- 기계학습 및 인공지능 기반으로 데이터 분석 기술 및 위해요인, 전조징후, 안전문제 예측 기술 개발- 복합 데이터 기반 전조징후, 안전문제 발생 예측 시범분석3. 항공안전기술원- 빅데이터 분석 플랫폼 단계별 업무 세부절차 수립- 가용데이터 공유활용 체계 수립- 항공안전 관련 대내외 동향 변화 조사·분석결과, 관련 데이터 표현 기술, 및 확장된 가용데이터 기반 분석 알고리즘의 분석결과를 반영하여 분석 데이터 플랫폼 개발과 연계된 안전이슈 대응 데이터 표현기술 개발 검토- 복합 데이터 기반 위해요인 분석 및 위험산정 알고리즘을 활용한 데이터 기반의 항공안전성과지표 도출 방안 검토- 확장된 가용 데이터 기반 위해요인 분석 및 위험산정 알고리즘을 활용한 시범분석 결과 검증4. 한국전자통신연구원- 항공안전 발생 요인 분석 및 항공안전사건 검증 기술 개발- 항공안전 위험 예측 분석 기반 발생위험 예측 모델 개발- 시계열 데이터 기반 위험상황 예측 기술 개발- 항공 데이터 확장 특성 분석 및 알고리즘 확장 방안 연구5. 네이버시스템- 플랫폼 운영체계 구성, 보안체계, 네트워크, 빅데이터 분석 플랫폼, 백업 체계, 통합 관제 체계 등 빅데이터 플랫폼 시작품 개발 구축- SW 신규설치, 배포, 모니터링, 성능 테스트 등 웹 UI 기반 구축- 시범운영 수행 조직, 조직별 역할, 운영 일정 등 시범운영 수행 방안 및 일정 수립6. 클루닉스- 표준 JDBC 인터페이스 활용, 시각화도구 S/W들 사이의 표준화된 모듈로 데이터 접근 설계- HBase, Hadoop HDFS, Spark 등 다양한 데이터 소스 S/W의 접근 인터페이스 제공 체계 설계- 소프트웨어 품질측정 S/W 조사 분석
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