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김유광,Kim, You gwang 항공우주시스템공학회 2012 항공우주시스템공학회지 Vol.6 No.3
"The FAA's Next Generation Air Transportation System" is a comprehensive overhaul of U.S National Airspace System to make air travel more convenient and dependable, while ensuring the flight is as safe, secure and hassle-free as possible. At its most basic level, NextGen represents an evolution from a ground-based system of air traffic control to a satellite-based system of air traffic management. This evolution is vital to meeting future demand, and to avoiding gridlock in the sky and at U.S airports. NextGen will open worldwide's skies to continued growth and increased safety while reducing aviation's environmental impact.
김병천(Byung Chun Kim),김유광(You Gwang Kim),이서현(Seo Hyun Lee) 한국자료분석학회 2020 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.22 No.1
인공위성에 사용되는 재료가 우주에서 운용되는 동안 원자산소(atomic oxygen)에 의하여 발생하는 침식(erosion)에 중요한 영향을 미치는 태양활동의 지표 중 하나인 F10.7의 예측은 인공위성 최적 설계에 있어서 핵심 요소이다. 그 동안은 최악의 상황을 가정한 예측에 따라 설계하였으나, 인공위성 제작이 민간에게 전이되는 상황에서 이러한 지표의 예측에 통계적 방법뿐만 아니라 최신의 기계학습(machine learning) 기법들을 적용하는 연구를 진행하고 있다. 본 논문에서는 F10.7을 예측하는 방법으로 LSTM(long short-term memory) 네트워크를 적용하였다. 특별히 본 논문에서는 전체 자료를 일반적으로 기계학습에서 사용하고 있는 학습 자료(training set), 검증 자료(validation set), 평가 자료(test set)로 나누는 대신, 학습 자료의 크기가 줄어드는 것을 피하기 위하여 검증용 자료를 사용하지 않으면서 과적합 이전에 학습 과정을 멈추는 방안을 제안하였다. 또한 한 개의 시점을 예측하는 것과 12개의 시점을 한번에 예측하는 방법을 함께 제안한다. LSTM 네트워크를 이용한 예측은 모수적 예측 방법인 자기회귀이동평균(ARIMA) 모형보다 더 안정적이고 12개월을 한번에 예측하는 것이 보다 경쟁력 있는 결과를 보여주었다. The prediction of F10.7, which is an indicator showing the solar activity, influencing seriously on atomic oxygen erosion of satellite surface coating materials is one of the key issues in the satellite design. It has been actively conducted recently using not only statistical but machine learning techniques. In this paper, we study a method for using a long short-term memory (LSTM) network in predicting F10.7 data. We suggest a method of model validation to solve the over-fitting problem without extracting a validation sample out of the whole data set which does not reduce the size of the training data set. Also we show that predicting 12 points together at a time provides less forecasting error (RMSE, MAPE) than predicting one point at a time. The results from using LSTM network show more stable and competitively better forecasting performance than those from parametric long range dependent time series model autoregressive integrated moving average (ARIMA) model.
김유광,이우준,백명진,천용식,이낙영,Kim, You-gwang,Lee, Woo-jun,Baek, Myung-jin,Chun, Young-Sik,Lee, Nak-young 항공우주시스템공학회 2015 항공우주시스템공학회지 Vol.9 No.2
The various risk factors that affected schedule, costs and mission success, etc. in development of the satellite. This paper derives the considerable "Cost of Quality" factors in the satellite development phase through the survey of practical techniques in respect of measurement of quality cost in the commercial products manufacturing, and proposes mitigation strategy of quality cost using the approach that can be minimized it.
김유광(You-Gwang Kim),박근영(Guen-Young Park),이경철(Young-Kwon Jin) 한국항공우주연구원 2008 항공우주기술 Vol.7 No.1
민간항공분야의 품질은 제품 및 공공의 안전을 유지하기 위해서 매우 중요하며, 항공기 설계와 생산 및 운항에 있어서도 엄격한 인증제도를 법적으로 규정하고 있다. 본 연구에서는 미국 FAA의 항공산업체의 품질시스템 평가프로그램인 ACSEP의 전반적인 검토를 통하여 항공기 및 항공부품에 대한 품질시스템 요구조건을 제시하고, 항공분야품질시스템 평가에 대한 정책을 확인하였다. Quality for civil aviation is very important to maintain the safety of aircraft and public, and strict quality requirements are prescribed in aviation regulations to ensure that each article produced conforms to the type design and is a condition for safe operation. In this study, the quality system requirements for aircraft and parts will be reviewed a concept of FAA's ACSEP(Aircraft Certification System Evaluation Program) and policy for aviation quality system evaluation in comparison with AS9100 for aviation quality management system.