□ 민간 항공기 건전성 진단 인공지능(AI) 시스템개발사업 신규지원 대상과제 품목요약서

품목번호	2022-차세대항공-통합-01	산업 기술 분류	중분류Ⅰ	중분류Ⅱ
품목유형	□ 원천기술 ■ 혁신제품	항공/우주시스템	-
융합유형	□ 산업고도화형 □ 사회문제해결형 □ 신산업창출형 ■ 해당없음
해당여부	□ IP R&D연계 □ 표준연계 □ 디자인연계 □ BI연계 □ 경쟁형 R&D □ 국제공동 □ 안전과제 □ 챌린지 트랙 □ 복수형 R&D □ 대형통합형 □ 서비스형 □ 국가핵심기술 □ 탄소중립
R&D 샌드박스 유형	□ R&D 샌드박스(일반) □ R&D 샌드박스(지정)
총괄 품목명	(총괄) 민간항공기 건전성 진단 인공지능(AI) 시스탬 개발	품목코드 (HSK10)	류	호	소호	통계부호
(TRL : [시작] 3단계 〜 [종료] 7단계)	8	8	0	3	3	0	1	0	0	0
	1세부품목명	(1세부) 민간항공기 건전성 진단 데이터 처리 및 분석시스템 개발
	2세부품목명	(2세부) 민간항공기 항공기 운영 데이터 수집 및 분석 소프트웨어 개발
1. 개념 및 산업동향
▣ 개념 ㅇ 항공 안전(건전성) 관리 방법은 주로 사후적(Reactive), 예방적(Preventive) 및 예지적(Predictive) 세가지로 구분 - 예지적 관리 기법은 결함 발생 후 대처하는 사후적 관리 (Reactive) 또는 고장 위해요소 파악에 한계가 있는 예방적 관리(Preventive)의 단점을 보완한 가장 효율적인 항공 안전 관리임 * 사후적(Reactive) 건전성 관리: 장비 결함 발생 후 (Failure based) 정비 * 예방적(Preventive) 건전성 관리: 장비의 고장 이력 및 노후화(Aging based) 기준으로 주기 점검 및 정비. * 예지적(Predictive) 건전성 관리: 항공기의 운영 데이터를 분석하여 항공기 상태에 따라 (Condition based) 위해 요소를 선제적으로 감지하여 대처 ㅇ 항공 대형 사고의 원인분석 방법에 따르면 대형 사고는 하나의 큰 결함으로 발생하는 경우보다 감항성(Airworthiness)에 직접적인 영향을 미치지 않는 작은 결함이나 위험요소 (Hazard)들이 동시 혹은 연속적으로 발생할 때 생기는 경우가 대부분임 ㅇ 이러한 위험요소를 찾아내기 위하여 항공사들은 감항당국으로부터 인가받은 항공기 정비 프로그램 (MPD: Maintenance Planning Document)를 통하여 정기적인 정비 작업 스케쥴에 따라 예방적 관리(Preventive Management)를 수행하고 있음 - 정기점검에서 검출하지 못했거나 정기 점검시에는 발생하지 않았던 다양한 위험요소가 항상 존재하기 때문에 사후적 조치 (Reactive Management)로는 안전관리 요건을 모두 충족할 수 없음 ㅇ QAR(Quick Access Recorder), CPL(Continuous Parameter logging) 등 빅데이터 항공기 운영 데이터(Operational Data)를 실시간으로 모니터링 및 분석하여 항공기 위해 요소를 선제적으로 탐지할 수 있는 GPU(Graphics Processing Unit) 기반 데이터 분석용 탑재장비 (LRU: Line Replacement Unit) 개발이 요구됨 * QAR : ARINC 717 데이터 포맷을 기반으로 생성되는 항공 데이터로 비행품질 보증 (FOQA , Flight Operational Quality Assurance) 프로그램에 정의된 비행저장 데이터 (약 1,500여개의 변수(Parameter) 저장) 및 항공사에서 정의한 추가 데이터로 구성 (최대 2,700개 변수 추가 가능) * CPL(Continuous Parameter logging) : ARINC 717의 데이터 저장 제약조건을 개선한 ARINC 767 데이터 포맷을 기반으로 생성되는 항공 데이터. ARINC 717에 비교하여 음성, 이미지등의 다양한 데이터 저장이 가능하며 대용량 데이터처리 (32bit) 지원 (QAR: 16bit) ▣ 산업동향 ㅇ 항공기 제조사 뿐 아니라 주요 항공 부품 업체들은 2010년초부터 빅데이터를 활용한 클라우드(Cloud) 기반의 예지적 항공 안전관리 서비스를 제공하고 있음 ㅇ 특히 해당 모델은 MRO(Maintenance, Repair and Overhaul) 사업에 있어 주요한 수익모델로 위치함 - (미국) 웹사이트를 통해 고객사의 항공기 실시간 상태 정보를 확인할 수 있는 클라우드 기반 서비스를 2010년부터 제공. 2017년 이후 기계학습 (Machine Learning) 기반의 데이터 분석 알고리즘을 추가하여 예지 정비 서비스를 강화. 약 105개 항공사에서 해당 서비스 이용 중 * 항공 엔진/부품사들 또한 각사의 LRU(Line Replacement Unit) 생성 데이터를 활용하여 부품 레벨 예지적 안전 관리 서비스를 제공 중. 해당 서비스를 통해 비주기성 장비 교체 비율 30% 이상 감소, 항공기 정시성 관련 30% 증대 효과 결과를 발표 - (유럽) 2018년부터 개방형 데이터 플랫폼 서비스를 통해 항공기 실시간 상태 정보를 고객사에 제공. 2020년 기준 130여개 항공사에 이용중이며 3,000 테라바이트가 넘는 빅데이터 확보하여 안전관리 서비스에 활용중
2. 지원 범위
▣ 총괄과제의 역할 및 기능 ㅇ 세부과제 종합 관리 및 사업 추진 방향 조정 ㅇ 연구개발을 통해 획득된 유,무형의 성과물 관리, 사업화 전략 수립 지원 ㅇ 사업성과(실적) 관리 및 보고 총괄 등 ▣ (1세부) 민간항공기 건전성 진단 데이터 처리 및 분석시스템 개발 ㅇ 민간항공기 스마트 네트워크 스토리지 시스템 개발 - 대용량 스토리지/파일시스템을 탑재한 항공용 운영체제 탑재 및 BSP 개발 - 대용량 스토리지 모듈 개발 - 표준 ADS(Avionics Digital Data Bus) 인터페이스 모듈 탑재 - DO-178C, DO-254, DO-160G 기준의 개발 프로세스 및 신뢰성 테스트 수행 - SIL(System-in-Loop) 구축을 통한 성능 및 기능 검증 ㅇ 항공용 AI Edge 가속기 카드 개발 - 인공지능 가속기(GPU, TPU 등) 카드 하드웨어 개발 * TPU: 텐서 프로세서 유닛(Google), NNP: 뉴럴 네트워크 프로세서(Intel 너바나) - 인공지능 가속기 드라이버 및 데이터 분석 AI SW 개발 - 가공 데이터 기반의 AI Edge 컴퓨팅 SW 기능 검증 - DO-178C, DO-254, DO-160G 기준의 개발 프로세스 및 신뢰성 테스트 수행 ▣ (2세부) 민간항공기 운영 데이터 수집 및 분석 소프트웨어 개발 ㅇ AI Edge 기반의 데이터 분석 시스템 개발 - 항공기 주요 시스템 (항공전자, 비행제어, 전기계통, 유압계통, 추진계통 및 여압계통 등)에서 생성된 디지털 데이터 수집 기능 개발 - AI Edge 컴퓨팅 SW 항공 감항 인증 및 신뢰성 시험을 위한 가공 데이터 세트 개발 - AI Edge 기반의 비정상 데이터 분석 알고리즘 구현 - DO-178C DAL D 소프트웨어 개발 프로세스 산출물 확보 ㅇ 데이터 전송 및 모니터링 시스템 개발 - 항공기 데이터 분석 결과 온라인 보고 SW 개발 - 데이터 다운로드를 위한 디스플레이 장비 연동 SW 개발 - DO-178C DAL D 소프트웨어 개발 프로세스 산출물 확보 - 클라우드 데이터 원격 모니터링 기능 구현
3. 지원 필요성
ㅇ 항공기 제작사의 개발 수요가 명확한 제품으로 양산 가능성이 매우 크고 향후 성능개량 (Retrofit)이 용이한 제품으로 민간 항공기뿐 아니라 일부 군용 항공기 시장에까지 확대 가능 ㅇ 항공산업은 첨단 기술이 융복합된 시스템 산업으로 철도, 조선, 자동차 등 민간산업의 완제품 제조업 분야에도 개발된 기술을 확대 적용할 수 있음 ㅇ 차세대 유망 분야인 도심 항공 모빌리티 (UAM: Urban Air Mobility) 개발에 적용할 수 있는 가능성 높음 ㅇ 항공 정비 비용 절감, 결함 및 지연 감소로 인한 유형적/무형적 손실 감소 - 2019년 국내 항공의 총 정비 비용은 2조 7,621억원으로, 예지 정비 적용시 약 20~30% 비용 절감 효과 예상 - 2019년 정비 결함으로 인한 항공기 지연(1시간 이상) 총 2,000여건, 결함 154건 발생. 예지 정비를 통해 약 30% 이상의 정시율 증가 예상 ㅇ 비행안전성 위해요소를 사전에 진단하고 분석하여, 항공기 사고 방지로 국민안전 증진에 기여
4. 지원기간/예산/추진체계
ㅇ 총지원기간 : `22.4.1~`25.12.31(45개월 이내) - 1차년도 수행기간은 9개월(`22.4.1~`22.12.31), 2차년도 이후는 각 12개월(1월~12월) ㅇ 총 정부출연금 : 2억원 (각 연도별 0.5억원) - 지원기간 및 정부출연금은 정부의 예산 사정 또는 사업 추진 계획 등에 따라 변경 가능 - 기업의 경우 민간부담금은 관련 규정에 따라 별도 매칭 ㅇ 총괄주관연구개발기관 및 공동연구개발기관 : 제한 없음(산․학․연, 누구나 참여 가능) ㅇ 기술료 징수 여부 : 비징수

품목번호	2022-차세대항공-통합-02			산업 기술 분류	중분류Ⅰ				중분류Ⅱ
품목유형	□ 원천기술 ■ 혁신제품				항공/우주시스템				-
융합유형	□ 산업고도화형 □ 사회문제해결형 □ 신산업창출형 ■ 해당없음
해당여부	□ IP R&D연계 □ 표준연계 □ 디자인연계 □ BI연계 □ 경쟁형 R&D □ 국제공동 □ 안전과제 □ 챌린지 트랙 □ 복수형 R&D □ 대형통합형 □ 서비스형 □ 국가핵심기술 □ 탄소중립
R&D 샌드박스 유형	■ R&D 샌드박스(일반) □ R&D 샌드박스(지정)
총괄품목명	(총괄) 민간항공기 건전성 진단 인공지능(AI) 시스템개발
세부 품목명	(1세부) 민간항공기 건전성 진단 데이터 처리 및 분석시스템 개발					품목코드 (HSK10)	류			호		소호		통계부호
	(TRL : [시작] 3단계 〜 [종료] 7단계)						8	8		0	3	3	0	1	0	0	0
1. 개념 및 산업동향
▣ 개념 ㅇ 항공기에 탑재되어 실시간으로 항공기 운영 데이터를 모니터링, 비정상 패턴 데이터를 탐지 및 분석할 수 있는 엣지 프로세싱 데이터 분석 장비(Edge Precessing LRU)로 빅데이터 처리를 지원하는 상용 GPU(Graphic Processor Unit) 기반의 하드웨어 장비 개발 ㅇ 민항기 부품의 요구사항 분석, 설계, 검증 등 항공기 개발에 필요한 다양한 인증 프로세스 적용필요 - (항공전자 HW) 미연방항공청(FAA) 권고회람(Advisory Circular) 20-152를 통해 항공전자 장비 하드웨어 개발 표준 프로세스로 채택한 DO-254 및 제작사 HW 개발 요구사항을 만족하는 하드웨어 - (항공전자 장비 환경 적합성 평가) 미연방항공청(FAA) 권고회람(Advisory Circular) 21-16G를 통해 항공전자 장비 환경 적합성 평가 표준 프로세스로 채택한 DO-160G 및 제작사 요구사항 등 적합성 평가 - (표준 ADS(Avionics Digital Data Bus) 인터페이스) 항공기 디지털 데이터 버스와의 데이터 연동을 위한 ARINC 664, Ethernet등의 표준 인터페이스 - (항공전자통합시험실 (SIL, System In Loop) 항공기의 실제 운용환경과 유사성이 높은 지상 통합시험환경을 통칭. 개발된 장비(HW/SW)와 연동 시스템과의 정합성 검증 및 다양한 고장상황을 모사하여 안정성을 점검하는 목적으로 활용 ▣ 산업동향 ㅇ 대부분의 산업 포트폴리오에서 기계학습(Machine Learning) 알고리즘을 지원하는 고성능 상용 GPU(Graphics Processing Unit)중 산업군의 요구사항에 맞는 제품을 선택하여 이를 기반으로 하드웨어 개발을 진행중 ㅇ 특히 엔비디아는 GPU 시장을 주도하고 있으며 특히 아마존 웹서비스, Microsoft Azure, 구글등 클라우드에 사용되는 AI 가속기의 가장 높은 비중을 점유하고 있음 - 성능을 갖추고 있으면서 특히 항공 전자 장비 개발 및 운영에 있어 필수인 전력효율이 뛰어난 제품군을 다수 출시 ㅇ 항공 산업도 대용량 데이터를 실시간으로 처리하기 위해 타 산업에서 폭넓게 도입된 상용품 (COTS, Commercial Off-the-Shelf) 중 항공기 탑재 요구사항을 만족하는 제품군을 도입하여 평가를 진행하고 있음. 다만 양산 제품군은 매우 제한적임
2. 지원 범위
▣ 민간항공기 건전성 진단 데이터 처리 및 분석시스템 개발 ㅇ 민간항공기 스마트 네트워크 스토리지 시스템 개발 - 대용량 스토리지/파일시스템을 탑재한 항공용 운영체제 탑재 및 BSP* 개발 * BSP(Board Support Package) - 대용량 스토리지 모듈 개발 - 표준 ADS(Avionics Digital Data Bus) 인터페이스 모듈 탑재 - DO-178C, DO-254, DO-160G 기준의 개발 프로세스 및 신뢰성 테스트 수행 - SIL(System-in-Loop) 구축을 통한 성능 및 기능 검증 ㅇ 항공용 AI Edge 가속기 카드 개발 - 인공지능 가속기(GPU, TPU 등) 카드 하드웨어 개발 * TPU: 텐서 프로세서 유닛(Google), NNP: 뉴럴 네트워크 프로세서(Intel 너바나) - 인공지능 가속기 드라이버 및 데이터 분석 AI SW 개발 - 가공 데이터 기반의 AI Edge 컴퓨팅 SW 기능 검증 - DO-178C, DO-254, DO-160G 기준의 개발 프로세스 및 신뢰성 테스트 수행
3. 지원 필요성
ㅇ 장비 개조없이 최신의 항공기에 대부분 공용화 적용 가능 - 해당 제품은 항공기 표준 인터페이스를 통한 데이터 저장 및 분석 기능을 지원하는 장비로 기종별, 항공기별 상이한 Configuration을 만족하기 위하여 하드웨어 개조 (Modification)가 필수인 기존의 항공 전자 장비와 달리 대부분의 최신 항공기에 공용화 적용 가능 - 특히 대부분의 항공 장비는 성능 개량(Retrofit) 적용시 기종별로 상이한 Configuration에 맞는 HW,SW 개조 작업이 필수 ㅇ 항공기 제작사의 개발 수요가 명확한 제품으로 양산 가능성이 매우 큰 제품 ㅇ 항공산업은 첨단 기술이 융복합된 시스템 산업으로 철도, 조선, 자동차 등 민간산업의 완제품 제조업 분야에도 개발된 기술을 확대 적용할 수 있음 ㅇ 차세대 유망 분야인 도심 항공 모빌리티 (UAM: Urban Air Mobility) 개발에 활용 가능성 높음
4. 지원기간/예산/추진체계
ㅇ 총지원기간 : `22.4.1~`25.12.31(45개월 이내) - 1차년도 수행기간은 9개월(`22.4.1~`22.12.31), 2차년도 이후는 각 12개월(1월~12월) ㅇ 총정부출연금 : 158.08 억원 (1차년도 정부출연금 28.84 억원, 2,3,4 차년도 43.08억원) - 지원기간 및 정부출연금은 정부의 예산 사정 또는 사업 추진 계획 등에 따라 변경 가능 - 기업의 경우 민간부담금은 관련 규정에 따라 별도 매칭 ㅇ ①세부주관연구개발기관 / ②공동연구개발기관 : ①기업 / ②제한 없음(산․학․연, 누구나 참여 가능) ㅇ 기술료 징수 여부 : 징수

품목번호	2022-차세대항공-통합-03	산업 기술 분류	중분류Ⅰ	중분류Ⅱ
품목유형	□ 원천기술 ■ 혁신제품	항공/우주시스템	-
융합유형	□ 산업고도화형 □ 사회문제해결형 □ 신산업창출형 ■ 해당없음
해당여부	□ IP R&D연계 □ 표준연계 □ 디자인연계 □ BI연계 □ 경쟁형 R&D □ 국제공동 □ 안전과제 □ 챌린지 트랙 □ 복수형 R&D □대형통합형 □ 서비스형 □ 국가핵심기술 □ 탄소중립
R&D 샌드박스 유형	■ R&D 샌드박스(일반) □ R&D 샌드박스(지정)
총괄품목명	(총괄) 민간항공기 건전성 진단 인공지능(AI) 시스탬 개발
세부 품목명	(2세부) 항공기 운영 데이터 수집 및 분석 소프트웨어 개발	품목코드 (HSK10)	류	호	소호	통계부호
(TRL : [시작] 3단계 〜 [종료] 7단계)	8	8	0	3	3	0	1	0	0	0
1. 개념 및 산업동향
▣ 개념 ㅇ 항공기의 다양한 전자 장비에서 생성되는 대용량 데이터(QAR, CPL)*를 활용하여, 주기중 무선통신을 이용한 비정상 데이터 탐지 알고리즘 실시간 업데이트를 지원하는 항공기 운영 데이터 모니터링 및 분석 소프트웨어 개발 * QAR(Quick Access Recorder), CPL(Continuous Parameter logging) ㅇ 개별 LRU의 입출력 데이터 포맷 및 데이터 특성을 정의한 ICD(Interface Control Document)를 기반으로 다양한 Raw 파일을 표준화된 엔지니어링 데이터(Engineering Unit) 단위 및 포맷으로 변환하는 기능 ㅇ 오픈소스(Docker) 운영체제 가상화를 적용하여 호스트 운영체제 환경과 독립된 어플리케이션 실행 환경을 구축하여 개별 어플리케이션 관리 및 업데이트가 용이하도록 구축 ▣ 산업동향 ㅇ 항공기 제조사들은 ACMF(Aircraft Condition Monitoring Function)와 같은 항공기의 주요 매개변수(파라미터)를 실시간 모니터링할 수 있는 SW를 개발하여 운영중 - 최근 항공기의 운항 안정성에 대한 요구가 더욱 높아지게 됨에 따라 항공기에서 생성되는 시계열 연속(Time Series Continuous) 데이터 저장을 지원하는 SW 개발 중 ㅇ 도심 항공 모빌리티 (UAM: Urban Air Mobility) 운영에도 핵심 기술로 판단되어 관련 기술 개발에 대한 수요는 점차 증가하고 있음 ㅇ (미국) 완제기 제작사는 별도의 항공 데이터 분석조직을 신규로 개설하여 기계학습(Machine Learning)기반의 데이터 분석 알고리즘 고도화를 통한 예지 정비 서비스를 강화하고 있음 ㅇ (유럽) 완제기 제작사는 빅데이터 분석 전문 SW 회사와의 협업을 통하여 항공기 데이터 분석 서비스를 강화. 이와 연계되어 개방형 클라우드 기반 플랫폼 서비스를 통하여 항공사에 예지 정비 서비스를 2022년부터 제공예정
2. 지원 범위
▣ 민간항공기 운영 데이터 수집 및 분석 소프트웨어 개발 ㅇ AI Edge 기반의 데이터 분석 시스템 개발 - 항공기 주요 시스템 (항공전자, 비행제어, 전기계통, 유압계통, 추진계통 및 여압계통 등)에서 생성된 디지털 데이터 수집 기능 개발 - AI Edge 컴퓨팅 SW 항공 감항 인증 및 신뢰성 시험을 위한 가공 데이터 세트 개발 - AI Edge 기반의 비정상 데이터 분석 알고리즘 구현 - DO-178C DAL D 소프트웨어 개발 프로세스 산출물 확보 ㅇ 데이터 전송 및 모니터링 시스템 개발 - 항공기 데이터 분석 결과 온라인 보고 SW 개발 - 데이터 다운로드를 위한 디스플레이 장비 연동 SW 개발 - DO-178C DAL D 소프트웨어 개발 프로세스 산출물 확보 - 클라우드 데이터 원격 모니터링 기능 구현 ※ 미연방항공청(FAA) 권고회람(Advisory Circular) 20-115D를 통해 항공전자 장비 소프트웨어 개발 표준 프로세스로 채택한 DO-178C 및 요구사항을 만족하는 소프트웨어
3. 지원 필요성
ㅇ 항공산업은 첨단 기술이 융복합된 시스템 산업으로 철도, 조선, 자동차 등 민간산업의 완제품 제조업 분야에도 개발된 기술을 확대 적용할 수 있음 ㅇ 특히 도심 항공 모빌리티 (UAM: Urban Air Mobility) 개발에 있어 공역이 아닌 도심에서 주로 운영됨에 따라 외부 변수 요인이 기존의 민간항공기보다 더욱 많을 것으로 예상되어 건전성 진단에 주요 핵심기술로 적용가능 ㅇ 민항항공기 데이터는 주로 인코딩된 Binary 포맷으로 저장되어 제조사 외에는 데이터에 대한 해석이 불가. 해당 사유로 운항사 또한 장비 결함시 관련 데이터 분석을 제조사에 전적으로 위임하여 정비 지원을 받고 있음
4. 지원기간/예산/추진체계
ㅇ 총지원기간 : `22.4.1~`25.12.31(45개월 이내) - 1차년도 수행기간은 9개월(`22.4.1~`22.12.31), 2차년도 이후는 각 12개월(1월~12월) ㅇ 총정부출연금 : 120억원 (1차년도 정부출연금 21.99억원, 2,3,4 차년도 32.67 억원) - 지원기간 및 정부출연금은 정부의 예산 사정 또는 사업 추진 계획 등에 따라 변경 가능 - 기업의 경우 민간부담금은 관련 규정에 따라 별도 매칭 ㅇ ①세부주관연구개발기관 / ②공동연구개발기관 : ①기업 / ②제한 없음(산․학․연, 누구나 참여 가능) ㅇ 기술료 징수 여부 : 징수

□ 민간 항공기 건전성 진단 인공지능(AI) 시스템개발사업 신규과제 실무작업반 명단

구분	우선 순위	과 제 명	실무작업반
			성명	소속	직위
신규	1	(총괄) 민간항공기 건전성 진단 인공지능(AI) 시스탬 개발 (1세부) 민간항공기 건전성 진단 데이터 처리 및 분석시스템 개발 (2세부) 항공기 운영 데이터 수집 및 분석 소프트웨어 개발	윤근수 고상호 홍교영 박부식 김 혁	한국폴리텍대학 한국항공대학교 한서대학교 한국전자기술연구원 비텔링스(주)	교수 교수 교수 책임 본부장

* 과제기획전담팀 참여 전문가는 기획에 참여한 해당과제 참여 제한