아날로그 운항기록을 활용한 소형 회전익 항공기 연료주입 표준화 모델 - UNHAS NIGERIA 회전익 항공기 운항기록 중심으로 -
Standardization Model for Fuel Uplift of Light Rotary-Wing Aircraft Using Analog Flight Records - Focusing on the Flight Records of UNHAS Nigeria Aircraft -
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초록
나이지리아 북동부는 분쟁과 치안 불안으로 지상교통이 제약되어 인도주의 활동이 항공 운송에 크게 의존한다. 본 연구는 데이터 인프라가 열악한 인도주의 운항 환경에서 최소 데이터셋만으로도 연료 주입량(Fuel Uplift)을 신뢰성 있게 예측․표준화할 수 있는지를 실증적으로 검증한다. 2023–2024년 UNHAS 헬리콥터 운항기록 2,716편 중 전처리(결측․이상치 제거, 경유편 분리 등)를 거친 1,032편을 분석 대상으로 확정하였다. 종속변수는 연료 주입량으로 두고, 비행시간, 운항거리, 이륙중량을 핵심 독립변수로 한 일반최소제곱 회귀모형을 구축하였으며, 필요 시 교호항(속도․가시거리․정풍 등)을 추가하였다. 최종 모형은 R2=0.739, 10-fold 교차검증 CV-R2=0.679로 학습․검증 단계 모두에서 안정적 설명력을 보였다. 운영 적용을 위해 2단계 급유 규칙을 제안한다. 첫째, 표준 연료주입은 예측치에 잔차 중앙값을 더해 과급유를 억제하는 일상 운항 기준으로 사용하고, 예비 버퍼(Contingency Buffer)는 예측치에 잔차 95% 분위수를 더해 기상․작전 불확실성에 대비하는 안전 기준이다. 이 규칙은 복잡한 센서나 시스템 없이도 현장 데이터만으로 근거기반 급유 의사결정을 가능하게 하며, 연료비 절감과 탄소저감을 동시에 뒷받침한다. 특히 제시된 절차는 국내 산림청 산불진화, 소방청․해경 구조, 도서․산간 환자이송 등 소형 회전익 운항 환경에서도 즉시 적용 가능하다. 비행시간․거리․중량의 기본 정보만으로 표준 급유량과 안전 버퍼를 도출할 수 있어, 임무 대기 중 과급유․과중량 문제를 완화하고 공공부문 연료비 절감과 온실가스 저감에 기여할 수 있다.
Abstract
In Northeast Nigeria, where ground transportation is severely restricted by conflict and insecurity, humanitarian operations rely heavily on air transport. This study empirically investigates whether fuel uplift can be reliably predicted and standardized in a data-scarce humanitarian flight environment using only a minimal dataset. Among 2,716 UNHAS helicopter flight records from 2023–2024, a total of 1,032 flights were selected after preprocessing procedures such as missing-value handling, outlier removal, and exclusion of multi-leg segments. Using fuel uplift as the dependent variable, an ordinary least squares (OLS) regression model was constructed with flight time, route distance, and take-off weight as the main independent variables, while interaction terms (e.g., average speed, visibility, headwind) were added where necessary. The final model achieved R2 = 0.739 and 10-fold cross-validated R2 = 0.679, demonstrating stable explanatory power in both training and validation phases. To operationalize the findings, a two-tier fueling rule is proposed. First, the Standard Uplift is defined as the predicted value plus the median residual, serving as the baseline to suppress over-fueling during routine operations. Second, the Contingency Buffer adds the 95th-percentile residual to the prediction, providing a safety margin against weather and operational uncertainties. This approach enables evidence-based fueling decisions using only field data—without reliance on complex sensors or systems—while supporting both cost efficiency and carbon reduction. Importantly, the proposed framework is immediately applicable to domestic small rotorcraft operations such as wildfire suppression by the Korea Forest Service, search and rescue missions by the National Fire Agency or Coast Guard, and emergency patient transport in mountainous or island regions. By utilizing only fundamental parameters—flight time, distance, and weight—the model can determine standard and contingency fuel quantities, mitigating over-fueling and overweight risks while contributing to public-sector fuel cost reduction and greenhouse gas mitigation.