파일럿과 자동조종간 공유 제어 용량 기반 상호작용 설계

초록

본 논문은 비행 중 심각한 이상 상황에 대비해 파일럿과 자동조종 장치가 공동으로 제어 권한을 관리하는 공유 제어 구조(SCA)를 제안한다. 핵심 개념인 ‘조종 가능 용량(Capacity for Maneuver, CfM)’을 실시간으로 모니터링하고, 이를 기반으로 파일럿이 직접 조종을 인계받는 SCA1과 파일럿이 감독·보조 역할을 수행하는 SCA2를 설계한다. 인간‑인‑루프 시뮬레이션 실험에서 두 구조 모두 전통적 자동조종 해제 방식보다 추적 오차가 감소하고 전체 CfM이 향상됨을 확인하였다.

상세 분석

이 연구는 항공기 자동화 수준이 높아짐에 따라 파일럿‑자동조종 간 인터페이스의 안전성이 새로운 위협이 되고 있다는 점을 정확히 짚어낸다. 특히 ‘조종 가능 용량(CfM)’이라는 물리‑인지적 개념을 도입해, 조종면의 포화 한계와 인간의 인지·판단 능력을 하나의 지표로 통합한 점이 혁신적이다. CfM은 액추에이터 입력과 포화 한계 사이의 여유를 수치화함으로써, 이상 상황 발생 시 남은 제어 여유를 즉시 파악하게 한다.

SCA1(거래형)에서는 CfM이 사전에 정의된 임계값 이하로 떨어지면 파일럿에게 자동조종 해제가 자동으로 전달된다. 이때 파일럿은 사전 훈련된 제어 시퀀스를 따라 급격한 입력 변화를 최소화하고, 시스템이 포화에 도달하기 전에 안정적인 궤적을 유지한다. SCA2(감독형)에서는 파일럿이 실시간으로 CfM을 감시하면서, 필요 시 두 개의 파라미터(µ와 \hatΛ_fp)를 자동조종에 제공한다. µ는 ‘우아한 명령 저하(Graceful Command Degradation, GCD)’ 수준을 조절해 목표 CfM을 유지하도록 돕고, \hatΛ_fp는 손상된 액추에이터 효율을 보정한다.

자동조종 설계는 적응 제어 기반으로, 기준 모델(A_m, B_m)을 이용해 추적 오차를 최소화한다. 입력 포화가 발생하면 µ‑mod 적응법과 폐루프 기준 모델(CRM)을 결합해 안정성을 보장한다. 인간 파일럿 모델은 전통적인 2‑차 피드백 구조에 CfM 기반 전이 트리거를 추가해, 인지‑운동 지연을 반영한다.

실험은 1명의 상업용 조종사와 다수의 대학생을 대상으로, 동일한 시나리오(액추에이터 효율 저하, 급격한 풍동)에서 세 가지 제어 방식을 비교했다. 결과는 SCA1·SCA2 모두 평균 추적 오차가 30 % 이상 감소하고, CfM 평균값이 20 % 이상 향상됨을 보여준다. 특히 SCA2는 파일럿의 판단 부하를 최소화하면서도 자동조종의 적응 파라미터를 효과적으로 조정해, ‘버블리스 전이(bumpless transfer)’를 실현한다.

하지만 몇 가지 한계도 존재한다. 첫째, CfM 임계값 설정이 시스템‑특이적이며, 일반화에 추가 연구가 필요하다. 둘째, 인간‑인‑루프 실험이 시뮬레이션 기반이므로 실제 비행 환경에서의 센서 지연·통신 오류 등에 대한 검증이 부족하다. 셋째, SCA3(동시 제어)와의 비교가 제한적이며, 향후 haptic 공유 제어와의 통합 연구가 기대된다. 전반적으로 이 논문은 사이버‑물리‑인간 시스템(CyPhHS) 설계에 있어 물리적 여유와 인간 인지를 하나의 제어 지표로 결합한 새로운 패러다임을 제시한다.