不安定進入を対象とした機械学習による要因分析手法の開発

2022 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 22K04542
• Research Institution: National Institute of Maritime, Port and Aviation Technology
• Principal Investigator: 森 亮太 国立研究開発法人海上・港湾・航空技術研究所, 電子航法研究所, 上席研究員 (30560114)
• Project Period (FY): 2022-04-01 – 2025-03-31
• Keywords: 航空 / 機械学習 / 安全性

Outline of Annual Research Achievements

着陸進入時に航空機が事故を起こす要因としては様々なものが知られているが，その中の大きな要因として不安定進入があげられる．不安定進入とは，およそ対地1000ft以下の高度において，比較的大きな姿勢角の変動や経路逸脱などがあることを指す．不安定進入となった場合には，進入をやり直すべきとされている一方，9割以上のケースにおいて進入を継続しているのが実態とされている．進入のやり直しは時間的にも経済的にもマイナスであり，パイロット心理的にも進入のやり直しを強制するのは困難であり，航空機の安全性向上のためには不安定進入自体の件数を減らすことが重要である．
不安定進入の要因は多岐にわたると言われており，パイロット技量，疲労，フライトの遅延，管制からの指示，風の擾乱，などが例としてあげられる．不安定進入は航空会社にとっても減らすべき重要な問題としており，各航空会社においてフライトデータを元に，独自のデータ分析を行っている．しかし，そもそも不安定進入の基準自体が明確でないことに加え，不安定進入と判定されたフライトを一つ一つ手動で調べるといった分析が現状であり，大量のデータを用いて効率よく分析する手法は存在しないのが現状である．
本研究では，不安定進入を対象として，フライトデータを用いて要因分析を行う新たな手法を提案し，その有効性を確認することを目的とする．今年度は、研究にあたって必要なフライトデータの入手からはじめた。本研究の意義を航空会社に対して説明したところ、二社からフライトデータの入手を行うことができた。平行してフライトデータから機械学習により因子分析を行う手法を検討し、来年度以降実際にフライトデータを使用した分析を行う予定である。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

航空会社からデータの入手が完了し、研究を先に進めていける環境が整った。

Strategy for Future Research Activity

研究機関が2023年4月で異動となり、一時的に研究ができない体制となっている。前年度までは予定通りの進捗となっており、今後の状況次第で、研究期間の延長などにより対応したい。

Causes of Carryover

コロナ禍の影響が残り、海外出張の旅費を支出しなかった。また、当初予定していた航空会社からのデータ購入について、先方の厚意により当面は支払いが不要となった。