제2부 비행제어·항공전자·감시

2.7 정밀 접근·자동 이착륙: 함상·버티포트·이동 플랫폼 착륙

2.7.1 이 장에서 배우는 것 / 선수 지식 / 특히 중요한 독자

2.6의 비상 착륙은 "덜 위험한 곳 아무 데나"였다. 이 장은 반대다. 정해진 좁은 자리에 정확히, 그것도 움직이는 자리에 내려앉는 일이다. 착륙은 비행에서 가장 짧은 구간이지만 센서, 제어, 환경의 어려움이 한꺼번에 오는 구간이다. 함정 갑판은 흔들리고, 차량은 달리고, 도심 버티포트에서는 위성 신호가 약해진다.

배우는 것:

• 정밀 착륙 센서 — RTK GNSS·비전 마커·거리계·UWB·광학 흐름이 어떤 오차를 가지는지, 비전 오차를 식으로 어림하는 법과 군 함상 정밀 접근 체계의 공개된 범위.
• 자동 착륙의 제어 구조 — 접근·감속·접지의 프로파일, 지면 효과와 접지 감지.
• 함정 갑판 운동과 착륙 창 — 갑판 착륙점의 최대 수직 속도 $\omega A$와, 속도·기울기가 모두 허용 범위인 창이 얼마나 드문지.
• 이동 차량·플랫폼 착륙 — 상대 위치·속도 추정과 지연이 만드는 오차.
• 버티포트 정밀 접근 — 도심 GNSS 열화, 건물 후류, 활주로 정밀 접근 성능과의 격차.
• 착륙 위치 오차 버짓 — 요소 오차를 합쳐 필요한 패드 지름을 계산하고, 복행의 기준을 세운다.

선수 지식: 지면 효과(1.2.7.1), 2 kg 쿼드콥터(1.7), 함상 제약(1.10.8.1), 도심 바람장(1.32.5), 비상 착륙지 선택(2.6.7). GNSS와 결합 항법은 제4부(4.2·4.4)가 다룬다.

특히 중요한 독자: 엔지니어는 2.7.8의 오차 버짓을 자기 기체와 패드로 다시 계산한다. 군 운용·정책 담당자는 2.7.5의 착륙 창을 본다. 갑판 착륙의 운용 한계가 어디서 오는지가 있다. AAM 사업·인증 담당자는 2.7.7을 본다. 활주로 정밀 접근과 버티포트 접근의 성능 격차가 나온다.

기준 시점과 정직성. 이 장은 2026년 10월 기준이고 집필에 사용한 지식은 2026년 중반까지다. 갑판 운동·센서 오차·돌풍 값은 원리로 계산한 설명용 가정이며 특정 함정이나 제품의 성능이 아니다. 계산은 파이썬(math)으로 돌렸고 가정은 표로 밝혔다. 군 함상 정밀 접근 체계는 공개 자료로 확인한 범위만 적었다. 확인하지 못한 것은 (확인 필요)로 표시했다.

2.7.2 개념·직관 — 착륙은 항법이 아니라 패드 크기가 요구를 정한다

정밀 착륙은 세 가지가 동시에 나빠진다. ① 요구 정확도와 항법 정확도의 격차. 단독 GNSS의 수평 오차는 수 m인데 패드는 1~2 m다. ② 제어 권한의 변화. 지면에 가까울수록 지면 효과와 로터 후류의 되돌림(1.2.7)이 추력을 변동시키고, 속도를 줄일수록 돌풍을 이길 여유가 준다. ③ 움직이는 자리. 함정 갑판은 위아래로 흔들리고 이동 차량은 앞으로 달린다.

핵심 직관은 이렇다. 정확도의 요구는 패드가 정한다. 패드가 넓으면 단독 GNSS로 충분하고, 좁으면 한 단계 높은 센서가 필요하다. 아래 2.7.8에서 보듯 패드의 크기는 센서 오차의 단순 합이 아니라 가장 큰 오차(대개 돌풍에 의한 제어 오차나 갑판 운동)가 정한다. 그래서 센서만 좋게 하면 착륙이 정밀해진다는 기대는 어긋난다.

세 축의 요구는 다음처럼 달라진다.

2.7.3 정밀 착륙 센서

착륙에 사용하는 센서는 측정하는 것이 다르다. 항법 센서는 지구 기준 위치를, 착륙 센서는 패드 기준 상대 위치를 사용한다.

비전 마커의 위치 오차는 카메라 화소보다 자세 오차가 정한다. 마커 중심의 화소 검출 오차 $\sigma_{px}$, 화소당 시야각 $\Delta\theta$(IFOV), 카메라 자세 추정 오차 $\sigma_{\theta}$, 마커까지 거리 $z$로 나타내면 다음과 같다.

$$\sigma_{\text{vis}}(z)=z\sqrt{(\sigma_{px}\,\Delta\theta)^{2}+\sigma_{\theta}^{2}}$$

아래 가정으로 계산했다. 카메라는 가로 1,280화소, 시야각 80도이고 초점거리가 763화소, $\Delta\theta=1.31$ mrad/화소다. $\sigma_{px}=0.3$ 화소, $\sigma_\theta=0.5$도다.

3 m에서 화소 항은 1.2 mm이고 자세 항은 2.6 cm로 22배 크다. 영상으로 재는 위치의 정확도는 카메라를 비싸게 한다고 늘지 않는다. 짐벌·관성 센서가 알려 주는 카메라 자세의 정확도가 정한다. 마커 한 변이 0.5 m이고 검출에 최소 20화소가 필요하다면 검출 거리는 $0.5\times763/20\approx19$ m다. 반대로 고도가 낮으면 마커가 시야를 넘는다. 시야 폭은 $2z\tan40^\circ=1.68z$이므로 $z<0.30$ m에서는 0.5 m 마커가 한 화면에 다 들어오지 않는다. 그 아래는 거리계와 광학 흐름이 이어받는다.

군 함상 정밀 접근 체계는 공개 자료로 확인된 범위만 작성한다. 미 해군의 UCARS(UAS Common Automatic Recovery System, Sierra Nevada Corporation)는 활성 레이더로 갑판 대비 위치를 재고 갑판의 앞으로의 운동을 예측한다고 공개 자료에 설명돼 있다. 2008년 1월 무인 헬리콥터 파이어 스카우트가 USS Nashville에서 이 체계로 자동 착함 아홉 번을 마쳤다고 해군항공체계사령부(NAVAIR) 발표에 나온다. 다른 계통으로 미 해군·공군이 사용하는 JPALS(Joint Precision Approach and Landing System)는 GNSS와 방해에 강한 데이터링크를 사용하는 정밀 접근·착륙 체계이며, 미 해군은 MQ-25 무인 급유기를 JPALS로 회수할 계획을 밝혔다 (공개 자료, 2020년 기준 — 현재 상태 확인 필요). 체계의 성능 수치는 공개되지 않은 것이 많아 이 책은 적지 않는다. 군용 센서의 취약점을 겨냥하는 절차도 다루지 않는다.

2.7.4 자동 착륙의 제어 구조 — 접근·감속·접지

멀티콥터와 하이브리드 VTOL의 착륙은 수평 정렬 → 수직 하강 → 접지의 순서다. 아래 그림은 접근선으로 패드 위 15 m 지점에 이른 뒤 수직으로 내려오는 프로파일이다. 고정익 계열은 활공각 약 −3도의 접근선과 지수 플레어(고도가 줄수록 하강 속도를 비례해 줄이는 곡선)로 접지한다(1.9·1.10). 하이브리드 VTOL은 천이를 끝내고 멀티콥터처럼 수직으로 내린다(1.11·1.12).

하강 속도의 지령은 고도에 비례해 줄이되 상한과 하한을 둔다.

$$v_d(h)=\max\!\big(v_{td},\ \min(v_{\max},\ K\,h)\big)$$

$h$는 패드 위 높이, $v_{\max}=2.0$ m/s, $v_{td}=0.3$ m/s, $K=0.8$ /s이다. $Kh$ 구간에서 고도는 시간 상수 $1/K=1.25$ s의 지수로 줄어든다. 10 m에서 시작해 접지까지 걸리는 시간은 7.4 s이다(파이썬). 하한 $v_{td}$가 없으면 지수 곡선이 접지에 영원히 닿지 못한다.

지면 효과(1.2.7.1)는 접지 직전에 작용한다. 로터 반경 $R$, 높이 $z$에서 같은 동력의 추력비가 $1/(1-(R/4z)^2)$이다. 2 kg 쿼드($R=0.127$ m)는 높이 12.7 cm에서 추력이 6.7 % 늘고 6.4 cm에서 33 % 늘어난다. 하강 명령은 이 추력 증가를 이겨야 하므로 접지 직전에 기체가 "뜨는" 느낌이 나고, 속도 제어기가 추력을 급히 줄이면 곧바로 떨어진다. 접지 판정은 세 신호의 조합이다. 수직 가속도의 급상승(바닥 충격), 추력 지령의 하락, 거리계 값이 임계 이하인 것이다. 판정이 이르면 공중에서 모터가 멈춰 떨어지고, 늦으면 로터가 지면과 닿은 채 돌아 전복한다. 접지 뒤에는 모터를 곧바로 멈춘다.

수평 정렬은 마커 획득 이후의 상대 위치로 한다. 마커가 시야에서 사라지면(저고도 시야 이탈, 가림) 수평 위치를 광학 흐름과 관성으로 유지하며 내리고, 일정 시간을 넘으면 착륙을 중단한다(2.7.9). 위치 루프의 설계는 2.2가 다룬다.

구간마다 주 센서가 바뀐다. 바뀌는 순간에 위치가 튀지 않게 하는 것이 자동 착륙 소프트웨어의 주된 일이다.

야간·저시정에서는 마커를 열 마커나 능동 비콘으로 바꾸는 방법이 있다(4.11·14.17).

2.7.5 함정 갑판 운동과 착륙 창

2.7.5.1 갑판 착륙점이 얼마나 빨리 오르내리는가

함정은 파도에서 히브(상하 이동), 피치(앞뒤 기울기), 롤(좌우 기울기)로 움직인다. 착륙점의 수직 변위는 세 운동의 합이다. 각 운동을 진폭 $A_i$, 주기 $T_i$의 사인파로 보면 수직 속도의 상한이 간단히 나온다.

$$z(t)=z_h+L_p\sin\theta_p+L_r\sin\phi_r,\qquad \dot z_{\max}\le\sum_i\omega_iA_i,\quad \omega_i=\frac{2\pi}{T_i}$$

피치의 지렛대가 크다. 착륙점이 피치 축에서 35 m 떨어져 있으면 피치 1도가 0.61 m의 상하 이동이 된다. 아래는 설명용 가정(히브·피치·롤 각 세 성분, 진폭과 주기는 임의, 시드 고정)으로 계산한 성분별 최대 속도 $\omega A$다. 특정 함정의 값이 아니다.

20분을 시간 적분하면 수직 속도의 실효값이 0.54 m/s, 최대가 1.56 m/s이고 갑판 기울기는 실효값 2.0도, 최대 4.5도다. 기체가 0.5 m/s로 내려오는데 갑판이 올라오는 속도가 0.5 m/s이면 접지 상대 속도는 1 m/s가 된다. 착륙 장치가 견디는 접지 속도는 기체마다 다르므로(소형 UAS에서 1~2 m/s 안팎이 흔하다고 알려져 있으나 확인 필요) 이 숫자는 착륙 시점을 고르는 이유가 된다.

2.7.5.2 착륙 창

착륙 창은 갑판의 속도와 기울기가 모두 허용 범위 안이고, 접지까지 걸리는 시간(마지막 3 m를 0.5 m/s로 내려오는 6 s) 이상 이어지는 구간이다. 아래 그림은 가정 모형에서 180 s 동안의 수직 속도다.

허용 기준 세 가지로 20분(1,200 s)을 계산했다.

읽을 것이 둘이다. 첫째, 창은 시간 비율보다 훨씬 드물다. ±0.35 m/s·3.0°에서 시간의 42 %는 두 조건을 만족하지만 6초 이상 이어지는 창은 20분에 13번뿐이고 가장 긴 대기가 3분 반이다. 속도 조건만 보면 48 %, 기울기만 보면 88 %로 속도가 더 까다롭다. 둘째, 기준을 한 단계씩 조이면 창이 36 → 13 → 7개로 가파르게 준다. 기체의 접지 한계가 갑판의 운용 가능 시간을 정한다.

그래서 착함 체계는 갑판 운동을 예측해 접지 시점을 고른다. UCARS의 공개 설명이 갑판 운동 예측을 포함한다. 협대역 파랑의 예측 가능 시간은 한두 주기 수준으로 알려져 있어 이 가정의 6 s 창은 예측으로 겨냥할 수 있는 길이다 (예측 가능 시간은 확인 필요).

2.7.5.3 상대 운동 추정과 지연

착륙점의 위치·속도는 함의 관성·GNSS 해를 데이터링크로 받아 계산한다. 지연이 곧 오차다. 함이 15 kt(7.7 m/s)로 가는데 자료가 0.1 s 늦으면 보정하지 않을 때 0.77 m의 위치 오차가 난다. 함의 속도를 알고 보상하면 잔차는 크게 줄지만(여기서는 10 %로 가정) 갑판 운동의 고주파 성분은 지연 보상이 어렵다. 갑판 위 에어 웨이크(상부 구조물 뒤의 난류, 1.10.8.1·1.32)는 별개로 제어 오차를 키운다.

2.7.6 이동 차량·플랫폼 착륙

달리는 차량 위에 내리는 일은 상대 위치와 속도의 추정이 핵심이다. 방법은 둘이다. ① 차량이 자기 위치·속도를 링크로 알린다(차량의 GNSS·INS). ② 기체가 영상으로 플랫폼의 상대 위치를 직접 추정한다. 전자는 링크 지연이, 후자는 가림과 조도가 약점이다. 둘을 합치는 것이 흔하다.

추종 오차의 크기는 어림할 수 있다. 플랫폼이 가속도 $a_t$로 움직일 때 위치 루프(고유진동수 $\omega_n$)의 정상 추종 오차는 대략 $a_t/\omega_n^2$이다. $a_t=0.5$ m/s², $\omega_n=2$ rad/s이면 0.125 m다. 지연이 예측 없이 남으면 속도 $V_p\times t_{lat}$만큼 어긋난다. 15 km/h(4.2 m/s) 차량에 80 ms 지연이면 0.33 m다. 둘은 2.7.8의 오차 버짓에 들어간다.

공개된 연구 사례로 MBZIRC 2017의 한 과제(Challenge 1)가 있다. 시속 15 km로 도는 차량 위의 패드에 무인기가 내리는 과제이고, 참가팀들은 주로 비전으로 해결했다. ETH 팀은 논문에서 패드를 처음 검출하고 약 4초 뒤에 착륙했다고 보고했다(공개 논문, 대회 규정과 팀별 결과는 원문 확인 필요). 이는 실험실이 아닌 야외에서 이동 플랫폼 착륙이 가능함을 보인 사례이지, 바람·진동이 큰 함상 갑판의 일반화가 아니다.

차량이 아니라 지상 로봇이 드론을 싣고 다니며 충전하는 경우는 7.15.6이 다룬다.

2.7.7 버티포트 정밀 접근 — 도심에서 GNSS가 약해질 때

버티포트의 최종 접근은 세 가지 어려움이 중첩된다.

① 도심 GNSS 열화. 건물 사이에서는 가시 위성이 줄고 반사파(다중경로)가 섞인다. RTK 고정해를 유지하기 어렵고 해가 갑자기 수 m 튀는 경우가 있다 (정량은 환경별로 달라 확인 필요). 도심 CNS 인프라의 대응은 15.15, 항법의 취약성은 4.5이 다룬다.

② 건물 후류와 재순환. 옥상 버티포트는 바람맞이 쪽 가장자리의 박리 기포 안에 들 수 있다. 높이 30 m 건물이면 기포 높이가 7 m 안팎이다(1.32.5, Wilson 경험식). 접근 경로가 기포를 지나면 난류 속에서 돌풍을 이겨야 한다. 로터 후류의 되돌림(1.2.7.2)이 중첩된다. 접근 경로와 진입 방향은 풍향별로 설계한다(15.12).

③ 활주로 정밀 접근과의 성능 격차. 국제민간항공기구(ICAO)의 GNSS 요건에서 활주로 정밀 접근(CAT I 수준)은 수평 정확도 16 m(95 %), 수직 4~6 m, 무결성 위험 접근당 $10^{-7}$ 수준이다 (부속서 10 표의 2차 요약으로 확인, 개정 확인 필요). 결심 고도는 약 60 m(200 ft)다. 이 성능은 활주로 위 60 m까지 데려다 주는 성능이고 접지는 시각이 이어받는다. 버티포트의 패드 요구는 1~수 m(2.7.8)로 한두 자릿수 정밀하다. 활주로 정밀 접근의 성능으로는 패드에 내릴 수 없다는 뜻이고, GNSS는 문 앞까지, 마지막은 시각·거리계·지상 보조가 맡는 구조가 필요하다. 유인 AAM에서는 조종사의 시각이, 무인에서는 비전과 거리계가 그 역할이다.

무결성이 정확도만큼 중요하다. 틀린 위치를 믿고 내려오는 것이 가장 위험하다. 교란·기만 환경에서도 위치가 틀렸음을 알아채는 교차 확인(4.4·4.6)이 있어야 한다. 버티포트 쪽에서 돕는 수단(조명·마커·지상 감지기·지상 기반 보강)은 후보로 논의되지만 표준이 정착하지 않았다 (확인 필요). 설계 기준과 안전 요건은 15.8, 접근 절차(PinS 등)는 15.12가 맡는다. 활주로의 계기 접근과 달리 착륙 위치 정확도의 인증 요구가 아직 공개 기준으로 정리되지 않았다는 점을 밝혀 둔다.

2.7.8 수치 예시 — 착륙 위치 오차 버짓과 필요한 패드 지름

2.7.8.1 요소 오차를 합친다

착륙 위치의 오차는 독립인 요소 오차의 제곱합의 제곱근으로 합친다. 한 축의 합성 표준편차를 $\sigma$라 하면 2차원 정규분포에서 확률 $P$를 포함하는 반경은 다음과 같다.

$$\sigma=\sqrt{\sum_k\sigma_k^{2}},\qquad r_P=\sigma\sqrt{-2\ln(1-P)},\qquad D_{\text{패드}}=2\,(r_P+R_{\text{기체}})$$

$R_{\text{기체}}$는 기체 반폭(2 kg 쿼드는 0.33 m, 1.7의 외곽 지름 0.654 m), $P=0.999$로 둔다. 요소 오차(1σ, 한 축)와 합성 결과는 다음과 같다. 비전 마커 열은 마커가 패드에 있으므로 마커를 획득한 뒤에는 항법 오차와 패드 위치 지정 오차가 들어가지 않는다고 본다.

제어 오차는 돌풍의 표준편차 3 m/s, 평균 6 m/s에서 몸체 항력 변동이 만드는 가속도 0.55 m/s²를 위치 루프 $\omega_n=2$ rad/s로 나눈 값(0.14 m)을 올려 0.15 m로 두었다. 함상의 제어는 에어 웨이크를 고려해 0.20 m로 가정했다.

2.7.8.2 읽는 법

첫째, 지도로 지정한 패드와 단독 GNSS는 지름 14 m가 필요하다. 좁은 패드에는 사용할 수 없다. 둘째, 비전 마커와 RTK 고정해는 지름이 같다(1.85 m). 항법 오차가 센티미터급이 되면 합성 오차를 돌풍에 의한 제어 오차(0.15 m)가 지배해서 센서를 더 정밀하게 해도 패드가 줄지 않는다. 남은 개선 여지는 제어와 접근 방식에 있다. 셋째, RTK가 고정해를 잃으면 패드 지름이 38 % 늘어난다(1.85 → 2.56 m). 지름 2 m 패드는 부동해에서 착륙할 수 없고, 이것이 복행 기준(2.7.9)의 근거다. 넷째, 함상은 4.0 m이고 갑판 롤의 횡변위가 지배한다(실효 0.39 m). 기체 쪽 오차보다 갑판의 요동이 패드의 크기를 정한다.

제곱합은 요소가 독립이라는 가정이다. 선형합(최악의 경우)으로 더하면 첫 열은 2.70 m로 늘어 합성(1.81 m)보다 크다. 어느 쪽이 맞는지는 요소 사이의 상관(예: 돌풍이 제어와 항법을 함께 교란한다)이 정한다. 여기서 구한 지름은 착륙 정확도의 요구이고, 규정의 착륙 구역 크기(버티포트의 FATO·TLOF 치수, 15.8)는 장애물·후류·안전 구역을 포함해 더 크다.

2.7.9 복행과 안전

복행(go-around)은 정밀 접근의 안전밸브다. 오차가 패드 요구를 넘는다는 것을 알면 내리지 않고 올라간다. 문제는 낮을수록 중단이 어렵다는 점이다. 고도 2.5 m에서 하강 속도 2 m/s인 기체가 0.5 m 안에 멈추려면 감속도가 $v^2/(2\Delta h)=4$ m/s², 필요한 추력 대 무게비가 $1+4/9.81=1.41$이다. 모터 하나를 잃은 뒤라면(1.7.5의 최소 요구 1.5) 중단 여유가 없다. 그래서 일정 고도 아래는 착륙을 확정한다.

확정 고도(더는 중단하지 않는 높이)를 정하는 것이 설계 판단이다. 높게 잡으면 불필요한 중단이 늘고(오경보), 낮게 잡으면 오차를 안은 채 내려온다(미탐). 오경보와 미탐의 교환은 2.5.5.3의 논리와 같다.

2.7.10 설계 트레이드오프 — 정확도를 어디서 사는가

① 단일 센서의 정밀화(RTK 중심). 값싸고 단순하다. 기준국과 링크가 필요하고 도심·재밍에서 가용성이 떨어진다. 민간 드론 스테이션(14.16)과 배송 거점이 택한다.

② 이종 센서 융합(RTK + 비전 + 거리계). 한 센서가 틀리거나 빠져도 이어서 날 수 있다(2.5.4.2의 이종 다중화). 대가는 SWaP와 소프트웨어 복잡도다. 도심 버티포트의 무인 접근과 군용 소형 기체가 이쪽으로 간다.

③ 지상 보조 정밀 접근. UCARS 같은 지상(갑판) 장비가 기체 상대 위치를 재서 알려 준다. 기체는 단순하고 가볍지만 인프라 비용이 들고 지상 장비가 단일 고장점·공격 표면이 된다(8.16).

견해: 접근의 마지막 구간은 ②를 기본으로 하되 센서를 늘리기 전에 제어와 패드 크기부터 정하는 것이 낫다고 본다. 근거는 2.7.8의 계산이다. 항법이 센티미터급이 되면 돌풍에 의한 제어 오차가 지배하므로, 센서를 더하는 것보다 돌풍 대응(바람 추정, 2.8)과 감속 프로파일, 그리고 패드를 2 m급 이상으로 잡는 것이 값싸다. 반대 입장은 패드를 키울 수 없는 곳(좁은 갑판·옥상·드론 스테이션)에서는 정확도 말고 방법이 없다는 것이다. 그 경우 ③의 인프라 투자가 정당화된다. 두 입장의 경계는 패드를 키울 수 있는 값과 인프라 값의 비교로 정해진다.

2.7.11 세 축 비교

2.7.12 관련 규격·프로토콜

유료 표준의 본문은 옮기지 않고 구조와 요지만 적었다. 규격의 지형은 9.1에 있다.

2.7.13 관련 규제·인증 요구와의 연결

정밀 착륙은 성능 요구이므로 규제는 정확도를 직접 정하지 않고 결과(안전한 착륙)와 절차를 입증하게 하는 편이다. 오차 버짓(2.7.8)이 그 입증의 설명 방식이다.

2.7.14 함정과 한계

한계도 밝힌다.

• 가정 모형이다. 갑판 운동은 세 성분의 사인파 합이고, 불규칙 파랑의 스펙트럼 모형이 아니다. 창의 빈도는 이 가정에 민감하다.
• 오차 요소의 독립을 가정했다. 상관이 있으면 결과가 달라진다.
• 군용 체계의 성능은 공개 자료 범위라 정량을 적지 않았다. 버티포트의 착륙 정확도 인증 요구는 정립 중이다.
• 미해결. 도심 GNSS 열화 아래에서 착륙 위치 무결성을 어떻게 입증할지, 갑판 운동 예측의 신뢰 가능 시간, 비전 마커의 야간·역광 강건성은 열려 있다.

2.7.15 체크포인트·연구 질문

체크포인트

1. 필요한 패드 지름이 센서 오차의 단순 합이 아니라 가장 큰 요소가 지배하는 이유를, RTK 고정해와 비전 마커가 같은 값(1.85 m)을 내는 계산으로 설명하라.
2. 마커까지 3 m일 때 비전 위치 오차에서 화소 항과 자세 항 중 어느 쪽이 지배하는지 식으로 보이고, 카메라 개선의 한계를 말하라.
3. 갑판 착륙점의 최대 수직 속도가 $\sum\omega A$인 이유와, 피치의 지렛대 35 m가 왜 큰 몫을 하는지 설명하라.
4. 착륙 창이 시간 비율(42 %)보다 훨씬 드문(20분에 13개) 이유는 무엇인가?
5. CAT I 수준의 GNSS 정밀 접근으로 버티포트 패드에 내릴 수 없는 이유를 수치로 말하라.
6. 고도 2.5 m, 하강 2 m/s에서 착륙을 중단하는 데 필요한 추력 대 무게비를 구하라.

연구 질문(25.7에 모은다)

1. 착륙 위치 무결성 — 도심 GNSS 열화 아래에서 "틀린 위치를 믿고 내려오지 않는다"는 것을 어떻게 입증하는가? 비전·거리계 교차 확인의 확률적 입증이 가능한가?
2. 갑판 운동 예측의 한계 — 불규칙 파랑에서 예측 가능한 시간과 오차는? 예측 오차를 착륙 창 정의에 어떻게 넣는가?
3. 소형 UAS용 센서의 강건성 — 야간·역광·눈비에서 비전 마커의 검출 한계는 어디인가? 열 마커나 능동 비콘(4.11)이 대안인가?
4. 패드 크기 대 센서 투자 — 비용 함수로 패드를 키우는 쪽과 센서를 더하는 쪽의 경계를 어떻게 정하는가?

1차 출처(이 장)

• Teunissen, P. J. G.; Montenbruck, O. (eds.), Springer Handbook of Global Navigation Satellite Systems, Springer, 2017.
• Kaplan, E. D.; Hegarty, C. J. (eds.), Understanding GPS/GNSS: Principles and Applications, 3rd ed., Artech House, 2017.
• Olson, E., "AprilTag: A robust and flexible visual fiducial system," IEEE ICRA, 2011.
• Bähnemann, R. 외, "The ETH-MAV Team in the MBZ International Robotics Challenge," Journal of Field Robotics, 2019 (arXiv 1710.08275).
• NAVAIR, "Autonomous Fire Scout UAV Lands on Ship" 보도자료(2008, navair.navy.mil) — 공개 자료(1차 기관 발표, UCARS 사용 언급).
• Lloyd, A. R. J. M., Seakeeping: Ship Behaviour in Rough Weather, Ellis Horwood, 1989.
• ICAO, Annex 10 Vol. I(항행 안전 시설) — GNSS 성능 요건(개정판 확인); Doc 9613, Doc 8168.
• 이 장의 계산 모형은 1.2.7.1(지면 효과), 1.7(쿼드), 1.32.5(도심 바람장)와 연결된다.

출처를 찾고 판을 추적하는 방법은 0.9에서 다룬다.

다음 장: 2.8에서 이 장이 전제한 센서 가운데 공기에 대한 센서를 다룬다. 피토관과 정압공, 받음각·옆미끄럼 센서, 호버와 저속에서 피토관이 쓸모없어지는 문제, 고도계의 종류와 융합, 센서 오류 모드와 다중화, 바람 추정을 본다.