應用逆向工程技術於飛航事故調查及提升飛安研究

Factors Affecting Passenger Choice of Low Cost Carriers: A Multidimensional Scaling Application

官文霖(Wen-Lin Guan)

《航空安全及管理季刊》 5卷2期 (2018/04) Pp. 124-148

摘要

近年，航空領域的大數據（big data）研究十分熱門，各種預防性飛安研究及航空產業的加值應用紛紛出籠。本篇論文係以逆向工程技術於飛航事故調查應用為基礎，探討提升調查技術及改善飛安的方法，透過實際案例來拋磚引玉，以期兩岸的民航專家能透入更多心力來發展預防性的飛安研究，以期再提升飛安水準。作者基於多年的飛航事故調查及工程研發經驗，本文探討的逆向工程技術包括：危害天氣、光達偵測原理及應用、非揮發性記憶體之譯碼與分析、無人機製作精密地形與視覺模擬發展、簡式飛航紀錄器，及聲紋分析應用等。相關的事故案例涉及衝/偏出跑道、可控飛行撞地、空中失控等，據此研提大數據未來發展的一些方向。例如，現行飛航資料監控系統之盲點及改進之道等。

關鍵字

非揮發性記憶體 ； 危害天氣 ； 光達 ； 無人機 ； 聲紋分析 ； 大數據

並列摘要

In recent years, the field of big data research becomes popular as a variety of preventive flight safety research and aviation industry value-added applications have appeared. This article is based upon reverse engineering technology in the aviation occurrence investigations and its applications to explore methods to improve flight safety, through actual cases; so that aviation experts can involve more efforts to preventive studies, then enhance flight safety level. Based on the authors' experience in aviation occurrence investigation, engineering research and development, reverse engineering techniques discussed within this paper include: hazardous weather, LIDAR detection and application, non-volatile memory decoding and analysis, precision terrain and visual simulation study by unmanned air vehicle, and audio spectrum analysis. Relevant occurrences involve runway excursion/veer-off, controlled flight into terrain, near midair collision, etc. According to those lessons learnt, this paper will address possible topics and direction for future study, such as: the current blank area in flight data monitoring, and possible improvements.

並列關鍵字

Non-Volatile Memory ； Hazardous Weather ； LIDAR ； Unmanned Air Vehicle ； Audio Spectrum ； Big Data

參考文獻

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官文霖()。

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