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버드 스트라이크(Bird-Strike) :
항공기 엔진 조류 충돌 시험 기법과 기준을 중심으로
2025. 02. 24
글. 국방기술품질원 항공센터 항공3팀 서정미 연구원

조류 충돌 시험(Bird Strike Test)의 필요성
조류 충돌 시험은 항공기 안전을 보장하는 중요한 절차 중 하나이다. 조류 충돌은 항공기 운항 중 발생할 수 있는 심각한 위험 요소 중 하나로, 이로 인한 사고는 대규모 인명 피해로 이어질 수 있다. 실제로 1960년대부터 조류 충돌로 인한 항공기 사고가 발생하면서 이를 예방하고자 다양한 규정들이 만들어졌다. 이로 인해 항공사와 항공기 제조업체들은 엔진의 조류 충돌 시험을 필수적으로 수행해야 하며, 이를 통해 항공기 운항의 안전성을 확보해왔다.
조류 충돌 시험의 기본 목표는 조류가 엔진에 충돌했을 때 엔진이 정상적으로 작동할 수 있는지, 또는 충돌 후 엔진이 얼마나 빠르게 복구되는지를 평가하는 것이다. 국제민간항공기구(ICAO, International Civil Aviation Organization)와 미국연방항공청(FAA, Federal Aviation Administraion), 유럽항공안전청(EASA, European Union Aviation Safetyy Agency) 등은 모두 조류 충돌 시험의 엄격한 기준을 두고 있다.
실제 사례: 조류 충돌로 인한 사고

조류 충돌 사고의 대표적인 사례로는 2009년 허드슨 강 기적의 착수 사고가 있다. 기장과 부기장이 엔진이 완파된 비행기를 글라이더처럼 활공시켜 강에 착수시키고 150명의 탑승객 전원을 구했기에 허드슨 강의 기적이라고 잘 알려져 있다. 뉴욕 라과디아 공항에서 이륙한 US 에어웨이즈 1549편, 이륙한 지 2분 뒤 갑자기 날아든 새떼와 충돌하는 조류 충돌(Bird Strike) 사태가 발생하여 엔진 2개가 동시에 기능을 정지했다. 그러나 기장은 침착하게 허드슨 강에 비상 착수를 하여 승객 155명 전원이 구조되었다. 이 사고는 버드 스트라이크의 위험성을 여실히 보여준 사례로, 항공사와 항공기 제조업체들이 엔진의 조류 충돌 안전성을 더 강화해야 하는 이유를 다시 한번 일깨워주었다.

조류 충돌 시험 기법 발전 과정
초기에는 조류의 크기나 비행속도에 대한 기준이 명확하지 않고 시험이 매우 기본적인 형태로 진행되었지만, 시간이 지나면서 기술 발전에 따라 시험 기법은 점차 정교화되었다. 이를 통해 더 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있으며, 항공기 안전성 향상에 기여하고 있다.
초기 시험 기법(Early Testing Methods)
1970년대 초반, 조류 충돌 시험이 항공기 설계에 필수적인 요소로 자리잡았다. 이 시기에는 조류 충돌을 시뮬레이션하는 장비와 기술이 매우 단순했다. 초기에는 실제 조류(닭, 오리 등)를 에어건을 이용해 고속으로 발사하여 항공기 구조물과 엔진에 충돌시키는 방식이 사용되었고, 주로 충돌 후 항공기 엔진의 내구성 및 구조적 손상을 평가하는 데 초점이 맞춰졌다. 시험을 진행하기 위해 새를 속도와 각도를 고려하지 않고 단순히 던져 충돌시키는 방식이었고, 이 방식은 현실적인 충돌환경을 재현할 수 있었지만, 실험의 일관성을 유지하는 데 어려움이 있어 시험의 신뢰성에 의문이 제기되었으며 윤리적 문제도 대두되었다. [3]
컴퓨터 시뮬레이션의 도입(Introduction of Computer Simulations)
초기의 조류 충돌 시험은 단순히 정적인 시험으로서 엔진에 새를 던지는 방식으로 진행되었지만, 시간이 지나면서 동적 시험이 필요하다는 인식이 생겼다. 2000년대 초반부터는 컴퓨터 시뮬레이션 기반의 시험이 도입되었으며, 이를 통해 실제 비행 상황과 조류의 비행 특성을 더 정확하게 반영할 수 있게 되었다. 특히, 조류의 충격을 가상으로 시뮬레이션하여 실제 시험에서 발생할 수 있는 리스크를 최소화하려는 시도가 있었다. 이 시기에는 유체역학적 모델링 및 충격 해석 기술이 발전하면서, 조류 충돌을 정확하게 예측할 수 있는 가능성이 열렸다. 유한요소법(FEM, Finite Element Method), 스무딩입자유체역학(SPH, Smoothed Particle Hydrodynamics) 등과 같은 기법을 사용하여 조류 충돌 시 비행기 부품의 변형을 시뮬레이션하고, 각 부품이 어떻게 반응하는지 예측할 수 있었다. 이러한 기술 덕분에 시험의 안전성 및 신뢰성이 대폭 향상되었으며, 실제 조류를 사용하는 데 드는 비용을 절감할 수 있었다. [3]

최신 시험 기법(Recent Testing Methods)
21세기 들어 고급 시험 기법이 도입되었다. 특히, 고속 카메라와 디지털 해석 기법의 발전은 충돌 실험을 매우 정밀하게 분석할 수 있게 했다. 또한, 로봇 기술과 드론의 활용이 가능해지면서, 실시간 충돌 분석 및 충돌 예측이 더욱 정확해졌다. AI(인공지능) 기술과 머신러닝(Machine Learning)의 발전은 조류 충돌 시험에 큰 영향을 미쳤다. AI를 통해 조류 충돌을 예측하고, 충돌 후 결과를 분석하는 기술이 고도화되었다. 머신러닝 알고리즘은 다양한 유형의 조류 충돌 데이터를 학습하여, 실제 환경에서 발생할 수 있는 비정상적인 상황을 예측하고 개선하는 데 활용되고 있다. 이러한 최신 시험 기법들은 조류 충돌 후 엔진의 회복력을 더욱 세밀하게 평가할 수 있게 해주며, 비상 착륙 가능성까지 고려할 수 있는 장점이 있다.

조류 충돌 시험 기준 분석
조류 충돌 시험을 위한 국제 기준은 시간이 지남에 따라 엄격해지고 있으며, 각국의 항공 규제 기관들이 이를 정기적으로 개정하고 있다. FAA, EASA, ICAO 등 국제항공기구들은 항공사고를 예방하기 위한 시험 규정과 기준을 설정하고 있으며, 이들 규정은 연계되어 상호 작용하고 있다.
초기 규정과 기준
1970년대 후반, 조류 충돌 시험이 항공기 설계의 필수 절차로 인식되면서, FAA와 ICAO는 이를 위해 기본적인 시험 규정을 마련했다. 이 당시 기준은 주로 비행기 엔진의 내구성 확인에 초점을 맞추었고, 조류와의 충돌이 엔진 성능에 미치는 영향을 분석했다. FAA의 기준은 조류의 크기와 충돌 속도를 중시했다. 시험에서 사용되는 조류는 주로 큰 갈매기나 백조와 같은 크기의 새들이었으며, 엔진이 30,000 피트에서 발생하는 조류 충돌을 견딜 수 있는지를 평가했다.
현대 규정: 엔진, 구조적 안전성, 생명 안전
현재 조류 충돌 시험의 규정은 훨씬 더 정교하고 구체적이다. FAA와 EASA는 시험을 진행할 때, 조류의 종류뿐만 아니라 비행기 부품에 미치는 영향을 면밀히 평가한다. 예를 들어, 조류의 충돌이 엔진에 미치는 영향을 측정하고, 구조물의 손상 정도를 측정하는 방식이다. 이들은 시험에서 사용되는 조류의 종류와 충돌 속도를 더욱 세분화하여 시험을 진행하고 있다. FAA의 최신 규정에 따르면, 조류의 종류는 캐나다 거위, 큰 갈매기, 흰두루미 등으로 구체화되어 있으며, 이들은 충돌 시 비행기 부품에 미치는 영향을 세밀하게 분석해야 한다. EASA는 항공기 생명 안전성을 평가하기 위해 좌석, 화물칸, 엔진 등의 주요 부위에 대한 시험을 강화하고 있으며, 이를 통해 충돌 시 승객의 안전을 보장하는 데 필요한 기준을 설정하고 있다.
시험 기준의 강화
최근 조류 충돌 시험 기준은 점점 더 강화되고 있다. EASA와 FAA는 환경적 영향과 생명 안전을 동시에 고려하는 규제를 제정하고 있으며, 이를 통해 항공기 설계자들이 실제 상황에서 발생할 수 있는 충돌을 예측하고 최적화된 설계를 할 수 있도록 하고 있다. 특히 고속 비행이나 저고도 비행 등에서 발생할 수 있는 조류 충돌에 대한 분석을 추가하여 시험의 신뢰성을 높이고 있다. 최근 조류 충돌 시험의 기준은 충돌 이후 엔진의 재시동 가능성, 비행기의 조종성, 그리고 구조적 손상에 대한 평가를 포함하고 있으며, 이 모든 시험이 실제 조류 충돌 상황을 가장 잘 반영할 수 있도록 개선되고 있다.
연도(Year) | 규제기관(Authority) | 주요 규정 내용(Primary Regulation) |
---|---|---|
1970년대 | FAA, ICAO | 기본 엔진 내구성 시험 기준 |
1990년대 | FAA, EASA | 구조물 손상, 엔진 재시동 시험 추가 |
2000년대 | FAA, EASA | 좌석 및 화물칸 시험, 비행기 조종성 강화 |
2020년대 | FAA, EASA, ICAO | AI 기반 예측 모델링, 가상 현실 시뮬레이션 도입 |
표 1 조류 충돌 시험 규정의 변천사(Evolution of Bird Strike Testing Regulation) [6], [7], [8]
시험 기법 (Testing Method) |
정확도 (Accuracy) |
비용 (Cost) |
시간 (Time) |
---|---|---|---|
실제 조류 충돌 (Real Bird Strike) |
낮음(Low) | 매우 높음(Very High) | 길음(Long) |
컴퓨터 시뮬레이션 (Computer Simulation) |
중간(Medium) | 중간(Medium) | 짧음(Short) |
3D 시뮬레이션 (3D Simulation) |
높음(High) | 중간(Medium) | 중간(Medium) |
AI 예측 모델 (AI Prediction Method) |
매우 높음(Very High) | 낮음(Low) | 매우 짧음(Very Short) |
표 2 시험 기법과 정확도 비교(Comparison of Testing Method and Accuracy) [6], [7], [8]
현대 조류 충돌 시험의 한계
조류충돌시험이 진행되는 방식은 일정한 규격을 따른다. 하지만 현실에서는 더욱 다양한 충돌 시나리오가 발생한다.
첫 번째 문제는 시험에서 사용하는 조류의 크기가 제한적이라는 점이다. 현재 시험에서는 3.6kg 이하의 조류만 사용하지만, 실제로 비행 중에는 이보다 훨씬 큰 새와 충돌하는 경우도 많다. 예를 들어, 칠면조독수리는 6kg, 일부 독수리는 10kg을 초과하는 경우도 있다. 하지만 기존 시험에서는 이 정도 크기의 조류와의 충돌을 고려하지 않는다.
두 번째 문제는 시험이 단일 충격(single impact)만을 고려한다는 점이다. 현실에서는 한 마리의 새와만 충돌하는 것이 아니라, 새 무리와 동시에 충돌하는 경우가 많다. 허드슨 강 사고에서도 여러 마리의 캐나다기러기가 동시에 엔진으로 유입되었지만, 현재 시험 방식은 한 번에 한 마리의 조류만 엔진에 충돌시키는 방식으로 이루어진다. 이는 다중 충돌(multiple bird strike)에 대한 시험이 부족하다는 것을 의미한다.
세 번째로, 시험 비용과 환경적인 문제도 고려해야 한다. 대형 엔진 시험의 경우, 한 번의 시험 비용이 수억 원에 달할 수 있어 모든 가능성을 시험하는 것이 어렵다. 또한, 실제 조류를 사용하는 시험 방식은 윤리적인 논란을 초래할 수 있다.
네 번째로, 최근 항공기 제조사들이 탄소복합재(Carbon Composite) 등 신소재를 사용하면서, 기존 시험 기준이 충분하지 않을 가능성이 커졌다. 금속 기반의 설계가 주를 이루던 과거와 달리, 복합소재는 조류 충돌 시 완전히 다른 반응을 보일 수 있다. 하지만 시험 기준은 여전히 금속 재료를 중심으로 설정되어 있어, 신소재가 적용된 항공기의 안전성을 충분히 평가하지 못할 수 있다.
조류충돌시험의 미래: 어떻게 개선할 것인가?
현행 조류충돌시험이 완벽하지 않다면, 이를 개선하기 위해 어떤 방법을 도입해야 할까? 최근 컴퓨터 시뮬레이션 기술이 발전하면서, 조류충돌시험에서도 전산유체역학(CFD, Computational Fluid Dynamics) 및 유한요소법(FEM, Finite Element Method)이 활발하게 사용되고 있다. FEA는 조류의 내부조직이 액체 성분을 포함하는 특성을 충분히 반영하기 어려운 반면, 스무딩입자유체역학(SPH, Smoothed Particle Hydrodynamics) 기반 해석 기법을 적용하면 조류를 수많은 작은 입자들로 모델링하여 실제 충돌 시의 유체적 특성을 보다 정밀하게 재현할 수 있다. Muir&Friedmann(2016)의 연구는 기존 조류 충돌해석이 충돌 자체에 집중했던 것과 달리, 손상된 터보팬 엔진 블레이드의 후속 성능 및 안정성 평가를 최초로 수행했다. 출력 조건별 엔진 성능 변화, 강제 진동 및 공리탄성학적 응답을 분석하여 조류 충돌 후 엔진이 정상운용 가능한지 검증했다. [9] 이러한 연구를 바탕으로 충돌 후 구조적 손상뿐만 아니라, 엔진 내부 유입 및 공력적 영향까지 정밀 분석 가능한 SPH 기법을 확대 적용하여 시험의 신뢰성과 효율성을 높일 수 있다.
또한, 시험 규격을 확대하여 대형 조류 및 다중 충돌 시뮬레이션을 추가하는 것도 중요하다. 지금보다 더 큰 조류와의 충돌을 시험하고, 여러 마리의 새가 동시에 충돌하는 상황을 고려해야 한다.
조류충돌시험의 비용을 절감하기 위해서는 3D 프린팅 기술을 활용한 합성 조류 개발도 고려할 수 있다. 젤라틴, 실리콘, 고밀도 폴리머 등을 이용한 실제 조류의 조직 밀도를 모사한 합성 조류를 이용하면, 보다 저렴하게 시험을 반복할 수 있다. 또한, 소형 모델 및 복합재 구조물을 활용한 시험을 통해 조류 충돌 특성을 조기 분석하여, 개발 초기 단계에 최적 설계를 수행함으로써 물리적 시험 횟수를 줄이는 방안도 고려할 수 있다.
더 안전한 하늘을 위해
조류 충돌은 항공업계가 반드시 해결해야 할 중요한 문제 중 하나다. 현재의 조류 충돌 시험이 일정 수준의 안전성을 보장하고 있지만, 실제 비행 환경을 충분히 반영하지 못하는 부분이 존재한다. 이러한 한계를 극복하기 위해 조류 충돌 시험의 새로운 접근법이 요구되고 있으며, 최신 기술을 적용한 발전 방향이 점진적으로 도입되고 있다.
조류 충돌은 완전히 방지할 수 없는 자연적 현상이지만, 조류 충돌 시험의 지속적인 개선과 최신 기술 적용을 통해 피해를 최소화하고, 더욱 안전한 항공 운항 환경을 조성할 수 있을 것이다. 하늘을 나는 모든 생명체가 공존할 수 있는 방법을 모색하며, 우리는 더욱 안전한 항공 환경을 만들어갈 수 있을 것이다.
- 참고문헌
-
- 1. Airliners.net, "British Airways Boeing 757-236 bird strike", Airliners.net, June 15, 2004.
- 2. R.P. Paxson, J.D. Vance, “A Bird Strike Handbook for Base Level Managers Thesis”, Report AD-A147 928 Air Force Institute of Technology, Wright-Patterson Air Force Base, Ohio, Nov. 1984.
- 3. Hedayati & Ziaei-Rad, "Bird Strike: An Experimental, Theoretical, and Numerical Investigation. Springer.", 2015.
- 4. J. H. Park & J. H. Jang, "Structural Integrity Assessment of Helicopter Composite Rotor Blade by Analyzing Bird-strike Resistance", Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, Vol. 20, No. 8 pp. 8-14, 2019.
- 5. Hamed Alzadjail N., Balasubaramainan S., Savarimuthu C., Rances E.O., "A Deep Learning Framework for Real-Time Bird Detection and Its Implications for Reducing Bird Strike Incidents", Sensors 2024, 24, 5455.
- 6. FAA, Bird Strike Risk Mitigation, Federal Aviation Administration, 2022.
- 7. EASA, Aircraft Bird Strike Protection, European Union Aviation Safety Agency, 2021.
- 8. ICAO, Bird Strike Avoidance and Testing Guidelines, International Civil Aviation Organization, 2020.
- 9. Muir E.R. and Friedmann P.P., "Forced and Aeroelastic Responses of Bird-Damaged Fan Blades: A Comparison and Its Implications", Journal of Aircraft, Vol. 53, No. 2, pp. 562-577, 2016.