항공산업은 기술적인 혁신을 통해 안전성을 향상했으며, 항공 당국의 안전 규제와 감독을 통해 비행안전을 강화해 왔다. 항공산업의 안전 접근 방식이 항공기 시스템 전체에 대한 체계적인 접근 방식으로 발전함으로써 항공사는 새로운 안전 관리시스템을 구축하게 되었다. 항공기의 기술적 결함이나 비정상적인 데이터는 사고로 이어질 수 있는 전조 징후가 될 수 있으며, 이러한 징후를 조기에 식별하고 대처함으로써 사고 발생의 위험을 감소시킬 수 있다. 따라서 비정상적인 전조 징후의 관리는 데이터 기반 의사결정을 촉진하고, 항공사의 운영 효율성 및 안전수준을 강화하는 데 있어 필수적인 요소이다. 본 연구에서는 항공기 착륙 시에 활주로 이탈로 이어질 수 있는 크랩랜딩 이벤트의 패턴과 원인 분석을 위한 사전적 분석 단계에서 QAR (quick access recorder) 비행 데이터 통계 분석 모델을 제시하여 착륙 이벤트의 전조 징후와 원인을 식별 및 제거하는 안전관리의 효율성을 제고하고자 한다.

The aviation has improved safety through technological innovation and strengthened flight safety through safety regulations and supervision by aviation authorities. As the industry's safety approach has evolved into a systematic approach to the aircraft system, airlines have established a safety management system. Technical defects or abnormal data in an aircraft can be warning signs that could lead to an accident, and the risk of an accident can be reduced by identifying and responding to these signs early. Therefore, management of abnormal warning signs is an essential element in promoting data-based decision-making and enhancing the operational efficiency and safety level of airlines. In this study, we present a model to statistically analyze quick access recorder (QAR) flight data in the preliminary analysis stage to analyze the patterns and causes of crab landing events that can lead to runway departures when landing an aircraft, and provide a precursor to a landing event. We aim to identify signs and causes and contribute to increasing the efficiency of safety management.