주요 기상 관련 항공사고의 71%를 차지하는 Clear Air Turbulence(CAT)을 예측하는 ML 시스템 구축기. CAT은 맑은 하늘에서 발생해 조종사와 레이더로 탐지 불가능하며 미국에서만 연간 $100-200M 손실을 유발한다. 저자는 기상학(meteorology)과 항공기 공기역학(aerodynamics)을 매칭해 각 기체별(Boeing 737 vs A380)로 다른 난류 체감을 예측. 기후변화가 제트 기류를 불안정화해 CAT 빈도·강도가 악화되는 현재 상황에서 실용적 예측 모델의 의의.

• •Clear Air Turbulence(CAT) 예측 ML 시스템 — 기상 항공사고 71%의 원인
• •보잉 737 vs A380 등 기체별 난류 체감 차이 매칭
• •기상학 × 항공기 공기역학 결합이 핵심 인사이트
• •미국 연간 $100-200M CAT 손실 (부상·회항·지연)
• •기후변화로 CAT 빈도·강도 악화 추세