과거 농업 및 방재를 중심으로 진행되어 온 기상정보의 경제성 평가를 위한 연구는 주로 기상정보의 가치를 가치점수(Value Score)라는 개념을 도입하여 최근까지 활발하게 연구되고 있다. 가치점수를 기반으로 한 관련 연구는 기상정보의 수혜 분야를 기존 농업 및 방재에서 물류, 유통, 전력, 레저, 의료 및 보건 등 다양한 산업으로 더욱 확장하여 진행되고 있으며, 이 과정에서 가치점수 외에 이익의 최대화 또는 비용의 최소화를 위한 의사결정의 ...
과거 농업 및 방재를 중심으로 진행되어 온 기상정보의 경제성 평가를 위한 연구는 주로 기상정보의 가치를 가치점수(Value Score)라는 개념을 도입하여 최근까지 활발하게 연구되고 있다. 가치점수를 기반으로 한 관련 연구는 기상정보의 수혜 분야를 기존 농업 및 방재에서 물류, 유통, 전력, 레저, 의료 및 보건 등 다양한 산업으로 더욱 확장하여 진행되고 있으며, 이 과정에서 가치점수 외에 이익의 최대화 또는 비용의 최소화를 위한 의사결정의 최적화로 연구대상을 넓혀가고 있다. 본 연구는 기상정보의 다양한 수혜 분야 중 특히 항공운항에 있어서 기상요소가 미치는 영향을 분석하고 이를 바탕으로 항공운항과 관련된 의사결정에서 기상정보의 활용 가능성을 제시하고자 한다. 항공분야에서 기상정보의 경제성을 연구해온 기존 연구의 대부분은 기상요인에 의한 항공기의 결항 또는 지연현상을 결과적 측면에서만 분석하여 이에 대한 경제성 평가를 실시하였다. 하지만, 본 연구의 목적은 기상요인이라는 원인으로부터 항공기 결항·지연이라는 결과에 이르기까지 의사결정 과정에서의 타당성 또는 오류를 분석하는 프로세스 분석을 수행함으로써 기상요인과 항공운항 차질 간의 인과관계를 도출하고, 그 결과가 항공운항 관련 비용을 절감시키기 위한 방안을 마련하는데 피드백 될 수 있는 기반을 마련하는데 있다. 본 연구를 수행하기 위해 2011년 1월부터 12월까지 1년간 김포공항의 항공운항 관련 자료 및 해당 기간 국내 공항지역에서의 기상현상 관련 자료를 활용하였다. 본 연구는 기초통계자료 분석, 프로세스 분석 및 경제성 평가 등 크게 3단계를 거쳐 진행되었다. 첫 번째, 기상요인별 기초통계분석 단계에서는 2011년도 김포공항의 결항ㆍ지연의 발생빈도를 잠재 기상요인 즉, 안개, 풍속, 구름, 강수, 눈, 태풍 각각에 대해 비교분석한 결과 결항·지연의 주요 기상요인이 안개임을 밝혀냈다. 즉, 안개에 따른 시정악화로 인한 결항·지연의 빈도는 전체의 62.3%로서 두 번째 주요 기상요인인 태풍의 17.3%보다 빈도의 격차가 매우 크다는 것을 알 수 있었다. 또한 복사 안개의 특성상 오전 7시부터 9시까지의 지연 빈도수가 매우 높았으며, 안개에 의한 지연의 평균지연시간 또한 약 1시간 36분으로서 가장 길었다. 두 번째 단계인 프로세스 분석에서는 결항·지연의 의사결정과정에서 오류의 유무를 객관적으로 파악하고자 회귀분석 개념을 활용하였다. 즉, 회귀모형의 독립변수로서 운항예정시각에서의 시정거리를, 종속변수로서 지연 후 실제운항시각에서의 시정거리를 설정하고 이에 대한 회귀모형을 도출하였다. 이를 바탕으로 각 지연사례별로 회귀모형에 의한 표준잔차를 도출하여 그 값이 1 범위를 이탈하는 경우를 지연의사결정의 오류로 정의할 수 있는데, 표준잔차 -1 미만인 지연사례는 시정거리가 충분히 확보되지 않은 상황에서 운항을 재개한 경우를 의미하며, 반대로 표준잔차 1 이상인 지연사례는 과잉 지연된 경우를 나타낸다. 첫 번째 오류의 경우 전체 지연의 약 9%를 차지하였으며, 두 번째 유형의 오류는 전체 지연의 약 16%를 차지하였다. 이와 같은 기준으로 결항사례 중 의사결정 오류빈도를 분석해 보면 결항결정 이후 한 시간 이내에 시정거리가 운항재개가 가능한 수준으로 회복된 경우가 전체 결항의 약 20%였으며, 한 시간 이후 두 시간 이내에 운항재개가 가능한 시정거리가 확보된 사례는 전체의 약 28%였다. 따라서 결항 결정 이후 두 시간 이내에 운항이 가능했던 경우는 전체의 약 48%로서 매우 큰 비율의 결항 의사결정에 오류가 있었음을 판단할 수 있다. 마지막 세 번째 단계에서는 항공운항에 있어서 기상정보의 경제적 가치를 산출하였다. 이를 위해 2004년도에 University of Westminster에서 산출했던 항공기종별 분당 평균지연비용을 근거로 하여 낮은 비용, 기본비용, 높은 비용이라는 세 가지 시나리오별로 2011년도 김포공항에서 발생한 지연사례에 의해 발생한 지연비용을 도출하였다. 그 결과 2011년도 김포공항의 운항지연에 의한 총 손실비용은 세 시나리오별로 각각 약 19억3천만원, 44억1천만원, 73억6천만원으로 추정되었다. 또한, 두 번째 단계에서 도출했던 과잉 지연 사례에 대해서 정확한 기상정보를 통해 불필요하게 지연된 시간을 제거할 수 있다고 가정한다면, 위 세 시나리오별로 저감 가능한 비용을 산출할 수 있다. 즉, 시나리오별로 각각 년간 약 7천만원, 1억7천만원, 3억1천만원의 비용을 절감할 수 있다는 결론을 얻을 수 있는데, 이는 김포공항의 항공운항 의사결정에 있어서 정확한 기상정보가 지니는 경제적 가치로 해석할 수 있다.
과거 농업 및 방재를 중심으로 진행되어 온 기상정보의 경제성 평가를 위한 연구는 주로 기상정보의 가치를 가치점수(Value Score)라는 개념을 도입하여 최근까지 활발하게 연구되고 있다. 가치점수를 기반으로 한 관련 연구는 기상정보의 수혜 분야를 기존 농업 및 방재에서 물류, 유통, 전력, 레저, 의료 및 보건 등 다양한 산업으로 더욱 확장하여 진행되고 있으며, 이 과정에서 가치점수 외에 이익의 최대화 또는 비용의 최소화를 위한 의사결정의 최적화로 연구대상을 넓혀가고 있다. 본 연구는 기상정보의 다양한 수혜 분야 중 특히 항공운항에 있어서 기상요소가 미치는 영향을 분석하고 이를 바탕으로 항공운항과 관련된 의사결정에서 기상정보의 활용 가능성을 제시하고자 한다. 항공분야에서 기상정보의 경제성을 연구해온 기존 연구의 대부분은 기상요인에 의한 항공기의 결항 또는 지연현상을 결과적 측면에서만 분석하여 이에 대한 경제성 평가를 실시하였다. 하지만, 본 연구의 목적은 기상요인이라는 원인으로부터 항공기 결항·지연이라는 결과에 이르기까지 의사결정 과정에서의 타당성 또는 오류를 분석하는 프로세스 분석을 수행함으로써 기상요인과 항공운항 차질 간의 인과관계를 도출하고, 그 결과가 항공운항 관련 비용을 절감시키기 위한 방안을 마련하는데 피드백 될 수 있는 기반을 마련하는데 있다. 본 연구를 수행하기 위해 2011년 1월부터 12월까지 1년간 김포공항의 항공운항 관련 자료 및 해당 기간 국내 공항지역에서의 기상현상 관련 자료를 활용하였다. 본 연구는 기초통계자료 분석, 프로세스 분석 및 경제성 평가 등 크게 3단계를 거쳐 진행되었다. 첫 번째, 기상요인별 기초통계분석 단계에서는 2011년도 김포공항의 결항ㆍ지연의 발생빈도를 잠재 기상요인 즉, 안개, 풍속, 구름, 강수, 눈, 태풍 각각에 대해 비교분석한 결과 결항·지연의 주요 기상요인이 안개임을 밝혀냈다. 즉, 안개에 따른 시정악화로 인한 결항·지연의 빈도는 전체의 62.3%로서 두 번째 주요 기상요인인 태풍의 17.3%보다 빈도의 격차가 매우 크다는 것을 알 수 있었다. 또한 복사 안개의 특성상 오전 7시부터 9시까지의 지연 빈도수가 매우 높았으며, 안개에 의한 지연의 평균지연시간 또한 약 1시간 36분으로서 가장 길었다. 두 번째 단계인 프로세스 분석에서는 결항·지연의 의사결정과정에서 오류의 유무를 객관적으로 파악하고자 회귀분석 개념을 활용하였다. 즉, 회귀모형의 독립변수로서 운항예정시각에서의 시정거리를, 종속변수로서 지연 후 실제운항시각에서의 시정거리를 설정하고 이에 대한 회귀모형을 도출하였다. 이를 바탕으로 각 지연사례별로 회귀모형에 의한 표준잔차를 도출하여 그 값이 1 범위를 이탈하는 경우를 지연의사결정의 오류로 정의할 수 있는데, 표준잔차 -1 미만인 지연사례는 시정거리가 충분히 확보되지 않은 상황에서 운항을 재개한 경우를 의미하며, 반대로 표준잔차 1 이상인 지연사례는 과잉 지연된 경우를 나타낸다. 첫 번째 오류의 경우 전체 지연의 약 9%를 차지하였으며, 두 번째 유형의 오류는 전체 지연의 약 16%를 차지하였다. 이와 같은 기준으로 결항사례 중 의사결정 오류빈도를 분석해 보면 결항결정 이후 한 시간 이내에 시정거리가 운항재개가 가능한 수준으로 회복된 경우가 전체 결항의 약 20%였으며, 한 시간 이후 두 시간 이내에 운항재개가 가능한 시정거리가 확보된 사례는 전체의 약 28%였다. 따라서 결항 결정 이후 두 시간 이내에 운항이 가능했던 경우는 전체의 약 48%로서 매우 큰 비율의 결항 의사결정에 오류가 있었음을 판단할 수 있다. 마지막 세 번째 단계에서는 항공운항에 있어서 기상정보의 경제적 가치를 산출하였다. 이를 위해 2004년도에 University of Westminster에서 산출했던 항공기종별 분당 평균지연비용을 근거로 하여 낮은 비용, 기본비용, 높은 비용이라는 세 가지 시나리오별로 2011년도 김포공항에서 발생한 지연사례에 의해 발생한 지연비용을 도출하였다. 그 결과 2011년도 김포공항의 운항지연에 의한 총 손실비용은 세 시나리오별로 각각 약 19억3천만원, 44억1천만원, 73억6천만원으로 추정되었다. 또한, 두 번째 단계에서 도출했던 과잉 지연 사례에 대해서 정확한 기상정보를 통해 불필요하게 지연된 시간을 제거할 수 있다고 가정한다면, 위 세 시나리오별로 저감 가능한 비용을 산출할 수 있다. 즉, 시나리오별로 각각 년간 약 7천만원, 1억7천만원, 3억1천만원의 비용을 절감할 수 있다는 결론을 얻을 수 있는데, 이는 김포공항의 항공운항 의사결정에 있어서 정확한 기상정보가 지니는 경제적 가치로 해석할 수 있다.
Over the past few decades a considerable number of studies have been made on the evaluation of economic value of meteorological information. Most of the past efforts have focused on agriculture or disaster prevention area by introducing the concept of a value score model. The scope of the studies ba...
Over the past few decades a considerable number of studies have been made on the evaluation of economic value of meteorological information. Most of the past efforts have focused on agriculture or disaster prevention area by introducing the concept of a value score model. The scope of the studies based on the value score model has been extended to various industries; (e.g.; the distribution industry, the power industry, health care and etc.), of which concern is to maximize profit or minimize cost rather than the value score itself. This study is intended to explore the effects of meteorological information on the aviation operation area selected among the various application industries. Based on the results, what I wish to show in this paper is the applicable possibility of the meteorological information to the decision-making about the aviation operations. Most studies concerned with the valuation of meteorological information for aviation area have analyzed the flight cancelation or delay caused by meteorological factors with respect to the results rather than the internal processes. However, the aim of this study is to deduce the causal relationship between the meteorological factors and the setbacks in the aviation operations through the proposed process analysis, which examines the errors during the decision-making process on the decision of flight cancelation or delay from the meteorological factors. The data related with the aviation operations of Gimpo airport and the meteorological data obtained in the domestic airport area during 2011 were adopted in this paper. This study adopted three stages, i.e., basic statistical analysis, process analysis and evaluation of economic value. In the first step of basic statistical analysis, it is revealed that the main cause of the flight cancelation or delay is fog among various meteorological factors such as wind, precipitation, snow, typhoon, and cloud. The ratio of the flight cancelation or delay events caused by the fog is about 62.3% of total number of cancelation or delay events. The cancelation or delay events by fog are frequently occurred especially at 7-9 in the morning, and the average waiting time by the delay is about 1 hour and 36 minutes. The second stage of the process analysis utilized the concept of regression analysis model to investigate the error during the decision-making process about the flight cancelation or delay. A linear regression model, of which the independent variable was defined by the visual range at scheduled time of aircraft and the dependent variable was the visual range at the real flight time, was obtained. The types of errors in the decision about the flight delay were classified by the values of the standardized residuals. The error cases of dangerous decision, of which standardized residuals are less than -1, mean the reopen of the delay flights even under the short distance of visibility were decided. On the other hand, the error cases of overdelay decision, of which standardized residuals are more than 1. The first type of delay counts for about 9% of total delay cases and the second type of delay counts for about 16%. The same criterion can be adopted to select the error cases from flight cancelations data. The result shows that about 48% of the flight cancelation cases correspond to the normal delay cases with less than two hour-delay. In the third stage, the economic value of meteorological information on the aviation operations was computed. Based on the average delay cost per minute reported by University of Westminster in 2004, I examined the delay cost caused by the dealy cases occurred at Gimpo airport in 2011. The results showed that total cost by delays at Gimpo airport in 2011 was about 1.93 billion won, 4.41 billion won, and 7.36 billion won for each of low, base and high cost scenarios. Supposing that unnecessary delay times can be avoided by accurate meteorological information as discussed in the second step, the cost to be reduced also can be obtained. The reducible cost was about 70 million won, 170 million won, and 310 million won for each scenario, which can be interpreted as the annual economic value of the accurate meteorological information in the decision-making for aviation operations of Gimpo airport.
Over the past few decades a considerable number of studies have been made on the evaluation of economic value of meteorological information. Most of the past efforts have focused on agriculture or disaster prevention area by introducing the concept of a value score model. The scope of the studies based on the value score model has been extended to various industries; (e.g.; the distribution industry, the power industry, health care and etc.), of which concern is to maximize profit or minimize cost rather than the value score itself. This study is intended to explore the effects of meteorological information on the aviation operation area selected among the various application industries. Based on the results, what I wish to show in this paper is the applicable possibility of the meteorological information to the decision-making about the aviation operations. Most studies concerned with the valuation of meteorological information for aviation area have analyzed the flight cancelation or delay caused by meteorological factors with respect to the results rather than the internal processes. However, the aim of this study is to deduce the causal relationship between the meteorological factors and the setbacks in the aviation operations through the proposed process analysis, which examines the errors during the decision-making process on the decision of flight cancelation or delay from the meteorological factors. The data related with the aviation operations of Gimpo airport and the meteorological data obtained in the domestic airport area during 2011 were adopted in this paper. This study adopted three stages, i.e., basic statistical analysis, process analysis and evaluation of economic value. In the first step of basic statistical analysis, it is revealed that the main cause of the flight cancelation or delay is fog among various meteorological factors such as wind, precipitation, snow, typhoon, and cloud. The ratio of the flight cancelation or delay events caused by the fog is about 62.3% of total number of cancelation or delay events. The cancelation or delay events by fog are frequently occurred especially at 7-9 in the morning, and the average waiting time by the delay is about 1 hour and 36 minutes. The second stage of the process analysis utilized the concept of regression analysis model to investigate the error during the decision-making process about the flight cancelation or delay. A linear regression model, of which the independent variable was defined by the visual range at scheduled time of aircraft and the dependent variable was the visual range at the real flight time, was obtained. The types of errors in the decision about the flight delay were classified by the values of the standardized residuals. The error cases of dangerous decision, of which standardized residuals are less than -1, mean the reopen of the delay flights even under the short distance of visibility were decided. On the other hand, the error cases of overdelay decision, of which standardized residuals are more than 1. The first type of delay counts for about 9% of total delay cases and the second type of delay counts for about 16%. The same criterion can be adopted to select the error cases from flight cancelations data. The result shows that about 48% of the flight cancelation cases correspond to the normal delay cases with less than two hour-delay. In the third stage, the economic value of meteorological information on the aviation operations was computed. Based on the average delay cost per minute reported by University of Westminster in 2004, I examined the delay cost caused by the dealy cases occurred at Gimpo airport in 2011. The results showed that total cost by delays at Gimpo airport in 2011 was about 1.93 billion won, 4.41 billion won, and 7.36 billion won for each of low, base and high cost scenarios. Supposing that unnecessary delay times can be avoided by accurate meteorological information as discussed in the second step, the cost to be reduced also can be obtained. The reducible cost was about 70 million won, 170 million won, and 310 million won for each scenario, which can be interpreted as the annual economic value of the accurate meteorological information in the decision-making for aviation operations of Gimpo airport.
주제어
#항공기 결항 항공기 지연 항공 기상 서비스 기상정보 경제성 평가 프로세스분석 시정거리 표준잔차 경제적가치 손실비용 김포공항 안개 날씨 기상요인 효율성평가 Flight cancelation or delay Flight meteorological service Meteorological information Evaluation of economic Process analysis Visual range Standardized residuals Economic value Total cost Gimpo airport Fog Weather Weather factor efficiency valuation
학위논문 정보
저자
방기석
학위수여기관
명지대학교 대학원
학위구분
국내박사
학과
경영학과
지도교수
김건하
발행연도
2013
총페이지
viii, 87 p.
키워드
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