선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 본 논문에서는 인천공항의 보안검색 및 출입국 과정의 프로세스를 특정 서비스 수준을 만족하는 범위에서의 보안검색대 할당 및 보안검색 인력배치 문제해결, 공항 출입국 자동화 시스템의 효율성 검증 등의 문제를 해결한다.
- 본 논문은 절차 및 규제와 고객 서비스 수준 유지라는 부분이 주요 쟁점인 공항 운영에 있어서 보안검색 효율성 향상과 스마트공항이라는 개념의 도입이 운영 효율 향상에 영향을 미치는지에 대해 연구하였다. 적절한 수준에서의 고객 서비스 제공과 만족시켜야 하는 보안수준을 유지하기 위하여 효율화 방안으로 제시한 보안검색 인력배치 방법과 인프라 전체를 수정하는 방법으로 제시한 IT 신기술을 이용한 스마트 공항은 이용객의 만족도를 높임과 동시에 각 과정별 변동성이 줄어드는 것을 실험 결과 확인할 수 있었다.
- 이러한 문제를 해결하기 위하여 적절한 수준에서의 고객 서비스 수준과 보안 수준의 만족을 얻을 수 있는 최적 보안검색 운영 방법, 체크인 및 출국심사의 과정을 효율화하기 위하여 IT 신기술을 이용한 스마트공항 등의 방법 적용의 필요성이 요구되고 있다. 이러한 요구를 만족시키기 위해서 본 논문에서는 최적의 보안 검색 인력 배치 문제에 대해 연구하고, IT 기술을 적용한 스마트 공항의 프레임웍을 제안한다.
가설 설정
- 시뮬레이션에 사용된 데이터는 실제 측정값을 통한 추정 및 가정을 이용 하였다. 각 시간대별 승객의 수요는 포아송 분포를 따른다고 가정하고 보안검색 시간은 공항 정책을 포함하는 실제 데이터를 통하여 최소 15초, 최대 35초 이며 평균 22초를 삼각분포(Triangular distribution)를 따름을 찾았다. 또한 스마트공항의 구성인 Self Check-in과 U-Immigration의 처리능력도 정책상 상한이 정해져 있는 지수 분포 (Truncated Exponential Distribution)를 따름을 확인하였고, UDeparture의 경우 평균 보행속도 시속 3Km에 편차 1로 가정하여 거리별로 이동 소요 시간의 분포를 추정하여 이용하였다.
- 또한 12개의 기존 체크인 카운터와 새로 도입된 12개의 Self Check-in 카운터, 각 8개의 보안검색대 및 출국심사대로 구성된 4개의 출국게이트를 설정하였다. 더불어 최대 16개의 보안팀 및 출국심사팀을 가정하여 1일 최대 10시간의 근무시간을 가정하였으며, 1일에 대하여 50번의 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션의 결과는 [Table 1]과 같이 나타났다.
- 각 시간대별 승객의 수요는 포아송 분포를 따른다고 가정하고 보안검색 시간은 공항 정책을 포함하는 실제 데이터를 통하여 최소 15초, 최대 35초 이며 평균 22초를 삼각분포(Triangular distribution)를 따름을 찾았다. 또한 스마트공항의 구성인 Self Check-in과 U-Immigration의 처리능력도 정책상 상한이 정해져 있는 지수 분포 (Truncated Exponential Distribution)를 따름을 확인하였고, UDeparture의 경우 평균 보행속도 시속 3Km에 편차 1로 가정하여 거리별로 이동 소요 시간의 분포를 추정하여 이용하였다. 또한 12개의 기존 체크인 카운터와 새로 도입된 12개의 Self Check-in 카운터, 각 8개의 보안검색대 및 출국심사대로 구성된 4개의 출국게이트를 설정하였다.
- 시뮬레이션은 ICN을 기초로 설계되었으며, [Figure 1]과 같은 출국장별 이용객의 불균형은 U-Departure의 효과를 통하여 가장 적은 이용객이 존재하는 출국장으로 유도 된다는 가설아래 출국장별 균형 잡힌 이용률을 형성하였다. 또한 각 출국장별 보안검색대는 [Figure 5]와 같이 최대 8대까지 운용 가능하게 하였으며, 출국심사대도 동일한 조건으로 하였다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.