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최적화 기법 기반의 항공기 스케줄러 개발 및 실제 공항의 수치적 모사
A development of an Optimization-Based Flight Scheduler and Its Simulation-Based Application to Real Airports 원문보기

한국항공우주학회지 = Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences, v.41 no.9, 2013년, pp.681 - 688  

유민석 (Department of Aerospace Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology) ,  송재훈 (Aviation Safety R&D Center, Korea Aerospace Research Institute) ,  최성임 (Department of Aerospace Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology)

EDISON 유발 논문

계산과학플랫폼 EDISON을 활용하여 발표된 논문

초록
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불가피하게 급증하는 항공기 수요량에 따른 여러 가지 문제들을 해결하는 방안으로 항공기의 지연시간을 줄여, 공항의 수용력을 극대화하는 항공교통관리가 주목받고 있다. 본 논문은 공항주변 항공교통흐름을 원활히 하여 항공기 처리량을 최대화하는 항공기 스케줄링의 최적화를 목적으로 한다. 본 연구에서 개발한 스케줄링 기법은 스케줄링 문제를 수학적으로 모델링한 후, 혼합정수선형계획법과 유전자 알고리즘을 도입하여 항공기 지연시간을 최소로 하는 최적의 스케줄링을 제공한다. 최적화된 스케줄링과 실제 인천 공항에서의 항공기 스케줄링과 비교해 보았고, 그 결과 최적화된 스케줄링이 제공하는 항공기 처리량이 현재 인천 공항에서 처리하는 항공기보다 현저히 높다는 결과를 확인할 수 있었다. 본 연구에서 개발한 스케줄러는 향후 항공기의 포화 상태를 적절하게 대처하는데 큰 도움을 줄 것이라 예상되어진다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Several problems caused by inevitable increment of airplane have been issued. The most effective solution to solve the issues is considered as establishing appropriate Air Traffic Management (ATM) that reduces aircraft's delay at an airport and intensify the airport's capacity. The purpose of this p...

주제어

#항공기 스케줄링   #최적화 기법 기반의 항공기 스케줄러   #혼합정수선형계획법   #유전자 알고리즘   #인천 공항  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 스케줄링 문제에서는 항공기가 활주로에 도착하는 시간의 전체 합을 최소화하는 목적을 가지고 있으며, 다음과 같이 도식화 할 수 있다.
  • 본 연구에서는 항공기 지연시간을 최소화하는 최적의 항공기 스케줄링 기법에 대한 소개와 인천 국제공항 주변의 공역 및 실제 항공기 도착 비행에 대한 정보를 바탕으로 최적의 스케줄링을 제공하여, 현재 사용하는 스케줄링과 비교해보았다. 먼저, 최적화 기법 기반의 항공기 스케줄링 기법에는 스케줄링 문제에 대한 수학적 모델링과 알고리즘의 계산 효율성을 증가시키기 위해 유전자 알고리즘을 도입하는 방법론에 대해 설명을 하였다.
  • 본 절에서는 2.4절에서 조사한 인천 공항 주변 공역에 대한 정보와 2.5절에서 조사한 도착 항공기 정보를 스케줄링 알고리즘의 입력 값으로 처리한 후, 스케줄링 알고리즘이 제공하는 최적의 항공기 순서 및 항로에 대한 결과를 포함하고 있으며, 이 결과를 기반으로 1시간 동안 얼마나 많은 항공기를 처리할 수 있는지에 대한 결과를 제공한다.
  • 본 절에서는 스케줄링 문제를 푸는 방법으로 Branch & Bound 기법보다 유전자 알고리즘이 갖는 효율성 및 정확성에 대한 내용을 이룬다.
  • )을 구하는 방법으로, 기존 스케줄링 기법보다 계산소요 시간을 현저히 줄일 수 있다. 본 절에서는 스케줄링 문제에 유전자 알고리즘을 접목시키는 방법을 다루기로 한다[7].
  • 본 절에서는 유전자 알고리즘을 기반으로 하는 항공기 스케줄링 기법에 대한 전체적인 흐름을 설명하도록 한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
급격히 증가하는 항공기로 인한 문제점을 해결하는 방안으로 제시한 것은? 이러한 문제점을 해결하는 방안으로 국제 민간 항공 기구(ICAO, International Civil Aviation Organization)에서 효율적인 항공교통흐름(ATM, Air Traffic Management)의 방향을 제시하였다. 특히, 공항에 도착하는 항공기의 지연시간을 줄여 원활한 항공교통흐름에 이바지할 뿐만 아니라 앞서 언급한 여러 가지 문제들을 해결하기 위한 방안들이 대두되고 있다.
급격히 증가하는 항공기에 따른 문제점은? 미국 연방항공청 (FAA, Federal Aviation Administration)은 2030년까지 항공기의 수가 약 50%이상 증가할 것이라는 통계학적 자료를 발표하였다[1]. 이처럼 급격히 증가하는 항공기에 따라 환경오염, 연료고갈, 항공기 지연 등 여러 가지 문제점이 제기되고 있는 실정이다.
미국 연방항공청에서 발표한 항공기 수에 대한 통계학적 자료는? 미국 연방항공청 (FAA, Federal Aviation Administration)은 2030년까지 항공기의 수가 약 50%이상 증가할 것이라는 통계학적 자료를 발표하였다[1]. 이처럼 급격히 증가하는 항공기에 따라 환경오염, 연료고갈, 항공기 지연 등 여러 가지 문제점이 제기되고 있는 실정이다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (7)

  1. FAA, "FAA Aerospace Forecast Fiscal Years 2010-2030", US Deparment of Transportation Federal Aviation Administration Aviation Policy and Plans. 2010. 

  2. Prevot, T., Callantin, T., "Cooperative air traffic management: a technology enabled concept for the next generation air transportation transportation system", 5th USA/Europe Air Traffic Management Research and Development Seminar, Baltimore, MD, 2005. 

  3. Arik-Quang V. Dao, Joel Lachter, "Automated Spacing Support Tools for Interval Management Operation during Continuous Descent Approaches", PROCEEDINGS of the Human FACTORS and ERGONOMICS SOCIETY 54th Annual Meeting, 2010. 

  4. Penhallegon, W. J., Mendolia, A. S., Bone, R. S., "Flight Deck-Based Interval Management - Spacing During Departures: Flight Crew Human-In-The-Loop Simulation", 9th USA/Europe ATM Research and Development Seminar, 2011. 

  5. Capozzi, B., Atkins, S., and Seongim Choi, "Towards Optimal Routing and Scheduling of Metroplex Operations", 9th AIAA Aviation Technology, Integration, and Operations Conference (ATIO), Sep. 2009. 

  6. Atkins, S., and Capozzi, B., "Hybrid Optimization Approach To Traffic Management", 10th AIAA Aviation Technology, Integration, and Operations Conference (ATIO), Sep. 2010, Fort Worth, Texas. 

  7. Seongim Choi, Robinson, J., Mulfinger, D., and Capozzi, B., "Design of an Optimal Route Structure Using Heuristics-Based Stochastic Schedulers", 29th Digital Avionics Systems Conference (DASC), Salt Lake City, UT, 3-7 Oct. 2010. 

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