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도착항공기 착륙순서에 관한 조언정보가 관제사 업무효율에 미치는 영향
The Effect of Advice Information for Arriving Aircraft Landing Order on Air Traffic Controller's Work Efficiency 원문보기

한국항공운항학회지 = Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics, v.26 no.3, 2018년, pp.23 - 31  

김세연 (한국항공대학교 항공교통물류학과) ,  채홍아 (한국항공대학교 항공교통물류학과) ,  정현태 (국제항공운송협회) ,  김휘양 (한국항공대학교 항공교통물류학부) ,  이금진 (한국항공대학교 항공교통물류학부)

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This paper describes the effect of advice information for arriving aircraft landing order on the air traffic controller's work efficiency. The air traffic control simulator used in the experiment was modeled on the basis of the aircraft parameters from BADA, gamma-command model and the 4-dimensional...

주제어

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문제 정의

  • 이에 반해, 본 연구에서는 실제 관제사의 업무 상황을 보다 유사하게 구현한 시뮬레이터를 사용하여 실험을 진행하였다. 또한, 관제실습의 경험을 통해 기본적인 관제 기량이 있는 사용자와 관제업무를 접해본 적이 없는 사용자가 동일한 상황에서 조언 정보를 받았을 때, 해당 조언 정보가 사용자의 업무 효율에 각각 어떠한 영향을 미치는지 알아보았다.
  • 본 실험에서는 항공기의 도착 순서에 대한 조언 정보가 있는 경우와 없는 경우, 항공교통관제사의 업무능률이 어떻게 변화하는지 알아보았다. 이를 위해 피실험자는 개발된 시뮬레이터를 사용해 서울 TMA를 거쳐 인천국제공항으로 착륙하는 도착 항공기들에 대한 관제업무를 수행하게 된다.
  • 본 연구에서는 공항으로 도착하는 항공기의 착륙 순서에 관한 조언 정보가 항공교통관제사의 업무 효율에 어떻게 영향을 주는지를 알아보고자 한다. 이를 위해 항공교통관제 시뮬레이터를 개발하여 HITL(Human In The Loop) 시뮬레이션 실험을 수행하였다.
  • 본 연구에서는 항공교통관제 시뮬레이터를 사용하여 관제사에게 제공되는 조언 정보가 업무효율에 어떠한 영향을 주는지 알아보았다. 실험결과, 관제교육 경험 여부에 따라 조언 정보의 효과가 상반되게 나타남을 알 수 있었으며, 조언 정보를 통한 업무 효율의 개선 효과는 관제사의 업무 숙련도 및 교통상황의 복잡도에 따라 매우 제한적일 수 있음을 알 수 있었다.
  • 또 다른 연구에서는 사용자의 업무 상황에 따라 적절한 조언 정보를 제공할 수 있어야 한다는 결론이 있었다(Feigh, 2007). 이 연구에서는 항공사에서 비행계획을 조정할 때 가장 효율적으로 업무성과를 내는 문제 해결 방식에 대한 실험을 수행하였다. 실험 결과, 최적의 해결책은 하나로 정해져 있는 것이 아니며, 사용자가 처한 업무의 상황이 변화함에 따라 달라진다는 결과가 나타났다.

가설 설정

  • 특정 시나리오에 대한 조언 정보를 제공받은 피실험자 한 명의 소요시간과, 해당 그룹 내에서 동일한 시나리오를 조언 정보 없이 수행한 피실험자들의 평균 소요시간을 비교하였다. 조언 정보가 제공되었을 때의 시나리오 소요시간이 단축된 경우, 조언 정보의 효과가 있다고 가정하고 분석을 하였다. 결과는 표 5와 같으며, 유의수준 0.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
사용자의 의사결정 과정을 반영한 조언정보를 얻기 어려운 이유는? 의사결정 지원 도구가 제공하는 조언 정보가관제사의 업무에 지속적으로 도움이 되기 위해서는, 사용자의 의사결정 과정을 반영한 조언정보가 필요하다. 하지만 이와 같은 조언 정보를 생성하는 것은 어려운 일인데, 같은 상황이라도 사용자가 생각하는 최적의 결정이 매 순간다르기 때문이다. 이번 실험에 참가한 피실험자중 일부를 대상으로, 1달 정도의 시간 간격을 두고 동일한 상황의 시나리오에 대한 관제업무를 수행하도록 하였는데, 첫 번째 실험에서 피실험자가 결정했던 항공기의 도착 순서와 두 번째 실험에서 결정했던 항공기의 도착 순서가 같은 경우는 전체 중 25%인 것으로 나타났다.
도착관리시스템 이란? 도착관리시스템이란 도착하는 항공기가 체공지연 없이 착륙할 수 있도록 최적의 착륙 순서와 시간을 결정하는 시스템으로, 최종 접근 지점에서의 도착 항공기 간 간섭을 최소화하는 것을 목표로 한다. 이와 비슷한 개념으로, 출발하는 항공기의 최적 출발 시각을 결정함으로써 출발-순항 항공기 간 간섭을 최소화하기 위한 출발관리시스템(Departure Manager: DMAN)도 개발 중이다(Boehme, 2005).
기존 관제 시스템과 다른 PDRC의 이점은? 그림 1은 NASA에서 개발 중인 출발관리시스템중 하나인 PDRC(Precision Departure ReleaseCapacity)의 간략한 개념도이다. 기존에 관제사 간 음성전화 연락을 통해 이륙시간을 정해야 했던 관제 시스템과는 달리, PDRC는 시스템에서 자체적으로 항공기의 이륙시간을 산출해 관제사에게 알려주게 된다(Engelland, 2013).
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참고문헌 (14)

  1. Airbus, "Global Market Forecast(GMF) 2017-2036", Growing horizons, Airbus S. A. S. 31707 Blagnac Cedex, France, D14029465, Apr. 2017. 

  2. Eurocontrol, "AMAN Status Review 2010", 2010. 

  3. J. A. Bennell, M. Mesgarpour and C. N. Potts, "Dynamic scheduling of aircraft landings", European Journal of Operational Research, 258, 2017, pp. 315-327. 

  4. D. Boehme, "Tactical departure management with the Eurocontrol/DLR DMAN", 6th ATM Seminar, Baltimore, MD, Jun. 2005. 

  5. S. A. Engelland, A. Capps, and K. Day, "Precision departure release capability(PDRC) concept of operations", NASA, Ames Research Center, Moffett Field, California, NASA/TM-2013-216534, Jun. 2013, pp. 3-5. 

  6. B. Hilburn, C. Westin, and C. Borst, "Will controllers accept a machine that thinks like they think? The role of strategic conformance in decision aiding automation", Air Traffic Control Quarterly, Vol. 22, No. 2, Aug. 2014, pp. 115-136. 

  7. C. Westin, C. Borst, and B. Hilburn, "Strategic conformance: overcoming acceptance issues of decision aiding automation?", IEEE Transactions on Human-Machine Systems, Vol. 46, No.1, Feb. 2016. 

  8. Feigh. K, Pritchett. A, Denq. T and Jacko. J, "Contextual control modes during an airline rescheduling task", Journal of Cognitive Engineering and Decision Making, Vol 1, Issue 2, 2007. 

  9. R. Flicker, M. Fricke, "Improvement on the acceptance of a conflict resolution system by air traffic controllers", 6th ATM Seminar, Baltimore, MD, Jun. 2005. 

  10. Eurocontrol, "User manual for the base of aircraft data (BADA) revision 3.12", EUROCONTROL Experimental centre, EET Technical/Scientific Report No.14/04/22-44, 2014. 

  11. H. Jung, "A study on the aircraft trajectory model for air traffic control simulation with 4D trajectory based operation", master's thesis, Korea Aerospace University, Korea, 2017. 

  12. J. Nogami, S. Nakasuka and T. Tanabe, "Real-time decision support for air traffic management, utilizing machine learning", Control engineering, practice, Vol. 4, No. 8, pp. 1129-1141, 1996. 

  13. S. Inoue, K. Furuta, K. Nakata, T. Kanno, H. Aoyama and M. Brown, "Cognitive process modelling of controllers in en route air traffic control", Ergonomics Journal, Vol. 55, No.4, pp. 450-464, Apr. 2012. 

  14. M. J. Bloem, "Optimization and analytics for air traffic management", Stanford University, USA, 2015. 

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