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공항 수용량의 지연시간 산출방식 비교 연구
A Comparative Study on Delay Calculation Method of Airport Capacity 원문보기

한국항공운항학회지 = Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics, v.28 no.2, 2020년, pp.47 - 52  

이효주 (한서대학교 일반대학원 항공운항관리학과) ,  김도현 (한서대학교 항공교통물류학과)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Air transport demand is on a sharp rise due to growth in the aviation market. To prepare for this rapidly growing demand for aviation, airport operators are interested in the processing airport capacity. Airport throughput is determined to be the smallest of the facility capacities that make up the ...

주제어

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문제 정의

  • 본 연구는 공항의 Airside 구성요소 중 주요 시설인 활주로 수용량 산정을 위한 방법론에 관한 연구를 진행하고자 한다. 연구의 목적은 구축 검증된 미시적 항공교통시뮬레이션 모델(Simmod)를 활용하여 항공기의 평균 지연시간을 측정하고, 이를 기준으로 사례 공항의 수용량을 산정하며, 특정 시간 구간의 평균 지연 시간을 통해 산출된 수용량을 분석하여 다양한 지연시간 산정 방식을 비교하고자 한다.
  • 방준(2019)은 인천국제공항을 대상으로 연간 공항 수용량 및 효율적인 고속탈출유도로 배치방안에 대한 시뮬레이션을 Simmod로 수행하였다. 본 연구는 이런 선행연구에서 공항 수용량을 산출하기 위해 사용한 평균지연시간 산정방식을 특정 공항을 대상으로 적용하고, 그 결과를 비교하고자 한다.
  • 본 연구는 항공교통량의 지속적인 증가로 인한 공항 처리용량 분석을 위한 수용량 산정방법의 필요성이 대두되면서, 기존 문헌을 고찰하여 현실적인 공항 수용량 산정 방법을 연구하기 위하여 시작하였다.
  • 본 연구에서는 국내 선행연구를 바탕으로 인천국제공항 등 국내 다수 공항에 선험적으로 적용된 평균 지연시간 5분을 적용하여 시간당 공항 수용량을 도출하고자 한다.
  • 본 연구의 평균지연사간 산정 기준은 수식 (1)과 같으며, 이때 분석 시간을 각 세분화하여 수용량을 산출하고자 한다.
  • 본 연구는 공항의 Airside 구성요소 중 주요 시설인 활주로 수용량 산정을 위한 방법론에 관한 연구를 진행하고자 한다. 연구의 목적은 구축 검증된 미시적 항공교통시뮬레이션 모델(Simmod)를 활용하여 항공기의 평균 지연시간을 측정하고, 이를 기준으로 사례 공항의 수용량을 산정하며, 특정 시간 구간의 평균 지연 시간을 통해 산출된 수용량을 분석하여 다양한 지연시간 산정 방식을 비교하고자 한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
공항시설의 포화시점이란? 공항시설의 포화시점이란 각 시설의 예측수요가 처리용량을 초과하는 시점을 의미하며, 공항운영자는 예상 포화시점 이후 지속적인 운영이 가능하도록 공항의 수용량을 증대시키거나 혼잡함을 대비해야 한다. 공항은 다양한 시스템이 복합적으로 연결된 네트워크 형태로 구성되기 때문에 특정 시설 처리용량이 증가하더라도 다른 시설의 병목현상 발생으로 인한 공항 수용량 부족이 발생할 수 있다.
절대용량 및 실용용량 측정방법의 차이는? 위의 두 가지 수용량 측정방법의 차이는 지연시간의 고려 유무이다. 두 가지 수용량을 모두 고려하는 이유는 다양한 공항 및 비행장에 적용되는 지연의 수용 수준에 대한 논의가 부족하며, 공항마다 운영 환경의 차이로 인한 적용 기준 산정이 어렵기 때문이다.
시뮬레이션 검증 방법에 사용된 두 단계를 설명하시오 검증 방법은 관련 자료 입력을 통해 구축된 기본 시뮬레이션 모형을 두 단계의 검증과정을 거쳐 수정 및보완을 진행하였다. 1차 검증은 정상적으로 구동하는 모형을 구축하였는지 점검하는 과정으로, 기본 모형 수행에 있어 시뮬레이션의 오류 발생 여부, 기능적 연결 구현의 적절성 여부를 확인하였고, 레이다 항적자료와 비교, 보정하여 시뮬레이션을 실제 운항데이터에 가깝게 모사하도록 수정하였다. 2차 검증은 일반적으로 검증된 모형과 30회 반복(iteration) 수행한 시뮬레이션 모형 사이에 선정된 검증지표를 바탕으로 그 차이를 비교하였다. 1차 검증 시 사용된 검증지표는 항공기 유도로 분포 및 시간당 항공기 출․도착 분포이다(Table 2 및 Fig.
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참고문헌 (6)

  1. Gelhausen, M. C., Berster, P., and Wilken, D., "Do airport capacity constraints have a serious impact on the future development of air traffic?", Journal of Air Transport Management, 28, 2013, pp. 3-13. 

  2. Boonstra, J., Turkenburg, J., and De Wit, J. C., "Airport Capacity Looking Beyond the Runway", Luchtvaartfeiten.nl, 2016. 

  3. Transportation Research Board, "ACRP Report 79. Evaluating Airfield Capacity", 2012. 

  4. FAA AC150/5060-5, "Airport Capacity and Delay", 1983. 

  5. Transportation Research Board, "ACRP Report 104. Defining and Measuring Aircraft Delay and Airport Capacity Thresholds", 2012. 

  6. Bubalo, B., and Daduna, J. R., "Airport capacity & demand calculations by simulation the case of Berlin Brandenburg Interantaional Airport", Berlin Airport, 2011. 

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