항공교통 효율성 평가의 노선별 검토에 대한 데이터 기반 분석 = A Data-Driven Analysis of Air Traffic Efficiency Assessment by Route

국문 초록 (Abstract)

ICAO는 안전하고 효율적인 항공교통의 지속적인 운영과 발전을 위해 GANP를 수립하였다. GANP는 항공교통 및 항행 시스템 개선을 추진하기 위한 목표를 설정하고 있으며, 항공교통 성능평가를 통해 성능을 측정하여 운영 개선을 확인한다. 항공교통 성능평가는 정의된 KPI와 데이터를 기반으로 정량적인 분석을 통해 이루어진다. 이러한 성능평가의 영역 중 효율성 평가는 노선의 특성 및 환경 차이에 따라 그 결과가 달라질 가능성이 있다. 공역 전체에 대한 평가만으로는 항공교통 효율성에 대해 충분히 설명하는데 한계가 있다. 이에 항공교통 효율성 평가의 노선별 검토 필요성을 고찰하고자 연구를 수행하였다.
본 연구는 항공기 연료 소모량과 단축 비행 효율성에 대한 데이터 기반 분석을 바탕으로 진행하였다. 항공기 연료 소모량 분석 및 평가는 단위 거리당 연료 소모량의 노선별 차이에 대한 통계적 분석을 중심으로 한다. 항공기 연료 소모량은 항적 자료와 시뮬레이션을 활용한 방법으로 추정 및 산출하였다. 통계적 유의성 검정 결과, 노선에 따른 단위 거리당 연료 소모량의 차이가 통계적으로 유의함을 확인하고 사후 검정을 통해 차이가 있는 노선을 식별하였다. 단축 비행 효율성 분석 및 평가는 계획된 비행거리와 실제 비행거리의 차이를 바탕으로 분석하였다. 노선마다 비행거리에 차이가 있음을 고려하여 노선별 단축 비행 효율성 분석을 수행하였으며, 각 노선에서의 비행거리 단축이 통계적으로 유의한지 검정하였다. 이와 같은 분석을 통해 노선별 기준에 따른 단축 비행 여부를 판단하고 그 효과의 크기를 확인할 수 있었다.
본 연구를 통해 각 노선에 따른 평가 결과의 차이를 식별하고 노선별 특성 및 기준을 고려할 필요성을 입증하였다. 이에 따라 항공교통 효율성 평가 시 공역 전체에 대한 종합적인 분석과 함께 노선별로 검토해야 함을 제시하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The International Civil Aviation Organization (ICAO) has established the Global Air Navigation Plan (GANP) to support the sustained operation and development of safe and efficient air transportation. The GANP defines objectives for promoting improvements in air traffic and air navigation systems and measures performance to identify operational improvements through the air traffic performance assessment. Air traffic performance assessment is conducted through quantitative analysis based on defined key performance indicators (KPIs) and data. Among the areas of air traffic performance assessment, efficiency assessment may yield different results depending on route characteristics and operational environments. An assessment conducted at the entire airspace is insufficient to adequately explain air traffic efficiency. Accordingly, this study explored the necessity of examining air traffic efficiency assessment by route.
This study was conducted by data-driven analysis of aircraft fuel consumption and shortened flight efficiency. The analysis and assessment of aircraft fuel consumption focus on the statistical analysis of differences by route in fuel consumption per unit distance. The fuel consumption was estimated using trajectory data and simulation-based methods. The results of statistical significance tests confirmed that differences in fuel consumption per unit distance by route were statistically significant, and post-hoc tests identified the specific routes exhibiting significant differences. The analysis and assessment of shortened flight efficiency focused on differences between flight plan and actual flight distances. Considering the differences in flight distances across routes, analysis of shortened flight efficiency was conducted, and statistical tests were performed to determine the significance of distance reductions for each route. Through these analyses, the presence of shortened flights was identified for each route, and the size of effect was determined.
This study identified differences in assessment results across routes and established the necessity of considering characteristics and criteria for each route. As a result, this study suggests that examination by route should be conducted along with a comprehensive analysis of the entire airspace in air traffic efficiency assessment.

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 서론 1
• 1.1. 연구 배경 및 목적 1
• 1.2. 연구 구성 및 흐름 4
• 제 2 장 이론적 고찰 6
• 2.1. ICAO GANP 6
• 2.2. 항공교통 성능평가 10
• 2.2.1. 개요 10
• 2.2.2. 핵심성능지표(KPI) 10
• 2.3. 선행 연구 검토 13
• 제 3 장 항공기 연료 소모량 분석 및 평가 15
• 3.1. 연구 설계 15
• 3.2. 연구 방법 17
• 3.2.1. 시뮬레이션 분석 17
• 3.2.1.1. 분석 도구 17
• 3.2.1.2. 항공기 연료 소모량 추정 18
• 3.2.1.3. 항적 자료 기반 시뮬레이션 방법 21
• 3.2.2. 통계적 유의성 검정 방법 24
• 3.2.2.1. 분산분석 24
• 3.2.2.2. 설명력 분석 28
• 3.2.2.3. 등분산성 검정 29
• 3.2.2.4. 사후 검정 30
• 3.3. 연구 대상 32
• 3.4. 데이터 수집 및 처리 32
• 3.5. 시뮬레이션 분석 35
• 3.5.1. 분석 개요 35
• 3.5.2. 분석 결과 36
• 3.6. 통계적 유의성 검정 38
• 제 4 장 단축 비행 효율성 분석 및 평가 45
• 4.1. 연구 설계 45
• 4.2. 연구 방법 47
• 4.2.1. 두 지점 간 거리 산출 47
• 4.2.2. 통계적 유의성 검정 방법 48
• 4.2.2.1. t-검정 48
• 4.2.2.2. 효과의 크기 분석 52
• 4.3. 연구 대상 53
• 4.4. 데이터 수집 및 처리 54
• 4.4.1. 계획된 비행거리 산출 데이터 54
• 4.4.2. 실제 비행거리 산출 데이터 60
• 4.5. 단축 비행 분석 62
• 4.5.1. 분석 개요 62
• 4.5.2. 분석 결과 64
• 4.6. 통계적 유의성 검정 66
• 제 5 장 결론 68
• 5.1. 연구 요약 및 결론 68
• 5.2. 한계점 및 향후 연구 계획 70
• 참고문헌 71
• ABSTRACT 76