항공 운항 서비스 지연에 따른 비용 예측 모형 개발 = Development of a cost prediction model on flight operation service delay

국문 초록 (Abstract)

국내 항공 운항 서비스 수요는 꾸준한 성장세를 보이고 있으나, 항공기상에 의한 항공 운항 서비스 지연에 따라 불만족스러운 고객 서비스를 제공하고 있다. 또한 항공기상에 의한 항공 운항 서비스 지연은 경제적 손실을 유발하고 있어 이를 정량적으로 산출해내는 방법이 필요한 시점이다.
본 연구에서는 항공기상에 의해 발생하는 항공 운항 서비스 지연비용을 예측하는 모형을 개발했다. 먼저 항공 운항 서비스 수요(여객 처리량, 화물 처리량)를 예측하는 계절셩 ARIMA모형을 개발하고, 이 모형을 통해 예측된 데이터로 항공 운항 편수를 예측하는 회귀모형을 개발한다. 그리고 MIT Lincoln Lab에서 개발한 대기 지연감소 모형을 사용하여 항공기상에 의해 발생하는 항공 운항 서비스 지연시간을 산출한다. 마지막으로 EuroControl의 지연비용 산정 기준을 사용하여 항공 운항 서비스 지연비용을 예측한다.
본 연구에서 분석하고자 하는 국내 공항은 인천국제공항(ICN), 제주국제공항(CJU), 김포국제공항(GMP)이며, 항공 운항 서비스 지연을 유발하는 항공기상요인으로는 안개(저시정)를 선정했다. 여객 처리량은 2009년 1월부터 2014년 12월까지의 월별 데이터를 통해 2015년 1월부터 2016년 12월까지 2년간 월별 데이터를 예측하였고, 화물 처리량은 2011년 1월부터 2014년 12월까지의 월별 데이터를 통해 2015년 1월부터 2016년 12월까지 2년간 월별 데이터를 예측하였다. 앞에서 예측한 항공 운항 서비스 수요(여객 처리량, 화물 처리량)를 바탕으로 2015년 1월부터 2016년 12월까지의 항공 운항 편수를 예측했다. 이렇게 예측한 데이터와 안개(저시정) 특보시간을 대기 지연감소 모형에 대입하여 지연시간을 예측하고, EuroControl의 지연비용 산정기준에 따라 지연비용을 예측했다. 본 연구결과는 다음과 같다.
첫째, 항공 운항 서비스 수요에 대한 예측결과는 다음과 같다. 인천국제공항의 여객 처리량 예측값의 평균 오차율은 7%로 나타났으며, 화물 처리량 예측값의 평균 오차율은 3%로 나타났다. 김포국제공항의 여객 처리량 예측값의 평균 오차율은 4%로 나타났으며, 화물 처리량 예측값의 평균 오차율은 32%로 나타났다. 마지막으로 제주국제공항의 여객 처리량 예측값의 평균 오차율은 6%로 나타났으며, 화물 처리량 예측값의 평균 오차율은 44%로 나타났다.
둘째, 항공 운항 편수에 대한 예측결과는 다음과 같다. 인천국제공항의 항공 운항 편수 예측값의 평균 오차율은 4%로 나타났다. 그리고 김포국제공항의 항공 운항 편수 예측값의 평균 오차율은 2%로 나타났다. 마지막으로 제주국제공항의 항공 운항 편수 예측값의 평균 오차율은 8%로 나타났다.
셋째, 안개(저시정)에 의한 항공 운항 서비스 지연시간과 지연비용 예측결과는 다음과 같다. 안개(저시정)예보 서비스가 개선되지 않을 경우 늘어나는 항공 운항 서비스 수요에 따라 안개(저시정)에 의한 지연비용이 증가하여, 2016년 기준 전년 대비 인천국제공항은 1.11배, 김포국제공항은 1.06배, 제주국제공항은 1.12배 상승할 것으로 분석되었다.
본 연구는 위험항공기상 중 가장 많은 지연을 발생시키는 안개(저시정)에 의한 국내 공항(인천, 김포, 제주)에서의 항공 운항 서비스 지연비용을 정량적으로 산출하고 예측하는 모형을 개발했다는 점에서 기존 연구들과는 차별점을 보인다. 그리고 이를 통해 항공산업에서 항공기상 측면에서 항공 운항 서비스를 개선시키기 위한 다양한 전략적 의사결정을 내리기에 앞서서 지연비용을 정량적으로 산출하고 예측해낼 수 있다는 점에서 본 연구는 의의가 있다. 또한 이 모형은 안개(저시정) 이외의 항공기상요인들에 의해 발생하는 지연에 대한 경제적 손실을 정량적으로 파악하고자하는 연구에서 활용될 수 있다.

목차 (Table of Contents)

• 국문요지 ⅴ
• 제1장 서 론 1
• 제1절 연구의 배경 및 필요성 1
• 제2절 연구의 목적 4
• 제3절 연구방법 및 범위 5
• 제4절 연구의 구성 6
• 제2장 이론적 배경 7
• 제1절 항공 운항 서비스 현황 7
• 1. 항공 운항 서비스 현황 7
• 2. 항공 기상에 의한 지연 현황 9
• 제2절 항공 운항 수요 예측 13
• 1. 수요예측 방법 13
• 2. ARIMA모형과 계절성 ARIMA모형 16
• 3. 회귀모형 21
• 제3절 항공 운항 서비스 지연시간 분석 22
• 1. 위험기상에 의한 지연시간 분석 방법 22
• 제4절 항공 운항 서비스 지연비용 분석 25
• 제3장 연구방법 29
• 제1절 연구모형 29
• 제2절 항공 운항 서비스 지연비용 예측 모형 개발 30
• 1. 항공 운항 서비스 수요 예측 모형 30
• 2. 항공 운항 편수 예측 모형 34
• 3. 지연시간 및 지연비용 분석 모형 36
• 제4장 모형 분석 결과 40
• 제1절 항공 운항 편수 예측 40
• 1. 계절성 ARIMA모형을 통한 항공 운항 서비스 수요 예측 40
• 2. 회귀모형을 통한 항공 운항 편수 예측 47
• 제2절 항공 운항 서비스 지연시간 및 지연비용 예측 51
• 제5장 결론 55
• 제1절 결과 요약 55
• 제2절 연구의 시사점 및 한계점 59
• 참고문헌 60
• ABSTRACT 64