Acknowledgement
이 연구는 인천국제공항공사의 연구비 지원에 의한 논문임.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference (한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집)
- 2021.01a
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- Pages.281-282
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- 2021
P-TAF: A Big Data-based Platform for Total Air Traffic Forecast
빅데이터 기반 항공 수요예측 통합 플랫폼 설계 및 실증
- Jung, Jooik (Airport Industry Technology Research Institute, Incheon International Airport Corporation) ;
- Son, Seokhyun (Airport Industry Technology Research Institute, Incheon International Airport Corporation) ;
- Cha, Hee-June (Airport Industry Technology Research Institute, Incheon International Airport Corporation)
- Published : 2021.01.20
Abstract
본 논문에서는 항공 수요예측을 위한 빅데이터 기반 플랫폼의 설계 및 실증 결과를 제시한다. 항공 수요예측 통합 플랫폼은 항공산업 관련 데이터를 Open API, RSS Feed, 웹크롤러(Web Crawler) 등을 이용하여 수집 및 분석하여 자체 개발한 항공 수요예측 알고리즘을 기반으로 결과를 시각화하여 보여주도록 구현되어 있다. 또한, 제안하는 플랫폼의 사용자 인터페이스를 통해 변수 설정을 하여 단위별(Global, National 등), 기간별(단기, 중장기 등), 유형별(여객, 화물 등) 예측 통계 자료를 도출할 수 있다. 플랫폼의 성능 검증을 위해 정형화된 데이터를 비롯하여 소셜네트워크서비스(SNS), 검색엔진 등에서 수집한 비정형 데이터까지 활용하여 특정 키워드의 빈도와 특정 노선에 대한 항공 수요간 상관관계를 분석하였다. 개발한 통합 플랫폼의 지능형 항공 수요예측 알고리즘을 통해 전반적인 공항 운영 및 공항 운영 정책 수립에 기여할 것으로 예상한다.