Development of Passenger Forecasting System to Improve the Service for the Passenger in the Terminal Building

The time required for airport process is considered more important as the airports are becoming bigger. International Civil Aviation Organization mattes this international standards and recommends not to exceed it. The passenger forecasting model is developed to predict the number of passengers at the check-in counter, and the area of formalities for departure and entry. In case of forecasting the number of outbound-passengers. the patterns of show-up lead time(SLT) at the check-in counter and lag time from check-in counter to the area of departure formalities are modeled in terms of time. On the other hand, the matter of the choice of check-in counters and areas of departure formalities are modeled in terms of space. In case of forecasting the number of inbound-passengers and transfer passengers, the time of airplane movement from arrival to block on at the gate and the time of passengers required from gate to the area of formalities for entry are modeled in terms of time. While the matter of the choice of gates and the areas of formalities for entry are modeled in terms of space. The average error of forecasting outbound-passengers and inbound-passengers is respectively 15% and 10%, which are considered excellent with the 5% error of passenger reservation information as input data. Through the development of passenger forecasting models, we assure we could provide passengers with valuable service because we allocate resource such as employees and equipments according to the degree of concentration of passengers.

여객 서비스 개선을 위한 승객예고 시스템 개발

공항이 대형화되면서 공항 수속에 소요되는 시간은 여객서비스 측면에서 중요하게 부각되는 사항이다. 국제민간기구에서는 이를 국제적으로 표준화하여 전체 출입국 소요시간이 일정수준을 넘지 않도록 권고하고 있다. 승객예고 모델은 체크인카운터, 출국장, 입국장 등 공항수속 지역에서 여객의 시간대별 수요를 예측하기 위해 개발하였다. 출국 승객예고의 경우, 시간적 개념에서 체크인 수속 완료시갈 출국장 이동시간을 모델화하였고, 공간적 개념에서 체크인카운터 및 출국장 선택을 모델화하였다. 입국 및 환승 승객 예고의 경우, 시간적 개념에서 항공기 도착 후 게이트 접속, 승객하기 후 입국장 이동시간을, 공간적 개념에서 게이트 및 입국장 선택을 모델 화하였다. 출국 및 입국 예고의 평균 오차율은 각 15%, 10% 수준으로 파악되었는데, 항공사 예약자료의 오차율 5%를 감안할 때 우수한 정확도를 가지는 것으로 평가된다. 이와 같은 초단기 수요예측 모델 개발을 통해 승객의 집중도에 따라 탄력적으로 자원을 배분할 수 있게 됨으로써 한 차원 높은 서비스를 제공하게 된 것으로 판단된다.