• 한국항공운항학회지
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• 제31권1호
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• pp.99-106
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• 2023

글로벌 팬데믹 사태는 항공 수요에 부정적인 영향을 끼치는 요소 중 하나다. 글로벌 팬데믹으로 인해 한국은 2020년과 2021년의 항공 승객 수가 2019년 대비 각각 68.1%와 47% 감소했다. 본 연구는 지난 20여년 동안 발생한 4대 팬데믹 특성을 분석, 전염병의 영향을 연구하는 것을 목표로 한다. SARS, H1N1, MERS 및 COVID-19의 발생기간 동안 한국의 항공 여객 및 화물 수요에 대한 실증 데이터를 활용하여 영향력을 분석한다. 또한 머신러닝 회귀 모델을 구축하여 향후 발생할 다른 전염병 대한 항공 수요를 예측하고자 한다. 연구 결과, 전염병이 항공 운항편수와 승객에 부정적인 영향을 미친다는 사실을 발견하였다. 반면화물 수송에는 긍정적인 영향을 미친다는 분석 결과를 도출하였다. 본 분석에 활용되는 회귀 모델은 팬데믹 기간 동안 항공수요를 예측하는 데 평균 86.8%의 기능을 보였다. 또한 본 연구는 특정 국가의 팬데믹 상황보다 전 세계적인 팬데믹 상황이 항공 운송 수요에 더 많은 영향을 미친다는 것을 보여준다.

• 대한교통학회지
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• 제22권3호
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• pp.17-26
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• 2004

항공운송산업에서 항공화물이 차지하는 비중이 점차적으로 확대되고 있으며 향후 2020년(보잉은 2022년)까지의 성장률도 보잉과 에어버스에서는 여객 수요보다 화물수요가 각 1.3%, 0.8%의 높은 성장을 거둘 것이라는 전망을 하고 있다. 특히 에어버스에서는 아시아 태평양 지역 역내와 중국 발 유럽행의 항공화물이 평균 7.0%의 높은 성장을 할 것으로 전망하고 있다. 이러한 높은 성장 전망 외에도 항공화물이 항공운송산업 혹은 세계경제의 선행지표로도 사용되고 있다. 이렇듯 항공운송산업에서 항공화물 부문의 역할이 점차적으로 증대되고 있어 본 연구에서는 항공화물 사업부문에 많은 활동을 하고 있는 항공사의 효율성이 그렇지 않은 항공사의 효율성을 비교하는 연구를 하였다. 먼저 항공 화물 매출액 기준 상위 10개사(2002년 기준)의 효율성을 자료포락 분석(DEA, Data Envelopment Analysis)을 이용 분석하였다. 그리고 이를 이용하여 항공사 전체 매출액 상위 10개사(화물 매출액 상위 10개사를 제외), 미국의 9개 항공사(상위 50대 항공사 중), 기타 10개사를 선정하여 각각의 효율성 비교를 통하여 항공화물 사업을 활발히 하는 항공사와 그렇지 않은 항공사와의 효율성에 대해 상대적 비교를 하였다. 이를 통해 항공화물 사업 부문이 항공사의 경영 효율성에 미치는 영향에 대해 간접 비교를 시도하였다. 분석 결과 항공운송사업중 항공화물 부문이 상위 10대 항공사 효율성이 다른 그룹의 항공사 보다 높게 제시되었다. 이는 항공사의 운송 사업을 화물 운송과 여객 운송 부문의 공동 네트워크의 활용을 통한 시너지 효과를 통해 항공사 효율성을 높일 수 있음을 의미한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.281-289
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• 2008

본 연구에서는 항공 구간별 물동량을 분석하고 수요할당과 가격정책에 따른 수익 변화를 평가할 수 있는 이산 시뮬레이션 모델이 개발되었다. 개발된 시뮬레이션 모델을 우리나라와 지리적으로 가장 가까운 환발해권 지역에서 발생하는 대내외적인 항공화물에 대하여, 실제 항공사에서 운영되고 있는 운송량 수요 데이터를 기반으로 비교, 검증하였다. 그 결과 시뮬레이션 모델이 실제 수요를 예측할 수 있음을 통계적으로 제시하였으며, 향후 항공화물 수요 관리를 분석하는데 유용함을 입증하였다.

• 대한교통학회지
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• 제31권3호
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• pp.3-18
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• 2013

본 연구는 2000년 1사분기부터 2010년 4사분기 까지 인천국제공항에서 출발하여 유럽내 모든공항에 도착한 항공화물의 시계열 자료를 바탕으로 SARIMA 모형을 활용, 수요예측 모형을 구축하였다. 또한 SARIMA 모형을 활용하여 구축한 예측모형을 기존에 주로 활용되어진 ARIMA 모형과 그 예측정확성을 비교 분석함으로써 SARIMA 모형의 정확성을 확인하였다. 현재 국내교통수요를 예측하는 부문에 있어서 SARIMA 모형을 활용한 경우는 극히 드물다. 또한 공항의 총 여객수요나 화물량이 아닌 항공노선의 수요예측에 관한 연구 역시 찾아보기 힘들다. 이러한 상황 하에서, SARIMA 모형을 활용하여 인천국제공항 발 유럽노선의 항공화물 수요를 예측한 본 연구는 상당히 큰 의미가 있다고 생각된다.

• 대한교통학회지
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• 제35권2호
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• pp.143-159
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• 2017

본 연구는 2003년 1사분기부터 2016년 2사분기 까지 인천국제공항에서 미주노선을 통하여 미주 내 공항에 도착하는 항공화물의 시계열 자료를 통하여 SARIMA 모형을 활용하여 항공화물 수요예측을 시행하였다. 또한 SARIMA 모형을 활용하여 만들어진 수요예측 모형과 기존 연구에 주로 활용되어졌던 ARIMA 모형을 활용하여 만들어진 수요예측 모형과 비교분석함으로써, 주기적인 특성 및 계절성을 가진 시계열 자료에 대한 SARIMA 모형의 상대적으로 우수한 예측 정확성을 입증하였다. 기존의 항공 관련 연구는 주로 여객에 관한 연구가 상대적으로 많았다. 또한 화물과 관련된 연구에서도 특정노선이 아닌 공항이나 전체에 대한 연구가 대부분이었다. 이러한 상황에서, SARIMA 모형을 활용하여 미주지역이라는 특정 노선에 대한 항공화물의 수요를 예측한 본 연구는 큰 의의가 있다고 생각된다.

• 한국항만경제학회지
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• 제37권1호
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• pp.71-85
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• 2021

기업이 물류비용을 절감할 수 있는 정교한 수요 예측 모형은 그동안 수많은 연구를 통해 다양한 방법들이 제시되었다. 이러한 연구들은 주로 수요 패턴에 의해서 적용 가능한 수요 예측 모형을 결정하고, 통계적 검증을 통해서 모형의 정확성을 판단하였다. 수요 패턴은 크게 규칙성과 불규칙성으로 나뉘어 질 수 있다. 규칙적인 패턴은 주문이 정기적이고 주문량이 일정한 경우를 의미한다. 이러한 경우에는 주로 회귀모형이나 시계열 모형을 통해서 수요를 예측하는 방법들이 사용된다. 그러나 불규칙적이고 주문량의 변동 폭이 큰 경우는 간헐적 수요(Intermittent Demand)라고 하는데, 기존의 회귀 모형이나 시계열 모형으로는 수요 예측의 오류 발생 가능성이 높기 때문이다. 간헐적 수요를 보이는 품목에 대해서는 주로 Croston모형 혹은 Holts모형 등을 사용하여 수요를 예측한다. 본 연구에서는 간헐적 수요 패턴을 보이는 항공 화물의 다양한 품목에 대해서 수요 패턴을 분석하고, 다양한 모형을 통해 수요를 예측하여 각 모형의 예측력을 비교 분석하였다. 이 과정에서 항공 화물의 품목별, 지역별로 다양한 모형의 적합도를 분석하여 항공사가 가장 효율적으로 운영할 수 있는 항공 화물의 수요 예측 모형에 대한 개발 방향을 제시하고자 함이 본 논문의 목적이다.

• 항공우주
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• 제80권
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• pp.8-11
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• 2003

세계 상업용 항공기 생산의 양대 산맥을 이루는 보잉과 에어버스는 해마다 세계 항공여행 수요를 분석하고 이를 바탕으로 향후 20년을 전망하는 여객기와 화물기의 수요분석 자료를 발간하고 있다. 다음은 보잉의 Current Market Outlook 2002와 에어버스의 Global Market Forecast 2001~2002를 통해 양사의 항공기 수요전망과 시장전략을 비교해 본다.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2008년도 춘계학술대회
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• pp.367-372
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• 2008

21세기 국제항공운송 수요는 아시아의 급속한 수출입 화물량의 증가에 힘입어 지속적으로 증가하고 있으며, 항공물류 이해관계자들은 이러한 항공화물의 수요를 충족시키기 위해 시설 및 정보시스템 등에 대한 투자를 확대하고 있다. 하지만 항공물류 프로세스 전반에 걸친 시설 및 정보 시스템의 투자가 아닌 항공물류 주체별 개별 투자로 인해 동일한 목적을 지닌 시스템이 중복되게 사용되고 있으며, 상호 호환성에도 문제가 존재한다. 본 연구에서는 항공물류 프로세스 전반을 분석하고, 전술한바와 같은 물류 주체간개별 시스템의 호환성을 제고하기 위하여 RFID(Radio Frequency IDentification)기술을 도입한 항공물류 통합시스템을 제안함으로써, 항공물류 프로세스의 간소화 방안을 모색하고자 한다.

• 한국국방경영분석학회지
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• 제35권3호
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• pp.1-15
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• 2009

현재 공군은 중앙창에서 국내 조달물자와 해외 도입물자를 공급받아 보관하고 전국 각 기지로 수송하여 기지별로 필요한 물자를 공급하고 있다. 이러한 물자를 중앙물자라고 부르며 항공, 철도, 육로 등 다양한 방편을 이용하여 수송한다. 이 중 항공이 차지하는 비중은 전체 물자의 10% 정도이며, 그 물량이 날로 증가하고 있다. 이렇듯 군에서 항공수송의 비중이 점점 커져가고 있지만, 항공수송을 활성화시키기 위한 수요예측이나 노선설계와 같은 연구는 매우 미흡한 실정이다. 본 연구는 회귀분석을 통하여 항공수송에 미치는 주요 요인과 영향력을 검증하였고 산출된 회귀모형식은 군 항공화물수요 예측에 있어 유용한 자료가 될 것이다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제17권3호
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• pp.473-481
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• 2010

본 연구는 최근에 활발히 연구가 진행 중인 항공수요 예측을 위하여 계절형 다변량 시계열 모형을 기반으로 하고 다른 모형과의 비교를 RMSE(Root Mean Square Error)를 기준으로 비교한 것이다. 여기서 싱가폴 국제항공유가, 수출액을 추가하여 예측성능을 좋게 하고자 한다.