In this paper, the relationships between code-share networks and performances in airline industry were analyzed by using Social Network Analysis (SNA). We first analyzed the schedule data from OAG (Official Airline Guide) to obtain core-share information of airline industries. SNA was, then, applied to the code-share information. Finally, statistical analysis was conducted to analyze the relationships between code-share social networks and performances. The result shows that the size and out-degree centrality have relatively significant effects on the performance of airline industries, while in-degree and betweenness centrality has less significant effects.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.42
no.3
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pp.116-130
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2019
This study investigates passenger-authored online reviews of airline services using social network analysis to compare the differences in customer perceptions between full service carriers (FSCs) and low cost carriers (LCCs). While deriving words with high frequency and weight matrix based on the text analysis for FSCs and LCCs respectively, we analyze the semantic network (betweenness centrality, eigenvector centrality, degree centrality) to compare the degree of connection between words in online reviews of each airline types using the social network analysis. Then we compare the words with high frequency and the connection degree to gauge their influences in the network. Moreover, we group eight clusters for FSCs and LCCs using the convergence of iterated correlations (CONCOR) analysis. Using the resultant clusters, we match the clusters to dimensions of two types of service quality models ($Gr{\ddot{o}}nroos$, Brady & Cronin (B&C)) to compare the airline service quality and determine which model fits better. From the semantic network analysis, FSCs are mainly related to inflight service words and LCCs are primarily related to the ground service words. The CONCOR analysis reveals that FSCs are mainly related to the dimension of outcome quality in $Gr{\ddot{o}}nroos$ model, but evenly distributed to the dimensions in B&C model. On the other hand, LCCs are primarily related to the dimensions of process quality in both $Gr{\ddot{o}}nroos$ and B&C models. From the CONCOR analysis, we also observe that B&C model fits better than $Gr{\ddot{o}}nroos$ model for the airline service because the former model can capture passenger perceptions more specifically than the latter model can.
Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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2000.11a
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pp.36-44
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2000
The purpose of this study is to introduce a more efficient forecasting technique, which could help result the reduction of cost in removing the waste of airline in-flight meals. We will use a neural network approach known to many researchers as the “Outstanding Forecasting Technique”. We employed a multi-layer perceptron neural network using a backpropagation algorithm. We also suggested using other related information to improve the forecasting performances of neural networks. We divided the data into three sets, which are training data set, cross validation data set, and test data set. Time lag variables are still employed in our model according to the general view of time series forecasting. We measured the accuracy of our model by “Mean Square Error”(MSE). The suggested model proved most excellent in serving economy class in-flight meals. Forecasting the exact amount of meals needed for each airline could reduce the waste of meals and therefore, lead to the reduction of cost. Better yet, it could enhance the cost competition of each airline, keep the schedules on time, and lead to better service.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.4
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pp.26-32
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2020
There are many airline customer evaluation data, but they are insufficient in terms of predicting customer satisfaction in practice. In particular, they are generally insufficient in case of verification of data value and development of a customer satisfaction prediction model based on customer evaluation data. In this paper, airline customer satisfaction analysis is conducted through an experiment of correlation analysis between customer evaluation data provided by Google's Kaggle. The difference in accuracy varied according to the three types, which are the overall variables, the top 4 and top 8 variables with the highest correlation. To build an airline customer satisfaction prediction model, they are applied to three classification algorithms of Random Forest, SVM, DNN and conduct a classification experiment. They are divided into training data and verification data by 7:3. As a result, the DNN model showed the lowest accuracy at 86.4%, while the SVM model at 89% and the Random Forest model at 95.7% showed the highest accuracy and performance.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.20
no.1
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pp.87-106
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2013
This study is to explore the airline network patterns of Incheon and Narita International Airports using passenger flight departure and arrival data of the two airports. The so-called Origin-Destination data is collected from the airports' websites and some of the important data items are flight number, city of origin, destination city, departure/arrival time, number of flights, and delay time. A snowflake schema dimensional model is proposed and implemented. Tableau Public, a well-known visual analytic tool, is used to connect the dimensional model and played an important role in navigating the data space to find interesting and visual patterns among corresponding airports and airlines. For the efficiency of analyzing this spacious data mart, data visualization method was used. Four types of visualization method proposed by Yau was used; visualizing patterns over time, visualizing proportions, visualizing relationships, and visualizing spatial relationships. The strength of connectivity of each flight segments is calculated to evaluate the degree of globalization of Seoul and Tokyo. We anticipate that various patterns and new findings produced by the data mart would provide airline managers, airport authorities, and policy makers in the field of travel and transportation with insightful information.
Deregulation privatization regionalism and globalization are the specific examples of the recent trends in the world air transport market. As encouraged by the international trends and the domestic policy of promoting market mechanism Korean has been driving a two-airline policy since 1989. But due to the absence of experience and philosophy about the airline co-mpetition both Korean government and the two airlines have been criticized for failing to set fair-competition rules and for struggling to secure air service rights regardless of national interest. Therefore this study shows the costs and benefits of a two-airline policy in a small count-ry reviews the empirical studies about the cost structure of American and Canadian airlines and analyzes the economic consequences of allocating air service rights between two airlines. The policy recommendations are (1) removing government restrictions and expanding ai-rport facilities to develop the domestic market (2) retaining the two-airline policy in the in-ternational market (3) increasing traffic density rather than expanding network for the small airline (4) improving comparative advantage through a global alliance and a technological innovation for the big airline and (5) building an official committee for co-ordinating the two airlines' interests.
A reduction in search costs is generally believed to make markets more competitive. However, the effect may be mitigated or amplified if consumers must pay costs for switching products. This paper investigates how search costs affect prices in the presence of switching costs using U.S. domestic airfare data for 2000-2010. The airline industry experienced a dramatic decrease in search costs with increasing Internet use in the 2000s. At the same time, the industry is known for its frequent flyer programs (FFPs), which increase switching costs for consumers. We use the average network size of airlines in a market as a proxy for switching costs related to FFPs and Internet usage as a proxy for (the inverse of) search costs. The results show that increasing Internet usage lowers airfares but that the effect is smaller for markets with a larger average network size.
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.23
no.1
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pp.85-95
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2015
A responsibility of superior management in an airline has become enormous due to rapid increase of airline's organization and its network. Even though a leadership of superior management is believed to be an important factor, it is almost impossible for management to be responsible for all the areas of an airline organization. This is why leadership should be go down to working level people. Self-leadership means that working level people possess leadership, delegated by their superior persons, and improve their work environment with the leadership as well as related right and responsibility. This paper has tried to find out the components of self-leadership perceived by foreign cabin crews and analyzed the impact of self leadership into airline's organizational effectiveness. Based on empirical research results, this paper would suggest administrative and operational implications of managing foreign cabin crews in K-airline. It was found out foreign cabin crews perceive that self reward and self evaluation have a positive impact on self observation factor. The self observation factor has a significant effect on self goal. The self goal is analyzed as a major factor which results in organizational effectiveness.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.3
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pp.81-94
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2023
The study aims to compare and analyze the social network structures of Qatar Airways,s Singapore Airlines, Emirates Airlines, and ANA Airlines, recording the top 1 to 4, and Korean Air in ninth by Skytrax's airline evaluations in 2022. This study uses NodeXL, a social network analysis program, to analyze the social networks of 5 airlines, Vertex, Unique Edges, Single-Vertex Connected Components, Maximum Geodesic Distance, Average Geodesic Distance, Average Degree Centrality, Average Closeness Centrality, and Average Betweenness Centrality as indicators to compare the differences in these social networks of the airlines. As a result, Singapore's social network has a better network structure than the other airlines' social networks in terms of sharing information and transmitting resources. In addition, Qatar Airways and Singapore Airlines are superior to the other airlines in playing roles and powers of influencers who affect the flow of information and resources and the interaction within the airline's social network. The study suggests some implications to enhance the usefulness of social networks for marketing.
An airline should consider the number of seats or size of aircraft, when it composes fleet or selects a type of aircraft for some routes. There are two major factors considered for this choice problem under the assumption that the objectives of an airline is a profit maximization: the operating cost and revenue from the aircraft operated. This research tries to solve the problem of aircraft size selection by airline. The study applies four steps to get optimal choice of aircraft size: (1) cost analysis for the relationship between airline operation cost and aircraft size: (2) market share and revenue analysis: (3) flight segment-level analysis, based on the derived cost, demand and revenue functions: and (4) network-level analysis to see how airlines make choice of aircraft size systematically at a network level. An airline can accommodate the increasing air travel demand by either increasing operation frequency, or increasing aircraft size that is represented by seat capacity, or both. Airport runway capacity and productivity depend on the size of aircraft used at airport. This paper presents the understanding of how airlines make decisions on the size of aircraft to operate, how they will adjust their choices when airport capacity is constrained, and how public regulation such as policy for landing fees could influence airlines' aircraft choice.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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