Utilization rate for the gate and required time and walking distance to boarding flight are important measures for the gate management and passenger's convenience estimation. So, the main purpose of the gate management are the maximization of utilization rate and improvement of airport terminal user's convenience through the efficient gate management. This study intends to maximize the utilization rate of usable gates by considering layout, terminal configuration, local passenger of the airport and development of gate assignment algorithm and DSS which maximizes the gate utilization and minimizes the passengers' walking distance. And the decision support system can provide an efficient means of airport management of airport using an assignment algorithm.
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.30
no.4
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pp.1-8
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2022
In this study, we propose trajectory-based arrival management using CDO (Continuos Descent Operations). The operational procedures with TBO (Trajectory-Based Operations) concept were established to allow aircraft and ground system to share the trajectories with each other in real time. The proposed operational concept was validated in the air traffic control simulation environment, which consists of controller working position, pseudo pilot system, air traffic generation system, and controllers' decision support system for arrival management using CDO. Simulation results compared with actual flight data indicate that proposed concept could improve the efficiency of traffic flow management in terms of total descending time and fuel consumption. And it was confirmed that if there is a system that can share and utilize the synchronized trajectory, it can be helpful to control arrival aircraft and apply CDO concept.
Objective: The purpose of this study was to identify kinematic variables that govern successful performance and judges' scores and to establish correlative relationships among those of Yurchenko layout with a full twist in female vaults. Method: Four video cameras with sampling rate of 60 Hz collected 32 motion data of Yurchenko vaults from twenty-two female participants (age: $18.6{\pm}3.6years$, height: $153.0{\pm}6.5cm$, mass: $44.7{\pm}7.3kg$) during national competition. Posting processing and calculations of kinematic variables were performed in Kwon 3D XP and $Matlab^{(R)}$ programs. Correlation and regression analyses were applied to find the relationships between the obtained scores and kinematic variables. Deterministic model (Hay & Reid, 1988) was used to investigate the strength of correlative relationships among kinematic variables. Results: The obtained scores from the judges' decision were mainly affected by post-flight peak height, horse contact time, knee angle at landing, and horse takeoff angle. Strong blocking during horse contact was required to get successful performance and obtain high scores. Modified deterministic model showed that round-off entrance and takeoff angles and resultant velocity of the center of mass (CM) during the roundoff phase were the starting variables affecting performance in the following kinematics. Knee angle at landing, a highly influential variable on the obtained point, was only determined by judges' decision without significant correlative relationship with previous kinematic variables. Conclusion: The obtained scores highly depended on kinematic variables of post-flight and horse contact phases that were affected by those from the previous phases including round-off postures and resultant velocity of the body center of mass.
The ICAO (International civil aviation organization)recommended the implementation of the GANP (global air navigation plan) for strategic decision-making and air traffic management evaluation. In this study, we proposed a new method for finding the route distance from KPI (key performance indicator) 05 actual route extension presented for air traffic management evaluation. For this purpose, we collected trajectory data for one month and calculated the en-route distances using the methods presented in ICAO and the methods presented by this author. In the ICAO method, the intersection point must be estimated through the equation of a circle for radius 40 NM and the equation of a straight line for an inner and outer point close to a circle in the track data, and four flight distances are calculated to calculate the en-route distance. In the method presented in this study, two flight distances are calculated without estimating the intersection point to calculate the en-route distance. To determine the error between the two methods, we used the performance evaluation index RMSE (root mean square error) and the determination factor R2 of the regression model.
In the wartime, aircraft carrying out a mission to strike the enemy deep in the depth are exposed to the risk of being shoot down. As a key combat force in mordern warfare, it takes a lot of time, effot and national budget to train military flight personnel who operate high-tech weapon systems. Therefore, this study studied the path problem of predicting the route of emergency escape from enemy territory to the target point to avoid obstacles, and through this, the possibility of safe recovery of emergency escape military flight personnel was increased. based problem, transforming the problem into a TSP, VRP, and Dijkstra algorithm, and approaching it with an optimization technique. However, if this problem is approached in a network problem, it is difficult to reflect the dynamic factors and uncertainties of the battlefield environment that military flight personnel in distress will face. So, MDP suitable for modeling dynamic environments was applied and studied. In addition, GIS was used to obtain topographic information data, and in the process of designing the reward structure of MDP, topographic information was reflected in more detail so that the model could be more realistic than previous studies. In this study, value iteration algorithms and deterministic methods were used to derive a path that allows the military flight personnel in distress to move to the shortest distance while making the most of the topographical advantages. In addition, it was intended to add the reality of the model by adding actual topographic information and obstacles that the military flight personnel in distress can meet in the process of escape and escape. Through this, it was possible to predict through which route the military flight personnel would escape and escape in the actual situation. The model presented in this study can be applied to various operational situations through redesign of the reward structure. In actual situations, decision support based on scientific techniques that reflect various factors in predicting the escape route of the military flight personnel in distress and conducting combat search and rescue operations will be possible.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.49
no.10
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pp.829-839
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2021
Autonomous system for UAVs has a capability to decide an appropriate current action to achieve the goal based on the ultimate mission goal, context of mission, and the current state of the UAV. We propose a decision-making system that has an ability to operate ISR mission autonomously under the realistic limitation such as low altitude operation with high risk of terrain collision, a set of way points without change of visit sequence not allowed, and position uncertainties of the objects for the mission. The proposed decision-making system is loaded to a Hardware-In-the-loop Simulation environment, then tested and verified using three representative scenarios with a realistic mission environment. The flight trajectories of the UAV and selected actions via the proposed decision-making system are presented as the simulation results with discussion.
As the technology of drone develops, the use of drone is increasing, In addition, the types of sensors that are inside of smart phones are becoming various and the accuracy is enhancing day by day. Various of researches are being progressed. Therefore, we need to control drone by using smart phone's sensors. In this paper, we propose the most suitable machine learning model that matches the gyro sensor data with drone's moving. First, we classified drone by it's moving of the gyro sensor value of 4 and 8 degree of freedom. After that, we made it to study machine learning. For the method of machine learning, we applied the One-Rule, Neural Network, Decision Tree, and Navie Bayesian. According to the result of experiment that we designated the value from gyro sensor as the attribute, we had the 97.3 percent of highest accuracy that came out from Naive Bayesian method using 2 attributes in 4 degree of freedom. On and the same, in 8 degree of freedom, Naive Bayesian method using 2 attributes showed the highest accuracy of 93.1 percent.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.19
no.3
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pp.31-39
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2014
In KSLV-I launch mission, real-time data from the tracking stations are acquired, processed and distributed by the Mission Control System to the user group who needed to monitor processed data for safety and flight monitoring purposes. The processed trajectory data by the mission control system is sent to each tracking system for target designation in case of tracking failure. Also, the processed data are used for decision making for flight termination when anomalies occur during flight of the launch vehicle. In this paper, we propose the processing mechanism of slaving data which plays a key role of launch vehicle tracking mission. The best position data is selected by predefined logic and current status after every available position data are acquired and pre-processed. And, the slaving data is distributed to each tracking stations through time delay is compensated by extrapolation. For the accurate processing, operation timing of every procesing modules are triggered by time-tick signal(25ms period) which is driven from UTC(Universial Time Coordinates) time. To evaluate the proposed method, we compared slaving data to the position data which received by tracking radar. The experiments show the average difference value is below 0.01 degree.
Several recent aircraft accidents occurred due to goal conflicts between human and machine actors. To facilitate the management of the cockpit activities considering these observations. a computational aid. the Agenda Manager (AM) has been developed for use in simulated cockpit environments. It is important to know pilot intentions performing cockpit operations accurately to improve AM performance. Without accurate knowledge of pilot goals or intentions, the information from AM may lead to the wrong direction to the pilot who is using the information. To provide a reliable flight simulation environment regarding goal conflicts. a pilot goal communication method (GCM) was developed to facilitate accurate recognition of pilot goals. Embedded within AM, the GCM was used to recognize pilot goals and to declare them to the AM. Two approaches to the recognition of pilots goals were considered: (1) The use of an Automatic Speech Recognition (ASR) system to recognize overtly or explicitly declared pilot goals. and (2) inference of covertly or implicitly declared pilot goals via the use of an intent inferencing mechanism. The integrated mode of these two methods could overcome the covert goal mis-understanding by use of overt GCM. And also could it overcome workload concern with overt mode by the use of covert GCM. Through simulated flight environment experimentation with real pilot subjects, the proposed GCM has demonstrated its capability to recognize pilot intentions with a certain degree of accuracy and to handle incorrectly declared goals. and was validated in terms of subjective workload and pilot flight control performance. The GCM communicating pilot goals were implemented within the AM to provide a rich environment for the study of human-machine interactions in the supervisory control of complex dynamic systems.
Aircraft and the three-dimensional environment in which they operate are not user-friendly for human beings. As a result, maintaining the proficiencies necessary to safely and efficiently fly an airplane are difficult, and costly. The physiological and emotional status of the human element remains crucial in maintaining safe performance by all crew members. In the study of Hagiwara et al.(1993). they called the physiological and emotional status of the human element into the human alertness or physiological activity and stress, fatigue, circadian rhythm, alcohol. smoking, and self-medication are known the major factors that deteriorate the human alertness. Accordingly. this paper deals with the quantitative and objective performance test based on tracking error and reaction time by means of the new computer test program into which the perception-motion system of human beings is applied. Throughout this experiment using performance test, the results suggest that performance capability in state of sleep deprivation 2 hours and alcoholic 0.05~0.06% in blood were more impaired than one in a normal state, and they further showed statistically significant differences between them, which were influenced by impairment factors of body regulation and pilot's grade. We also obtained the prediction value and the 95% confidence interval of tracking error and reaction time at the normal state for the purpose of distinguishing performance capability between the normal state and the abnormal state. And it is expected that the evaluation of human alertness using performance test will be applied to the quantitative assessment of an each pilot's realistic consciousness/attention, and will lead a flight commander to the accurate decision of mission approval prior to a flight.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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