• 한국항공운항학회지
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• 제6권1호
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• pp.125-145
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• 1998

The term "Privatization" has a different meaning in different contexts and cultures. In this paper, the term "Privatization" in the context of airports is defined as the movement of an entity from the government sector to the private sector. This is the definition that is commonly employed in the U.S. Airport revenue can he divided into two sub-categories of aeronautical revenue and non-aeronautical revenue. At many of the major international airports, however, non-aeronautical revenue has been growing faster than the aeronautical revenue, contributing an increasingly larger share of the total revenue. And the best way to enhance simultaneously the airport operations. With the remarkable growth in the air traffic volume of pssengers and cargo. more and more mega-international airports have been built or are under construction. As the air transport demand is expected to increase at an even greater rate in the 21st century, new types of airports which will be free of current major problems. such as airport congestion and flight delays are badly needed.

• 디지털융복합연구
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• 제17권9호
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• pp.39-46
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• 2019

본 연구는 인천공항의 비항공수익 비중이 과연 지나치게 높은 것인가라는 연구 질문에서 출발하게 되었다. 공항의 전통적 비즈니스 모델에 기반 한 항공수익은 여러 규제로 인해 성장의 한계를 가지고 있지만, 경쟁력 향상을 고민하는 공항운영주체들에 의해 비항공수익 증대에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구에서는 공항의 비항공수익이 공항사용료에 미치는 영향을 다루고 있으며, 공항산업의 핵심이슈 중 하나인 민영화 요인을 연구에 반영하였다. 또한, 인천공항 단일 사례가 아닌 전 세계 178개 공항을 대상으로 실증 분석하였다. 연구결과 국제공항의 비항공수익 비중이 높을수록 공항사용료는 낮아지는 것으로 나타났으며, 민간지분율은 비항공수익 비중과 공항사용료 간의 인과관계를 양(+)의 방향으로 조절하였다. 이는 공항의 민영화 추진이 상업 활동 증대를 통한 공항사용료 감소효과를 상쇄하는 결과를 초래할 수 있는 것으로 해석할 수 있다. 조절효과에 대한 가설검증은 그림으로 이해하기 쉽도록 도표로 제시하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.380-385
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• 2019

본 연구는 실제 공항에서 수집되는 여객 데이터를 활용하여 공항 내 여객의 체류 시간을 분석한 연구이다. 여객의 체류 시간은 공항 터미널 설계, 공항의 수익성에 영향을 주어 중요한 여객 특성으로 간주되어 왔지만 실제 여객 데이터 수집의 어려움으로 그에 대한 분석이나 실시간 공항 운영에 활용하기가 어려웠다. 하지만 스마트 공항의 일환으로 세계 유수의 공항에서 방대한 양의 여객 데이터를 수집하고 있고, 축적된 데이터를 활용하여 공항 내 여객 체류 시간 분석이 가능해졌다. 본 연구에서는 인천 국제 공항에서 수집된 여객 데이터를 활용하여 여객 체류 시간 분석을 수행하였으며, 방대한 양의 자료를 효율적으로 처리하기 위해 데이터 마이닝 기법인 클러스터링을 활용하여 여객을 체류 시간에 따라 구분하였다. 분석 결과 인천 국제 공항 출발 여객은 체류 시간에 따라 1) 체류 시간이 짧고 대부분의 시간을 에어사이드에서 보내는 여객, 2) 평균 3 시간 정도의 체류 시간을 갖는 여객, 3) 총 체류 시간이 압도적으로 긴 여객 등 크게 3 개의 클러스터로 구분할 수 있는 것으로 나타났다.