• 품질경영학회지
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• 제45권1호
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• pp.65-92
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• 2017

Purpose: The performance of global major airports is evaluated and several research questions are examined relative to the measures characterizing airport performance. Methods: The two-stage internal structure of airport performance is considered by decomposing it into physical operations and revenue generation. In the physical operations stage, operating costs, number of runways, terminal area and number of employees are used as inputs, while passenger throughput, cargo throughput and aircraft movements are taken as outputs. Subsequently, in the revenue generation stage, the outputs from the preceding stage are taken as inputs, while revenue is used as output. Results: Based upon this two-stage modeling of airport performance, a multiplicative two-stage network data envelopment analysis model is employed to calculate the overall and stage efficiencies of 59 airports using the recent data in the 2014 Airport Benchmarking Report published by the Air Transport Research Society. Several internal and external factors are also considered such as airport size, airport geographical location, proportion of international passengers, ownership (listed or not) and management style, and statistical analysis is performed to examine their impacts on airport performance. Conclusion: It is shown that the airports exhibit statistically significant difference across regions, and also some statistically significant factors affecting airport performance are identified.

• 한국항공운항학회지
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• 제28권2호
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• pp.47-52
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• 2020

Air transport demand is on a sharp rise due to growth in the aviation market. To prepare for this rapidly growing demand for aviation, airport operators are interested in the processing airport capacity. Airport throughput is determined to be the smallest of the facility capacities that make up the airport, but it is customary to determine the cost and time consuming runway capacity as airport capacity. Previous studies have shown that while recent studies have been conducted on airport capacity, there is little research on the criteria for determining capacity. In this study, we would like to determine the extent to which airport capacity is affected by the airport's operating hours and the resulting delays.

• 대한교통학회지
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• 제35권5호
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• pp.434-446
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• 2017

본 연구는 공항에서 활용되는 새로운 지표를 제시하고자 시작되었다. 일반적으로 공항에서는 여객과 화물을 처리하게 되며, 공항은 이를 통해 수익을 창출하게 되는 것이다. 하지만 공항들 모두가 여객과 화물처리실적이 동일한 분포를 보일 수는 없는 것이다. 여러 공항들을 상호비교 분석할 경우, 통일된 공항처리량 지표가 적용되어야만 공정한 결과를 기대할 수 있는 것이다. 현재 사용되고 있는 여객과 화물을 하나로 통합하여 적용하는 지표로는 '공항처리량단위(Work Load Unit)'가 있으며, 이는 여객 1명의 가치가 화물 100Kg의 화물량과 동등하다는 가정을 한 것이다. 기존의 WLU는 타당한 근거나 분석을 통해 설정되었다기보다는 공항에서 수행된 업무부하 정도에 관한 경험들을 바탕으로 설정된 것이므로 논란의 여지가 많다. 이와 같은 한계를 극복하고 새로운 지표를 제시하는 것이 본 연구의 목적이다. 여러 가지 접근방법을 적용할 수 있겠으나, 본 연구에서는 화물과 여객이 공항수익에 기여하는 상대적 가치가 어떻게 되는지를 비교하는 방법을 적용하였다. 화물가치와 여객가치를 분석하기 위해서 공항수익을 크게 항공기 운항관련 수익, 여객처리 관련 수익, 상업수익 등으로 구분하였다. 상대가치 분석을 위해 아시아 14개 공항, 유럽 18개 공항, 북미 지역 18개 공항 등 총 50개 공항이 선정되었다. 최종분석 결과에 따르면, 여객 1명의 수익기여를 기준으로 할 때 화물 280Kg과 동등하다는 결론을 도출하였다. 이는 기존에 적용되던 여객 1명당 화물의 가치를 100Kg으로 설정한 것보다 높은 수치를 보였다.

• 대한교통학회지
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• 제29권1호
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• pp.7-15
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• 2011

오늘날 공항의 경쟁은 여객 및 화물 처리 능력 뿐 아니라 배후지역에서 부가가치를 창출 할 수 있는 공항도시 간의 경쟁으로 변화하고 있다. 즉, 공항의 경쟁이 공항과 공항간의 경쟁에서 공항과 연계한 배후단지와 다양한 자족적 기능을 갖는 공항 도시를 형성하여 경쟁하고 있는 것이다. 본 연구는 공항을 중심으로 한 공항도시와 배후단지의 클러스터 형성에 대해 인천국제공항을 대상으로 한 실증분석을 하였다. 본 연구에서는 인천국제공항이 항공물류산업 클러스터로 발전하기 위해서는 전문 인력 확보의 용이성, 클러스터 형성을 도모하는 제도정비, 정부의 정책적 지원, 의존산업 및 연관 산업의 입지, 협력업체와의 정보공유에 대한 부분에 대해 추가적인 노력을 기울여야 할 것으로 나타났다.

• 한국항공우주학회지
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• 제41권9호
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• pp.681-688
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• 2013

불가피하게 급증하는 항공기 수요량에 따른 여러 가지 문제들을 해결하는 방안으로 항공기의 지연시간을 줄여, 공항의 수용력을 극대화하는 항공교통관리가 주목받고 있다. 본 논문은 공항주변 항공교통흐름을 원활히 하여 항공기 처리량을 최대화하는 항공기 스케줄링의 최적화를 목적으로 한다. 본 연구에서 개발한 스케줄링 기법은 스케줄링 문제를 수학적으로 모델링한 후, 혼합정수선형계획법과 유전자 알고리즘을 도입하여 항공기 지연시간을 최소로 하는 최적의 스케줄링을 제공한다. 최적화된 스케줄링과 실제 인천 공항에서의 항공기 스케줄링과 비교해 보았고, 그 결과 최적화된 스케줄링이 제공하는 항공기 처리량이 현재 인천 공항에서 처리하는 항공기보다 현저히 높다는 결과를 확인할 수 있었다. 본 연구에서 개발한 스케줄러는 향후 항공기의 포화 상태를 적절하게 대처하는데 큰 도움을 줄 것이라 예상되어진다.

• 한국항공운항학회지
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• 제31권4호
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• pp.7-18
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• 2023

The continuous increase in air traffic emphasizes the importance of capacity calculation. Research on the calculation method of Terminal Control Area (TMA) capacity has been treated as a partial aspect of the airspace sector capacity or has been limitedly studied. This study aims to propose a mathematical model for calculating TMA capacity, taking into account the Standard Terminal Arrival Route (STAR), separation standards, TMA entry speed, and runway threshold passing speed. The proposed model has the advantage of being able to calculate the instantaneous arrival capacity, which has not been noted in previous studies, along with the throughput. Additionally, it is meaningful as the model can easily calculate the arrival capacity of the TMA considering airport construction, runway expansion, or new procedures.

• 대한교통학회지
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• 제22권1호
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• pp.19-30
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• 2004

미래의 여객 수요가 예측이 되면, BHS 수요, 즉, 출발/환승/도착 수하물의 수, 시공되어야 하는 수송 라인의 수, 수하물을 항공기로 이동하는데 사용 되는 컨테이너의 수, 수하물 수취를 위한 수취대의 수 등이 반드시 산정되어 설계에 반영되어야 하므로 공항을 건설함에 있어 여객 수하물의 물동량을 산정하는 것은 중요한 분석 요소 중의 하나이다. 본 연구에서는 공항 설계 시 정확한 BHS 수요 산정을 하기 위하여 Time-based distribution table을 기반으로 하는 수학적 모델을 제안한다. BHS 수요가 산정 되면, 장비들의 실제 사양들(처리량 등)을 적용하여 관련 설비들의 적정 규모를 산정할 수 있다. 본 연구에 제시된 모델은 IIA(인천 국제 공항)의 운영 조건을 합리적으로 잘 반영하고 있고, 더욱이 장비들의 사양들은 최신의 자료들이므로 보다 효율적이고 현실적인 BHS 설계 및 설비 선정이 가능하다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권1호
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• pp.136-151
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• 2016

Flexible large-scale WLANs are now widely deployed in crowded and highly mobile places such as campus, airport, shopping mall and company etc. But network management is hard for large-scale WLANs due to highly uneven interference and throughput among links. So the traffic is difficult to predict accurately. In the paper, through analysis of traffic in two real large-scale WLANs, Granger Causality is found in both scenarios. In combination with information entropy, it shows that the traffic prediction of target AP considering Granger Causality can be more predictable than that utilizing target AP alone, or that of considering irrelevant APs. So We develops new method -Granger Causality and Vector Auto-Regression (GCVAR), which takes APs series sharing Granger Causality based on Vector Auto-regression (VAR) into account, to predict the traffic flow in two real scenarios, thus redundant and noise introduced by multivariate time series could be removed. Experiments show that GCVAR is much more effective compared to that of traditional univariate time series (e.g. ARIMA, WARIMA). In particular, GCVAR consumes two orders of magnitude less than that caused by ARIMA/WARIMA.