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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제30권 제9호
- 발행연도
- 2024.9
- 수록면
- 440 - 457 (18page)
- DOI
- 10.5626/KTCP.2024.30.9.440
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항공교통관리의 효율성을 모델링하고 개선하기 위한 다양한 데이터 분석 방법들이 나오고 있으나, 실제 항공교통 데이터는 다양한 기관에서 독립적으로 생산, 배포됨에 따라 데이터 파편화의 문제가 발생하고 있다. 많은 연구에서 데이터 전처리 작업의 중요성을 강조하고 있으나 전처리 방법에 대해 구체적으로 기술하거나 그 효과에 대해 입증하는 연구가 부족한 상황이다. 특히, 항공교통관리 분야는 기관별로 흩어진 데이터를 하나로 모으는 것부터가 쉽지 않은 현실이다. 본 논문은 항공교통관리 분야에서 정책 의사결정지원 모형 개발에 필요한 대용량 데이터 전처리 방법에 대한 연구를 진행하였다. 취합된 데이터의 기관별 특성에 맞는 전처리 방법을 오픈소스인 R을 통해 개발하였다. 구체적으로 인천국제공항공사, 한국공항공사, 항공기상청, 항공교통본부로부터 수집된 데이터를 기관별 특성에 맞게 전처리할 수 있는 방법을 개발하였다. 이를 정책의사결정지원 모형의 입력데이터로 활용하기 위해 데이터 병합 방법 또한 개발하였다. 전처리 및 병합 과정을 거친 데이터는 의사결정지원모형의 입력데이터로 활용될 예정이며, 분석된 결과값은 항공교통 정책 운용효과 분석을 위한 자료로 활용될 수 있을 것이다. 이를 통해 국가 ATM 정책 수립 시 정책의사결정자에게 유용한 정보를 제공할 수 있을 것이다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. ATM 데이터 전처리
4. ATM 데이터 병합
5. 결론
References
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
R. De Neufville. Airport systems planning, design, and management, 2nd Ed., pp. 79-96. Routledge, 2020.
K. Zografos, G. Andreatta, and A. Odoni. Modelling and Managing Airport Performance, John Wiley & Sons, 2013.
R. Shone, K. Glazebrook, and K. G. Zografos, “Applications of stochastic modeling in air traffic management: Methods, challenges and opportunities for solving air traffic problems under uncertainty,” European Journal of Operational Research, Vol. 292, No. 1, pp. 1-26, Jul. 2021.
H.-S. Yang, Y.-B Lim, J.-Y Yi, D.-H. Kim, S.-J. Kim, and H.-J. Kim, “Medical Data Preprocessing For Predicting Acute Kidney Injury,” KIISE Transactions on Computing Practices, Vol. 25, No. 9, pp. 436-445, 2019. (in Korean)
K.-H. Park, H.-J. Lim, and K.-S. Roh, “Bank of Korea Macroeconometric Modeling(BOK20) Results,” The Bank of Korea, Research Statistics Monthly (857), pp. 16-42, 2020. (in Korean)
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R. Shone, K. Glazebrook, and K. G. Zografos, “Applications of stochastic modeling in air traffic management: Methods, challenges and opportunities for solving air traffic problems under uncertainty,” European Journal of Operational Research, Vol. 292, No. 1, pp. 1-26, Jul. 2021.
H.-S. Yang, Y.-B Lim, J.-Y Yi, D.-H. Kim, S.-J. Kim, and H.-J. Kim, “Medical Data Preprocessing For Predicting Acute Kidney Injury,” KIISE Transactions on Computing Practices, Vol. 25, No. 9, pp. 436-445, 2019. (in Korean)
K.-H. Park, H.-J. Lim, and K.-S. Roh, “Bank of Korea Macroeconometric Modeling(BOK20) Results,” The Bank of Korea, Research Statistics Monthly (857), pp. 16-42, 2020. (in Korean)
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