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자료유형
학술저널
저자정보
김소윤 (한국항공우주연구원 항공기체계부) 전대근 (한국항공우주연구원 항공기체계부) 은연주 (한국항공우주연구원 항공기체계부)
저널정보
한국항공운항학회 한국항공운항학회지 한국항공운항학회지 제26권 제2호
발행연도
2018.1
수록면
39 - 46 (8page)

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Departure Manager (DMAN) is a tool to optimize the departure sequence and to suggest appropriate take-off time and off-block time of each departure aircraft to the air traffic controllers. To that end, Variable Taxi Time (VTT), which is time duration of the aircraft from the stand to the runway, should be estimated. In this paper, a study for development of VTT prediction algorithm based on machine learning techniques is presented. The factors affecting aircraft taxi speeds were identified through the analysis of historical traffic data on the airport surface. The prediction model suggested in this study consists of several sub-models that reflect different types of surface maneuvers based on the analysis result. The prediction performance of the proposed method was evaluated using the actual operational data.
#항공 교통 관리 #출발 관리 시 스템 #지상 이동 시간 #기계학습법 #노드링크 모델

목차

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참고문헌 (8)

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Chester, G. / 2009 / Kinematic Airport Surface Trajectory Model Development / The AIAA Aviation Technology, Integration, and Operations Conference google schola Stefan, R. / 2014 / Aircraft taxi time prediction: comparisons and insights / Applied Soft Computing :397~406 google schola Ioannis, S. / 2015 / A Queuing Model of the Airport Departure Process / Transportation Science google schola Jeong, M. / 2016 / Aircraft Taxi Time Prediction based on Node-Link Model google schola Eun, Y. / 2017 / Optimization of Airport Surface Traffic : A Case-study of Incheon International Airport google schola

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