In the past 30 years, our aviation demand has been growing continuously. As such, the importance of the demand forecasting field is increasing. In this study, the factors influencing Korea's international air demand were selected, and the international air demand was analyzed, forecasted and reviewed through OLS multiple regression analysis. As a result, passenger demand was affected by GDP per capita, oil price and exchange rate, while cargo demand was affected by GDP per capita and private consumption growth rate. In particular, passenger demand was analyzed to be sensitive to temporary external shocks, and cargo demand was more affected by economic variables than temporary external shocks. Demand forecasting, OLS multiple regression analysis, passenger demand, cargo demand, transient external shocks, economic variables.
우리나라의 항공여객 운송실적은 지속적으로 성장하고 있다. 본 연구에서는 우리나라 항공여객 운송 실적의 성장추이를 확인하기 위해 시스템다이내믹스를 활용한 항공여객 수요예측 모델을 제안하였다. 항공여객 수요예측은 항공여객 운송수요를 종속변수로 하고 국제항공유가, GDP 및 환율을 외생변수로 하여 시뮬레이션 하였다. 모델의 정확도는 MAPE와 $R^2$를 이용하여 검증하였고 검증 결과 제안된 예측모델은 정확한 예측모델로 확인되었다. 수요예측 결과 국적 항공사의 항공여객 처리실적은 앞으로도 지속적으로 성장하며, 특히 저비용항공사의 수송 분담률이 크게 증가할 것으로 예측되었다. 향후 한국에 진출해 있는 외국계 항공사들의 내국인 처리 실적 및 국적항공사들의 Alliance 체결에 따른 실적 등을 추가하여 보다 정확한 항공여객 수요예측 모델을 제안하고자 한다.
세계 전체인구의 절반이 도시에 거주하고 있고, 지속적인 도시화가 진행되고 있으며 2050년 경에는 도시인구가 전체 인구의 2/3를 초과할 것으로 예상하고 있다. 이러한 현상을 해소하기 위해 우리나라 정부에서는 새로운 도심 항공 모빌리티(UAM; urban air mobility) 산업 생태계 구축에 심혈을 기울이고 있다. 항공사 또한 UAM 산업 생태계에 속해 있으며 안전운항, 승객의 안전, 기재 운영 효율성, 정시성 등의 효율성 제고에 대한 준비를 하고 있다. 본 연구는 2019년부터 2023년까지 대한항공의 김포발 제주행 노선의 일일 승객 수에 대한 시계열 데이터를 활용하여 수요 예측을 수행한다. 이를 위해 SARIMA, Prophet, CatBoost, Random Forest와 같은 통계적 및 기계 학습 모델을 적용한다. 다양한 모델을 통해 승객 수요 패턴을 효과적으로 포착할 수 있는 방법을 평가하였고, 머신러닝 기반의 Random Forest 모델이 가장 뛰어난 예측 결과를 나타냈다. 연구 결과는 항공 산업에서 정확한 수요 예측을 위한 최적의 모델을 제시하여 운영 계획 및 자원 할당에 필요한 기초정보를 제공할 것이다.
This study aims to forecast of Air Passenger Demand between South Korea and North Korea using the system dynamics analysis methodology that is based on the system thinking. System dynamics is not only a tool that makes the systematic thought to a model but also a computer program-based analysis methodology that mathematically models the system varying according to time variation. This study analyzed the causal relationship based on the interrelation among variables and structured them by considering various variables that affect aviation cooperation from the perspective of Air passenger demand forecasting. In addition, based on the causal relationship between variables, this study also completed the causal loop diagram that forms a feedback loop, constructed the stock-flow diagram of Inter-Korean model using Vensim program. In this study, Air passenger demand was using by the simulation variable value into System Dynamics. This study was difficult to reflect the various variables constituting the North Korea environment, and there is a limit to the occurrence of events in North Korea.
본 연구는 최근에 활발히 연구가 진행 중인 항공수요 예측 분야에서 사용되는 계절형 ARIMA 모형과 다변량 계절형 시계열 모형과의 성능을 비교한 것이다. 본 연구에서는 국제 여객 수요와 국제 화물 수요 예측을 위하여 실제 자료를 이용하여 비교한 결과 다변량 계절형 시계열 모형이 예측의 정확도 면에서 기존의 일변량 모형보다 우수함을 보였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제17권3호
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pp.473-481
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2010
본 연구는 최근에 활발히 연구가 진행 중인 항공수요 예측을 위하여 계절형 다변량 시계열 모형을 기반으로 하고 다른 모형과의 비교를 RMSE(Root Mean Square Error)를 기준으로 비교한 것이다. 여기서 싱가폴 국제항공유가, 수출액을 추가하여 예측성능을 좋게 하고자 한다.
본 연구는 2003년 1사분기부터 2016년 2사분기 까지 인천국제공항에서 미주노선을 통하여 미주 내 공항에 도착하는 항공화물의 시계열 자료를 통하여 SARIMA 모형을 활용하여 항공화물 수요예측을 시행하였다. 또한 SARIMA 모형을 활용하여 만들어진 수요예측 모형과 기존 연구에 주로 활용되어졌던 ARIMA 모형을 활용하여 만들어진 수요예측 모형과 비교분석함으로써, 주기적인 특성 및 계절성을 가진 시계열 자료에 대한 SARIMA 모형의 상대적으로 우수한 예측 정확성을 입증하였다. 기존의 항공 관련 연구는 주로 여객에 관한 연구가 상대적으로 많았다. 또한 화물과 관련된 연구에서도 특정노선이 아닌 공항이나 전체에 대한 연구가 대부분이었다. 이러한 상황에서, SARIMA 모형을 활용하여 미주지역이라는 특정 노선에 대한 항공화물의 수요를 예측한 본 연구는 큰 의의가 있다고 생각된다.
본 연구는 시설 확장비용과 승객들의 지체시간 감소에 따른 편익을 고려한 항공의 핵심 시설 확장 문제를 다루고자 한다. 이를 위해 우리는 시계열 예측방법으로 널리 알려진 ARIMA model를 활용하여 계절 및 주기를 갖는 항공피크 수요를 예측한다. 승객이 공항에 도착한 후에 공항 내에서의 승객들의 흐름과 지체를 고려하여 실제 지체 편익을 추정하기 위해 이산사건 시뮬레이션 모형을 설계한다. 비용과 편익 간의 상충관계를 통해 우리는 컨베이어의 경제적 확장 대수를 결정한다. 인천공항의 사례를 활용한 실험이 수행되었으며, 실험 결과는 본 접근방법이 계절에 따른 승객의 도착 유형과 공항 내의 동적인 흐름을 반영한 시설의 확장 문제를 해결하는 데 효과적임을 보인다.
본 연구의 목적은 평양 및 백두산 관광 등 남북한의 교류에서 발생하는 항공여객과 항공물동량 수요를 예측함으로써 향후 남북한간 교류협력 활성화시 원활한 항공교통서비스를 제공할 수 있도록 하는 데 있다. 본 연구에서는 남북한간 교류협력 시나리오의 전개에 따라 항공수요가 획기적으로 도약할 수 있는 상황을 상정하고, 기술적으로는 회귀분석의 툴을 적용하였다. 회귀분석을 통해 전체 교류인원을 예측한 후 전체 교류인원에 대한 항공교통의 비중을 적용하여 항공여객 수요를 예측하였다. 또한, 예측된 항공여객 수요로부터 추정한 항공물동량을 포함하여 공항 및 노선별 항공편을 예측하였다.
International organizations related to air transport such as ICAO, IATA, ACI are forecasting that the number of passenger will grow about 4.4% annually up to 2015. Therefore, the innovation of given system technology and operation procedure is required in global scale to cope with the increase of air traffic demand. CNS/ATM infrastructure based on satellite is considered to play key role in order to solve the problems due to the dramatic increase of air traffic demand over the world. Free flight concept in the air transport operation has been proved with CNS/ATM infrastructure especially in USA and Europe. Therefore, it is necessary to develop key technologies to overcome technology gap and to secure international competitiveness in Korea. ADS-B is an important issue, and new element technologies should be considered as essential items which were shown in Capstone project. Nowadays, the free flight concept is combined to Air Transport Road Map such as NextGen project in USA, SESAR in Europe. In this process, free flight is included in the concepts such as ATM(Air Traffic Management), aviation security and safety, environmental protection and economy development, wide area weather variable reduction service, information integration and application between the related authorities (civil/military) etc. The purpose of research is to establish mid-term and long-term infrastructure plan and strategy for free flight realization in Korea. The analysis of action target and equipment construction status, phase construction plan of infrastructure has been performed by considering mid-term and long-term free flight plans of USA and Europe.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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