부산대학교 도서관

본 연구는 인천공항으로 착륙하는 항공 궤적 데이터를 ADS-B(Automatic DependentSurveillance-Broadcast)를 통해 수집하여 분석하였다. 인천공항은 매년 이용객과 노선편성의 증가로 교통량이 증가하고 있어 관제사의 업무 부하가 높은 편이다. 항공기 착륙에서 가장 위험하고 대형사고를 유발할 가능성이 크기에 과거 비행 궤적 데이터를 통해 이상 탐지를 하고 잠재적 위험 요인을 파악하는 것은 항공 안전 문제 대책을 강구 할 수 있는 중요한문제이다. 본 연구는 이상 궤적을 탐지하기 위해 군집화 기반 Isolation Forest를 이용하였다. 이상 궤적에 영향을 주는 요인을 탐색하는 사후 분석을 진행하였으며, 이상 궤적이 발생하면이후에 도착하는 궤적이 연속적으로 이상 궤적 양상으로 도착하는 패턴을 확인할 수 있었다.
In this study, we analyzed flight trajectory data landing at Incheon Airport collectedthrough ADS-B (Automatic Dependent Surveillance-Broadcast). The increasingtraffic volume at Incheon Airport every year, due to an increase in the number ofusers and routes, so the work load on air traffic controllers is high. Since aircraftlanding is the most dangerous and causes major accidents, detecting abnormalitiesand identifying potential risk factors through past flight trajectory data is animportant issue that can be used to devise measures for aviation safety issues. Todetect abnormal trajectories, this study used clustering-based Isolation Forest. Andthen explore factors affecting abnormal trajectories, and it was possible to confirm apattern in which subsequent trajectories arrive with abnormal trajectories insuccession when an abnormal trajectory occurs.