R&D최종보고서
| 과제고유번호 | 201717CTAP-C114846-02 | |||||
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| 연구사업명 | 국토교통기술촉진연구사업 | |||||
| 연구과제명 | 기계학습법을 활용한 항공교통관제용 항공기 시퀀싱 모형 개발 | |||||
| 총 연구기간 | 2016-06-24 ~ 2018-06-23 | |||||
| 연구책임자 | 이금진 | |||||
| 당해년도 참여 연구원수 |
5명 | 총 연구기간 참여 연구원수 |
13명 | |||
| 당해년도 연구비 |
정부 : 50,000,000 원 기업 : 0 원 계 : 50,000,000 원 |
총연구비 | 정부 : 100,000,000 원 기업 : 0 원 계 : 100,000,000 원 |
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| 연구기관명 | 한국항공대학교산학협력단 | |||||
| 등록 발간번호 | - | |||||
| ISBN | - | |||||
| 주요 내용 |
○ 본 연구에서는 실제 관제사들이 항공기간 순서를 어떻게 결정했는지에 대한 과거 데이터를 학습하는 방법, 즉 기계학습(Machine Learning) 기법을 활용해 항공교통관제용 시퀀싱 모형을 개발하도록 함 -항공기 시퀀싱 및 기계학습에 관한 핵심기술을 개발하고, 개발된 모형을 관제사를 위한 의사결정보조시스템에 활용하는 것을 목표로 함 -기존의 최적화기법에 기반한 방법과는 달리, 본 연구에서 제안한 방법은 컴퓨터가 과거에 축적된 데이터를 기반으로 시퀀싱 기법을 스스로 학습하게 함으로서 관제사의 인지패턴을 충분히 반영할 수 있음 ○ 개발된 모형의 성능을 실제 데이터를 활용해 검증하고, 시뮬레이션 및 사용자 인터뷰를 통해 활용가능성을 검토함 -활용가능성을 검토하기 위한 항공관제 real-time 시뮬레이터를 개발하며, 과업기간 등을 감안하여 오픈소스 BlueSky 항공관제 시뮬레이터를 활용함 [최종목표] ○ 최종 목표 : 기계학습법을 사용한 항공기 시퀀싱 모형을 개발하고, 관제사의 운용 현장에서 의사결정보조시스템으로 활용 ○ 세부 목표 - 기존의 데이터를 기반으로 컴퓨터가 스스로 시퀀싱 기술을 학습하여, 실제 관제사의 시퀀싱을 80% 이상의 정확도로 예측 - 항공교통관제 real-time 시뮬레이터를 개발하고, 이를 통해 시퀀싱 모형의 성능을 검증 (오픈소스 BlueSky 활용) ○ 1차년도 연구개발 - 시퀀싱 모형 개발을 위한 자료 수집 및 데이터베이스 구축 - Pairwise 시퀀싱 모형 개발 및 검증 - 항공관제 real-time 시뮬레이터 설계 ○ 2차년도 연구개발 - Global 시퀀싱 모형 개발 및 검증 - 항공관제 real-time 시뮬레이터 개발 - 시뮬레이터를 사용하여 개발된 모형의 활용성 검증 [연구내용 및 범위] ○ 본 연구개발은 크게 기계학습기법을 사용해 항공기 시퀀싱 모형을 개발하는 부분과 개발된 모형을 시뮬레이터를 사용해 검증하는 부분으로 나뉘며, 시퀀싱 모형 개발은 다시 pairwise 시퀀싱 모형과 global 시퀀싱 모형으로 나뉘어 2단계로 개발됨 (1) 기계학습법을 사용한 항공관제용 시퀀싱 모형 개발 ○ 공항에 접근하는 도착 항공기에 대한 시퀀싱 모형을 기계학습법을 사용해 개발함 ○ 항공기 시퀀싱 모형은 2단계에 걸쳐서 개발되는데, 우선 두 대의 항공기에 대한 pairwise 모형을 개발한 후 이를 활용해 n 대의 항공기 적용할 수 있는 global 모형을 단계적으로 개발토록 함 ○ Pairwise 모형은 항공기 두 대에 대한 시퀀싱 우선순위를 결정하기 위한 것이며, 이를 통해 계산된 모든 pairwise 우선순위를 종합해 전체 항공기에 대한 global 시퀀싱 순위를 결정하는 것이 본 연구에서 제안하는 방법임 ○ 제안된 방법은 항공기 총 대수에 관계없이 동일한 개수의 feature들 만을 필요로 하는 특징이 있으며, 따라서 모형의 확장성 및 실제 활용가능성이 높아지게 됨 (2) 시뮬레이터 개발 및 시퀀싱 모형 검증 ① 모형검증을 위한 real-time 시뮬레이터 개발 ○ 개발된 시퀀싱 모형의 성능 및 활용가능성을 검증하기 위한 real-time 시뮬레이션 도구 개발 ○ 연구기간 및 예산을 감안하여 오프소스로 공개되어 있는 BlueSky를 기반으로 개발함 ○ BlueSky-The Open Air Traffic Simulator -2015년 4월 델프트 공과대학교 Jacco M. Hoekstra 교수가 항공교통흐름 및 ATM 분야 연구에 활용할 수 있는 시뮬레이터를 개발하였으며, 2016년 4월 29일 현재까지 업데이트를 제공 중에 있음 -Python 언어를 기반으로 개발된 오픈소스 시뮬레이터로 개발되었으며, GNU GPL 저작권에 따라 상업적 이용, 배포 및 수정이 가능하며 사용자로 하여금 필요한 수정을 통해 새로운 버전으로의 개발을 허용함 -항공기 모델은 Eurocontrol의 BADA가 기본적으로 적용되었으며, 항공기 기종 별 특징(속도, 추력, 항력, 연료소모 및 강하율 계수) 등이 현실적으로 반영된 궤적 모델을 제공함 ② 시퀀싱 모형에 대한 검증 ○ 학습된 global 시퀀싱 모형의 성능을 실제 데이터를 사용해 검증함 ○ 실제 항적데이터에 기반하여 시뮬레이션 시나리오를 생성하고, 이를 개발된 모형에 적용시켜 시퀀싱 순서를 예측토록 한 후, 예측 결과가 실제 정답과 얼마나 일치하는 지를 검증토록 함 ○ 또한 전현직 관제사가 참여하는 HITL(Human In The Loop) 시뮬레이션 및 인터뷰를 통해 개발된 모형의 활용가능성에 대한 검증을 수행함 -다양한 교통상황에 대한 관제를 두 가지 조건(한 경우에 대해서는 시퀀싱 정보를 제공하고 나머지 한 경우에 대해서는 시퀀싱 정보를 제공하지 않음)으로 수행토록 한 후 결과를 비교함 -관제 결과에 대한 데이터 분석 및 인터뷰를 통해 개발된 모형에서 제공하는 정보가 얼마나 적절하고 효과적인지를 검증함 |
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| 색인어 | 한글 | 기계학습 | 항공기 시퀀싱 | 항공교통관제 | Real-time 시뮬레이터 | 항공교통관리 |
| 영문 | Machine Learning | Aircraft Sequencing | Air Traffic Control | Real-time Simulator | Air Traffic Management | |
| 최종보고서 | 국토교통기술촉진연구사업최종보고서(항공대_이금진).pdf | |||||