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dc.contributor.advisor송종우-
dc.contributor.author장소연-
dc.creator장소연-
dc.date.accessioned2016-08-26T04:08:58Z-
dc.date.available2016-08-26T04:08:58Z-
dc.date.issued2016-
dc.identifier.otherOAK-000000121896-
dc.identifier.urihttps://dspace.ewha.ac.kr/handle/2015.oak/214111-
dc.identifier.urihttp://dcollection.ewha.ac.kr/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000000121896-
dc.description.abstractIn this research, we develop statistical models for single flight departure delay and the length of delay time by conditions of weather and airport, especially Jeju International Airport and Gimpo International Airport. Data for this study are collected from the Korea Civil Aviation Development Association, Korea Aviation Meteorological Agency and the Korea Meteorological Association. Logistic regression, randomforest, support vector machine and multivariate linear regression are used to investigate the patterns of single aircraft departure on-time performance and delay time with weather condition of origin and arrival airport. Among them, best methods are selected for building adequate models. From the selected models, it is possible to identify the patterns of aircraft departure delay. Also, the most significant weather factors to cause the delay are studied.;본 연구에서는, 날씨에 따른 개별 항공기 운항의 출발 지연 상태와 지연 시간의 길이에 대해 제주국제공항과 김포국제공항에 대한 통계적 모델을 성립하고자 한다. 따라서 본 연구를 위해 사용된 데이터의 경우, 항공기 운항데이터의 경우 한국항공진흥협회에서 "airportal.go.kr" 제공하는 운항데이터를 사용하였으며 기상 데이터의 경우 활주로 기상상태는 항공기상청에서, 공항의 기상상태는 기상청에서 제공 받아 사용하였다. 연구에 사용된 통계적 모델로는 운항 상태 모델의 경우 로지스틱회귀분석, 랜덤포레스트 와 서포트 벡터 머신을 이용되었으며, 지연시간 모델의 경우 다변량 선형회귀 모형이 이용되었다. 이 들 모델들의 성능을 비교하여 최적 모델을 선별하고 그 의미를 해석한다. 가장 좋은 모델의 경우 항공기 출발지연에 대한 기상현상의 패턴을 확인할수 있다. 또한 이를 통해 항공기 기상영향에 가장 많은 영향을 미치는 요인을 찾았다.-
dc.description.tableofcontentsⅠ. Introduction 1 1.1. Research Motivation and Objective 1 1.2. Organization of the research 3 Ⅱ. Background 5 2.1. Literature Review 5 2.2. Statistical Background 6 2.2.1 Logistic regression 6 2.2.2 RandomForest 7 2.2.3 SVM 11 Ⅲ. Data Description 15 3.1. Aircraft On-Time performance data 15 3.2. Airway weather data and Open weather data 16 3.3. Variable information 19 3.4. Pre-process of Data 28 Ⅳ. Departure Status Model 29 4.1.Methodology 29 4.2. Airway Weather Model 30 4.2.1. Jeju airport 30 4.2.2. Gimpo airport 37 4.3. Open weather data Model 45 4.3.1. Jeju airport 45 4.3.2. Gimpo airport 52 Ⅴ. Departure Delay Time Model 59 5.1.Methodology 59 5.2. Airway Weather Model 59 5.2.1. Jeju airport 59 5.2.2. Gimpo airport 63 5.3. Open weather data Model 66 5.3.1. Jeju airport 66 5.3.2. Gimpo airport 70 Ⅵ. Conclusion 73 1. Reference 75 2. Appendix 77 ABSTRACT(in Korean) 93-
dc.formatapplication/pdf-
dc.format.extent1331513 bytes-
dc.languageeng-
dc.publisher이화여자대학교 대학원-
dc.subject.ddc500-
dc.titleAnalysis of Aircraft Departure Delay and On-Time Performance-
dc.typeMaster's Thesis-
dc.title.subtitleJeju-Gimpo routes-
dc.title.translated항공기 출발 지연과 운항에 대한 분석 : 제주-김포 구간-
dc.format.pagevi, 93 p.-
dc.contributor.examiner이외숙-
dc.contributor.examiner송종우-
dc.contributor.examiner김미정-
dc.identifier.thesisdegreeMaster-
dc.identifier.major대학원 통계학과-
dc.date.awarded2016. 2-
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일반대학원 > 통계학과 > Theses_Master
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