관련 항공기 상호작용을 이용한 영국 항로 공역 내 그래프 기반 복잡도 예측

항공교통관제사 (ATCO)의 업무 부하를 효과적으로 관리하는 것은 운영 안전을 유지하는 데 매우 중요합니다. 그룹 감독관들은 의사결정을 돕기 위해 다가올 교통량을 추정하는 도구들을 사용합니다. 그러나 업계 표준 모델들은 다가올 항공 교통 복잡도 (Air Traffic Complexity)의 미묘한 차이를 포착하지 못할 수 있습니다. 본 연구는 관제사의 모니터링 또는 갈등 해소 (Deconfliction)가 필요한 항공기 쌍, 즉 관련 항공기 쌍 (Relevant Aircraft Pairs)의 수를 ATCO 업무 부하의 대리 지표 (Proxy Measure)로 사용하여 항공 공역 섹터의 복잡도를 예측하는 확률론적 접근 방식을 제시합니다. 우리는 유럽에서 가장 붐비는 공항들 상공의 여러 교통 흐름이 존재하는 복잡한 공역 섹터인 런던 중간 섹터 (London Middle Sector, LMS)에서 사용하기 적합하도록 기존의 필터 알고리즘을 조정했습니다. ATCO들과의 반복적인 피드백을 통해, 알고리즘은 특정 기하학적 및 운영적 고려 사항을 처리할 수 있도록 개선 및 확장되었습니다. 업데이트된 알고리즘은 50개의 교통 시나리오로 구성된 라벨링된 데이터 세트에서 기존 알고리즘의 F1-score인 0.69보다 높은 0.84를 기록하며 성능을 입증했습니다. 섹터 내 향후 관련 항공기 쌍의 수를 예측하기 위해, 경로 구간 (Route Legs)의 공간적 충실도 (Spatial Fidelity)를 표준화하여 LMS 경로 네트워크의 그래프 표현 (Graph Representation)을 구축했습니다. 이 예측 방법은 각 항공기가 미래의 쿼리 시점에 경로 구간을 점유할 확률을 모델링함으로써 항공기 도착 시간의 불확실성을 고려합니다. 관련 상호작용의 과거 분포 및 실시간 운영 데이터 스트림과 결합했을 때, 다가올 ATCO 업무 부하에 대한 예측을 최대 45분 전에 수행할 수 있었습니다. 제안된 향후 업무 부하 예측 방법은 표준 교통량 예측 ($ρ= 0.55$)보다 실제 관련 상호작용 (Spearman's $ρ= 0.68$)과 유의미하게 더 강력한 상관관계를 보여주었습니다. 결과적으로 도출된 데이터 기반 도구는 그룹 감독관이 섹터 구성 및 ATCO 근무 편성 (Rostering) 결정을 내리는 데 유용하게 사용될 가능성을 보여줍니다.