히드로의 실시간 환승 예측으로 흐름 관리자가 실시간으로 대응하다

히드로 승객의 4분의 1 이상이 항공편을 환승하므로 연결 흐름은 주요 운영 수단입니다. 공항 운영 센터는 이해관계자 간에 데이터를 공유하기 위해 존재하지만, 무엇을 예측하고 이를 실시간으로 어떻게 활용할지가 미해결 과제였습니다.

유로컨트롤은 2016년 초에 연구를 의뢰했고, 유니버시티 칼리지 런던과 버지니아 대학교, 히드로가 이끄는 컨소시엄이 환승 여정 예측에 집중했습니다. 팀은 여러 데이터베이스로부터 고전적 및 회귀 트리(CART)를 이용한 모델을 구축했습니다.

2016년 7월 19일 실시간 시험에서 시스템은 5분마다 예측 구간과 함께 2시간 창 예측을 갱신했으며, 터미널 5의 카메라와 대조해 확인했습니다. 이 시험은 정확한 실시간 예측이 가능하고 흐름 관리자에게 유용하다는 것을 입증했습니다.

이 파일럿은 INFORMS Journal on Applied Analytics(2020)의 Wagner Prize 특별호 논문으로 게재되었으며, 실시간 분석을 활용한 공항 협력적 의사결정의 한 사례입니다.

승객 흐름을 실시간으로 예측하고 실시간으로 대응

예측 구간이 포함된 실시간 예측은 흐름 관리자에게 혼잡이 발생하기 전에 개입할 단서를 제공합니다.

교통량의 4분의 1이 환승이므로 작은 개선도 수천 명의 승객을 움직입니다.

CART 모델은 설명 가능하고 기존 데이터베이스로부터 신속하게 구축할 수 있습니다.

APOC 환경은 예측을 이해관계자 전반의 행동으로 전환합니다.

공항의 가장 큰 수단은 실시간 정보 공유입니다. 신뢰 구간이 포함된 불완전한 실시간 예측이라도 연결편을 놓칠지 여부가 몇 분으로 결정될 때는 사후 분석보다 낫습니다.

2016년 7월 19일의 8시간 실시간 시험은 5분마다 갱신되는 정확한 2시간 예측을 산출했습니다. 이 접근 방식은 2020년 IJAA Wagner Prize 논문으로 문서화되었고 유로컨트롤의 공항 운영 센터 관련 작업에 기여했습니다.