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인천(RKSI) RKSI 161600Z 04010KT 6000 FEW010 BKN030 OVC100 12/09 Q1015 NOSIG=
인천(RKSI)
TAF RKSI 161100Z 1612/1718 06006KT 6000 -RA FEW010 BKN025 OVC070
TN11/1621Z TX18/1705Z
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[데이터를 부탁해] 항공기상 데이터 분석으로 운항 스케줄 예측하기 by 신진환

  • 2. 공항 및 항로상 의 기상요소 를 항공기 운항 을 위해 분석. 항공 기상 분석?
  • 3. 항공 기상 분석? 공항 및 항로상 의 기상요소 를 항공기 운항 을 위해 분석. 바람 시정 운고 화산재 태양활동 … 연료 많이 조금 지연 많이 지연 결항 김포 | Y711 | 제주
  • 4. 나의 입장 “제주도는 해무로 시정이 100m 이하가 10시까지 갈 것 같습니다” 공항 및 항로상 / 기상요소 / 항공기 운항
  • 5. 항공사의 입장 “제주 OOO편은 안개로 결항 되었습니다.” 공항 및 항로상 / 기상요소 / 항공기 운항
  • 6. 손님의 입장 공항 및 항로상 / 기상요소 / 항공기 운항 “대한항공은 가는데 왜 못가요?”
  • 7. 항공사는 어떤 기준으로 운항 결정을 하는가? : 공항에서 발부하는 기상정보인 TAF와 METAR를 기준으로 합니다. TAF < 공항에서 발표하는 기상예보 > : 1일 4회 ( 00, 06, 12, 18 UTC) 발표후 30시간까지의 기상 정보 METAR < 공항 기상 실황 > : 1시간 or 30분 단위 발부. 공항명 METAR / TAF (UTC) 인천(RKSI) RKSI 161600Z 04010KT 6000 FEW010 BKN030 OVC100 12/09 Q1015 NOSIG= 인천(RKSI) TAF RKSI 161100Z 1612/1718 06006KT 6000 -RA FEW010 BKN025 OVC070 TN11/1621Z TX18/1705Z BECMG 1615/1616 03007KT 4200 BR BECMG 1622/1623 7000 NSW SCT030 BKN150 BECMG 1702/1703 33010KT BECMG 1711/1712 06007KT BECMG 1715/1716 4200 BR=
  • 8. METAR / TAF 전세계 공유 되는 기상 데이터. 항공정보통신망 -> 항공기상청 -> 회사 시스템 전문 수신. 통계적 분석 자료 Parsing Machine Human
  • 9. Parsing Machine Human 통계적 분석 자료 METAR / TAF 전세계 공유 되는 기상 데이터. 항공정보통신망 -> 항공기상청 -> 회사 시스템 전문 수신.
  • 10. 통계적 분석 자료 팀장님, “계림 공항 1년치 기상분석 좀 해봐”
  • 12. 공항 기상 분석 with Python 데이터 크롤링 Text 데이터 Pandas DataFrame
  • 13. 데이터 크롤링 Text 데이터 Pandas DataFrame 공항 기상 분석 with Python
  • 14. 계림(ZGKL)공항 시정 빈도 VIS 800M 이하, 항공편 운항 여부 결정선 Ipython 3.4 notebook, Pandas, Seaborn
  • 15. 계림(ZGKL)공항 시정 빈도 VIS 800M 이하, 항공편 운항 여부 결정선 Ipython 3.4 notebook, Pandas, Seaborn
  • 16. “ OZ325편 3시간 지연 출발시, 저시정 가능성 28% 증가” 계림(ZGKL)공항 저시정 빈도
  • 17. 낙뢰와 비행시간 분석 • 낙뢰는 발달된 구름에서 나타난다. • 발달된 구름은 매우 심한 난기류가 있다. • 항공기가 난기류를 만나면 매우 위험하다. 조종사는 최선을 다해 낙뢰가 생기는 구름을 피해서 비행한다.
  • 18. 낙뢰와 비행시간 분석 “악기상 피해서 비행을 하면 얼마나 시간이 더 걸릴까?” • 낙뢰는 발달된 구름에서 나타난다. • 발달된 구름은 매우 심한 난기류가 있다. • 항공기가 난기류를 만나면 매우 위험하다.
  • 19. 낙뢰와 비행시간 분석 Python requsts,lxml Python Pandas “read_excel” 데이터 구하기 Airportal.go.kr 출도착 정보 공공데이터 포털 낙뢰 관측 정보 가설 “김포-제주 구간 낙뢰가 많이 치면 비행시간이 길어질 것이다.”
  • 20. 낙뢰와 비행시간 분석 Airportal.go.kr 출도착 정보 공공데이터 포털 낙뢰 관측 정보 비행시간 : ‘김포-제주’ 구간 (2014) 낙 뢰 : 항로 주변 / 그 이외 (2014) 실제 비행 경로 Airway Chart TOTAL 4 AREA A B C D 데이터 구하기 데이터 선정 가설 “김포-제주 구간 낙뢰가 많이 치면 비행시간이 길어질 것이다.”
  • 21. 낙뢰와 비행시간 분석 Airportal.go.kr 출도착 정보 공공데이터 포털 낙뢰 관측 정보 비행시간 : ‘김포-제주’ 구간 낙 뢰 : 항로 주변 / 그 이외 비행시간 통계 낙뢰 유효 구역 A : 김포공항 B : 메인 RTE C : 제주07도착 D : 제주25 도착 데이터 구하기 데이터 분석 데이터 선정 가설 “김포-제주 구간 낙뢰가 많이 치면 비행시간이 길어질 것이다.”
  • 22. 낙뢰와 비행시간 분석 Airportal.go.kr 출도착 정보 공공데이터 포털 낙뢰 관측 정보 가설 “김포-제주 구간 낙뢰가 많이 치면 비행시간이 길어질 것이다.” 비행시간 분석 : 김포(출발)-제주(도착) 의 평균 비행시간은 약 51분 이다. 낙뢰 분석 : 2014년 91,996번 낙뢰 중, 10,334번이 비행경로 부근. 낙뢰와 비행시간 상관 관계 : 오후 1~6시, 김포공항 주변 낙뢰(구역 A), 비행시간 평균 3분 36초 증가. 비행시간 통계 낙뢰 유효 구역 A : 김포공항 B : 메인 RTE C : 제주07도착 D : 제주25 도착 데이터 구하기 데이터 분석 데이터 선정 비행시간 : ‘김포-제주’ 구간 (2014) 낙 뢰 : 항로 주변 / 그 이외 (2014)
  • 23. 낙뢰와 비행시간 분석 데이터 구하기 데이터 분석 가설 “김포-제주 구간 낙뢰가 많이 치면 비행시간이 길어질 것이다.” 데이터 선정 데이터 시각화 Python 3.4 Seaborn 2014-06-10 진에어 334편 비행시간 56분 2014-06-10 18:55 ~ 19:51 KST / 낙뢰 총 250회
  • 24. 낙뢰와 비행시간 분석 2014-06-10 LJ334 : 56분 2014-06-21 LJ334 : 47분 2014-06-22 OZ8980 : 46분 2014-08-10 ZE224 : 58분 2014-08-10 ZE226 : 73분 2014년 총 40,289 편 낙뢰 감지 1,071 편 “김포-제주 구간 낙뢰가 많이 치면 비행시간이 길어질 것이다.” 데이터 구하기 데이터 분석 데이터 선정 데이터 시각화
  • 25. 낙뢰와 비행시간 분석 “김포-제주 구간 낙뢰가 많이 치면 비행시간이 길어질 것이다.” 데이터 구하기 데이터 분석 데이터 선정 데이터 시각화 분석 결과 “비행시간은 낙뢰 횟수 보다 낙뢰 구름의 크기 & 출발 순서”