2023 Fiscal Year Research-status Report
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22K14438
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
杉下 佳辰 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 助教 (70845263)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 遅延波及 / 航空ネットワーク / ネットワーク科学 / テンポラル・ネットワーク |
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| Outline of Annual Research Achievements |
航空システムにおいて、ある便で発生した遅延は、機材の連続的な使用等が要因となり後続の便へと伝播し、システム全体へと波及しうる。航空システムは、時々刻々とそのネットワーク構造が変化するダイナミックなシステムである。このため、システムレベルでの遅延波及プロセスは極めて複雑であり、十分に解明されていない。そこで本研究では、遅延の因果関係を表すネットワークを構築し、これをネットワーク科学におけるテンポラル・ネットワーク理論を応用して定量的に解析する新たなフレームワークを提案する。提案手法を2019年の日本の国内航空ネットワークに適用し、日々の遅延波及パターンを定量的に明らかにした。また、航空会社ごとの遅延波及パターンも明らかにし、航空ネットワークがある程度類似している場合でも、遅延の波及パターンは航空会社ごとに大きく異なることを明らかにした。さらに、遅延因果ネットワークとランダムネットワークを比較し、遅延波及に特有のパターンを明らかにした。これらの研究成果を、航空に関する国際会議であるATRS 2023で発表した。また、論文を執筆・投稿し、現在査読中である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
遅延因果ネットワークとテンポラル・ネットワーク解析を組み合わせた新たなフレームワークを提案することができた。また、2019年の日本国内航空網へと適用し、遅延波及を定量的に評価し、いくつかの新たな知見を得られており、当初の計画通りに進展していると考えている。
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| Strategy for Future Research Activity |
これまでに構築した手法は、実際に発生した遅延の波及パターンを事後的に評価するものである。この手法は、現象理解に一定の有用性があると考えているが、遅延の予測へと直接応用することはできない。このため、遅延因果ネットワークと機械学習を組み合わせた新たな予測手法の構築を検討している。
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| Causes of Carryover |
購入予定であった一部のデータが、オープンデータで代替できたことが大きな理由である。また、これまでの研究成果をまとめた論文を既に学術誌へと投稿済みであるが、査読が想定よりも長引いており、投稿料の支払いが翌年度へと繰り越されることもひとつの理由である。繰り越した研究費は、最新のフライトデータの購入や、乗客の乗り継ぎデータの購入を検討している。
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