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The inclusion of large-scale data-monitoring and data-storage systems has presented researchers with new opportunities for understanding the decisions of air traffic controllers in managing traffic. Aligned with this capability, in this presentation we discuss our recent research efforts towards modeling the decision-making of human air traffic controllers with the goal of building a ML-based intelligent tutor to be used in simulation training. As a first step towards achieving this objective we begin by identifying and clustering air traffic flows according to air traffic control decisions (e.g. trajectory changes), as opposed to clustering on spatial positioning reports. Next, using the air traffic flows we present recent work on predicting the landing order of arriving aircraft. Through the use of machine learning techniques we demonstrate how the decisions of air traffic controllers can be extracted using naturalistic data.

Dr. Vela is an Assistant Professor in the Department of Industrial Engineering and Management Systems at the University of Central Florida in Orlando. His primary research interests involve modeling, simulating, and optimizing control and decision systems and other stochastic dynamic systems, especially human-centered systems. Dr. Vela has worked on projects involving coupled pilot-automation-aircraft models; aircraft blunder and anomaly detection systems; next-generation conflict-resolution and collision avoidance systems; homeland security; UAS traffic management system; predictive analytics in education; and disaster preparation and relief. Prior to UCF, Dr. Vela worked at MIT Lincoln Lab where he made significant contributions to the ACAS-X project and the Terminal Flight Data Manager program.

본 세미나에서는 State-space search, Game search, Markov decision processes, Sampling-based planning, Graphical model 등 인공지능에 사용되는 핵심 원리 및 아이디어를 소개하고 이와 같은 아이디어들이 자율주행 등에 적용된 사례를 살펴봅니다.

본 세미나에서는 동아시아 자유항공로 공역(Free Route Airspace) 도입을 위한 연구를 소개합니다.

본 세미나에서는 인간-기계 간 상호 시스템을 효율적으로 디자인하기 위한 가장 전통적인 인간공학 방법인 functional allocation이란 개념을 소개하고, 이를 어떻게 항공교통시스템 운영의 향상을 위한 시스템 개발에 적용되는지를 소개합니다.

본 세미나에서는 “The Aviator’s Guide to the Artificial Intelligence”를 제목으로 ‘항공산업에서의 인공지능 적용’을 주제로 개괄적인 관점에서 다음과 같은 내용이 발표됩니다:

1)인공지능은 무엇이며, 왜 인공지능이 항공분야에 필요한가?

2)인공지능이 항공분야 어떤 일에 활용 될 수 있는가?

3)인공지능을 위해 필요한 것은 무엇이며, 향후 해결해야 할 과제는 무엇인가?

국제민간항공기구(ICAO) 및 국제항공운송협회(IATA)에서 기계학습, 특히 자연어처리(NLP: Natural Language Processor) 및 딥러닝 알고리즘을 항공안전 분석에 적용한 모형의 연구 개발 사례를 함께 시연하며, 기계학습 및 인공지능에 대한 배경지식 없는 청중도 이해할 수 있으므로, 항공분야에서의 인공지능에 대한 관심을 가지는 학부 및 대학원 학생의 참여를 환영합니다.