Project ATCOSIMA – Air traffic Control Simulations at the Faculty of Transport and Traffic Sciences

Air traffic controller training is a highly regulated sector. It is prescribed by international rules and requirements. The important segment of training is the provision of practical exercises on air traffic control simulators. Although regulations prescribe required performance objectives for initial training, they do not set any assessment criteria on how to assess the candidates, nor do they consider any flight efficiency indicators. In this paper, an overview objectives of the ATCOSIMA project is presented. Baseline air traffic simulations performed at the Faculty of Transport and Traffic Sciences of the University of Zagreb were analysed in more detail explaining exercises, assessment criteria description, as well as the achieved candidates’ scores

Project ATCOSIMA – Air traffic Control Simulations at the Faculty of Transport and Traffic Sciences

Air traffic controller training is a highly regulated sector. It is prescribed by international rules and requirements. The important segment of training is the provision of practical exercises on air traffic control simulators. Although regulations prescribe required performance objectives for initial training, they do not set any assessment criteria on how to assess the candidates, nor do they consider any flight efficiency indicators. In this paper, an overview objectives of the ATCOSIMA project is presented. Baseline air traffic simulations performed at the Faculty of Transport and Traffic Sciences of the University of Zagreb were analysed in more detail explaining exercises, assessment criteria description, as well as the achieved candidates’ scores

Free Route Airspace for Efficient Air Traffic Management

Free route airspace is a new concept in airspace management that has emerged from the Single European Sky ATM Research program. The goal is to allow aircraft companies to freely plan their routes between predefined points, rather than force them to follow conventional pre-established routes. This mode of airspace management can short-en trajectories, reducing fuel consumption and environmental impact. However, intersection points in a free route airspace are “invisible” at a strategic level, which can increase traffic complexity, increase the workload on air traffic controllers under certain conditions, and indirectly affect flight safety and efficiency of air traffic management. This review examines the implementation of free route airspace and its effects on air traffic management efficiency, leading to suggestions for future research

Free Route Airspace for Efficient Air Traffic Management

Free route airspace is a new concept in airspace management that has emerged from the Single European Sky ATM Research program. The goal is to allow aircraft companies to freely plan their routes between predefined points, rather than force them to follow conventional pre-established routes. This mode of airspace management can short-en trajectories, reducing fuel consumption and environmental impact. However, intersection points in a free route airspace are “invisible” at a strategic level, which can increase traffic complexity, increase the workload on air traffic controllers under certain conditions, and indirectly affect flight safety and efficiency of air traffic management. This review examines the implementation of free route airspace and its effects on air traffic management efficiency, leading to suggestions for future research

Determining Air Traffic Complexity – Challenges and Future Development

Air traffic complexity is one of the main drivers of the air traffic controllers’ workload. With the forecasted increase of air traffic, the impact of complexity on the controllers\u27 workload will be even more pronounced in the coming years. The existing models and methods for determining air traffic complexity have drawbacks and issues which are still an unsolved challenge. In this paper, an overview is given of the most relevant literature on air traffic complexity and improvements that can be done in this field. The existing issues have been tackled and new solutions have been given on how to improve the determination of air traffic complexity. A preliminary communication is given on the future development of a novel method for determining air traffic complexity with the aim of designing a new air traffic complexity model based on air traffic controller tasks. The novel method uses new solutions, such as air traffic controller tasks defined on pre-conflict resolution parameters, experiment design, static images of traffic situations and generic airspace to improve the existing air traffic complexity models.</p

Methodology for Predicting Sector Capacity in Convective Weather Conditions

Convective weather conditions limit airspace capacity and increase the complexity of air traffic. Currently, air nav-igation service providers calculate sector capacity using air traffic controller workload as reference. The aim of the research is to propose a method for predicting sector capacity in convective weather using air traffic complexity model. In this proposal existing air traffic complexity model should be remodeled to enable finer resolution of com-plexity results. Also, the model should be upgraded with a new type of indicator showing aircraft-weather interactions. The adopted air traffic complexity model, in combination with the trajectory prediction model and the Weather En-semble Forecast, should be able to provide a statistical characterisation of sector capacity under impending convec-tive weather conditions

Air Traffic Complexity as a Source of Risk in ATM

In this chapter the connection between air traffic complexity and risks in air traffic management system will be explored. Air traffic complexity is often defined as difficulty of controlling a traffic situation, and it is therefore one of the drivers for air traffic controller’s workload. With more workload, the probability of air traffic controller committing an error increases, so it is necessary to be able to assess and manage air traffic complexity. Here, we will give a brief overview of air traffic complexity assessment methods, and we will put the traffic complexity assessment problem into a broader context of decision complexity. Human reliability assessment methods relevant to air traffic management will be presented and used to assess the risk of loss of separation in traffic situations with different levels of complexity. To determine the validity of the human reliability assessment method, an analysis of conflict risk will be made based on the real-time human-in-the-loop (HITL) simulations

Model kompleksnosti zračnog prometa temeljen na radnim zadaćama kontrolora zračnoga prometa

Existing models for determining air traffic complexity that are based on air traffic controllers' subjective assessment are not consistent due to possible deviations in complexity assessment. The aim of this research is to create a mathematical model for air traffic complexity which is based on the air traffic controller tasks. The model will use the data on area radar air traffic controller tasks that are defined according to the traffic situation. Certain air traffic controller tasks, such as a conflict resolution, are perceived as one task, but they actually represent a set of multidimensional tasks that need to be defined precisely in order to be used later in mathematical model. Moreover, the existing models for determining air traffic complexity which use the subjective air traffic controller assessments also include the problem of subjectivity resulting from the learned mode of operation in a given airspace. For the purpose of this research new generic airspace will be created. This research introduces a new approach to design a model for determining air traffic complexity which is based on defining area radar air traffic controller tasks for the given traffic situations. Area radar air traffic controllers will be asked to decide which of the two traffic situations is more complex by using the comparison method. In this way, any inconsistency in subjective assessments will be avoided, since air traffic controllers tend to give the same complexity score for different levels of air traffic complexity. Using machine learning, inputs such as defined air traffic controller tasks and data gained through comparison method, will be used to develop a new mathematical model for determining air traffic complexity. The validation of the model will be carried out by the same comparison method using the traffic situation data on a different airspace.Rast potražnje u prometu pokretač je razvoja zračnog prometa. Ipak, to bi moglo dovesti i do negativnih posljedica poput zagušenja zračnog prostora, kašnjenja letova, velike gustoće prometa, neučinkovitost leta zbog pretjerano dugih ruta, povećane potrošnje goriva, a samim time i povećanih troškova leta i utjecaja na okoliš. Ti će problemi postati još izraženiji u narednim godinama, zbog povećane potražnje u prometu. Trend rasta zračnog prometa u zoni EUROCONTROL od 2013. godine nastavljen je do 2018. godine, nakon nekoliko godina stagnacije uzrokovane globalnom gospodarskom krizom. Broj letova temeljen na pravilima instrumentalnog leta (IFR) u prosjeku je porastao za 3,8% u odnosu na promet u 2017. Rast zračnog prometa veći je u pogledu broja putnika nego u odnosu na letove (6,1% u odnosu na 2017.), što je također slučaj u prethodnim godinama [1]. Taj se rast nastavio u prvoj polovici 2019. godine, a broj kontroliranih letova u zoni EUROCONTROL u prosjeku je porastao za 1,6% u odnosu na 2018. godinu [2]. Prema srednjoročnoj prognozi EUROCONTROL-a, procjenjuje se da će rast prometa IFR-a nastaviti u sljedećim godinama do 2025. godine, s prosječnim godišnjim rastom od 2,0% [3]. U takvim se uvjetima događaju kompleksnije situacije u zračnom prometu, koje mogu otežati pružanje usluge kontrole zračnog prometa, a posebno za specifične zadatke kontrolora zračnog prometa. To može rezultirati povećanim radnim opterećenjem kontrolora zračnog prometa koje predstavlja potencijalni sigurnosni rizik. Kako bi udovoljili prometnoj potražnji, pružatelji usluga u zračnoj plovidbi moraju osigurati odgovarajući sektorski kapacitet koji će omogućiti siguran i učinkovit zračni promet. Budući da kapacitet sektora ovisi o radnom opterećenju kontrolora zračnog prometa, kompleksnost zračnog prometa postaje jedan od ključnih čimbenika koji se razmatra pri istraživanju ovih pokazatelja i sustavu upravljanja zračnim prometom. Kompleksnost zračnog prometa definira se kao poteškoća u praćenju i upravljanju određenom situacijom u zračnom prometu [4]. Jedinstveno europsko nebo (SES), projekt modernizacije i poboljšanja europskog upravljanja zračnim prometom, ima za cilj povećanje sigurnosti prometa, kapaciteta i učinkovitosti, kao i smanjenje negativnih posljedica povećane potražnje zračnog prometa. Nekoliko novih tehnologija (rješenja) razvijeno je putem SESAR-ovog programa upravljanja zračnim prometom (SESAR) kako bi se zadovoljile velike prometne potražnje i osigurala sigurnost u prometu. Kompleksnost zračnog prometa istražuje se i unutar SESAR-a, što je rezultiralo SESAR-ovim rješenjem br. 19 Automatizirana podrška za otkrivanje i rješavanje kompleksnosti (iz SESAR-a 1). Jedna od potfunkcionalnosti koja će se razviti u okviru SESAR2020 je automatizirana podrška za procjenu kompleksnosti prometa koja je propisana Provedbenom uredbom Komisije (EU) br. 716/2014 od 27. lipnja 2014. o uspostavljanju zajedničkog pilot projekta koji podržava provedbu europskog glavnog plana (Master plan) upravljanja zračnim prometom. Ovaj rad daje istraživački pregled modela i metoda za utvrđivanje i ocjenu kompleksnosti zračnog prometa. Na temelju prethodnih istraživanja identificirani su nedostatci postojećih modela, predstavljena je nova metoda za određivanje kompleksnosti zračnog prometa i predložen je novi model koji bi trebao nadmašiti nedostatke koji su i dalje prisutni u ovom polju istraživanja. Cilj istraživanja: Izraditi model kompleksnosti zračnog prometa temeljen na radnim zadaćama kontrolora zračnog prometa. Hipoteza: Kompleksnost zračnog prometa moguće je odrediti na temelju radnih zadaća kontrolora zračnog prometa. Argumenti koji potkrepljuju hipotezu: • Subjektivne procjene kontrolora zračnog prometa u postojećim modelima određivanja kompleksnosti zračnog prometa nisu konzistentne. • Modeli za određivanje kompleksnosti zračnog prometa temeljeni na subjektivnim procjenama kontrolora zračnog prometa definirani su u ovisnosti o karakteristikama određenog zračnog prostora te ne daju valjane rezultate u primjeni na druge zračne prostore. • Radne zadaće aktiviraju se na temelju karakteristika prometnih situacija te su neovisne o kontroloru zračnog prometa koji ih provodi. • Povećanje kompleksnosti zračnog prometa za posljedicu ima povećanje radnog opterećenja kontrolora zračnog prometa, a radno opterećenje se može izraziti kao skup radnih zadaća kontrolora zračnog prometa. S ciljem potvrđivanja postavljene znanstvene hipoteze, istraživanje će biti provedeno kroz šest temeljnih faza. U prvoj fazi istraživanja definirat će se radne zadaće oblasnog radarskog kontrolora zračnog prometa koristeći metodu intervjuiranja kontrolora, analizom postojeće literature te priručnika koji objašnjavaju radne zadaće kontrolora te metodom promatranja rada kontrolora na radnom mjestu. Kontrolori zračnog prometa izvršavaju radne zadaće ovisno o prometnoj situaciji stoga je iznimno važno pravilno definirati sve radne zadaće koje se provode te kreirati veliki broj različitih prometnih situacija. S obzirom na to da se određene radne zadaće, poput razrješavanja konflikta, broje kao jedan problem, a u stvarnosti su višedimenzionalni problem, potrebno je definirati takve, višedimenzionalne radne zadaće koje će se moći koristiti u matematičkom modelu. U drugoj fazi istraživanja potrebno je kreirati prometne situacije iz kojih se mogu iščitati sve potrebne informacije koje će omogućiti oblasnom radarskom kontroloru zračnog prometa da procijeni kompleksnost prometne situacije. Prometne situacije kreirat će se kao statične slike koje će sadržavati sve potrebne informacije za procjenu kompleksnosti situacije, poput brzine zrakoplova, smjera letenja zrakoplova, destinacije zrakoplova, ulazne i izlazne točke u sektoru, namjere pilota, definirane granice zračnog prostora, trenutne visine zrakoplova, izlazne visine itd. Prometne situacije bit će definirane za generički zračni prostor da se izbjegne subjektivnost ocjenjivanja na poznatim zračnim prostorima i prometnim situacijama. Također, razlog korištenja generičkog zračnog prostora je mogućnost kasnije primjene modela na različite zračne prostore. Prometne situacije imat će varijabilan broj zrakoplova, različite međusobne interakcije ovisno o poziciji, visini, smjeru i brzini kretanja, različit položaj u prostoru, udaljenost od granice prostora, itd. Također u ovoj fazi istraživanja kreirat će se prometne situacije za drugi zračni prostor koji će se kasnije koristiti u zadnjoj fazi istraživanja za validaciju modela na različite zračne prostore. U trećoj fazi istraživanja bit će potrebno odrediti radne zadaće na temelju prometnih situacija. Definirane radne zadaće iz prve faze istraživanja dodjeljivat će se prometnim situacijama iz druge faze uz pomoć automatiziranog sustava. Radne zadaće definirane su ovisno o prometnim situacijama gdje za svaku radnu zadaću postoje jasno definirana pravila kada se aktiviraju i kada se trebaju provesti. Primjeri radnih zadaća koje se provode su: monitoriranje zračnog prometa, izvršavanje zahtijeva pilota, koordinacija sa susjednim zračnim prostorom, razrješavanje konflikta, itd. Na taj način postojat će jasno definirane radne zadaće za svaku prometnu situaciju. U četvrtoj fazi istraživanja testirat će se oblasni radarski kontrolori zračnog prometa. Primijenit će se metoda komparacije kojom će oblasni radarski kontrolori zračnog prometa između dvije ponuđene prometne situacije morati odrediti koja je kompleksnija. Primijenit će se 120 prometnih situacija koje će omogućiti aktivaciju svih mogućih radnih zadaća. Po završetku usporedbi prometnih situacija, kontrolori će imati jasan poredak od najmanje do najviše kompleksne prometne situacije koju su sami prethodno poredali metodom komparacije te ih grupirati u ocijene kompleksnosti prometa od 1 do 5. Na osnovu tih ocjena, te prethodnih usporedbi prometnih situacija dodijelit će se linearno interpolirane ocijene ostalim prometnim situacijama. Istom metodom prikupit će se podaci za drugi zračni prostor za potrebe validacije modela. U petoj fazi istraživanja uz pomoć strojnog učenja trenirat će se linearni model koristeći Bayesian Ridge regresije da se radnim zadaćama (istraživačkim varijablama) dodjele težinske vrijednosti na osnovu linearno interpoliranih ocjena iz prethodne faze (ciljane varijable). Na taj način izraditi će se model za određivanje kompleksnosti zračnog prometa na temelju radnih zadaća kontrolora zračnog prometa. U šestoj fazi istraživanja radit će se validacija matematičkog modela temeljem subjektivnih procjene kontrolora zračnog prometa dobivenim na drugom zračnom prostoru, te će se vidjeti je li moguća primjena modela na različite zračne prostore

Model kompleksnosti zračnog prometa temeljen na radnim zadaćama kontrolora zračnoga prometa

Existing models for determining air traffic complexity that are based on air traffic controllers' subjective assessment are not consistent due to possible deviations in complexity assessment. The aim of this research is to create a mathematical model for air traffic complexity which is based on the air traffic controller tasks. The model will use the data on area radar air traffic controller tasks that are defined according to the traffic situation. Certain air traffic controller tasks, such as a conflict resolution, are perceived as one task, but they actually represent a set of multidimensional tasks that need to be defined precisely in order to be used later in mathematical model. Moreover, the existing models for determining air traffic complexity which use the subjective air traffic controller assessments also include the problem of subjectivity resulting from the learned mode of operation in a given airspace. For the purpose of this research new generic airspace will be created. This research introduces a new approach to design a model for determining air traffic complexity which is based on defining area radar air traffic controller tasks for the given traffic situations. Area radar air traffic controllers will be asked to decide which of the two traffic situations is more complex by using the comparison method. In this way, any inconsistency in subjective assessments will be avoided, since air traffic controllers tend to give the same complexity score for different levels of air traffic complexity. Using machine learning, inputs such as defined air traffic controller tasks and data gained through comparison method, will be used to develop a new mathematical model for determining air traffic complexity. The validation of the model will be carried out by the same comparison method using the traffic situation data on a different airspace.Rast potražnje u prometu pokretač je razvoja zračnog prometa. Ipak, to bi moglo dovesti i do negativnih posljedica poput zagušenja zračnog prostora, kašnjenja letova, velike gustoće prometa, neučinkovitost leta zbog pretjerano dugih ruta, povećane potrošnje goriva, a samim time i povećanih troškova leta i utjecaja na okoliš. Ti će problemi postati još izraženiji u narednim godinama, zbog povećane potražnje u prometu. Trend rasta zračnog prometa u zoni EUROCONTROL od 2013. godine nastavljen je do 2018. godine, nakon nekoliko godina stagnacije uzrokovane globalnom gospodarskom krizom. Broj letova temeljen na pravilima instrumentalnog leta (IFR) u prosjeku je porastao za 3,8% u odnosu na promet u 2017. Rast zračnog prometa veći je u pogledu broja putnika nego u odnosu na letove (6,1% u odnosu na 2017.), što je također slučaj u prethodnim godinama [1]. Taj se rast nastavio u prvoj polovici 2019. godine, a broj kontroliranih letova u zoni EUROCONTROL u prosjeku je porastao za 1,6% u odnosu na 2018. godinu [2]. Prema srednjoročnoj prognozi EUROCONTROL-a, procjenjuje se da će rast prometa IFR-a nastaviti u sljedećim godinama do 2025. godine, s prosječnim godišnjim rastom od 2,0% [3]. U takvim se uvjetima događaju kompleksnije situacije u zračnom prometu, koje mogu otežati pružanje usluge kontrole zračnog prometa, a posebno za specifične zadatke kontrolora zračnog prometa. To može rezultirati povećanim radnim opterećenjem kontrolora zračnog prometa koje predstavlja potencijalni sigurnosni rizik. Kako bi udovoljili prometnoj potražnji, pružatelji usluga u zračnoj plovidbi moraju osigurati odgovarajući sektorski kapacitet koji će omogućiti siguran i učinkovit zračni promet. Budući da kapacitet sektora ovisi o radnom opterećenju kontrolora zračnog prometa, kompleksnost zračnog prometa postaje jedan od ključnih čimbenika koji se razmatra pri istraživanju ovih pokazatelja i sustavu upravljanja zračnim prometom. Kompleksnost zračnog prometa definira se kao poteškoća u praćenju i upravljanju određenom situacijom u zračnom prometu [4]. Jedinstveno europsko nebo (SES), projekt modernizacije i poboljšanja europskog upravljanja zračnim prometom, ima za cilj povećanje sigurnosti prometa, kapaciteta i učinkovitosti, kao i smanjenje negativnih posljedica povećane potražnje zračnog prometa. Nekoliko novih tehnologija (rješenja) razvijeno je putem SESAR-ovog programa upravljanja zračnim prometom (SESAR) kako bi se zadovoljile velike prometne potražnje i osigurala sigurnost u prometu. Kompleksnost zračnog prometa istražuje se i unutar SESAR-a, što je rezultiralo SESAR-ovim rješenjem br. 19 Automatizirana podrška za otkrivanje i rješavanje kompleksnosti (iz SESAR-a 1). Jedna od potfunkcionalnosti koja će se razviti u okviru SESAR2020 je automatizirana podrška za procjenu kompleksnosti prometa koja je propisana Provedbenom uredbom Komisije (EU) br. 716/2014 od 27. lipnja 2014. o uspostavljanju zajedničkog pilot projekta koji podržava provedbu europskog glavnog plana (Master plan) upravljanja zračnim prometom. Ovaj rad daje istraživački pregled modela i metoda za utvrđivanje i ocjenu kompleksnosti zračnog prometa. Na temelju prethodnih istraživanja identificirani su nedostatci postojećih modela, predstavljena je nova metoda za određivanje kompleksnosti zračnog prometa i predložen je novi model koji bi trebao nadmašiti nedostatke koji su i dalje prisutni u ovom polju istraživanja. Cilj istraživanja: Izraditi model kompleksnosti zračnog prometa temeljen na radnim zadaćama kontrolora zračnog prometa. Hipoteza: Kompleksnost zračnog prometa moguće je odrediti na temelju radnih zadaća kontrolora zračnog prometa. Argumenti koji potkrepljuju hipotezu: • Subjektivne procjene kontrolora zračnog prometa u postojećim modelima određivanja kompleksnosti zračnog prometa nisu konzistentne. • Modeli za određivanje kompleksnosti zračnog prometa temeljeni na subjektivnim procjenama kontrolora zračnog prometa definirani su u ovisnosti o karakteristikama određenog zračnog prostora te ne daju valjane rezultate u primjeni na druge zračne prostore. • Radne zadaće aktiviraju se na temelju karakteristika prometnih situacija te su neovisne o kontroloru zračnog prometa koji ih provodi. • Povećanje kompleksnosti zračnog prometa za posljedicu ima povećanje radnog opterećenja kontrolora zračnog prometa, a radno opterećenje se može izraziti kao skup radnih zadaća kontrolora zračnog prometa. S ciljem potvrđivanja postavljene znanstvene hipoteze, istraživanje će biti provedeno kroz šest temeljnih faza. U prvoj fazi istraživanja definirat će se radne zadaće oblasnog radarskog kontrolora zračnog prometa koristeći metodu intervjuiranja kontrolora, analizom postojeće literature te priručnika koji objašnjavaju radne zadaće kontrolora te metodom promatranja rada kontrolora na radnom mjestu. Kontrolori zračnog prometa izvršavaju radne zadaće ovisno o prometnoj situaciji stoga je iznimno važno pravilno definirati sve radne zadaće koje se provode te kreirati veliki broj različitih prometnih situacija. S obzirom na to da se određene radne zadaće, poput razrješavanja konflikta, broje kao jedan problem, a u stvarnosti su višedimenzionalni problem, potrebno je definirati takve, višedimenzionalne radne zadaće koje će se moći koristiti u matematičkom modelu. U drugoj fazi istraživanja potrebno je kreirati prometne situacije iz kojih se mogu iščitati sve potrebne informacije koje će omogućiti oblasnom radarskom kontroloru zračnog prometa da procijeni kompleksnost prometne situacije. Prometne situacije kreirat će se kao statične slike koje će sadržavati sve potrebne informacije za procjenu kompleksnosti situacije, poput brzine zrakoplova, smjera letenja zrakoplova, destinacije zrakoplova, ulazne i izlazne točke u sektoru, namjere pilota, definirane granice zračnog prostora, trenutne visine zrakoplova, izlazne visine itd. Prometne situacije bit će definirane za generički zračni prostor da se izbjegne subjektivnost ocjenjivanja na poznatim zračnim prostorima i prometnim situacijama. Također, razlog korištenja generičkog zračnog prostora je mogućnost kasnije primjene modela na različite zračne prostore. Prometne situacije imat će varijabilan broj zrakoplova, različite međusobne interakcije ovisno o poziciji, visini, smjeru i brzini kretanja, različit položaj u prostoru, udaljenost od granice prostora, itd. Također u ovoj fazi istraživanja kreirat će se prometne situacije za drugi zračni prostor koji će se kasnije koristiti u zadnjoj fazi istraživanja za validaciju modela na različite zračne prostore. U trećoj fazi istraživanja bit će potrebno odrediti radne zadaće na temelju prometnih situacija. Definirane radne zadaće iz prve faze istraživanja dodjeljivat će se prometnim situacijama iz druge faze uz pomoć automatiziranog sustava. Radne zadaće definirane su ovisno o prometnim situacijama gdje za svaku radnu zadaću postoje jasno definirana pravila kada se aktiviraju i kada se trebaju provesti. Primjeri radnih zadaća koje se provode su: monitoriranje zračnog prometa, izvršavanje zahtijeva pilota, koordinacija sa susjednim zračnim prostorom, razrješavanje konflikta, itd. Na taj način postojat će jasno definirane radne zadaće za svaku prometnu situaciju. U četvrtoj fazi istraživanja testirat će se oblasni radarski kontrolori zračnog prometa. Primijenit će se metoda komparacije kojom će oblasni radarski kontrolori zračnog prometa između dvije ponuđene prometne situacije morati odrediti koja je kompleksnija. Primijenit će se 120 prometnih situacija koje će omogućiti aktivaciju svih mogućih radnih zadaća. Po završetku usporedbi prometnih situacija, kontrolori će imati jasan poredak od najmanje do najviše kompleksne prometne situacije koju su sami prethodno poredali metodom komparacije te ih grupirati u ocijene kompleksnosti prometa od 1 do 5. Na osnovu tih ocjena, te prethodnih usporedbi prometnih situacija dodijelit će se linearno interpolirane ocijene ostalim prometnim situacijama. Istom metodom prikupit će se podaci za drugi zračni prostor za potrebe validacije modela. U petoj fazi istraživanja uz pomoć strojnog učenja trenirat će se linearni model koristeći Bayesian Ridge regresije da se radnim zadaćama (istraživačkim varijablama) dodjele težinske vrijednosti na osnovu linearno interpoliranih ocjena iz prethodne faze (ciljane varijable). Na taj način izraditi će se model za određivanje kompleksnosti zračnog prometa na temelju radnih zadaća kontrolora zračnog prometa. U šestoj fazi istraživanja radit će se validacija matematičkog modela temeljem subjektivnih procjene kontrolora zračnog prometa dobivenim na drugom zračnom prostoru, te će se vidjeti je li moguća primjena modela na različite zračne prostore

Model kompleksnosti zračnog prometa temeljen na radnim zadaćama kontrolora zračnoga prometa

Existing models for determining air traffic complexity that are based on air traffic controllers' subjective assessment are not consistent due to possible deviations in complexity assessment. The aim of this research is to create a mathematical model for air traffic complexity which is based on the air traffic controller tasks. The model will use the data on area radar air traffic controller tasks that are defined according to the traffic situation. Certain air traffic controller tasks, such as a conflict resolution, are perceived as one task, but they actually represent a set of multidimensional tasks that need to be defined precisely in order to be used later in mathematical model. Moreover, the existing models for determining air traffic complexity which use the subjective air traffic controller assessments also include the problem of subjectivity resulting from the learned mode of operation in a given airspace. For the purpose of this research new generic airspace will be created. This research introduces a new approach to design a model for determining air traffic complexity which is based on defining area radar air traffic controller tasks for the given traffic situations. Area radar air traffic controllers will be asked to decide which of the two traffic situations is more complex by using the comparison method. In this way, any inconsistency in subjective assessments will be avoided, since air traffic controllers tend to give the same complexity score for different levels of air traffic complexity. Using machine learning, inputs such as defined air traffic controller tasks and data gained through comparison method, will be used to develop a new mathematical model for determining air traffic complexity. The validation of the model will be carried out by the same comparison method using the traffic situation data on a different airspace.Rast potražnje u prometu pokretač je razvoja zračnog prometa. Ipak, to bi moglo dovesti i do negativnih posljedica poput zagušenja zračnog prostora, kašnjenja letova, velike gustoće prometa, neučinkovitost leta zbog pretjerano dugih ruta, povećane potrošnje goriva, a samim time i povećanih troškova leta i utjecaja na okoliš. Ti će problemi postati još izraženiji u narednim godinama, zbog povećane potražnje u prometu. Trend rasta zračnog prometa u zoni EUROCONTROL od 2013. godine nastavljen je do 2018. godine, nakon nekoliko godina stagnacije uzrokovane globalnom gospodarskom krizom. Broj letova temeljen na pravilima instrumentalnog leta (IFR) u prosjeku je porastao za 3,8% u odnosu na promet u 2017. Rast zračnog prometa veći je u pogledu broja putnika nego u odnosu na letove (6,1% u odnosu na 2017.), što je također slučaj u prethodnim godinama [1]. Taj se rast nastavio u prvoj polovici 2019. godine, a broj kontroliranih letova u zoni EUROCONTROL u prosjeku je porastao za 1,6% u odnosu na 2018. godinu [2]. Prema srednjoročnoj prognozi EUROCONTROL-a, procjenjuje se da će rast prometa IFR-a nastaviti u sljedećim godinama do 2025. godine, s prosječnim godišnjim rastom od 2,0% [3]. U takvim se uvjetima događaju kompleksnije situacije u zračnom prometu, koje mogu otežati pružanje usluge kontrole zračnog prometa, a posebno za specifične zadatke kontrolora zračnog prometa. To može rezultirati povećanim radnim opterećenjem kontrolora zračnog prometa koje predstavlja potencijalni sigurnosni rizik. Kako bi udovoljili prometnoj potražnji, pružatelji usluga u zračnoj plovidbi moraju osigurati odgovarajući sektorski kapacitet koji će omogućiti siguran i učinkovit zračni promet. Budući da kapacitet sektora ovisi o radnom opterećenju kontrolora zračnog prometa, kompleksnost zračnog prometa postaje jedan od ključnih čimbenika koji se razmatra pri istraživanju ovih pokazatelja i sustavu upravljanja zračnim prometom. Kompleksnost zračnog prometa definira se kao poteškoća u praćenju i upravljanju određenom situacijom u zračnom prometu [4]. Jedinstveno europsko nebo (SES), projekt modernizacije i poboljšanja europskog upravljanja zračnim prometom, ima za cilj povećanje sigurnosti prometa, kapaciteta i učinkovitosti, kao i smanjenje negativnih posljedica povećane potražnje zračnog prometa. Nekoliko novih tehnologija (rješenja) razvijeno je putem SESAR-ovog programa upravljanja zračnim prometom (SESAR) kako bi se zadovoljile velike prometne potražnje i osigurala sigurnost u prometu. Kompleksnost zračnog prometa istražuje se i unutar SESAR-a, što je rezultiralo SESAR-ovim rješenjem br. 19 Automatizirana podrška za otkrivanje i rješavanje kompleksnosti (iz SESAR-a 1). Jedna od potfunkcionalnosti koja će se razviti u okviru SESAR2020 je automatizirana podrška za procjenu kompleksnosti prometa koja je propisana Provedbenom uredbom Komisije (EU) br. 716/2014 od 27. lipnja 2014. o uspostavljanju zajedničkog pilot projekta koji podržava provedbu europskog glavnog plana (Master plan) upravljanja zračnim prometom. Ovaj rad daje istraživački pregled modela i metoda za utvrđivanje i ocjenu kompleksnosti zračnog prometa. Na temelju prethodnih istraživanja identificirani su nedostatci postojećih modela, predstavljena je nova metoda za određivanje kompleksnosti zračnog prometa i predložen je novi model koji bi trebao nadmašiti nedostatke koji su i dalje prisutni u ovom polju istraživanja. Cilj istraživanja: Izraditi model kompleksnosti zračnog prometa temeljen na radnim zadaćama kontrolora zračnog prometa. Hipoteza: Kompleksnost zračnog prometa moguće je odrediti na temelju radnih zadaća kontrolora zračnog prometa. Argumenti koji potkrepljuju hipotezu: • Subjektivne procjene kontrolora zračnog prometa u postojećim modelima određivanja kompleksnosti zračnog prometa nisu konzistentne. • Modeli za određivanje kompleksnosti zračnog prometa temeljeni na subjektivnim procjenama kontrolora zračnog prometa definirani su u ovisnosti o karakteristikama određenog zračnog prostora te ne daju valjane rezultate u primjeni na druge zračne prostore. • Radne zadaće aktiviraju se na temelju karakteristika prometnih situacija te su neovisne o kontroloru zračnog prometa koji ih provodi. • Povećanje kompleksnosti zračnog prometa za posljedicu ima povećanje radnog opterećenja kontrolora zračnog prometa, a radno opterećenje se može izraziti kao skup radnih zadaća kontrolora zračnog prometa. S ciljem potvrđivanja postavljene znanstvene hipoteze, istraživanje će biti provedeno kroz šest temeljnih faza. U prvoj fazi istraživanja definirat će se radne zadaće oblasnog radarskog kontrolora zračnog prometa koristeći metodu intervjuiranja kontrolora, analizom postojeće literature te priručnika koji objašnjavaju radne zadaće kontrolora te metodom promatranja rada kontrolora na radnom mjestu. Kontrolori zračnog prometa izvršavaju radne zadaće ovisno o prometnoj situaciji stoga je iznimno važno pravilno definirati sve radne zadaće koje se provode te kreirati veliki broj različitih prometnih situacija. S obzirom na to da se određene radne zadaće, poput razrješavanja konflikta, broje kao jedan problem, a u stvarnosti su višedimenzionalni problem, potrebno je definirati takve, višedimenzionalne radne zadaće koje će se moći koristiti u matematičkom modelu. U drugoj fazi istraživanja potrebno je kreirati prometne situacije iz kojih se mogu iščitati sve potrebne informacije koje će omogućiti oblasnom radarskom kontroloru zračnog prometa da procijeni kompleksnost prometne situacije. Prometne situacije kreirat će se kao statične slike koje će sadržavati sve potrebne informacije za procjenu kompleksnosti situacije, poput brzine zrakoplova, smjera letenja zrakoplova, destinacije zrakoplova, ulazne i izlazne točke u sektoru, namjere pilota, definirane granice zračnog prostora, trenutne visine zrakoplova, izlazne visine itd. Prometne situacije bit će definirane za generički zračni prostor da se izbjegne subjektivnost ocjenjivanja na poznatim zračnim prostorima i prometnim situacijama. Također, razlog korištenja generičkog zračnog prostora je mogućnost kasnije primjene modela na različite zračne prostore. Prometne situacije imat će varijabilan broj zrakoplova, različite međusobne interakcije ovisno o poziciji, visini, smjeru i brzini kretanja, različit položaj u prostoru, udaljenost od granice prostora, itd. Također u ovoj fazi istraživanja kreirat će se prometne situacije za drugi zračni prostor koji će se kasnije koristiti u zadnjoj fazi istraživanja za validaciju modela na različite zračne prostore. U trećoj fazi istraživanja bit će potrebno odrediti radne zadaće na temelju prometnih situacija. Definirane radne zadaće iz prve faze istraživanja dodjeljivat će se prometnim situacijama iz druge faze uz pomoć automatiziranog sustava. Radne zadaće definirane su ovisno o prometnim situacijama gdje za svaku radnu zadaću postoje jasno definirana pravila kada se aktiviraju i kada se trebaju provesti. Primjeri radnih zadaća koje se provode su: monitoriranje zračnog prometa, izvršavanje zahtijeva pilota, koordinacija sa susjednim zračnim prostorom, razrješavanje konflikta, itd. Na taj način postojat će jasno definirane radne zadaće za svaku prometnu situaciju. U četvrtoj fazi istraživanja testirat će se oblasni radarski kontrolori zračnog prometa. Primijenit će se metoda komparacije kojom će oblasni radarski kontrolori zračnog prometa između dvije ponuđene prometne situacije morati odrediti koja je kompleksnija. Primijenit će se 120 prometnih situacija koje će omogućiti aktivaciju svih mogućih radnih zadaća. Po završetku usporedbi prometnih situacija, kontrolori će imati jasan poredak od najmanje do najviše kompleksne prometne situacije koju su sami prethodno poredali metodom komparacije te ih grupirati u ocijene kompleksnosti prometa od 1 do 5. Na osnovu tih ocjena, te prethodnih usporedbi prometnih situacija dodijelit će se linearno interpolirane ocijene ostalim prometnim situacijama. Istom metodom prikupit će se podaci za drugi zračni prostor za potrebe validacije modela. U petoj fazi istraživanja uz pomoć strojnog učenja trenirat će se linearni model koristeći Bayesian Ridge regresije da se radnim zadaćama (istraživačkim varijablama) dodjele težinske vrijednosti na osnovu linearno interpoliranih ocjena iz prethodne faze (ciljane varijable). Na taj način izraditi će se model za određivanje kompleksnosti zračnog prometa na temelju radnih zadaća kontrolora zračnog prometa. U šestoj fazi istraživanja radit će se validacija matematičkog modela temeljem subjektivnih procjene kontrolora zračnog prometa dobivenim na drugom zračnom prostoru, te će se vidjeti je li moguća primjena modela na različite zračne prostore