Cálculo de la complejidad de los ATCs en un sector mediante clustering

Abstract

El cálculo de la complejidad cognitiva de ATC busca obtener el grado de dificultad para comprender y controlar situaciones de tráfico aéreo en un momento dado. Dada la subjetividad de lo que es complejo y el hecho de que esto involucra procesos mentales, esta es un área de investigación en curso y no se ha llegado a un consenso de cómo hacer este cálculo. Se han hecho muchos esfuerzos con el fin de calcular la complejidad cognitiva. Algunas propuestas toman en cuenta factores del entorno, otras se enfocan en factores psicológicos y fisiológicos del controlador y otras toman en cuenta ambos tipos de factores. En este trabajo se calculó la complejidad cognitiva en los sectores LECMPAU, LECMPAL, LECMDGU, LECMDGL, LECMBLU y LECMBLL a partir de un histórico de acciones de ATC. Se usó el algoritmo k-means++ clustering para identificar patrones y tendencias en los datos. Se identificaron las características más importantes y a partir de esto, se creó una fórmula para calcular la complejidad cognitiva. Los resultados obtenidos se utilizaron para validar los resultados obtenidos con el sistema COMETA de CRIDA A.I.E.---ABSTRACT---The calculation of the cognitive complexity of ATC seeks to obtain the degree of difficulty to understand and control air traffic situations at a given time. Given the subjectivity of what is complex and the fact that this involves mental processes, this is an area of ongoing research and no consensus has been reached on how to make this calculation. Many efforts have been made in order to calculate cognitive complexity. Some proposals take into account environmental factors, others focus on psychological and physiological factors of the controller and others take into account both types of factors. In this work, the cognitive complexity in the LECMPAU, LECMPAL, LECMDGU, LECMDGL, LECMBLU and LECMBLL sectors was calculated from a historic of ATC actions. The algorithm k-means++ clustering was used to identify patterns and trends in the data. The most important characteristics were identified and, from this, a formula was created to calculate the cognitive complexity. The results obtained were used to validate the results obtained with the COMETA system of CRIDA A.I.E.