A methodology for the design and development of an aerospace-specific data repository to support data-driven research

Abstract

A data-driven approach to aerospace research or applications could be beneficial in the era of big data, but accessibility and usability of the data make this challenging. There have been attempts by government and academic researchers to resolve this issue by creating large generic databases. However, the issue remains since those databases may not be able to satisfy researchers' needs. In this thesis, a systematic approach is presented that can be used to create a compact, efficient, and aerospace application-specific database based on specific research requirements. The methodology, which utilizes aviation-related data that are publicly accessible, follows the data ETL (Extract, Transform, and Load) approach based on domain-specific requirements. A data visualization tool was created to help researchers better understand the data. The approach was tested with a case-study simulated environment designed for the purpose of investigating interactions between entities in a shared airspace. As a result of the implementation, a relational database containing real-life archived air traffic and weather radar data was created, as well as a map-based data visualization tool. The result is verified with test cases to demonstrate the flexibility of the approach for creating different true-to-life flight scenarios.

Une approche de recherche axée sur les données pourrait être bénéfique à l'ère du mégadonnées pour des applications aérospatiales, mais l'accessibilité et la facilité d'utilisation de ces données en font un défi. Des gouvernements et chercheurs universitaires ont tenté de résoudre ce problème en créant de grandes bases de données génériques; cependant, le problème demeure puisque ces bases de données peuvent ne pas satisfaire les besoins des chercheurs. Dans cette thèse, on présente une approche systématique qui peut être utilisée pour créer une base de données compacte, efficace, et spécifique à une application aérospatiale, basée sur des exigences de recherche spécifiques. La méthodologie, qui utilise des données relatives à l'aviation accessibles au public suit l'approche ETL (extraction, transformation et chargement) des données en fonction des exigences spécifiques au domaine. Un outil de visualisation des données a été créé pour aider les chercheurs à mieux comprendre les données. L'approche a été testée avec un environnement simulé conçu pour étudier les interactions entre des entités dans un espace aérien partagé. L’implémentation de cette approche a permis de créer une base de données relationnelle contenant des données sur le trafic aérien, des données de radar météorologique archivées, ainsi qu'un outil cartographique de visualisation des données. Le résultat est vérifié avec des cas d'essai afin de démontrer la flexibilité de l'approche pour créer différents scénarios de vol réalistes.