베트남 항공 아카데미의 과학자 그룹은 카메라와 머신 러닝 모델을 사용하여 공항에서 안전을 위협할 수 있는 이물질을 감지하고 경고했습니다.
연구팀은 항공 안전을 지원하고 싶다는 열망으로 2년에 걸쳐 영상처리기술 적용 시스템을 개발했습니다.
이를 위해 팀은 실제 공항을 시뮬레이션하기 위해 터미널 전체, 항공기, 활주로, 터널, 조명 시스템(주야 시뮬레이션) 등을 포함하여 컴퓨터로 3D 모델을 스케치했습니다. 실제로 팀은 활주로를 따라 물체를 감지하기 위해 카메라를 배치했습니다.
시뮬레이션된 활주로에서 이물질을 감지하기 위해 컴퓨터에 다양한 시나리오가 구성되었습니다. 이 데이터 소스는 국내외 공항의 활주로, 유도로, 에이프런에서 수집한 이미지와 학생 및 강사가 인턴십 기간 동안 찍은 이미지를 결합하여 팀에서 구축했습니다.
데이터가 컴퓨터에 입력되면 컴퓨터는 이미지 세트에 있는 모든 객체를 학습합니다. 예를 들어, 골판지 지붕, 물탱크 덮개, 안테나 접시, 애완용 새... 심지어 볼펜, 가방 손잡이, 서류 클립과 같은 승객이 사용하는 물품... 모두 잠재적인 안전 위험을 초래합니다. 모형 활주로에 이물질이 유입되면 카메라가 이미지를 촬영하고 이를 서버로 전송하여 분석, 처리하고 경고를 내립니다.
조명이 밝은 환경에서 이미지를 사용하여 머신 러닝 모델에서 테스트한 결과, 이물질을 99% 이상의 정확도로 감지할 수 있습니다. 노이즈가 있는 이미지, 즉 조명이 어둡고 먼지가 많고 비오거나 바람이 많이 부는 환경에서는 모델이 평균 70~80% 정도의 낮은 정확도로 작동합니다. 그 결과, 머신 러닝 모델은 물체의 모양, 크기, 위치를 인식하게 됩니다.
현재 이 팀의 제품은 땅에 있는 물체만 감지합니다. 둥 박사는 공중 물체에 대해서도 유사한 기능을 연구하고 개발할 것이라고 말했다.
연구팀은 공항 모델에서 이물질 감지를 위한 머신러닝 모델을 테스트했습니다. 사진: NVCC
아카데미 부소장이자 연구 책임자인 응우옌 탄 둥 박사에 따르면, 공항 모델에서 시스템을 테스트하는 것은 실제 공항과 매우 다릅니다. 그 이유는 카메라 위치(안전 조건을 충족)에서 활주로에 있는 물체(변의 길이가 3cm 이상)까지의 거리가 매우 멀기 때문이며, 때로는 수백 미터에 달하기도 합니다. 따라서 카메라 시스템은 물체를 인식하기 위해 더 높은 해상도가 필요하며, 더 빠른 데이터 처리 속도를 갖춘 컴퓨터 시스템이 필요합니다.
둥 씨는 공항에서 이물질을 감지하는 기술은 많은 국가에서 적용 중이며 매우 비용이 많이 든다고 말했습니다. 2017년 이물질 감지 및 경고(FOD) 시스템에 대한 총 투자액은 노이바이 공항의 경우 4,862억 VND, 탄손누트 공항의 경우 5,097억 VND로 책정되었습니다.
베트남에서는 "이물질을 감지하는 자동 시스템이 사용되지 않고 대부분 수동 방식이 사용됩니다. 즉, 공항에서는 활주로, 유도로, 주차 구역에서 이물질을 통제하고 수거하기 위해 사람들을 동원합니다."라고 Dung 박사는 말했습니다.
연구 책임자, 응우옌 탄 둥 박사. 사진: 하안
호치민시 기술교육대학교 기술교육원장인 부이 반 홍 부교수에 따르면, 카메라 시스템을 이용한 항공 분야의 이물질 감지 시스템은 전 세계 선진국에서 연구되어 실제로 적용되고 있습니다. 이 기술은 전 세계 일부 공항의 단파 레이더 시스템과 결합되어 이물질을 감지합니다. 그러나 이러한 시스템의 효과는 제조업체의 발표를 넘어서 평가되지 않았습니다. 그러나 베트남에 적용하려면 비용이 많이 들고 기술이 적극적이지 않습니다.
그는 이 그룹의 연구가 국내 기술을 설계, 설치, 활용, 유지관리, 습득하고, 실제로 적용하면 비용을 최소화하는 데 기초가 된다고 말했습니다. 따라서 그는 연구팀이 이 시스템을 완성하고, 국내 공항에서 테스트하고 적용할 것으로 기대하고 있다.
하안
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