베트남 항공 아카데미의 과학자 그룹은 카메라와 머신 러닝 모델의 이미지를 사용하여 공항에서 안전을 위협할 수 있는 이물질을 감지하고 경고했습니다.
연구팀은 항공 안전을 지원하고 싶다는 바람으로 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 컴퓨터가 다양한 시나리오를 구축했습니다. 연구팀은 국내 및 국제 공항의 활주로 위치, 유도로, 계류장에서 수집한 이미지와 학생 및 강사가 인턴십 기간 동안 촬영한 이미지를 결합하여 데이터 소스를 구축했습니다.
데이터가 컴퓨터에 입력되면 컴퓨터는 사진 세트에 있는 모든 물체를 학습합니다. 예를 들어 금속 지붕, 물탱크 덮개, 안테나 접시, 애완용 새... 심지어 볼펜, 가방 손잡이, 서류 클립과 같은 승객 물품까지... 모두 잠재적인 안전 위험을 초래합니다. 이물질이 모형 활주로에 유입되면 카메라는 이미지를 촬영하여 분석, 처리 및 경고를 위해 서버로 전송합니다.
밝은 조명 조건에서 이미지를 사용하여 머신 러닝 모델을 테스트할 경우, 이물질을 99% 이상의 정확도로 감지할 수 있습니다. 노이즈가 많은 이미지, 즉 어두운 조명, 먼지, 비, 바람 등의 조건에서는 모델의 정확도가 평균 70~80%로 낮습니다. 결과적으로 머신 러닝 모델은 물체의 모양, 크기, 위치를 인식합니다.
현재 이 그룹의 제품은 지상의 물체만 감지합니다. 덩 박사는 공중 물체에 대해서도 유사한 기능을 연구 개발할 것이라고 밝혔습니다.
연구팀은 공항 모델을 기반으로 이물질 감지 머신러닝 모델을 테스트했습니다. 사진: NVCC
아카데미 부소장이자 연구 책임자인 응우옌 탄 융 박사에 따르면, 공항 모형에서 시스템을 시험하는 것은 실제 공항과 매우 다릅니다. 그 이유는 카메라 위치(안전 조건 충족)에서 활주로에 있는 물체(변의 길이가 3cm 이상)까지의 거리가 매우 멀고, 때로는 수백 미터에 달하기 때문입니다. 따라서 카메라 시스템은 물체를 인식하기 위해 더 높은 해상도와 더 빠른 데이터 처리 속도를 갖춘 컴퓨터 시스템이 필요합니다.
둥 씨는 공항 내 이물질 감지 기술은 여러 국가에서 도입되고 있지만, 비용이 매우 높다고 말했습니다. 2017년 이물질 감지 및 경보 시스템(FOD, Foreign Object Debris)에 대한 총 투자액은 노이바이 공항에 4,862억 동, 떤선녓 공항에 5,097억 동으로 추산되었습니다.
베트남에서는 "이물질 감지를 위한 자동 시스템이 사용되지 않고 대부분 수동 방식을 사용하고 있습니다. 즉, 공항에서는 활주로, 유도로, 주기장에서 이물질을 통제하고 수거하기 위해 인력을 투입하고 있습니다."라고 융 박사는 말했습니다.
연구 책임자인 응우옌 탄 중 박사. 사진: 하 안
호치민시 기술교육대학교 기술교육원 부원장인 부이 반 홍 부교수에 따르면, 카메라 시스템을 이용한 항공 분야의 이물질 감지 시스템은 전 세계 선진국에서 연구 및 실제 적용되고 있습니다. 이 기술은 전 세계 일부 공항에서 단파 레이더 시스템과 결합하여 이물질을 감지하고 있습니다. 그러나 이러한 시스템의 효과는 제조사 발표 이후 평가되지 않았습니다. 베트남에 적용하기에는 비용이 많이 들고 기술도 미흡합니다.
그는 그룹의 연구가 국내 기술의 설계, 설치, 활용, 유지, 숙달, 그리고 실제 적용 시 비용 최소화의 기반이 된다고 믿습니다. 따라서 그는 연구팀이 시스템을 완성하고 국내 공항에서 시험 및 적용하기를 기대합니다.
하안
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