| 연구목표 |
포스트 코로나 이후 폭발적인 항공수요 증가에 대비하여 현재 자동/수동 방식이 혼재된 공항 관측업무의 자동화에 요구되는 구름에 대한 자동관측(운량, 운형) 기술과, METAR(METeorological Aerodrome Report) 생성을 위한 관측자료 통합 기술을 개발 - 공항 관측업무 중 구름 영상기반 분석을 위한 전천후(all weather) 전방위(... |
| 연구내용 |
자동으로 관측되는 바람, 온ㆍ습도 등 다른 항공기상 관측요소와 달리 관측자의 육안으로 관측되고 있는 구름 등의 항공기상 관측요소를 객관적이고 정량적으로 자동관측하기 위한 기술을 개발하고, 이를 기존 항공기상 관측자료와 통합적으로 표출하여 궁금적으로 METAR를 자동 생성하는 기술을 구현 전방위 카메라 기반의 구름 관측장비를 개발하여 촬영된 영상을 데이터베이... |
| 기대효과 |
기존 항공기상관측장비 대비 정확하고 정량적으로 구름(운량, 운형, 운고) 관련 기상정보를 생산하여 공항관측에 대해 효율적인 구름 관측업무 지원이 가능한 자동 구름관측 기술을 개발하여 적용함으로써 항공안전에 기여함. - 구름관측 영상자료에 대한 빅데이터 획득, 딥러닝 등 4차 산업혁명 기술을 적용하여 개발된 장비의 실질적인 효율성 제고 - 개발된 장비에 대한... |
| 키워드 |
항공기상, 공항기상보고, 구름, 인공지능, 표출시스템 |