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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
구성관 (한서대학교 항공학부 항공레저산업학과) 홍석민 (한서대학교 항공학부 무인항공기학과)
저널정보
한국항행학회 한국항행학회논문지 한국항행학회논문지 제21권 제5호
발행연도
2017.1
수록면
435 - 442 (8page)

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안개 등의 영향을 받는 활주로 시정은 비행장에서 항공기 이착륙의 가능 여부를 결정하는 주요 지표중 하나이다. 운송용 항공기가 운항되는 공항의 경우 활주로 시정을 포함한 주요 국지 기상 예보를 시행하며, 이를 항공종사자가 확인할 수 있도록 하고 있다. 본 논문은 최근 영상 처리, 음성 인식, 자연어 처리 등의 다양한 분야에 적용되고 있는 심층신경망을 활주로 시정 예측에 적용하여 국지 비행장의 활주로 시정 예측 모델을 개발하고 이를 활용한 예측을 수행하였다. 적용 대상 비행장의 과거 실제 기상 관측 값을 활용하여 신경망 학습 후 시정에 대한 예측을 수행하였고, 기존 관측 데이터와 비교한 결과 비교적 정확한 예측 결과를 확인하였다. 또한 개발된 모델은 별도의 예보 기능이 없는 해당 비행장에서 참고할 수 있는 기상정보를 생성하는데 사용될 수 있을 것이다.
#Runway visual range #Airport local weather #Weather forecast #Deep neural network #Aviation weather

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G. S. Ban / 2002 / Weather factor for aircraft operation safety / Civil Aviation Development 28:225~257 google schola FAA / 2016 / AC00-45H, Aviation weather services / Federal Aviation Administration google schola F. Rosenblatt / 1957 / The perceptron: A probabilistic model for information storage and organization in the brain / Psychological review 65(6):386~408 google schola P. J. Werbos / 1974 / Beyond regression: New tools for prediction and analysis in the behavioral sciences google schola G. E. Hinton / 2006 / A fast learning algorithm for deep belief nets / Neural computation 18(7):1527~1554 google schola

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