항공 분야의 AI: 더 스마트한 공항으로 가는 활주로(AI)

항공 산업은 사람과 상품을 운송하여 세계를 연결합니다. 기술이 발전함에 따라 점점 더 많은 사람들이 여행하고 있습니다. 올해 전 세계 여객 수는 94억 명에 달할 것으로 예상됩니다. 공항 운영 모니터링은 비용이 많이 드는 지연을 방지하고 승객이 나쁜 여행 경험을 하지 않도록 하는 데 그 어느 때보다 중요합니다. 

공항의 인공 지능(AI)은 운영을 간소화하고 효율성을 높이며 전반적인 여행 경험을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 기사에서는 항공 산업에서 AI의 다양한 응용 분야에 대해 알아보겠습니다. 또한 항공 분야에서 AI의 이점과 그에 따른 과제에 대해서도 살펴보겠습니다. 시작하자!

AI는 항공에서 어떻게 사용됩니까?

머신 러닝, 자연어 처리(NLP) 및 컴퓨터 비전과 같은 다양한 AI 기술이 항공 산업을 변화시키고 있습니다 . 기계 학습은 알고리즘을 사용하여 패턴을 식별하고 예측합니다. 비행 일정을 최적화하고, 항공기 처리 시간을 개선하고, 장비 고장이 발생하기 전에 예측할 수 있습니다.

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컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있도록 하는 NLP는 감정 분석과 같은 애플리케이션에 사용할 수 있습니다. NLP는 설문 조사, 소셜 미디어 및 고객 리뷰에서 얻은 승객 피드백을 분석하여 항공사와 공항이 고객 만족도를 측정하고 개선이 필요한 영역을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

컴퓨터 비전을 사용하면 컴퓨터가 시각적 데이터를 기반으로 해석하고 결정을 내릴 수 있습니다. 고급 감시 시스템에서 얼굴 인식, 행동 분석 및 의심스러운 활동 감지와 같은 애플리케이션을 통해 보안을 강화하는 데 사용할 수 있습니다. 이는 항공 분야에서 AI를 사용하는 몇 가지 사례에 불과합니다. 항공 산업을 변화시키는 더 많은 응용 분야가 있습니다. 이러한 기술이 현장에 어떤 영향을 미치는지 자세히 알아보겠습니다.

항공 분야의 AI 응용

이러한 AI 애플리케이션이 항공 산업을 어떻게 재편하고 있는지 보다 명확하게 파악하기 위해 몇 가지 자세한 예를 살펴보겠습니다. 우리는 애플리케이션의 필요성, AI를 사용하여 만들 수 있는 솔루션 및 작동 방식을 이해할 것입니다.

컴퓨터 비전을 사용하여 비행기 착륙 거리 계산

항공 분야에서 컴퓨터 비전의 흥미로운 응용 분야는 비행기 착륙 거리를 계산하는 것입니다. 아직 일반적으로 사용되지는 않지만 컴퓨터 비전은 기기가 고장 났을 때 백업 역할을 할 수 있으며 가시성이 낮은 상황에서 착륙하는 데 도움이 될 수 있습니다. 착륙 절차를 더 안전하고 신뢰할 수 있게 만들 수 있습니다. 무선 신호를 사용하여 착륙 시 항공기에 안내를 제공하는 기존에 사용되던 계기 착륙 시스템(ILS)과 달리 컴퓨터 비전은 지상에서 지원을 제공합니다.

객체 감지 는 AI 모델이 이미지 또는 비디오 내에서 객체를 식별하고 찾는 컴퓨터 비전 작업입니다. 자율 주행 차량 에서 보안 시스템에 이르기까지 다양한 응용 분야에 필수적입니다. 이 특정 응용 분야에서 물체 감지는 비행기와 착륙 지점을 정확하게 식별하는 데 사용할 수 있습니다.

Ultralytics YOLOv8예를 들어, 는 이를 위해 사용할 수 있는 객체 감지를 지원하는 고급 컴퓨터 비전 모델입니다. 비행기와 착륙 위치를 감지할 수 있으며 물체 주위에 경계 상자를 그릴 수 있습니다. 그런 다음 경계 상자의 중심을 사용하여 두 개체 사이의 간격을 측정할 수 있습니다.

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이를 기존 공항 인프라에 통합하기 위해 활주로를 따라 배치된 카메라는 비디오 데이터를 YOLOv8 실시간으로 모델링합니다. 이 시스템은 착륙 접근을 지속적으로 모니터링하여 항공 교통 관제사와 조종사에게 정확한 착륙 거리에 대한 즉각적인 피드백을 제공합니다. 이 시스템을 사용하면 까다로운 조건에서 비행기 착륙 거리를 더 쉽게 계산 할 수 있습니다.

AI 챗봇으로 공항 고객 서비스를 더욱 스마트하게 만듭니다.

공항의 주요 문제 중 하나는 고객 지원이 지속적으로 필요하다는 것입니다. 승객은 종종 항공편 정보, 체크인 절차 및 공항 탐색에 대한 도움이 필요합니다. 이로 인해 직원이 과중해지고 대기 시간이 길어질 수 있습니다. NLP와 GPT-4o 와 같은 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 구축된 AI 챗봇은 훌륭한 솔루션이 될 수 있습니다.

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NLP와 LLM을 통해 챗봇은 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있습니다. 그들은 자연스럽고 대화적인 방식으로 승객과 상호 작용할 수 있습니다. 공항에서 이러한 챗봇은 교육 데이터에서 광범위한 지식을 전달받기 때문에 다양한 작업을 효율적으로 관리할 수 있습니다. 승객은 챗봇을 사용하여 실시간 항공편 정보를 얻고, 공항 시설에 대한 질문에 답하고, 예약 및 체크인 프로세스를 지원하고, 식사 및 쇼핑에 대한 추천을 제공할 수도 있습니다.

AI 지원 수하물 처리 시스템

공항의 AI는 위탁 수하물의 운송 및 수거 프로세스를 보다 효율적으로 만들고 수하물 분실 가능성을 줄일 수 있습니다. 공항은 컴퓨터 비전 및 머신 러닝과 같은 최첨단 기술을 사용하여 수하물 분류, 추적 및 관리를 간소화할 수 있습니다. 

‍Ultralytics YOLOv8객체 추적 및 인스턴스 분할을 지원하므로 이 애플리케이션에 적합한 옵션입니다. 물체 추적을 통해 체크인하는 순간부터 항공기에 적재될 때까지 각 수하물의 움직임을 추적할 수 있습니다. 지속적인 모니터링은 실수를 방지하고 모든 수하물이 목적지에 도착하도록 하는 데 도움이 됩니다.

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인스턴스 세분화는 각 수하물을 개별적으로 식별하고 구별하는 데 도움이 됩니다. 수집 캐러셀에서 수하물을 세는 것과 같은 작업에 유용합니다. AI 지원 수하물 처리 시스템은 컨베이어 벨트에 수하물을 올려놓고 승객이 수하물을 수령할 때 수하물 수를 추적할 수 있습니다. 이러한 유형의 감시를 통해 항공사는 수하물을 찾지 않고 모든 승객이 수하물을 받도록 보장할 수 있습니다.

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다음과 같은 컴퓨터 비전 모델 통합 YOLOv8 수하물 취급은 이러한 프로세스를 훨씬 더 효율적이고 정확하게 만들 수 있습니다. 실시간 모니터링 및 데이터 수집은 실수를 줄이고 수하물 분실을 최소화하며 승객 만족도를 높이는 데 도움이 됩니다. 이러한 작업을 자동화함으로써 공항 직원은 공항의 전반적인 효율성을 개선하기 위해 더 중요한 작업에 집중할 수 있습니다.

공항 지상 운영 주시

우리는 컴퓨터 비전을 사용하여 수하물 취급을 모니터링하는 방법을 살펴보았지만, 이는 지상 운영의 한 측면일 뿐입니다. 지상 운영에 대한 수많은 다른 통찰력을 모니터링하고 추적하여 지연이 발생하는 위치를 식별할 수 있습니다. 지연을 식별하고 제거하면 손실을 줄이고 전반적인 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 

연료 보급 및 유지 보수에서 케이터링 서비스 및 경사로 안전에 이르기까지 컴퓨터 비전 시스템은 카메라와 센서를 사용하여 지상 작업을 감시할 수 있습니다. 이러한 시스템은 시각적 데이터를 분석하여 문제를 발견하고, 워크플로를 간소화하고, 안전 규칙을 준수하는지 확인합니다. 시간이 지남에 따라 이러한 통찰력은 공항이 운영을 지속적으로 개선하여 더 원활하고 안전하며 최적화된 지상 조업 프로세스로 이어지는 데 도움이 될 수 있습니다.

항공 분야에서 AI의 장점

AI는 승객을 위해 더 효율적이고 안전하며 더 나은 운영을 통해 항공 산업을 변화시키고 있습니다. AI는 다양한 작업을 자동화하고 최적화하여 항공사와 공항을 보다 원활하게 운영하고 비용을 절감할 수 있도록 지원합니다. 항공 분야에서 AI를 사용할 때의 몇 가지 주요 이점은 다음과 같습니다.

• 실시간 데이터 분석: 방대한 데이터 세트를 신속하게 분석할 수 있는 기능을 갖춘 AI는 정보에 입각한 의사 결정을 위한 실시간 인사이트를 제공합니다.
• 최적화된 비행 경로: AI는 보다 효율적인 비행 경로를 계획하고 연료를 절약하며 이동 시간을 줄이는 데 도움이 됩니다.
• 간소화된 보안: AI 기반 보안 시스템은 위협을 더 빠르고 정확하게 감지하여 전반적인 공항 보안을 강화할 수 있습니다.
• 맞춤형 승객 경험: 서비스 및 편의 시설에 대한 맞춤형 추천은 승객의 전반적인 여행 경험을 향상시킬 수 있습니다.

공항에서의 AI 구현의 과제

공항에서 AI 애플리케이션을 구현하는 동안 다양한 장애물이 발생할 수 있습니다. 일반적으로 알려진 문제 중 일부는 높은 인프라 비용, 데이터 개인 정보 보호, 윤리적 영향 및 레거시 시스템과의 통합과 관련이 있습니다. 그러나 이러한 문제는 다른 산업에서도 발생합니다. 항공 분야에는 해당 분야에만 고유한 특정 과제가 있습니다.

AI 시스템의 신뢰성과 안전성을 보장하는 것은 항공 산업의 핵심입니다. AI는 결함이 발생하면 심각한 결과를 초래할 수 있기 때문에 엄격한 표준을 충족하고 많은 테스트를 거쳐야 합니다. 또 다른 문제는 다양한 공항 환경에 적응하는 것이 어려울 수 있다는 것입니다. 공항은 다양한 수준의 승객과 항공기 유형으로 모든 종류의 기후에서 작동합니다. AI 시스템은 이러한 다양한 조건을 처리해야 합니다. 또한 규제 기관 및 업계 이해 관계자의 승인을 받는 것도 어려울 수 있습니다. AI 시스템은 엄격한 안전 규정을 따라야 하며, 이로 인해 AI 솔루션 개발 및 배포 프로세스가 느려질 수 있습니다. 항공사, 공항 운영자 및 승객에게 AI가 신뢰할 수 있고 유익하다는 것을 확신시키려면 많은 노력이 필요하며 실제로 안전과 효율성을 개선하는 데 효과가 있다는 증거가 필요합니다.

항공 분야에서 AI의 미래

AI 기술이 계속 발전함에 따라 효율성, 안전성 및 승객 경험이 훨씬 더 향상될 것으로 기대할 수 있습니다. 예를 들어, 싱가포르의 창이 공항은 승객들이 1분 이내에 입국 심사를 통과할 수 있도록 하는 AI 기반 출입국 심사 시스템을 사용합니다. 자율 항공기에 대한 작업도 진행 중이며 AI는 내비게이션과 의사 결정에 큰 역할을 합니다. 항공의 다양한 부분에 AI를 통합하면 현재 운영이 개선될 뿐만 아니라 아직 생각조차 하지 못한 새롭고 혁신적인 솔루션이 탄생할 것입니다.

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