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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
구성관 (한서대학교 항공산업공학과) 박창환 (한서대학교 항공기계학과) 홍석민 (한서대학교 무인항공기학과)
저널정보
한국항행학회 한국항행학회논문지 한국항행학회논문지 제22권 제6호
발행연도
2018.1
수록면
491 - 499 (9page)

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항공기 이착륙 유무의 중요한 지표 중 하나인 활주로 가시거리는 기온, 습도 등과 같은 기상 조건에 영향을 받는다. 비행장의 활주로 이용 시 도착시점에서의 활주로 가시거리를 예측하는 것은 항공기 이용의 효율성에서 중요하다. 본 연구에서는 활주로 가시거리를 예측하기 위해 기존에 제안된 심층 신경망을 활용한 활주로 가시거리 예측 모델의 고도화를 통해 1시간 이후의 국지 비행장의 활주로 가시거리를 예측하였다. 이를 위해 예측 모델의 고도화는 입력 값으로 기상 정보(기온, 습도, 풍속, 활주로 가시거리)에 대한 시간 간격 변화와 예측 값의 선형변환을 통해 진행하였다. 제안된 방법은 과거 기상 관측 값을 바탕으로 예측 모델의 학습을 생성해 1시간 이후의 활주로 가시거리에 대한 예측을 수행하였고, 1시간 이후의 측정된 활주로 가시거리와 비교를 통해 타당성을 확인했다. 제안된 예측 모델은 예보를 제공해주지 않는 지역의 소규모 비행장에서 참고할 수 있는 활주로 가시거리 생성에 활용 할 수 있을 것이다.
#Runway visual range #Airport local weather #Weather forecast #Deep neural network #Principal component analysis

목차

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참고문헌 (9)

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G. S. Ban / 2002 / Weather factor for aircraft operation safety / Civil Aviation Development 28:225~257 google schola Federal Aviation Administration / 2016 / Aviation weather services / Federal Aviation Administration google schola F. Rosenblatt / 1958 / 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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