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딥러닝 기술을 이용한 조류 객체 탐지로 학습된 모델을 인식하여 소리를 방출해 조류를 쫓는 A.I 관제 시스템
An A.I. control system that recognizes a model trained by bird object detection using deep learning technology and emits sound to chase birds
김정연, 최형우, 김희원, 이희원, 김수안, 이정익
- 언어KOR
- URLhttps://db.koreascholar.com/Article/Detail/452186
4,000원
한국기계기술학회 학술대회논문집
(Proceedings of KSMT Annual Meeting)
2025년도 한국기계기술학회 동계학술대회 논문집 (2025.01)
pp.54-58
pp.54-58
한국기계항공기술학회(구 한국기계기술학회)
(Korean Society of Mechanical Technology)
키워드
A.I 관제 시스템GIPOPIN 보드소음예측항공사항공산업 시장AUM 사업
A. I Control SystemGIPOPIN BoardNoise PredictionAirlineAviation Industry MarketUAM Business
목차
1. 서론
1.1 항공 안전의 중요성
1.2 버드 스트라이크의 빈도와 피해
1.3 기술적 한계와 새로운 기회
1.4 항공사와 공항의 요구와 수요
1.5 환경 보호 의식의 증대
2. 창업 아이템
2.1 창업 아이템의 개발 목적
2.2 창업아이템의 목표시장 분석
3. 창업 아이디어 설계, 개발 및 사업화
3.1 창업 아이디어 소개
3.2 창업 아이디어 제품 서비스 제작방법
3.3 창업 아이디어의 경쟁사 대비 특장점
3.4 진출시장 목표
3.5 사업화 방안
4. 결론
참고문헌
1.1 항공 안전의 중요성
1.2 버드 스트라이크의 빈도와 피해
1.3 기술적 한계와 새로운 기회
1.4 항공사와 공항의 요구와 수요
1.5 환경 보호 의식의 증대
2. 창업 아이템
2.1 창업 아이템의 개발 목적
2.2 창업아이템의 목표시장 분석
3. 창업 아이디어 설계, 개발 및 사업화
3.1 창업 아이디어 소개
3.2 창업 아이디어 제품 서비스 제작방법
3.3 창업 아이디어의 경쟁사 대비 특장점
3.4 진출시장 목표
3.5 사업화 방안
4. 결론
참고문헌
저자
