[북 IT과학] 김책공대, AI 심층신경망 이용한 지능형레이저조류방지기 개발도입 독수리도

   

  우리는 언론보도를 통해 심심치 않게 조류와 부딪쳐 위험에 처한 비행기들의 소식을 듣곤한다. 

  얼마전 한국 언론에 의하면 2022년 1월에 공군의 5세대 최첨단 스텔스 ‘F-35A’ 전투기가 비행중 약 10kg의 독수리와 충돌해 기체가 손상되어서 도입 2년만에 폐기처분된 일이 있었다고 한다. 

  어쩌면 세계가 공화국으로 달려와 조류로부터 구해달라고 손을 벌리는 일이 일어날지도 모르겠다. 

  왜냐하면 김책공업종합대학 금속공학부 연구사 김순일선생을 비롯한 연구집단이 심층신경망을 이용한 지능형레이저조류방지기를 개발도입하였기 때문이다.

  심층신경망(Deep Neural Network, DNN)이란 인공지능(AI)의 한 형태로, 여러 층으로 구성된 인공신경망(Artificial Neural Network)을 말한다. 이는 인간의 뇌 구조를 모방한 모델로, 입력 데이터를 여러 단계에 걸쳐 처리하여 복잡한 패턴을 학습하고 예측하는 데 사용된다.

  이 심층신경망을 이용한 지능형레이저조류방지기는 종전의 조류방지체계와 대비해볼 때 장치의 체계가 조류의 각이한 종류와 크기에 대하여 충분한 실험연구를 거쳐 설계하였고 자료기지를 만들었으며 운영과정에 부단히 갱신되어나가도록 프로그램을 작성하였으므로 조류검출과 조류분류효율을 충분히 보장할수 있기 때문이다.

  이 체계는 촬영기를 이용하여 조류를 검출하며 식별결과에 따라 공격방식을 결정하고 레이저구동장치에 신호를 전송하여 조류에 대한 공격을 진행한다.

  체계는 크게 세 부분―야외감시용촬영기와 결합한 레이자공격단, 식별신호에 따르는 레이자빛구동장치, 조류의 검출 및 추적을 진행하는 콤퓨터처리단으로 구성되어있다.

  1W의 풀색(532nm), 푸른색(420nm), 붉은색(650nm)레이저묶음으로 구성된 레이저공격단은 야외감시용촬영기에 숨겨져있다.

  감시화상이 콤퓨터로 전송되면 인공지능기술을 이용하여 조류의 위치를 검출 및 추적하고 조류방지장치에 신호를 보낸다.

  이 장치에서는 조류의 종류와 크기, 날씨변화에 따르는 조도에 따라 레이자빛구동신호를 발산하여 조류를 날려보낸다.

  대면부는 감시화면과 통계, 이력보기, 기본설정창 등으로 이루어졌다.

  완전히 무인화된 이 체계의 조류검출률은 98.7%, 방지률은 95.3%이다. 이 체계는 농장이나 양어장, 과수원, 비행장을 비롯한 조류피해를 받는 모든 대상들에 적용할수 있다.

  독수리도 적용대상이 된다.