Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2024.10a
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  • Pages.938-939
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  • 2024
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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Research on the Development of a Service for Checking Items Brought into Aircraft Using AI Object Recognition Models

AI 객체 인식 모델을 활용한 항공기 반입 물품 체크 서비스 개발에 관한 연구

  • Seon-Ae Park (Dept. of Information and Communication Engineering, Sungkyul University) ;
  • Hyo-Jin Ahn (Dept. of Information and Communication Engineering, Sungkyul University) ;
  • Yu-Bin Ji (Dept. of Information and Communication Engineering, Sungkyul University) ;
  • Hong-Min Park (Dept. of Information and Communication Engineering, Sungkyul University)
  • 박선애 (성결대학교 정보통신공학과) ;
  • 안효진 (성결대학교 정보통신공학과) ;
  • 지유빈 (성결대학교 정보통신공학과) ;
  • 박홍민 (성결대학교 정보통신공학과)
  • Published : 2024.10.31
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Abstract

항공 여행객 수의 증가로 인해 공항 보안 검색대에서의 처리 시간이 길어지고 있으며, 반입 금지 물품에 대한 인식 부족이 시간 지연을 초래하고 있다. 본 논문은 YOLOv5 객체 탐지 모델을 활용해 항공기 반입 금지 물품을 자동 식별하는 AI 시스템을 제안하며, 사용자가 사전에 기내 반입 물품을 확인함으로써 보안 검색 과정에서의 시간 지연을 최소화하고, 처리 속도를 개선할 수 있음을 목표로 한다.

Keywords

Acknowledgement

본 논문은 과학기술정보통신부 대학디지털교육역량강화 사업의 지원을 통해 수행한 ICT 멘토링 프로젝트 결과물입니다.

References

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  2. Alexey Bochkovskiy, Chien-Yao Wang, Hong-Yuan Mark Liao, "YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection," arXiv preprint arXiv:2004.10934, 2020.
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  4. Wei Han, Zhaoliang Liu, Peiyan Yu, "An Improved Lightweight Object Detection Algorithm for YOLOv5," PeerJ Computer Science, vol. 7, pp. e730, 2021.