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자료유형
학술저널
저자정보
Ku, SungKwan (Department of Aviation industrial and System Engineering, Hanseo University) Kim, Seungsu (Institute for Intelligent Systems and Robotics [ISIR], Sorbonne University) Hong, Seokmin (Department of Unmanned Aircraft Systems, Hanseo University)
저널정보
(사)국제문화기술진흥원 The International journal of advanced culture technology The International journal of advanced culture technology 제6권 제4호
발행연도
2018.1
수록면
190 - 194 (5page)

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The runway visual range is one of the important factors that decide the possibility of taking offs and landings of the airplane at local airports. The runway visual range is affected by weather conditions like fog, wind, etc. The pilots and aviation related workers check a local weather forecast such as runway visual range for safe flight. However there are several local airfields at which no other forecasting functions are provided due to realistic problems like the deterioration, breakdown, expensive purchasing cost of the measurement equipment. To this end, this study proposes a prediction model of runway visual range for a local airport by applying convolutional neural network that has been most commonly used for image/video recognition, image classification, natural language processing and so on to the prediction of runway visual range. For constituting the prediction model, we use the previous time series data of wind speed, humidity, temperature and runway visibility. This paper shows the usefulness of the proposed prediction model of runway visual range by comparing with the measured data.
#Runway visual range #Convolutional neural network #Aviation weather #Weather forecast

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