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자료유형
학술저널
저자정보
이정남 (Kangwon National University) 조현종 (Kangwon National University)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제69권 제7호
발행연도
2020.7
수록면
1,067 - 1,072 (6page)
DOI
10.5370/KIEE.2020.69.7.1067

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The importance of flight safety has been highlighted lately due to the increase of aviation industry. Baggage screening tasks are still difficult and the failures of dangerous object detection are frequent despite the improvement of screening equipment. The purpose of this study to develop the AI system on dangerous object detection for improving aviation safety. The convolutional neural network model, Xception, were applied to perform dangerous object recognition using X-ray baggage image dataset which contains 25,405 images of twelve items. Based on experiments, the accuracy and F1-score are 0.9939 and 0.9942. The significantly high success rate makes the model a very effective advisory or early warning tool, and an approach that could be further expanded to support a dangerous object identification system to operate in real airport screening process.
#Deep learning #Xception #Prohibited item #AI airport security #Smart airport #X-ray baggage image

목차

Abstract
1. 서론
2. 이론 및 방법
3. 연구 결과
4. 결론
References

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
임성준 / 2019 / 정보 제공 피드백이 탐지 수행 증진에 미치는 효과: 가상 수화물 검사를 활용하여 / 한국안전학회지 34(1):82~89 dbpia Hofer, Franziska / 2006 / Increasing airport security using the X-ray ORT as effective pre-employment assessment tool google schola Hardmeier, Diana / 2006 / Increased detection performance in airport security screening using the X-Ray ORT as pre-employment assessment tool / Second international conference on research in air transportation google schola Hardmeier, Diana / 2006 / The role of recurrent CBT for increasing aviation security screeners’ visual knowledge and abilities needed in x-ray screening / The 4th International Aviation Security Technology Symposium google schola 유광의 / 2005 / 승객보안업무 성과 개선과 서비스 수준 향상을 위한 업무 주체에 관한 연구 / 한국항공운항학회지 13(4):29~42 google schola

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