인공 지능이 공항 보안 시스템을 강화하는 방법

인공지능은 국경에서의 얼굴 인식부터 셀프 서비스 체크인 자동화까지 항공의 모든 측면에서 사용됩니다. 반면, 운영자를 지원하기 위해 컴퓨터 보조 보안 검사와 딥 러닝 방법을 사용하는 현재 연구는 유망한 결과를 보여줍니다.

인공지능 시스템은 다양한 데이터 세트를 활용합니다. 기술자들은 기계 학습을 사용하여 공항 보안 데이터를 분석하고 인간보다 빠르게 위험을 식별하고 있습니다. 승객은 보안 검색대를 통과할 때 기존에 별도 검색이 필요했던 물품을 위탁 수하물에 넣을 수 있습니다.

인공 지능이 공항의 보안 시스템을 강화하는 방법

Pacific Northwest National Laboratory는 고화질 승객 이미징 시스템이라는 신체 스캐닝 시스템을 발명했습니다. 위협을 보다 정확하게 감지할 수 있는 향상된 전신 기계를 만들기 위해 연구소에서는 스캐너에 반도체 칩 도구를 추가했습니다.

팀은 현재 가방, 개인 물품, 노트북, 모의 폭발물을 활용하고 있으며 프로그래밍된 위협 식별 소프트웨어를 사용하여 CT 및 AIT 시스템 센서의 정확성을 검증하고 있습니다.

인도 공항 당국은 수하물 검사에서 인공 지능의 잠재력을 테스트하기 위해 8개 공항을 선택했습니다. 공항 중 하나는 수하물 AI 기술을 사용합니다. 인공지능 장치는 공항의 보안 조치를 향상시킵니다.

"Luggage AI"라는 인공지능 모델은 보안 엑스레이 장비의 위협 탐지 시스템으로 사용되는 AI 기반 모델입니다. AI 소프트웨어는 수하물 검색 중에 생성된 X선 이미지에서 자동으로 다수의 물체와 기타 위험을 식별하고 직원에게 알릴 수 있습니다.

생체인식 기술은 주목할만한 인공지능 혁신입니다. 향후 2년 동안 주요 공항에서는 생체 인식 신원 관리를 구현하기로 결정했습니다. 생체 인식 기술의 주요 용도는 안면 인식으로, 이미 여러 주요 공항에서 여행자가 세관을 통과할 때 이를 스캔하는 데 사용되고 있습니다.

TSA 검색대, 키오스크 또는 게이트에서 승객은 얼굴 인식 스캐너를 사용하여 자신의 신원을 확인할 수 있습니다. 지문, 얼굴 인식 및 망막 스캔의 사용은 공항 보안에서 필수 확인 기술이 될 수 있습니다.

대신 최근의 실패와 새로운 위협으로 인해 이러한 최첨단 AI 기반 공항 보안 기술이 시급히 필요해졌습니다. 승객이 신발을 벗지 않고, 안전벨트를 착용하지 않고, 마찰을 줄이지 않고도 여행할 수 있는 기술은 항공여행객에게 큰 도움이 될 것입니다. AI는 기존 위험을 식별하는 것 외에도 감지되지 않은 위험도 감지할 수 있습니다. 사이버 보안은 인공 지능, 특히 기계 학습 방법에 크게 의존합니다. 인공지능을 활용한 자동화된 위협 식별 시스템의 개발로 테러 공격을 예측하고 예방하는 것이 가능할 수도 있습니다. 공항 보안을 강화하여 승객의 원활한 여행을 보장합니다.

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