AI 및 드론 기반 공항 조류 충돌(Bird Strike) 저감 시스템 통합전략 연구

Research on Integration Strategies for AI and Drone-Based Airport Bird Strike Reduction Systems

본 연구는 공항에서 빈번히 발생하는 항공기의 조류 충돌 문제 해결을 위해 드론, 인공지능(AI), 음향 및 레이저 기술, 열 감지, 생태학 기반 접근을 융합한 통합적인 조류 충돌 저감 시스템 전략을 제시한다. 제안된 기술 기반 퇴치 시스템은 공항 환경에서 실시간으로 조류를 탐지하고, 퇴치 및 위험 예측 기능을 수행하도록 설계되었다. 또한 생태계 분석과 서식지 관리, 계절 이동 패턴 분석을 결합하여 지속 가능한 조류 관리 체계를 구축할 수 있음을 실증하였다. 이를 기반으로 통합 운영 모델, IoT 기반 자동화, 비용-편익 분석 및 데이터 기반 정책 제언을 포함한 종합적 전략을 제안하여 국내외 공항에서 조류 충돌 저감의 실효성을 높이는 데 기여하고자 한다.

This study proposes an integrated bird strike mitigation system strategy combining drones, artificial intelligence (AI), acoustic and laser technologies, thermal sensing, and ecology-based approaches to address the frequent issue of bird strikes at airports. The proposed technology-driven deterrence system is designed for real-time bird detection, dispersal, and risk prediction within airport environments. Additionally, by integrating ecosystem analysis, habitat management, and seasonal migration pattern assessments, this research demonstrates the feasibility of establishing a sustainable bird management framework. Based on these findings, we suggest a comprehensive strategy that includes an integrated operational model, IoT-based automation, cost-benefit analysis, and data-driven policy recommendations to enhance the effectiveness of bird strike mitigation at airports both domestically and internationally.