데이터분석 ML/DL 프로젝트(2)

오늘은 어제 박스쳤던 데이터들을 옆 팀원과 공유하며 시작했다.

 

해당하여 모델에 어떻게 훈련을 시켜줄지 생각해보기도 하고, 웹에 표현해주기 위해, 모니터에 드론영상을 띄우고 객체인식 하는 영상을 보여줘야 하기때문에 여러 코딩도 했다. 이는 추후 올리도록 하겠다.

 

이후 거의 데이터 분석을 위한... 자료수집의 날이였다.

 

자료수집...  UAM... 아직 시행되지 않은 서비스...

 

그렇다면 무엇을 찾아야할까..

 

1. UAM이 필요한 이유 

2. UAM을 필요로하는 인구.

 

 

1번에 대한 분석을 위해 필요한 이유를 생각해 보려니 어느정도 압축이 됐다.

 

1-1. 기존 이동 수단 대비 빠른 속도(즉, 시간의 절약)

 

1-2. 기존의 빠른 이동수단(헬기) 대비 조용함.

 

1-3. 기존 이동수단들 중 환경 오염을 시키는 수단을 대체.

 

현재는 글 정리를 하며 1-3이 생각났지만, 당시에는 생각이 나지 않아 나머지를 고민했다.

 

1-1은 이동수단 대비 빠른 속도 : UAM이라고 불리는 드론택시는 수직상승하여 하늘을 날아다니기때문에 헬기 이착륙공간처럼 건물옥상으로는 가능하지만 현재는 헬기착륙장에만 이륙/착륙이 가능했다. (ex : 잠실종합운동장헬기장)

또한 최고 속도는 150노트.(약 277km/h)

김포공항과의 거리는 약 28km. 탑승 및 이륙착륙 시간을 생각했을 때, 20분정도 걸린다.

40분은 정비 및 충전시간으로 두고 1시간을 기준으로 상행 하행을 잡을 수 있다.

인천공항의 경우는 김포공항에서 45km 거리가 되니, 73km가 되겠다. 

마찬가지로 여러 시간을 고려했을때, 30분-35분이 예상된다.

 

1-2를 찾아본 결과, 현재는 주장하는 글이 있을 뿐, 공식적인 소음수치는 나오지 않았다.

주장하는 글에서는 이/착륙에서 가장 시끄러워지는데 약 65db을 주장하고있었다.

그렇다면 두번째.

2. UAM은 현재 서울 기준으로는 한강변으로만 다니고, 김포공항 및 인천공항을 타겟으로 할 가능성이 높다.

 

그러므로.. 해당하는 유동인구 자료를 구하는게 가장 타당하다고 생각했고, 그 자료를 찾아 헤맸다.

 

사실 아직 찾지 못하기도했다.

 

그나마 가장 비슷한 소비층이라고 여겨지는 항공편을 이용하는 여행객들.

 

2023년 기준 한해 인천공항을 이용한 인구는 입 출국 합쳐서 약 5600만명이였다. (인천공항공사 게시 기준)

 

해당 자료는 얻었지만, 유동 인구에 대한 자료는 앞에서 언급했듯 아직 찾지 못했다.

 

내일은 환경자료 및 해당 유동인구 자료를 찾아볼 예정이다.