첨단소재, 동력장치, 전기전자 시스템등을 갖춘 초대형 항공기의 출연에 따른 새로운 시스템, 장비 및 절차 등을 학습할수 있도록 최신 동향을 반영하는데 중점을 둠

항공기 시스템이 디지털기반으로 변화되고, 종종 헬리콥터 사고가 발생함에 따라 헬리콥터와 항공전자·전기·계기(심화) 등 2종의 표준교재를 발간하게 되었습니다.

항공 분야 에서 사용하는 전문용어를 영문 및 한글 용어와 , 용어에 대한 약어, 용어에 대한 상세 해설을 포함한 정보를 제공 합니다

항공 분야 에서 사용하는 전문용어를 영문 및 한글용어, 약어, 용어에 대한 상세 해설을 포함한 정보를 제공 합니다 제공목록 : 용어, 한글명, 약어, 해설

항공안전데이터의 표준분류체계를 제목과 약어 그리고 표준분류체계에 대한 정의 정보 제공 (순번, 제목, 약어, 정의)

항공기의 안전한 운항을 지원하기 위해 공항에서 관측한 자료와 항공기상전문 자료를 제공하는 서비스입니다.(항공기상관측, 항공기후통계, 저층윈드시어경고, 항공기상전문, 세계공항 항공기상전문 제공)

한국산업안전보건공단에서 제공하는 이동식크레인 및 고소작업대 조종자 교육에 대한 내용으로2019년~2023년 공단에서 교육을 수료한 인원에 대한 데이터를 제공합니다.

산림청 산림항공본부 항공안전교육에 대한 데이터입니다.(안전교육ID,교육년도,교육명,교육시간,교육기관,교육구분 정보를 제공합니다.)

ANALYZING AVIATION SAFETY REPORTS: FROM TOPIC MODELING TO SCALABLE MULTI-LABEL CLASSIFICATION AMRUDIN AGOVIC*, HANHUAI SHAN*, AND ARINDAM BANERJEE* Abstract. The Aviation Safety Reporting System (ASRS) is used to collect voluntarily submitted aviation safety reports from pilots, controllers and others. As such it is particularly useful in researching aviation safety deficiencies. In this paper we address two challenges related to the analysis of ASRS data: (1) the unsupervised extraction of meaningful and interpretable topics from ASRS reports and (2) multi-label classification of ASRS data based on a set of predefined categories. For topic modeling we investigate the practical usefulness of Latent Dirichlet Allocation (LDA) when it comes to modeling ASRS reports in terms of interpretable topics. We also utilize LDA to generate a more compact representation of ASRS reports to be used in multi-label classification. For multi-label classification we propose a novel and highly scalable multi-label classification algorithm based on multi-variate regression. Empirical results indicate that our approach is superior to several baseline and state-of-the-art approaches.

관제사및조종사간의항공일반교신및비정상상황응대교신을녹음하였으며해당자료를토대로사고예방및AI학습시켜추후항공영어구술능력증명시험에활용