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불특정 다수가 이용하는 시설에서 안전을 위협하는 위해물품이나 기업의
기술보호 등을 위한 보안물품 등을 엑스레이를 이용하여 개봉하지 않고
판독하여, 사건사고 예방 및 기술유출 등의 위험요소를 차단하여 국민안전 및
기업 기술보호 등을 위한 보안검색
인공지능 자동판독 시스템을 통한 사람을 보완 및 대체하여
휴먼에러 최소화 및 검색 효율성을 향상
위해물품 AI 판독 영상
정보 보안물품 AI 판독 영상
분야 | 법령 | 담당부처 | 시행 | 위탁 인증기관 | 위탁 시험기관 |
항공 | 항공보안법 | ![]() |
2018.10. | 항공안전기술원 | 한국산업기술시험원 |
철도 | 철도안전법 | 2019.10. | 한국철도기술연구원 | ||
항만 | 국제선박항만보안법 | ![]() |
2021.12. | 한국 선급 |
국가 | 해외 주요 인증기관 |
미국 | TSA(Transportation Security Administration) 미국 교통보안청 |
유럽 | ECAC(European Civil Aviation Conference) 유럽 민간 항공위원회 |
중국 | CAAC(Civil Aviation Administration of China) 중국 민간항공국 |
수십년간 CT의 데이터 획득 방법은 발전해왔으며 현재 가장 빠른 속도로 스캔이 가능한 Cone-Beam 형태의 구조를 도입
의료분야와는 다르게 검색량이 많고 연속으로 촬영이 필요하기 때문에 슬립링과의 연계구조 설계에서 내구성 및 회전속도에 중점
이미지를 Reconstruction 하기 전 Sinogram 단계에서 Cone-Beam의 영향을 최소화 하고 이미지의 품질을 향상시키기 위해 딥러닝 기반 기술 도입
2025년 상용화를 목표로 개발 중
현재 보유중인 유, 무기물 물질 구분 알고리즘 기술과 함께 밀도 분석 기술을 함께 적용하여 폭발물의 특징을 나타내는 물품에 대한 인공지능 탐지 기술을 개발
3D-CT 엑스선 보안검색장비를 통해 검색된 이미지의 물품들은 유, 무기물 물질 색상 + 성분 분석 + 형태에 대한 별도의 데이터 세트 구축이 필요
특히 폭발물은 정형화된 형태가 아니기 때문에 성분 분석 데이터 학습 및 세트 구축이 선행되어야 함