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KR101990886B1 - 빅데이터 기반 자율 비행 드론 시스템 및 그 자율 비행 방법 - Google Patents

빅데이터 기반 자율 비행 드론 시스템 및 그 자율 비행 방법 Download PDF

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KR101990886B1
KR101990886B1 KR1020180145607A KR20180145607A KR101990886B1 KR 101990886 B1 KR101990886 B1 KR 101990886B1 KR 1020180145607 A KR1020180145607 A KR 1020180145607A KR 20180145607 A KR20180145607 A KR 20180145607A KR 101990886 B1 KR101990886 B1 KR 101990886B1
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KR
South Korea
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flight
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big data
drone
smart
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KR1020180145607A
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English (en)
Inventor
김용덕
류민지
Original Assignee
주식회사 무지개연구소
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Publication date
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Priority to US17/291,764 priority patent/US20210390867A1/en
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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반 자율 비행 드론 시스템은 스마트 드론; 상기 스마트 드론의 비행 제어를 위한 원격 제어 명령을 생성하는 지상 제어 시스템; 상기 스마트 드론 및 상기 지상 제어 시스템 간의 통신 연결을 위한 중계 서버로서 동작하며, 상기 지상 제어 시스템으로부터 상기 원격 제어 명령을 수신하여 상기 스마트 드론에 전달하고, 상기 스마트 드론으로부터 드론 비행 정보 및 카메라 영상을 수신하여 상기 지상 제어 시스템에 전달하는 드론 IoT 서버; 및 상기 지상 제어 시스템에 입력된 목적지 정보 및 상기 드론 비행 정보를 수신하고, 상기 목적지 정보 및 상기 드론 비행 정보를 토대로, 공간정보 빅데이터를 저장하는 데이터베이스와 연동하여 상기 스마트 드론의 비행 경로를 미리 설정된 기준에 따라 복수개 생성하여 상기 지상 제어 시스템에 제공하는 AI 빅데이터 서버를 포함한다.

Description

빅데이터 기반 자율 비행 드론 시스템 및 그 자율 비행 방법{BIG DATA-BASED AUTONOMOUS FLIGHT DRONE SYSTEM AND ITS AUTONOMOUS FLIGHT METHOD}
본 발명의 실시예들은 빅데이터 기반 자율 비행 드론 시스템 및 그 자율 비행 방법에 관한 것이다.
초기 군사용으로 주로 활용되던 드론(Drone)은 조종사 없이 무선전파의 유도에 의해 비행과 조종이 가능한 무인 항공기로서, 그 간편성, 신속성, 경제성 등 여러 이점으로 인하여, 최근에는 군사용 외에도 물류 배송, 재난 구조, 방송 레저 등과 같은 다양한 분야에서 활용되고 있다.
이처럼 드론의 여러 장점으로 인하여 그 활용과 보급이 확대되고 있지만, 바람 등 외부 환경의 변화와 운전 조작의 미숙으로 인해 추락하는 경우도 종종 발생되고 있으며, 이 경우 드론을 구성하는 고가의 부품들이 파손됨으로 인하여 상당한 경제적 피해를 입게 되는 문제점이 있었다.
그에 따라, 최근에는 인공지능에 의한 자동비행이 가능하게 한 스마트한 드론을 구현하고자 하는 시도들이 이루어지고 있으나, 이 경우 드론에서 자동 비행을 위해 구비해야 하는 다수의 센서나 통신 장치 또는 제어 모듈들의 구비를 위해 더 고가의 부품들이 사용될 수 밖에 없었는바, 파손 시 겪게 되는 경제적 손실이 오히려 더 증가하게 될 우려가 생기는 문제점이 있었다.
또한, 지금까지의 드론은 지상에서 무선 조종기를 이용하여 사용자가 조작하여야 하였는바, 카메라 등을 탑재하는 경우라 하더라도 조종이 가능한 범위가 사용자의 시야 범위 이내로 제한되는 한계가 있었으며, 그로 인하여 사용 지역이 한정되는 불편함이 있었다. 또한, 사용자의 시야가 확보된다 하더라도 무선 조종기와 드론 사이의 통신 거리 한계로 인하여 원거리 비행이 어려운 문제점이 있었다.
또한, 기존의 드론은 GPS 정보를 활용한 자율 비행으로 사용자가 미리 지정한 경로로만 비행이 가능하였고, 비행 중 유지 고도는 비행 전 미리 지정된 고도를 유지하기 때문에 건물과 충돌 위험이 존재하였다. 아울러, 건물 회피 비행은 비전 또는 라이다 센서 등 추가 장치에 의존적이고 비행 금지 구역 회피 비행은 미리 지정된 구역에만 제한되는 문제가 있었다.
이에, 사용자의 조종 숙련도와 관계없이 지도상의 목적지만 입력하면 드론의 제어가 가능한 손쉬운 제어 기술(원-포인트 자율 비행)이 필요한 실정이며, 이와 더불어 드론이 임무를 수행하기 위해서는 비가시권의 원격지에서 LTE 통신 기반의 장거리 비행이 요구되고 있다.
관련 선행기술로는 대한민국 공개특허공제 제10-2017-0014817호(발명의 명칭: 드론 관제 방법 및 이를 수행하기 위한 장치 및 시스템과 드론 관제 서버, 공개일자: 2017.02.08)가 있다.
본 발명의 일 실시예는 공간정보 빅데이터를 기반으로 현재 드론의 위치를 출발지로 하여 목적지까지의 최적의 비행 경로를 생성함으로써 원-포인트 자율 비행 기술을 바탕으로 사용자의 조종 숙련도에 관계없이 비행 목적지까지 드론의 자율 비행을 원격 제어할 수 있는 빅데이터 기반 자율 비행 드론 시스템 및 그 자율 비행 방법을 제공한다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 이상에서 언급한 과제(들)로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제(들)은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반 자율 비행 드론 시스템은 스마트 드론; 상기 스마트 드론의 비행 제어를 위한 원격 제어 명령을 생성하는 지상 제어 시스템; 상기 스마트 드론 및 상기 지상 제어 시스템 간의 통신 연결을 위한 중계 서버로서 동작하며, 상기 지상 제어 시스템으로부터 상기 원격 제어 명령을 수신하여 상기 스마트 드론에 전달하고, 상기 스마트 드론으로부터 드론 비행 정보 및 카메라 영상을 수신하여 상기 지상 제어 시스템에 전달하는 드론 IoT 서버; 및 상기 지상 제어 시스템에 입력된 목적지 정보 및 상기 드론 비행 정보를 상기 드론 IoT 서버를 통해 수신하고, 상기 목적지 정보 및 상기 드론 비행 정보를 토대로, 공간정보 빅데이터를 저장하는 데이터베이스와 연동하여 미리 설정된 기준에 따라 복수의 비행 경로를 생성하여 상기 지상 제어 시스템에 제공하는 AI 빅데이터 서버를 포함한다.
상기 지상 제어 시스템은 상기 AI 빅데이터 서버에 의해 생성된 복수의 비행 경로를 화면에 표시하여 사용자가 상기 복수개의 비행 경로 중 어느 하나를 선택할 수 있도록 안내하며, 상기 복수의 비행 경로 중 어느 하나가 선택되면, 상기 선택된 비행 경로를 포함하여 상기 원격 제어 명령을 생성할 수 있다.
상기 드론 IoT 서버는 상기 스마트 드론과 LTE 이동통신망 기반의 쌍방향 통신을 통해, 상기 원격 제어 명령을 상기 스마트 드론에 전달하고 상기 스마트 드론으로부터 드론 비행 정보 및 카메라 영상을 수신하여 상기 AI 빅데이터 서버 및 상기 지상 제어 시스템에 각각 전달할 수 있다.
상기 공간정보 빅데이터는 건물 위치 정보, 비행 금지 구역, 인구 밀집 지역, LTE 열화 지역에 관한 정보 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 AI 빅데이터 서버는 상기 공간정보 빅데이터에 기반한 공간 정보의 수치화를 통해 상기 스마트 드론의 현재 위치인 출발지로부터 목적지까지의 비행 경로를 분석하여, 상기 비행 경로에 비행 불가 지역이 포함되어 있는지 여부를 판단하고, 상기 비행 경로에 상기 비행 불가 지역이 포함되어 있는 것으로 판단된 경우, 상기 비행 불가 지역을 우회할 수 있는 비행 가능 지역을 상기 비행 경로에 포함시켜 상기 비행 경로를 업데이트할 수 있다.
상기 지상 제어 시스템은 상기 비행 경로의 업데이트에 관한 업데이트 알림 신호를 상기 AI 빅데이터 서버로부터 수신하고, 상기 업데이트 알림 신호에 응답하여 상기 업데이트된 비행 경로를 화면에 표시하여 상기 사용자가 상기 업데이트된 비행 경로 중 어느 하나를 선택할 수 있도록 안내하며, 상기 업데이트된 비행 경로 중 어느 하나가 선택되면, 상기 선택된 비행 경로를 반영해서 상기 원격 제어 명령을 업데이트하여 상기 드론 IoT 서버를 통해 상기 스마트 드론에 전달할 수 있다.
상기 스마트 드론은 상기 드론 IoT 서버를 통해 상기 지상 제어 시스템으로부터 상기 원격 제어 명령을 수신하는 경우, 상기 스마트 드론의 현재 위치를 기준으로 일정 거리 이내에 위치하는 적어도 하나의 타 드론과 통신을 수행하여 상기 원격 제어 명령을 공유함으로써, 상기 적어도 하나의 타 드론과 군집 비행을 할 수 있다.
상기 공간정보 빅데이터는 드론 위치 정보를 더 포함하고, 상기 AI 빅데이터 서버는 상기 데이터베이스와 연동하여 상기 드론 위치 정보를 토대로 상기 스마트 드론의 비행 경로상에 위치하는 타 드론의 유무를 판단하고, 상기 타 드론이 있는 것으로 판단된 경우 상기 타 드론의 위치 정보 및 해당 위치에서의 비행 우회 경로 정보를 상기 지상 제어 시스템에 전송하고, 상기 지상 제어 시스템은 상기 타 드론이 있는 위치에서 상기 스마트 드론의 비행 경로에 대한 변경 여부를 상기 사용자가 선택할 수 있도록, 상기 타 드론의 위치 정보 및 해당 위치에서의 비행 우회 경로 정보를 상기 화면에 표시하여 안내할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반 자율 비행 방법은 상기 AI 빅데이터 서버가 상기 지상 제어 시스템에 입력된 목적지 정보 및 상기 스마트 드론의 드론 비행 정보를 토대로, 공간정보 빅데이터를 저장하는 데이터베이스와 연동하여 미리 설정된 기준에 따라 복수의 비행 경로를 생성하는 단계; 상기 지상 제어 시스템이 상기 드론 IoT 서버를 통해 상기 복수의 비행 경로를 수신하고, 상기 복수의 비행 경로를 화면에 표시하여 사용자가 상기 복수의 비행 경로 중 어느 하나를 선택할 수 있도록 안내하는 단계; 상기 복수의 비행 경로 중 어느 하나가 선택되면, 상기 지상 제어 시스템이 상기 선택된 비행 경로를 포함하여 원격 제어 명령을 생성하는 단계; 및 상기 드론 IoT 서버가 상기 지상 제어 시스템으로부터 상기 원격 제어 명령을 수신하고, 상기 스마트 드론과 LTE 이동통신망 기반의 쌍방향 통신을 통해, 상기 원격 제어 명령을 상기 스마트 드론에 전달하고 상기 스마트 드론으로부터 상기 드론 비행 정보 및 카메라 영상을 수신하여 상기 AI 빅데이터 서버 및 상기 지상 제어 시스템 각각에 전달하는 단계를 포함한다.
기타 실시예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 첨부 도면들에 포함되어 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 공간정보 빅데이터를 기반으로 현재 드론의 위치를 출발지로 하여 목적지까지의 최적의 비행 경로를 생성함으로써 원-포인트 자율 비행 기술을 바탕으로 사용자의 조종 숙련도에 관계없이 비행 목적지까지 드론의 자율 비행을 원격 제어할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반 자율 비행 드론 시스템을 설명하기 위해 도시한 시스템 구성도이다.
도 2a 및 도 2b는 기존 통신 방식과 본 발명의 통신 방식의 비교를 위해 도시한 도면이다.
도 2c 및 도 2d는 기존 자율 비행 경로 추출 방식과 본 발명의 빅데이터를 활용한 자율 비행 경로 추출 방식의 비교를 위해 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 있어서 자율 주행 자동차를 추적하는 비행 기술의 일례를 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반 자율 비행 방법을 설명하기 위해 도시한 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 빅데이터 기반 자율 비행 방법을 설명하기 위해 도시한 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 빅데이터 기반 자율 비행 방법을 설명하기 위해 도시한 흐름도이다.
본 발명의 이점 및/또는 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성요소를 지칭한다.
또한, 이하 실시되는 본 발명의 바람직한 실시예는 본 발명을 이루는 기술적 구성요소를 효율적으로 설명하기 위해 각각의 시스템 기능구성에 기 구비되어 있거나, 또는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상적으로 구비되는 시스템 기능 구성은 가능한 생략하고, 본 발명을 위해 추가적으로 구비되어야 하는 기능 구성을 위주로 설명한다. 만약 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 하기에 도시하지 않고 생략된 기능 구성 중에서 종래에 기 사용되고 있는 구성요소의 기능을 용이하게 이해할 수 있을 것이며, 또한 상기와 같이 생략된 구성 요소와 본 발명을 위해 추가된 구성 요소 사이의 관계도 명백하게 이해할 수 있을 것이다.
또한, 이하의 설명에 있어서, 신호 또는 정보의 "전송", "통신", "송신", "수신" 기타 이와 유사한 의미의 용어는 일 구성요소에서 다른 구성요소로 신호 또는 정보가 직접 전달되는 것뿐만이 아니라 다른 구성요소를 거쳐 전달되는 것도 포함한다. 특히 신호 또는 정보를 일 구성요소로 "전송" 또는 "송신"한다는 것은 그 신호 또는 정보의 최종 목적지를 지시하는 것이고 직접적인 목적지를 의미하는 것이 아니다. 이는 신호 또는 정보의 "수신"에 있어서도 동일하다.
이하에서는 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반 자율 비행 드론 시스템을 설명하기 위해 도시한 시스템 구성도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반 자율 비행 드론 시스템(100)은 스마트 드론(110), 지상 제어 시스템(120), 드론 IoT 서버(130), AI 빅데이터 서버(140) 및 데이터베이스(150)를 포함하여 구성될 수 있다.
상기 스마트 드론(110)은 상기 드론 IoT 서버(130)와 통신하여, 상기 지상 제어 시스템(120)으로부터 상기 스마트 드론(110)의 비행 제어를 위한 원격 제어 명령을 간접적으로 수신하고, 상기 원격 제어 명령에 따른 비행 경로를 비행할 수 있다.
상기 스마트 드론(110)은 상기 드론 IoT 서버(130)와 다양한 무선 통신 방법, 예컨대, 라디오 주파수를 이용한 통신, 블루투스(BluetoothTM), WLAN(Wireless LAN), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(Infrared Data Association; IrDA), UWB(Ultra Wideband), ZigBee, NFC(Near Field Communication), Wi-Fi(WirelessFidelity), Wi-Fi Direct, Wireless USB(Wireless Universal Serial Bus) 기술 중 적어도 하나를 이용할 수 있다. 참고로, 도 2a는 와이파이/RF 통신과 같은 기존의 무선 통신 방식을 이용하여 상기 스마트 드론(110)이 상기 드론 IoT 서버(130)와 무선 통신을 수행하는 것을 보여준다.
하지만, 상기와 같은 기존의 무선 통신 방법은 근거리 무선 통신 방법이므로 상기 스마트 드론(110)이 단거리 임무를 수행하는 데에는 문제가 없지만 장거리 임무를 수행하기에는 적합하지 않다는 문제가 있다.
이에, 본 발명의 일 실시예에서는 도 2b에 도시된 바와 같이 상기 스마트 드론(110)은 장거리 임무를 수행하기에 적합한 무선 통신 방법인 LTE(Long Term Evolution) 이동통신망 기반의 쌍방향 통신을 통해 상기 드론 IoT 서버(130)와 데이터를 주고 받을 수 있다. 이를 통해, 상기 스마트 드론(110)은 상황 분석 및 사물 인식(AI), 비행 상황정보(Telemetry) 실시간 공유, 사용자(관제 근무자)의 빅데이터 기반 최적 비행 경로 선택에 따른 자율 비행 등을 수행할 수 있게 된다.
사용자(관제 근무자)는 지상 제어 시스템(GCS: Ground Control System, 120)를 통해서 스마트 드론(110)에 비행 관련 원격 제어 명령 등을 전달하고 스마트 드론(110)으로부터 카메라 영상 또는 경로 카메라 영상 등을 받을 수 있다.
상기 스마트 드론(110)은 초기 관찰 또는 임수 수행을 위해 임무 현장에 출동하여 비행 경로 주변 환경 및 임무 현장에 관한 영상을 카메라로 촬영하거나 센서 등을 통해 임무 관련 정보를 수집할 수 있다. 다시 말해, 상기 스마트 드론(110)은 임무 수행이 요구되는 현장 또는 사고가 발생한 현장에 현장 근무자가 도착하기 전에 그 현장에 먼저 출동하여 임무와 관련된 영상을 촬영하거나 임무 수행에 필요한 정보(임무 관련 정보)를 수집할 수 있다.
이때, 상기 스마트 드론(110)은 상기 임무 현장에 출동하는 시점으로부터 도착 및 회귀할 때까지의 전 과정에서 비행 경로 주변 환경 및 임무 현장에 관한 영상을 촬영하거나 상기 임무 관련 정보를 수집할 수 있다. 상기 스마트 드론(110)은 상기 임무 현장에 관한 촬영 영상 및 상기 임무 관련 정보를, 상기 드론 IoT 서버(130)를 통해 상기 지상 제어 시스템(120)에 실시간으로 전송할 수 있다.
예를 들면, 상기 스마트 드론(110)이 수행해야 하는 임무가 화재 진압 또는 화재 감시인 경우, 상기 스마트 드론(110)은 그 현장에 현장 근무자인 소방관이 도착하기 전에 먼저 화재 발생 현장에 출동하여 화재 현장 또는 화재 현장 주변의 실시간 영상을 촬영하고, 그 촬영 영상을 상기 드론 IoT 서버(130)를 통해 상기 지상 제어 시스템(120)에 실시간으로 전송할 수 있다. 또한, 상기 스마트 드론(110)은 각종 센서를 통해 비행 경로 주변 환경 또는 임무 현장의 온도, 습도, 풍속, 풍향과 같은 날씨 정보 등을 포함하는 임무 관련 정보를 수집하여 상기 드론 IoT 서버(130)를 통해 상기 지상 제어 시스템(120)에 실시간으로 전송할 수 있다.
이를 위해, 상기 스마트 드론(110)은 상기 지상 제어 시스템(120)으로부터 상기 현장에 관한 위치 정보(목적지 정보) 및 비행 경로 정보를 포함하는 원격 제어 명령을 상기 드론 IoT 서버(130)를 통해 수신하고, 상기 수신된 원격 제어 명령에 따라 해당 비행 경로로 비행 제어를 수행함으로써 상기 현장에 도달할 수 있다.
구체적으로, 상기 스마트 드론(110)은 상기 드론 IoT 서버(130)와 LTE 이동통신망 기반의 무선 통신을 통해 상기 원격 제어 명령을 수신하고, 상기 수신된 원격 제어 명령에 따라 상기 스마트 드론(110)의 비행을 자율 비행 모드로 제어할 수 있다. 여기서, 상기 원격 제어 명령에 포함된 상기 비행 경로 정보는 후술하는 AI 빅데이터 서버(140)에 의해 생성된 복수의 비행 경로 중 사용자가 상기 지상 제어 시스템(120)의 입력 조작을 통해 선택한 비행 경로를 포함할 수 있다.
상기 스마트 드론(110)은 상기 드론 IoT 서버(130)를 통해 상기 지상 제어 시스템(120)으로부터 상기 원격 제어 명령을 수신하는 경우, 상기 스마트 드론(110)의 현재 위치를 기준으로 일정 거리 이내에 위치하는 적어도 하나의 타 드론과 통신을 수행하여 상기 원격 제어 명령을 공유할 수 있다. 이로써, 상기 스마트 드론(110)은 상기 원격 제어 명령에 따라 적어도 하나의 타 드론과 군집 비행을 할 수 있다. 이때, 각 드론 간의 통신은 LTE 이동통신 방식으로 이루어질 수 있으며, 각 드론 간의 거리(간격)은 각 드론의 시야각이 서로 겹치도록 설정될 수 있다.
또한, 상기 스마트 드론(110)은 비행 경로, 비행 고도, 타 드론과의 위치 정보 등 비행하는 과정에서 획득한 드론 비행 정보를 상기 드론 IoT 서버(130)를 통해 상기 AI 빅데이터 서버(140)에 실시간으로 전송할 수 있다.
상기 지상 제어 시스템(120)은 사용자(관제 근무자)의 수동 조작에 따라 목적지 또는 비행 경로 등에 관한 정보를 입력받을 수 있다. 상기 지상 제어 시스템(120)은 상기 목적지에 관한 정보 및 상기 스마트 드론의 현재 위치에 관한 정보를 상기 AI 빅데이터 서버(140)에 전송할 수 있다. 여기서, 상기 스마트 드론의 현재 위치에 관한 정보는 초기에는 미리 정해진 위치 정보를 가리킬 수 있으나, 그 이후에는 상기 드론 IoT 서버(130)를 통해 상기 스마트 드론(110)으로부터 실시간으로 전달되는 드론 비행 정보에 포함된 현재 위치 정보를 가리킬 수 있다.
상기 드론 IoT 서버(130)는 상기 스마트 드론(110) 및 상기 지상 제어 시스템(120) 간의 통신 연결을 위한 중계 서버로서 동작할 수 있다. 즉, 상기 드론 IoT 서버(130)는 상기 지상 제어 시스템(120)으로부터 상기 원격 제어 명령을 수신하여 상기 스마트 드론(110)에 전달하고, 상기 스마트 드론(110)으로부터 카메라 영상을 수신하여 상기 지상 제어 시스템(120)에 전달할 수 있다. 또한, 상기 드론 IoT 서버(130)는 상기 스마트 드론(110)으로부터 드론 비행 정보를 수신하여 상기 AI 빅데이터 서버(140)에 전달할 수 있다.
이를 위해, 상기 드론 IoT 서버(130)는 상기 스마트 드론(110)과 LTE 이동통신망 기반의 쌍방향 통신을 수행할 수 있다. 다시 말해, 상기 드론 IoT 서버(130)는 상기 스마트 드론(110)과 LTE 이동통신망 기반의 쌍방향 통신을 통해, 상기 지상 제어 시스템(120)으로부터 상기 원격 제어 명령을 수신하여 상기 스마트 드론(110)에 전달하고, 상기 스마트 드론(110)으로부터 드론 비행 정보 및 카메라 영상을 수신하여 상기 드론 비행 정보는 상기 AI 빅데이터 서버(140)에 전달하고 상기 카메라 영상은 상기 지상 제어 시스템(120)에 전달할 수 있다.
상기 AI 빅데이터 서버(140)는 상기 지상 제어 시스템(120)에 의해 상기 스마트 드론(110)에 입력된 목적지 정보 및 상기 스마트 드론(110)에서 생성된 상기 드론 비행 정보를 상기 드론 IoT 서버(130)를 통해 수신할 수 있다. 여기서, 상기 AI 빅데이터 서버(140)는 공간정보 빅데이터를 지속적으로 업데이트 가능하도록 하기 위해, 상기 드론 IoT 서버(140)로부터 상기 스마트 드론(110)의 드론 비행 정보를 지속적으로 전달받을 수 있다. 이에 따라, 상기 AI 빅데이터 서버(120)는 상기 드론 비행 정보를 토대로 상기 데이터베이스(150)와 연동하여 상기 공간정보 빅데이터를 재구성할 수 있다.
참고로, 상기 공간정보는 일반적으로 지상, 지하, 수상, 수중 등 공간상에 존재하는 자연적 또는 인공적인 객체에 대한 위치정보 및 이와 관련된 공간적 인지 및 의사결정에 필요한 정보이다. 본 발명에서는 지상에 존재하는 자연적 또는 인공적인 객체에 대한 위치정보 및 이와 관련된 공간적 인지 및 의사결정에 필요한 정보를 공간정보로서 이용할 수 있다.
상기 AI 빅데이터 서버(140)는 상기 목적지 정보 및 상기 드론 비행 정보를 토대로, 공간정보 빅데이터를 저장하는 데이터베이스(150)와 연동하여 미리 설정된 기준(예: 최단 거리, 최소 시간 등)에 따라 복수의 비행 경로를 생성하여 드론 IoT 서버(130)를 통해서 상기 지상 제어 시스템(120)에 제공할 수 있다. 이에 따라, 상기 지상 제어 시스템(120)은 상기 AI 빅데이터 서버(140)에 의해 생성된 복수의 비행 경로를 화면에 표시하여 사용자가 상기 복수의 비행 경로 중 어느 하나를 선택할 수 있도록 안내하며, 상기 복수의 비행 경로 중 어느 하나가 선택되면, 상기 선택된 비행 경로를 포함하여 상기 원격 제어 명령을 생성하고 생성된 원격 제어 명령은 드론 IoT 서버(130)를 통해 스마트 드론(110)으로 전달될 수 있다.
예를 들면, 상기 공간정보 빅데이터는 건물 위치 정보, 비행 금지 구역, 인구 밀집 지역, LTE 열화 지역에 관한 정보 등을 포함할 수 있다. 그런데 기존에는 도 2c에 도시된 바와 같이 상기 공간정보 빅데이터를 활용하지 않기 때문에 하나의 단순 비행 경로만을 제공한다. 그러나, 본 발명의 경우, 도 2d에 도시된 바와 같이, 상기 AI 빅데이터 서버(140)는 공간정보 빅데이터를 활용하여 군사지역이나 인구밀집구역, 비행금지구역 등을 회피(Avoid)하거나 고층 빌딩에서 고도를 상승(Up)시켜 최적의 비행 경로를 생성할 수 있다. 다시 말해, 상기 AI 빅데이터 서버(140)는 상기 공간정보 빅데이터를 활용한 능동적인 자율 비행 기술을 제공하기 위한 최적 비행 경로(최단 거리, 최소 시간, 최적 고도 등)를 생성할 수 있다. 이로써, 본 발명의 일 실시예에 따르면 임무에 따른 최소 시간 비행 경로, 최단 거리 비행 경로 등의 최적의 비행 경로를 능동적으로 생성하는 비행 기술을 제공할 수 있으며, 생성된 최적의 비행 경로 상에 존재하는 건물의 위치, 높이 등에 대한 정보(건물 위치 정보)를 이용한 이상적인 고도 비행 기술을 제공할 수 있다.
이를 위해, 상기 AI 빅데이터 서버(140)는 상기 공간정보 빅데이터에 기반한 공간 정보의 수치화를 통해 상기 스마트 드론(110)의 현재 위치인 출발지로부터 목적지까지의 비행 경로를 분석하여, 상기 비행 경로에 비행 불가 지역 또는 LTE 열화 지역 등이 포함되어 있는지 여부를 판단할 수 있다.
구체적으로, 상기 AI 빅데이터 서버(140)는 상기 분석 대상의 비행 경로를 포함하는 지도를 격자 모양의 복수 영역으로 분할하고, 상기 복수 영역의 각각에 고유 번호를 부여하여 해당 영역의 실제 좌표 값과 매칭한 후, 상기 공간정보 빅데이터를 이용한 비행 경로의 좌표 분석을 통해 상기 비행 불가 지역으로 판단된 영역의 고유 번호를 출력하여, 해당 고유 번호의 영역을 상기 비행 불가 지역으로 판단할 수 있다. 여기서, 비행 불가 지역이라 함은 이전의 원격 제어 명령에 포함된 비행 경로에 예상하지 못한 인구밀집지역(예를 들면, 집회 지역 등)이 있거나, 예상하지 못한 건물들이 있는 지역 등을 포함하는 개념이다.
상기 AI 빅데이터 서버(140)는 상기 비행 경로에 상기 비행 불가 지역이 포함되어 있는 것으로 판단된 경우, 상기 비행 불가 지역을 우회할 수 있는 비행 가능 지역을 상기 비행 경로에 포함시켜 상기 비행 경로를 업데이트할 수 있다. 여기서, 상기 비행 가능 지역은 상기 공간정보 빅데이터를 활용하여 도출될 수 있다.
이에 따라, 상기 지상 제어 시스템(120)은 상기 비행 경로의 업데이트에 관한 업데이트 알림 신호를 드론 IoT 서버(130)를 통해서 상기 AI 빅데이터 서버(140)로부터 수신하고, 상기 업데이트 알림 신호에 응답하여 상기 업데이트된 비행 경로를 화면에 표시하여 상기 사용자가 상기 업데이트된 비행 경로 중 어느 하나를 선택할 수 있도록 안내하며, 상기 업데이트된 비행 경로 중 어느 하나가 선택되면, 상기 선택된 비행 경로를 반영해서 상기 원격 제어 명령을 업데이트하여 상기 드론 IoT 서버(130)를 통해 상기 스마트 드론(110)에 전달할 수 있다.
한편, 상기 공간정보 빅데이터는 자율 주행 자동차의 주행 정보를 더 포함할 수 있다. 이러한 경우, 도 3에 도시된 바와 같이 상기 AI 빅데이터 서버(140)는 상기 데이터베이스(150)와 연동하여 상기 스마트 드론(110)의 현재 위치를 기준으로 일정 거리 이내에 위치하는 자율 주행 자동차의 주행 정보를 추출하고, 상기 추출된 주행 정보를 토대로 상기 스마트 드론(110)의 비행 경로를 생성 또는 업데이트 하여 드론 IoT 서버(130)를 통해 상기 지상 제어 시스템(120)에 제공할 수 있다.
이에 따라, 상기 지상 제어 시스템(120)은 상기 자율 주행 자동차의 주행 정보에 대응하는 비행 경로를 화면에 표시하여 사용자가 선택 가능하도록 안내하며, 상기 자율 주행 자동차의 주행 정보에 대응하는 비행 경로가 선택되는 경우, 상기 스마트 드론(110)이 상기 자율 주행 자동차의 주행 경로를 따라서 비행 제어할 수 있도록 상기 원격 제어 명령을 생성할 수 있다.
이와 달리, 상기 스마트 드론(110)은 현재 위치를 기준으로 일정 거리 이내에 위치하는 자율 주행 자동차(들)와 직접 LTE 이동통신망을 통해 실시간으로 쌍향방 통신을 수행할 수 있다. 다시 말해, 상기 스마트 드론(110)은 상기 자율 주행 자동차(들)에게 LTE 이동통신망을 통해 주행 정보를 요청하기 위한 주행 정보 요청 신호를 전송하고, 상기 주행 정보 요청 신호에 대한 응답으로 상기 자율 주행 자동차(들)로부터 LTE 이동통신망을 통해 해당 자율 주행 자동차(들)의 주행 정보를 수신할 수 있다.
이에 따라, 상기 지상 제어 시스템(120) 또는 AI 빅데이터 서버(140)는 상기 스마트 드론(110)으로부터 상기 드론 IoT 서버(130)를 통해 상기 주행 정보를 수신하고, 상기 수신된 주행 정보를 토대로 상기 자율 주행 자동차(들)의 이동 경로를 생성하여 상기 스마트 드론(110)의 비행 경로와 함께 화면상의 맵에 표시함으로써, 사용자가 상기 스마트 드론(110)의 비행 경로를 상기 자율 주행 자동차(들)의 이동 경로로 변경 선택이 가능하도록 안내할 수 있으며, 이를 통해 실시간 드론의 비행 경로 변경(업데이트)을 가능하게 함으로써 자율 주행 자동차의 위치로 추적을 가능하게 할 수 있다.
다른 한편, 상기 공간정보 빅데이터는 드론 위치 정보를 더 포함할 수 있다. 이러한 경우, 상기 AI 빅데이터 서버(140)는 상기 데이터베이스(150)와 연동하여 상기 드론 위치 정보를 토대로 상기 스마트 드론(110)의 비행 경로상에 위치하는 타 드론의 유무를 판단하고, 상기 타 드론이 있는 것으로 판단된 경우 상기 타 드론의 위치 정보 및 해당 위치에서의 비행 우회 경로 정보를 드론 IoT 서버(130)를 통해 상기 지상 제어 시스템(120)에 전송할 수 있다.
이에 따라, 상기 지상 제어 시스템(120)은 상기 타 드론이 있는 위치에서 상기 스마트 드론(110)의 비행 경로에 대한 변경 여부를 상기 사용자가 선택할 수 있도록, 상기 타 드론의 위치 정보 및 해당 위치에서의 비행 우회 경로 정보를 상기 화면에 표시하여 안내할 수 있다.
이와 달리, 상기 스마트 드론(110)은 현재 위치를 기준으로 일정 거리 이내에 위치하는 타 드론(들)과 LTE 이동통신망을 통해 실시간으로 쌍향방 통신을 수행할 수 있다. 다시 말해, 상기 스마트 드론(110)은 상기 타 드론(들)에게 LTE 이동통신망을 통해 드론 비행 정보를 요청하기 위한 비행 정보 요청 신호를 전송하고, 상기 비행 정보 요청 신호에 대한 응답으로 상기 타 드론(들)로부터 LTE 이동통신망을 통해 해당 드론(들)의 비행 정보를 수신할 수 있다.
상기 스마트 드론(110)은 수신한 타 드론(들)의 비행 정보를 드론 IoT 서버(130)를 통해 AI 빅데이터 서버(140)에 전달할 수 있다.
이에 따라, 상기 지상 제어 시스템(120)은 상기 AI 빅데이터 서버(140) 또는 스마트 드론(110)으로부터 상기 드론 IoT 서버(130)를 통해 상기 드론 비행 정보를 수신하고, 상기 수신된 드론 비행 정보를 토대로 상기 타 드론(들)의 비행 경로를 생성하여 상기 스마트 드론(110)의 비행 경로와 함께 화면상의 맵에 표시함으로써, 사용자가 상기 스마트 드론(110)의 비행 경로를 상기 타 드론(들)의 비행 경로로 변경 선택이 가능하도록 안내할 수 있으며, 이를 통해 실시간 드론의 비행 경로 변경(업데이트)을 가능하게 할 수 있다.
상기 데이터베이스(150)는 상기 스마트 드론(110)의 자율 비행 제어와 관련한 공간정보 빅데이터를 저장할 수 있다. 즉, 상기 데이터베이스(150)는 드론의 위치 정보(위도, 경도, 높이 등)를 저장하는 드론 위치 정보 DB, 건물의 위치 정보(위도, 경도, 높이 등)를 저장하는 건물 위치 정보 DB, 군사 지역 등의 비행 금지 구역에 관한 정보를 저장하는 비행 금지 구역 DB, 도심 지역과 같은 인구 밀집 지역에 관한 정보를 저장하는 인구 밀집 지역 DB, LTE 열화 지역에 관한 정보를 저장하는 LTE 열화 지역 DB 등을 포함할 수 있다. 또한, 상기 데이터베이스(150)는 상기 스마트 드론(110)의 현재 위치를 기준으로 일정 거리 이내에 위치하는 자율 주행 자동차의 주행 정보를 저장하는 주행 정보 DB, 및 상기 스마트 드론(110)의 현재 위치를 기준으로 일정 거리 이내에 위치하는 타 드론의 비행 정보를 저장하는 비행 정보 DB를 더 포함할 수 있다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성 요소, 소프트웨어 구성 요소, 및/또는 하드웨어 구성 요소 및 소프트웨어 구성 요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성 요소는, 예를 들어, 프로세서, 컨트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 컨트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반 자율 비행 방법을 설명하기 위해 도시한 흐름도이다.
여기서 설명하는 빅데이터 기반 자율 비행 방법은 본 발명의 하나의 실시예에 불과하며, 그 이외에 필요에 따라 다양한 단계들이 부가될 수 있고, 하기의 단계들도 순서를 변경하여 실시될 수 있으므로, 본 발명이 하기에 설명하는 각 단계 및 그 순서에 한정되는 것은 아니다. 이는 이하의 다른 실시예에서도 마찬가지로 적용될 수 있다.
도 1 및 도 4를 참조하면, 단계(410)에서는 상기 AI 빅데이터 서버(140)가 상기 지상 제어 시스템(120)에 입력된 목적지 정보 및 상기 스마트 드론(110)의 드론 비행 정보를 토대로, 공간정보 빅데이터를 저장하는 데이터베이스(150)와 연동하여 미리 설정된 기준에 따라 복수의 비행 경로를 생성할 수 있다. 여기서, 상기 목적지 정보에는 목적지에서 스마트 드론(110)이 수행해야 하는 임무 관련 정보를 포함할 수 있다.
다음으로, 단계(420)에서는 상기 지상 제어 시스템(120)이 상기 AI 빅데이터 서버(140)로부터 상기 복수의 비행 경로를 수신할 수 있다.
다음으로, 단계(430)에서는 상기 지상 제어 시스템(120)이 상기 복수의 비행 경로를 화면에 표시하여 사용자가 상기 복수의 비행 경로 중 어느 하나를 선택할 수 있도록 안내할 수 있다. 예컨대, 상기 지상 제어 시스템(120)은 최소 시간의 기준에 따른 최적의 비행 경로 A, 최단 거리의 기준에 따른 최적의 비행 경로 B 등을 화면상의 맵에 표시하여, 사용자가 상기 최적의 비행 경로 A, B 중 어느 하나를 선택할 수 있도록 안내할 수 있다.
다음으로, 단계(440)에서는 상기 복수의 비행 경로 중 어느 하나가 선택되면, 상기 지상 제어 시스템(120)이 상기 선택된 비행 경로를 포함하여 원격 제어 명령을 생성할 수 있다.
다음으로, 단계(450)에서는 상기 드론 IoT 서버(130)가 상기 지상 제어 시스템(120)으로부터 상기 원격 제어 명령을 수신할 수 있다.
다음으로, 단계(460)에서는 상기 드론 IoT 서버(130)가 상기 스마트 드론(110)과 LTE 이동통신망 기반의 쌍방향 통신을 통해, 상기 원격 제어 명령을 상기 스마트 드론(110)에 전달할 수 있다.
다음으로, 단계(470)에서는 상기 드론 IoT 서버(130)가 상기 스마트 드론(110)으로부터 상기 드론 비행 정보 및 카메라 영상을 수신하여 상기 AI 빅데이터 서버(140) 및 상기 지상 제어 시스템(120) 각각에 전달할 수 있다.
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 빅데이터 기반 자율 비행 방법을 설명하기 위해 도시한 흐름도이다.
도 1 및 도 5를 참조하면, 단계(510)에서는 상기 AI 빅데이터 서버(140)가 상기 지상 제어 시스템(120)에 입력된 목적지 정보 및 상기 스마트 드론(110)의 드론 비행 정보를 토대로, 공간정보 빅데이터를 저장하는 데이터베이스(150)와 연동하여 상기 스마트 드론(110)의 현재 위치를 기준으로 일정 거리 이내에 위치하는 자율 주행 자동차(들)의 주행 정보를 추출할 수 있다.
다음으로, 단계(520)에서는 상기 AI 빅데이터 서버(140)가 상기 추출된 주행 정보를 토대로 상기 스마트 드론(110)의 비행 경로를 생성하여 상기 지상 제어 시스템(120)에 제공할 수 있다.
다음으로, 단계(530)에서는 상기 지상 제어 시스템(120)은 상기 비행 경로를 화면에 표시하여 사용자가 상기 비행 경로 중 어느 하나를 선택할 수 있도록 안내할 수 있다.
다음으로, 단계(540)에서는 상기 복수의 비행 경로 중 어느 하나가 선택되면, 상기 지상 제어 시스템(120)이 상기 선택된 비행 경로를 포함하여 원격 제어 명령을 생성할 수 있다.
다음으로, 단계(550)에서는 상기 드론 IoT 서버(130)가 상기 지상 제어 시스템(120)으로부터 상기 원격 제어 명령을 수신할 수 있다.
다음으로, 단계(560)에서는 상기 드론 IoT 서버(130)가 상기 스마트 드론(110)과 LTE 이동통신망 기반의 쌍방향 통신을 통해, 상기 원격 제어 명령을 상기 스마트 드론(110)에 전달할 수 있다.
다음으로, 단계(570)에서는 상기 드론 IoT 서버(130)가 상기 스마트 드론(110)으로부터 상기 드론 비행 정보 및 카메라 영상을 수신하여 상기 AI 빅데이터 서버(140) 및 상기 지상 제어 시스템(120) 각각에 전달할 수 있다.
도 6은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 빅데이터 기반 자율 비행 방법을 설명하기 위해 도시한 흐름도이다.
도 1 및 도 6을 참조하면, 단계(610)에서는 상기 AI 빅데이터 서버(140)가 상기 지상 제어 시스템(120)에 입력된 목적지 정보 및 상기 스마트 드론(110)의 드론 비행 정보를 토대로, 공간정보 빅데이터를 저장하는 데이터베이스(150)와 연동하여 상기 스마트 드론(110)의 비행 경로상에 위치하는 타 드론의 유무를 판단할 수 있다.
상기 판단 결과, 상기 스마트 드론(110)의 비행 경로상에 위치하는 타 드론이 있는 경우(620의 "예" 방향), 단계(630)에서는 상기 AI 빅데이터 서버(140)가 상기 타 드론의 위치 정보 및 해당 위치에서의 비행 우회 경로 정보를 상기 지상 제어 시스템(120)에 전송할 수 있다.
다음으로, 단계(640)에서는 상기 지상 제어 시스템(120)이 상기 타 드론이 있는 위치에서 상기 스마트 드론(110)의 비행 경로에 대한 변경 여부를 상기 사용자가 선택할 수 있도록, 상기 타 드론의 위치 정보 및 해당 위치에서의 비행 우회 경로 정보를 화면에 표시하여 안내할 수 있다.
다음으로, 단계(650)에서는 상기 사용자의 입력 조작에 의해 상기 스마트 드론(110)의 비행 경로 변경이 선택되면, 상기 지상 제어 시스템(120)이 상기 타 드론이 있는 위치에서의 우회 경로 정보를 반영하여 상기 스마트 드론(110)의 비행 경로를 업데이트할 수 있다.
다음으로, 단계(660)에서는 상기 지상 제어 시스템(120)이 상기 업데이트된 비행 경로를 포함하여 원격 제어 명령을 생성할 수 있다.
다음으로, 단계(670)에서는 상기 드론 IoT 서버(130)가 상기 지상 제어 시스템(120)으로부터 상기 원격 제어 명령을 수신할 수 있다.
다음으로, 단계(680)에서는 상기 드론 IoT 서버(130)가 상기 스마트 드론(110)과 LTE 이동통신망 기반의 쌍방향 통신을 통해, 상기 원격 제어 명령을 상기 스마트 드론(110)에 전달할 수 있다.
다음으로, 단계(690)에서는 상기 드론 IoT 서버(130)가 상기 스마트 드론(110)으로부터 상기 드론 비행 정보 및 카메라 영상을 수신하여 상기 AI 빅데이터 서버(140) 및 상기 지상 제어 시스템(120) 각각에 전달할 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CDROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.
110: 스마트 드론
120: 지상 제어 시스템
130: 드론 IoT 서버
140: AI 빅데이터 서버
150: 데이터베이스

Claims (8)

  1. 스마트 드론;
    상기 스마트 드론의 비행 제어를 위한 원격 제어 명령을 생성하는 지상 제어 시스템;
    상기 스마트 드론 및 상기 지상 제어 시스템 간의 통신 연결을 위한 중계 서버로서 동작하며, 상기 지상 제어 시스템으로부터 상기 원격 제어 명령을 수신하여 상기 스마트 드론에 전달하고, 상기 스마트 드론으로부터 드론 비행 정보 및 카메라 영상을 수신하여 상기 지상 제어 시스템에 전달하는 드론 IoT 서버; 및
    상기 지상 제어 시스템에 입력된 목적지 정보 및 상기 드론 비행 정보를 상기 드론 IoT 서버를 통해 수신하고, 상기 목적지 정보 및 상기 드론 비행 정보를 토대로, 건물 위치 정보, 비행 금지 구역, 인구 밀집 지역, LTE 열화 지역에 관한 정보 중 적어도 하나를 포함하는 공간정보 빅데이터를 저장하는 데이터베이스와 연동하여 미리 설정된 기준에 따라 복수의 비행 경로를 생성하여 상기 지상 제어 시스템에 제공하는 AI 빅데이터 서버
    를 포함하고,
    상기 AI 빅데이터 서버는
    상기 스마트 드론의 현재 위치인 출발지로부터 목적지까지의 비행 경로를 포함하는 지도를 격자 모양의 복수 영역으로 분할하고, 상기 복수 영역의 각각에 고유 번호를 부여하여 해당 영역의 실제 좌표 값과 매칭한 후, 상기 공간정보 빅데이터를 이용한 비행 경로의 좌표 분석을 통해 비행 불가 지역으로 판단된 영역의 고유 번호를 출력하여, 해당 고유 번호의 영역을 상기 비행 불가 지역으로 판단하고, 상기 비행 경로에 상기 비행 불가 지역이 포함되어 있는 것으로 판단된 경우, 상기 비행 불가 지역을 우회할 수 있는 비행 가능 지역을 상기 비행 경로에 포함시켜 상기 비행 경로를 업데이트하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 기반 자율 비행 드론 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 지상 제어 시스템은
    상기 AI 빅데이터 서버에 의해 생성된 복수의 비행 경로를 화면에 표시하여 사용자가 상기 복수의 비행 경로 중 어느 하나를 선택할 수 있도록 안내하며, 상기 복수의 비행 경로 중 어느 하나가 선택되면, 상기 선택된 비행 경로를 포함하여 상기 원격 제어 명령을 생성하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 기반 자율 비행 드론 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 드론 IoT 서버는
    상기 스마트 드론과 LTE 이동통신망 기반의 쌍방향 통신을 통해, 상기 원격 제어 명령을 상기 스마트 드론에 전달하고 상기 스마트 드론으로부터 드론 비행 정보 및 카메라 영상을 수신하여 상기 AI 빅데이터 서버 및 상기 지상 제어 시스템에 각각 전달하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 기반 자율 비행 드론 시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 데이터베이스는 상기 비행 불가 지역의 판단을 위해,
    상기 스마트 드론의 위도, 경도 또는 높이를 포함하는 위치 정보를 저장하는 드론 위치 정보 DB, 건물의 위도, 경도 또는 높이를 포함하는 위치 정보를 저장하는 건물 위치 정보 DB, 군사 지역을 포함하는 비행 금지 구역에 관한 정보를 저장하는 비행 금지 구역 DB, 도심 지역 또는 인구 밀집 지역에 관한 정보를 저장하는 인구 밀집 지역 DB, LTE 열화 지역에 관한 정보를 저장하는 LTE 열화 지역 DB를 포함하거나,
    상기 데이터베이스는 상기 스마트 드론의 현재 위치를 기준으로 일정 거리 이내에 위치하는 자율 주행 자동차의 주행 정보를 저장하는 주행 정보 DB 및 상기 스마트 드론의 현재 위치를 기준으로 일정 거리 이내에 위치하는 타 드론의 비행 정보를 저장하는 비행 정보 DB를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 기반 자율 비행 드론 시스템.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 지상 제어 시스템은
    상기 비행 경로의 업데이트에 관한 업데이트 알림 신호를 상기 AI 빅데이터 서버로부터 수신하고, 상기 업데이트 알림 신호에 응답하여 상기 업데이트된 비행 경로를 화면에 표시하여 사용자가 상기 업데이트된 비행 경로 중 어느 하나를 선택할 수 있도록 안내하며, 상기 업데이트된 비행 경로 중 어느 하나가 선택되면, 상기 선택된 비행 경로를 반영해서 상기 원격 제어 명령을 업데이트하여 상기 드론 IoT 서버를 통해 상기 스마트 드론에 전달하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 기반 자율 비행 드론 시스템.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 스마트 드론은
    상기 드론 IoT 서버를 통해 상기 지상 제어 시스템으로부터 상기 원격 제어 명령을 수신하는 경우, 상기 스마트 드론의 현재 위치를 기준으로 일정 거리 이내에 위치하는 적어도 하나의 타 드론과 통신을 수행하여 상기 원격 제어 명령을 공유함으로써, 상기 적어도 하나의 타 드론과 군집 비행을 하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 기반 자율 비행 드론 시스템.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 공간정보 빅데이터는
    드론 위치 정보를 더 포함하고,
    상기 AI 빅데이터 서버는
    상기 데이터베이스와 연동하여 상기 드론 위치 정보를 토대로 상기 스마트 드론의 비행 경로상에 위치하는 타 드론의 유무를 판단하고, 상기 타 드론이 있는 것으로 판단된 경우 상기 타 드론의 위치 정보 및 해당 위치에서의 비행 우회 경로 정보를 상기 지상 제어 시스템에 전송하고,
    상기 지상 제어 시스템은
    상기 타 드론이 있는 위치에서 상기 스마트 드론의 비행 경로에 대한 변경 여부를 사용자가 선택할 수 있도록, 상기 타 드론의 위치 정보 및 해당 위치에서의 비행 우회 경로 정보를 화면에 표시하여 안내하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 기반 자율 비행 드론 시스템.
  8. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 따른 빅데이터 기반 자율 비행 드론 시스템을 이용한 자율 비행 방법에 있어서,
    상기 AI 빅데이터 서버가 상기 지상 제어 시스템에 입력된 목적지 정보 및 상기 스마트 드론의 드론 비행 정보를 토대로, 건물 위치 정보, 비행 금지 구역, 인구 밀집 지역, LTE 열화 지역에 관한 정보 중 적어도 하나를 포함하는 공간정보 빅데이터를 저장하는 데이터베이스와 연동하여 미리 설정된 기준에 따라 복수의 비행 경로를 생성하는 단계;
    상기 지상 제어 시스템이 상기 AI 빅데이터 서버로부터 상기 복수의 비행 경로를 수신하고, 상기 복수의 비행 경로를 화면에 표시하여 사용자가 상기 복수의 비행 경로 중 어느 하나를 선택할 수 있도록 안내하는 단계;
    상기 복수의 비행 경로 중 어느 하나가 선택되면, 상기 지상 제어 시스템이 상기 선택된 비행 경로를 포함하여 원격 제어 명령을 생성하는 단계; 및
    상기 드론 IoT 서버가 상기 지상 제어 시스템으로부터 상기 원격 제어 명령을 수신하고, 상기 스마트 드론과 LTE 이동통신망 기반의 쌍방향 통신을 통해, 상기 원격 제어 명령을 상기 스마트 드론에 전달하고 상기 스마트 드론으로부터 상기 드론 비행 정보 및 카메라 영상을 수신하여 상기 AI 빅데이터 서버 및 상기 지상 제어 시스템 각각에 전달하는 단계
    를 포함하고,
    상기 비행 경로를 생성하는 단계는
    상기 스마트 드론의 현재 위치인 출발지로부터 목적지까지의 비행 경로를 포함하는 지도를 격자 모양의 복수 영역으로 분할하는 단계;
    상기 복수 영역의 각각에 고유 번호를 부여하여 해당 영역의 실제 좌표 값과 매칭한 후, 상기 공간정보 빅데이터를 이용한 비행 경로의 좌표 분석을 통해 비행 불가 지역으로 판단된 영역의 고유 번호를 출력하여, 해당 고유 번호의 영역을 상기 비행 불가 지역으로 판단하는 단계; 및
    상기 비행 경로에 상기 비행 불가 지역이 포함되어 있는 것으로 판단된 경우, 상기 비행 불가 지역을 우회할 수 있는 비행 가능 지역을 상기 비행 경로에 포함시켜 상기 비행 경로를 업데이트하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 기반 자율 비행 방법.
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