KR101862081B1 - Method for providing information on weather near path of moving vehicle and system using the same - Google Patents

Method for providing information on weather near path of moving vehicle and system using the same Download PDF

Info

Publication number
KR101862081B1
KR101862081B1 KR1020170059372A KR20170059372A KR101862081B1 KR 101862081 B1 KR101862081 B1 KR 101862081B1 KR 1020170059372 A KR1020170059372 A KR 1020170059372A KR 20170059372 A KR20170059372 A KR 20170059372A KR 101862081 B1 KR101862081 B1 KR 101862081B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
local
weather
model
moving object
area
Prior art date
Application number
KR1020170059372A
Other languages
Korean (ko)
Inventor
최규용
김기훈
하종철
Original Assignee
대한민국
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 대한민국 filed Critical 대한민국
Priority to KR1020170059372A priority Critical patent/KR101862081B1/en
Application granted granted Critical
Publication of KR101862081B1 publication Critical patent/KR101862081B1/en

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10Services
    • G06Q50/26Government or public services
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B63SHIPS OR OTHER WATERBORNE VESSELS; RELATED EQUIPMENT
    • B63BSHIPS OR OTHER WATERBORNE VESSELS; EQUIPMENT FOR SHIPPING 
    • B63B49/00Arrangements of nautical instruments or navigational aids
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B64AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
    • B64DEQUIPMENT FOR FITTING IN OR TO AIRCRAFT; FLIGHT SUITS; PARACHUTES; ARRANGEMENTS OR MOUNTING OF POWER PLANTS OR PROPULSION TRANSMISSIONS IN AIRCRAFT
    • B64D43/00Arrangements or adaptations of instruments
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01WMETEOROLOGY
    • G01W1/00Meteorology
    • G01W1/02Instruments for indicating weather conditions by measuring two or more variables, e.g. humidity, pressure, temperature, cloud cover or wind speed
    • G01W1/06Instruments for indicating weather conditions by measuring two or more variables, e.g. humidity, pressure, temperature, cloud cover or wind speed giving a combined indication of weather conditions

Abstract

The present invention provides a method of providing weather information on a flight path of a moving vehicle which can accurately forecast weather. According to an aspect of the present invention, the method of providing weather information on a flight path of a moving vehicle comprises: step (a) where a weather forecast device acquires real-time weather data corresponding to each location of a moving vehicle in flight in a state where a wide weather model, which is weather forecast information for a wide area corresponding to the entire flight path of the moving vehicle, is acquired; and step (b) where the weather forecast device refers to the wide weather model and the real-time weather data to at least use weather forecast information for a local forecast area corresponding to a first prescribed distance in a front direction of the moving vehicle in flight to perform modeling as a local weather model, and supplies information acquired by referring to the modeled local weather model to the moving vehicle or support a different computing device to supply the information to the moving vehicle.

Description

이동체의 운항 경로 상의 기상 정보를 제공하는 방법 및 이를 이용한 시스템{METHOD FOR PROVIDING INFORMATION ON WEATHER NEAR PATH OF MOVING VEHICLE AND SYSTEM USING THE SAME} BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a method of providing weather information on a navigation path of a moving object,

이동체의 운항 경로 상의 기상 정보를 제공하는 방법 및 이를 이용한 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 운항 중인 이동체의 위치별로 대응되는 실시간 기상 데이터를 획득하고 광역 기상 모델과 상기 실시간 기상 데이터를 참조하여 운항 중인 이동체의 전방 방향으로 제1 소정 거리에 대응되는 국지 예측 영역에 대한 기상 예측 정보를 적어도 사용하여 국지 기상 모델로서 모델링하고, 상기 모델링된 국지 기상 모델을 참조로 획득되는 정보를 상기 이동체로 제공하거나 다른 컴퓨팅 장치로 하여금 상기 이동체로 제공하도록 지원하는 방법 및 이를 이용한 장치에 관한 것이다. More particularly, the present invention relates to a method for providing weather information on a navigation path of a moving object and a system using the method. More particularly, the present invention relates to a method for acquiring real- At least a weather forecasting information for a local prediction region corresponding to a first predetermined distance in a forward direction of a moving object in the moving direction of the moving object is used as at least a local weather model, and information obtained by reference to the modeled local weather model is provided to the moving object A method for supporting another computing device to provide the moving object to the moving object, and an apparatus using the same.

최근 국민의 생활수준이 높아져감에 따라 많은 사람들이 항공기를 이용하여 여행을 가는 현실에서, 기상 정보는 항공기 운항에 있어 안전과 직결되므로 항공기의 운항 경로의 기상 정보 예측의 중요성이 높아지고 있다.In recent years, as people's living standards have increased, many people have traveled by using airplanes. Since weather information is directly related to safety of airplanes, forecasting of weather information on airplanes' flight paths is becoming more important.

다만, 현재의 항공기 운항에 있어서 기상 예측은 출발 지점과 도착 지점까지의 광범위한 영역에 대해서 이루어져 국지 지역에 나타나는 난기류 등을 예측하기가 어려웠다.However, it is difficult to forecast the current turbulence in the local area due to the wide range of weather forecasts from the start point to the arrival point.

또한, 기상 정보 및 운항 경로를 관제탑을 통해서 받아 결정하게 되어, 항공기 내부에서는 기상 정보에 따라 운항 경로를 실시간으로 적절하게 결정하기가 어려웠다. In addition, it is difficult to determine the flight path in real time according to the weather information inside the aircraft because the weather information and the flight path are determined through the control tower.

이에 본 발명자는 항공기 등의 이동체에 대하여 운항 경로 상의 기상 정보를 실시간으로 제공하는 방법 및 이를 이용한 시스템을 제안하고자 한다.
본 발명의 선행기술문헌으로 한국등록특허 제10-1063999호가 있다.
Accordingly, the present inventor proposes a method of providing weather information on a navigation route to a moving object such as an aircraft in real time, and a system using the method.
Korean Patent No. 10-1063999 discloses the prior art document of the present invention.

본 발명은 상술한 문제점을 모두 해결하는 것을 목적으로 한다.The present invention aims at solving all of the above problems.

또한, 본 발명은 광역 영역에 대한 기상 정보뿐만 아니라 이동체의 운항 경로상에 위치한 국지 예측 영역에 대한 기상 정보를 실시간으로 받아 상황에 적절한 운항 경로를 선택할 수 있는 것을 다른 목적으로 한다.Another object of the present invention is to provide weather information for a wide area, as well as weather information for a local prediction area located on a navigation path of a moving object in real time, and to select an appropriate navigation route for the situation.

또한, 본 발명은 이동체에 포함된 센서를 통해 획득한 실시간 기상 데이터와 이전 국지 예측 영역에서 획득한 기상 예측 값을 참조하여, 이동체의 운항 경로 상에 위치한 다음 국지 예측 영역에서의 보다 정확한 기상 예측을 할 수 있는 것을 또 다른 목적으로 한다.In addition, the present invention refers to the real-time weather data acquired through the sensor included in the moving object and the weather forecast value acquired in the previous local forecast region, thereby obtaining a more accurate weather forecast in the next local forecast region located on the navigation path of the vehicle Another purpose is to do what you can do.

상기한 바와 같은 본 발명의 목적을 달성하고, 후술하는 본 발명의 특징적인 효과를 실현하기 위한, 본 발명의 특징적인 구성은 하기와 같다.In order to accomplish the objects of the present invention as described above and achieve the characteristic effects of the present invention described below, the characteristic structure of the present invention is as follows.

본 발명의 일 태양에 따르면, 이동체의 운항 경로 상의 기상 정보를 제공하는 방법에 있어서 (a) 상기 이동체의 전체 운항 경로에 대응하는 광역 영역에 대한 기상 예측 정보인 광역 기상 모델을 획득한 상태에서, 기상 예측 장치는, 운항 중인 상기 이동체의 위치별로 대응되는 실시간 기상 데이터를 획득하는 단계 및 (b) 상기 기상 예측 장치는, 상기 광역 기상 모델과 상기 실시간 기상 데이터를 참조하여 상기 운항 중인 이동체의 전방 방향으로 제1 소정 거리에 대응되는 국지 예측 영역에 대한 기상 예측 정보를 적어도 사용하여 국지 기상 모델로서 모델링하고, 상기 모델링된 국지 기상 모델을 참조로 획득되는 정보를 상기 이동체로 제공하거나 다른 컴퓨팅 장치로 하여금 상기 이동체로 제공하도록 지원하는 단계를 포함하는 방법이 제공된다.According to one aspect of the present invention, there is provided a method of providing weather information on a navigation path of a moving object, the method comprising: (a) acquiring a weather model, which is weather forecast information for a wide area corresponding to an entire navigation route of the vehicle, The meteorological prediction apparatus obtains corresponding real-time weather data for each location of the moving vehicle in operation, and (b) the meteorological forecasting apparatus refers to the meteorological weather model and the real-time weather data, Modeling as the local weather model using at least the weather prediction information for the local prediction region corresponding to the first predetermined distance to provide the information obtained with reference to the modeled local weather model to the moving object, The method comprising the steps of:

또한, 본 발명의 다른 태양에 따르면, 이동체의 운항 경로 상의 기상 정보를 제공하는 장치에 있어서, 상기 이동체의 전체 운항 경로에 대응하는 광역 영역에 대한 기상 예측 정보인 광역 기상 모델을 획득한 상태에서, 운항 중인 상기 이동체의 위치별로 대응되는 실시간 기상 데이터를 획득하는 통신부, 및 상기 광역 기상 모델과 상기 실시간 기상 데이터를 참조하여 상기 운항 중인 이동체의 전방 방향으로 제1 소정 거리에 대응되는 국지 예측 영역에 대한 기상 예측 정보를 적어도 사용하여 국지 기상 모델로서 모델링하고, 상기 모델링된 국지 기상 모델을 참조로 획득되는 정보를 상기 이동체로 제공하거나 다른 컴퓨팅 장치로 하여금 상기 이동체로 제공하도록 지원하는 프로세서를 포함하는 기상 예측 장치가 제공된다.According to another aspect of the present invention, there is provided an apparatus for providing weather information on a navigation path of a moving object, the apparatus comprising: a weather information acquiring unit that acquires a weather model, which is weather forecast information for a wide- And a local prediction unit configured to calculate a local prediction mode corresponding to the first predetermined distance in the forward direction of the moving vehicle in reference to the wide-area weather model and the real-time weather data, And a processor for modeling the weather forecast information using at least the weather forecast model as a local weather model and providing information obtained with reference to the modeled local weather model to the mobile or to provide another computing device with the mobile weather forecast Device is provided.

본 발명에 의하면, 다음과 같은 효과가 있다.The present invention has the following effects.

또한, 본 발명은 광역 영역에 대한 기상 정보뿐만 아니라 항공기의 운항 경로상에 위치한 국지 예측 영역에 대한 기상 정보를 실시간으로 받아 상황에 적절한 운항 경로를 선택할 수 있는 효과가 있다.In addition, the present invention has an effect of selecting weather path information for a wide area as well as weather information for a local prediction area located on a flight path of an aircraft in real time and selecting an appropriate flight path for the situation.

또한, 본 발명은 이동체에 포함된 센서를 통해 획득한 실시간 기상 데이터와 이전 국지 예측 영역에서 획득한 기상 예측 값을 참조하여, 이동체의 운항 경로 상에 위치한 다음 국지 예측 영역에서의 보다 정확한 기상 예측을 할 수 있는 효과가 있다.In addition, the present invention refers to the real-time weather data acquired through the sensor included in the moving object and the weather forecast value acquired in the previous local forecast region, thereby obtaining a more accurate weather forecast in the next local forecast region located on the navigation path of the vehicle There is an effect that can be done.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 이동체와 기상 예측 장치와의 관계를 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 기상 예측 장치의 구성을 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 이동체를 중심으로 제1 소정 거리 및 국지 예측 영역을 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 국지 예측 영역을 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 국지 표시 영역을 나타내는 도면이다.
1 is a view schematically showing a relationship between a moving object and a weather prediction apparatus according to an embodiment of the present invention.
2 is a diagram showing a configuration of a weather prediction apparatus according to an embodiment of the present invention.
3 is a diagram illustrating a first predetermined distance and a local predictive region centering on a moving object according to an embodiment of the present invention.
4 is a diagram illustrating a local prediction region according to an embodiment of the present invention.
5 is a diagram illustrating a local display area according to an embodiment of the present invention.

후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예에 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.The following detailed description of the invention refers to the accompanying drawings, which illustrate, by way of illustration, specific embodiments in which the invention may be practiced. These embodiments are described in sufficient detail to enable those skilled in the art to practice the invention. It should be understood that the various embodiments of the present invention are different, but need not be mutually exclusive. For example, certain features, structures, and characteristics described herein may be implemented in other embodiments without departing from the spirit and scope of the invention in connection with an embodiment. It is also to be understood that the position or arrangement of the individual components within each disclosed embodiment may be varied without departing from the spirit and scope of the invention. The following detailed description is, therefore, not to be taken in a limiting sense, and the scope of the present invention is to be limited only by the appended claims, along with the full scope of equivalents to which such claims are entitled, if properly explained. In the drawings, like reference numerals refer to the same or similar functions throughout the several views.

이하, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 하기 위하여, 본 발명의 바람직한 실시예들에 관하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings, so that those skilled in the art can easily carry out the present invention.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 이동체(200)와 기상 예측 장치(100)와의 관계를 개략적으로 나타내는 도면이다.1 is a view schematically showing a relationship between a moving object 200 and a weather prediction device 100 according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 이동체(200)는 기상데이터 획득부(210), 이동체 운항 장치(220)를 포함하며, 이동체(200) 외부에 기상 예측 장치(100)와 관제탑(300)이 나타나 있으며, 상호간에 통신이 이루어 질 수 있다. 1, a moving object 200 includes a weather data obtaining unit 210 and a moving object navigation apparatus 220. A weather prediction apparatus 100 and a control tower 300 are shown outside the moving object 200, Communication can be made between each other.

여기서, 기상데이터 획득부(210)는 일종의 센서로서 이동체(200)의 현 위치 또는 그 주위의 기상 데이터를 획득하는 역할을 할 수 있다. 또한, 이동체 운항 장치(220)는 이동체(200)의 운항 경로, 속도 등을 결정하는 역할을 할 수 있다.Here, the weather data obtaining unit 210 may serve as a kind of sensor to obtain the weather data of the current position of the mobile unit 200 or its surroundings. In addition, the mobile object navigation device 220 may determine a navigation path, a speed, and the like of the mobile object 200. [

도 1과 달리, 기상 예측 장치(100)는 이동체(200) 내부에 포함될 수 있음은 물론이고, 이 경우, 이동체 (200) 자체에서 후술할 기상 예측을 하고, 이동체 운항 장치(220)를 통해 운항 경로를 변경할 수 있다.1, the weather forecasting apparatus 100 can be included in the moving object 200. In this case, the moving object 200 itself can perform a weather prediction, which will be described later, You can change the path.

또한, 도 1에서는 기상 예측 장치(100)가 이동체(200)와 직접적으로 정보를 송수신하는 것으로 나타내었으나, 도 1과 달리, 기상 예측 장치(100)는 관제탑(300)을 통해서만 이동체(200)와 정보를 송수신할 수도 있고 또는, 기상 예측 장치(100)가 관제탑(300)에 포함될 수도 있다.1, the weather forecasting apparatus 100 is configured to transmit and receive information directly to and from the mobile body 200 through the control tower 300. However, Or the weather forecasting apparatus 100 may be included in the control tower 300. [

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 기상 예측 장치(100)의 구성을 개략적으로 나타낸 도면이다.2 is a diagram schematically showing a configuration of a meteorological prediction apparatus 100 according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 기상 예측 장치(100)는 통신부(110)와 프로세서(120)를 포함하고, 경우에 따라 도 2와는 달리 데이터베이스(130)도 포함할 수도 있다.The weather prediction system 100 of the present invention includes a communication unit 110 and a processor 120. In some cases, the weather prediction system 100 may include a database 130, unlike the system shown in FIG.

우선, 기상 예측 장치(100)의 통신부(110)은 다양한 통신 기술로 구현될 수 있다. 즉, 와이파이(WIFI), WCDMA(Wideband CDMA), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), HSUPA(High Speed Uplink Packet Access), HSPA(High Speed Packet Access), 모바일 와이맥스(Mobile WiMAX), 와이브로(WiBro), LTE(Long Term Evolution), 블루투스(bluetooth), 적외선 통신(IrDA, infrared data association), NFC(Near Field Communication), 지그비(Zigbee), 무선랜 기술 등이 적용될 수 있다. 또한, 인터넷과 연결되어 서비스를 제공하는 경우 인터넷에서 정보전송을 위한 표준 프로토콜인 TCP/IP를 따를 수 있다.First, the communication unit 110 of the weather prediction apparatus 100 can be implemented by various communication technologies. (WIFI), Wideband CDMA (WCDMA), High Speed Downlink Packet Access (HSDPA), High Speed Uplink Packet Access (HSUPA), High Speed Packet Access (HSPA), Mobile WiMAX, WiBro, , Long Term Evolution (LTE), bluetooth, infrared data association (IrDA), Near Field Communication (NFC), Zigbee, and wireless LAN technology. In addition, if the service is connected to the Internet, it can follow TCP / IP, a standard protocol for transmitting information on the Internet.

또한, 통신부(110)는 관제탑(300) 또는, 이동체(200)로부터 필요한 정보를 수신하거나, 관제탑(300) 또는 이동체(200)에 필요한 정보를 송신할 수 있다.The communication unit 110 may receive necessary information from the control tower 300 or the mobile 200 or may transmit necessary information to the control tower 300 or the mobile 200. [

다음으로, 데이터베이스(130)는 기상 예측 장치(100)의 통신부(110)에 의해 접근이 가능하며, 프로세서(120)는 뒤에서 상세한 설명을 통하여 자세하게 알아보기로 한다.Next, the database 130 can be accessed by the communication unit 110 of the weather forecasting apparatus 100, and the processor 120 will be described in detail later through detailed description.

한편, 이동체(200)의 전체 운항 경로에 대응하는 광역 영역에 대한 기상 예측 정보인 광역 기상 모델을 획득한 상태에서, 기상 예측 장치(100)는 운항 중인 이동체(200)의 위치별로 대응되는 실시간 기상 데이터를 획득할 수 있다.On the other hand, in a state where the wide-area weather model, which is the weather prediction information for the wide area corresponding to the entire navigation path of the mobile object 200, is acquired, the weather prediction device 100 calculates the real- Data can be acquired.

여기서, 광역 영역은 전체 운항 경로 전체를 포함하는 넓은 영역을 의미하며, 광역 기상 모델은 넓은 영역에 대한 대략적인 기상 예측 정보를 사용하여 도출되는 모델일 수 있다. Here, the wide area means a wide area including the entire navigation route, and the wide area weather model can be a model derived from the approximate weather prediction information for a wide area.

예를 들면, 특정 항공기의 운항 경로가 서울에서 부산이라고 가정할 때, 광역 영역은 서울에서 부산까지의 넓은 영역을 의미할 수도 있고, 이 구간을 넓은 단위로 구획하였을 때 이 중 적어도 어느 한 구간을 의미할 수도 있다. For example, if the flight path of a particular aircraft is assumed to be Busan in Seoul, the wide area may mean a wide area from Seoul to Busan, and when this section is divided into broad units, at least one of these sections It may mean.

상기 광역 기상 모델은 이동체(200) 내부에 포함된 기상 데이터 획득부(210)뿐만 아니라 지상에 위치한 센서 등 다른 영역에 위치한 센서를 통해 획득한 기상 데이터를 참조하여 모델링될 수 있다.The wide area weather model may be modeled by referring to weather data obtained through a sensor located in another area such as a sensor located on the ground, as well as the weather data acquisition unit 210 included in the moving object 200.

한편, 이동체(200)는 기상 데이터 획득부(210)를 통해 이동체(200)의 현 위치뿐만 아니라 현 위치에서 일정 거리에 있는 실시간 기상 데이터를 획득할 수 있고, 이를 기상 예측 장치(100)에 전송할 수 있다. 또한, 전술한 바와 같이 기상 예측 장치(100)는 이동체(200) 내부에 위치할 수도 있는데, 이 경우 기상 데이터 획득부(210)로부터 직접적으로 실시간 기상 데이터를 획득할 수도 있다.The moving object 200 can acquire real-time weather data at a certain distance from the current position as well as the current position of the moving object 200 through the weather-data obtaining unit 210, and transmits the real-time weather data to the weather forecasting apparatus 100 . In addition, as described above, the weather prediction apparatus 100 may be located inside the moving object 200. In this case, the weather prediction apparatus 100 may acquire real-time weather data directly from the weather data acquisition unit 210. [

여기서, 기상 데이터에는 기온, 습도, 기압, 풍속, 풍향, 구름량, 구름모양, 강수량 등이 포함될 수 있고, 기상 데이터 획득부(210)는 상기 기상 데이터를 실시간으로 획득할 수 있다.The weather data may include temperature, humidity, air pressure, wind speed, wind direction, cloud amount, cloud shape, precipitation amount, etc., and the weather data obtaining unit 210 can obtain the weather data in real time.

도 3은 이동체(200)를 중심으로 제1 소정 거리 및 국지 예측 영역을 나타낸 도면이다.3 is a view showing a first predetermined distance and a local predictive region centering on the moving object 200. In FIG.

도 5a는 이동체(200)를 중심으로 국지 예측 영역뿐만 아니라 제2 소정 거리에 대응되는 국지 표시 영역을 나타낸 도면이다.5A is a view showing a local display region corresponding to a second predetermined distance as well as a local predicted region around the moving object 200. FIG.

기상 예측 장치(100)의 프로세서(120)는, 상기 광역 기상 모델과 상기 실시간 기상 데이터를 참조하여 운항 중인 이동체(200)의 전방 방향으로 제1 소정 거리에 대응되는 국지 예측 영역에 대한 기상 예측 정보를 적어도 사용하여 국지 기상 모델로서 모델링할 수 있다.The processor 120 of the weather forecasting apparatus 100 refers to the wide-area weather model and the real-time weather data to calculate the weather forecast information for the local prediction region corresponding to the first predetermined distance in the forward direction of the moving object 200, And can be modeled as a local weather model.

도 3을 참조하면, 이동체(200)으로부터 전방 방향으로 제1 소정거리만큼의 영역이 국지 예측 영역에 해당하고 상기 국지 예측 영역에 대한 기상 예측 정보를 사용하여 상기 국지 기상 모델로서 모델링할 수 있다.Referring to FIG. 3, a region corresponding to a first predetermined distance in the forward direction from the moving object 200 corresponds to a local prediction region and can be modeled as the local weather prediction model using the prediction information for the local prediction region.

여기서, 기상 예측 정보는 기온 등의 기상 데이터를 참조하여 얻을 수 있는 예상 기상 정보로서, 눈, 비, 뇌우, 난기류 등 비행에 영향을 줄 수 있는 기상 정보를 포함할 수 있다. Here, the weather forecast information is predicted weather information that can be obtained by referring to weather data such as temperature, and may include weather information that may affect the flight such as snow, rain, thunderstorms, and turbulence.

국지 예측 영역에서 하나의 기상 예측 정보만으로 한정할 것은 아니고 국지 예측 영역안에서도 영역에 따라 복수 개의 기상 예측 정보가 나타날 수도 있다. 즉, 하나의 국지 예측 영역 안에서도 특정 부근은 비가 예측되고, 다른 부근에서는 맑을 것으로 예측될 수 있다.The present invention is not limited to only one weather prediction information in the local prediction region and a plurality of weather prediction information may be displayed in the local prediction region according to the region. That is, within a local prediction region, a specific neighborhood may be predicted to be in the vicinity, and it may be predicted to be clear in the other vicinity.

한편, 기상 예측 장치(100)는 국지 예측 영역에 대한 기상 예측 정보를 사용하여 모델링함에 있어서 이동체(200)의 전방의 제1 소정 거리에 해당되는 영역에서 획득된 기상 예측 정보 뿐만 아니라, 도 3에서 볼 수 있듯이, 이동체(200)의 후방 방향으로 x만큼의 소정의 거리를 포함하는 영역에 대한 기상 예측 정보를 사용할 수도 있다. 즉, 이동체(200)의 전방으로 소정의 거리에 있는 영역에 대한 기상 에측 정보를 사용하여 국지 기상 모델로서 모델링할 수도 있고 전후방으로 각각 소정 거리에 있는 영역에 대한 기상 예측 정보를 사용하여 국지 기상 모델로서 모델링할 수 있다. 3, in addition to the weather prediction information obtained in the area corresponding to the first predetermined distance in front of the moving object 200 in modeling using the weather prediction information for the local prediction area, As can be seen, the weather prediction information for an area including a predetermined distance x in the backward direction of the moving object 200 may be used. That is, the weather information can be modeled as a local weather model using the weather information of a region at a predetermined distance forward of the mobile object 200, or the weather information can be modeled as a local weather model As shown in FIG.

또한, 기상 예측 장치(100)는 모델링된 국지 기상 모델을 참조로 획득되는 정보를 이동체(200)로 제공하거나 다른 컴퓨팅 장치로 하여금 이동체(200)로 제공하도록 지원할 수 있다.In addition, the weather forecasting apparatus 100 can provide information obtained by reference to the modeled local weather model to the mobile 200, or to provide another computing device with the mobile 200. [

또한, 기상 예측 장치(100)는, 운항 중인 이동체(200)의 전방 방향으로 제2 소정 거리에 대응되는 국지 표시 영역을 상기 이동체(200)에 탑재된 소정의 화면을 통해 디스플레이되도록 하거나 다른 컴퓨팅 장치로 하여금 디스플레이하도록 지원할 수 있다.The weather prediction apparatus 100 may be configured so that the local display area corresponding to the second predetermined distance in the forward direction of the moving vehicle 200 in operation is displayed on a predetermined screen mounted on the moving object 200, Can be displayed.

도 5a를 참조하면, 국지 예측 영역은 제1 소정 거리에, 국지 표시 영역은 제2 소정 거리에 대응되는 것을 확인할 수 있다. 즉, 기상 예측 장치(100)는 국지 예측 영역에 대한 기상 예측 정보를 사용하여 국지 기상 모델로서 모델링하고, 디스플레이되도록 할 때, 국지 표시 영역이 디스플레이되도록 할 수 있다. 물론, 경우에 따라, 국지 예측 영역과 국지 표시 영역이 일치할 수도 있을 것이다.Referring to FIG. 5A, it can be seen that the local prediction region corresponds to a first predetermined distance and the local display region corresponds to a second predetermined distance. In other words, the weather forecasting apparatus 100 can be modeled as a local weather model using the weather forecast information for the local forecast region, and displayed when the local display region is displayed. Of course, in some cases, the local prediction region and the local display region may coincide with each other.

한편, 도 4a는 오버랩되지 않은 복수 개의 국지 예측 영역을 나타낸 도면이고, 도 4b는 오버랩된 복수 개의 국지 예측 영역을 나타낸 도면이다.4A is a diagram illustrating a plurality of local prediction regions that are not overlapped, and FIG. 4B is a diagram illustrating a plurality of local prediction regions overlapped with each other.

전체 운항 경로에 대응하여 나열되는 상기 국지 예측 영역이 n개라고 하고, 상기 n개의 국지 예측 영역 중 이동체(200)가 현재 운항하는 국지 예측 영역을 제k 국지 예측 영역이라 상정한다. 여기서, k는 1 이상이고 상기 n 이하인 정수이며, 상기 k의 값이 클수록 전체 운항 경로에서 목적지에 가까운 국지 예측 영역이라 상정한다.And the local prediction region to be currently operated by the mobile 200 among the n local prediction regions is assumed to be a k-th local prediction region. Here, k is an integer equal to or greater than 1 and equal to or smaller than n, and it is assumed that the larger the value of k, the closer to the destination in the entire navigation route.

기상 예측 장치(100)의 프로세서(120)는, (1) 이동체(200)가 제k 국지 예측 영역을 운항하고자 할 때, 광역 기상 모델과 제k 국지 예측 영역에 대응되는 제k 실시간 기상 데이터를 참조하여 제k 국지 기상 모델로서 모델링하고, (2) 이동체(200)가 제k+1 국지 예측 영역을 운항하고자 할 때, 광역 기상 모델과 제k+1 국지 예측 영역에 대응되는 제k+1 실시간 기상 데이터를 참조하여 제k+1 국지 기상 모델로서 모델링할 수 있다.The processor 120 of the weather forecasting apparatus 100 determines whether (1) the k-th real-time weather data corresponding to the wide-area meteorological model and the k-th local prediction region, (K + 1) -th local predictive region corresponding to the wide-area meteorological model and the (k + 1) -th local predictive region when the moving object 200 desires to operate the (k + And can be modeled as a (k + 1) local meteorological model with reference to real-time weather data.

구체적으로, 제k 국지 예측 영역을 운항하기 전 또는 운항 중일 때, 제k 국지 기상 모델로서 모델링하기 위해 광역 기상 모델과 제k 실시간 기상 데이터를 참조할 수 있고, 제k+1 국지 예측 영역을 운항하기 전 또는 운항 중일 때, 제k+1 국지 기상 모델로서 모델링하기 위해 광역 기상 모델과 제k+1 실시간 기상 데이터를 참조할 수 있다.Specifically, the local meteorological model and the k-th real-time weather data can be referred to for modeling as the k-th local meteorological model when the k-th local forecast region is operated or during operation, and the (k + 1) Before or during operation, it is possible to refer to the wide-area meteorological model and the (k + 1) -day weather data for modeling as the k + 1 local meteorological model.

참고로, 제k, 제k+1 실시간 기상 데이터에는 제k, 제k+1 국지 예측 영역에서 실시간으로 측정되는 기온, 습도, 기압, 풍속, 풍향, 구름량, 구름모양, 강수량 등이 포함될 수 있다.For reference, the kth and k + 1th real time weather data may include temperature, humidity, air pressure, wind speed, wind direction, cloud amount, cloud shape, precipitation, etc. measured in real time in kth and k + have.

다른 예로서, 기상 예측 장치(100)의 프로세서(120)는, (1) 이동체(200)가 제k 국지 예측 영역을 운항하고자 할 때, 광역 기상 모델과 제k 국지 예측 영역에 대응되는 제k 실시간 기상 데이터, 제k-1 실시간 기상 데이터(즉, 제k 국지 예측 영역에 이르기 직전의 국지 예측 영역에 대응되는 실시간 기상 데이터)를 참조하여 제k 국지 기상 모델로서 모델링하고, (2) 이동체(200)가 제k+1 국지 예측 영역을 운항하고자 할 때, 광역 기상 모델, 제k 실시간 기상 데이터, 및 제k+1 실시간 기상 데이터를 참조하여 제k+1 국지 기상 모델로서 모델링할 수 있다.As another example, the processor 120 of the weather forecasting apparatus 100 may be configured such that (1) when the mobile 200 wants to operate the k-th local prediction region, the k-th Local gas phase model with reference to the real-time weather data, (k-1) real-time weather data (i.e., real-time weather data corresponding to the local prediction region just before reaching the k-th local prediction region) 1 local weather model by referring to the wide-area meteorological model, the k-th real-time weather data, and the (k + 1) -th real-time weather data when the user wants to operate the (k + 1) local prediction region.

이 경우, 제k 국지 기상 모델로서 모델링하기 위해 광역 기상 모델과 제k 실시간 기상 데이터, 제k-1 실시간 기상 데이터를 참조할 수 있다. 또한, 유사하게, 제k+1 국지 예측 영역을 운항하기 전 또는 운항 중일 때, 제k+1 국지 기상 모델로서 모델링하기 위해 광역 기상 모델, 제k 실시간 기상 데이터 및 제k+1 실시간 기상 데이터를 참조할 수 있다.In this case, a wide-range weather model, k-th real-time weather data, and (k-1) real-time weather data can be referred to for modeling as the k-th local weather model. Likewise, when the (k + 1) th local weather forecast model is used to model the k + 1 local weather model, the kth real weather data and the (k + 1) Can be referenced.

또 다른 예로는, 제k+2 국지 기상 모델로서 모델링하기 위해 광역 기상 모델, 제k 실시간 기상 데이터, 제k+1 실시간 기상 데이터, 제k+2 실시간 기상 데이터를 참조하는 경우 등을 상정할 수도 있을 것이다.As another example, it is possible to assume a case of referring to the wide-area weather model, the k-th real-time weather data, the (k + 1) -th real-time weather data, and the (k + 2) There will be.

다시 말하면, 운항하고자 하는 국지 예측 영역의 국지 기상 모델을 획득하기 위해 이전의 기상 데이터 중 일부 또는 전부를 활용할 수 있다. 이는 이전의 기상 데이터를 통해 앞으로 운항하고자 하는 국지 예측 영역에 대한 보다 정확한 기상 예측 정보를 획득할 수 있기 때문이다.In other words, some or all of the previous weather data can be utilized to obtain the local weather model of the local prediction region to operate. This is because it is possible to obtain more accurate weather prediction information for the local prediction region to be operated in the future through the previous weather data.

또한, 도 4a에서 볼 수 있듯이, 기상 예측 장치(100)의 프로세서(120)는, 이동체(200)의 운항 속도와 국지 기상 모델로서 모델링하는데 필요한 연산 시간을 참조하여 제k 국지 예측 영역과 제k+1 국지 예측 영역이 오버랩되지 않도록 할 수 있다.4A, the processor 120 of the meteorological prediction apparatus 100 refers to the navigation speed of the mobile 200 and the calculation time required for modeling as a local weather model, The +1 local prediction region can be prevented from overlapping.

구체적으로, 운항 속도가 느리거나, 모델링하는데 필요한 연산 시간이 작은 경우, 제k+1 국지 예측 영역을 운항하기 직전이라도 제k+1 국지 기상 모델로서 모델링할 수 있으므로 제k 국지 예측 영역과 제k+1 국지 예측 영역이 오버랩되지 않도록 할 수 있다.Specifically, even if the navigation speed is slow or the computation time required for modeling is small, even though the k + 1 local predictive region is immediately operated, it can be modeled as a (k + 1) local weather model, The +1 local prediction region can be prevented from overlapping.

반대로, 도 4b에서 볼 수 있듯이, 기상 예측 장치(100)의 프로세서(120)는, 제k 국지 예측 영역의 일부 영역과 제k+1 국지 예측 영역의 일부 영역이 오버랩되도록 할 수도 있다. 구체적으로, 운항 속도가 빠르거나, 모델링하는데 필요한 연산 시간이 큰 경우, 제k+1 국지 기상 모델로서 모델링하는데 소정의 시간이 필요하므로 제k 국지 예측 영역 운항 중에 제k+1 국지 기상 모델로서 모델링을 수행할 필요가 있으므로 제k 국지 예측 영역의 일부 영역과 제k+1 국지 예측 영역의 일부 영역이 오버랩되도록 할 수도 있다.Conversely, as can be seen from Fig. 4B, the processor 120 of the weather prediction apparatus 100 may overlap a part of the k-th local prediction region and a part of the (k + 1) -th local prediction region. Specifically, when the navigation speed is high or the calculation time required for modeling is large, a predetermined time is required for modeling as the (k + 1) local weather model, so that the k + 1 local weather model It is possible to make a part of the k-th local prediction area overlap with a part of the (k + 1) -th local prediction area.

제k 국지 예측 영역과 제k+1 국지 예측 영역이 오버랩되는 경우, 제k 국지 예측 영역과 제k+1 국지 예측 영역의 오버랩되는 일부 영역의 거리는, 연산 시간 동안 소정 운항 속도로 이동하는 이동체(200)의 이동 거리에 대응할 수 있다.When the kth local prediction region overlaps with the (k + 1) th local prediction region, the distance of the overlapping partial region of the kth local prediction region and the (k + 1) 200).

거리는 속도와 시간의 곱이므로 이동체(200)의 운항 속도와 연산 시간의 곱을 통해, 상기 운항 속도로 이동하는 이동체(200)가 상기 연산 시간 동안 이동하는 거리를 획득할 수 있으므로, 상기 이동하는 거리에 대응되게끔 오버랩되는 일부 영역의 거리를 설정할 수 있다.Since the distance is the product of the speed and the time, the distance by which the moving object 200 moving at the operating speed moves during the calculation time can be obtained through the product of the operation speed and the operation speed of the moving object 200, It is possible to set the distance of some area overlapping correspondingly.

도 4b를 참조할 때, 복수 개의 국지 예측 영역간에 일부 영역이 오버랩될 수 있고, 오버랩되는 일부 영역의 거리는 이동체(200)의 운항 속도 또는 모델링에 필요한 연산 시간을 참조하여 결정되므로 도 4b와는 달리, 제k 국지 예측 영역과 제k+1 국지 예측 영역 사이에서 오버랩된 일부 영역의 거리와 제k+1 국지 예측 영역과 제k+2 국지 예측 영역 사이에서 오버랩된 일부 영역의 거리는 운항 속도 또는 연산 시간에 따라 달라질 수 있다.Referring to FIG. 4B, since some regions may overlap with a plurality of local prediction regions and the distance of the overlapping partial regions may be determined by referring to the operation speed of the mobile unit 200 or the calculation time required for modeling, The distance of the partial region overlapping between the k-th local prediction region and the (k + 1) -th local prediction region and the distance of the partial region overlapping between the (k + 1) ≪ / RTI >

한편, 상기 오버랩되는 일부 영역의 제k 국지 기상 모델과 제k+1 국지 기상 모델이 상이하면, 기상 예측 장치(100)는, 오차에 대한 정보를 획득하여 이를 반영할 수 있다.On the other hand, if the k-th local meteorological model and the (k + 1) local meteorological model of the overlapped partial region are different from each other, the meteorological prediction apparatus 100 can acquire and reflect information on the error.

구체적으로, 제k 국지 기상 모델과 제k+1 국지 기상 모델은 각각 다를 수 있는 실시간 기상 데이터 또는 광역 기상 모델을 통해 결과를 도출하므로 다른 결과가 나타날 수 있다.Specifically, the k-th local meteorological model and the (k + 1) -th local meteorological model derive their results through real-time weather data or a wide-area meteorological model which may be different from each other.

만약, 오버랩되는 일부 영역의 제k 국지 기상 모델과 제k+1 국지 기상 모델이 상이하면, 가장 최근에 도출한 제k+1 국지 기상 모델보다는 이전에 도출한 제k 국지 기상 모델이 이동체(200)가 운항 중인 현재 시점에서 실제 기상 정보와 다를 확률이 높다.If the k-th local meteorological model and the (k + 1) local meteorological model of the overlapped part of the region are different from each other, the k-th local meteorological model derived previously, rather than the most recently derived k + ) Is likely to be different from actual weather information at the present time of operation.

따라서, 제k 국지 기상 모델을 획득한 시각과 제k+1 국지 기상 모델을 획득한 시각 사이에 기상 데이터 등을 포함한 기상 조건이 변경된 것을 알 수 있으므로 기상 예측 장치(100)의 프로세서(120)는, 오차에 대한 정보를 획득하여 반영할 수 있다. Therefore, since it can be known that the weather condition including the weather data is changed between the time when the kth local weather model is obtained and the time when the (k + 1) local weather model is obtained, the processor 120 of the weather forecasting apparatus 100 , Information on the error can be acquired and reflected.

도 4c는 모델링하는 샘플링 시간이 달라져 복수 개의 국지 예측 영역이 오버랩된 것을 나타낸 도면이다.4C is a diagram showing that a plurality of local prediction regions are overlapped due to a different sampling time for modeling.

국지 예측 영역의 제1 소정 거리는, 이동체(200)의 운항 속도와 국지 기상 모델로서 모델링하는 샘플링 시간에 대응하여 결정될 수 있다.The first predetermined distance of the local prediction region can be determined corresponding to the navigation speed of the mobile 200 and the sampling time to model as a local weather model.

즉, 거리는 속도와 시간의 곱이므로 이동체(200)의 운항 속도와 모델링하는 샘플링 시간의 곱을 통해 국지 예측 영역의 제1 소정 거리가 결정될 수 있다.That is, since the distance is the product of the speed and the time, the first predetermined distance of the local prediction region can be determined through the product of the speed of the moving object 200 and the sampling time for modeling.

참고로, 도면에서는 제1 소정 거리가 국지 예측 영역마다 동일한 것으로 상정하였으나 각 국지 예측 영역의 제1 소정 거리가 서로 상이할 수도 있다. For reference, the first predetermined distance is assumed to be the same for each local prediction region, but the first predetermined distances of the local prediction regions may be different from each other.

또한, 기상 예측 장치(100)의 프로세서(120)는, (i) 국지 예측 영역의 기상 정보가 급변하는지 여부, (ii) 국지 예측 영역에서 이동체(200)의 운항에 위험을 줄 수 있는 위험 기상 요인이 존재하는지 여부, 및 (iii) 국지 예측 영역에서 이동체(200) 운항에 영향을 미치는 지리적 요인이 존재하는지 여부 중 적어도 어느 하나에 대응하여 샘플링 시간을 결정할 수 있다.In addition, the processor 120 of the weather forecasting apparatus 100 can determine whether the weather information of the local prediction region changes rapidly, (ii) whether or not the weather information of the local prediction region changes rapidly, (ii) And (iii) whether or not there is a geographical factor affecting the operation of the mobile 200 in the local prediction region.

구체적으로, 국지 예측 영역의 기상 정보가 급변하거나 국지 예측 영역에서 이동체(200)의 운항에 어려움을 줄 수 있는 뇌우 등의 위험 기상 요인이 존재한다면, 샘플링 시간을 작게 하여 보다 정밀한 기상 예측 정보를 획득할 수 있다.Specifically, if there is a dangerous weather factor such as a thunderstorm that may cause a sudden change of weather information in the local prediction region or a difficulty in navigation of the mobile 200 in the local prediction region, the sampling time may be reduced to obtain more accurate weather prediction information can do.

도 4c를 참조하면, 이동체(200)의 경로 상에 뇌우 등의 기상 위험 영역이 존재하고 상기 위험 영역 부근에서는 안전을 위해 급변하는 기상 정보를 획득할 필요가 있으므로 샘플링 시간을 줄일 수 있다. 그 결과, 도 4c와 같이 위험 영역 부근에서는 제k+1 국지 예측 영역, 제k+2 국지 예측 영역이 오버랩되어 동일한 지역이라도 반복적으로 급변하는 기상 예측 정보를 실시간으로 획득할 수 있다.Referring to FIG. 4C, since there is a weather hazard area such as a thunderstorm on the route of the mobile object 200, and it is necessary to acquire rapidly changing weather information in the vicinity of the danger area, the sampling time can be reduced. As a result, as shown in FIG. 4C, the k + 1 local prediction region and the (k + 2) th local prediction region are overlapped with each other in the vicinity of the dangerous region so that the rapidly changing weather prediction information can be obtained in real time even in the same region.

한편, 전술한 바와 같이 국지 예측 영역과 국지 표시 영역은 상이할 수도 있는데, 이 경우, 도 4c에서 기상 위험 지역 부근인 L1, L2, L3 각각의 영역만을 국지 표시 영역으로 디스플레이되도록 할 수도 있다.Meanwhile, as described above, the local prediction region and the local display region may be different. In this case, only the regions L1, L2, and L3 in the vicinity of the weather hazardous region in FIG. 4C may be displayed as the local display region.

도 5b는 디스플레이되는 국지 표시 영역에서 이동체(200)의 운항 경로 변경을 유도하는 장면이 나타난 도면이다.5B is a view showing a scene that induces a change of a navigation route of the moving object 200 in a displayed local display area.

기상 예측 장치(100)는, 모델링된 국지 기상 모델을 참조하여 이동체 운항 장치(220)로 하여금 이동체(200)의 운항 경로를 변경하도록 지원할 수 있다. The weather forecasting apparatus 100 can support the mobile body navigation device 220 to change the navigation path of the mobile body 200 by referring to the modeled local weather model.

예를 들어, 기상 예측 장치(100)는 경로 상에 뇌우, 난기류 등 기상 위험 영역이 존재함을 국지 기상 모델을 통해 획득하고, 이동체(200)의 조종사로 하여금 도 5b와 같이 국지 표시 영역이 디스플레이되는 화면을 볼 수 있도록 하여 이동체(200)의 경로상에 위험 영역이 존재함을 알리고 운항 경로를 변경하도록 추천할 수 있다.For example, the meteorological prediction apparatus 100 acquires a meteorological hazard zone such as a thunderstorm or a turbulent flow on a route through a local weather model, and instructs the pilot of the mobile unit 200 to display the local display region So that it is advisable to notify the presence of a dangerous area on the route of the mobile unit 200 and change the navigation route.

한편, 광역 기상 모델이 획득된 시점으로부터 기설정 시간이 경과하면, 광역 기상 모델을 기설정 시간이 경과한 시점에서의 광역 영역에 대한 광역 기상 모델로 업데이트할 수 있다.On the other hand, when the predetermined time has elapsed from the time when the wide-area weather model is acquired, the wide-area weather model can be updated to the wide-area weather model for the wide-area region at the time when the predetermined time has elapsed.

이는, 넓은 영역에 대한 기상 예측 정보 역시 시간이 흐름에 따라 변화될 수 있고, 이를 반영한 광역 기상 모델을 획득할 필요가 있기 때문이다. 따라서, 기설정 시간마다 광역 기상 모델을 업데이트하고, 이를 참조로 모델링된 국지 기상 모델을 생성할 수 있다.This is because the weather forecast information for a wide area can also be changed over time, and it is necessary to acquire a wide-area weather model reflecting this. Therefore, it is possible to update the wide-area weather model every predetermined time, and to generate the local weather model modeled with reference thereto.

참고로, 도면에서는 이동체(200)를 비행체로 표시하였으나 이동체(200)는 무인 항공기, 유인 항공기, 원격 조정 이동체, 비행선, 선박, 열기구, 자동차 등을 포함할 수 있다.Although the moving object 200 is shown as a flying object in the drawing, the moving object 200 may include an unmanned airplane, a manned aircraft, a remote controlled moving object, an airship, a ship, a hot air balloon,

이상 설명된 본 발명에 따른 실시예들은 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The embodiments of the present invention described above can be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer components and recorded on a computer-readable recording medium. The computer-readable recording medium may include program commands, data files, data structures, and the like, alone or in combination. The program instructions recorded on the computer-readable recording medium may be those specially designed and constructed for the present invention or may be those known and used by those skilled in the computer software arts. Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tape, optical recording media such as CD-ROMs and DVDs, magneto-optical media such as floptical disks, media, and hardware devices specifically configured to store and execute program instructions such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include machine language code such as those generated by a compiler, as well as high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware device may be configured to operate as one or more software modules for performing the processing according to the present invention, and vice versa.

이상에서 본 발명이 구체적인 구성요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나, 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명이 상기 실시예들에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형을 꾀할 수 있다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments, but, on the contrary, Those skilled in the art will appreciate that various modifications, additions and substitutions are possible, without departing from the scope and spirit of the invention as disclosed in the accompanying claims.

따라서, 본 발명의 사상은 상기 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등하게 또는 등가적으로 변형된 모든 것들은 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다. Therefore, the spirit of the present invention should not be construed as being limited to the above-described embodiments, and all of the equivalents or equivalents of the claims, as well as the following claims, I will say.

100 : 기상 예측 장치
110 : 통신부
120 : 프로세서
130 : 데이터베이스
200 : 이동체
210 : 기상 데이터 획득부
220 : 이동체 운항 장치
300 : 관제탑
100: Weather forecasting device
110:
120: Processor
130: Database
200: mobile body
210: weather data acquisition unit
220: Mobile navigation device
300: Control Tower

Claims (22)

이동체의 운항 경로 상의 기상 정보를 제공하는 방법에 있어서,
(a) 상기 이동체의 전체 운항 경로에 대응하는 광역 영역에 대한 기상 예측 정보인 광역 기상 모델을 획득한 상태에서, 기상 예측 장치는, 운항 중인 상기 이동체의 위치별로 대응되는 실시간 기상 데이터를 획득하는 단계; 및
(b) 상기 기상 예측 장치는, 상기 광역 기상 모델과 상기 실시간 기상 데이터를 참조하여 상기 운항 중인 이동체의 전방 방향으로 제1 소정 거리에 대응되는 국지 예측 영역에 대한 기상 예측 정보를 적어도 사용하여 국지 기상 모델로서 모델링하고, 상기 모델링된 국지 기상 모델을 참조로 획득되는 정보를 상기 이동체로 제공하거나 다른 컴퓨팅 장치로 하여금 상기 이동체로 제공하도록 지원하는 단계;
를 포함하되,
상기 전체 운항 경로에 대응하여 나열되는 상기 국지 예측 영역이 n개라고 하고, 상기 n개의 국지 예측 영역 중 상기 이동체가 현재 운항하는 국지 예측 영역을 제k 국지 예측 영역 - 상기 k는 1 이상이고 상기 n 이하인 정수이며, 상기 k의 값이 클수록 상기 전체 운항 경로에서 목적지에 가까운 국지 예측 영역임 - 이라 할 경우,
상기 기상 예측 장치는,
(i) (1) 상기 이동체가 상기 제k 국지 예측 영역을 운항하고자 할 때, 상기 광역 기상 모델과 상기 제k 국지 예측 영역에 대응되는 제k 실시간 기상 데이터를 참조하여 제k 국지 기상 모델로서 모델링하고, (2) 상기 이동체가 제k+1 국지 예측 영역을 운항하고자 할 때, 상기 광역 기상 모델과 상기 제k+1 국지 예측 영역에 대응되는 제k+1 실시간 기상 데이터를 참조하여 제k+1 국지 기상 모델로서 모델링하거나, (ii) (1) 상기 이동체가 상기 제k 국지 예측 영역을 운항하고자 할 때, 상기 광역 기상 모델, 상기 제k 국지 예측 영역에 대응되는 제k 실시간 기상 데이터, 및 제k-1 실시간 기상 데이터 - 상기 제k-1 실시간 기상 데이터는, 상기 제k 국지 예측 영역에 이르기 직전의 국지 예측 영역에 대응되는 실시간 기상 데이터임 - 를 참조하여 상기 제k 국지 기상 모델로서 모델링하고, (2) 상기 이동체가 상기 제k+1 국지 예측 영역을 운항하고자 할 때, 상기 광역 기상 모델, 상기 제k 실시간 기상 데이터, 및 상기 제k+1 실시간 기상 데이터를 참조하여 상기 제k+1 국지 기상 모델로서 모델링하는 것을 특징으로 하는 방법.
A method for providing weather information on a navigation path of a moving object,
(a) acquiring real-time weather data corresponding to the position of the moving object in operation, in a state of acquiring a wide-area weather model, which is weather prediction information for a wide area corresponding to the entire navigation path of the moving object, ; And
(b) The meteorological forecasting apparatus refers to the wide-area weather model and the real-time weather data and uses at least the weather prediction information on the local prediction region corresponding to the first predetermined distance in the forward direction of the moving vehicle in operation, Modeling the modeled local meteorological model as a model, providing information obtained with reference to the modeled local meteorological model to the mobile or supporting another computing device to provide the mobile with the information;
, ≪ / RTI &
N is the number of the local prediction regions arranged in correspondence with the entire navigation route, and among the n local prediction regions, the local prediction region currently operated by the moving object is a kth local prediction region, k is at least 1 and n And is a local prediction region closer to the destination in the entire navigation path as the value of k is larger,
The meteorological prediction apparatus includes:
(i) (1) when the moving object desires to operate the k-th local prediction region, it refers to the k-th real-time weather data corresponding to the wide-area weather model and the k-th local prediction region, (K + 1) -th real-time weather data corresponding to the wide-area wake-up model and the (k + 1) -th local prediction area when the moving object desires to operate the (k + 1) 1) local meteorological model, or (ii) (1) the k-th real-time weather data corresponding to the wide-area weather model, the k-th local predicted area, and (K-1) -th real-time weather data, wherein the (k-1) -th real-time weather data is real-time weather data corresponding to a local prediction region just before reaching the k-th local prediction region (K + 1) -th real-time weather data, and (2) when the moving object desires to operate the (k + 1) th local prediction region, + 1 < / RTI > local weather model.
삭제delete 제1항에 있어서,
상기 기상 예측 장치는,
상기 이동체의 운항 속도와 상기 국지 기상 모델로서 모델링하는데 필요한 연산 시간을 참조하여 상기 제k 국지 예측 영역과 상기 제k+1 국지 예측 영역이 오버랩되지 않도록 하거나, 상기 제k 국지 예측 영역의 일부 영역과 상기 제k+1 국지 예측 영역의 일부 영역이 오버랩되도록 하는 것을 특징으로 하는 방법.
The method according to claim 1,
The meteorological prediction apparatus includes:
And the kth local predictive region and the k + 1 local predictive region are prevented from overlapping with each other by referring to the navigation speed of the moving object and the calculation time required for modeling as the local weather model, And a portion of the (k + 1) th local prediction region is overlapped.
제3항에 있어서,
상기 제k 국지 예측 영역과 상기 제k+1 국지 예측 영역이 오버랩되는 경우, 상기 제k 국지 예측 영역과 상기 제k+1 국지 예측 영역의 상기 오버랩되는 일부 영역의 거리는, 상기 연산 시간 동안 상기 운항 속도로 이동하는 상기 이동체의 이동 거리에 대응하는 것을 특징으로 하는 방법.
The method of claim 3,
And when the k-th local prediction region overlaps the k + 1-th local prediction region, the distance of the overlapping partial region of the k-th local prediction region and the (k + 1) Wherein the moving distance of the moving object corresponds to the moving distance of the moving object moving at a speed.
제3항에 있어서,
상기 오버랩되는 일부 영역의 상기 제k 국지 기상 모델과 상기 제k+1 국지 기상 모델이 상이하면, 상기 기상 예측 장치는, 오차에 대한 정보를 획득하여 이를 반영하는 것을 특징으로 하는 방법.
The method of claim 3,
Wherein when the k-th local meteorological model and the (k + 1) local meteorological model of the overlapping partial region are different from each other, the meteorological prediction apparatus acquires information on the error and reflects the information.
제1항에 있어서,
상기 국지 예측 영역의 상기 제1 소정 거리는, 상기 이동체의 운항 속도와 상기 국지 기상 모델로서 모델링하는 샘플링 시간에 대응하여 결정되는 것을 특징으로 하는 방법.
The method according to claim 1,
Wherein the first predetermined distance of the local prediction region is determined in correspondence with a traveling speed of the moving object and a sampling time to be modeled as the local weather model.
제6항에 있어서,
상기 기상 예측 장치는,
(i) 상기 국지 예측 영역의 기상 정보가 급변하는지 여부, (ii) 상기 국지 예측 영역에서 상기 이동체의 운항에 위험을 줄 수 있는 위험 기상 요인이 존재하는지 여부, 및 (iii) 상기 국지 예측 영역에서 상기 이동체 운항에 영향을 미치는 지리적 요인이 존재하는지 여부 중 적어도 어느 하나에 대응하여 상기 샘플링 시간을 결정하는 것을 특징으로 하는 방법.
The method according to claim 6,
The meteorological prediction apparatus includes:
(i) whether or not weather information of the local prediction area changes rapidly, (ii) whether there is a risk factor of a risk in the navigation of the moving object in the local prediction area, and (iii) And determining whether the sampling time corresponds to at least one of whether or not there is a geographical factor affecting the moving object.
제1항에 있어서,
(c) 상기 기상 예측 장치는, 상기 모델링된 국지 기상 모델을 참조하여 이동체 운항 장치로 하여금 상기 이동체의 운항 경로를 변경하도록 지원하는 것을 특징으로 하는 방법.
The method according to claim 1,
(c) The meteorological prediction apparatus supports the mobile body navigation apparatus to change the navigation route of the mobile body by referring to the modeled local meteorological model.
제1항에 있어서,
상기 광역 기상 모델이 획득된 시점으로부터 기설정 시간이 경과하면, 상기 광역 기상 모델을 상기 기설정 시간이 경과한 시점에서의 상기 광역 영역에 대한 광역 기상 모델로 업데이트하는 것을 특징으로 하는 방법.
The method according to claim 1,
And updates the wide-area weather model to a wide-area weather model for the wide-area at a point of time when the predetermined time elapses, when a preset time elapses from the time when the wide-area weather model is acquired.
제1항에 있어서,
상기 모델링된 국지 기상 모델을 상기 이동체로 제공하거나 다른 컴퓨팅 장치로 하여금 상기 이동체로 제공하도록 지원할 때,
상기 기상 예측 장치는, 상기 운항 중인 이동체의 전방 방향으로 제2 소정 거리에 대응되는 국지 표시 영역을 상기 이동체에 탑재된 소정의 화면으로 제공하여 디스플레이되도록 하거나 다른 컴퓨팅 장치로 하여금 디스플레이되도록 지원하는 것을 특징으로 하는 방법.
The method according to claim 1,
When providing the modeled local meteorological model to the moving object or supporting another computing device to provide the moving object,
Wherein the weather forecasting device is provided with a local display area corresponding to a second predetermined distance in the forward direction of the moving vehicle in operation so as to be displayed on a predetermined screen mounted on the moving object or to be displayed by another computing device Lt; / RTI >
제1항에 있어서,
상기 이동체는 무인 항공기, 유인 항공기, 원격 조정 이동체, 비행선, 선박, 열기구를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
The method according to claim 1,
Wherein the moving body includes an unmanned aircraft, a manned aircraft, a remote controlled moving object, an airship, a ship, and a hot air balloon.
이동체의 운항 경로 상의 기상 정보를 제공하는 장치에 있어서,
상기 이동체의 전체 운항 경로에 대응하는 광역 영역에 대한 기상 예측 정보인 광역 기상 모델을 획득한 상태에서, 운항 중인 상기 이동체의 위치별로 대응되는 실시간 기상 데이터를 획득하는 통신부; 및
상기 광역 기상 모델과 상기 실시간 기상 데이터를 참조하여 상기 운항 중인 이동체의 전방 방향으로 제1 소정 거리에 대응되는 국지 예측 영역에 대한 기상 예측 정보를 적어도 사용하여 국지 기상 모델로서 모델링하고, 상기 모델링된 국지 기상 모델을 참조로 획득되는 정보를 상기 이동체로 제공하거나 다른 컴퓨팅 장치로 하여금 상기 이동체로 제공하도록 지원하는 프로세서
를 포함하되,
상기 전체 운항 경로에 대응하여 나열되는 상기 국지 예측 영역이 n개라고 하고, 상기 n개의 국지 예측 영역 중 상기 이동체가 현재 운항하는 국지 예측 영역을 제k 국지 예측 영역 - 상기 k는 1 이상이고 상기 n 이하인 정수이며, 상기 k의 값이 클수록 상기 전체 운항 경로에서 목적지에 가까운 국지 예측 영역임 - 이라 할 경우,
상기 프로세서는,
(i) (1) 상기 이동체가 상기 제k 국지 예측 영역을 운항하고자 할 때, 상기 광역 기상 모델과 상기 제k 국지 예측 영역에 대응되는 제k 실시간 기상 데이터를 참조하여 제k 국지 기상 모델로서 모델링하고, (2) 상기 이동체가 제k+1 국지 예측 영역을 운항하고자 할 때, 상기 광역 기상 모델과 상기 제k+1 국지 예측 영역에 대응되는 제k+1 실시간 기상 데이터를 참조하여 제k+1 국지 기상 모델로서 모델링하거나, (ii) (1) 상기 이동체가 상기 제k 국지 예측 영역을 운항하고자 할 때, 상기 광역 기상 모델, 상기 제k 국지 예측 영역에 대응되는 제k 실시간 기상 데이터, 및 제k-1 실시간 기상 데이터 - 상기 제k-1 실시간 기상 데이터는, 상기 제k 국지 예측 영역에 이르기 직전의 국지 예측 영역에 대응되는 실시간 기상 데이터임 - 를 참조하여 상기 제k 국지 기상 모델로서 모델링하고, (2) 상기 이동체가 상기 제k+1 국지 예측 영역을 운항하고자 할 때, 상기 광역 기상 모델, 상기 제k 실시간 기상 데이터, 및 상기 제k+1 실시간 기상 데이터를 참조하여 상기 제k+1 국지 기상 모델로서 모델링하는 것을 특징으로 하는 기상 예측 장치.
An apparatus for providing weather information on a navigation path of a moving object,
A communication unit for acquiring real-time weather data corresponding to a position of the moving vehicle in a state of acquiring a wide-area weather model, which is weather forecast information for a wide area corresponding to the entire navigation route of the moving object; And
Modeling the weather model as a local weather model by using at least the weather prediction information for the local prediction region corresponding to the first predetermined distance in the forward direction of the moving vehicle in operation with reference to the wide-area weather model and the real- A processor that provides information obtained with reference to a weather model to the mobile or provides the other computing device with the mobile,
, ≪ / RTI &
N is the number of the local prediction regions arranged in correspondence with the entire navigation route, and among the n local prediction regions, the local prediction region currently operated by the moving object is a kth local prediction region, k is at least 1 and n And is a local prediction region closer to the destination in the entire navigation path as the value of k is larger,
The processor comprising:
(i) (1) when the moving object desires to operate the k-th local prediction region, it refers to the k-th real-time weather data corresponding to the wide-area weather model and the k-th local prediction region, (K + 1) -th real-time weather data corresponding to the wide-area wake-up model and the (k + 1) -th local prediction area when the moving object desires to operate the (k + 1) 1) local meteorological model, or (ii) (1) the k-th real-time weather data corresponding to the wide-area weather model, the k-th local predicted area, and (K-1) -th real-time weather data, wherein the (k-1) -th real-time weather data is real-time weather data corresponding to a local prediction region just before reaching the k-th local prediction region (K + 1) -th real-time weather data, and (2) when the moving object desires to operate the (k + 1) th local prediction region, + 1 < / RTI > local weather model.
삭제delete 제12항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 이동체의 운항 속도와 상기 국지 기상 모델로서 모델링하는데 필요한 연산 시간을 참조하여 상기 제k 국지 예측 영역과 상기 제k+1 국지 예측 영역이 오버랩되지 않도록 하거나, 상기 제k 국지 예측 영역의 일부 영역과 상기 제k+1 국지 예측 영역의 일부 영역이 오버랩되도록 하는 것을 특징으로 하는 기상 예측 장치.
13. The method of claim 12,
The processor comprising:
And the kth local predictive region and the k + 1 local predictive region are prevented from overlapping with each other by referring to the navigation speed of the moving object and the calculation time required for modeling as the local weather model, And a part of the (k + 1) -th local predictive region overlap with each other.
제14항에 있어서,
상기 제k 국지 예측 영역과 상기 제k+1 국지 예측 영역이 오버랩되는 경우, 상기 제k 국지 예측 영역과 상기 제k+1 국지 예측 영역의 상기 오버랩되는 일부 영역의 거리는, 상기 연산 시간 동안 상기 운항 속도로 이동하는 상기 이동체의 이동 거리에 대응하는 것을 특징으로 하는 기상 예측 장치.
15. The method of claim 14,
And when the k-th local prediction region overlaps the k + 1-th local prediction region, the distance of the overlapping partial region of the k-th local prediction region and the (k + 1) And the moving distance of the moving object moving at a speed corresponding to the traveling distance of the moving object.
제14항에 있어서,
상기 오버랩되는 일부 영역의 상기 제k 국지 기상 모델과 상기 제k+1 국지 기상 모델이 상이하면, 상기 프로세서는, 오차에 대한 정보를 획득하여 이를 반영하는 것을 특징으로 하는 기상 예측 장치.
15. The method of claim 14,
And when the kth local weather model and the (k + 1) local weather model differ from each other in the overlapping area, the processor acquires information on the error and reflects the information.
제12항에 있어서,
상기 국지 예측 영역의 상기 제1 소정 거리는, 상기 이동체의 운항 속도와 상기 국지 기상 모델로서 모델링하는 샘플링 시간에 대응하여 결정되는 것을 특징으로 하는 기상 예측 장치.
13. The method of claim 12,
Wherein the first predetermined distance of the local prediction region is determined in accordance with a navigation speed of the moving object and a sampling time to be modeled as the local weather model.
제17항에 있어서,
상기 프로세서는,
(i) 상기 국지 예측 영역의 기상 정보가 급변하는지 여부, (ii) 상기 국지 예측 영역에서 상기 이동체의 운항에 위험을 줄 수 있는 위험 기상 요인이 존재하는지 여부, 및 (iii) 상기 국지 예측 영역에서 상기 이동체 운항에 영향을 미치는 지리적 요인이 존재하는지 여부 중 적어도 어느 하나에 대응하여 상기 샘플링 시간을 결정하는 것을 특징으로 하는 기상 예측 장치.
18. The method of claim 17,
The processor comprising:
(i) whether or not weather information of the local prediction area changes rapidly, (ii) whether there is a risk factor of a risk in the navigation of the moving object in the local prediction area, and (iii) And whether or not there is a geographical factor affecting the navigation of the moving object.
제12항에 있어서,
상기 프로세서는, 상기 모델링된 국지 기상 모델을 참조하여 이동체 운항 장치로 하여금 상기 이동체의 운항 경로를 변경하도록 지원하는 것을 특징으로 하는 기상 예측 장치.
13. The method of claim 12,
Wherein the processor supports the mobile body navigation apparatus to change the navigation path of the mobile body by referring to the modeled local meteorological model.
제12항에 있어서,
상기 광역 기상 모델이 획득된 시점으로부터 기설정 시간이 경과하면, 상기 광역 기상 모델을 상기 기설정 시간이 경과한 시점에서의 상기 광역 영역에 대한 광역 기상 모델로 업데이트하는 것을 특징으로 하는 기상 예측 장치.
13. The method of claim 12,
And updates the wide-area weather model to a wide-area weather model for the wide-area at a point of time when the predetermined time elapses, when a predetermined time has elapsed from the time when the wide-area weather model is acquired.
제12항에 있어서,
상기 모델링된 국지 기상 모델을 상기 이동체로 제공하거나 다른 컴퓨팅 장치로 하여금 상기 이동체로 제공하도록 지원할 때,
상기 프로세서는, 상기 운항 중인 이동체의 전방 방향으로 제2 소정 거리에 대응되는 국지 표시 영역을 상기 이동체에 탑재된 소정의 화면으로 제공하여 디스플레이되도록 하거나 다른 컴퓨팅 장치로 하여금 디스플레이되도록 지원하는 것을 특징으로 하는 기상 예측 장치.
13. The method of claim 12,
When providing the modeled local meteorological model to the moving object or supporting another computing device to provide the moving object,
Wherein the processor is configured to provide a local display area corresponding to a second predetermined distance in a forward direction of the moving vehicle in operation to be displayed on a predetermined screen mounted on the moving object or to enable other computing devices to display the local display area Weather prediction device.
제12항에 있어서,
상기 이동체는 무인 항공기, 유인 항공기, 원격 조정 이동체, 비행선, 선박, 열기구를 포함하는 것을 특징으로 하는 기상 예측 장치.
13. The method of claim 12,
Wherein the moving object includes an unmanned aircraft, a manned aircraft, a remote control moving object, an airship, a ship, and a hot air balloon.
KR1020170059372A 2017-05-12 2017-05-12 Method for providing information on weather near path of moving vehicle and system using the same KR101862081B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020170059372A KR101862081B1 (en) 2017-05-12 2017-05-12 Method for providing information on weather near path of moving vehicle and system using the same

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020170059372A KR101862081B1 (en) 2017-05-12 2017-05-12 Method for providing information on weather near path of moving vehicle and system using the same

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR101862081B1 true KR101862081B1 (en) 2018-05-31

Family

ID=62454250

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020170059372A KR101862081B1 (en) 2017-05-12 2017-05-12 Method for providing information on weather near path of moving vehicle and system using the same

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101862081B1 (en)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2021085737A1 (en) * 2019-10-31 2021-05-06 주식회사 태성환경연구소 Real-time foul smell tracking system using ultralight flight device
KR20210064945A (en) * 2019-11-26 2021-06-03 주식회사 엘지유플러스 Method and apparatus for setting route of drone
CN113739807A (en) * 2021-11-08 2021-12-03 聊城中翔泰电子科技有限公司 Navigation route navigation method and system for ship
KR102374711B1 (en) * 2020-10-14 2022-03-15 한국항공우주연구원 Satellite imaging acquisition re-planning method and apparatus using ship automatic identification information

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012126394A (en) * 2010-12-16 2012-07-05 Honeywell Internatl Inc System and method for predicting location of weather relative to aircraft
JP2013032143A (en) * 2011-06-30 2013-02-14 General Electric Co <Ge> Weather data selection relative to aircraft trajectory
JP2014032187A (en) * 2012-07-31 2014-02-20 General Electric Co <Ge> Method and apparatus for providing in-flight weather data
KR101633509B1 (en) * 2015-08-18 2016-07-11 주식회사 미래기후 Aviation weather forecast chart providing method and device using the same

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012126394A (en) * 2010-12-16 2012-07-05 Honeywell Internatl Inc System and method for predicting location of weather relative to aircraft
JP2013032143A (en) * 2011-06-30 2013-02-14 General Electric Co <Ge> Weather data selection relative to aircraft trajectory
JP2014032187A (en) * 2012-07-31 2014-02-20 General Electric Co <Ge> Method and apparatus for providing in-flight weather data
KR101633509B1 (en) * 2015-08-18 2016-07-11 주식회사 미래기후 Aviation weather forecast chart providing method and device using the same

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2021085737A1 (en) * 2019-10-31 2021-05-06 주식회사 태성환경연구소 Real-time foul smell tracking system using ultralight flight device
KR20210051605A (en) * 2019-10-31 2021-05-10 주식회사 태성환경연구소 System to track odor in real time using drone
KR102281317B1 (en) * 2019-10-31 2021-07-26 주식회사 태성환경연구소 System to track odor in real time using drone
US20220260542A1 (en) * 2019-10-31 2022-08-18 Taesung Environmental Research Institute Co., Ltd. Real-time foul smell tracking system using ultralight flight device
KR20210064945A (en) * 2019-11-26 2021-06-03 주식회사 엘지유플러스 Method and apparatus for setting route of drone
KR102415604B1 (en) * 2019-11-26 2022-06-30 주식회사 엘지유플러스 Method and apparatus for setting route of drone
KR102374711B1 (en) * 2020-10-14 2022-03-15 한국항공우주연구원 Satellite imaging acquisition re-planning method and apparatus using ship automatic identification information
CN113739807A (en) * 2021-11-08 2021-12-03 聊城中翔泰电子科技有限公司 Navigation route navigation method and system for ship

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101862081B1 (en) Method for providing information on weather near path of moving vehicle and system using the same
US11163319B2 (en) Link level wind factor computation for efficient drone routing using 3D city map data
EP3619590B1 (en) Method and apparatus for privacy-sensitive routing of an aerial drone
US10068489B2 (en) Managing energy during flight of unmanned aerial vehicles for safe return to ground
US11217104B2 (en) Airflow modeling for route optimization
RU2568510C1 (en) Drone safe forced landing
US20170372256A1 (en) Accommodating mobile destinations for unmanned aerial vehicles
US20170337218A1 (en) Utilization of third party networks and third party unmanned aerial vehicle platforms
US20180137764A1 (en) Managing flight paths of a soaring aircraft with crowd sourcing
CN104991565B (en) The autonomous assigned spot recovery method of parachuting fixed-wing unmanned plane
CN106249592B (en) Method and system for the automatic determination of an optimized descent and approach profile for an aircraft
Elston et al. The tempest unmanned aircraft system for in situ observations of tornadic supercells: Design and VORTEX2 flight results
US11215630B2 (en) Airflow modeling from aerial vehicle pose
JP6016550B2 (en) Aircraft speed guidance display
US20130226373A1 (en) Methods for in-flight adjusting of a flight plan
US20190041233A1 (en) Optimized flight plan ensuring an available landing location within glide range
US10437260B2 (en) Systems and methods for controlling aerial vehicles
US20190033863A1 (en) Systems and methods for controlling aerial vehicles
JP2019220833A5 (en) Communication relay device, system, management device, and method and program for controlling flight of communication relay device
US20190033886A1 (en) Systems and methods for controlling aerial vehicles
Lundby et al. Towards a weather analysis software framework to improve UAS operational safety
US20200148381A1 (en) Flight management system and method of updating flight calculations
US10437259B2 (en) Systems and methods for controlling aerial vehicles
JP2020184316A (en) Navigation performance in urban air vehicle
WO2020121664A1 (en) Information processing device

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant