KR102113807B1 - 지구의 치안 유지를 위한 무인 비행체 순찰 시스템 및 순찰 방법 - Google Patents

지구의 치안 유지를 위한 무인 비행체 순찰 시스템 및 순찰 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 지구의 치안 유지를 위한 무인 비행체 순찰 시스템 및 순찰 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는, 지구내에 분할된 구역에 대하 치안 유지를 위한 무인 비행체가 자율 비행을 통해 획득한 영상을 분석하여 영상 상황에 대해 이상 상황인지 아닌지 판단하고, 이상 상황이라면 관제 기관 서버로 이상 상황 신호를 발신하고, 이상 상황이 불명확할 때는, 관제 기관 서버로 불명확한 상황의 영상을 전송하여 순찰 구역 내에 발생하는 이상 상황을 감지하고 관제 기관이 후속 조치를 할 수 있도록 하는 지구의 치안 유지를 위한 무인 비행체 순찰 시스템 및 순찰 방법에 관한 것이다.

Description

지구의 치안 유지를 위한 무인 비행체 순찰 시스템 및 순찰 방법{UAV PATROL SYSTEM AND PATROL METHOD TO MAINTAIN SAFETY IN THE DESIGNATED DISTRICT}
본 발명은 지구의 치안 유지를 위한 무인 비행체 순찰 시스템 및 순찰 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는, 지구내에 분할된 구역에 대한 치안 유지를 위한 무인 비행체가 자율 비행을 통해 획득한 영상을 분석하여 영상 상황에 대해 이상 상황인지 아닌지 판단하고, 이상 상황이라면 관제 기관 서버로 이상 상황 신호를 발신하고, 이상 상황이 불명확할 때는, 관제 기관 서버로 불명확한 상황의 영상을 전송하여 순찰 구역 내에 발생하는 이상 상황을 감지하고 관제 기관이 후속 조치를 할 수 있도록 하는 지구의 치안 유지를 위한 무인 비행체 순찰 시스템 및 순찰 방법에 관한 것이다.
현대 산업사회는 상당한 정도로 도시화가 이루어져 있다. 현재 대한민국의 경우 수도권(서울, 인천, 경기도)를 포함하면 2,500만명에 이르는 거주자가 거대도시에 포함되어 있다. 이러한 거대도시를 범죄로부터 통제하기 위해서 다양한 방법들이 모색되어 왔지만, 방범용 CCTV의 활용은 경찰의 부족한 인력과 예산을 보완하는 범죄예방수단으로 인식되어 왔다.
절도나 강도와 같이 재물 강취를 목적으로 하는 도구적(instrumental) 범죄의 경우에 방범용 CCTV는 감시성(surveillance)을 높임으로써 범죄예방효과를 높일 수 있다고 여겨진다.
그러나 방범용 CCTV의 경우에는 지표면에 설치된 구조물에 결합되어 있어 고정반경의 지역 감시만을 수행되며, 광범위하고 사각지대가 없는 감시를 위해서는 수많은 카메라가 설치, 운용되어야 한다. 이에 따라 관련 비용이 기하급수적으로 증가하므로, 한정된 자원에서 한정된 설비만은 운용할 수 밖에 없는 실정이다.
또한 복수개의 CCTV 카메라가 설치되더라도, CCTV 카메라 간의 연동과 동작 스케줄에 대한 연산량이 증가하여 카메라가 객체를 추적하는 동작이 지연되는 단점이 발생하였다.
그리고, 전국적으로 CCTV의 설치 수요가 급증함에 따라 그것을 모니터링하고 관리할 수 있는 관리자의 수는 턱없이 부족하고, 기존의 CCTV 카메라의 경우에 현장에서 발생한 상황 알람 정보에 따라 각각에 맞는 자동 경보 방송을 송출시키는 기능이 없어, 범죄행위를 사전에 예방시킬 수 없는 문제점이 있었다.
(특허 문헌 1) KR 10-2017-0031939 A (2017. 03. 22.)
본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위한 것으로, 부족한 경찰력과 감시 구역이 한정된 CCTV를 대체하여 지구 내에서 발생되는 범죄를 보다 저렴한 비용으로 예방하기 위한 것이다.
또한, 획득한 영상 데이터 분석방법에서 확률적 기반과 논리적 기반의 판단 알고리즘을 포함하여, 영상 상황 인식에 소비되는 연산량을 감소시키는 것에 그 목적이 있다.
본 발명의 해결과제는 이상에서 언급한 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 해결과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기한 바와 같은 본 발명의 목적을 달성하고, 후술하는 본 발명의 특징적인 효과를 실현하기 위한, 본 발명의 특징적인 구성은 하기와 같다.
지구의 치안 유지를 위한 무인 비행체 순찰 시스템은 순찰 구역에 대해 자율적으로 비행하며 영상을 획득하고, 획득한 영상을 기반하여 이상 상황을 판별하여 이상 상황 신호를 발송하거나, 상기 획득한 영상의 상황의 판별이 불명확할 때, 획득한 영상을 발송하는 무인 비행체(UAV, Unmanned Aerial Vehicle); 상기 순찰 구역내 설치되며 상기 무인 비행체를 충전하고 상기 무인 비행체와 통신상 연결되어 데이터를 송수신하는 스테이션이 구비된 지주; 상기 무인 비행체의 제어데이터 및 획득된 영상을 분석하기 위한 학습 모델을 업데이트하는 클라우드 서버; 및 상기 이상 상황 신호를 수신하거나 상기 획득한 영상을 수신하는 관제 기관 서버;를 포함하고,
상기 무인 비행체는, 영상을 획득하기 위한 영상 획득 모듈 및 상기 획득한 영상을 판별하기 위한 영상 상황 판별 모듈을 포함하며,
상기 영상 상황 판별 모듈은 논리적 기반 방법 또는 확률적 기반 방법으로 판단할 수 있다.
그리고 상기 순찰구역은 각 무인 비행체마다 할당되며, 할당된 구역 중 일부 구역은 상기 각 무인 비행체가 서로 중복되어 할당될 수 있다.
또한, 상기 무인 비행체는 상기 무인 비행체의 데이터 보관을 위한 무인 비행체 저장 모듈; 상기 스테이션 또는 또 다른 무인 비행체와의 통신을 위한 무인 비행체 통신 모듈; 및 상기 무인 비행체 저장 모듈에 저장된 제어 알고리즘에 따라 상기 무인 비행체를 제어하는 무인 비행체 제어 모듈;을 더 포함할 수 있다.
그리고 상기 무인 비행체는 경고 방송을 위한 음성 출력을 위한 무인 비행체 음성 출력 모듈; 및 경고 알림을 위한 점멸하는 발광 모듈;을 더 포함할 수 있다.
그리고 상기 스테이션은 상기 무인 비행체가 착륙하는 착륙부; 상기 무인 비행체 또는 또 다른 무인 비행체 충전 스테이션과 연결되어 데이터를 송수신하는 스테이션 통신 모듈; 및 상기 착륙한 무인 비행체의 베터리를 충전시키는 무선 충전 모듈;을 포함하고,
상기 스테이션 통신 모듈은 무선 메시 네트워크를 형성하기 위한 메시 노드를 형성하고, 상기 메시 노드들 중 적어도 하나는 외부 네트워크와 연결된 게이트웨이 역할을 하며, 상기 무인 비행체가 상기 무선 메시 네트워크의 복수의 노드들 중 어느 하나와 연결되어 상기 외부 네트워크와 접속할 수 있다.
여기서 상기 확률적 기반 방법은 상기 획득한 영상에 대하여 기계 학습을 통해 구축된 상기 학습 모델을 대입하여 유사도를 산출하고, 산출된 유사도를 기반으로 상기 획득한 영상의 객체 또는 객체의 행위를 인식하거나, 인식된 객체의 행위에 대해 이상 상황 판단 결과값이 신뢰 값 이상이면, 이상 상황이라고 판별할 수 있으며, 상기 획득한 영상에 대하여 확률적 기반 방법으로 인식한 객체 또는 객체의 행위에 대해 논리적 상관관계를 판단하여 상기 획득한 영상에 대한 이상 상황을 판별할 수 있다.
그리고 상기 클라우드 서버는 상기 무인 비행체가 획득한 영상, 소리, 위치 데이터, 상기 획득한 영상 데이터를 판별한 결과 데이터 중 적어도 하나를 수신하고, 송신한 데이터를 기반으로 상기 학습 모델을 수정 또는 보완하며, 수정 또는 보완된 학습 모델로 무인 비행체를 업데이트하는 데이터를 전송할 수 있다.
그리고 상기 관제 기관 서버는 상기 이상 상황 신호를 수신하여, 출동 신호 또는 구조 신호를 전파하거나, 상기 불명확한 상황으로 판별된 영상을 수신하여 이상 상황 결정 신호를 발생시켜 상기 출동 신호 또는 구조 신호를 전파할 수 있다.
한편 지구의 치안 유지를 위한 무인 비행체 순찰 시스템을 이용한 순찰 방법은 무인 비행체가 할당된 구역에 대해 자율적으로 비행하며 영상을 획득하는 영상 획득 단계; 영상 상황 판별 모듈이 획득한 영상의 상황에 대해 이상 상황인지 판별하는 영상 상황 판별 단계; 및 상기 영상 상황 판별 단계에서 이상 상황이라고 판별된 경우, 관제 기관 서버로 이상 상황 신호를 발신하고, 이상 상황 판단이 불명확한 경우, 상기 관제 기관 서버로 불명확한 상황의 영상을 전송하는 영상 판별 결과 수행 단계;를 포함한다.
여기서 상기 영상 상황 판별 단계는 확률적 기반 방법 또는 논리적 기반 방법으로 판단되고, 상기 확률적 기반 방법은 인식된 객체의 행위에 대해 이상 상황 판단 결과값이 신뢰 값 이상이면, 이상 상황이라고 판별하고, 상기 논리적 기반 방법은 인식한 객체 또는 객체의 행위에 대해 논리적 상관관계를 판단하여 상기 획득한 영상에 대한 이상 상황이라고 판별할 수 있다.
또한, 상기 영상 상황 판별 단계는 상기 확률적 기반 방법에 의한 산출된 판단 결과값이 의심값 이상 신뢰값 이하일 때, 이상 상황 판단이 불명확하다고 결정할 수 있다.
또한, 상기 유사도는 상기 획득한 영상에 대해 상기 학습 모델과의 유사한 정도를 확률값을 나타낸 것이며, 상기 신뢰값 및 의심값은 미리 설정된 값이며 유사도와 비교되어 상황을 판단하는 비교값일 수 있다.
본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위한 것으로, 부족한 경찰력과 감시 구역이 한정된 CCTV를 대체하여 지구 내에서 발생되는 범죄를 보다 저렴한 비용으로 예방할 수 있는 효과가 있다.
또한, 획득한 영상 데이터 분석방법에서 확률적 기반과 논리적 기반의 판단 알고리즘을 포함하여, 영상 상황 인식에 소비되는 연산량을 감소시키는 효과가 있다.
본 발명의 효과는 이상에서 언급한 것에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 효과들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 지구의 치안 유지를 위한 무인 비행체 순찰 시스템의 개략도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 무인 비행체 시스템을 도시한 것이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 스테이션이 구비된 지주(200)를 도시한 것이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 스테이션(210)에 관한 것이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 무인 순찰 비행체 충전 스테이션의 네트워크 개략도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 지구 치안 유지를 위한 무인 비행체 순찰 시스템을 이용한 순찰 방법의 순서도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 다른 지구 치안 유지를 위한 무인 비행체 순찰 시스템 및 순찰 방법의 활용도이다.
후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시 예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시 예는 해당 업계 종사자가 본 발명을 할 수 있을 만하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시 예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없다. 예를 들어 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시 예에 관련하여 본 발명의 기술적 사상 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시 예로 구현될 수 있다. 또한, 각각 개시된 실시 예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 기술적 사상 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있다. 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. 또한, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않은 한 복수형도 포함하며, 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 같거나 유사한 기능을 지칭한다.
이하 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 쉽게 실시할 수 있게 하고자, 본 발명의 바람직한 실시 예들에 관하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 지구의 치안 유지를 위한 무인 비행체 순찰 시스템의 개략도이다. 도 1을 참조하여 구체적으로 설명하면, 지구의 치안 유지를 위한 무인 비행체 순찰 시스템은 무인 비행체(100), 스테이션이 구비된 지주(200), 클라우드 서버(1), 관제 기관 서버(2)가 포함될 수 있다.
무인 비행체(100)는 순찰 구역에 대해 자율적으로 비행하면서, 영상을 획득하여, 획득한 영상을 기반으로 하여 영상의 상황에 대해 이상 상황을 판별하여, 이상 상황이면 이상 신호를 발송하거나, 이상 상황인지 불명확할 때는 불명확한 상황의 영상을 발송하는 것을 특징으로 한다.
지주(Pole, 200)는 지면에 설치되는 구조물을 말하며, 전봇대, 통신주, 송전탑, 가로등, 보안등, 철주 등이 포함될 수 있다. 무인 비행체(100)는 순찰 구역내에 주기적이고 지속적으로 순찰하여 하기 때문에 순찰 구역내에 기점이 필요하다. 이에 이미 설치된 구조물을 활용하거나 설치된 구조물을 대체하는 것이 설치 비용 및 사회적 비용도 저렴할 수 있다.
지주(200)에는 스테이션(210)이 포함될 수 있다. 스테이션(210)은 무인 비행체(100)가 착륙하여, 충전 및 데이터의 업데이트를 받을 수 있는 거점일 수 있다. 무인 비행체(100)는 베터리를 통하여 동력을 공급받기 때문에 지속적으로 작동할 순 없으므로 일정 시간 작동 후에 스테이션(210)에 돌아와 베터리를 충전할 필요가 있다.
여기서 순찰 구역은 무인 비행체(100)가 순찰을 통해 관할하는 지역을 의미하는데, 하나의 무인 비행체(100)가 모든 순찰 구역을 담당하기 보다는 다수의 무인 비행체(100)가 순찰 구역을 분할하여 담당하는 것이 바람직할 수 있다. 분할된 하나의 순찰 구역을 섹터라고 한다면, 한 섹터내에는 적어도 하나 이상의 무인 비행체(100) 및 하나 이상의 스테이션이 구비된 지주(200)가 포함될 수 있다. 하나의 섹터에 대해 다수의 무인 비행체(100)가 할당된 스테이션(210)을 거점으로 하여 순찰하며, 사용 운영시간이 나뉘어 번갈아 가며 순찰하여 끊임없는 지속적인 순찰을 할 수 있다.
예를 들면, 하나의 무인 비행체(100)는 담당 섹터를 순찰하고, 상기 섹터에 포함된 다른 무인 비행체(100)은 스테이션(210)에 격납되어 충전, 동체 체크, 데이터 업데이트를 할 수 있다.
또한, 하나의 섹터와 다른 섹터는 서로 중복될 수 있다. 중복된 섹터 구역이 존재하기 때문에 전체 순찰 구역에 대해 사각지대가 없는 순찰이 가능할 수 있다.
무인 비행체(100)에는 영상 상황 판별 모듈(120)이 더 포함될 수 있는데, 영상 상황 판별 모듈(120)에 구축되는 영상 상황 판별을 위한 학습 모델 및 논리적 설정은 클라우드 서버(1)를 통하여 업데이트될 수 있다.
관제 기관 서버(2)는 무인 비행체(100)가 전송한 이상 신호를 수신하거나, 이상 상황인지 불명확한 영상을 수신할 수 있다. 관제 기관 서버(2)를 운용하는 직원은 이상 신호를 수신하면, 경찰, 구조대 등 기관으로 이상 상황에 따른 출동 및 구조 신호를 관제 기관 서버(2)로 전송하거나, 불명확한 영상을 확인하여 이상 상황이라고 판단되면 상기 출동 및 구조 신호를 발신할 수 있다.
여기서 이상 상황은, 사람에 대하여 위급한 상황이거나, 불법적인 상황이라고 할 수 있다. 예를 들어, 주취자가 길거리에 누워서 자고 있는 상황, 운동하는 사람이 졸도하는 상황, 쌍방간의 폭행이 일어나는 상황, 도로를 무단 횡단 하는 상황 등일 수 있다. 그러나, 예시로 나온 상황에 한정되는 것은 아니며, 사회 구성원이 공유하는 당연한 것으로 여기는 상식적인 개념에서 이상 상황을 판단할 수 있으며, 판단 기준은 미리 설정되거나 구축될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 무인 비행체 시스템을 도시한 것이다. 도 2를 참조하여 구체적으로 설명하면, 무인 비행체(100)는 영상 획득 모듈(110), 영상 상황 판별 모듈(120), 무인 비행체 저장 모듈(130), 무인 비행체 통신 모듈(140), 무인 비행체 제어 모듈(150), 무인 비행체 음성 출력 모듈(160), 무인 비행체 발광 모듈(170)이 포함될 수 있다.
영상 획득 모듈(110)은 무인 비행체(100)가 순찰 중 촬영을 통해 영상을 획득하기 위한 장치로 획득한 영상을 무인 비행체 저장 모듈(130)에 저장할 수 있다. 저장된 영상은 영상 상황 판별 모듈(120)을 통해 영상의 상황을 판별할 수 있다. 영상 판별은 논리적 기반 방법 또는 확률적 기반 방법으로 판단할 수 있다.
여기서 논리적 기반 방법은 획득한 영상에 대해 기계 학습을 통해 구축된 학습 모델을 이용하여 영상내에 포함하고 있는 객체를 탐색하고, 탐색된 객체 간의 논리적 상관관계를 판단하여 영상의 상황에 대해 이상 상황을 판단한다.
여기서 논리적 상관관계는 미리 입력된 논리적 설정을 기반으로 하며, 미리 입력되는 논리적 설정은 사회의 구성원이 공유하는 당연한 것으로 여기는 가치관, 지식이 될 수 있다.
특히, 진리 혹은 공리라고 표현하는 명제를 기반으로 설정될 수 있는데 차가 어떤 물체(사람일 수도 있다)와 충돌, 칼에 찔린 사람, 신체가 절단된 사람 등 보편타당한 사람 누구나 위급한 상황, 이상 상황이라고 판단하는 경우가 이에 해당할 수 있다.
그리고 객체, 인식된 객체의 행위가 인식되어 인식된 객체의 행위가 타 객체에 미치는 영향이 신체적, 재산적 피해가 발생하는 경우도 상기 논리적 상관 관계에 설정될 수 있다.
학습 모델은 객체 식별자별 학습 모델이 사용될 수 있는데. 사람, 자동차, 도로, 신호등, 풀, 나무, 하천 등으로 사람이 하나의 객체로 인식하는 개념적 단어들을 식별자로 지정하여 상기 식별자에 관한 데이터를 기계학습을 통해 객체 식별자 학습모델을 구축하게 되고, 만일 대입되는 영상에 신호등이 포함되어 있다면, 신호등이라는 객체가 복수의 객체 식별 학습모델을 통해 비교 및 분석된 유사도가 확률 값으로 산출될 수 있다. 여기서 산출된 유사도를 기반으로 하여 객체를 탐색할 수 있다.
또한, 행위 식별자별 학습 모델이 더 사용될 수 있고, 행위 식별자별 학습 모델을 이용하여 인식된 객체의 행위를 인지하여 객체에 행위 정보를 더 포함하여 논리적 기반으로 이상 상황을 판단할 수 있다.
논리적 기반 방법에 대한 예를 들면, 입력된 영상에서 탐색되어 인식된 객체가 도로와 사람이고 도로 위에 사람이 있는 상황이면 이상 상황이라고 판단할 수 있다. 여기서 추가로 횡단보도가 더 탐색되어 인식되고, 도로위에 사람이 있지만 사람이 횡단보도 위에 있다면 이상 상황이 아니라고 판단할 수 있다. 그러나 보행등 신호가 더 탐색되어 인식되고, 보행등 신호가 적색등에 점등되어 있으면 이상 상황이라고 판단할 수 있다.
그리고 구체적으로 객체의 행위 정보가 포함되어 논리적 상관관계를 판단하는 예시를 보면, 획득한 영상의 상황이 사람이 산책하다가 쓰러지는 상황이라고 가정한다. 그렇다면, 연속된 영상에서 사람이라는 객체는 계속 인식이 되지만, 사람이라는 객체 정보만으론 이상 상황을 판단할 수 없다. 여기서 이전의 영상 판별 구간에서 인식된 사람A이라는 객체가 걸어가는 행위를 인식하고, 이후의 영상 판별 구간에서 동일하게 인식되는 사람A라는 객체가 쓰러지는 행위를 인식했다면, '동일한 사람A라는 객체가 걸어가다가 쓰러졌다'라는 상황으로 인지할 수 있다. 상황이 인지 또는 판별되면, 미리 설정된 논리적 상관 관계에 따라 획득한 영상의 상황이 이상 상황으로 판단할 수 있다.
또한, 영상을 획득하는 장치가 영상외의 다른 정보를 미리 가지고 있거나 다른 획득 장치로 기타 정보를 얻으면 상기 기타 정보를 포함하여 논리적 상관 관계에 따라 판단할 수 있다.
여기서 기타 정보는 지리적 정보, 맵 정보, 위치 정보 등이 될 수 있고 상기 예시로 한정되지는 않는다.
그리고 확률적 기반 방법은 논리적 기반 방법에서 학습 모델을 이용하여객체 또는 객체의 행위를 인식하는 방법이 포함되고, 인식된 객체의 행위에 대해 이상 상황 판단을 판단 결과값을 산출하되, 판단 결과 값이 확률로 나타나며, 판단 결과 값이 신뢰 값 이상일 때 이상 상황이라고 판단하는 방법이 더 포함될 수 있다.
여기서 판단 결과 값이 의심값 이상 신뢰값 이하일때는 획득한 영상의 상황이 불명확하다고 판별할 수 있다. 유사도는 획득한 영상에 대해 학습 모델과의 유사한 정도를 확률값으로 나타낸 것이며, 신뢰값 및 의심값은 미리 설정된 확률값을 말한다. 따라서, 의심값과 신뢰값의 범위가 넓으면 불명확한 상황으로 판별되는 경우가 많아지고, 신뢰값으로 설정된 수치가 낮으면 이상 상황으로 판별되는 경우가 많아질 수 있다.
무인 비행체 저장 모듈(130)은 무인 비행체의 데이터 보관을 위한 것이며, 무인 비행체 운용을 위한 제어 알고리즘, 상술한 영상 상황 판별을 위한 학습 모델 또는 영상 획득 모듈(110)이 획득한 영상 데이터일 수 있다. 또한 여기서 언급하지 않은 데이터도 포함될 수 있다.
무인 비행체 통신 모듈(140)은 스테이션(210) 또는 다른 무인 비행체(100)와의 트래픽을 송수신 하기 위한 것이며, 무인 비행체 제어 모듈(150)은 클라우드 서버(1) 또는 관제 기관 서버(2)에서 전송된 제어 알고리즘에 따라 무인 비행체를 제어할 수 있다.
무인 비행체 음성 출력 모듈(160)은 무인 비행체가 이상 상황 판별 시, 그에 따른 대처로 경고성 음성 출력을 할 수 있다. 예를 들어, 응급 환자를 발견했을 때는 응급 구조 신청을 음성으로 출력하여 주위 사람들이게 응급 환자 발생을 알리고 주의를 환기시키거나, 강도와 같은 상황이 발생했을 때는, 강도를 추적하며 경고 방송을 내보낼 수 있다. 또한, 하천 같은 곳에서 홍수 경보가 발생되면 순찰 구역에 홍수 발생 경고를 전파하면서 사람들을 대피시킬 수 있다.
그리고 무인 비행체 발광 모듈(170)도 무인 비행체(100)를 통해 주위에 주의를 환기 시키기 위하여 사용될 수 있다. 어두운 밤에 강도 상황이나, 폭행 상황이 발생하면, 경고 음성 출력과 동시에 경고성 발광을 하면, 강도나 폭행하는 주체의 주의가 환기되어 상황이 종료될 수 있다. 또한 순찰 무인 비행체(100)가 순찰 중이라는 정보를 주위 환경에 전파할 수 있기 때문에 범죄 예방도 가능할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 스테이션이 구비된 지주(200)를 도시한 것이며, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 스테이션(210)에 관한 것이다. 도 3 및 도 4를 참조하여 구체적으로 설명하면, 지주(200)에는 스테이션(210), 조명부(220), 하우징(230)이 포함될 수 있다.
스테이션(210)은 착륙부(211), 스테이션 통신 모듈(212), 스테이션 저장 모듈(213), 무선 충전 모듈(214), 착륙 유도 제어 모듈(215)이 포함될 수 있다.
착륙부(211)는 무인 비행체(100)가 착륙하기 위한 플레이트이며, 무인 비행체가 지정된 구역내에 순찰을 수행하고 복귀하는 거점이다.
스테이션 통신 모듈(212)은 무인 비행체(100)와 무선으로 연결되어 무인 비행체(100)가 획득하는 상황 판별 데이터를 수신하거나, 무인 비행체(100)가 획득한 영상을 판별하는 학습 모델 데이터를 업데이트할 수 있다.
또한, 스테이션 통신 모듈(212)은 무선 메시 네트워크(3)를 형성하기 위한 메시 노드를 형성한다. 각각의 스테이션이 무선 메시 네트워크(3)를 위한 하나의 노드가 되며 이러한 다수의 메시 노드는 다른 메시 노드에 대한 라우터로서 수행하며 자신의 트래픽을 수신 및 송신할 수 있다.
따라서, 무선 메시 네트워크(3) 망 송출한계영역 내에서 수행되는 무인 비행체(100)는 접속되는 복수의 노드 중 어느 하나와 연결되어 자신의 트래픽을 수신 및 송신할 수 있다.
스테이션(210)은 무인 비행체(100)와 클라우드 서버(1) 또는 관제 기관 서버(2)의 중간 접점의 기능도 수행할 수 있다. 따라서, 스테이션 저장 모듈(213)은 무인 비행체(100)와 클라우드 서버(1) 또는 관제 기관 서버(2)의 버퍼역할을 수행할 수 있다.
무선 충전 모듈(214)은 착륙부(211)에 착륙한 무인 비행체(100)에 대해 무선 전력 충전을 위한 것으로, 전자기 유도 방식 또는 자기공명 방식을 지원할 수 있다.
또한, 무선 충전 모듈(214)은 무인 비행체(100)가 충전될 때, 무인 비행체(100)의 베터리 상태를 포함한 무인 비행체(100) 동체 진단을 체크할 수 있으며, 동체 이상 신호가 발견되면, 클라우드 서버(1) 또는 관제 기관 서버(2)로 상기 동체 이상 신호 알림을 송신하여 무인 비행체(100)의 유지보수기능을 수행할 수 있다.
조명부(220)는 지주(200)에 포함되어 주위에 빛을 발산시키는 장치로, 지주(200)의 어느 위치에 설치되어도 상관없다. 또한, 조명부(220)와 스테이션(210)이 결합되어 설치될 수도 있다. 그리고 스테이션 주변부로 하우징(230)이 설치될 수 있다. 하우징(230)은 무인 비행체(100)의 동체를 물리적인 위협으로부터 보호하기 위한 것으로, 무인 비행체(100)의 도난, 악천후에 따른 파손을 예방할 수 있다. 도 3에는 무인 비행체(100)의 상부만 가리는 것으로 도시되어 있지만 도 3에 도시되는 것으로 한정되지는 않으며, 무인 비행체(100)의 동체를 보호할 수 있는 어떠한 형태로도 가능할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 무인 순찰 비행체 충전 스테이션의 네트워크 개략도이며, 도 4를 참조하여 스테이션(210) 네트워크에 대해 구체적으로 설명하면, 하나의 스테이션(210)이 또 다른 스테이션(210)과 각각 하나의 노드가 되어 무선 메시 네트워크(3)를 이루며, 무선 메시 네트워크(3)를 이루는 복수의 노드 중 적어도 하나는 외부 네트워크(4)와 연결되는 게이트웨이 역할을 할 수 있다. 외부 네트워크(4)는 클라우드 서버(1) 및 구역관리 서버(2)와 연결되어 무인 비행체(10)와 트래픽을 수신 및 송신을 할 수 있다.
클라우드 서버(1)는 무인 비행체(100)가 획득한 영상, 소리, 위치 데이터, 상기 획득한 영상 데이터를 판별한 결과 데이터 중 적어도 하나를 수신하고, 송신한 데이터를 기반으로 상기 학습 모델을 수정 또는 보완하며, 수정 또는 보완된 학습 모델로 무인 비행체(100)를 업데이트하는 데이터를 전송할 수 있다.
그리고 관제 기관 서버(2)는 이상 상황 신호를 수신하여, 출동 신호 또는 구조 신호를 전파하거나, 상기 불명확한 상황으로 판별된 영상을 수신하여 이상 상황 결정 신호를 발생시켜 상기 출동 신호 또는 구조 신호를 전파할 수 있다. 또한, 관제 기관 서버(2)는 무인 비행체(100)가 관할 하는 구역의 경찰, 소방, 구조, 의료 기관의 서버일 수 있으며, 행정 자치 기관에서 운영하는 서버일 수 있다. 그리고 사설적으로 운영되는 서버일 수 있으므로, 상기 예시에 한정되지 않고 무인 비행체(100)의 순찰 구역을 담당하는 기관으로 바라보는 것이 바람직하다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 지구 치안 유지를 위한 무인 비행체 순찰 시스템을 이용한 순찰 방법의 순서도이다. 도 6을 참조하여 구체적으로 설명하며, 지구의 치안 유지를 위한 무인 비행체 순찰 시스템을 이용한 순찰 방법은 영상 획득 단계(S100), 영상 상황 판별 단계(S200) 및 영상 판별 결과 수행 단계(S300)이 포함될 수 있다.
영상 획득 단계(S100)는 무인 비행체가 할당된 구역에 대해 자율적으로 비행하여 영상을 획득하는 단계이며, 영상 상황 판별 단계(S200)는 획득한 영상에 대해 영상 상황 판별 모듈이 이상 상황인지 판별하는 단계이다.
영상 판별 결과 수행 단계(S300)는 영상 상황 판별 단계(S200)에서 이상 상황이라고 판별된 경우, 관제 기관 서버로 이상 상황 신호를 발신하고, 이상 상황 판단이 불명확한 경우, 상기 관제 기관 서버로 불명확한 상황의 영상을 전송할 수 있다.
상기 상술된 단계에 대한 구체적인 설명은 시스템에서 설명한 것과 동일하기 때문에 생략한다.
이상에서 본 발명이 구체적인 구성요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시 예 및 도면에 의해 설명되었으나, 이는 본 발명의 더욱 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명이 상기 실시 예들에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형을 꾀할 수 있다.
따라서, 본 발명의 사상은 상기 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등하게 또는 등가적으로 변형된 모든 것들은 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
1: 클라우드 서버 2: 관제 기관 서버
3: 메시 네트워크 4: 외부 네트워크
100: 무인 비행체 110: 영상 획들 모듈
120: 영상 상황 판별 모듈 130: 무인 비행체 저장 모듈
140: 무인 비행체 통신 모듈 150: 무인 비행체 제어 모듈
160: 무인 비행체 음성 출력 모듈 170: 무인 비행체 발광 모듈
200: 지주 210: 스테이션
211: 착륙부 212: 스테이션 통신 모듈
213: 스테이션 저장 모듈 214: 무선 충전 모듈
220: 조명부 230: 하우징

Claims (13)

  1. 순찰 구역에 대해 자율적으로 비행하며 영상을 획득하고, 획득한 영상을 기반하여 이상 상황을 판별하여 이상 상황 신호를 발송하거나, 상기 획득한 영상의 상황의 판별이 불명확할 때, 획득한 영상을 발송하는 무인 비행체(UAV, Unmanned Aerial Vehicle);
    상기 순찰 구역내 설치되며 상기 무인 비행체를 충전하고 상기 무인 비행체와 통신상 연결되어 데이터를 송수신하는 스테이션이 구비된 지주;
    상기 무인 비행체의 제어데이터 및 획득된 영상을 분석하기 위한 학습 모델을 업데이트하는 클라우드 서버; 및
    상기 이상 상황 신호를 수신하거나 상기 획득한 영상을 수신하는 관제 기관 서버;를 포함하고,
    상기 무인 비행체는, 영상을 획득하기 위한 영상 획득 모듈 및 상기 획득한 영상을 판별하기 위한 영상 상황 판별 모듈을 포함하며,
    상기 영상 상황 판별 모듈은 논리적 기반 방법 또는 확률적 기반 방법으로 판단하되,
    상기 확률적 기반 방법은,
    상기 획득한 영상에 대하여 기계 학습을 통해 구축된 상기 학습 모델을 대입하여 유사도를 산출하고, 산출된 유사도를 기반으로 상기 획득한 영상의 객체 또는 객체의 행위를 인식하거나, 인식된 객체의 행위에 대해 이상 상황 판단 결과값이 신뢰 값 이상이면, 이상 상황이라고 판별하고,
    상기 확률적 기반 방법에 의한 산출된 판단 결과값이 의심값 이상 신뢰값 이하이면, 이상 상황 판단이 불명확하다고 판별하고,
    상기 논리적 기반 방법은,
    상기 획득한 영상에 대하여 확률적 기반 방법으로 인식한 객체 또는 객체의 행위에 대해 논리적 상관관계를 판단하여 상기 획득한 영상에 대한 이상 상황을 판별하며,
    상기 스테이션은,
    상기 무인 비행체가 착륙하는 착륙부;
    상기 무인 비행체 또는 또 다른 무인 비행체 충전 스테이션과 연결되어 데이터를 송수신하는 스테이션 통신 모듈; 및
    상기 착륙한 무인 비행체의 베터리를 충전시키는 무선 충전 모듈;을 포함하고,
    상기 스테이션 통신 모듈은,
    무선 메시 네트워크를 형성하기 위한 메시 노드를 형성하고, 상기 메시 노드들 중 적어도 하나는 외부 네트워크와 연결된 게이트웨이 역할을 하며, 상기 무인 비행체가 상기 무선 메시 네트워크의 복수의 노드들 중 어느 하나와 연결되어 상기 외부 네트워크와 접속하고,
    상기 무선 충전 모듈은 무인 비행체가 충전될 때, 동체 이상 신호가 발견될 경우, 클라우드 서버 또는 관제 기간 서버로 동체 이상 신호 알림을 송신하며,
    상기 유사도는,
    상기 획득한 영상에 대해 상기 학습 모델과의 유사한 정도를 확률값을 나타낸 것이며, 상기 신뢰값 및 의심값은 미리 설정된 값이며 유사도와 비교되어 상황을 판단하는 비교값인 것을 특징으로 하는 지구의 치안 유지를 위한 무인 비행체 순찰 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 순찰구역은,
    각 무인 비행체마다 할당되며, 할당된 구역 중 일부 구역은 상기 각 무인 비행체가 서로 중복되어 할당되는 것을 특징으로 하는 지구의 치안 유지를 위한 무인 비행체 순찰 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 무인 비행체는,
    상기 무인 비행체의 데이터 보관을 위한 무인 비행체 저장 모듈;
    상기 스테이션 또는 또 다른 무인 비행체와의 통신을 위한 무인 비행체 통신 모듈; 및
    상기 무인 비행체 저장 모듈에 저장된 제어 알고리즘에 따라 상기 무인 비행체를 제어하는 무인 비행체 제어 모듈;을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 지구의 치안 유지를 위한 무인 비행체 순찰 시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    경고 방송을 위한 음성 출력을 위한 무인 비행체 음성 출력 모듈; 및
    경고 알림을 위한 점멸하는 발광 모듈;을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 지구의 치안 유지를 위한 무인 비행체 순찰 시스템.
  5. 삭제
  6. 삭제
  7. 삭제
  8. 제1항에 있어서,
    상기 클라우드 서버는,
    상기 무인 비행체가 획득한 영상, 소리, 위치 데이터, 상기 획득한 영상 데이터를 판별한 결과 데이터 중 적어도 하나를 수신하고, 송신한 데이터를 기반으로 상기 학습 모델을 수정 또는 보완하며, 수정 또는 보완된 학습 모델로 무인 비행체를 업데이트하는 데이터를 전송하는 것을 특징으로 하는 지구의 치안 유지를 위한 무인 비행체 순찰 시스템.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 관제 기관 서버는,
    상기 이상 상황 신호를 수신하여, 출동 신호 또는 구조 신호를 전파하거나, 상기 불명확한 상황으로 판별된 영상을 수신하여 이상 상황 결정 신호를 발생시켜 상기 출동 신호 또는 구조 신호를 전파하는 것을 특징으로 하는 지구 치안 유지를 위한 무인 비행체 순찰 시스템.
  10. 제1항 내지 제4항, 제8항 및 제9항 중 어느 한 항에 따른 시스템을 사용한 순찰 방법에 있어서,
    무인 비행체가 할당된 구역에 대해 자율적으로 비행하며 영상을 획득하는 영상 획득 단계;
    영상 상황 판별 모듈이 획득한 영상의 상황에 대해 이상 상황인지 판별하는 영상 상황 판별 단계; 및
    상기 영상 상황 판별 단계에서 이상 상황이라고 판별된 경우, 관제 기관 서버로 이상 상황 신호를 발신하고, 이상 상황 판단이 불명확한 경우, 상기 관제 기관 서버로 불명확한 상황의 영상을 전송하는 영상 판별 결과 수행 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 지구의 치안 유지를 위한 무인 비행체 순찰 방법.
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