KR102169512B1 - Uav 및 rfid를 이용한 위치정보 추정 시스템 및 방법 - Google Patents

Uav 및 rfid를 이용한 위치정보 추정 시스템 및 방법 Download PDF

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명지대학교 산학협력단
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Abstract

UAV 및 RFID를 이용한 위치정보 추정 시스템은 자원에 부착되는 RFID 태그, 상기 RFID 태그를 인식하고 상기 RFID 태그의 RSSI(Received Signal Strength Index)를 포함하는 상기 RFID 태그와 관련된 데이터를 생성하며 안테나를 포함하는 RFID 수신기, UAV(무인 항공기: Unmanned Aerial Vehicle)의 위치정보를 생성하는 GPS 모듈, UAV의 자세를 측정하고 이로부터 자세정보를 생성하는 자세센서 모듈 및 비행장치를 포함하는 UAV, 상기 UAV의 위치정보, 상기 RFID 수신기에서 측정하는 상기 RFID 태그의 RSSI(Received Signal Strength Indicator) 및 상기 RFID 태그와 관련된 데이터의 시계열 특성으로부터 기계학습 방법을 이용하여 상기 RFID 태그의 위치를 추정하는 RFID 태그 위치 추정부 및 상기 UAV의 비행 임무를 설정 및 제어하는 미션 제어부 및 상기 UAV의 GPS 모듈에 대한 RTK(실시간 이동 측량: Real-Time Kinematic) 셋업 모듈을 포함하는 제1 제어장치를 포함한다.

Description

UAV 및 RFID를 이용한 위치정보 추정 시스템 및 방법{LOCALIZATION SYSTEM AND METHOD USING UAV AND RFID PLATFORM}
본 발명은 UAV 및 RFID를 이용한 위치정보 추정 시스템 및 UAV 및 RFID를 이용한 위치정보 추정 방법에 관한 것이다. 보다 상세하게는 UAV의 위치정보, RFID 태그의 RSSI 및 RFID 태그와 관련된 데이터의 시계열 특성으로부터 기계학습을 이용하여 RFID 태그가 부착된 자산의 위치를 추정하는 UAV 및 RFID를 이용한 위치정보 추정 시스템 및 UAV 및 RFID를 이용한 위치정보 추정 방법에 관한 것이다.
UAV(무인 항공기: Unmanned Aerial Vehicle)란 조종사가 비행체에 직접 탑승하지 않고 지상에서 원격조종(Remote piloted) 혹은 사전 프로그램된 경로에 따라 자동(Auto-piloted) 또는 반자동(Semi-auto-piloted) 형식으로 자율비행하거나 인공지능을 탑재하여 자체 환경판단에 따라 임무를 수행하는 비행체를 뜻하는 것으로 일반적으로 드론(Drone)이라고 불리며, 지상통제장비(GCS: Ground Control Station/System), 통신장비(Data Link), 탑재임무 장비(Payload), 영상후처리용 S/W 등의 전체 시스템과 관련 콘텐츠와 함께 UAS(Unmanned Aircraft System)을 구성한다.
Radio Frequency IDendification (RFID): Radio Frequency IDentification(RFID)이란 수신기가 무선 주파수를 사용하여 정해진 인식범위 내에서 RFID 태그를 스캔하고 이 태그의 식별 신호를 RFID 수신기에서 인식하면 태그에 저장된 정보를 수집할 수 있는 기술을 의미한다. RFID 태그는 패시브 또는 액티브로 구분되며 패시브 태그에는 내부 배터리가 없으므로 수신기에서 보낸 신호에서 전원을 활용하고 인식 범위와 정보 저장 용량이 적은 반면 액티브 태그는 내장 배터리가 있고 더 넓은 인식 범위와 더 많은 정보의 저장을 할 수 있다. RFID의 분류는 주파수 도메인에 따라서도 분류될 수 있으며 일반적으로 저주파수 식별 (LFID/120-140kHz), 고주파수 식별 (HFID/13.56MHz) 및 초고주파수 식별 (UHFID/868-956MHz )로 분류된다.
일반적인 RFID를 활용한 측위기술은 RFID 태그의 RSSI 및 거리 기반 위치 추적 기술, 프로파일링 기반 방법이 있다. 이러한 측위 방법 기반 RFID 기술은 건설 산학계에서 활발하게 이용 및 연구가 진행 중이지만 RFID 수신기의 제한된 인식 범위와 RSSI의 민감도 제한으로 인하여 RFID 휴대용 수신기를 사람이 직접 들고 건설현장의 자원에 부착된 태그를 조사하는 방법이 주로 사용되며 이러한 수동적인 검사로 인해 노동 집약적이며 시간 소모가 크게 발생하므로 광범위하거나 복잡한 건설현장에 적용에 한계가 있었다.
최근에는 이를 해결하기 위해 UAV에 RFID 기술을 접목시키는 측위기술이 활발히 연구중이며, UAV의 GPS 위치정보에 RFID 태그의 RSSI를 이용하여 측위하는 기술이 연구되었다. 그러나, 여전히 패시브 RFID 태그를 이용하여 UAV의 비행거리에 상당한 제한을 받으므로 지장물이 많은 대부분의 건설 현장, 특히 야외 현장 같은 경우의 활용에는 한계가 있으며, RSSI와 RFID 태그와의 거리만을 이용하여 측위를 하므로 정확도가 낮은 문제점이 있어 개선이 요구되고 있다.
한국등록특허공보 제10-1913391호(2018.10.24.)
이에 본 발명의 기술적 과제는 이러한 점에서 착안된 것으로, 본 발명의 목적은 자산의 위치를 보다 적은 시간과 노동력을 소모하면서도 정확하게 식별할 수 있는 UAV 및 RFID를 이용한 위치정보 추정 시스템에 관한 것이다.
또한, 본 발명의 다른 목적은 자산의 위치를 보다 적은 시간과 노동력을 소모하면서도 정확하게 식별할 수 있는 UAV 및 RFID를 이용한 위치정보 추정 방법에 관한 것이다.
상기한 본 발명의 목적을 실현하기 위한 UAV 및 RFID를 이용한 위치정보 추정 시스템은 자원에 부착되는 RFID 태그, 상기 RFID 태그를 인식하고 상기 RFID 태그의 RSSI(Received Signal Strength Index)를 포함하는 상기 RFID 태그와 관련된 데이터를 생성하며 안테나를 포함하는 RFID 수신기, UAV(무인 항공기: Unmanned Aerial Vehicle)의 위치정보를 생성하는 GPS 모듈, UAV의 자세를 측정하고 이로부터 자세정보를 생성하는 자세센서 모듈 및 비행장치를 포함하는 UAV, 상기 UAV의 위치정보, 상기 RFID 수신기에서 측정하는 상기 RFID 태그의 RSSI(Received Signal Strength Indicator) 및 상기 RFID 태그와 관련된 데이터의 시계열 특성으로부터 기계학습 방법을 이용하여 상기 RFID 태그의 위치를 추정하는 RFID 태그 위치 추정부 및 상기 UAV의 비행 임무를 설정 및 제어하는 미션 제어부 및 상기 UAV의 GPS 모듈에 대한 RTK(실시간 이동 측량: Real-Time Kinematic) 셋업 모듈을 포함하는 제1 제어장치를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 UAV는 상기 RFID 수신기의 온, 오프를 제어하고, 상기 RFID 수신기에서 측정한 상기 RFID 태그의 RSSI 및 상기 RFID 태그와 관련된 데이터를 저장하는 RFID 데이터 로깅 모듈을 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 UAV 및 RFID를 이용한 위치정보 추정 시스템은 지상에서 상기 UAV에 배치된 상기 RFID 데이터 로깅 모듈의 온, 오프 및 동작을 제어하는 제2 제어장치를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 RFID 수신기의 안테나는 수평 편파 안테나(horizontal polarized antenna)일 수 있다
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 RFID 태그 위치 추정부는 상기 RFID 수신기의 안테나의 방향 및 상기 UAV의 위치와 RFID 태그의 RSSI의 상관관계로부터 상기 RFID 태그의 위치를 추정할 수 있다
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 RFID 태그의 위치는 위도, 경도 및 고도를 포함하는 3차원 좌표계에서의 위치이고, 상기 RFID 수신기의 안테나의 방향은 x축 기준 UAV의 회전각, y축 기준 UAV의 회전각, z축 기준 UAV의 회전각을 포함하고, 상기 UAV의 위치는 상기 GPS 모듈에서 측정된 위치정보로부터 측정된 위도, 경도 및 고도를 포함하는 3차원 좌표계에서의 상기 UAV의 위치이고, 상기 RFID 태그의 RSSI는 상기 RFID 수신기에서 측정되는 상기 RFID 태그의 RSSI인 것을 특징으로 할 수 있다
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 기계학습은 RNN(Recurrent Neural Networks)의 LSTM(Long-Short Term Memory) 알고리즘을 포함하고, 상기 LSTM 알고리즘의 입력되는 데이터의 개수는 시퀀스의 길이와 동일하고, 상기 시퀀스의 길이는 10이고, 상기 LSTM 알고리즘의 히든 레이어의 개수는 20개이고, 상기 LSTM 알고리즘에 입력되는 데이터는 시간 순서대로 나열된 상기 RFID 태그와 관련된 데이터인 것을 특징으로 할 수 있다
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 RFID 태그의 위치는 상기 LSTM의 시퀀스별 마지막 출력값인 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 UAV는 10m 이상의 고도로 비행하며 상기 RFID 수신기가 상기 RFID 태그를 인식하고 상기 RFID 태그와 관련된 데이터를 생성할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 UAV는 상기 자세센서 모듈에서 측정된 상기 UAV의 자세 및 상기 GPS 모듈에서 측정된 상기 UAV의 위치를 포함하는 비행 로그 데이터를 생성하고 저장하는 비행로그 저장부를 더 포함할 수 있다.
상기한 본 발명의 목적을 실현하기 위한 , UAV 및 RFID를 이용한 위치정보 추정 방법은 제1 제어장치의 미션 제어부가 UAV(무인 항공기: Unmanned Aerial Vehicle)의 비행 임무를 설정하는 단계, 상기 UAV가 비행장치를 이용하여 비행하는 단계, 상기 UAV의 GPS 모듈 및 자세센서 모듈이 상기 UAV의 위치정보 및 자세정보를 생성하는 단계, 상기 UAV의 RFID 수신기가 안테나를 이용하여 자원에 부착된 RFID 태그를 인식하고 상기 RFID 태그의 RSSI(Received Signal Strength Indicator)를 포함하는 상기 RFID 태그와 관련된 데이터를 생성하는 단계 및 RFID 태그 위치 추정부가 상기 UAV의 위치정보, 상기 자세정보, 상기 RFID 수신기에서 측정하는 상기 RFID 태그의 RSSI 및 상기 RFID 태그와 관련된 데이터의 시계열 특성으로부터 기계학습 방법을 이용하여 상기 RFID 태그의 위치를 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 UAV 및 RFID를 이용한 위치정보 추정 방법은 RFID 데이터 로깅 모듈이 상기 RFID 수신기에서 측정하는 상기 RFID 태그의 RSSI 및 상기 RFID 태그와 관련된 데이터를 저장하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 UAV 및 RFID를 이용한 위치정보 추정 방법은 제2 제어장치가 지상에서 상기 UAV에 배치된 상기 RFID 데이터 로깅 모듈의 온, 오프 및 동작을 제어하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 RFID 수신기는 수평 편파 안테나(horizontal polarized antenna)일 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 RFID 태그의 위치를 추정하는 단계에서는 상기 RFID 수신기의 안테나의 방향 및 상기 UAV의 위치와 상기 RFID 태그의 RSSI의 상관관계로부터 상기 RFID 태그의 위치를 추정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 RFID 태그의 위치는 위도, 경도 및 고도를 포함하는 3차원 좌표계에서의 위치이고, 상기 RFID 수신기의 안테나의 방향은 x축 기준 UAV의 회전각, y축 기준 UAV의 회전각, z축 기준 UAV의 회전각을 포함하고, 상기 UAV의 위치는 상기 GPS 모듈에서 측정된 위치정보로부터 측정된 위도, 경도 및 고도를 포함하는 3차원 좌표계에서의 상기 UAV의 위치이고, 상기 RFID 태그의 RSSI는 상기 RFID 수신기에서 측정되는 상기 RFID 태그의 RSSI 인 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 기계학습은 RNN(Recurrent Neural Networks)의 LSTM(Long-Short Term Memory) 알고리즘을 포함하고, 상기 LSTM 알고리즘의 입력되는 데이터의 개수는 시퀀스의 길이와 동일하고, 상기 LSTM 알고리즘의 히든 레이어의 개수는 상기 입력되는 데이터의 개수의 두배이고, 상기 LSTM 알고리즘에 입력되는 데이터는 시간 순서대로 나열된 상기 RFID 태그와 관련된 데이터인 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 RFID 태그의 위치는 상기 LSTM의 시퀀스별 마지막 출력값인 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 비행하는 단계에서는 상기 UAV는 10m 이상의 고도로 비행할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 UAV 및 RFID를 이용한 위치정보 추정 방법은 비행로그 저장부가 상기 자세센서 모듈에서 측정된 상기 UAV의 자세 및 상기 GPS 모듈에서 측정된 상기 UAV의 위치를 포함하는 비행 로그 데이터를 생성하고 저장하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예들에 따르면, UAV 및 RFID를 이용한 위치정보 추정 시스템 및 UAV 및 RFID를 이용한 위치정보 추정 방법은 자산에 부착되는 RFID 태그, RFID 수신기 및 비행장치를 포함하는 UAV, 시계열 특성을 포함하는 기계학습을 이용하여 RFID 태그의 위치를 추정하는 RFID 태그 위치 추정부 및 지상에서 UAV의 임무를 제어하는 제1 제어장치를 포함한다. 따라서, 장거리의 상공에서 이동하며 자산에 부착된 RFID 태그의 위치를 인식하므로, 우수한 기동성을 가지며 편리하게 RFID 태그의 스캐닝을 할 수 있고, 건설현장의 공정 진행을 방해하지 않으면서도 보다 적은 시간과 노동력을 소모하면서 자재의 위치를 추정할 수 있고, RFID 태그 스캔을 위한 이동을 불필요한 이동을 줄여 현장의 안정성을 증진 시킬 수 있다.
또한, RFID 태그 위치 추정부는 RSSI를 포함하는 RFID 태그와 관련된 데이터의 시계열 특성을 포함하는 기계학습을 이용하여 이동 또는 비행 중 움직임으로 인해 RFID 리시버에 미치는 영향을 감소시키므로 RFID 태그의 위치를 정확하게 추정할 수 있다.
또한, RFID 태그 위치 추정부는 RTK GPS를 이용한 UAV의 위치 정보, RFID 수신기 안테나의 3차원 회전정보를 포함하는 방향정보 및 RSSI의 세기로부터 RFID 태그의 위치를 추정하여 보다 정확하게 RFID 태그의 위치를 추정할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 UAV 및 RFID를 이용한 위치정보 추정 시스템을 나타내는 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 UAV 및 RFID를 이용한 위치정보 추정 시스템의 UAV를 나타내는 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 UAV 및 RFID를 이용한 위치정보 추정 시스템의 제1 제어장치를 나타내는 구성도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 UAV 및 RFID를 이용한 위치정보 추정 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 UAV 및 RFID를 이용한 위치정보 추정 방법의 비행 로그 데이터를 생성하고 저장하는 단계를 나타내는 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 UAV 및 RFID를 이용한 위치정보 추정 방법의 RFID 태그와 관련된 데이터를 생성하는 단계를 나타내는 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 UAV 및 RFID를 이용한 위치정보 추정 시스템 및 방법의 구현예를 나타내는 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 UAV 및 RFID를 이용한 위치정보 추정 시스템 및 방법의 LSTM 알고리즘을 나타내는 도면이다.
도 9는 일반적인 RFID 태그의 전파 방사 형태를 나타내는 도면이다.
도 10은 RFID 수신기에서 측정되는 RFID 태그의 RSSI 및 RFID 태그의 실제 위치의 상관관계를 나타내는 도면이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있는 바, 실시예들을 본문에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 개시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다. 제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다.
상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
본 출원에서, "포함하다" 또는 "이루어진다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 UAV 및 RFID를 이용한 위치정보 추정 시스템을 나타내는 구성도이다. 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 UAV 및 RFID를 이용한 위치정보 추정 시스템의 UAV를 나타내는 구성도이다. 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 UAV 및 RFID를 이용한 위치정보 추정 시스템의 제1 제어장치를 나타내는 구성도이다. 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 UAV 및 RFID를 이용한 위치정보 추정 시스템 및 방법의 구현예를 나타내는 도면이다. 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 UAV 및 RFID를 이용한 위치정보 추정 시스템 및 방법의 LSTM 알고리즘을 나타내는 도면이다. 도 9는 일반적인 RFID 태그의 전파 방사 형태를 나타내는 도면이다. 도 10은 RFID 수신기에서 측정되는 RFID 태그의 RSSI 및 RFID 태그의 실제 위치의 상관관계를 나타내는 도면이다.
도 1 내지 도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 UAV 및 RFID를 이용한 위치정보 추정 시스템은 RFID 태그(100), UAV(200), RFID 태그 위치 추정부(300) 및 제1 제어장치(400)를 포함한다.
상기 RFID 태그(100)는 자원에 부착될 수 있다. 상기 RFID 태그(100)는 건설현장의 건설자원에 부착될 수 있다. 상기 RFID 태그(100)는 능동형(패시브: Passive) 태그일 수 있다. 상기 RFID 태그(100)는 내부에 배터리를 포함할 수 있다. 예를 들면, 상기 RFID 태그(100)는 433MHz 주파수 범위에서 최대 400m의 판독 거리를 가질 수 있다.
상기 RFID 태그(100)의 전파 방사 형태는 태그의 방향성에 따라서 변할 수 있다. 상기 RFID 태그(100)의 방출 신호 강도는 태그의 방향성에 따라 변할 수 있다. 예를 들면, 도 9와 같이 상기 RFID 태그의 일반적인 전파 방사 형태는 제1면 및 이에 반대되는 면인 제3면과 평행한 단면(수평방향)상으로는 상하 지향적 방사 형태를 가질 수 있고, 상기 제1면에 수직되는 면인 제2면 및 이에 반대되는 면인 제4면과 평행한 단면(수직방향)상으로는 전방향 방사 형태를 가질 수 있다.
상기 UAV(무인 항공기: Unmanned Aerial Vehicle)(200)는 무인 비행체일 수 있다. 상기 UAV(200)는 무인항공기 시스템(UAS Unmanned Aircraft system)의 무인 비행체를 의미할 수 있다. 상기 UAV(200)는 RPAV(Remote Piloted Air/Aerial Vehicle) 또는 RPAS(Remote Piloted Aircraft System)의 비행체(RPA: Remote Piloted Aircraft)일 수 있다. 상기 UAV(200)는 다양한 형태의 비행체일 수 있으며, 본체가 회전하는 형태의 비행체를 포함할 수 있다. 예를 들면, 상기 UAV(200)는 회적익(Rotary Wing), 고정익(Fixed Wing), 가변로터형(Tilt-Rotor), 동축반전형(Co-Axial) 및 다중로터형(Multi-Rotor) 드론일 수 있으나 본 발명은 그 형태를 제한하는 것은 아니다.
상기 UAV(200)는 비행하는 동안 상기 RFID 수신기가 상기 RFID 태그를 인식하고 상기 RFID 태그와 관련된 데이터를 생성할 수 있다. 상기 UAV(200)는 10m 이상의 고도로 비행하며 상기 RFID 수신기가 상기 RFID 태그를 인식하고 상기 RFID 태그와 관련된 데이터를 생성할 수 있다. 상기 UAV(200)는 지상에서 원격조종(Remote piloted) 혹은 사전 프로그램된 경로에 따라 자율비행하거나 인공지능을 탑재하여 비행하며 상기 RFID 수신기가 상기 RFID 태그를 인식하고 상기 RFID 태그와 관련된 데이터를 생성할 수 있다. 예를 들면, 상기 UAV(200)의 최대 페이로드는 1.5kg 이며, UAV 배터리는 20분간 비행을 유지할 수 있고, 지상 20m 에서 2m/초의 비행속도로 약 15000제곱미터의 영역을 스캐닝 할 수 있다.
상기 UAV는 비행장치(210), GPS 모듈(220), 자세센서 모듈(230), RFID 수신기(240), RFID 데이터 로깅 모듈(250) 및 비행로그 저장부(260)를 포함할 수 있다.
상기 비행장치(210)는 상기 UAV(200)가 비행하도록 하는 장치일 수 있다. 상기 비행 장치(210)는 몸체(프레임), 전원부(배터리), 모터, 변속기, 프로펠러, 비행 컨트롤러, 무선 리모컨 송신기 또는 착륙장치를 포함할 수 있다. 상기 비행장치(210)의 몸체는 다양한 날개의 개수를 가질 수 있다. 예를 들면, 상기 비행장치(210)는 다양한 날개 개수를 갖는 멀티콥터를 포함할 수 있다. 예를 들면, 상기 비행장치(210)는 바이콥터, 트라이콥터, 쿼드 콥터, 헥사콥터, 옥타콥터, 데카콥터 및 도데카콥일 수 있다. 상기 전원부는 상기 비행장치(210), 상기 GPS 모듈(220), 상기 자세센서 모듈(230), 상기 RFID 수신기(240), 상기 RFID 데이터 로깅 모듈(250) 및 상기 비행로그 저장부(260)에 전원을 공급할 수 있다. 상기 비행장치(210)의 무선 리모컨 송신기는 안테나를 포함할 수 있다. 상기 비행장치(210)는 상기 무선 리모컨 송신기의 안테나를 통해 상기 제1 제어장치와 통신할 수 있다. 상기 비행장치(210)는 비행중 상기 제1 제어장치와 통신하여 임무, 비행 경로 및 비행 시간을 수정할 수 있다.
상기 GPS 모듈(220)은 상기 UAV(200)의 위치정보를 생성할 수 있다. 상기 GPS 모듈(220)은 상기 UAV(200)가 비행하는 동안 상기 UAV(200)의 위치정보를 생성할 수 있다. 예를 들면, 상기 GPS 모듈(220)은 상기 UAV(200)의 위도, 경도 및 고도 위치정보를 생성할 수 있다. 상기 GPS 모듈(220)은 센티미터 수준의 정확도를 가질 수 있다. 상기 GPS 모듈(220)은 Real-time Kinematic(RTK) GPS 시스템을 이용할 수 있다.
상기 자세센서 모듈(230)은 상기 UAV(200)의 자세를 측정하고 이로부터 자세정보를 생성할 수 있다. 예를 들면, 상기 자세센서 모듈(230)은 자이로 센서(gyro sensor)일 수 있다. 상기 자세센서 모듈(230)은 상기 UAV(200)의 각속도를 측정할 수 있다. 각속도란 시간당 회전하는 각도를 의미한다. 따라서, 상기 자세센서 모듈(230)은 상기 UAV(200)의 3차원 회전각 정보를 측정할 수 있다. 상기 자세센서 모듈(230)은 상기 UAV(200)에 고정적으로 부착된 상기 RFID 수신기(240)의 안테나의 3차원 방향을 측정할 수 있다.
상기 RFID 수신기(240)는 상기 RFID 태그(100)를 인식할 수 있다. 상기 RFID 수신기(240)는 상기 RFID 태그(100)를 인식하여 상기 RFID 태그(100)와 관련된 정보를 수신할 수 있다. 예를 들면, 상기 RFID 수신기(240)는 동일한 태그 활성 주파수 범위에서 최대 100m의 인식범위를 가질 수 있다. 상기 RFID 수신기(240)의 전파범위는 433MHz일 수 있다.
상기 RFID 수신기(240)는 안테나를 포함할 수 있다. 상기 RFID 수신기(240)의 안테나는 수평 편파 안테나(horizontal polarized antenna)일 수 있다. 편파(Polarization)란 전자기파의 진행방향에 대한 E-field의 극성 방향을 의미한다. 상기 RFID 수신기(240)의 안테나는 다이폴(dipole)안테나일 수 있다. 다이폴 안테나란 실효 안테나 길이가 2분의 1 파장인 도선의 중앙부에서 급전하여 안테나의 중앙을 기준으로 상하 또는 좌우의 선상 전위 분포 및 극성이 항상 대칭이 되어 다이폴과 같이 작용하는 안테나이다. 상기 RFID 수신기(240)의 안테나는 지향성 안테나일 수 있다.
상기 RFID 수신기(240)는 상기 RFID 태그(100)와 관련된 데이터를 생성할 수 있다. 상기 생성된 RFID 태그(100)와 관련된 데이터는 상기 데이터 로깅 모듈(250)에 즉시 저장될 수 있다. 상기 RFID 태그(100)와 관련된 데이터는 상기 RFID 태그의 구분 정보, 상기 RFID 태그의 RSSI, 상기 RFID 태그 RSSI를 측정한 시간이 포함될 수 있다. 상기 RFID 태그와 관련된 데이터는 상기 RFID 수신기(240)에서 측정된 상기 RFID 태그(100)의 RSSI를 포함할 수 있다. 예를 들면, 상기 RFID 수신기(240)는 상기 RFID 태그(100)를 인식하고, 인식된 상기 RFID 태그(100)의 RSSI(수신신호세기: received signal strength indicator 또는 received signal strength index)를 측정할 수 있다.
상기 RFID 데이터 로깅 모듈(250)은 상기 RFID 수신기의 온, 오프를 제어할 수 있다. 상기 RFID 데이터 로깅 모듈(250)은 상기 RFID 수신기에서 측정한 상기 RFID 태그의 RSSI 및 상기 RFID 태그와 관련된 데이터를 RFID 로그 데이터로 저장할 수 있다. 상기 RFID 데이터 로깅 모듈(250)은 상기 RFID 태그의 RSSI 및 상기 RFID 태그와 관련된 데이터, 상기 RFID 태그의 RSSI 취득 시간, 상기 RFID 태그 인식 시간 및 상기 RFID 태그 인식 시 취득된 정보를 RFID 로그 데이터로 저장할 수 있다.
상기 RFID 데이터 로깅 모듈(250)은 미니 PC일 수 있으나, 본 발명은 이를 제한하는 것은 아니고, RFID 수신기의 온, 오프를 제어하면서 로그 기능을 수행할 수 있는 다양한 장치가 이용될 수 있다. 예를 들면, 상기 RFID 데이터 로깅 모듈(250)은 프로세서, SoC 또는 FPGA를 포함하는 정보처리장치 모듈일 수 있다. 상기 RFID 데이터 로깅 모듈(250)은 별도의 안테나를 포함할 수 있다. 이를 이용하여 제2 제어장치와 통신할 수 있다. 또는, 상기 RFID 데이터 로깅 모듈(250)은 상기 비행장치(210)의 안테나를 이용하여 제2 제어장치와 통신할 수 있다.
상기 비행로그 저장부(260)는 상기 자세센서 모듈(230)에서 측정된 상기 UAV의 자세 및 상기 GPS 모듈(220)에서 측정된 상기 UAV의 위치를 포함하는 비행 로그 데이터를 생성하고 저장할 수 있다. 상기 비행로그 저장부(260)는 상기 위치정보 및 상기 자세정보를 저장할 수 있다. 상기 비행로그 저장부(260)는 상기 비행 로그 데이터를 무선 또는 유선으로 상기 제1 제어장치(400) 또는 별도의 저장소나 정보처리장치로 전송할 수 있다.
상기 RFID 태그 위치 추정부(300)는 상기 RFID 태그의 위치를 추정할 수 있다. 상기 RFID 태그 위치 추정부(300)는 측위 알고리즘을 포함할 수 있다. 상기 RFID 태그 위치 추정부(300)는 상기 UAV의 위치정보, 상기 자세정보, 상기 RFID 수신기에서 측정하는 상기 RFID 태그(100)의 RSSI 및 상기 RFID 태그(100)와 관련된 데이터의 시계열 특성으로부터 기계학습 방법을 이용하여 상기 RFID 태그의 위치를 추정할 수 있다. 따라서, RFID 수신기와 RFID 태그 사이의 거리가 같더라도 각 RFID 태그의 신호강도가 다르지만 거리와 신호 강도의 비례적인 경향성은 동일한 특성을 이용하여 상기 RFID 태그(100)의 시계열 패턴으로부터 기계학습 방법을 이용하여 상기 RFID 태그의 위치를 추정하면 먼 거리에서도 정확한 RFID 태그의 위치를 추정할 수 있다. 예를 들면, 도 10과 같이 RFID 수신기에서 측정된 단일 시간에서의 RSSI와 실제 RFID 태그의 위치(RSSI가 최대일 것으로 예상되는 시간)가 상이한 경우에도 RSSI의 시계열 특성을 반영하여 상기 RFID 태그의 정확한 위치를 추정할 수 있다.
상기 RFID 태그 위치 추정부(300)는 상기 RFID 수신기의 안테나의 방향 및 상기 UAV(200)의 위치와 상기 RFID 태그의 RSSI의 상관관계로부터 상기 RFID 태그(100)의 위치를 추정할 수 있다. 상기 RFID 태그(100)의 위치는 위도, 경도 및 고도를 포함하는 3차원 좌표계에서의 위치일 수 있다. 상기 RFID 수신기의 안테나의 방향은 x축 기준 UAV의 회전각, y축 기준 UAV의 회전각, z축 기준 UAV의 회전각을 포함할 수 있다. 상기 RFID 수신기의 안테나의 방향은 상기 UAV(200)의 자세센서 모듈(230)로부터 측정될 수 있다. 상기 UAV의 위치는 상기 GPS 모듈(220)에서 측정된 위치정보로부터 측정된 위도, 경도 및 고도를 포함하는 3차원 좌표계에서의 상기 UAV(200)의 위치일 수 있다. 상기 RFID 태그의 RSSI는 상기 RFID 수신기에서 수신되는 상기 RFID 태그의 RSSI일 수 있다. 상기 RFID 태그 위치 추정부(300)가 기계학습에서 사용하는 변수는 다음의 표 1로 정의될 수 있다.
변수 설명 변수내용 활용
태그 위치 태그의 3차원 좌표계에서의 위치
(longitude, latitude, altitude)		 찾고자 하는 태그의 위치 종속변수
Roll x축 기준 UAV의 회전각 RFID 수신기의 안테나 방향 독립변수
Pitch y축 기준 UAV의 회전각
Yaw z축 기준 UAV의 회전각
UAV 위치 UAV의 3차원 좌표계에서의 위치 (longitude, latitude, altitude) UAV의 위치와 RFID 태그의 RSSI의 상관관계
RSSI Strength of radio signal between a RFID receiver and tag
상기 기계학습은 RNN(순환 신경망: Recurrent Neural Networks)을 포함할 수 있다. RNN은 인공 신경망의 한 종류로, 기준 시점(t)과 다음 시점(t+1)에 네트워크를 연결하여 구성한 인공 신경망(ANN)으로, 시퀀스 입력, 히든 레이어 및 각 입력에 대한 출력을 포함하며 각 출력은 이전 입력 및 현재 입력과 상관되도록하는 히든 레이어를 갖는 기계학습 모델을 의미한다. 상기 RNN의 입력, 히든 레이어 및 출력은 모두 이전 결과값을 반영할 수 있다.
상기 기계학습은 LSTM(장단기 메모리 순환 신경망: Long-Short Term Memory) 알고리즘을 포함할 수 있다. LSTM이란 피드백 연결을 갖는 RNN이다. 상기 RNN 또는 LSTM 알고리즘에 입력되는 데이터의 개수는 시퀀스의 길이와 동일할 수 있다. 상기 LSTM 알고리즘에 입력되는 데이터는 시간 순서대로 나열된 상기 RFID 태그와 관련된 데이터일 수 있다. 상기 LSTM 알고리즘의 히든 레이어의 개수는 상기 입력되는 데이터의 개수의 두배일 수 있다. 예를 들면, 상기 LSTM 알고리즘의 시퀀스 길이는 10이며, 입력 데이터의 개수는 10개이고, 20개의 히든 레이어를 포함하며, 출력 데이터의 개수는 10개일 수 있다. 예를 들면, 상기 LSTM의 learning rate는 0.01, iteration(반복횟수)은 100,000일 수 있다. 상기 히든 레이어의 활성화 함수는 하이퍼볼릭 탄젠트 함수가 이용될 수 있다.
상기 기계학습에 의해 추정된 RFID 태그(100)의 위치는 상기 RNN 또는 LSTM의 시퀀스별 마지막 출력값일 수 있다. 상기 마지막 출력값은 시퀀스별 모든 입력값 및 그에 대한 출력값과 상관되는 출력값일 수 있다. 예를 들면, 상기 LSTM 알고리즘의 시퀀스 길이는 10이고, 입력 데이터 및 출력 데이터의 개수는 10개일 때 상기 RFID 태그의 위치는 가장 마지막 출력 데이터인 10번째 출력 데이터일 수 있다. 예를 들면, 도 8과 같이 Xt부터 Xt+9까지 10개의 입력을 가지며, 시퀀스의 길이가 10인 LSTM에서 히든 레이어는 20개이고, Yt부터 Yt+9까지 10개의 출력을 갖는 LSTM에서 상기 RFID 태그의 위치는 Yt+9의 값과 같을 수 있다.
상기 RFID 태그 위치 추정부(300)는 상기 UAV(200)에 배치될 수 있다. 또는, 별도로 배치될 수 있다. 예를 들면, 상기 RFID 태그 위치 추정부(300)는 상기 UAV(200)에 배치되어 실시간으로 상기 RFID 태그의 위치를 추정할 수 있다. 예를 들면, 상기 RFID 태그 위치 추정부(300)는 RFID 수신기(240)와 함께 모듈로 구성될 수 있다. 또는, 상기 RFID 태그 위치 추정부(300)는 별도로 배치되어 상기 RFID 데이터 로깅 모듈에 저장된 데이터를 전송받아 상기 RFID 태그의 위치를 추정할 수 있다. 예를 들면, 상기 RFID 태그 위치 추정부(300)는 별도의 대용량 서버로 구성되거나, 상기 제1 제어장치(400)와 함께 구성되거나, 상기 제2 제어장치(500)와 함께 구성될 수 있다. 상기 RFID 태그 위치 추정부(300)는 저장된 데이터를 송수신할 수 있는 데이터 케이블 연결부(미도시)를 포함할 수 있다.
상기 제1 제어장치(400)는 상기 무인항공기 시스템(UAS Unmanned Aircraft system)의 지상 통제 장치(GCS: Ground Control Station)일 수 있다. 예를 들어, 상기 제1 제어장치는 RPAV(Remote Piloted Air/Aerial Vehicle) 또는 RPAS(Remote Piloted Aircraft System)의 통제시스템(RPS: Remote Piloting Station)일 수 있다. 상기 제1 제어장치(400)는 정보처리장치일 수 있다. 예를 들면, 상기 제1 제어장치(400)는 프로세서, SoC 또는 FPGA를 포함하는 정보처리장치 일 수 있다. 예를 들면, 상기 제1 제어장치(400)는 노트북, 서버, 컴퓨터, 휴대폰 또는 태블릿일 수 있으나 본 발명은 장치의 종류를 제한하는 것은 아니다.
상기 제1 제어장치(400)는 미션 제어부(410) 및 RTK 셋업 모듈(420)을 포함할 수 있다.
상기 미션 제어부(410)는 상기 UAV(200)의 비행 임무를 설정 및 제어할 수 있다. 상기 미션 제어부(410)는 무선 신호를 이용하여 원격으로 상기 UAV(200)를 제어할 수 있다. 상기 미션 제어부(410)는 상기 UAV(200)가 비행하기 위한 비행경로 임무를 사용자로부터 입력받을 수 있다. 예를 들면, 상기 미션 제어부(410)는 915MHz 전파 범위의 무선 신호를 이용하여 원격으로 상기 UAV(200)를 제어할 수 있다. 상기 미션 제어부(410)는 상기 UAV(200)의 상기 비행장치(210)의 무선 리모컨 수신기와 통신하는 무선 리모컨 송신기를 포함할 수 있다. 상기 무선 리모컨 송신기는 무선으로 상기 비행장치(210)를 조종할 수 있다.
상기 RTK 셋업 모듈(420)은 상기 UAV의 GPS 모듈에 대한 RTK GPS의 기지국(base station) 기능을 수행할 수 있다. 예를 들면, 상기 제1 제어장치(400)는 상기 RTK 셋업 모듈(420)를 통해 지상에 RTK GPS 기지국을 만들고, 이를 미션 제어부와 연결하여 위성으로부터 신호를 수신하여 UAV에 탑재된 상기 GPS 모듈(220)의 지상국 역할을 할 수 있다. GPS(Global Positioning System)란 GPS 위성에서 보내는 신호를 수신해 사용자의 현재 위치를 계산하는 위치 측량 기술을 의미하며, RTK GPS(실시간 이동 측량 GPS: Real-Time Kinematic GPS)란 GPS 측량 방식의 하나로 관측점에서 곧바로 기선 벡터를 구하여 답을 얻을 수 있는 방식이며 기준국 데이터를 무선으로 이동용 GPS 수신기에 전송시켜 측량을 실시하며 위성의 추적 조건은 이동 측량과 동일한 측량 기술을 의미한다. 상기 RTK GPS 시스템은 이동 중에도 실시각 초기화가 가능하며, 이동 중에도 연속적인 측량을 할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 UAV 및 RFID를 이용한 위치정보 추정 시스템은 제2 제어장치(500)를 더 포함할 수 있다.
상기 제2 제어장치(500)는 지상에서 상기 UAV(200)에 배치된 상기 RFID 데이터 로깅 모듈(250)의 온, 오프 및 동작을 제어할 수 있다. 상기 제2 제어장치(500)는 상기 RFID 데이터 로딩 모듈(250)이 상기 RFID 수신기(240)의 온, 오프 및 동작을 제어하도록 할 수 있다. 예를 들면, 상기 제2 제어장치(500)는 태블릿 PC이고, 화면 공유(screen sharing)기능을 이용하여 상기 UAV가 비행중 상기 RFID 데이터 로깅 모듈(250)의 온, 오프 및 동작을 제어하고, 상기 RFID 데이터 로깅 모듈(250)이 상기 RFID 수신기(240)의 온, 오프 및 동작을 제어하도록 할 수 있다. 상기 제2 제어장치는 무선으로 상기 RFID 데이터 로깅 모듈(250)과 통신할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 UAV 및 RFID를 이용한 위치정보 추정 방법을 나타내는 흐름도이다. 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 UAV 및 RFID를 이용한 위치정보 추정 방법의 비행 로그 데이터를 생성하고 저장하는 단계를 나타내는 흐름도이다. 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 UAV 및 RFID를 이용한 위치정보 추정 방법의 RFID 태그와 관련된 데이터를 생성하는 단계를 나타내는 흐름도이다.
본 실시예에 따른 UAV 및 RFID를 이용한 위치정보 추정 방법은 UAV 및 RFID를 이용한 위치정보 추정 시스템에서 수행되며, 카테고리만 상이할 뿐 도 1 내지 도 3의 UAV 및 RFID를 이용한 위치정보 추정 시스템과 실질적으로 동일하다. 따라서, 도 1 내지 도 3의 UAV 및 RFID를 이용한 위치정보 추정 시스템과 동일한 구성요소는 동일한 도면 부호를 부여하고, 반복되는 설명은 생략하며, 각 단계의 연관성만을 추가 기술한다.
도 4 내지 도 6을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 UAV 및 RFID를 이용한 위치정보 추정 방법은 비행 임무를 설정하는 단계(S100), 비행하는 단계(S200), UAV의 위치정보 및 자세정보를 생성하는 단계(S300), RFID 태그와 관련된 데이터를 생성하는 단계(S400) 및 RFID 태그의 위치를 추정하는 단계(S500)를 포함한다
상기 비행 임무를 설정하는 단계(S100)에서는 상기 제1 제어장치(400)의 미션 제어부(410)가 UAV(무인 항공기: Unmanned Aerial Vehicle)의 비행 임무를 설정할 수 있다. 상기 UAV(무인 항공기: Unmanned Aerial Vehicle)(200)는 무인 비행체일 수 있다. 상기 UAV(200)는 무인항공기 시스템(UAS Unmanned Aircraft system)의 무인 비행체를 의미할 수 있다. 상기 UAV(200)는 RPAV(Remote Piloted Air/Aerial Vehicle) 또는 RPAS(Remote Piloted Aircraft System)의 비행체(RPA: Remote Piloted Aircraft)일 수 있다. 상기 UAV(200)는 다양한 형태의 비행체일 수 있으며, 본체가 회전하는 형태의 비행체를 포함할 수 있다. 예를 들면, 상기 UAV(200)는 회적익(Rotary Wing), 고정익(Fixed Wing), 가변로터형(Tilt-Rotor), 동축반전형(Co-Axial) 및 다중로터형(Multi-Rotor) 드론일 수 있으나 본 발명은 그 형태를 제한하는 것은 아니다.
상기 비행 임무를 설정하는 단계(S100)에서는 상기 미션 제어부(410)는 상기 UAV(200)의 비행 임무를 설정 및 제어할 수 있다. 상기 비행 임무를 설정하는 단계(S100)에서는 상기 미션 제어부(410)는 무선 신호를 이용하여 원격으로 상기 UAV(200)를 제어할 수 있다. 상기 비행 임무를 설정하는 단계(S100)에서는 상기 미션 제어부(410)는 상기 UAV(200)가 비행하기 위한 비행경로 임무를 사용자로부터 입력받을 수 있다. 예를 들면, 상기 비행 임무를 설정하는 단계(S100)에서는 상기 미션 제어부(410)는 915MHz 전파 범위의 무선 신호를 이용하여 원격으로 상기 UAV(200)를 제어할 수 있다. 상기 비행 임무를 설정하는 단계(S100)에서는 상기 미션 제어부(410)는 상기 UAV(200)의 상기 비행장치(210)의 무선 리모컨 수신기와 통신하는 무선 리모컨 송신기를 포함할 수 있다. 상기 무선 리모컨 송신기는 무선으로 상기 비행장치(210)를 조종할 수 있다.
상기 비행 임무를 설정하는 단계(S100)에서는 상기 RTK 셋업 모듈(420)은 상기 UAV의 GPS 모듈에 대한 RTK GPS의 기지국(base station) 기능을 수행할 수 있다. 예를 들면, 상기 제1 제어장치(400)는 상기 RTK 셋업 모듈(420)를 통해 지상에 RTK GPS 기지국을 만들고, 이를 미션 제어부와 연결하여 위성으로부터 신호를 수신하여 UAV에 탑재된 상기 GPS 모듈(220)의 지상국 역할을 할 수 있다. GPS(Global Positioning System)란 GPS 위성에서 보내는 신호를 수신해 사용자의 현재 위치를 계산하는 위치 측량 기술을 의미하며, RTK GPS(실시간 이동 측량 GPS: Real-Time Kinematic GPS)란 GPS 측량 방식의 하나로 관측점에서 곧바로 기선 벡터를 구하여 답을 얻을 수 있는 방식이며 기준국 데이터를 무선으로 이동용 GPS 수신기에 전송시켜 측량을 실시하며 위성의 추적 조건은 이동 측량과 동일한 측량 기술을 의미한다. 상기 RTK GPS 시스템은 이동 중에도 실시각 초기화가 가능하며, 이동 중에도 연속적인 측량을 할 수 있다.
상기 비행하는 단계(S200)에서는 상기 UAV(100)가 상기 비행 임무에 따라서 비행장치를 이용하여 비행할 수 있다. 상기 UAV(200)는 비행하는 동안 상기 UAV의 위치정보 및 자세정보를 생성하는 단계(S300), 상기 RFID 태그와 관련된 데이터를 생성하는 단계(S400) 및 상기 RFID 태그의 위치를 추정하는 단계(S500)를 수행할 수 있다. 예를 들면, 상기 UAV(200)는 비행하는 동안 상기 RFID 수신기가 상기 RFID 태그를 인식하고 상기 RFID 태그와 관련된 데이터를 생성할 수 있다. 상기 UAV(200)는 10m 이상의 고도로 비행하며 상기 RFID 수신기가 상기 RFID 태그를 인식하고 상기 RFID 태그와 관련된 데이터를 생성할 수 있다. 상기 UAV(200)는 지상에서 원격조종(Remote piloted) 혹은 사전 프로그램된 경로에 따라 자율비행하거나 인공지능을 탑재하여 비행하며 상기 RFID 수신기가 상기 RFID 태그를 인식하고 상기 RFID 태그와 관련된 데이터를 생성할 수 있다. 예를 들면, 상기 UAV(200)의 최대 페이로드는 1.5kg이며, UAV 배터리는 20분간 비행을 유지할 수 있고, 지상 20m에서 2m/초의 비행속도로 약 15000제곱미터의 영역을 스캐닝 할 수 있다.
상기 비행하는 단계(S200)에서는 상기 비행장치(210)를 이용하여 비행할 수 있다. 상기 비행장치(210)는 상기 UAV(200)가 비행하도록 하는 장치일 수 있다. 상기 비행 장치(210)는 몸체(프레임), 전원부(배터리), 모터, 변속기, 프로펠러, 비행 컨트롤러, 무선 리모컨 송신기 또는 착륙장치를 포함할 수 있다. 상기 비행장치(210)의 몸체는 다양한 날개의 개수를 가질 수 있다. 예를 들면, 상기 비행장치(210)는 다양한 날개 개수를 갖는 멀티콥터를 포함할 수 있다. 예를 들면, 상기 비행장치(210)는 바이콥터, 트라이콥터, 쿼드 콥터, 헥사콥터, 옥타콥터, 데카콥터 및 도데카콥일 수 있다. 상기 전원부는 상기 비행장치(210), 상기 GPS 모듈(220), 상기 자세센서 모듈(230), 상기 RFID 수신기(240), 상기 RFID 데이터 로깅 모듈(250) 및 상기 비행로그 저장부(260)에 전원을 공급할 수 있다. 상기 비행장치(210)의 무선 리모컨 송신기는 안테나를 포함할 수 있다. 상기 비행장치(210)는 상기 무선 리모컨 송신기의 안테나를 통해 상기 제1 제어장치와 통신할 수 있다. 상기 비행장치(210)는 비행중 상기 제1 제어장치와 통신하여 임무, 비행 경로 및 비행 시간을 수정할 수 있다.
상기 UAV의 위치정보 및 자세정보를 생성하는 단계(S300)에서는 상기 UAV의 GPS 모듈(220) 및 자세센서 모듈(230)이 상기 UAV의 위치정보 및 자세정보를 생성할 수 있다. 상기 GPS 모듈(220)은 상기 UAV(200)의 위치정보를 생성하는 모듈일 수 있다. 상기 GPS 모듈(220)은 상기 UAV(200)가 비행하는 동안 상기 UAV(200)의 위치정보를 생성하는 모듈일 수 있다. 예를 들면, 상기 UAV의 위치정보 및 자세정보를 생성하는 단계(S300)에서는 상기 GPS 모듈(220)은 상기 UAV(200)의 위도, 경도 및 고도 위치정보를 생성할 수 있다. 상기 GPS 모듈(220)은 센티미터 수준의 정확도를 가질 수 있다. 상기 GPS 모듈(220)은 Real-time Kinematic(RTK) GPS 시스템을 이용할 수 있다.
상기 자세센서 모듈(230)은 상기 UAV(200)의 자세를 측정하고 이로부터 자세정보를 생성하는 모듈일 수 있다. 예를 들면, 상기 자세센서 모듈(230)은 자이로 센서(gyro sensor)일 수 있다. 상기 자세센서 모듈(230)은 상기 UAV(200)의 각속도를 측정할 수 있다. 각속도란 시간당 회전하는 각도를 의미한다. 따라서, 상기 UAV의 위치정보 및 자세정보를 생성하는 단계(S300)에서는 상기 자세센서 모듈(230)은 상기 UAV(200)의 3차원 회전각 정보를 측정할 수 있다. 상기 UAV의 위치정보 및 자세정보를 생성하는 단계(S300)에서는 상기 자세센서 모듈(230)은 상기 UAV(200)에 고정적으로 부착된 상기 RFID 수신기(240)의 안테나의 3차원 방향을 측정할 수 있다.
상기 RFID 태그와 관련된 데이터를 생성하는 단계(S400)에서는 상기 UAV의 RFID 수신기(240)가 안테나를 이용하여 자원에 부착된 RFID 태그를 인식하고 상기 RFID 태그의 RSSI(Received Signal Strength Indicator)를 포함하는 상기 RFID 태그와 관련된 데이터를 생성할 수 있다.
상기 RFID 태그(100)는 자원에 부착될 수 있다. 상기 RFID 태그(100)는 건설현장의 건설자원에 부착될 수 있다. 상기 RFID 태그(100)는 능동형(패시브: Passive) 태그일 수 있다. 상기 RFID 태그(100)는 내부에 배터리를 포함할 수 있다. 예를 들면, 상기 RFID 태그(100)는 433MHz 주파수 범위에서 최대 400m의 판독 거리를 가질 수 있다. 상기 RFID 태그(100)의 전파 방사 형태는 태그의 방향성에 따라서 변할 수 있다. 상기 RFID 태그(100)의 방출 신호 강도는 태그의 방향성에 따라 변할 수 있다. 예를 들면, 도 9와 같이 상기 RFID 태그의 일반적인 전파 방사 형태는 제1면 및 이에 반대되는 면인 제3면과 평행한 단면(수평방향)상으로는 상하 지향적 방사 형태를 가질 수 있고, 상기 제1면에 수직되는 면인 제2면 및 이에 반대되는 면인 제4면과 평행한 단면(수직방향)상으로는 전방향 방사 형태를 가질 수 있다.
상기 RFID 태그와 관련된 데이터를 생성하는 단계(S400)에서는 상기 RFID 수신기(240)는 상기 RFID 태그(100)를 인식할 수 있다. 상기 RFID 태그와 관련된 데이터를 생성하는 단계(S400)에서는 상기 RFID 수신기(240)는 상기 RFID 태그(100)를 인식하여 상기 RFID 태그(100)와 관련된 정보를 수신할 수 있다. 예를 들면, 상기 RFID 태그와 관련된 데이터를 생성하는 단계(S400)에서는 상기 RFID 수신기(240)는 동일한 태그 활성 주파수 범위에서 최대 100m의 인식범위를 가질 수 있다. 상기 RFID 수신기(240)의 전파범위는 433MHz일 수 있다.
상기 RFID 수신기(240)는 안테나를 포함할 수 있다. 상기 RFID 수신기(240)의 안테나는 수평 편파 안테나(horizontal polarized antenna)일 수 있다. 편파(Polarization)란 전자기파의 진행방향에 대한 E-field의 극성 방향을 의미한다. 상기 RFID 수신기(240)의 안테나는 다이폴(dipole)안테나일 수 있다. 다이폴 안테나란 실효 안테나 길이가 2분의 1 파장인 도선의 중앙부에서 급전하여 안테나의 중앙을 기준으로 상하 또는 좌우의 선상 전위 분포 및 극성이 항상 대칭이 되어 다이폴과 같이 작용하는 안테나이다. 상기 RFID 수신기(240)의 안테나는 지향성 안테나일 수 있다.
상기 RFID 태그와 관련된 데이터를 생성하는 단계(S400)에서는 상기 RFID 수신기(240)는 상기 RFID 태그(100)와 관련된 데이터를 생성할 수 있다. 상기 RFID 태그와 관련된 데이터를 생성하는 단계(S400)에서는 상기 생성된 RFID 태그(100)와 관련된 데이터는 상기 데이터 로깅 모듈(250)에 즉시 저장할 수 있다. 상기 RFID 태그(100)와 관련된 데이터는 상기 RFID 태그의 구분 정보, 상기 RFID 태그의 RSSI, 상기 RFID 태그 RSSI를 측정한 시간이 포함될 수 있다. 상기 RFID 태그와 관련된 데이터는 상기 RFID 수신기(240)에서 측정된 상기 RFID 태그(100)의 RSSI를 포함할 수 있다. 예를 들면, 상기 RFID 태그와 관련된 데이터를 생성하는 단계(S400)에서는 상기 RFID 수신기(240)는 상기 RFID 태그(100)를 인식하고, 인식된 상기 RFID 태그(100)의 RSSI를 측정할 수 있다.
상기 RFID 태그의 위치를 추정하는 단계(S500)에서는 상기 RFID 태그 위치 추정부(300)가 상기 UAV의 위치정보, 상기 RFID 수신기에서 측정하는 상기 RFID 태그의 RSSI 및 상기 RFID 태그와 관련된 데이터의 시계열 특성으로부터 기계학습 방법을 이용하여 상기 RFID 태그의 위치를 추정할 수 있다.
상기 RFID 태그의 위치를 추정하는 단계(S500)에서는 상기 RFID 태그 위치 추정부(300)는 상기 RFID 태그의 위치를 추정할 수 있다. 상기 RFID 태그의 위치를 추정하는 단계(S500)에서는 측위 알고리즘을 이용하여 상기 RFID 태그의 위치를 추정할 수 있다. 상기 RFID 태그의 위치를 추정하는 단계(S500)에서는 상기 RFID 태그 위치 추정부(300)는 상기 UAV의 위치정보, 상기 자세정보, 상기 RFID 수신기에서 측정하는 상기 RFID 태그(100)의 RSSI 및 상기 RFID 태그(100)와 관련된 데이터의 시계열 특성으로부터 기계학습 방법을 이용하여 상기 RFID 태그의 위치를 추정할 수 있다. 따라서, RFID 수신기와 RFID 태그 사이의 거리가 같더라도 각 RFID 태그의 신호강도가 다르지만 거리와 신호 강도의 비례적인 경향성은 동일한 특성을 이용하여 상기 RFID 태그(100)의 시계열 패턴으로부터 기계학습 방법을 이용하여 상기 RFID 태그의 위치를 추정하면 먼 거리에서도 정확한 RFID 태그의 위치를 추정할 수 있다. 예를 들면, 도 10과 같이 RFID 수신기에서 측정된 단일 시간에서의 RSSI와 실제 RFID 태그의 위치(RSSI가 최대일 것으로 예상되는 시간)가 상이한 경우에도 RSSI의 시계열 특성을 반영하여 상기 RFID 태그의 정확한 위치를 추정할 수 있다.
상기 RFID 태그의 위치를 추정하는 단계(S500)에서는 상기 RFID 태그 위치 추정부(300)는 상기 RFID 수신기의 안테나의 방향 및 상기 UAV(200)의 위치와 상기 RFID 태그의 RSSI의 상관관계로부터 상기 RFID 태그(100)의 위치를 추정할 수 있다. 상기 RFID 태그(100)의 위치는 위도, 경도 및 고도를 포함하는 3차원 좌표계에서의 위치일 수 있다. 상기 RFID 수신기의 안테나의 방향은 x축 기준 UAV의 회전각, y축 기준 UAV의 회전각, z축 기준 UAV의 회전각을 포함할 수 있다. 상기 RFID 수신기의 안테나의 방향은 상기 UAV(200)의 자세센서 모듈(230)로부터 측정될 수 있다. 상기 UAV의 위치는 상기 GPS 모듈(220)에서 측정된 위치정보로부터 측정된 위도, 경도 및 고도를 포함하는 3차원 좌표계에서의 상기 UAV(200)의 위치일 수 있다. 상기 RFID 태그의 RSSI는 상기 RFID 수신기에서 수신되는 상기 RFID 태그의 RSSI일 수 있다. 상기 RFID 태그 위치 추정부(300)가 기계학습에서 사용하는 변수는 상기 표 1로 정의될 수 있다.
상기 기계학습은 RNN(순환 신경망: Recurrent Neural Networks)을 포함할 수 있다. RNN은 인공 신경망의 한 종류로, 기준 시점(t)과 다음 시점(t+1)에 네트워크를 연결하여 구성한 인공 신경망(ANN)으로, 시퀀스 입력, 히든 레이어 및 각 입력에 대한 출력을 포함하며 각 출력은 이전 입력 및 현재 입력과 상관되도록하는 히든 레이어를 갖는 기계학습 모델을 의미한다. 상기 RNN의 입력, 히든 레이어 및 출력은 모두 이전 결과값을 반영할 수 있다.
상기 기계학습은 LSTM(장단기 메모리 순환 신경망: Long-Short Term Memory) 알고리즘을 포함할 수 있다. LSTM이란 피드백 연결을 갖는 RNN이다. 상기 RNN 또는 LSTM 알고리즘에 입력되는 데이터의 개수는 시퀀스의 길이와 동일할 수 있다. 상기 LSTM 알고리즘에 입력되는 데이터는 시간 순서대로 나열된 상기 RFID 태그와 관련된 데이터일 수 있다. 상기 LSTM 알고리즘의 히든 레이어의 개수는 상기 입력되는 데이터의 개수의 두배일 수 있다. 예를 들면, 상기 LSTM 알고리즘의 시퀀스 길이는 10이며, 입력 데이터의 개수는 10개이고, 20개의 히든 레이어를 포함하며, 출력 데이터의 개수는 10개일 수 있다. 예를 들면, 상기 LSTM의 learning rate는 0.01, iteration(반복횟수)은 100,000일 수 있다. 상기 히든 레이어의 활성화 함수는 하이퍼볼릭 탄젠트 함수가 이용될 수 있다.
상기 추정된 RFID 태그(100)의 위치는 상기 RNN 또는 LSTM의 시퀀스별 마지막 출력값일 수 있다. 상기 마지막 출력값은 시퀀스별 모든 입력값 및 그에 대한 출력값과 상관되는 출력값일 수 있다. 예를 들면, 상기 LSTM 알고리즘의 시퀀스 길이는 10이고, 입력 데이터 및 출력 데이터의 개수는 10개일 때 상기 RFID 태그의 위치는 가장 마지막 출력 데이터인 10번째 출력 데이터일 수 있다. 예를 들면, 도 8과 같이 Xt부터 Xt+9까지 10개의 입력을 가지며, 시퀀스의 길이가 10인 LSTM에서 히든 레이어는 20개이고, Yt부터 Yt+9까지 10개의 출력을 갖는 LSTM에서 상기 RFID 태그의 위치는 Yt+9의 값과 같을 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 UAV 및 RFID를 이용한 위치정보 추정 방법은 비행 로그 데이터를 생성하고 저장하는 단계(S310), RFID 데이터 로깅 모듈의 온, 오프 및 동작을 제어하는 단계(S390) 및 RFID 태그에 대한 데이터 및 RSSI 데이터를 저장하는 단계(S410)를 더 포함할 수 있다.
상기 비행 로그 데이터를 생성하고 저장하는 단계(S310)에서는 상기 비행로그 저장부(260)가 상기 자세센서 모듈에서 측정된 상기 UAV의 자세 및 상기 GPS 모듈에서 측정된 상기 UAV의 위치를 포함하는 비행 로그 데이터를 생성하고 저장할 수 있다. 상기 비행 로그 데이터를 생성하고 저장하는 단계(S310)에서는 상기 비행로그 저장부(260)는 상기 위치정보 및 상기 자세정보를 저장할 수 있다. 상기 비행 로그 데이터를 생성하고 저장하는 단계(S310)에서는 상기 비행로그 저장부(260)는 상기 비행 로그 데이터를 무선 또는 유선으로 상기 제1 제어장치(400) 또는 별도의 저장소나 정보처리장치로 전송할 수 있다.
상기 RFID 데이터 로깅 모듈의 온, 오프 및 동작을 제어하는 단계(S390)에서는 상기 제2 제어장치(500)가 지상에서 상기 UAV에 배치된 상기 RFID 데이터 로깅 모듈의 온, 오프 및 동작을 제어할 수 있다. 상기 제2 제어장치(500)는 상기 RFID 데이터 로딩 모듈(250)이 상기 RFID 수신기(240)의 온, 오프 및 동작을 제어하도록 할 수 있다. 예를 들면, 상기 RFID 데이터 로깅 모듈의 온, 오프 및 동작을 제어하는 단계(S390)에서는 상기 제2 제어장치(500)는 태블릿 PC이고, 화면 공유(screen sharing)기능을 이용하여 상기 UAV가 비행중 상기 RFID 데이터 로깅 모듈(250)의 온, 오프 및 동작을 제어하고, 상기 RFID 데이터 로깅 모듈(250)이 상기 RFID 수신기(240)의 온, 오프 및 동작을 제어하도록 할 수 있다. 상기 제2 제어장치는 무선으로 상기 RFID 데이터 로깅 모듈(250)과 통신할 수 있다.
상기 RFID 데이터 로깅 모듈의 온, 오프 및 동작을 제어하는 단계(S390)에서는 상기 RFID 데이터 로깅 모듈(250)이 상기 RFID 수신기의 온, 오프를 제어할 수 있다. 상기 RFID 데이터 로깅 모듈(250)은 별도의 안테나를 포함할 수 있다. 이를 이용하여 제2 제어장치와 통신할 수 있다. 또는, 상기 RFID 데이터 로깅 모듈(250)은 상기 비행장치(210)의 안테나를 이용하여 제2 제어장치와 통신할 수 있다.
상기 RFID 태그에 대한 데이터 및 RSSI 데이터를 저장하는 단계(S410)에서는 상기 RFID 데이터 로깅 모듈(250)이 상기 RFID 수신기에서 측정하는 상기 RFID 태그의 RSSI 및 상기 RFID 태그와 관련된 데이터를 저장할 수 있다. 상기 RFID 태그에 대한 데이터 및 RSSI 데이터를 저장하는 단계(S410)에서는 상기 RFID 데이터 로깅 모듈(250)은 상기 RFID 수신기에서 측정한 상기 RFID 태그의 RSSI 및 상기 RFID 태그와 관련된 데이터를 RFID 로그 데이터로 저장할 수 있다. 상기 RFID 데이터 로깅 모듈(250)은 상기 RFID 태그의 RSSI 및 상기 RFID 태그와 관련된 데이터, 상기 RFID 태그의 RSSI 취득 시간, 상기 RFID 태그 인식 시간 및 상기 RFID 태그 인식 시 취득된 정보를 RFID 로그 데이터로 저장할 수 있다.
상기한 각 단계들은 반드시 순차적으로 수행될 필요는 없으나, 상기 RFID 태그의 위치를 추정하는 단계(S500)는 반드시 상기 UAV의 위치정보 및 자세정보를 생성하는 단계(S300) 및 상기 RFID 태그와 관련된 데이터를 생성하는 단계(S400)의 수행 후에 수행되어야 한다.
본 발명의 실시예들에 따르면, UAV 및 RFID를 이용한 위치정보 추정 시스템 및 방법은 UAV를 이용하여 높은 고도에서 자원의 RFID 태그 위치를 RSSI 및 그의 시계열 특성을 이용하여 추정하여 장애물이 많은 건설현장의 자재관리를 보다 정확하고 용이하게 할 수 있다. 본 발명의 실시예들에 따르면, UAV 및 RFID를 이용한 위치정보 추정 시스템 및 방법은 이동 중 RFID 태그의 단일 RSSI를 이용한 측위 알고리즘의 오류를 해결하여 보다 정확한 RFID 태그의 위치를 추정하도록 할 수 있다.
이상에서는 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 통상의 기술자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
100: RFID 태그
200: UAV
300: RFID 태그 위치 추정부
400: 제1 제어장치
500: 제2 제어장치

Claims (20)

  1. 자원에 부착되는 RFID 태그;
    상기 RFID 태그를 인식하고 상기 RFID 태그의 RSSI(Received Signal Strength Index)를 포함하는 상기 RFID 태그와 관련된 데이터를 생성하며 안테나를 포함하는 RFID 수신기, UAV(무인 항공기: Unmanned Aerial Vehicle)의 위치정보를 생성하는 GPS 모듈, UAV의 자세를 측정하고 이로부터 자세정보를 생성하는 자세센서 모듈 및 비행장치를 포함하는 UAV;
    상기 UAV의 위치정보, 상기 자세정보, 상기 RFID 수신기에서 측정하는 상기 RFID 태그의 RSSI(Received Signal Strength Indicator) 및 상기 RFID 태그와 관련된 데이터의 시계열 특성으로부터 기계학습 방법을 이용하여 상기 RFID 태그의 위치를 추정하는 RFID 태그 위치 추정부; 및
    상기 UAV의 비행 임무를 설정 및 제어하는 미션 제어부 및 상기 UAV의 GPS 모듈에 대한 RTK(실시간 이동 측량: Real-Time Kinematic) 셋업 모듈을 포함하는 제1 제어장치를 포함하는 UAV 및 RFID를 이용한 위치정보 추정 시스템.
  2. 제1항에 있어서, 상기 UAV는 상기 RFID 수신기의 온, 오프를 제어하고, 상기 RFID 수신기에서 측정한 상기 RFID 태그의 RSSI 및 상기 RFID 태그와 관련된 데이터를 저장하는 RFID 데이터 로깅 모듈을 더 포함하는 UAV 및 RFID를 이용한 위치정보 추정 시스템.
  3. 제2항에 있어서, 지상에서 상기 UAV에 배치된 상기 RFID 데이터 로깅 모듈의 온, 오프 및 동작을 제어하는 제2 제어장치를 더 포함하는 UAV 및 RFID를 이용한 위치정보 추정 시스템.
  4. 제1항에 있어서, 상기 RFID 수신기의 안테나는 수평 편파 안테나(horizontal polarized antenna)인 UAV 및 RFID를 이용한 위치정보 추정 시스템.
  5. 제1항에 있어서, 상기 RFID 태그 위치 추정부는 상기 RFID 수신기의 안테나의 방향 및 상기 UAV의 위치와 RFID 태그의 RSSI의 상관관계로부터 상기 RFID 태그의 위치를 추정하는 UAV 및 RFID를 이용한 위치정보 추정 시스템.
  6. 제5항에 있어서, 상기 RFID 태그의 위치는 위도, 경도 및 고도를 포함하는 3차원 좌표계에서의 위치이고,
    상기 RFID 수신기의 안테나의 방향은 x축 기준 UAV의 회전각, y축 기준 UAV의 회전각, z축 기준 UAV의 회전각을 포함하고,
    상기 UAV의 위치는 상기 GPS 모듈에서 측정된 위치정보로부터 측정된 위도, 경도 및 고도를 포함하는 3차원 좌표계에서의 상기 UAV의 위치이고,
    상기 RFID 태그의 RSSI는 상기 RFID 수신기에서 측정되는 상기 RFID 태그의 RSSI인 것을 특징으로 하는 UAV 및 RFID를 이용한 위치정보 추정 시스템.
  7. 제1항에 있어서, 상기 기계학습은 RNN(Recurrent Neural Networks)의 LSTM(Long-Short Term Memory) 알고리즘을 포함하고,
    상기 LSTM 알고리즘의 입력되는 데이터의 개수는 시퀀스의 길이와 동일하고, 상기 시퀀스의 길이는 10이고, 상기 LSTM 알고리즘의 히든 레이어의 개수는 20개이고, 상기 LSTM 알고리즘에 입력되는 데이터는 시간 순서대로 나열된 상기 RFID 태그와 관련된 데이터인 것을 특징으로 하는 UAV 및 RFID를 이용한 위치정보 추정 시스템.
  8. 제7항에 있어서, 상기 추정된 RFID 태그의 위치는 상기 LSTM의 시퀀스별 마지막 출력값인 것을 특징으로 하는 UAV 및 RFID를 이용한 위치정보 추정 시스템.
  9. 제1항에 있어서, 상기 UAV는 10m 이상의 고도로 비행하며 상기 RFID 수신기가 상기 RFID 태그를 인식하고 상기 RFID 태그와 관련된 데이터를 생성하는 UAV 및 RFID를 이용한 위치정보 추정 시스템.
  10. 제1항에 있어서, 상기 UAV는 상기 자세센서 모듈에서 측정된 상기 UAV의 자세 및 상기 GPS 모듈에서 측정된 상기 UAV의 위치를 포함하는 비행 로그 데이터를 생성하고 저장하는 비행로그 저장부를 더 포함하는 UAV 및 RFID를 이용한 위치정보 추정 시스템.
  11. 제1 제어장치의 미션 제어부가 UAV(무인 항공기: Unmanned Aerial Vehicle)의 비행 임무를 설정하는 단계;
    상기 UAV가 비행장치를 이용하여 상기 비행 임무에 따라서 비행하는 단계;
    상기 UAV의 GPS 모듈 및 자세센서 모듈이 상기 UAV의 위치정보 및 자세정보를 생성하는 단계;
    상기 UAV의 RFID 수신기가 안테나를 이용하여 자원에 부착된 RFID 태그를 인식하고 상기 RFID 태그의 RSSI(Received Signal Strength Indicator)를 포함하는 상기 RFID 태그와 관련된 데이터를 생성하는 단계; 및
    RFID 태그 위치 추정부가 상기 UAV의 위치정보, 상기 자세정보, 상기 RFID 수신기에서 측정하는 상기 RFID 태그의 RSSI 및 상기 RFID 태그와 관련된 데이터의 시계열 특성으로부터 기계학습 방법을 이용하여 상기 RFID 태그의 위치를 추정하는 단계를 포함하는 UAV 및 RFID를 이용한 위치정보 추정 방법.
  12. 제11항에 있어서, RFID 데이터 로깅 모듈이 상기 RFID 수신기에서 측정하는 상기 RFID 태그의 RSSI 및 상기 RFID 태그와 관련된 데이터를 저장하는 단계를 더 포함하는 UAV 및 RFID를 이용한 위치정보 추정 방법.
  13. 제12항에 있어서, 제2 제어장치가 지상에서 상기 UAV에 배치된 상기 RFID 데이터 로깅 모듈의 온, 오프 및 동작을 제어하는 단계를 더 포함하는 UAV 및 RFID를 이용한 위치정보 추정 방법.
  14. 제11항에 있어서, 상기 RFID 수신기는 수평 편파 안테나(horizontal polarized antenna)인 UAV 및 RFID를 이용한 위치정보 추정 방법.
  15. 제11항에 있어서, 상기 RFID 태그의 위치를 추정하는 단계에서는 상기 RFID 수신기의 안테나의 방향 및 상기 UAV의 위치와 상기 RFID 태그의 RSSI의 상관관계로부터 상기 RFID 태그의 위치를 추정하는 UAV 및 RFID를 이용한 위치정보 추정 방법.
  16. 제15항에 있어서, 상기 RFID 태그의 위치는 위도, 경도 및 고도를 포함하는 3차원 좌표계에서의 위치이고,
    상기 RFID 수신기의 안테나의 방향은 x축 기준 UAV의 회전각, y축 기준 UAV의 회전각, z축 기준 UAV의 회전각을 포함하고,
    상기 UAV의 위치는 상기 GPS 모듈에서 측정된 위치정보로부터 측정된 위도, 경도 및 고도를 포함하는 3차원 좌표계에서의 상기 UAV의 위치이고,
    상기 RFID 태그의 RSSI는 상기 RFID 수신기에서 측정되는 상기 RFID 태그의 RSSI 인 것을 특징으로 하는 UAV 및 RFID를 이용한 위치정보 추정 방법.
  17. 제11항에 있어서, 상기 기계학습은 RNN(Recurrent Neural Networks)의 LSTM(Long-Short Term Memory) 알고리즘을 포함하고,
    상기 LSTM 알고리즘의 입력되는 데이터의 개수는 시퀀스의 길이와 동일하고, 상기 시퀀스의 길이는 10이고, 상기 LSTM 알고리즘의 히든 레이어의 개수는 20개이고, 상기 LSTM 알고리즘에 입력되는 데이터는 시간 순서대로 나열된 상기 RFID 태그와 관련된 데이터인 것을 특징으로 하는 UAV 및 RFID를 이용한 위치정보 추정 방법.
  18. 제17항에 있어서, 상기 추정된 RFID 태그의 위치는 상기 LSTM의 시퀀스별 마지막 출력값인 것을 특징으로 하는 UAV 및 RFID를 이용한 위치정보 추정 방법.
  19. 제11항에 있어서, 상기 비행하는 단계에서는 상기 UAV는 10m 이상의 고도로 비행하는 UAV 및 RFID를 이용한 위치정보 추정 방법.
  20. 제11항에 있어서, 비행로그 저장부가 상기 자세센서 모듈에서 측정된 상기 UAV의 자세 및 상기 GPS 모듈에서 측정된 상기 UAV의 위치를 포함하는 비행 로그 데이터를 생성하고 저장하는 단계를 더 포함하는 UAV 및 RFID를 이용한 위치정보 추정 방법.

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