KR102362393B1 - 드론을 이용한 인공지능 수질개선 시스템 - Google Patents

드론을 이용한 인공지능 수질개선 시스템 Download PDF

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구자용
구종회
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Abstract

본 발명에 따른 인공지능 수질개선 시스템은 물이 저수된 상공을 비행하면서 영상을 취득하고 해당 영상을 인공지능으로 분석하여 오염 지역을 발견한 경우 수면에 착륙하여 오염 지역에 물을 채취하여 분석하는 드론; 상기 드론과 통신하면서, 상기 드론이 촬영한 영상을 수신하여, 해당 드론과 별도로 촬영한 영상을 분석하고, 채취한 물에 대한 분석결과를 수신하여 오염 유형을 판별한 후, 화학약품을 살포하거나 물을 방류하는 방식의 수질개선 조치가 이루어질 수 있도록 수질관리기관에 알리는 수질관리기관 서버; 및 상기 드론의 비행을 관리하는 관리자가 소지하면서 원격지에서 해당 드론을 제어하는 드론 제어 단말기; 및 상기 드론과 상기 수질관리기관 서버와 드론 제어 단말기 사이에 네트워크 통신을 가능하게 하는 통신망;을 포함하여 사람이 직접 접근하기 어려운 구역까지 용이하고 빠르게 접근할 수 있는 효과가 있고 그로 인해 오염된 구역을 신속하게 수질 개선할 수 있는 효과가 있다.

Description

드론을 이용한 인공지능 수질개선 시스템{ARTIVICIAL INTELLIGENCE WATER QUALITY IMPROVEMENT SYSTEM USING DRONE}
본 발명은 드론을 이용한 인공지능 수질개선 시스템에 관한 것으로써, 더욱 상세하게는 드론을 이용하여 비행하면서 녹조현상이 발생하거나 기타 오염원이 발생한 곳을 찾아내고 해당 구역에 착륙하여 해당 구역의 물을 채취하여 분석함으로써, 수질의 오염을 측정하고 수질 관리기관 서버에 전달함으로써 수질개선이 이루어질 수 있도록 하는 드론을 이용한 인공지능 수질개선 시스템에 관한 것이다.
지구 온난화 등으로 인해 강이나 하천 또는 댐 등에 녹조현상이 빈번하게 발생하고 있다. 특히, 하절기에 더욱 심각하게 녹조현상이 발생하고 있고, 기타 오염원으로 인해 강이나 하천이 오염되고 있다.
이렇게 오염된 강, 하천 또는 댐이 녹조로 인해 오염된 경우, 물을 흘려 보내 유동할 수 있도록 하거나 화학물질을 살포하여 오염원을 희석시키는 것이 바람직하다.
그러기 위해서는 오염된 강, 하천 또는 댐의 오염 지역을 확인하고, 해당 지역에 물 샘플을 채취하여 오염 정도를 확인한 후, 신속한 조치가 이루어져, 수질이 개선될 수 있도록 하는 것이 바람직하다.
강이나 하천 또는 댐의 수심이 낮은 주변에 있는 물의 오염도를 확인하고 채취하는 것은 어렵지 않지만, 수심이 깊은 강이나 하천 또는 댐의 중심 부분에 있는 물의 오염도를 확인하고, 채취하는 것은 용이하지 않다는 문제점이 있다.
일반적으로, 강이나 하천 또는 댐의 수심이 깊은 중심 부분에 보트를 타고 직접 접근하여, 오염여부를 확인하고 오염이 발생한 구역에서 샘플을 채취한 후, 연구실 등에서 분석해 오염원을 확인하여 확인된 오염원을 제거하고 있다.
하지만, 종래 방식의 경우 사람이 직접 오염 지역을 찾아내고, 해당 오염 지역의 샘플을 채취하여 분석하는데 상당한 시간이 소요되어, 결과적으로 오염 지역의 수질이 신속하게 개선될 수 없다는 문제점이 있다.
물론 종래에도 드론을 이용해 오염 지역의 물을 샘플로 채취해 왔지만, 종래 드론이 비행하면서 오염 지역의 물을 샘플로 채취하는 경우 비행과 동시에 샘플을 채취하는 만큼 안정적이지 못하고, 잘못한 경우 드론이 강으로 추락하는 문제점이 발생할 수도 있다.
대한민국 공개특허공보 제10-2020-0137549호(2020.12.09)
상술한 문제점을 해결하기 위해 본 발명은 드론이 비행하면서, 유동이 없는 강, 하천 또는 댐을 카메라로 촬영하고 촬영된 영상을 분석하여 녹조현상 등으로 오염된 지역이 발견된 경우 착륙하여 항해하면서 오염된 지역에 가깝게 접근하여 오염된 물을 채취한 후 분석한 후 오염원을 확인하여, 조치가 취해서 빠른 수질개선이 이루어질 수 있도록 하는 드론을 이용한 인공지능 수질개선 시스템을 제공하는데 목적이 있다.
상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 인공지능 수질개선 시스템은 물이 저수된 상공을 비행하면서 영상을 취득하고 해당 영상을 인공지능으로 분석하여 오염 지역을 발견한 경우 수면에 착륙하여 오염 지역에 물을 채취하여 분석하는 드론; 상기 드론과 통신하면서, 상기 드론이 촬영한 영상을 수신하여, 해당 드론과 별도로 촬영한 영상을 분석하고, 채취한 물에 대한 분석결과를 수신하여 오염 유형을 판별한 후, 화학약품을 살포하거나 물을 방류하는 방식의 수질개선 조치가 이루어질 수 있도록 수질관리기관에 알리는 수질관리기관 서버; 및 상기 드론의 비행을 관리하는 관리자가 소지하면서 원격지에서 해당 드론을 제어하는 드론 제어 단말기; 및 상기 드론과 상기 수질관리기관 서버와 드론 제어 단말기 사이에 네트워크 통신을 가능하게 하는 통신망;을 포함하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게 상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 인공지능 수질개선 시스템의 드론은 본체; 상기 본체에서 사방으로 방사되게 결합되는 제1 내지 제4 블레이드 모듈 암으로 구성된 블레이드 모듈 암; 상기 제1 내지 제4 블레이드 모듈 암 각각의 말단에 형성되어 상기 드론의 비행과 항해를 가능하게 하는 제1 내지 제4 블레이드 모듈로 구성된 블레이드 모듈; 상기 드론이 지면과 수면에 이착륙할 수 있도록 하는 랜딩기어; 상부가 상기 본체에 결합되고 하부가 상기 랜딩기어에 결합되어 상기 본체와 랜딩기어를 연결해 주는 랜딩기어 암; 상기 본체 외부에 형성되어 물이 저수된 상공을 비행하면서 영상을 취득하는 복수의 카메라부; 및 상기 비행과 항해에 필요한 전원을 보조적을 지원하는 태양광 패널;을 포함하되, 상기 랜딩기어는 상부로 볼록하고 하부로 오목한 구조로 형성되어, 볼록한 상부면이 상기 랜딩기어 암의 타단과 결합되고, 오목한 하부면으로 부력 튜브가 흡착되어 있는 것을 특징으로 한다.
더욱 바람직하게 상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 인공지능 수질개선 시스템의 본체는 상기 수질 관리기관 서버 또는 드론 제어 단말기와 네트워크 통신하는 통신부; 상기 드론이 수면에 착륙하는 경우 상기 부력 튜브에 에어를 주입하고, 수면에서 이륙하는 경우 에어를 흡입하는 에어 주입&흡입부; 상기 드론이 착륙한 수면에서 스포이드 방식으로 저수된 물을 흡입하여 샘플을 채취하는 샘플 채취부; 상기 샘플 채취부에 의해 펌핑되어 유입된 물을 분석하는 샘플 분석부; 상기 샘플 채취부에 의해 펌핑되어 유입된 물을 다른 장소로 이동시키기 위해 저장하는 샘플 저장 탱크; 상기 카메라부가 촬영한 영상을 인공지능 알고리즘을 통해 영상처리하여, 저수된 물의 오염 상태(여부)를 분석하는 영상 분석부; 및 상기 영상 분석부의 영상 분석결과 저수된 물이 오염된 경우 수면에 드론을 착륙시키기 위해 상기 블레이드 모듈과 랜딩기어를 제어하는 주제어부; 상기 영상 분석부의 영상분석에 사용되는 인공지능 알고리즘이 저장 관리되는 영상분석 인공지능 알고리즘 DB; 상기 주제어부가 상기 드론을 자율비행하도록 제어하기 위한 자율비행 알고리즘이 저장 관리되는 자율비행 알고리즘 DB;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 드론을 이용한 인공지능 수질개선 시스템은 드론이 물이 저수된 상공을 비행하면서 영상을 취득 후, 인공지능 알고리즘을 통해 분석하여 오염여부를 확인한 후, 오염된 물의 수면위로 직접 착륙하여 항해하면서 오염된 물의 샘플을 안정적으로 채취할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명에 따른 드론을 이용한 인공지능 수질개선 시스템은 사람이 직접 접근하기 어려운 구역까지 용이하고 빠르게 접근할 수 있어 오염된 구역을 신속하게 수질 개선할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명에 따른 드론을 이용한 인공지능 수질개선 시스템 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 드론을 이용한 인공지능 수질개선 시스템의 드론 사시도 이다.
도 3은 본 발명에 따른 드론을 이용한 인공지능 수질개선 시스템의 드론 본체 블록도 이다.
도 4는 본 발명에 따른 드론을 이용한 인공지능 수질개선 시스템의 영상 분석부가 인공지능 알고리즘으로 영상을 분석하여 오염을 식별해 내는 과정을 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명에 따른 드론을 이용한 인공지능 수질개선 시스템의 드론이 수면에서 항해하기 위해 부력 튜브가 팽창되는 것을 설명한 도면이다.
도 6은 본 발명에 따른 드론을 이용한 인공지능 수질개선 시스템의 드론이 수면에서 항해하기 위해 블레이드 모듈을 회전시켜 방향을 전환하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정하여 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여, 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.
따라서, 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가 장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 드론을 이용한 인공지능 수질개선 시스템에 대해 설명한다.
도 1에 도시된 바와 같이 본 발명에 따른 드론을 이용한 인공지능 수질개선 시스템은 드론(100), 수질 관리기관 서버(200), 드론 제어 단말기(300)를 포함한다.
상기 드론(100)은 강, 하천, 댐, 저수지 등 물이 저수되어 있는 상공을 비행하면서 카메라로 촬영하여 영상을 취득하고, 취득한 영상을 분석하여 오염 지역을 식별한다.
이후, 상기 드론(100)은 오염 지역이 발견된 경우 해당 지역으로 착륙하여 접근한 후, 그 자리에서 채취한 물을 분석하여 중금속, 용존산소 수치 등을 알아내고, 또한 물속 대장균, 또는 유기물과 같이 보다 상세한 분석을 위해 물 샘플을 채취한 후, 저장하여 연구소 등으로 운반할 수도 있다.
상기 수질관리기관 서버(200)는 상기 드론(100)과 통신하면서, 상기 드론(100)이 촬영한 영상을 수신하여 드론과 별도로 촬영한 영상을 보다 상세하게 분석하거나, 채취한 물에 대한 분석결과를 수신 받을 수 있다.
상기 수질관리기관 서버(200)는 상기 영상분석과 상기 드론(100)의 채취한 샘플에 대한 분석결과에 따라 오염 유형을 판별한 후, 수질개선을 위한 조치가 이루어질 수 있도록 한다.
즉, 상기 수리관리기관은 헬리콥터나 기타 선박 등을 출동시켜 오염이 발생한 구역에 화학약품을 살포하거나 물을 방류하는 방식으로 수질이 개선될 수 있도록 한다.
상기 드론 제어 단말기(300)는 드론(100)의 비행을 담당하는 담당자가 소지한 핸드폰, 태블릿PC, 또는 노트북과 같은 단말기로 소정의 무선 주파수로 상기 드론(100)과 통신하면서 소정 거리만큼 무선으로 떨어진 드론의 비행을 제어한다.
물론, 상기 드론(100)은 프로그래밍된 알고리즘에 따라 자율비행하지만, 상기 드론 제어 단말기(300)는 상기 드론(100)이 최초 비행을 시작하거나 갑작스러운 돌풍 또는 우천시와 같은 긴급상황발생시 자율비행 모드가 해제되고 담당자가 원격지에서 무선으로 제어할 수 있도록 한다.
상기 통신망(400)은 상기 드론(100), 수질관리기관 서버(200), 및 드론 제어 단말기(300)가 네트워크 통신을 가능하게 한다.
상기 드론(100)에 대해 도 2을 참조하여 더욱 상세하게 설명한다.
상기 드론(100)은 본체(110), 블레이드 모듈 암(120), 블레이드 모듈(130), 랜딩기어 암(140), 랜딩기어(150), 카메라부(160), 및 태양광 패널(170)을 포함한다.
상기 본체(110)는 도 3에 도시된 바와 같이 통신부(111), 에어 주입&흡입부(112), 샘플 채취부(113), 샘플 분석부(114), 샘플 저장 탱크(115), 영상 분석부(116), 주제어부(117), 영상분석 인공지능(AI) 알고리즘 DB(118), 및 자율비행 알고리즘 DB(119)를 포함한다.
상기 통신부(111)는 상기 수질 관리기관 서버(200) 또는 드론 제어 단말기(300)와 네트워크 통신을 하면서 드론 제어신호를 수신하거나, 또는 드론에서 분석한 샘플정보와 영상정보를 송신한다.
상기 에어 주입&흡입부(112)는 필요에 따라 에어를 주입하거나, 반대로 흡입하는 구성으로, 후술한 바와 같이 랜딩기어(150)에 형성된 부력 튜브(151)에 에어를 주입하고, 반대로 흡입한다.
상기 샘플 채취부(113)는 드론(100)이 강, 하천, 댐, 또는 저수지에 착륙하면, 스포이드 방식으로 저수된 물을 빨아들여 채취한다.
특히, 상기 샘플 채취부(113)는 도 2에 도시된 바와 같이 빨대와 같이 내부가 중공되고 반경이 상이하여 삽입되고 인출되어 길이 조절이 가능한 막대의 상부에 상기 에어 주입&흡입부(112)가 연결되고, 에어의 흡입력이 작용하여 물을 펌핑함으로써 저수된 물을 빨아들여 채취한다.
이때, 상기 샘플 채취부(113)는 내경이 상이한 중공관이 삽입과 인출이 가능하게 형성되어 드론(100)이 비행중일 때, 반경이 작은 중공관이 삽입되고, 물에서 샘플을 채취할 때 반경이 작은 중공관이 반경이 큰 중공관에서 인출되어 말단 부분이 물에 잠기게 되는 것이 바람직하다.
상기 샘플 채취부(113)를 구성하는 중공막대 중간에 분기되는 플렉시블한 고무재질의 튜브관이 형성되어, 해당 튜브관을 통해 상기 샘플 채취부(113)에 의해 채취된 물이 상기 샘플 분석부(114)와 상기 샘플 저장 탱크(115)로 이동하게 된다.
상기 샘플 분석부(114)는 상기 샘플 채취부(113)에 의해 펌핑되어 상기 튜브관을 통해 전달되는 물을 분석한다.
즉, 상기 샘플 분석부(114)는 수중의 유기물을 측정하는 COD Test 키트, 알칼리 / 과황산 상태에서 모든 질소화합물을 질산이온으로 산화시킨 후, 질산이온이 Chromotropic Acid와 결합하여 형성하는 노란색을 410nm에서 측정하는 TN Test 키트, 또는 유기·무기인(meta-pyro-other-phosphate)을 반응성을 지닌 orthophosphate 형태로 전환시킨 후, 발색제를 첨가하여 형성되는 흡광도를 측정하는 TP Test 키트 등에 해당될 수 있다.
상기 샘플 분석부(114)는 상술한 키트에 한정되지 않고, 수질의 오염을 분석할 수 있는 다양한 다른 수질 분석키트 또는 장치가 사용될 수 있다.
상기 샘플 저장 탱크(115)는 연구소 등 특정 장소로 운반될 수 있도록, 언급한 바와 같이 상기 샘플 채취부(113)에 의해 펌핑되어 상기 튜브관을 통해 전달되는 일정량의 물을 저장한다.
상기 영상 분석부(116)는 상기 카메라부(160)가 촬영한 영상을 수신하고 딥러닝과 같은 인공지능(AI) 알고리즘을 통해 영상처리하여 분석한 후, 저수된 물의 오염 상태(여부)를 분석한다.
보다 구체적으로, 도 4에 도시된 바와 같이 상기 드론(100)의 상기 영상 분석부(116)는 상기 카메라부(160)로부터 수신한 I×I×3 크기의 물이 저수된 강, 하천, 댐, 저수지에 대한 영상을 입력 레이어로 하여, 크기가 J×J×3×L(L＜J＜I)인 컨볼루션 필터를 사용하고 수평방향으로 1만큼, 세로방향으로 1만큼 이동하는 스트라이드(Stride) 1×1을 적용하여 컨볼루션 레이어로 값들을 추출한다.
이때, 상기 영상 분석부(116)는 상기 영상분석 인공지능(AI) 알고리즘 DB(118)에 저장된 알고리즘을 통해 상기 카메라부(160)가 촬영한 영상을 분석하는 것이 바람직하다.
상기 L은 크기가 J×J인 필터의 개수를 의미하고, 상기 3은 영상의 컬러 R, G, B를 의미한다.
상술한 바와 같은 입력 레이어에 대한 컨볼루션 레이어의 추출은 오픈 알고리즘인 텐서플로우(TensorFlow) 알고리즘에서 입력 레이어의 크기와 필터의 크기, 개수, 컬러를 설정하여 간단하게 이루어질 수 있다.
다음으로, 컨볼루션된 출력 영상과 원래의 영상이 동일하도록 상기 영상 분석부(116)는 패딩(PADDING)의 값을 `SAME`으로 상기 텐서플로우에서 설정한다.
이때, 상기 컨볼루션 레이어의 값들이 방대하여 이들 값을 축소시키기 위해 서브 샘플링을 진행하여 풀링 레이어를 추출한다.
상기 서브 샘플링은 가장 큰 값을 추출해 내는 맥스 풀링(Max Pooling)을 통해 이루어진다.
상기 영상 분석부(116)는 상기 컨볼루션 레이어 각각에 대해 K×K×3 크기의 풀링 필터를 적용하여 상기 L 개의 컨볼루션 레이어를 맥스 풀링한다.
상기 영상 분석부(116)는 상기 맥스 풀링한 풀링 레이어를 크기가 j×j×3×l 컨볼루션 필터를 적용하여 제2 컨볼루션 레이어를 생성하고, 제2 컨볼루션 레이어를 k×k×3 크기의 제2 풀링 필터를 적용하여 상기 l 개의 제2 컨볼루션 레이어를 서브 샘플링하여 제2 풀링 레이어를 추출한다.
상기 영상 분석부(116)는 상술한 바와 같이 컨볼루션과 서브 샘플링을 적어도 1회 이상 수행하여 상기 카메라부(160)가 촬영한 영상에서 특징을 추출하는 특징 추출(feature extraction)과정을 완료하고, 상기 특징 추출 과정을 통해 추출된 벡터 값들을 일반적인 뉴럴넷, 포워드 뉴럴넷, 풀리 커넥티드(fully connected) 네트워크를 통해 분류하거나 리크레이션하여 영상 내의 녹조현상, 오염상태를 보다 정확하게 식별해 낸다.
즉, 상술한 바와 같이 상기 영상 분석부(116)는 상기 카메라부(160)가 촬영한 상기 인공지능의 딥러닝을 통해 영상 속 녹조현상, 오염상태를 식별해 냄으로써 물이 저수된 강, 하천, 댐, 또는 저수지에 상기 드론(100)의 착륙을 유도할 수 있다.
상기 주제어부(117)는 상술한 통신부(111), 에어 주입&흡입부(112), 샘플 채취부(113), 샘플 분석부(114), 샘플 저장 탱크(115), 영상 분석부(116), 주제어부(117), 영상분석 인공지능(AI) 알고리즘 DB(118), 및 자율비행 알고리즘 DB(119)를 유기적으로 제어하지만, 주로 상기 자율비행 알고리즘 DB(119)에 저장된 자율비행 알고리즘에 기반하여 상기 블레이드 모듈(130)과 랜딩기어(150)를 제어하여 상기 드론(100)이 비행하면서, 녹조현상 등 오염상태가 확인된 경우 강, 하천, 댐, 또는 저수지에 착륙할 수 있도록 제어한다.
상기 블레이드 모듈 암(120)은 일단이 상기 본체(110)에 결합되고 타단이 상기 블레이드 모듈(130)에 결합되어, 해당 블레이드 모듈(130)을 지지하면서 상기 본체(110)에 전달되는 제어신호가 전달될 수 있는 제어선, 상기 블레이드 모듈(130)의 날개를 회전시키는 모터에 전원을 공급하기 위한 전원선 등이 내부에 배선되어 있다.
상기 블레이드 모듈 암(120)은 사방으로 방사되는 형태로 제1 블레이드 모듈 암(121), 제2 블레이드 모듈 암(122), 제3 블레이드 모듈 암(123), 및 제4 블레이드 모듈 암(124)으로 구성된다.
상기 블레이드 모듈(130)은 상기 제1 내지 제4 블레이드 모듈 암(121, 122, 123, 124)의 말단 부분에 각각 형성되는 제1 블레이드 모듈(131), 제2 블레이드 모듈(132), 제3 블레이드 모듈(133), 및 제4 블레이드 모듈(134)로 구성된다.
상기 블레이드(130) 모듈은 상기 신호선을 통해 전달되는 제어신호에 따라 제어되면서, 상기 전원선을 통해 전달되는 전원에 따라 상이한 알피엠(RPM)으로 회전한다.
특히, 상기 블레이드 모듈(130)는 상·하면이 관통된 원통형의 하우징(135)과 해당 하우징 내부에 날개(136), 그리고 상기 날개를 회전시키기 위한 모터(137)로 구성되어, 방향전환이 가능하다.
상기 랜딩기어 암(140)은 상기 랜딩기어(150)와 상기 본체(110)를 연결하는 구성으로 상부가 상기 본체(110)에 결합되고, 하부가 상기 랜딩기어(150)에 결합된다.
상기 랜딩기어 암(140)은 내부에 일단이 상기 본체(110)의 에어 주입&흡입부(112)와 연결되고, 타단이 상기 부력 튜브(151)에 연결되는 에어 주입&흡입관이 형성되어 있다.
상기 랜딩기어(150)는 상부로 볼록하고 하부로 오목한 구조로 형성되어, 볼록한 상부면이 상기 랜딩기어 암(140)의 타단과 결합되고, 오목한 하부면으로 상기 부력 튜브(151)가 흡착되어 있다.
상기 본체(110)의 주제어부(117)는 상기 영상 분석부(116)가 상기 카메라부(160)에 의해 촬영된 영상을 인공지능의 딥러닝을 이용하여 영상처리를 통해 녹조현상과 같은 오염상태를 식별해 내면, 상기 드론(100)의 착륙을 유도할 수 있다.
상기 주제어부(117)는 물이 저수된 강, 하천, 댐, 또는 저수지로 상기 드론(100)이 착륙해서 물에 부유할 수 있도록, 가장 먼저 도 5에 도시된 바와 같이 상기 부력 튜브(151)에 에어가 주입될 수 있게 상기 에어 주입&흡입부(112)를 구동 제어 한다.
상기 드론(100)은 상기 에어 주입&흡입부(112)에서 상기 부력 튜브(151)에 에어가 주입됨에 따라, 도 5에 도시된 바와 같이 상기 부력 튜브(151)가 팽창하게 되어 물에 부유할 수 있다.
반대로, 상기 드론(100)이 비행하는 경우 상기 주제어부(117)의 제어에 따라 상기 에어 주입&흡입부(112)가 상기 부력 튜브(151)에 에어를 흡입하면, 상기 부력 튜브(151)는 도 2에 도시된 바와 같이, 상기 랜딩기어(150)의 오목한 하부면으로 원래대로 흡착된다.
이때, 상기 랜딩기어(150)는 상기 부력 튜브(151) 보다 지면에 먼저 접촉될 수 있도록 하방으로 길게 형성되어 있는 것이 바람직하다.
상기 랜딩기어(150)가 상기 부력 튜브(151) 보다 지면에 먼저 접촉함에 따라 지상에 상기 드론(100)이 착륙하는 경우, 부력 튜브(151)가 손상되는 것을 방지할 수 있다.
상기 드론(100)은 상기 에어 주입&흡입부(112)에 의해 상기 부력 튜브(151)에 에어가 주입되어 물에 착륙하면, 도 6에 도시된 바와 같이 상기 제1 내지 제4 블레이드 모듈 암(121, 122, 123, 124)의 지지를 받아 말단 부분에 각각 형성되는 제1 블레이드 모듈(131), 제2 블레이드 모듈(132), 제3 블레이드 모듈(133), 및 제4 블레이드 모듈(134)을 수평방향에서 90°만큼 회전하여 수직방향으로 방향을 전환 한다.
상기 제2 블레이드 모듈(132)과 상기 제4 블레이드 모듈(134)은 날개(136)의 회전방향을 제어하여 드론(100)이 전진 또는 후진할 수 있는 추진력과 역추진력을 발생시킨다.
한편, 상기 제1 블레이드 모듈(131)과 상기 제3 블레이드 모듈(133)은 상기 제2 블레이드 모듈(132)과 상기 제4 블레이드 모듈(134)의 추진력에 의해 물위에서 이동하는 드론의 방향을 전환한다.
도 6을 참조하여 좀더 구체적으로 설명하면, 드론(100)이 물에 착륙하여 상기 제1 내지 제4 블레이드 모듈(131, 132, 133, 134)이 수직방향으로 방향을 전환한 상태에서, 상기 주제어부(117)는 제2 블레이드 모듈(132)과 상기 제4 블레이드 모듈(134)을 구동시켜 드론(100)을 전진시킨다.
상기 드론(100)은 전진하고 있는 과정에서 상기 주제어부(117)가 우측방향으로 추진력이 발생되도록 상기 제1 블레이드 모듈(131) 또는 제3 블레이드 모듈(133)을 제어하면 좌측으로 방향을 전환하여 이동한다.
반대로 상기 드론(100)은 전진하고 있는 과정에서 상기 주제어부(117)가 좌측방향으로 추진력이 발생되도록 상기 제1 블레이드 모듈(131) 또는 제3 블레이드 모듈(133)을 제어하면 우측으로 방향을 전환하여 이동한다.
상기 카메라부(160)는 상기 본체(110)의 표면에 복수개가 형성되어 물이 저수된 강, 하천, 댐, 또는 저수지 등을 촬영한다.
상기 카메라부(160)는 상기 본체(110)에 한정되지 않고, 랜딩기어 암(140) 등 드론의 다른 부분에도 얼마든지 설치될 수 있다.
상기 태양광 패널(170)은 상기 본체(100)의 표면에 형성되어 상기 드론(100)이 비행하고 항해하는데 필요한 전원을 보조적으로 생성하여, 상기 본체(100)에 포함될 수 있는 전원부(도시되지 않음)에 생성된 전원을 저장할 수 있다.
이상에서는 본 발명에 대한 기술사상을 첨부 도면과 함께 서술하였지만 이는 본 발명의 바람직한 실시 예를 예시적으로 설명한 것이지 본 발명을 한정하는 것은 아니다. 또한 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구나 본 발명의 기술적 사상의 범주를 이탈하지 않는 범위 내에서 다양한 변형 및 모방이 가능함은 명백한 사실이다.
100 : 드론
110 : 본체
111 : 통신부
112 : 에어 주입&흡입부
113 : 샘플 채취부
114 : 샘플 분석부
115 : 샘플 저장 탱크
116 : 영상 분석부
117 : 주제어부
118 : 영상분석 인공지능(AI) 알고리즘 DB
119 : 자율비행 알고리즘 DB
120 : 블레이드 모듈 암
130 : 블레이드 모듈
140 : 랜딩기어 암
150 : 랜딩기어
160 : 카메라부
170 : 태양광 패널
200 : 수질 관리기관 서버
300 : 드론 제어 단말기

Claims (5)

  1. 물이 저수된 상공을 비행하면서 영상을 취득하고 해당 영상을 인공지능으로 분석하여 오염 지역을 발견한 경우 수면에 착륙하여 오염 지역에 물을 채취하여 분석하는 드론;
    상기 드론과 통신하면서, 상기 드론이 촬영한 영상을 수신하여, 해당 드론과 별도로 촬영한 영상을 분석하고, 채취한 물에 대한 분석결과를 수신하여 오염 유형을 판별한 후, 화학약품을 살포하거나 물을 방류하는 방식의 수질개선 조치가 이루어질 수 있도록 수질관리기관에 알리는 수질관리기관 서버; 및
    상기 드론의 비행을 관리하는 관리자가 소지하면서 원격지에서 해당 드론을 제어하는 드론 제어 단말기; 및
    상기 드론과 상기 수질관리기관 서버와 드론 제어 단말기 사이에 네트워크 통신을 가능하게 하는 통신망;을 포함하고,
    상기 드론은
    본체;
    상기 본체에서 사방으로 방사되게 결합되는 제1 내지 제4 블레이드 모듈 암으로 구성된 블레이드 모듈 암;
    상기 제1 내지 제4 블레이드 모듈 암 각각의 말단에 형성되어 상기 드론의 비행과 항해를 가능하게 하는 제1 내지 제4 블레이드 모듈로 구성된 블레이드 모듈;
    상기 드론이 지면과 수면에 이착륙할 수 있도록 하는 랜딩기어; 및
    상기 본체 외부에 형성되어 물이 저수된 상공을 비행하면서 영상을 취득하는 복수의 카메라부;를 포함하되,
    상기 본체는
    상기 수질 관리기관 서버 또는 드론 제어 단말기와 네트워크 통신하는 통신부;
    상기 드론이 수면에 착륙하는 경우 부력 튜브에 에어를 주입하고, 수면에서 이륙하는 경우 에어를 흡입하는 에어 주입&흡입부;
    상기 드론이 착륙한 수면에서 스포이드 방식으로 저수된 물을 흡입하여 샘플을 채취하는 샘플 채취부;
    상기 샘플 채취부에 의해 펌핑되어 유입된 물을 분석하는 샘플 분석부;
    상기 샘플 채취부에 의해 펌핑되어 유입된 물을 다른 장소로 이동시키기 위해 저장하는 샘플 저장 탱크;
    상기 카메라부가 촬영한 영상을 인공지능 알고리즘을 통해 영상처리하여, 저수된 물의 오염 상태(여부)를 분석하는 영상 분석부; 및
    상기 영상 분석부의 영상 분석결과 저수된 물이 오염된 경우 수면에 드론을 착륙시키기 위해 상기 블레이드 모듈과 랜딩기어를 제어하는 주제어부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 드론을 이용한 인공지능 수질개선 시스템.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 드론은
    상부가 상기 본체에 결합되고 하부가 상기 랜딩기어에 결합되어 상기 본체와 랜딩기어를 연결해 주는 랜딩기어 암; 및
    상기 비행과 항해에 필요한 전원을 보조적을 지원하는 태양광 패널;을 더 포함하되, 상기 랜딩기어는 상부로 볼록하고 하부로 오목한 구조로 형성되어, 볼록한 상부면이 상기 랜딩기어 암의 타단과 결합되고, 오목한 하부면으로 튜브관이 흡착되어 있는 것을 특징으로 하는 드론을 이용한 인공지능 수질개선 시스템.
  3. 삭제
  4. 제 2항에 있어서,
    상기 주제어부는
    상기 드론이 수면에 착륙해야 하는 경우 상기 부력 튜브에 에어가 주입되도록 상기 에어 주입&흡입부를 제어하고, 해당 드론이 비행하는 경우 상기 부력 튜브에 에어가 흡입되도록 상기 에어 주입&흡입부를 제어하는 것을 특징으로 하는 드론을 이용한 인공지능 수질개선 시스템.
  5. 제 4항에 있어서,
    상기 주제어부는
    상기 부력 튜브에 에어가 주입되어 상기 드론이 수면에 착륙하면, 상기 제1 블레이드 모듈, 제2 블레이드 모듈, 제3 블레이드 모듈, 및 제4 블레이드 모듈을 수평방향에서 90°만큼 회전시켜 수직방향으로 방향을 전환시키고, 수면에서 상기 드론이 전·후진 할 수 있도록 상기 제2 블레이드 모듈과 상기 제4 블레이드 모듈을 제어하며, 상기 드론이 수면에서 전후진하면서 좌우로 방향전환할 수 있도록 상기 제1 블레이드 모듈 또는 제3 블레이드 모듈을 제어하는 것을 특징으로 하는 드론을 이용한 인공지능 수질개선 시스템.
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