KR102453372B1 - 드론에서 투하되는 디바이스의 지표 위치 예측 방법 - Google Patents

드론에서 투하되는 디바이스의 지표 위치 예측 방법 Download PDF

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송민환
이상신
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Abstract

드론에서 투하되는 IoT 디바이스의 지표 위치 예측 방법 및 시스템이 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른 드론에서 투하되는 디바이스의 지표 위치 예측 방법은, 드론에 마련된 이미지 수집부가 투하되는 IoT 디바이스의 이미지 데이터를 수집하는 단계; 드론에 마련된 제1 프로세서가 IoT 디바이스를 투하하는 시점(Time) 및 이미지 데이터를 수집하는 시점에서의 드론의 비행 고도 데이터 및 GPS 좌표 데이터를 획득하는 단계; 및 제2 프로세서가 이미지 데이터와 비행 고도 데이터 및 GPS 좌표 데이터를 기반으로 드론에서 투하되어 지상에 착지되는 IoT 디바이스의 착지 위치를 예측하는 단계;를 포함한다. 이에 의해, GPS 수신기가 탑재되지 않은 IoT 디바이스를 배포 시, IoT 디바이스의 위치를 보다 정확하게 예측할 수 있으며, 이를 통해, 배터리 기반의 IoT 디바이스의 수명 연장에 기여할 수 있다. 또한, GPS 수신기가 탑재되지 않은 IoT 디바이스가 지면에 착지 시, 드론의 시야에서 사라지는 경우에도, 드론의 시야에서 사라지기 이전까지의 이미지 데이터를 기반으로 IoT 디바이스의 위치를 보다 정확하게 예측할 수 있다.

Description

드론에서 투하되는 디바이스의 지표 위치 예측 방법{Method for predict location of the surface of device dropped from drone}
본 발명은 드론에서 투하되는 IoT 디바이스의 지표 위치 예측 방법 및 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 GPS 수신기가 마련되지 않는 IoT 디바이스가 드론에서 투하되는 경우, 지상에 착지한 IoT 디바이스의 위치를 예측하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.
일반적으로, 인적이 드문 곳에서의 화재 감지 또는 조난자 위치 파악을 위해 배포되는 IoT 디바이스는, 드론에서 투하되어 지상에 착지하는 방식으로 배포될 수 있다.
이러한 IoT 디바이스는, 지상에 착지한 이후, 동작할 때, GPS 수신기 등을 통해 자신의 위치정보를 메시지에 함께 전달할 수 있으나, GPS 수신기의 경우, 전력소모가 크기 때문에, 배터리 기반의 IoT 디바이스의 수명을 짧게 만드는 문제점이 존재한다.
따라서, 배터리 기반의 IoT 디바이스에 적용하여 GPS 수신기를 이용하지 않고, 자신의 위치정보를 제공할 수 있는 방안의 모색이 요구된다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은, GPS 수신기가 탑재되지 않은 IoT 디바이스를 배포 시, 기설정된 시간 이상의 간격을 갖는 복수의 이미지 데이터와 비행 고도 데이터 및 GPS 좌표 데이터를 기반으로 지상에 착지한 IoT 디바이스의 착지 위치를 예측하는 디바이스의 지표 위치 예측 방법 및 시스템을 제공함에 있다.
더불어, 본 발명의 목적은, GPS 수신기가 탑재되지 않은 IoT 디바이스가 지면에 착지 시, 드론의 시야에서 사라지는 경우에도, 드론의 시야에서 사라지기 이전까지의 이미지 데이터를 기반으로 IoT 디바이스의 위치를 예측하는 디바이스의 지표 위치 예측 방법 및 시스템을 제공함에 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른, 드론에서 투하되는 디바이스의 지표 위치 예측 방법은, 드론에 마련된 이미지 수집부가 투하되는 IoT 디바이스의 이미지 데이터를 수집하는 단계; 드론에 마련된 제1 프로세서가 IoT 디바이스를 투하하는 시점(Time) 및 이미지 데이터를 수집하는 시점에서의 드론의 비행 고도 데이터 및 GPS 좌표 데이터를 획득하는 단계; 및 제2 프로세서가 이미지 데이터와 비행 고도 데이터 및 GPS 좌표 데이터를 기반으로 드론에서 투하되어 지상에 착지되는 IoT 디바이스의 착지 위치를 예측하는 단계;를 포함한다.
그리고 수집하는 단계는, 투하되는 IoT 디바이스의 이미지 데이터를 2회 이상 수집하되, 각 이미지 데이터를 수집하는 시점(Time)이 기설정된 시간 이상의 간격을 갖도록 할 수 있다.
또한, 수집하는 단계는, 이미지 수집부가 2회 이상 이미지 데이터를 수집하되, 투하된 IoT 디바이스가 시야에서 사라지기 직전 시간까지의 이미지 데이터만 수집할 수 있다.
그리고 제1 프로세서는, 드론의 비행 고도 데이터를 기반으로 드론과 지면의 거리를 계산할 수 있다.
또한, 제2 프로세서는, IoT 디바이스를 투하하는 시점(Time) 및 이미지 데이터를 수집하는 시점에서의 드론의 GPS 좌표 및 방위 데이터, 드론의 속도 데이터, 드론과 지면의 거리의 계산 결과를 기반으로 IoT 디바이스의 투하 경로에 대한 경로 함수를 산출할 수 있다.
그리고 제2 프로세서는, 산출된 투하 경로에 대한 경로 함수를 이용하여, 지상에 착지되는 IoT 디바이스의 착지 위치를 예측하되, 드론 주변의 풍향 및 풍속 데이터를 획득하는 경우, 획득된 드론 주변의 풍속 데이터가 임계값 이상이면, 드론 주변의 풍향 및 풍속 데이터를 반영하여, 예측된 착지 위치를 보정하는 것을 특징으로 하는 드론에서 투하되는 디바이스의 지표 위치 예측 방법.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른, 드론에서 투하되는 디바이스의 지표 위치 예측 방법은, 제2 프로세서가, GPS 수신기가 포함된 IoT 디바이스의 투하 경로에 대한 경로 함수를 기반으로 예측된 IoT 디바이스의 착지 위치와 GPS 수신기를 통해 획득된 GPS 좌표를 비교하여 검증하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
그리고 본 발명의 일 실시예에 따른, 드론에서 투하되는 디바이스의 지표 위치 예측 방법은, 제2 프로세서가, 비교 결과에 따라 투하 경로에 대한 경로 함수를 기반으로 예측된 착지 위치 좌표를 보정하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
또한, 보정하는 단계는, 드론 주변의 풍속 데이터 및 IoT 디바이스가 착지되는 지형 데이터에 따라 착지 위치 좌표의 보정값이 결정되도록 할 수 있다.
한편, 본 발명의 다른 실시예에 따른, 드론에서 투하되는 디바이스의 지표 위치 예측 시스템은, 드론에 마련되어, 드론에서 투하되는 IoT 디바이스의 이미지 데이터를 수집하는 이미지 수집부; 드론에 마련되어, IoT 디바이스를 투하하는 시점(Time) 및 이미지 데이터를 수집하는 시점에서의 드론의 비행 고도 데이터 및 GPS 좌표 데이터를 획득하는 제1 프로세서; 및 이미지 데이터와 비행 고도 데이터 및 GPS 좌표 데이터를 기반으로 드론에서 투하되어 지상에 착지되는 IoT 디바이스의 착지 위치를 예측하는 제2 프로세서;를 포함한다.
그리고 본 발명의 다른 실시예에 따른, 드론에서 투하되는 디바이스의 지표 위치 예측 방법은, 드론이, 투하되는 IoT 디바이스의 이미지 데이터를 수집하는 단계; 및 이미지 데이터 및 IoT 디바이스를 투하하는 시점(Time) 및 이미지 데이터를 수집하는 시점에서의 드론의 비행 고도 데이터 및 GPS 좌표 데이터가 획득되면, 정보 처리 장치가 이미지 데이터와 비행 고도 데이터 및 GPS 좌표 데이터를 기반으로 드론에서 투하되어 지상에 착지되는 IoT 디바이스의 착지 위치를 예측하는 단계;를 포함한다.
또한, 본 발명의 다른 실시예에 따른, 드론에서 투하되는 디바이스의 지표 위치 예측 시스템은, 투하되는 IoT 디바이스의 이미지 데이터를 수집하고 이미지 데이터 및 IoT 디바이스를 투하하는 시점(Time) 및 이미지 데이터를 수집하는 시점에서의 드론의 비행 고도 데이터 및 GPS 좌표 데이터를 정보 처리 장치에 전달하는 드론; 및 이미지 데이터 및 IoT 디바이스를 투하하는 시점(Time) 및 이미지 데이터를 수집하는 시점에서의 드론의 비행 고도 데이터 및 GPS 좌표 데이터가 획득되면, 이미지 데이터와 비행 고도 데이터 및 GPS 좌표 데이터를 기반으로 드론에서 투하되어 지상에 착지되는 IoT 디바이스의 착지 위치를 예측하는 정보 처리 장치;를 포함한다.
이상 설명한 바와 같이, 본 발명의 실시예들에 따르면, GPS 수신기가 탑재되지 않은 IoT 디바이스를 배포 시, IoT 디바이스의 위치를 보다 정확하게 예측할 수 있으며, 이를 통해, 배터리 기반의 IoT 디바이스의 수명 연장에 기여할 수 있다.
또한, GPS 수신기가 탑재되지 않은 IoT 디바이스가 지면에 착지 시, 드론의 시야에서 사라지는 경우에도, 드론의 시야에서 사라지기 이전까지의 이미지 데이터를 기반으로 IoT 디바이스의 위치를 보다 정확하게 예측할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스의 지표 위치 예측 시스템의 설명에 제공된 도면,
도 2는, 상기 도 1에 도시된 드론의 구성 설명에 제공된 도면,
도 3은, 상기 도 1에 도시된 정보 처리 장치의 설명에 제공된 도면,
도 4는, 상기 도 1에 도시된 정보 처리 장치를 통해, IoT 디바이스의 투하 경로에 대한 경로 함수를 산출하는 과정의 설명에 제공된 도면,
도 5는, 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스의 지표 위치 예측 방법의 설명에 제공된 도면이다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스의 지표 위치 예측 시스템의 설명에 제공된 도면이다.
본 실시예에 따른 디바이스의 지표 위치 예측 시스템은, GPS 수신기가 탑재되지 않은 IoT 디바이스를 배포 시, 기설정된 시간 이상의 간격을 갖는 복수의 이미지 데이터와 비행 고도 데이터 및 GPS 좌표 데이터를 기반으로 지상에 착지한 IoT 디바이스의 착지 위치를 예측하기 위해 마련된다.
더불어, 본 디바이스의 지표 위치 예측 시스템은, GPS 수신기가 탑재되지 않은 IoT 디바이스가 지면에 착지 시, 드론(100)의 시야에서 사라지는 경우에도, 드론(100)의 시야에서 사라지기 이전까지의 이미지 데이터를 기반으로 IoT 디바이스의 위치를 예측할 수 있다.
이를 위해, 본 디바이스의 지표 위치 예측 시스템은, 투하되는 IoT 디바이스의 이미지 데이터를 수집하는 드론(100), 드론(100)에서 수집된 데이터를 정보 처리 장치(300)에 전달하기 위한 IoT 플랫폼(200) 및 드론(100)에서 수신되는 데이터를 기반으로 IoT 디바이스의 착지 위치를 예측하는 정보 처리 장치(300)를 포함할 수 있다.
구체적으로, 드론(100)은, 하나 이상의 IoT 디바이스를 탑재한 상태로 비행하며, 기설정된 비행 영역에 도달하면, 탑재된 IoT 디바이스를 투하하고, 투하되는 IoT 디바이스의 이미지 데이터를 수집하고 이미지 데이터 및 IoT 디바이스를 투하하는 시점(Time) 및 이미지 데이터를 수집하는 시점에서의 드론(100)의 비행 고도 데이터 및 GPS 좌표 데이터를 IoT 플랫폼(200)을 통해 정보 처리 장치(300)에 전달할 수 있다.
도 2는, 상기 도 1에 도시된 드론(100)의 구성 설명에 제공된 도면이다.
도 2를 참조하면, 드론(100)은, 이미지 수집부(110), 제1 프로세서(120) 및 제1 통신부(130)를 포함할 수 있다. 이때, 드론(100)은 기본적으로 구동력을 이용하여 비행할 수 있는 구동 수단(미도시)과 하나 이상의 IoT 디바이스를 탑재할 수 있는 탑재 수단(미도시)이 마련될 수 있으며, 이는 본 발명의 주요 요지를 벗어남에 따라 더욱 상세한 설명은 생략하기로 한다.
이미지 수집부(110)는, 카메라로 구현되어, 투하된 IoT 디바이스를 복수에 걸쳐서 촬영하여, 복수의 이미지 데이터를 수집할 수 있다.
예를 들면, 이미지 수집부(110)는, 투하되는 IoT 디바이스의 이미지 데이터를 2회 이상 수집하되, 각 이미지 데이터를 수집하는 시점이 기설정된 시간 이상의 간격을 갖도록 할 수 있다.
즉, 2회 이상 수집되는 이미지 데이터는 각 이미지 데이터가 수집되는 시간이 기설정된 시간 이상의 간격 이상 떨어진 시간을 갖도록 수집되는 것이다.
더불어, 이미지 수집부(110)는, 이미지 데이터 수집 시, 투하된 IoT 디바이스가 시야에서 사라지기 직전 시간까지의 이미지 데이터만 수집하도록 하고, 제1 프로세서(120)는, 이미지 수집부(110)로부터 수집된 이미지 데이터를 전달받아, 수집된 이미지 데이터에서 IoT 디바이스가 식별되지 않으면, 해당 이미지 데이터를 폐기하게 된다.
즉, 수집되는 이미지 데이터 중 가장 마지막에 수집된 이미지 데이터는, 투하된 IoT 디바이스가 시야에서 사라지기 직전의 모습이 포함된 이미지 데이터일 수 있다.
그리고 제1 프로세서(120)는, 드론(100)에 마련된 GPS 수신기를 통해 GPS 좌표 데이터를 획득하고, 드론(100)에 마련된 고도 센서를 통해 드론(100)의 비행 고도 데이터를 획득할 수 있다. 여기서, 제1 프로세서(120)는, 드론(100)의 비행 고도 데이터를 기반으로 드론(100)과 지면의 거리를 계산할 수 있다.
제1 통신부(130)는, IoT 디바이스 및 IoT 플랫폼(200)에 연결될 수 있는 통신수단이다.
제1 통신부(130)는, IoT 플랫폼(200)에 연결되어, 데이터들을 정보 처리 단말에 전달할 수 있다.
도 3은, 상기 도 1에 도시된 정보 처리 장치(300)의 설명에 제공된 도면이고, 도 4는, 상기 도 1에 도시된 정보 처리 장치(300)를 통해, IoT 디바이스의 투하 경로에 대한 경로 함수를 산출하는 과정의 설명에 제공된 도면이다.
도 3을 참조하면, 정보 처리 장치(300)는, 제2 통신부(310), 제2 프로세서(320) 및 저장부(330)를 포함할 수 있다.
제2 통신부(310)는, IoT 플랫폼(200)과 연결되어, 드론(100)에서 전달하는 데이터들을 수신할 수 있다.
저장부(330)는, 제2 프로세서(320)가 동작함에 있어 필요한 프로그램 및 데이터를 저장하는 저장매체이다.
제2 프로세서(320)는, 이미지 데이터와 비행 고도 데이터 및 GPS 좌표 데이터를 기반으로 드론(100)에서 투하되어 지상에 착지되는 IoT 디바이스의 착지 위치를 예측하기 위해 마련된다.
구체적으로, 제2 프로세서(320)는, IoT 디바이스를 투하하는 시점(Time) 및 이미지 데이터를 수집하는 시점에서의 드론(100)의 GPS 좌표 및 방위 데이터, 드론(100)의 속도 데이터, 드론(100)과 지면의 거리의 계산 결과를 기반으로 IoT 디바이스의 투하 경로에 대한 경로 함수를 산출하고, 산출된 투하 경로에 대한 경로 함수를 이용하여, 지상에 착지되는 IoT 디바이스의 착지 위치(Xn, Yn, Zn)를 예측할 수 있다.
예를 들면, 제2 프로세서(320)는, IoT 디바이스를 투하하는 시점에서 첫 번째 이미지 데이터를 수집하는 시점까지의 시간(이하 '제1 시간'으로 칭함) 동안 IoT 디바이스가 떨어진 거리를 산출하고, 제1 시간 동안 드론(100)의 이동 거리 및 이동 방향을 고려하여, 첫 번째 이미지 데이터 상에서의 IoT 디바이스의 위치인 제1 좌표 값(X1, Y1, Z1)을 계산하고, 다시 첫 번째 이미지 데이터를 수집하는 시점에서 두 번째 이미지 데이터를 수집하는 시점까지의 시간(이하 '제2 시간'으로 칭함) 동안 IoT 디바이스가 떨어진 거리를 산출하고, 제2 시간 동안 드론(100)의 이동 거리 및 이동 방향을 고려하여, 두 번째 이미지 데이터 상에서의 IoT 디바이스의 위치인 제2 좌표 값(X2, Y2, Z2)을 계산할 수 있다.
그리고 제2 프로세서(320)는, 제1 좌표 값, 제2 좌표 값을 각각 계산하여, IoT 디바이스의 투하 경로에 대한 경로 함수를 산출하는 것이다. 이때, 제2 프로세서(320)는, IoT 디바이스가 떨어진 거리가 비교적 일정하게 산출되도록, 제1 시간과 제2 시간을 동일한 시간 간격으로 설정할 수 있다.
한편, 제2 프로세서(320)는, 드론(100) 주변의 풍향 및 풍속 데이터를 획득하는 경우, 획득된 드론(100) 주변의 풍속 데이터가 임계값 이상이면, 드론(100) 주변의 풍향 및 풍속 데이터를 반영하여, 예측된 착지 위치를 보정할 수 있다.
즉, IoT 디바이스는 투하되어 지상으로 떨어지는 과정에서 선형 경로 함수를 따라 착지 위치를 예측하게 되는데, 이때, IoT 디바이스의 구조 및 떨어지는 과정에서 발생하는 공기의 저항 및 바람의 영향 등에 따라 비선형적인 오차가 발생하게 되기 때문에, 제2 프로세서(320)는, 이러한 비선형 오차를 보정하기 위해, 획득된 드론(100) 주변의 풍속 데이터가 임계값 이상이면, 드론(100) 주변의 풍향 및 풍속 데이터를 반영할 수 있다.
제2 프로세서(320)는, 비선형 오차를 보정하는 경우, 드론(100) 주변의 풍향 및 풍속 데이터에 따라 얼마만큼의 비선형 오차가 발생하는지 보다 정확하게 검증하기 위해, GPS 수신기가 장착된 IoT 디바이스를 이용하여, 착지 위치의 예측 결과를 검증하고, 드론(100) 주변의 풍향 및 풍속 데이터에 따라 비선형 오차 값을 보정할 수 있다.
구체적으로, 제2 프로세서(320)는, GPS 수신기가 포함된 IoT 디바이스의 투하 경로에 대한 경로 함수를 기반으로 예측된 IoT 디바이스의 착지 위치와 GPS 수신기를 통해 획득된 GPS 좌표를 비교하여 검증하고, 비교 결과에 따라 투하 경로에 대한 경로 함수를 기반으로 예측된 착지 위치 좌표를 보정할 수 있다.
이때, 착지 위치 좌표의 비선형 보정 값(오차 값)은, 드론(100) 주변의 풍속 데이터 및 IoT 디바이스가 착지되는 지형 데이터에 따라 결정될 수 있다.
그리고 제2 프로세서(320)는, 드론(100) 주변의 풍속 데이터 및 IoT 디바이스가 착지되는 지형 데이터에 따라 결정되는 착지 위치 좌표의 비선형 보정 값을 드론(100) 주변의 풍속 데이터 및 IoT 디바이스가 착지되는 지형 데이터에 따라 구분하여 기록하고, 이후, GPS 수신기가 장착되지 않는 IoT 디바이스의 착지 위치를 예측하는 경우, 구분되어 기록된 비선형 보정 값을 선택하여, 예측된 착지 위치의 좌표에 선택된 보정 값이 적용(부가)되어, 보정되도록 할 수 있다.
도 5는, 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스의 지표 위치 예측 방법의 설명에 제공된 도면이다.
본 실시예에 따른 드론(100) 투하 디바이스의 지표 위치 예측 방법은, 도 1 내지 도 4를 참조하여 전술한 드론(100) 투하 디바이스의 지표 위치 예측 시스템에 의해 실행될 수 있다.
도 5를 참조하면, 디바이스의 지표 위치 예측 방법은, 이미지 수집부(110)를 통해, 투하되는 IoT 디바이스의 이미지 데이터를 2회 이상 수집하면(S510), 제1 프로세서(120)가 IoT 디바이스를 투하하는 시점(Time) 및 이미지 데이터를 수집하는 시점 및 이미지 데이터를 수집하는 시점에서의 드론(100)의 비행 고도 데이터 및 GPS 좌표 데이터를 각각 획득하여(S520), 수집된 이미지 데이터들과 함께 정보 처리 장치(300)에 전달할 수 있다.
정보 처리 장치(300)는, 수신된 데이터들을 기반으로 지상에 착지되는 IoT 디바이스의 착지 위치를 예측할 수 있다(S510).
예를 들면, 정보 처리 장치(300)는, IoT 디바이스를 투하하는 시점(Time) 및 이미지 데이터를 수집하는 시점에서의 드론(100)의 GPS 좌표 및 방위 데이터, 드론(100)의 속도 데이터, 드론(100)과 지면의 거리의 계산 결과를 기반으로 IoT 디바이스의 투하 경로에 대한 경로 함수를 산출하고, 산출된 투하 경로에 대한 경로 함수를 이용하여, 지상에 착지되는 IoT 디바이스의 착지 위치를 예측할 수 있다.
한편, 본 실시예에 따른 장치와 방법의 기능을 수행하게 하는 컴퓨터 프로그램을 수록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에도 본 발명의 기술적 사상이 적용될 수 있음은 물론이다. 또한, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 기술적 사상은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드 형태로 구현될 수도 있다. 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터에 의해 읽을 수 있고 데이터를 저장할 수 있는 어떤 데이터 저장 장치이더라도 가능하다. 예를 들어, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광디스크, 하드 디스크 드라이브, 등이 될 수 있음은 물론이다. 또한, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드 또는 프로그램은 컴퓨터간에 연결된 네트워크를 통해 전송될 수도 있다.
또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.
100 : 드론
110 : 이미지 수집부
120 : 제1 프로세서
130 : 제1 통신부
200 : IoT 플랫폼
300 : 정보 처리 장치
310 : 제2 통신부
320 : 제2 프로세서
330 : 저장부

Claims (12)

  1. 드론에 마련된 이미지 수집부가 투하되는 IoT 디바이스의 이미지 데이터를 수집하는 단계;
    드론에 마련된 제1 프로세서가 IoT 디바이스를 투하하는 시점(Time) 및 이미지 데이터를 수집하는 시점에서의 드론의 비행 고도 데이터 및 GPS 좌표 데이터를 획득하는 단계; 및
    제2 프로세서가 이미지 데이터와 비행 고도 데이터 및 GPS 좌표 데이터를 기반으로 드론에서 투하되어 지상에 착지되는 IoT 디바이스의 착지 위치를 예측하는 단계;를 포함하며,
    수집하는 단계는,
    투하되는 IoT 디바이스의 이미지 데이터를 2회 이상 수집하되, 각 이미지 데이터를 수집하는 시점(Time)이 기설정된 시간 이상의 간격을 갖도록 하고,
    제1 프로세서는,
    드론의 비행 고도 데이터를 기반으로 드론과 지면의 거리를 계산하며,
    제2 프로세서는,
    IoT 디바이스를 투하하는 시점(Time) 및 이미지 데이터를 수집하는 시점에서의 드론의 GPS 좌표 및 방위 데이터, 드론의 속도 데이터, 드론과 지면의 거리의 계산 결과를 기반으로 IoT 디바이스의 투하 경로에 대한 경로 함수를 산출하고,
    디바이스의 지표 위치 예측 방법은,
    제2 프로세서가, GPS 수신기가 포함된 IoT 디바이스의 투하 경로에 대한 경로 함수를 기반으로 예측된 IoT 디바이스의 착지 위치와 GPS 수신기를 통해 획득된 GPS 좌표를 비교하여 검증하는 단계; 및
    제2 프로세서가, 검증 결과에 따라 투하 경로에 대한 경로 함수를 기반으로 예측된 착지 위치 좌표를 보정하는 단계;를 더 포함하며,
    보정하는 단계는,
    드론 주변의 풍속 데이터 및 IoT 디바이스가 착지되는 지형 데이터에 따라 착지 위치 좌표의 보정값이 결정되도록 하는 것을 특징으로 하는 드론에서 투하되는 디바이스의 지표 위치 예측 방법.
  2. 삭제
  3. 청구항 1에 있어서,
    수집하는 단계는,
    이미지 수집부가 2회 이상 이미지 데이터를 수집하되, 투하된 IoT 디바이스가 시야에서 사라지기 직전 시간까지의 이미지 데이터만 수집하는 것을 특징으로 하는 드론에서 투하되는 디바이스의 지표 위치 예측 방법.
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 청구항 1에 있어서,
    제2 프로세서는,
    산출된 투하 경로에 대한 경로 함수를 이용하여, 지상에 착지되는 IoT 디바이스의 착지 위치를 예측하되, 드론 주변의 풍향 및 풍속 데이터를 획득하는 경우, 획득된 드론 주변의 풍속 데이터가 임계값 이상이면, 드론 주변의 풍향 및 풍속 데이터를 반영하여, 예측된 착지 위치를 보정하는 것을 특징으로 하는 드론에서 투하되는 디바이스의 지표 위치 예측 방법.
  7. 삭제
  8. 삭제
  9. 삭제
  10. 드론에 마련되어, 드론에서 투하되는 IoT 디바이스의 이미지 데이터를 수집하는 이미지 수집부;
    드론에 마련되어, IoT 디바이스를 투하하는 시점(Time) 및 이미지 데이터를 수집하는 시점에서의 드론의 비행 고도 데이터 및 GPS 좌표 데이터를 획득하는 제1 프로세서; 및
    이미지 데이터와 비행 고도 데이터 및 GPS 좌표 데이터를 기반으로 드론에서 투하되어 지상에 착지되는 IoT 디바이스의 착지 위치를 예측하는 제2 프로세서;를 포함하고,
    이미지 수집부는,
    투하되는 IoT 디바이스의 이미지 데이터를 2회 이상 수집하되, 각 이미지 데이터를 수집하는 시점(Time)이 기설정된 시간 이상의 간격을 갖도록 하고,
    제1 프로세서는,
    드론의 비행 고도 데이터를 기반으로 드론과 지면의 거리를 계산하며,
    제2 프로세서는,
    IoT 디바이스를 투하하는 시점(Time) 및 이미지 데이터를 수집하는 시점에서의 드론의 GPS 좌표 및 방위 데이터, 드론의 속도 데이터, 드론과 지면의 거리의 계산 결과를 기반으로 IoT 디바이스의 투하 경로에 대한 경로 함수를 산출하고,
    제2 프로세서는,
    GPS 수신기가 포함된 IoT 디바이스의 투하 경로에 대한 경로 함수를 기반으로 예측된 IoT 디바이스의 착지 위치와 GPS 수신기를 통해 획득된 GPS 좌표를 비교하여 검증하고,
    검증 결과에 따라 투하 경로에 대한 경로 함수를 기반으로 예측된 착지 위치 좌표를 보정하며,
    제2 프로세서는,
    착지 위치 좌표를 보정하는 경우, 드론 주변의 풍속 데이터 및 IoT 디바이스가 착지되는 지형 데이터에 따라 착지 위치 좌표의 보정값이 결정되도록 하는 것을 특징으로 하는 드론에서 투하되는 디바이스의 지표 위치 예측 시스템.
  11. 드론이, 투하되는 IoT 디바이스의 이미지 데이터를 수집하는 단계; 및
    이미지 데이터 및 IoT 디바이스를 투하하는 시점(Time) 및 이미지 데이터를 수집하는 시점에서의 드론의 비행 고도 데이터 및 GPS 좌표 데이터가 획득되면, 정보 처리 장치가 이미지 데이터와 비행 고도 데이터 및 GPS 좌표 데이터를 기반으로 드론에서 투하되어 지상에 착지되는 IoT 디바이스의 착지 위치를 예측하는 단계;를 포함하며,
    수집하는 단계는,
    투하되는 IoT 디바이스의 이미지 데이터를 2회 이상 수집하되, 각 이미지 데이터를 수집하는 시점(Time)이 기설정된 시간 이상의 간격을 갖도록 하고,
    정보 처리 장치는,
    드론의 비행 고도 데이터를 기반으로 드론과 지면의 거리를 계산하며,
    정보 처리 장치는,
    IoT 디바이스를 투하하는 시점(Time) 및 이미지 데이터를 수집하는 시점에서의 드론의 GPS 좌표 및 방위 데이터, 드론의 속도 데이터, 드론과 지면의 거리의 계산 결과를 기반으로 IoT 디바이스의 투하 경로에 대한 경로 함수를 산출하고,
    디바이스의 지표 위치 예측 방법은,
    정보 처리 장치가, GPS 수신기가 포함된 IoT 디바이스의 투하 경로에 대한 경로 함수를 기반으로 예측된 IoT 디바이스의 착지 위치와 GPS 수신기를 통해 획득된 GPS 좌표를 비교하여 검증하는 단계; 및
    정보 처리 장치가, 검증 결과에 따라 투하 경로에 대한 경로 함수를 기반으로 예측된 착지 위치 좌표를 보정하는 단계;를 더 포함하고,
    보정하는 단계는,
    드론 주변의 풍속 데이터 및 IoT 디바이스가 착지되는 지형 데이터에 따라 착지 위치 좌표의 보정값이 결정되도록 하는 것을 특징으로 하는 드론에서 투하되는 디바이스의 지표 위치 예측 방법.
  12. 투하되는 IoT 디바이스의 이미지 데이터를 수집하고 이미지 데이터 및 IoT 디바이스를 투하하는 시점(Time) 및 이미지 데이터를 수집하는 시점에서의 드론의 비행 고도 데이터 및 GPS 좌표 데이터를 정보 처리 장치에 전달하는 드론; 및
    이미지 데이터 및 IoT 디바이스를 투하하는 시점(Time) 및 이미지 데이터를 수집하는 시점에서의 드론의 비행 고도 데이터 및 GPS 좌표 데이터가 획득되면, 이미지 데이터와 비행 고도 데이터 및 GPS 좌표 데이터를 기반으로 드론에서 투하되어 지상에 착지되는 IoT 디바이스의 착지 위치를 예측하는 정보 처리 장치;를 포함하고,
    드론은,
    이미지 데이터 수집 시, 투하되는 IoT 디바이스의 이미지 데이터를 2회 이상 수집하되, 각 이미지 데이터를 수집하는 시점(Time)이 기설정된 시간 이상의 간격을 갖도록 하고,
    정보 처리 장치는,
    드론의 비행 고도 데이터를 기반으로 드론과 지면의 거리를 계산하며,
    정보 처리 장치는,
    IoT 디바이스를 투하하는 시점(Time) 및 이미지 데이터를 수집하는 시점에서의 드론의 GPS 좌표 및 방위 데이터, 드론의 속도 데이터, 드론과 지면의 거리의 계산 결과를 기반으로 IoT 디바이스의 투하 경로에 대한 경로 함수를 산출하고,
    정보 처리 장치는,
    GPS 수신기가 포함된 IoT 디바이스의 투하 경로에 대한 경로 함수를 기반으로 예측된 IoT 디바이스의 착지 위치와 GPS 수신기를 통해 획득된 GPS 좌표를 비교하여 검증하고,
    검증 결과에 따라 투하 경로에 대한 경로 함수를 기반으로 예측된 착지 위치 좌표를 보정하며,
    정보 처리 장치는,
    착지 위치 좌표 보정 시, 드론 주변의 풍속 데이터 및 IoT 디바이스가 착지되는 지형 데이터에 따라 착지 위치 좌표의 보정값이 결정되도록 하는 것을 특징으로 하는 드론에서 투하되는 디바이스의 지표 위치 예측 시스템.
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