KR102493780B1 - 융복합 블록체인 기반의 하이브리드 무인 비행선을 이용한 지상감시시스템 및 방법 - Google Patents
융복합 블록체인 기반의 하이브리드 무인 비행선을 이용한 지상감시시스템 및 방법 Download PDFInfo
- Publication number
- KR102493780B1 KR102493780B1 KR1020200119062A KR20200119062A KR102493780B1 KR 102493780 B1 KR102493780 B1 KR 102493780B1 KR 1020200119062 A KR1020200119062 A KR 1020200119062A KR 20200119062 A KR20200119062 A KR 20200119062A KR 102493780 B1 KR102493780 B1 KR 102493780B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- unit
- blockchain
- unmanned airship
- network
- hybrid unmanned
- Prior art date
Links
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 15
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 54
- 238000010397 one-hybrid screening Methods 0.000 claims abstract description 11
- 230000002265 prevention Effects 0.000 claims abstract 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 44
- 238000003032 molecular docking Methods 0.000 claims description 38
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 30
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 claims description 28
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 20
- RZVHIXYEVGDQDX-UHFFFAOYSA-N 9,10-anthraquinone Chemical group C1=CC=C2C(=O)C3=CC=CC=C3C(=O)C2=C1 RZVHIXYEVGDQDX-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 15
- 239000011261 inert gas Substances 0.000 claims description 14
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 claims description 7
- 239000003380 propellant Substances 0.000 claims description 7
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 claims description 6
- 239000007789 gas Substances 0.000 claims description 6
- 239000001307 helium Substances 0.000 claims description 6
- 229910052734 helium Inorganic materials 0.000 claims description 6
- SWQJXJOGLNCZEY-UHFFFAOYSA-N helium atom Chemical compound [He] SWQJXJOGLNCZEY-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 6
- 238000011084 recovery Methods 0.000 claims description 6
- 241000195628 Chlorophyta Species 0.000 claims description 3
- 241000195493 Cryptophyta Species 0.000 abstract 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 abstract 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 23
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 20
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 18
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 15
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 description 14
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 13
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 11
- 238000013526 transfer learning Methods 0.000 description 11
- 230000003416 augmentation Effects 0.000 description 9
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 9
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 8
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 7
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 6
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 6
- 238000003062 neural network model Methods 0.000 description 5
- 238000012549 training Methods 0.000 description 5
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 5
- 230000037303 wrinkles Effects 0.000 description 5
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 4
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 4
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 4
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 description 3
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 210000001747 pupil Anatomy 0.000 description 3
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 3
- 239000013585 weight reducing agent Substances 0.000 description 3
- RWSOTUBLDIXVET-UHFFFAOYSA-N Dihydrogen sulfide Chemical compound S RWSOTUBLDIXVET-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 2
- 230000003190 augmentative effect Effects 0.000 description 2
- 210000004204 blood vessel Anatomy 0.000 description 2
- 210000005252 bulbus oculi Anatomy 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 2
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 2
- 230000008602 contraction Effects 0.000 description 2
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 2
- 238000013523 data management Methods 0.000 description 2
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 description 2
- 210000005069 ears Anatomy 0.000 description 2
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 2
- 210000004905 finger nail Anatomy 0.000 description 2
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 2
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 2
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 2
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 2
- 210000000214 mouth Anatomy 0.000 description 2
- 210000000282 nail Anatomy 0.000 description 2
- 210000001331 nose Anatomy 0.000 description 2
- 238000012805 post-processing Methods 0.000 description 2
- 230000000306 recurrent effect Effects 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 238000012502 risk assessment Methods 0.000 description 2
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 2
- 210000003462 vein Anatomy 0.000 description 2
- 241001155430 Centrarchus Species 0.000 description 1
- 241000985630 Lota lota Species 0.000 description 1
- XUIMIQQOPSSXEZ-UHFFFAOYSA-N Silicon Chemical compound [Si] XUIMIQQOPSSXEZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229910000831 Steel Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 238000005452 bending Methods 0.000 description 1
- 230000002457 bidirectional effect Effects 0.000 description 1
- 230000033228 biological regulation Effects 0.000 description 1
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 230000001684 chronic effect Effects 0.000 description 1
- 230000001010 compromised effect Effects 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000007418 data mining Methods 0.000 description 1
- 238000000151 deposition Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- XXBDWLFCJWSEKW-UHFFFAOYSA-N dimethylbenzylamine Chemical compound CN(C)CC1=CC=CC=C1 XXBDWLFCJWSEKW-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 210000001508 eye Anatomy 0.000 description 1
- 210000004709 eyebrow Anatomy 0.000 description 1
- 210000001145 finger joint Anatomy 0.000 description 1
- 230000004907 flux Effects 0.000 description 1
- -1 for example Substances 0.000 description 1
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 1
- 230000008676 import Effects 0.000 description 1
- 230000006698 induction Effects 0.000 description 1
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 1
- 229910052500 inorganic mineral Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 229910052741 iridium Inorganic materials 0.000 description 1
- GKOZUEZYRPOHIO-UHFFFAOYSA-N iridium atom Chemical compound [Ir] GKOZUEZYRPOHIO-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 239000007769 metal material Substances 0.000 description 1
- 239000011707 mineral Substances 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 239000000575 pesticide Substances 0.000 description 1
- 230000010287 polarization Effects 0.000 description 1
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 210000003296 saliva Anatomy 0.000 description 1
- 229910052710 silicon Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000010703 silicon Substances 0.000 description 1
- 238000005507 spraying Methods 0.000 description 1
- 239000010959 steel Substances 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 229920003002 synthetic resin Polymers 0.000 description 1
- 239000000057 synthetic resin Substances 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 238000001931 thermography Methods 0.000 description 1
- 239000010409 thin film Substances 0.000 description 1
- 238000000844 transformation Methods 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION 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
- G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
- B64B—LIGHTER-THAN AIR AIRCRAFT
- B64B1/00—Lighter-than-air aircraft
- B64B1/58—Arrangements or construction of gas-bags; Filling arrangements
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
- B64C—AEROPLANES; HELICOPTERS
- B64C39/00—Aircraft not otherwise provided for
- B64C39/02—Aircraft not otherwise provided for characterised by special use
- B64C39/024—Aircraft not otherwise provided for characterised by special use of the remote controlled vehicle type, i.e. RPV
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
- B64D—EQUIPMENT FOR FITTING IN OR TO AIRCRAFT; FLIGHT SUITS; PARACHUTES; ARRANGEMENTS OR MOUNTING OF POWER PLANTS OR PROPULSION TRANSMISSIONS IN AIRCRAFT
- B64D27/00—Arrangement or mounting of power plant in aircraft; Aircraft characterised thereby
- B64D27/02—Aircraft characterised by the type or position of power plant
- B64D27/24—Aircraft characterised by the type or position of power plant using steam, electricity, or spring force
-
- B64D27/353—
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
- B64D—EQUIPMENT FOR FITTING IN OR TO AIRCRAFT; FLIGHT SUITS; PARACHUTES; ARRANGEMENTS OR MOUNTING OF POWER PLANTS OR PROPULSION TRANSMISSIONS IN AIRCRAFT
- B64D41/00—Power installations for auxiliary purposes
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
- B64D—EQUIPMENT FOR FITTING IN OR TO AIRCRAFT; FLIGHT SUITS; PARACHUTES; ARRANGEMENTS OR MOUNTING OF POWER PLANTS OR PROPULSION TRANSMISSIONS IN AIRCRAFT
- B64D47/00—Equipment not otherwise provided for
- B64D47/08—Arrangements of cameras
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
- B64U—UNMANNED AERIAL VEHICLES [UAV]; EQUIPMENT THEREFOR
- B64U10/00—Type of UAV
- B64U10/30—Lighter-than-air aircraft, e.g. aerostatic aircraft
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L9/00—Cryptographic mechanisms or cryptographic arrangements for secret or secure communications; Network security protocols
- H04L9/08—Key distribution or management, e.g. generation, sharing or updating, of cryptographic keys or passwords
- H04L9/0894—Escrow, recovery or storing of secret information, e.g. secret key escrow or cryptographic key storage
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L9/00—Cryptographic mechanisms or cryptographic arrangements for secret or secure communications; Network security protocols
- H04L9/50—Cryptographic mechanisms or cryptographic arrangements for secret or secure communications; Network security protocols using hash chains, e.g. blockchains or hash trees
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
- B64U—UNMANNED AERIAL VEHICLES [UAV]; EQUIPMENT THEREFOR
- B64U2101/00—UAVs specially adapted for particular uses or applications
- B64U2101/30—UAVs specially adapted for particular uses or applications for imaging, photography or videography
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
- B64U—UNMANNED AERIAL VEHICLES [UAV]; EQUIPMENT THEREFOR
- B64U2201/00—UAVs characterised by their flight controls
- B64U2201/10—UAVs characterised by their flight controls autonomous, i.e. by navigating independently from ground or air stations, e.g. by using inertial navigation systems [INS]
- B64U2201/104—UAVs characterised by their flight controls autonomous, i.e. by navigating independently from ground or air stations, e.g. by using inertial navigation systems [INS] using satellite radio beacon positioning systems, e.g. GPS
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
- Y02T50/00—Aeronautics or air transport
- Y02T50/60—Efficient propulsion technologies, e.g. for aircraft
Abstract
본 발명의 일 실시예에 따른 융복합 블록체인 기반의 하이브리드 무인 비행선을 이용한 지상감시시스템은 태양광을 전력원으로 사용하여 비행하고, 기 설정된 이벤트가 발생된 지역을 탐색하는 적어도 하나 이상의 하이브리드 무인 비행선 및 상기 적어도 하나 이상의 하이브리드 무인 비행선에서 탐색된 탐색정보를 기초로 지반, 도로교통, 산림, 해양녹조, 방범치안 중 적어도 하나 이상에 대한 상태를 모니터링하고, 모니터링정보를 대응기관의 서버와 공유하는 통합관제서버를 포함하고, 상기 통합관제서버는 실시간 기상 데이터 또는 상기 하이브리드 무인 비행선의 위치 데이터를 퍼블릭 블록체인에 분산저장하고, 적어도 하나의 사용자 단말의 드론인증 데이터를 프라이빗 블록체인을 이루는 적어도 하나의 풀노드(Full Blockchain Node)에 저장하고 초기생성키(Key)를 상기 적어도 하나의 사용자 단말로 전송하고, 상기 초기생성키를 컨소시엄 블록체인(Consortium Blockchain)을 이루는 적어도 하나의 풀노드에 보관 및 공유하고, 상기 적어도 하나의 사용자 단말에서 상기 초기생성키를 분실한 경우, 상기 컨소시엄 블록체인 내에서 상기 드론인증 데이터를 이용하여 상기 초기생성키의 복구 또는 재설정을 수행하는 것을 특징으로 한다.
Description
본 발명은 융복합 블록체인 기반의 하이브리드 무인 비행선을 이용한 지상감시시스템 및 방법에 관한 것이다.
무인 비행선은 무인으로 무선 전자파의 유도에 의해 비행과 조종이 가능한 비행체로서 인공지능 기술을 내장할 수도 있다.
무인 비행선은 초기에 정찰 목적의 군사용으로 사용되었으나, 점차 무인 비행선이 각종 무기를 장착하여 적을 파괴하는 공격용 무기로도 활용되고 있다. 이러한 무인 비행선이 최근에는 활용 목적에 따라 다양한 종류와 성능을 가진 비행체로서 상업용으로도 활용되고 있다. 제4차 산업혁명 시대에 접어면서 무인 비행선산업은 미래 핵심 산업 중 하나로 부상하고 있으며, 특히 무인 비행선이 활용되고 있는 핵심 활용 분야로는 다양한 군사 무기 분야는 물론이고, 물류, 정보통신, 농업 및 수산업, 대기관측, 대중교통, 일상, 레저 분야 등이 있다.
그 외에도 방송 영화 등의 촬영분야, 재난안전, 교량·철탑·건설현장 등 인프라 점검 분야, 지적조사, 해안선 조사, 3D 맵핑, 공간정보 획득 뿐만 아니라, 농업 분야에서는 농약살포에 이어 생육상태 점검 등에 이르기 까지 무인 비행선의 활용범위가 확대되고 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 종래의 문제점을 해결할 수 있는 융복합 블록체인 기반의 하이브리드 무인 비행선을 이용한 지상감시시스템 및 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.
다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.
상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 융복합 블록체인 기반의 하이브리드 무인 비행선을 이용한 지상감시시스템은 태양광을 전력원으로 사용하여 비행하고, 기 설정된 이벤트가 발생된 지역을 탐색하는 적어도 하나 이상의 하이브리드 무인 비행선 및 상기 적어도 하나 이상의 하이브리드 무인 비행선에서 탐색된 탐색정보를 기초로 지반, 도로교통, 산림, 해양녹조, 방범치안 중 적어도 하나 이상에 대한 상태를 모니터링하고, 모니터링정보를 대응기관의 서버와 공유하는 통합관제서버를 포함하고, 상기 하이브리드 무인 비행선은 비행 이동중 촬영한 촬영영상 내에 기 설정된 이벤트를 탐지하고, 상기 촬영영상 내에 상기 기 설정된 이벤트가 탐지되면, 호버링 상태에서 상기 이벤트가 발생된 지점을 정밀촬영하는 이벤트 탐지부를 포함하고, 상기 통합관제서버는 실시간 기상 데이터 또는 상기 하이브리드 무인 비행선의 위치 데이터를 퍼블릭 블록체인에 분산저장하고, 적어도 하나의 사용자 단말의 드론인증 데이터를 프라이빗 블록체인을 이루는 적어도 하나의 풀노드(Full Blockchain Node)에 저장하고 초기생성키(Key)를 상기 적어도 하나의 사용자 단말로 전송하고, 상기 초기생성키를 컨소시엄 블록체인(Consortium Blockchain)을 이루는 적어도 하나의 풀노드에 보관 및 공유하고, 상기 적어도 하나의 사용자 단말에서 상기 초기생성키를 분실한 경우, 상기 컨소시엄 블록체인 내에서 상기 드론인증 데이터를 이용하여 상기 초기생성키의 복구 또는 재설정을 수행하고, 상기 사용자 단말은 상기 하이브리드 무인 비행선의 복수 개의 회전구동체의 동작을 제어하기 위한 한쌍의 컨트롤스틱이 구비되고, 상기 한쌍의 컨트롤스틱의 조작에 따른 각도 및 변위에 따른 비행제어신호를 제공하는 조작부; 사용자로부터 제공된 생체정보, 모션정보, 음성정보 중 적어도 하나 이상을 식별하기 위한 복수 개의 인증수단을 포함하고, 생체정보인식, 모션정보인식 및 음성인식 순으로 인증절차를 진행하는 인증부; 사용자로부터 제공된 생체정보와 기 등록된 생체정보와의 동일성 여부를 판단하는 확인부; 사용자에 따라 무인비행선인증정보를 해시함수 기반의 해시값으로 변환한 후, 외부 해킹으로부터 상기 무인비행선인증정보를 등록저장하는 블록체인 암호화부; 상기 인증부의 신원인증처리가 완료되면, 할당(설정)된 고유 네트워크 IP로 상기 하이브리드 무인비행선과의 통신접속을 수행하며, 기 설정된 통신구역 내에서 고유 네트워크 IP를 추적하는 네트워크 도킹부; 및 하나의 하이브리드 무인비행선을 복수의 제어단말과 릴레이 방식으로 비행제어하기 위한 모드를 선택하고, 상기 네트워크 도킹부와 연동되며, 상기 통합관제서버로부터 가상 네트워크 그룹 IP를 수신한 후, 상기 하이브리드 무인비행선과 연결된 네트워크 도킹을 해제한 후, 수신한 네트워크 그룹 IP로 재도킹을 시도 및 해체하는 멀티 접속 제어부를 포함하고, 상기 네트워크 도킹부는 상기 멀티 접속 제어부를 통해 다자간 비행모드 선택 시, 네트워크로부터 가상 네트워크 IP 그룹을 할당받은 후, 기존의 네트워크 도킹을 차단하고, 상기 가상 네트워크 그룹 IP로 해당 하이브리드 무인비행선과 네트워크 도킹을 재시도하는 것을 특징으로 한다.
상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 융복합 블록체인 기반의 하이브리드 무인 비행선을 이용한 지상감시방법은 통합관제서버에서 송출한 목표지점좌표를 수신한 후, 위성으로부터 실시간으로 기상상태정보를 수신한 후, 기상상태에 따른 최단비행경로를 생성하는 단계; 하이브리드 무인 비행선이 목표위치로 비행이동하며, 지상영상을 촬영하면서 설정된 이벤트의 발생지점을 탐색하는 단계; 상기 하이브리드 무인 비행선이 비행이동 중 이벤트가 감지되면, 탐지된 지역으로 하강한 후, 호버링동작을 수행하면서, 탐지된 지역을 정밀탐색하는 단계; 및 정밀탐색한 탐지영상을 통합관제서버로 송출한 후, 통합관제서버에서 이동메시지 및 신규 목표좌표를 수신하면, 상기 위성으로부터 실시간으로 기상상태정보를 수신한 후, 신규 목표위치까지의 최단비행경로를 산출한 후, 상기 최단비행경로로 이동하는 단계를 포함하고, 상기 통합관제서버는 실시간 기상 데이터 또는 상기 하이브리드 무인 비행선의 위치 데이터를 퍼블릭 블록체인에 분산저장하고, 적어도 하나의 사용자 단말의 드론인증 데이터를 프라이빗 블록체인을 이루는 적어도 하나의 풀노드(Full Blockchain Node)에 저장하고 초기생성키(Key)를 상기 적어도 하나의 사용자 단말로 전송하고, 상기 초기생성키를 컨소시엄 블록체인(Consortium Blockchain)을 이루는 적어도 하나의 풀노드에 보관 및 공유하고, 상기 적어도 하나의 사용자 단말에서 상기 초기생성키를 분실한 경우, 상기 컨소시엄 블록체인 내에서 상기 드론인증 데이터를 이용하여 상기 초기생성키의 복구 또는 재설정을 수행하고, 상기 하이브리드 무인 비행선은 비행 이동중 촬영한 촬영영상 내에 기 설정된 이벤트를 탐지하고, 상기 촬영영상 내에 상기 기 설정된 이벤트가 탐지되면, 호버링 상태에서 상기 이벤트가 발생된 지점을 정밀촬영하는 이벤트 탐지부를 포함하고, 상기 사용자 단말은 상기 하이브리드 무인 비행선의 복수 개의 회전구동체의 동작을 제어하기 위한 한쌍의 컨트롤스틱이 구비되고, 상기 한쌍의 컨트롤스틱의 조작에 따른 각도 및 변위에 따른 비행제어신호를 제공하는 조작부; 사용자로부터 제공된 생체정보, 모션정보, 음성정보 중 적어도 하나 이상을 식별하기 위한 복수 개의 인증수단을 포함하고, 생체정보인식, 모션정보인식 및 음성인식 순으로 인증절차를 진행하는 인증부; 사용자로부터 제공된 생체정보와 기 등록된 생체정보와의 동일성 여부를 판단하는 확인부; 사용자에 따라 무인비행선인증정보를 해시함수 기반의 해시값으로 변환한 후, 외부 해킹으로부터 상기 무인비행선인증정보를 등록저장하는 블록체인 암호화부; 상기 인증부의 신원인증처리가 완료되면, 할당(설정)된 고유 네트워크 IP로 상기 하이브리드 무인비행선과의 통신접속을 수행하며, 기 설정된 통신구역 내에서 고유 네트워크 IP를 추적하는 네트워크 도킹부; 및 하나의 하이브리드 무인비행선을 복수의 제어단말과 릴레이 방식으로 비행제어하기 위한 모드를 선택하고, 상기 네트워크 도킹부와 연동되며, 상기 통합관제서버로부터 가상 네트워크 그룹 IP를 수신한 후, 상기 하이브리드 무인비행선과 연결된 네트워크 도킹을 해제한 후, 수신한 네트워크 그룹 IP로 재도킹을 시도 및 해체하는 멀티 접속 제어부를 포함하고, 상기 네트워크 도킹부는 상기 멀티 접속 제어부를 통해 다자간 비행모드 선택 시, 네트워크로부터 가상 네트워크 IP 그룹을 할당받은 후, 기존의 네트워크 도킹을 차단하고, 상기 가상 네트워크 그룹 IP로 해당 하이브리드 무인비행선과 네트워크 도킹을 재시도하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 융복합 블록체인 기반의 하이브리드 무인 비행선을 이용한 지상감시시스템 및 방법을 이용하면, 적은 양의 데이터 송수신으로 CCTV 설치가 불가능한 지역을 용이하게 탐색할 수 있다는 이점이 있다.
또한, 공공 데이터나 공유 데이터는 퍼블릭 블록체인에 분산저장하고, 본인인증 데이터 및 개인정보 데이터를 포함하는 사용자 인증 데이터는 프라이빗 블록체인 내 풀노드(Full Blockchain Node)에 저장한 후 초기생성키를 사용자 단말로 전송하고, 사용자 단말에서 초기생성키를 분실한 경우 공공기관이 관리하는 컨소시엄 블록체인을 통하여 복구 또는 재설정할 수 있도록 하며, 풀노드 외에 라이트 노드(Lightweight Node)에 기 설정된 가벼운 정보를 저장하도록 함으로써 중요한 정보 이외의 나머지 정보는 모든 노드를 보유하고 있지 않아도 되도록 하고 속도를 증가시키고 지연은 없앨 수 있다는 이점을 제공한다.
또한, 융복합 블록체인이 적용된 무인비행선의 사용자 인증을 기반으로 무인비행선과 제어단말(조종단말) 간의 네트워크 도킹여부를 실시함으로써, 무인비행선 또는 제어단말이 도난되더라도 도난된 무인비행선 또는 제어단말의 사용을 차단시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 융복합 블록체인 기반의 하이브리드 무인비행선을 이용한 지상감시시스템을 나타낸 블록도이다.
도 2는 도 1에 도시된 융복합 블록체인 기반의 하이브리드 무인 비행선의 세부구성을 나타낸 구성도이다.
도 3 및 도 4는 도 1에 도시된 융복합 블록체인 기반의 하이브리드 무인 비행선의 비활성기체 튜브의 확대도이다.
도 5는 도 2에 도시된 이벤트 탐지부의 세부구성도이다.
도 6은 도 1에 도시된 통합관제서버의 세부구성도이다.
도 7은 도 1에 도시된 사용자 단말의 세부구성도이다.
도 8 내지 도 10은 인증처리부에서 사용된 홍채 및 동공의 이완 및 수축 거리를 표시한 예 및 지문의 특징점을 나타낸 예시도이다.
도 11 내지 도 13은 본 발명에 적용된 융복합 블록체인의 일 예시도이다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 하이브리드 무인 비행선을 이용한 지상감시방법을 설명한 흐름도이다.
도 15는 본 명세서에 개진된 하나 이상의 실시예가 구현될 수 있는 예시적인 컴퓨팅 환경을 도시한 도이다.
도 2는 도 1에 도시된 융복합 블록체인 기반의 하이브리드 무인 비행선의 세부구성을 나타낸 구성도이다.
도 3 및 도 4는 도 1에 도시된 융복합 블록체인 기반의 하이브리드 무인 비행선의 비활성기체 튜브의 확대도이다.
도 5는 도 2에 도시된 이벤트 탐지부의 세부구성도이다.
도 6은 도 1에 도시된 통합관제서버의 세부구성도이다.
도 7은 도 1에 도시된 사용자 단말의 세부구성도이다.
도 8 내지 도 10은 인증처리부에서 사용된 홍채 및 동공의 이완 및 수축 거리를 표시한 예 및 지문의 특징점을 나타낸 예시도이다.
도 11 내지 도 13은 본 발명에 적용된 융복합 블록체인의 일 예시도이다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 하이브리드 무인 비행선을 이용한 지상감시방법을 설명한 흐름도이다.
도 15는 본 명세서에 개진된 하나 이상의 실시예가 구현될 수 있는 예시적인 컴퓨팅 환경을 도시한 도이다.
본 명세서 또는 출원에 개시되어 있는 본 발명의 실시 예들에 대해서 특정한 구조적 내지 기능적 설명들은 단지 본 발명에 따른 실시 예를 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로, 본 발명에 따른 실시 예들은 다양한 형태로 실시될 수 있으며 본 명세서 또는 출원에 설명된 실시예들에 한정되는 것으로 해석되어서는 아니 된다.
본 발명에 따른 실시예는 다양한 변경을 가할 수 있고 여러가지 형태를 가질 수 있으므로 특정실시 예들을 도면에 예시하고 본 명세서 또는 출원에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명의 개념에 따른 실시 예를 특정한 개시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
제1 및/또는 제2 등의 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성 요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안된다. 상기 용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소로부터 구별하는 목적으로 만, 예컨대 본 발명의 개념에 따른 권리 범위로부터 이탈되지 않은 채, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.
본 명세서에서 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 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명시된 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 부가가능성을 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 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 첨부된 도면들을 기초로 본 발명의 일 실시예에 따른 융복합 블록체인 기반의 하이브리드 무인 비행선을 이용한 지상감시시스템 및 방법을 보다 상세하게 설명하도록 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 융복합 블록체인 기반의 하이브리드 무인비행선을 이용한 지상감시시스템을 나타낸 블록도이다. 도 2는 도 1에 도시된 융복합 블록체인 기반의 하이브리드 무인 비행선의 세부구성을 나타낸 구성도이다. 도 3 및 도 4는 도 1에 도시된 융복합 블록체인 기반의 하이브리드 무인 비행선의 비활성기체 튜브의 확대도이다. 도 5는 도 2에 도시된 이벤트 탐지부의 세부구성도이다. 도 6은 도 1에 도시된 통합관제서버의 세부구성도이다. 도 7은 도 1에 도시된 사용자 단말의 세부구성도이다. 도 8 내지 도 10은 인증처리부에서 사용된 홍채 및 동공의 이완 및 수축 거리를 표시한 예 및 지문의 특징점을 나타낸 예시도이다. 도 11 내지 도 13은 본 발명에 적용된 융복합 블록체인의 일 예시도이다.
먼저, 도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 융복합 블록체인 기반의 하이브리드 무인 비행선을 이용한 지상감시시스템(100)은 하이브리드 무인 비행선(200) 및 통합관제서버(300)를 포함한다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 융복합 블록체인 기반의 하이브리드 무인 비행선을 이용한 지상감시시스템(100)은 하이브리드 무인비행선을 제어하기 위한 사용자 단말(400)를 더 포함한다.
상기 사용자 단말(400)은 무인 항공기 관제 서비스 관련 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 이용하여 무인비행선과 연동되며 무인비행선을 제어하는데 필요한 기상 데이터, 위치 데이터를 수신하여 출력하는 단말일 수 있다.
또한, 사용자 단말(400)은 무인비행선을 제어하기 위하여 무인비행선을 엑세스하기 위한 사용자 인증 데이터를 설정하는 단말일 수 있다.
그리고, 사용자 단말(400)은, 퍼블릭 블록체인 및 프라이빗 블록체인을 이루는 어느 하나의 노드일 수 있고, 사용자 무인비행선인증 데이터를 설정한 후 생성된 초기생성키를 통합관제서버(300)로부터 수신하고 저장하는 단말일 수 있다.
만약, 사용자 단말(500)에서 비밀번호를 잊었거나 초기생성키를 분실한 경우 복구 및 재설정을 위하여 컨소시엄 블록체인에 엑세스한 후 비밀번호 힌트를 입력함으로써 초기생성키를 복구 또는 재설정할 수 있는 단말일 수 있다. 이때, 사용자 단말(400)은 초기생성키를 전자지갑 포맷으로 저장하는 단말일 수 있다.
여기서, 적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 네비게이션, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다. 이때, 적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 네트워크를 통해 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 단말로 구현될 수 있다. 적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 네비게이션, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트폰(Smartphone), 스마트 패드(Smartpad), 타블렛 PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.
상기 사용자 단말(400)에 대한 보다 구체적인 설명은 후술하도록 한다.
먼저, 하이브리드 무인 비행선(200)은 GNSS(Global Navigation Satellite System)를 통해 위치를 수신하고 이리듐 위성(Iridium satellite)과 같은 위선통신 혹은 4G, 5G, LTE, LTE-A, 와이브로(Wireless Broadband Internet) 등을 이용해 통합관제서버(300)와 통신한다.
상기 하이브리드 무인 비행선(200)은 태양광을 전력원으로 사용하여 비행 및 통신하고, 기 설정된 이벤트가 발생된 지역을 탐색한다.
보다 구체적으로, 상기 하이브리드 무인 비행선(200)은 기체(201), 비활성 기체튜브(210), 전원공급부(220), 복수 개의 플라이어 추진체(230), 이벤트 탐지부(240) 및 구동제어부(250)를 포함한다.
또한, 하이브리드 무인 비행선(200)은 복수 개의 태양전지패널(270), 위성항법부(280) 및 통신부(290)를 포함할 수 있다.
상기 기체(201)는 상술한 전원공급부(220), 복수 개의 플라이어 추진체(230), 이벤트 탐지부(240), 구동제어부(250), 복수 개의 태양전지패널, 위성항법부 및 통신부 등을 비롯하여 공지의 무인 비행선에 필요한 여러 부품들이 설치되는 구성부분으로서, 합성수지 또는 금속재 등으로 구성될 수 있다.
도면에서는 원통형 구조를 예시하였으나 이에 한정되지 않고 실시 조건에 따라 그 모양과 형태는 다양하게 변형하여 실시할 수 있다. 예들 들면 기체(210)를 원통형 구조가 아닌 사각통체, 팔각통체 등 다각 통체형 구조로 구성하는 것도 가능하다.
다음으로, 비활성 기체튜브(210)는 비활성 기체, 예컨대, 헬륨가스가 충전된 튜브로서, 상기 비활성 기체튜브(210)의 부력은 기체에 설치된 각 구성들의 총 중량과 중력의 곱을 상쇄할 수 있는 크기일 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 비행 에너지 저감형 태양광 무인항공기의 부피증가에 따른 무게감소의 관계를 나타낸 그래프이며, 비활성 기체튜브(210) 내에 부력 가스인 헬륨을 충전했을 경우, 부피 증가에 따라 헬륨에 의해 부력이 발생하면서 무인 비행선 전체 무게가 감소되는 관계를 도시한 것이다. 공기 및 헬륨밀도 비교를 통해 부력 및 중량감소 효과를 계산해보면, 공기밀도가 1.293kg/㎥이고, 헬륨밀도가 0.1786kg/㎥이다. 공기밀도와 헬륨밀도의 차이는 1.293-0.1786=1.119이다. 따라서, 헬륨 1㎥를 이용하여 약 1kg의 하중 감소효과를 얻을 수 있다.
본 발명의 실시예는 비활성 기체튜브(210)로 인하여 무인 비행선의 중량에 따른 중력저항을 최소화시킬 수 있고, 이로 인하여 무인 비행선이 이륙 및 이동하는 데 소모되는 에너지를 감소할 수 있다. 참고로, 비행이동체의 비행에너지는 자중에서 부력을 제한 값에 비행속도를 곱하고 이를 양항비로 나누어 계산된다(비행에너지=(자중-부력)*비행속도/양항비). 따라서, 비행체(100) 무게감소를 통한 부력의 증가는 비행에너지를 증가시키는 요인이 된다.
따라서, 비활성 기체튜브(210)로 인하여 무인 비행선의 비행시 비행무게를 줄여주게 된다.
즉, 비행무게를 기초로 산출된 필요부력을 통해 비활성 기체튜브(210)의 총 부피를 산출할 수 있고, 산출된 총 부피를 갖는 형상의 비활성 기체튜브를 제작할 수 있다.
한편, 비활성 기체튜브(210)의 상부면 및 곡면은 태양광을 수집하여 전기로 변환하는 복수 개의 플렉서블 태양전지패널(염료감응형 태양전지) 및 규소태양전지(270)을 구비한다.
상기 비활성 기체튜브(210)는 복수 개의 플렉서블 태양전지패널(270)을 고정시키기 위한 와이어 프레임(10)을 구비할 수 있다.
복수 개의 플렉서블 태양전지패널(270)에서 생성된 전기는 후술하는 전원공급부(220)로 공급되어 저장된다.
상기 전원공급부(220)는 복수 개의 플렉서블 태양전지패널에서 공급된 전기에너지를 변환하여 저장하고, 저장된 에너지를 각 구성들의 부하에 상응하는 크기의 전기에너지로 변환하여 제공하는 구성일 수 있다.
상기 전원공급부(220)는 PCS(Power Conversion System)를 포함하고, 상기 PCS는 입력/출력 단자로의 전력 변환 및 입력/출력 단자로부터의 전력 변환을 수행하며, 이때 상기 전력 변환은 DC/AC 변환 및 제1전압과 제2전압 사이의 변환일 수 있다.
상기 복수 개의 플라이어 추진체(230)는 기체에 고정되는 부분으로서 모터에 의해 회전하는 임펠러의 회전시 양력을 발생시켜 추진력을 발생시킨다.
다음으로, 상기 이벤트 탐지부(240)는 비행 촬영한 촬영영상 내에 기 설정된 이벤트를 탐지하는 구성일 수 있다.
상기 이벤트 탐지부(240)는 비행 이동중 촬영된 영상 내에 이벤트가 발생되면, 호버링(hovering, 정지비행) 상태에서 이벤트가 발생된 지점을 정밀촬영한 후, 송출하는 기능을 포함한다.
여기서, 이벤트는 산불, 교통정체, 광물탐사, 수위측위, 객체탐색, 지질탐색 등을 포함할 수 있다.
상기 이벤트 탐지부(240)는 모듈형으로 제작되어 기체와 탈착될 수 있어, 사용자는 이벤트의 종류에 따라 이벤트 탐지부를 교체하여 사용할 수 있다.
상기 이벤트 탐지부(240)는 카메라부(241), 이벤트 판단부(242)를 포함할 수 있다.
상기 카메라부(241)는 열화상 카메라, 적외선 카메라, 자외선 카메라, 자력선 카메라 등 다양한 종류가 사용될 수 있고, 탐지하고자 하는 이벤트의 종류에 따라 가변될 수 있다.
상기 카메라부(241)는 비행 주변을 촬영하며, 촬영의 흔들림 없이 동일한 촬영방향이 유지될 수 있도록 카메라 짐벌(camera gimbal)(243)을 포함한다.
이를 부연설명하면, 카메라 짐벌(camera gimbal)(243)은 카메라의 촬영 방향이 유지되도록 롤(Roll), 피치(Pitch) 또는 요(Yaw) 방향으로 3축 방향으로 회전되어 카메라의 위치를 보정한다. 카메라 짐벌(camera gimbal)은 카메라가 장착되는 고정대와, 가속도센서가 구비된 보정제어모듈과, 3축(Roll, Pitch, Yaw) 회전을 담당하는 3개의 모터와 프레임으로 구성될 수 있으며, 보정제어모듈에 구비된 가속도센서로 각축의 기울어짐을 측정하여 각각의 해당 모터를 반대방향으로 회전함으로써, 최종적으로 고정대의 기울기는 변하지 않도록 작동하여 카메라의 촬영 방향이 유지되도록 카메라의 위치를 보정할 수 있다.
이벤트 판단부(242)는 카메라(241)에서 촬영된 영상 내에 이벤트의 발생여부를 판단하는 구성으로, 딥러닝 알고리즘을 이용할 수 있다.
상기 딥러닝(Deep Learning)은 사물이나 데이터를 군집화하거나 분류하는 데 사용되는 기술이다. 많은 양의 데이터를 컴퓨터에 입력하고 비슷한 것끼리 분류하도록 하는 기술이다.
이때, 데이터를 어떻게 분류할 것인가를 놓고 이미 많은 기계학습 알고리즘이 등장했다. 딥러닝은 인공신경망의 한계를 극복하기 위해 제안된 인공지능 학습방법이다.
참고로, 본 발명에 개시된 딥러닝 알고리즘을 채용하며, 상기 딥러닝 알고리즘은 Deep Belief Network, Autoencoder, CNN(Convolutional Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network), Deep Q-Network 등을 포함할 수 있고, 본 발명에서 열거한 딥러닝 알고리즘은 일 예시일 뿐, 이에 한정되는 것은 아니다.
본 발명에서는 앞에서 열거한 딥러닝 알고리즘 중 어느 하나인 CNN(Convolutional Neural Network)를 적용시켜, 시스템에 적용한 예를 설명하였지만, 이에 한정되는 것은 아니며, 사용자의 선택에 따라 다양한 종류의 딥러닝 알고리즘이 사용될 수도 있다.
보다 구체적으로, 상기 이벤트 판단부(242)는 샘플링부(242-1), 역량 증강부(242-2), 전이 학습부(242-3) 및 알고리즘 적용부(242-4)를 포함한다.
샘플링부(242-1)는 카메라(241)에서 획득된 지상영상을 이용하여 샘플링한다.
역량 증강부(242-2)는 샘플링된 지상영상의 샘플 이미지를 데이터 전처리 및 역량 증강(Augmentation) 시킨다. 이때 탐지 신경망 모델 훈련, 데이터 생성 모델 훈련, 데이터 생성 등을 구현한다.
그리고 전이 학습부(242-3)는 역량 증강부(242-2)에서 역량 증강된 이미지를 학습하여 신경망 모델을 전이 학습한다.
이때 전이 학습부(242-3)는 탐지 신경망을 이용하여 데이터 생성 모델 신경망을 훈련시켜 많은 이벤트 이미지 데이터를 새로 생성할 수 있고, 이를 메모리에 저장한다. 즉 전이 학습부(242-3)에서 유사 이벤트 이미지를 새로 생성하여 저장함으로써 학습된 탐지 신경망 모델의 성능을 지속적으로 더 증가시킬 수 있는 효과가 있다.
일 실시예에 있어서 전이 학습부(242-3)는 전처리된 이미지에 포함되어 있는 이벤트에 해당하는 영역을 특정하기 위하여 RPN(Region Proposal Network)를 이용하여 객체영역을 추출한다.
그리고 추출된 객체 영역에 있는 물체를 하나의 객체로 인식하기 위하여 딥러닝 알고리즘인 R-CNN알고리즘을 이용하여 학습하여 메모리의 여러 객체들과 비교하여 이미지속의 물체가 메모리의 객체로 인식이 되면 인식된 객체의 명칭 결과를 다시 메모리에 저장하여 학습 결과를 업그레이드한다. 이렇게 저장된 결과는 R-CNN알고리즘을 업그레이드하는 새로운 학습으로 저장되는 것이다.
여기서, 메모리는 상기 카메라부에서 촬영한 데이터들 및 상기 이벤트 판단부를 통해 처리된 각종 데이터들을 저장하며, 저장매체로 이를테면, 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(이를테면, SD 또는 XD 메모리 등), 램(RAM), 롬(ROM) 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다.
알고리즘 적용부(242-4)는 획득된 영상을 이용하여 전이 학습된 탐지 알고리즘을 선정하여 적용한다.
일 실시예에 있어서 알고리즘 적용부(242-4)는 객체영역을 특정하는 RPN과 특정된 객체를 인식하는 알고리즘인 Fast R-CNN을 하나의 네트워크로 컨볼루션 결합을 통해 보다 빠르게 객체인식을 수행하도록 할 수 있다. 즉, 객체인식을 위해 이미지내의 물체와 메모리에 저장된 다양한 정보와 비교함으로써 발생하는 많은 연산에 따라 소요되는 시간을 줄일 수 있고, 기존 방식보다 훨씬 빠르게 이벤트의 유무 및 위치에 대한 인식할 수 있다.
한편, 호버링(hovering, 정지비행)은 후술하는 구동제어부(250)을 통해 제어되며, 구동제어부(250)는 이벤트 탐지부(240)가 이벤트 탐지신호를 수신할 경우, 기체가 호버링되도록 복수 개의 플라이어 추진체의 동작을 제어한다.
무인 비행선의 호버링 기술에는 IMU 센서 기반 방식, 레이더 기반 방식, 영상 기반 방식 등이 적용될 수 있으며, 본 발명에서는 영상 기반 방식으로 동작한다.
예컨대, 무인 비행선의 동체에 탑재된 하방 카메라 모듈을 활용한 영상 기반 호버링 방식은 레이더 등의 여타 능동적 센서 기반 방식들과 달리 전력 소모, 탑재 중량이 적으면서도 우수한 성능을 지원 가능하기 때문에 소형 기체인 무인 비행선에 적용하기 용이하다.
상기 영상 기반 호버링 방식은 무인 비행선으로부터 취득한 하방 영상을 통해 무인 비행선의 움직임을 추적한 후 추적된 움직임만큼 보정하는 방식으로 호버링을 수행한다.
이에 하방 영상 정보를 활용하여 무인 비행선의 움직임을 정확히 추적하는 것은 호버링 기능 지원에 있어 필수적인 요소라 할 수 있다.
이러한 영상 기반 호버링 방식에 대표적으로 활용되는 알고리즘으로 블록 매칭 알고리즘(block matching algorithm), 특징 기술자 매칭 알고리즘(feature descriptor matching algorithm), KLT(Kanade Lucas Tomasi) 특징 추적 알고리즘 등이 존재한다.
따라서, 이벤트 탐지부(240)는 영상 내에 1차 이벤트 발생유무를 탐색하고, 이벤트가 탐지되면, 이벤트가 발생된 지점에서 호버링 동작을 통해 2차 이벤트 발생유무를 정밀 탐지하고, 2차 이벤트가 탐지되면, 탐지된 지점의 영상을 송출하는 구성일 수 있다.
다음으로, 상기 구동제어부(250)는 후술하는 위성항법부(280)에서 제공한 비행경로정보로 비행되도록 복수 개의 플라이어 추진체 각각의 임펠러 회전수를 제어하는 구성일 수 있다. 또한, 구동제어부(250)는 각 구성의 동작을 제어하는 구성일 수 있다. 상기 구동조정부(250)는 비행 알고리즘의 다중명령 모드를 통해 비행체가 공중에서 복수의 비행 패턴들을 자동으로 구현할 수 있도록 해주는데, 여기서 비행 패턴들은 이를테면, 곡예(acro) 비행, 스터빌라이즈(stabilize) 비행, 써클(circle) 비행, 팔로우 미(follow me) 비행, 지오펜스 앤 오토(geo fence and auto) 비행 등을 수행할 수 있도록 조정하며, 또한 GPS 위성으로부터 위치 정보를 수신 받아 미리 설정된 경비 영역 내에서 비행이 이루어 질 수 있도록 조정할 수도 있다.
상기 위성항법부(280)는 위성으로부터 실시간으로 기상상태정보를 수신하고, 통합관제서버(300)에서 송출한 목표위치까지의 최단비행경로를 산출한 후, 기상상태에 따라 최단비행경로를 보정한 최단비행경로를 제공하는 기능을 한다.
상기 통신부(290)는 인공위성 통신, 4G, 5G, LTE, LTE-A, 와이브로(Wireless Broadband Internet), 와이파이(Wifi) 등을 사용할 수 있고, 근거리 통신모듈로 NFC(Near Field Communication), 블루투스(Bluetooth), 지그비(Zigbee), UWB(Ultra-wideband) 방식의 통신 모듈 등을 사용할 수 있지만 이에 한정되는 것은 아니다.
상기 통신부(290)는 통합관제서버(300)와 네트워크 망을 효율적으로 구축 및 사용할 수 있도록 표준 프로토콜(TCP/IP, UDP, VPN 등)을 지원하는 소프트웨어(S/W) 기능을 구성하여 기존의 통신 프로그램 및 어플리케이션과 호환되도록 할 뿐만 아니라, 영상 압축 및 전송처리, 비행제어컴퓨터(FCC), 임무 장치제어 및 추가 모듈 확장 등을 위한 하드웨어(H/W)를 제공할 수 있다.
다음으로, 통합관제서버(300)는 상기 적어도 하나 이상의 하이브리드 무인 비행선에서 탐색된 탐색정보를 기초로 지반, 도로교통, 산림, 해양녹조, 방범치안 중 적어도 하나 이상에 대한 상태를 모니터링하고, 모니터링정보를 대응기관의 서버와 공유하는 구성일 수 있다.
또한, 통합관제서버(300)는 무인 항공기 관제 서비스 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 제공하는 서버일 수 있다. 그리고, 통합관제서버(300)는, 퍼블릭 블록체인, 프라이빗 블록체인 및 컨소시엄 블록체인을 융복합시켜 공공 데이터는 퍼블릭 블록체인에, 사용자 단말(400)의 개인 무인비행선인증 데이터는 프라이빗 블록체인에, 사용자 단말(400)의 초기생성키 재설정 또는 복구는 컨소시엄 블록체인에 각각 저장 및 역할을 나누어 관리하는 서버일 수 있다. 또, 통합관제서버(300)는 기 설정된 중요 카테고리로 분류된 정보는 프라이빗 블록체인의 풀노드(Full Blockchain Node)에 저장하도록 하고, 그 외의 정보는 퍼블릭 블록체인의 적어도 하나의 라이트 노드(Lightweight Node)에 분산저장하도록 이원화함으로써 정보의 처리속도는 높이고 보안성도 함께 높이는 서버일 수 있다. 그리고, 통합관제서버(300)는, 사용자 단말(400)에서 개인 무인비행선인증 데이터를 입력하면 초기생성키를 전자지갑 포맷으로 사용자 단말(400)에서 저장하도록 하는 서버일 수 있고, 사용자 단말(400)에서 초기생성키를 분실하거나 비밀번호를 잊은 경우, 사용자 인증 데이터를 이용하여 초기생성키를 복구하거나 재설정할 수 있도록 컨소시엄 블록체인과 연계시키는 서버일 수 있다.
보다 구체적으로, 통합관제서버(300)는 운영자 관리부(310), 무인 비행선정보 관리부(320), 통신부(330), 데이터베이스부(340), 비행정보 관리부(350), 위험도 분석부(360), 원격 관제부(370), 디스플레이부(380) 및 통합 제어부(390)를 포함한다.
운영자 관리부(310)는 무인 비행선 관제 운영요원의 아이디(ID), 패스워드 등을 관리한다. 한편 권한 없는 자의 무단 접근 방지 또는 상기 서버(300)와 송수신되는 데이터의 해킹 방지를 위해 인증 및 암 복호화 절차를 더 포함함이 바람직하다. 이 경우 전자서명과 해시(hash) 함수(이를테면, SHA-224, SHA-256, SHA-384, SHA-512 등)를 이용하여 인증 절차를 구현할 수 있으며, ARIA(Academy Research Institute Agency), ECC(Elliptic Curve Cryptosystem) 등과 같은 경량 암 복호화 알고리즘을 이용하여 암 복호화 절차를 구현할 수 있다.
무인 비행선정보 관리부(320)는 관제 대상 무인 비행선들에 대한 무인 비행선 식별 정보를 관리하는데, 여기서 무인 비행선 식별정보는 제조사, 수입원, 판매사, 시리얼넘버(Serial number), 무인 비행선 사양(무게, 크기, 비행 속도 등), 소정의 협회 등에 등록된 고유 등록번호 등을 포함한다.
통신부(330)는 무인 비행선 및 외부서버와 통신하며, 3G, 4G, 5G, LTE, LTE-A, 와이브로(Wireless Broadband Internet), 와이파이(Wifi) 등 및 근거리 통신모듈로 NFC(Near Field Communication), 블루투스(Bluetooth), 지그비(Zigbee), UWB(Ultra-wideband) 방식 등을 사용하는 무선통신, 또는 인터넷, SNS(Social Network Service) 등을 사용할 수 있다.
데이터베이스부(340)는 무인 비행선들의 감시 및 제어를 위한 정보와 처리된 결과에 대한 정보를 데이터베이스(DB)화 하고, 저장매체에 저장한다. 이를테면, 데이터베이스부(340)는 무인 비행선들의 식별정보, 무인 비행선과 관련된 법 규정의 정보, 비행 제한/금지 구역에대한 정보, 무인 비행선의 행위에 따른 위험도 정보 및 위험도에 따른 통제/제어 정책 정보 등을 퍼블릭 블록체인에 분산하여 저장한다.
또한, 데이터베이스부(340)는 실시간 기상 데이터 또는 무인비행선 위치 데이터를 퍼블릭 블록체인에 분산저장할 수 있다.
이때, 실시간 기상 데이터 또는 무인비행선 위치 데이터를 퍼블릭 블록체인에 분산저장할 때, 실시간 기상 데이터 또는 무인비행선 위치 데이터를 포함하는 기 설정된 공공 데이터 또는 공유 데이터를 퍼블릭 블록체인을 이루는 적어도 하나의 라이트 노드(Lightweight Node)에 분산저장할 수 있다.
상술한 바와 같이 본 발명의 일 실시예에서는, 엑세스 시간이나 속도가 짧고 빨라야 하는 데이터는 라이트 노드에 저장하고, 그 외의 개인정보나 인증정보와 같은 속도가 느려도 기밀성을 유지해야 하는 데이터는 풀노드(Full Blockchain Node)에 저장한다.
이때, 라이트 노드는 블록체인에 참여하여 거래를 수행하는 노드로, 풀노드에 거래 데이터를 요청하여 개별 거래를 검증하는 기능을 수행한다. 풀노드처럼 모든 블록 정보의 원본을 가지고 있지는 않고 일종의 요약본, 즉 블록헤더에 있는 중요한 데이터만 보유하고 있다. 스마트폰의 경우, 100GB 저장 공간을 가진 폰이 아직 많지 않기 때문에 안드로이드 모바일 비트코인 지갑은 라이트 노드로 사용된다. 참고로 데스크톱 컴퓨터의 비트코인 지갑은 풀노드로 사용된다. 라이트 노드는 모든 블록정보를 가지고 있지 않기 때문에 어떤 새로운 거래 정보를 수신받았을 경우 이 거래가 정상적인지 검증할 수 없다. 반대로 풀노드의 경우 모든 데이터를 가지고 있기 때문에 로컬에 있는 블록 정보를 조회하여 검증을 할 수 있다. 따라서 라이트 노드는 개별 거래에 대한 트랜잭션을 확인하기 위한 SPV(Simple Payment Verify, 단순 지불 검증)를 사용한다. SPV는 라이트 노드에서 거래를 검증하기 위해 풀노드에게 블록정보를 요청하여 머클트리를 통해 이 거래가 검증된 거래인지를 확인하는 방법이다.
블록체인은 중앙 집중형 서버에 거래 기록을 보관, 관리하지 않고 거래에 참여하는 개개인의 서버들이 모여 네트워크를 유지 및 관리한다. 이 개개인의 서버, 즉 참여자를 노드라고 한다. 중앙 관리자가 없기 때문에 블록을 배포하는 노드의 역할이 중요하며, 참여하는 노드들 가운데 절반 이상의 동의가 있어야 새 블록이 생성된다. 노드들은 블록체인을 컴퓨터에 저장해 놓고 있는데, 일부 노드가 해킹을 당해 기존 내용이 틀어져도 다수의 노드에게 데이터가 남아 있어 계속적으로 데이터를 보존할 수 있다. 블록체인 네트워크의 모든 거래 정보를 모두 가지고 있으면 풀노드(Full Blockchain Node), 머클트리만 가지고 있으면 라이트 노드(Lightweight Node)라고 부른다.
따라서, 블록체인의 모든 노드는 풀노드와 라이트 노드로 나뉜다. 풀노드는 네트워크의 모든 거래정보를 전부 저장하고 사용자들의 지갑을 관리한다. 라이트 노드는 사용자 지갑을 저장하지만 네트워크 접근을 위해 풀노드에 의존한다. 노드는 네트워크의 구성요소이며 풀노드는 블록체인을 유지하는 것, 라이트 노드는 참여자를 위해 접속권한을 부여하는 것이라고 이해할 수 있다. 금고와 파수꾼 비유를 예로 들면, 풀노드는 군대급의 강화된 파수꾼이고, 라이트 노드는 금고를 활용해 입출금을 시도하는 통로로 볼 수 있다. 풀노드와 라이트 노드 중에서 블록체인 네트워크에 기여가 큰 것은 역시 풀노드이다. 결국 라이트 노드와 개별 노드는 노드에 저장되어 있는 블록체인을 읽어 와서 네트워크에 참여되는 것이기 때문이다.
풀노드의 장점은, 예를 들어, 자체 노드에서 전송데이터가 발송되기 때문에 이 전송이 어디에서 생성된 것인지 어느 누구도 알지 못한다. 라이트 노드는 전송데이터가 중앙서버를 통해 나가기 때문에 완전한 보안이 가능하지는 않다. 다만, 완전한 보안이 아니라고 해서 해킹의 위험이 증가한다는 의미는 아니다. 노출될 수 있는 정보는 어떤 주소가 어떤 IP에서 발송이 됐는지에 대한 정보가 서버에 남을 수 있다는 의미이다. 이에 반해 풀노드는 어떤 주소가 어떤 IP에서 발송됐는지 알지 못한다. 임의의 노드에서 전송된 데이터를 다른 노드에 전달하는 경우 임의의 브로드캐스트를 받은 노드는 이 전송이 내가 보낸 것인지 혹은 다른 것을 전달한 것인지를 알지 못하기 때문이다. 또, 풀노드는 개인키의 쉬운 입출력이 가능하다.
반대로 라이트 노드의 장점은 사용이 쉽다는 것인데, 자체 블록을 사용하는 것이 아니라 중앙서버에서 나의 데이터가 얼마나 있는지 체크하는 방식이다. 그렇기 때문에 프로그램 설치부터 사용까지의 시간이 얼마 안 걸리며 사용이 간편하다. 풀노드의 경우 블록 데이터가 140GB에 이르기 때문에 이 블록을 모두 받아오는데 2일에서 7일까지 걸릴 수 있다. 또, 라이트 노드는 복구가 간편하다. 시드(Seed) 방식을 이용하여 주소를 관리하기 때문에 지갑 복구가 간편하다. 12/18/24개의 영어 단어를 잘 적어두면 혹시라도 지갑이 분실되어도 이 단어를 이용해 지갑 복구가 가능하다.
이하에서 본원에서 사용하는 프라이빗, 퍼블릭 및 컨소시엄 블록체인의 간단한 개념을 먼저 설명하기로 한다.
퍼블릭 블록체인은 권위 있는 조직의 승인 없이 노드의 자유의사에 따라 네트워크 참여가 가능한 블록체인이다. 조직이 블록체인을 활용한 비즈니스를 수행하기 위해서는 해당 비즈니스가 효과성, 효율성, 기밀성, 무결성, 가용성, 준거성, 신뢰성의 7가지 비즈니스 요구사항을 만족하는지 고려해야 한다. 하지만 조직이 퍼블릭 블록체인을 활용하여 비즈니스를 수행하면 퍼블릭 블록체인의 고질적인 4가지 한계점으로 인해 비즈니스 요구사항을 만족시킬 수 없다. 퍼블릭 블록체인의 4가지 한계점은 다음과 같다.
첫째, 낮은 트랜잭션 처리량 및 높은 지연시간으로 인해 비즈니스의 효과성, 효율성과 가용성이 저하된다. 퍼블릭 블록체인인 이더리움에서는 초당 20개의 트랜잭션이 처리되며 한 트랜잭션 당 10~20초의 지연시간이 발생한다. 신용카드 결제로 초당 2000개의 트랜잭션이 발생하는 것과 비교할 때 퍼블릭 블록체인은 신속한 결제가 요구되는 비즈니스를 수행하는데 큰 한계가 있다. 둘째, 프라이버시 및 기밀성 보호 부재로 인해 비즈니스의 기밀성과 준거성이 저하된다. 퍼블릭 블록체인에서는 블록의 무결성 및 투명성을 위해 각 노드들이 개인 식별정보와 조직의 거래정보들이 포함된 블록들을 저장하고 처리한다. 이는 개인정보보호법에서 명시하는 개인정보 취급 요구사항에 위반될 뿐만 아니라 기밀에 해당하는 조직의 거래활동내역들이 네트워크 참여자들에게 공개되어 비즈니스 수행에 큰 지장을 주게 된다.
셋째, 블록체인 거버넌스의 부재로 인해 비즈니스의 효과성, 효율성과 준거성이 저하된다. 하드포크(Hard fork)가 가능하고 노드 통제가 어려운 퍼블릭 블록체인은 조직이 강력하고 일관된 전략 및 정책으로 비즈니스를 수행을 할 수 없게 한다. 이러한 환경은 조직이 비즈니스를 효과적이고 효율적으로 수행할 수 없게 할뿐더러 이해관계자들의 요구사항을 만족시키는데 어려움을 겪게한다. 넷째, 비효율적인 에너지 소모로 인해 비즈니스 효율성이 저하된다. 퍼블릭 블록체인은 작업증명을 위해 컴퓨팅 파워와 전력 등의 에너지가 소모된다. 비트코인 네트워크가 작업증명으로 연간 14.96 Twh의 전력과 7억4천7백만 달러를 소모하는 것을 고려할 때 지나친 에너지 소모와 비 친환경적인 요인은 비효율적인 비즈니스를 초래한다. 이러한 퍼블릭 블록체인의 한계 때문에 조직은 비즈니스 요구사항을 모두 만족할 수 있는 블록체인을 선택하여 비즈니스를 수행해야 한다.
블록체인 기술의 가장 큰 의의는 서로를 신뢰할 수 없는 네트워크 환경에서 신뢰를 보증하는 중개자 없이도 개인 간의 거래가 가능하다는 것이다. 이러한 환경에서 개인 간의 거래가 위 변조되지 않았다는 신뢰를 보증하기 위해 퍼블릭 블록체인은 비즈니스 수행에 필수적인 효율성, 기밀성과 가용성의 측면에서 치명적인 한계가 있었다. 그러나 조직이 비즈니스를 하고 거래를 하는 실제환경은 퍼블릭 블록체인이 전제하는 무신뢰 네트워크만큼 극단적이지 않다. 조직은 통상적으로 신뢰할 수 있다고 여겨지는 대상과 거래를 하고 협력하여 비즈니스를 수행하기 때문이다. 즉, 퍼블릭 블록체인이 비즈니스에 활용되는데 생기는 한계의 근본적인 원인은 무신뢰라는 극단적인 전제에서 비롯된 것이고 해당 전제를 신뢰할 수 있는 환경으로 전환하면 기존에 발생했던 한계들을 해결할 수 있다.
다음으로, 컨소시엄 블록체인의 기본 전제는 네트워크 구성원들 간의 신뢰할 수 있는 환경이다. 컨소시엄 블록체인에서는 서로 신뢰하는 구성원들이 합의를 통해 의사결정을 하고 협조하여 분산화 된 방식으로 네트워크를 운영한다. 또한 컨소시엄은 네트워크 목표에 부합하면서 신뢰할 수 있고 법적책임을 질 수 있는 조직들로만 구성된다. 승인되고 주체가 분명한 구성원들로 이루어져 있는 신뢰할 수 있는 환경(Trusted environment)이기 때문에 컨소시엄 블록체인에서는 퍼블릭 블록체인에 내재하던 근본적인 한계에 얽매이지 않고 비즈니스를 효과적이고 효율적으로 수행하도록 한다. 컨소시엄 블록체인은 신뢰할 수 있는 환경으로 인해 비즈니스 요구사항의 신뢰성, 효율성, 가용성, 무결성, 기밀성을 준수할 수 있다. 조직은 효율적인 합의 알고리즘을 사용하여 트랜잭션의 처리속도를 극대화하고 즉각적인 결재가 필요로 한 비즈니스 수행이 가능하다. 또한 지나친 에너지 소모가 필요한 합의 알고리즘을 사용하지 않아도 되기 때문에 무결성을 유지하면서 효율적으로 블록을 검증할 수 있다. 승인된 이해 관계자들 한해서만 트랜잭션 세부 내역이 공개되기 때문에 프라이버시나 기밀성이 훼손되는 문제를 해결할 수 있다.
앞서 설명한 5가지의 비즈니스 요구사항 외에도, 컨소시엄 블록체인은 조직의 목표를 효과성과 준거성을 갖추고 달성할 수 있다. 컨소시엄 블록체인에서는 조직의 블록체인 활용 전략과 정책이 조직 목표와 연계되고 이해 관계자들에게 가치가 전달되도록 구성원들이 분산화 되고 협조하여 거버넌스를 수행할 수 있다. 외부 요구사항의 준수, 전략과 정책을 평가, 효과적으로 네트워크가 운영되도록 지시하고 감독하는 거버넌스는 신뢰할 수 있는 환경 하에서 구성원들 간의 합의와 투표를 통해 운영되는 컨소시엄 블록체인에서 가장 적합할 수 있다.
IT 거버넌스란 이사회와 경영진의 책임 하에서 수행되는 기업 거버넌스의 일부로 IT가 조직의 전략과 목표를 유지하고 확장할 수 있게 하는 리더십, 조직구조, 프로세스를 뜻한다. 국제표준 ISO/IEC 38500:2015에서는 IT 거버넌스를 최고 경영진에 의해 IT의 현재와 미래의 활용이 지시(Directed)되고 통제(Controlled)되는 활동으로 정의한다. 최고 경영진은 현재와 미래의 IT 활용을 평가하고, IT 사용이 비즈니스 목표를 달성하도록 전략과 정책을 통해 지시하며, 정책준수와 전략과 비교하여 성과를 모니터링 한다. 이에 따라, 본 발명의 일 실시예에 따른 드론 관제 서비스는, 공공 데이터나 누구나 공유할 수 있는 데이터와 같은 경우에는 퍼블릭 블록체인으로 분산저장하고 공유하되, 그 속도가 느려지지 않도록 풀노드가 아닌 라이트 노드에 저장하고, 개인 드론인증 데이터와 같은 개인정보와 생체정보가 포함되며 하이재킹(Hijacking)되지 말아야 할 데이터는 프라이빗 체인의 풀노드에 저장하며, 개인 드론인증 데이터로 생성된 초기생성키는 사용자가 보관하도록 하되, 이를 분실하거나 잊어버렸을 경우에는 신뢰기관인 컨소시엄 블록체인에서 복구 및 재설정하도록 함으로써 각 정보를 풀노드-라이트 노드로 이원화화고, 각 블록체인도 그 쓰임에 따라 융복합하되 선택적으로 이용함으로써 빠르고 신뢰성 있는 드론 관제 서비스를 제공할 수 있다.
컨소시엄 블록체인은 거버너(Governor)와 멤버(Members)라는 두 주체에 의해 운영된다. 거버너는 컨소시엄 블록체인의 분산화된 거버넌스를 통해 핵심 의사결정을 하는 주체로서 컨소시엄 블록체인 거버넌스의 6가지 기능을 수행한다. 멤버는 컨소시엄 블록체인의 실질적인 운영 및 관리 주체로서 블록체인 시스템의 개발, 운영, 보안, 개인 식별정보 및 기밀성 보호, 노드관리, 원장 관리와 트랜잭션 관리의 7가지 기능수행한다. 또한, 멤버들은 협조하여 합의를 통해 컨소시엄을 운영하고 블록체인 활용의 제안 및 계획과 성과 적합성을 거버너에게 보고한다. 이에 따라, 거버너는 전략과 정책을 멤버에게 지시하고 컨소시엄의 블록체인 활용을 통제한다. 각 멤버는 개인키(초기생성키)와 공개키를 소유하며 해당 키들을 통해 블록체인 네트워크의 운영 주체로 식별되고 블록을 생성 및 검증할 권리를 갖는다. 컨소시엄 블록체인의 주체가 아닌 일반 사용자는 직접 네트워크에 트랜잭션을 전송할 수 없지만 멤버의 서비스 시스템을 거쳐서 비즈니스 수행이나 서비스 사용이 가능하다.
일반 사용자가 특정 멤버의 서비스 시스템에 트랜잭션을 전송하면 서비스 시스템이 멤버의 개인키를 사용하여 컨소시엄 네트워크에 해당 트랜잭션을 전송하게 된다. 이와 같이 일반 사용자는 직접적인 컨소시엄 블록체인의 주체로서는 활동할 수 없지만 멤버를 통해 거래하고 비즈니스를 수행할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 컨소시엄 블록체인은 군사 또는 공공기관에서 관리하는 블록체인으로, 각 개인의 개인정보와 인증정보를 보관하고 이를 복구하는데 관리를 하는 블록체인으로 정의한다.
다시 도 6을 참조하면, 비행정보 관리부(350)는 무인 비행선들의 비행정보를 실시간으로 추적하고, 관리하는데, 여기서 비행정보는 현재 위치 정보, 자세정보, 고도정보 등을 포함할 수 있다.
원격 관제부(360)는 상기 위험도 분석부(260)에서 분석된 위험도를 토대로 현재 비행중인 무인 비행선들에 긴급 상황이 발생되었다고 판단된 경우, 해당하는 무인 비행선들로 긴급제어 명령을 원격으로 실시간 전송하여 긴급 상황을 대처할 수 있도록 해준다. 상기 원격 관제부(360)는 무인 비행선의 기체에 이상이 발생될 경우, 자동 이착륙 신호를 제공할 수 있다.
이벤트 정보 처리부(370)는 무인 비행선에서 송출된 이벤트 발생지점의 정밀영상을 분석한 후, 해당 이벤트와 연관된 기관 서버로 해당 이벤트의 영상정보를 암호화하여 제공한다.
즉, 통합관제서버(300)는 열거한 각 구성들의 데이터를 퍼블릭 블록체인에 저장 및 등록하고, 이를 관리할 수 있다.
한편, 통합관제서버(300)는 사용자 인증데이터 관리부(291)를 더 포함한다.
사용자 인증데이터 관리부(291)는 사용자 인증 데이터와 같은 개인정보와 생체정보와 같이, 하이재킹(Hijacking)되지 말아야 할 데이터는 프라이빗 블록체인의 풀노드에 저장하며, 개인 인증 데이터로 생성된 초기생성키는 사용자가 보관하도록 하되, 이를 분실하거나 잊어버렸을 경우에는 신뢰기관인 컨소시엄 블록체인에서 복구 및 재설정하도록 함으로써 각 정보를 풀노드-라이트 노드로 이원화화고, 각 블록체인도 그 쓰임에 따라 융복합하되 선택적으로 이용함으로써 빠르고 신뢰성 있게 제공하는 기능을 수행한다.
보다 구체적으로, 사용자 인증정보 관리부(380)는 사용자 단말(400)에서 초기생성키를 분실한 경우, 컨소시엄 블록체인 내에서 개인 무인비행선인증 데이터를 이용하여 초기생성키의 복구 또는 재설정을 수행할 수 있다.
이때, 사용자 인증 데이터는, 홍채, 얼굴, 지문, 정맥 및 음성 중 어느 하나 또는 적어도 하나의 조합을 포함하는 생체 데이터를 포함할 수 있다. 그리고, 초기생성키는 해시함수 기반 해시 값일 수 있으며, 공개키-개인키 구조와 해시함수는 공지기술과 동일하므로 상세히 설명하지 않는다.
또한, 사용자 단말(400)에서 초기생성키를 분실한 경우, 컨소시엄 블록체인 내에서 개인 무인비행선인증 데이터를 이용하여 초기생성키의 복구 또는 재설정을 수행할 때, 사용자 단말(400)에서 초기생성키를 분실한 경우, 사용자 인증 데이터에 포함된 본인인증 데이터 및 개인정보 데이터를 유추가능한 기 설정된 힌트를 적어도 하나의 사용자 단말(400)로 전송하고, 사용자 단말(100)에서 힌트에 대하여 힌트와 기 매핑되어 저장된 답변이 수집되는 경우 복구 또는 재설정 프로세스를 진행하도록 할 수 있다. 이때, 인공지능 알고리즘과 매크로 봇을 사용할 수 있음은 상술한 바와 같다.
여기서, [질의-답변] 쌍을 만들고 난 후, 사용자에게 "답변"에 대응하는 콘텐츠를 제시할 때에는 "답변"만을 제시하면 안되고, 나머지 오답인 보기에 대응하는 지문을 섞어야 한다.
예를 들어 3X4 크기의 화면에 총 12장의 보기가 존재하고, 그 중 답변인 사용자가 촬영한 사진은 4개라고 가정하면, 나머지 8장은 오답인 보기가 들어가야 한다. 이때, 사용자만이 알 수 있지만 타인이 보면 비슷비슷해 보이는 오답을 섞어야 하는데, 이때 사용자 사진첩(갤러리)로부터 추출한 사진과 유사한 풍경 및 배경의 사진을 빅데이터 내로부터 추출하는 작업이 수행되어야 한다. 예를 들어, 서울랜드의 사진을 사용자가 촬영했으면, 롯데월드의 사진을 끼워넣는 방식으로 오답인 보기를 빅데이터로부터 추출해야 한다. 이를 위하여, #AMUSEMENTPARK #THEMEPARK과 같은 놀이공원 태그가 라벨링된 사진을 빅데이터로부터 추출하고 오답인 보기로 생성하는 과정이 진행될 수 있다. 빅데이터는 전처리 및 이미지 분류를 통하여 각 사진은 태그가 라벨링되어 분류화 및 데이터마이닝이 모두 진행된 상태를 전제할 수 있다.
이때, 사용자 단말(400)에서 자신이 찍은 사진을 정확히 골라낸다면 사용자의 개인정보를 묻지 않아도 또는 개인정보를 물은 후 2중 보안장치로 이를 더 이용하는 경우 복구 및 재설정을 하는 본인이 진실한 본인이라는 것을 더욱 신뢰도 높게 확인할 수 있다.
이에 더하여, 초기생성키를 생성할 때 해시값에 기반할 수도 있지만, 의사난수발생기를 사용할 수도 있다. 정보보호에서 필요로 하는 이상적인 난수는, 동전 던지기를 통해 얻는 수와 같이 예측불가능하고 독립적이며, 재발생이 불가능한 수이다. 암호 시스템의 암호 알고리즘이나 프로토콜 등은 난수가 이상적인 난수라 가정한 후 설계되므로, 안전한 난수를 생성할수 있는 난수 발생기 사용이 필수적이다. 난수 발생기는, 주로 초기 씨드(Seed) 값으로부터 결정론적인 알고리즘을 통해 난수를 생성하는 의사난수발생기(Pseudo Random Number Generator; PRNG, Deterministic Random Bit Generator; DRBG)와, 예측하기 어려운 물리적 현상으로부터 난수를 생성하는 진난수발생기(True Random Number Generator, TRNG)로 분류된다.
PRNG의 출력 난수는 입력인 씨드에 의해 결정되기 때문에 TRNG의 출력 난수를 씨드로 사용하는 것이 일반적이다. 반면, TRNG는 아날로그 데이터인 잡음원을 입력으로 사용하기 위해 디지털 데이터로 바꾸는 디지털화 과정이 수행되고, 디지털화 된 데이터의 바이어스를 줄이기 위하여 선택적으로 후처리 과정을 수행한 후 난수를 출력한다. 이상적인 난수의 출력은 난수발생기의 입력인 잡음원이 예측 불가능한 것에 의존하기 때문에, 엔트로피 소스(Entropy source)로 사용되는 잡음원의 특성파악이 중요하다. 따라서, 물리적 특성의 잡음원이 가지는 바이어스를 줄이는 후처리 과정의 안전성 분석은 이상적인 난수를 출력하기 위해 반드시 고려되어야 하는 사항이다.
이때, 양자난수 알고리즘의 양자난수 발생기는, 양자정보의 예측불가능성을 이용하여 난수를 생성하는 TRNG이다. 이는, 예측불가능성, 무편항성, 및 숫자간 무관성이 보장되며, PRNG와는 다르게 암호화 패턴으로 시드값을 추적할 수 없다. 이때, 양자난수 발생기는, 광자의 편광, 광자의 경로, 광자의 도착시간 및 진공상태의 샷 노이즈를 측정하여 난수를 생성하는 방법인데, 광자의 편광, 광자의 경로는 광자의 중첩을 활용하는 방법이며, 관측되는 측정기의 위치에 따라 0, 1 을 할당한다. 광자의 도착시간을 측정하는 양자난수 발생기의 경우, 관측 주기를 여러 구간으로 나누어, 한 번의 관측마다 구간에 대한 주기의 비율을 로그화한 비트를 생성한다. 진공 상태의 샷 노이즈는, 가우시안 분포를 가지는 임의의 상태이므로, 이를 구간으로 난수를 생성할 수도 있다.
이 외에도, ARIA, AES 블록암호 및 Whirlpool 해시 함수 등이 이용될 수도 있다. 이때, ARIA(Academy, Research Institute, Agency)는, 128 비트의 평문/암호문을 암호화/복호화 하여 128비트의 암호문/복호문을 만드는 대칭키 블록암호이다. 128/192/256 비트의 세 가지 키 길이를 지원하며, 키 길이에 따라 12/14/16회의 라운드 변환이 진행된다. 라운드 변환은 라운드 키 가산, 치환(Substitution) 계층, 확산(Diffusion) 계층의 연산으로 구성된다.
홀수 라운드의 변환함수와 짝수 라운드의 변환함수에 각기 다른 치환계층이 사용되며, 최종 라운드의 변환함수에는 확산계층이 라운드 키 가산으로 대체된다. ARIA는 ISPN(Involution Substitution-Permutation Network) 구조를 가지므로 암호화와 복호화 과정이 동일하며, 단지 라운드 키만 다르다. 키 스케줄러는 키 초기화 과정과 라운드 키 생성 과정으로 구성된다. 키 초기화 과정에서는 3라운드의 Feistel 구조를 이용하여 마스터키로부터 4개의 128 비트 초기화키 값을 생성하고, 이 초기화키 값들은 라운드키 생성 과정에 사용된다. 키 길이에 따라 라운드 변환이 12/14/16회 만큼 진행되고 최종 라운드에서 키 가산이 두 번이루어지므로, 총 13/15/17개의 라운드 키가 생성된다.
AES(Advanced Encryption Standard) 알고리즘은 128 비트의 평문/암호문을 암호화/복호화 하여 128 비트의 암호문/복호문을 만드는 대칭키 블록암호이다. 28/192/256 비트의 세 가지 키 길이를 지원하며, 키 길이에 따라 10/12/14회의 라운드 변환이 진행된다. 암호화 라운드 변환은 초기 라운드 키 가산(AddRoundKey) 후, SubByte, ShiftRow, MixColumn, AddRoundKey 연산으로 구성되며, 마지막 라운드에는 MixColumn 연산이 생략된다. 복호화는 암호화에 사용된 함수의 역변환인 InvSubByte, InvShiftRow, InvMixColumn이 사용된다.
Whirlpool는, ISO/IEC 10118-3 표준으로 채택된 경량 해시 함수이며, 임의의 길이의 메시지를 512 비트의 메시지 다이제스트(Message Digest)로 변환한다. AES와 유사한 non-Feistel SPN 구조의 블록암호가 압축함수로 사용되며, 입력 메시지를 256 비트의 홀수 배가 되도록 만드는 메시지 패딩(Message padding) 전처리가 필요하다. 라운드 변환은 초기 키 가산 후, SubBytes, ShiftColumn, MixRows, KeyAdd 연산으로 구성되는 라운드 변환이 9회 반복되며, 마지막 라운드 변환은 SubBytes, ShiftColumn, KeyAdd 연산으로 구성된다. 각 데이터 블록의 라운드 변환 결과 값과 해당 블록의 입력 데이터 그리고 직전 블록의 암호키가 XOR 연산되어 다음 데이터 블록의 암호키로 사용되며, 이와 같은 연산이 모든 데이터 블록들에 대해 반복되어 메시지 다이제스트가 생성될 수 있다. 물론, 상술한 암호화 방법 이외에도 다양한 방법이 이용가능함은 자명하다 할 것이다.
다음으로, 사용자 단말(400)은 무인비행선을 제어하기 위한 제어수단을 포함하는 단말일 수 있다.
또한, 사용자 단말(400)은 사용자를 인증(식별)하기 위한 수단을 포함할 수 있다.
또한, 사용자 단말(400)은 초기생성키를 저장하는 전자지갑을 포함하는 단말일 수 있다.
보다 구체적으로, 상기 사용자 단말(400)은 조작부(410), 인증부(420), 네트워크 도킹부(430), 통신부(440), 표시부(450), 멀티 접속 제어부(460) 및 블록체인 암호화부(470)를 포함한다.
조작부(410)는 무인비행선의 복수 개의 회전구동체의 동작을 제어하기 위한 한쌍의 컨트롤스틱이 구비될 수 있고, 한쌍의 컨트롤스틱의 조작에 따른 각도 및 변위에 따른 무인비행선의 비행제어신호를 제공한다.
일 예로서, 한 쌍의 컨트롤스틱 중, 일측의 컨트롤스틱은 Z축을 기준으로 하는 무인비행선의 기체의 회전 또는 기체의 승강을 위한 Z축 방향 이동에 필요한 비행제어신호를 생성하되, 일측 컨트롤스틱의 조작에 따른 변위값은 기체의 Z축 기준 회전속도 또는 승강을 위한 Z축 방향 이동 속도에 정비례하게 비행제어신호에 반영된다.
또한, 타측 컨트롤스틱은 Z축을 기준으로 전후(Y축)좌우(X축) 방향 이동에 필요한 비행제어신호를 생성하되, 타측 컨트롤스틱의 조작에 따른 변위값은 기체의 전후좌우 이동 속도에 정비례하게 비행제어신호에 반영된다.
다음으로, 인증부(420)는 사용자로부터 제공된 생체정보, 모션정보, 음성정보 중 적어도 하나 이상을 식별하기 복수 개의 인증수단을 포함할 수 있다.
또한, 인증부(420)는 사용자로부터 복수 개의 인증모듈의 인증순서를 입력받아 설정할 수 있다. 가령, ①생체정보인식 → ②모션 정보 인식 → ③ 음성인식 순으로 인증절차를 진행할 수 있고, 상술한 순서 이외의 다른 순서로 인증하거나 또는 추가 인증방식을 적용하여 수행할 수도 있다.
보다 구체적으로, 인증부(420)는 복수 개의 생체정보 인식부를 포함할 수 있다.
상기 제1 생체인식부는 기 설정된 노출시간 동안 밝기가 가변되는 광 또는 특정 문양이나 글자 또는 숫자가 포함된 광을 이용하여 사용자의 얼굴 윤곽, 안구(홍체), 눈썹, 코, 입, 귀의 위치와 형상정보를 비접촉 방식으로 인식하는 구성일 수 있다(도 8 내지 도 9 참조).
상기 제2 생체인식부는 사용자의 손 전체 형상, 손등의 색상과 형상, 손가락 지문, 손가락 마디와 마디 간의 간격, 손톱형상, 혈맥 위치, 손등 주름을 접촉방식으로 인식하는 구성일 수 있다(도 10 참조).
상기 제2 생체인식부는 손의 손가락, 손바닥과 접촉되어, 손가락의 지문 및 손바닥의 손금 이미지 획득을 위한 광 경로를 제공하는 구성(투명패널)을 포함할 수 있다. 여기서, 상기 투명패널은 손바닥 및 손가락의 특정마디와 밀착되기 위한 구조로 제작될 수 있다. 예컨대, 투명패널의 제1 수직단면의 형상은 ○ 자형, U자형, ㄴ자형, ㄷ 자형으로 제작될 수 있다. 또한, 상기 투명패널은 휨 특성을 갖는 연성재질의 패널일 수 있다. 또한, 제2 수직단면의 형상은 
일 수 있다.
상기 제2 생체인식부는 투명패널의 하방에서 320nm 내지 450nm 단 파장이 광을 조사하는 구성을 포함할 수 있다.
또한, 상기 제2 생체인식부는 복수 개의 센서들을 포함할 수 있고, 복수 개의 센서들 중 어느 하나는 광을 이용하여 손바닥의 손금 형상을 검출하는 센서일 수 있고, 어느 하나는 광 또는 초음파를 이용하여 손등의 주름 및 손가락 등의 주름을 검출하는 센서일 수 있고, 어느 하나는 초음파를 이용하여 손등의 혈맥 형상을 검출하는 센서일 수 있고, 어느 하나는 광 또는 초음파를 이용하여 손톱의 형상 및 손가락 마디의 형상을 검출하는 센서일 수 있고, 어느 하나는 광을 이용하여 손등의 색상을 검출하는 센서일 수 있다.
상기 제3 생체인식부는 사용자의 음성을 인식하는 구성으로 보다 구체적으로는 특정 단어 발성에 따른 특징정보(예컨대, 그루브)를 인식하는 구성일 수 있다. 여기서, 특징정보는 사용자 음성의 Mel-Frequency Cepstral Coefficients, Short Time Energy, Zero Crossing Rate, Spectral Rolloff, Spectral Flux, Spectral Centroid 등일 수 있다.
상기 제4 생체인식부는 사용자의 모션정보를 인식하는 구성으로, 영상을 기초로 사용자의 모션을 인식하거나 또는 사용자의 움직임에 따른 무인비행선의 움직임을 인식하는 구성일 수 있다. 여기서, 상기 제4 생체인식부는 사용자의 움직임을 검출하기 위한 자이로센서 등을 포함할 수 있다.
상기 제5 인식모듈(미도시)은 사용자의 타액으로부터 유전자를 인식하는 구성일 수 있다.
다음으로, 확인부는 사용자로부터 제공한 생체정보와 기 등록된 생체정보와의 동일성 여부를 판단하는 구성일 수 있다.
일 예로, 확인부는 제1 생체정보 인식부)에서 획득한 얼굴 형상 이미지에서 눈, 코, 입, 귀 등의 형상 이미지 및/또는 안구 이미지 내에서 홍채 및 동공 영역의 이미지를 추출하여 2차원 코드로 가공처리할 수 있다.
다른 일 예로, 확인부는 제2 생체정보 인식부에서 검출된 이미지 정보로부터, 손바닥 손금, 지문, 손가락 등부분, 손 전체의 등부분, 손마디 간격, 손톱 모양, 혈맥 등의 이미지 정보의 특징점을 추출하여 2차원 코드로 가공처리한다.
특징점은 복수 개의 센서 중 지문, 손금, 주름 등과 관련된 이미지 내에 융선들 마다 굴곡이 가장 큰 지점에 생성된 점을 의미하며, 각 특징점에는 위치에 대응되는 좌표 정보가 포함된다.
본원의 특징점은 손등, 특정 손가락의 부분 이미지(손톱, 손가락 등주름, 손마디 간격)에 표시된 융선의 굴곡을 탐색하여 부여된 점일 수 있다.
본원은 특징점 설정 알고리즘으로 FAST(Features from Accelerated Segment Test) 알고리즘을 사용하며, 각 이미지에서 특징점이 추출되면 이미지 상에서의 특징점 x, y 좌표로 저장된다. 상기 특징점 설정 알고리즘은 설정된 각 특징점에 서술자(Descriptor)를 제공하며, 서술자란 특징점 주변 픽셀들을 가지고 특징점에 대한 특징을 정의하는 것이다. 예를 들어, 융선의 흐름방향 및 크기변화 등의 특징 정보가 정의된다.
다음으로, 블록체인 암호화부(470)는 사용자에 따라 무인비행선인증정보를 해시함수 기반의 해시값으로 변환한 후, 외부 해킹으로부터 무인비행선인증정보의 유출을 차단하도록 블록체인 암호화 전자지갑에 해당 무인비행선인증정보를 등록저장하는 구성일 수 있다.
여기서, 블록체인 암호화부(470)는 사용자 단말의 사용주체가 기업 또는 기관일 경우, 컨소시엄 블록체인 내에 상기 기업 또는 기관 또는 그룹에서 등록한 무인비행선인증정보의 해쉬함수 기반의 해시값을 등록 및 관리하하고, 상기 무인비행선의 사용주체가 개인 또는 사 그룹일 경우, 프라이빗 블록체인 또는 퍼블릭 블록체인 내에 상기 사용주체에서 등록한 등론인증정보의 해쉬합수 기반의 해시값을 등록 및 관리한다.
여기서, 프라이빗, 퍼블릭 및 컨소시엄 블록체인에 대한 상세한 설명은 후술하도록 한다.
한편, 상기 사용자 단말(400)는 외부 단말인 사용자 단말로부터 사용자 인증정보를 수신하도록 설계될 수 있다.
즉, 사용자 단말과 사용자 단말과의 양방향 네트워크가 형성될 수 있다. 또한, 무인비행선(200)에 전송되는 사용자 인증정보 및 제어정보는 보안을 위해 블록체인, 하드세팅 기술과 접목되어 제공될 수 있다.
다음으로, 네트워크 도킹부(430)는 생체정보 인증부(420)의 신원인증처리가 완료되면, 상기 사용자 단말(300)에 할당(설정)된 무인비행선과 통신부 간의 고유 네트워크 IP로 상기 무인비행선과의 통신접속을 수행하며, 기 설정된 통신구역 내에서 고유 네트워크 IP를 추적한다.
또한, 상기 네트워크 도킹부(430)는 후술하는 멀티 접속 제어부(460)를 통해 다자간 비행모드로 선택 시, 후술하는 네트워크부로부터 가상 네트워크 IP그룹을 할당받은 후, 기존이 네트워크 도킹을 차단하고, 가상 네트워크 그룹 IP로 무인비행선과 네트워크 도킹을 재시도한다.
상기 통신부(440)는 무인비행선 및 통합관제서버(300)와 네크워크 망으로 통신하기 위한 구성일 수 있다.
여기서, 네트워크는 위성 통신, LAN(Local Area Network), MAN(Metropolitan Area Network), GSM(Global System for Mobile Network), EDGE(Enhanced Data GSM Environment), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), W-CDMA(Wideband Code Division Multiple Access), CDMA(Code Division Multiple Access), TDMA(Time Division Multiple Access), 블루투스(Bluetooth), 지그비(Zigbee), VoIP(Voice over Internet Protocol), LTE Advanced, IEEE802.16m, WirelessMAN-Advanced, HSPA+, 3GPP Long Term Evolution(LTE), Mobile WiMAX (IEEE 802.16e), UMB(formerly EV-DO Rev. C), Flash-OFDM, iBurst and MBWA (IEEE 802.20) systems, HIPERMAN, Beam-Division Multiple Access (BDMA), Wi-MAX(World Interoperability for Microwave Access) 및 초음파 활용 통신으로 이루어진 군으로부터 선택되는 임의의 통신 방식으로 수행될 수 있다.
한편, 네트워크는 각 구성간의 통신이 가능하도록 하기 위한 환경을 제공할 수 있으며, 예를 들어 TCP/IP 프로토콜 및 그 상위계층에 존재하는 여러 서비스, 즉 HTTP(Hyper Text Transfer Protocol), Telnet, FTP(File Transfer Protocol), DNS(Domain Name System), SMTP(Simple Mail Transfer Protocol), SNMP(Simple Network Management Protocol), NFS(Network File Service), NIS(Network Information Service) 등을 제공하는 개방형 컴퓨터 네트워크 구조일 수 있다.
상기 표시부(450)는 무인비행선에서 촬영된 촬영영상, 비행상태정보, 무인비행선이 비행하는 지역의 지리정보를 표시할 수 있다.
또한, 표시부(450)는 사용자 단말과 무인비행선 간의 네트워크 도킹상태, 비행모드(개인 조종 비행모드 또는 다자간 조종 비행모드)를 표시할 수 있다.
또한, 표시부(450)는 무인비행선이 비행제한구역을 진입시 화면이 점멸되도록 표시하는 기능을 포함할 수 있다.
액정 디스플레이(Liquid Crystal Display: LCD), 박막 트랜지스터 액정 디스플레이(Thin Film Transistor-Liquid Crystal Display: TFT LCD), 유기 발광 다이오드(Organic Light-Emitting Diode: OLED), 플렉시블 디스플레이(Flexible Display), 3차원 디스플레이(3D Display), 전자잉크 디스플레이(e-ink display), LED(Light Emitting Diode) 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 멀티 접속 제어부(460)는 하나의 무인비행선을 복수의 제어단말과 릴레이 방식으로 비행제어하기 위한 모드를 선택하기 위한 구성일 수 있다.
상기 멀티 접속 제어부(460)는 다자간 비행조정을 하기 위한 서브 제어단말의 ID를 입력하기 위한 입력수단을 포함할 수 있다. 여기서, 상기 입력수단은 메모리에 저장된 기 등록된 서브 제어단말의 ID를 불러올수 있는 기능을 포함할 수 있다.
또한, 상기 멀티 접속 제어부(460)는 네트워크 도킹부(330)와 연동되며, 후술하는 무인비행선보안관리서버(400)로부터 가상 네트워크 그룹 IP를 수신한 후, 무인비행선과 연결된 네트워크 도킹을 해제한 후, 수신한 네트워크 그룹 IP로 재도킹 지시정보를 제공하는 기능을 수행한다.
즉, 네트워크 도킹부(430)는 멀티 접속 제어부(360)의 통제하에 네트워크 도킹, 예컨대, 유무선 네트워크 도킹 또는 블루투스 페어링(연결, 연동)을 시도 및 해제를 수행할 수 있다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 하이브리드 무인 비행선을 이용한 지상감시방법을 설명한 흐름도이다.
도 14를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 하이브리 무인 비행선을 이용한 지상감시시방법(S700)은 통합관제서버(300)에서 하이브리 무인 비행선(200)에 목표지점좌표를 전송하면, 하이브리드 무인 비행선(200)은 위성으로부터 실시간으로 기상상태정보를 수신하고, 통합관제서버(300)에서 송출한 목표위치까지의 최단비행경로를 산출한 후, 기상상태에 따라 최단비행경로를 보정한 최단비행경로를 생성한다.
이후, 하이브리드 무인 비행선(200)은 목표위치로 비행이동하며, 동시에 지상영상을 촬영하면서 설정된 이벤트의 발생지점을 탐색한다.
여기서, 비행이동 중 이벤트가 감지되면, 탐지된 지역으로 하강한 후, 호버링동작을 수행하면서, 탐지된 지역을 정밀탐색한다.
이벤트 탐지는 이벤트 판단부(242)에서 수행하며, 카메라(241)에서 촬영된 영상 내에 이벤트의 발생여부를 판단하는 구성으로, 딥러닝 알고리즘을 이용할 수 있다.
상기 딥러닝(Deep Learning)은 사물이나 데이터를 군집화하거나 분류하는 데 사용되는 기술이다. 많은 양의 데이터를 컴퓨터에 입력하고 비슷한 것끼리 분류하도록 하는 기술이다. 이때, 데이터를 어떻게 분류할 것인가를 놓고 이미 많은 기계학습 알고리즘이 등장했다. 딥러닝은 인공신경망의 한계를 극복하기 위해 제안된 인공지능 학습방법이다. 참고로, 본 발명에 개시된 딥러닝 알고리즘을 채용하며, 상기 딥러닝 알고리즘은 Deep Belief Network, Autoencoder, CNN(Convolutional Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network), Deep Q-Network 등을 포함할 수 있고, 본 발명에서 열거한 딥러닝 알고리즘은 일 예시일 뿐, 이에 한정되는 것은 아니다. 본 발명에서는 앞에서 열거한 딥러닝 알고리즘 중 어느 하나인 CNN(Convolutional Neural Network)를 적용시켜, 시스템에 적용한 예를 설명하였지만, 이에 한정되는 것은 아니며, 사용자의 선택에 따라 다양한 종류의 딥러닝 알고리즘이 사용될 수도 있다.
보다 구체적으로, 이벤트 탐지 과정은 샘플링부(242-1)에서 카메라(241)에서 획득된 지상영상을 이용하여 샘플링한 후, 역량 증강부(242-2)에서 샘플링된 지상영상의 샘플 이미지를 데이터 전처리 및 역량 증강(Augmentation) 시킨다. 이때 탐지 신경망 모델 훈련, 데이터 생성 모델 훈련, 데이터 생성등을 구현한다.
이후, 전이 학습부(242-3)에서 역량 증강부(242-2)에서 역량 증강된 이미지를 학습하여 신경망 모델을 전이 학습하고, 이때 전이 학습부(242-3)는 탐지 신경망을 이용하여 데이터 생성 모델 신경망을 훈련시켜 많은 이벤트 이미지 데이터를 새로 생성할 수 있고, 이를 메모리에 저장한다.
여기서, 전이 학습부(242-3)는 전처리된 이미지에 포함되어 있는 이벤트에 해당하는 영역을 특정하기 위하여 RPN(Region Proposal Network)를 이용하여 객체영역을 추출한다.
그리고 추출된 객체 영역에 있는 물체를 하나의 객체로 인식하기 위하여 딥러닝 알고리즘인 R-CNN알고리즘을 이용하여 학습하여 메모리의 여러 객체들과 비교하여 이미지속의 물체가 메모리의 객체로 인식이 되면 인식된 객체의 명칭 결과를 다시 메모리에 저장하여 학습 결과를 업그레이드한다. 이렇게 저장된 결과는 R-CNN알고리즘을 업그레이드하는 새로운 학습으로 저장되는 것이다.
다음으로, 알고리즘 적용부(242-4)에서 획득된 영상을 이용하여 전이 학습된 탐지 알고리즘을 선정하여 적용한다. 알고리즘 적용부(242-4)는 객체영역을 특정하는 RPN과 특정된 객체를 인식하는 알고리즘인 Fast R-CNN을 하나의 네트워크로 컨볼루션 결합을 통해 보다 빠르게 객체인식을 수행하도록 할 수 있다. 즉, 객체인식을 위해 이미지내의 물체와 메모리에 저장된 다양한 정보와 비교함으로써 발생하는 많은 연산에 따라 소요되는 시간을 줄일 수 있고, 기존 방식보다 훨씬 빠르게 이벤트의 유무 및 위치에 대한 인식할 수 있다.
이후, 이벤트 탐지부(240)는 영상 내에 1차 이벤트 발생유무를 탐색하고, 이벤트가 탐지되면, 이벤트가 발생된 지점에서 호버링 동작을 통해 2차 이벤트 발생유무를 정밀 탐지한다.
상기 2차 이벤트 탐지는 1차 이벤트 탐지와 동일하게 수행됨으로, 보다 상세한 설명은 생략하도록 한다.
이후, 정밀탐색한 탐지영상을 통합관제서버로 송출한 후, 통합관제서버에서 이동메시지 및 신규 목표좌표를 수신한 후, 위성로부터 실시간으로 기상상태정보를 수신하고, 통합관제서버(300)에서 송출한 신규 목표위치까지의 최단비행경로를 산출한 후, 기상상태에 따라 최단비행경로를 보정한 최단비행경로를 생성한 후, 최단비행경로로 이동한다.
도 15는 본 명세서에 개진된 하나 이상의 실시예가 구현될 수 있는 예시적인 컴퓨팅 환경을 도시하는 도면으로, 상술한 하나 이상의 실시예를 구현하도록 구성된 컴퓨팅 디바이스(1100)를 포함하는 시스템(1000)의 예시를 도시한다. 예를 들어, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 개인 컴퓨터, 서버 컴퓨터, 핸드헬드 또는 랩탑 디바이스, 모바일 디바이스(모바일폰, PDA, 미디어 플레이어 등), 멀티프로세서 시스템, 소비자 전자기기, 미니 컴퓨터, 메인프레임 컴퓨터, 임의의 전술된 시스템 또는 디바이스를 포함하는 분산 컴퓨팅 환경 등을 포함하지만, 이것으로 한정되는 것은 아니다.
컴퓨팅 디바이스(1100)는 적어도 하나의 프로세싱 유닛(1110) 및 메모리(1120)를 포함할 수 있다. 여기서, 프로세싱 유닛(1110)은 예를 들어 중앙처리장치(CPU), 그래픽처리장치(GPU), 마이크로프로세서, 주문형 반도체(Application Specific Integrated Circuit, ASIC), Field Programmable Gate Arrays(FPGA) 등을 포함할 수 있으며, 복수의 코어를 가질 수 있다. 메모리(1120)는 휘발성 메모리(예를 들어, RAM 등), 비휘발성 메모리(예를 들어, ROM, 플래시 메모리 등) 또는 이들의 조합일 수 있다. 또한, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 추가적인 스토리지(1130)를 포함할 수 있다. 스토리지(1130)는 자기 스토리지, 광학 스토리지 등을 포함하지만 이것으로 한정되지 않는다. 스토리지(1130)에는 본 명세서에 개진된 하나 이상의 실시예를 구현하기 위한 컴퓨터 판독 가능한 명령이 저장될 수 있고, 운영 시스템, 애플리케이션 프로그램 등을 구현하기 위한 다른 컴퓨터 판독 가능한 명령도 저장될 수 있다. 스토리지(1130)에 저장된 컴퓨터 판독 가능한 명령은 프로세싱 유닛(1110)에 의해 실행되기 위해 메모리(1120)에 로딩될 수 있다. 또한, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 입력 디바이스(들)(1140) 및 출력 디바이스(들)(1150)을 포함할 수 있다.
여기서, 입력 디바이스(들)(1140)은 예를 들어 키보드, 마우스, 펜, 음성 입력 디바이스, 터치 입력 디바이스, 적외선 카메라, 비디오 입력 디바이스 또는 임의의 다른 입력 디바이스 등을 포함할 수 있다. 또한, 출력 디바이스(들)(1150)은 예를 들어 하나 이상의 디스플레이, 스피커, 프린터 또는 임의의 다른 출력 디바이스 등을 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 다른 컴퓨팅 디바이스에 구비된 입력 디바이스 또는 출력 디바이스를 입력 디바이스(들)(1140) 또는 출력 디바이스(들)(1150)로서 사용할 수도 있다. 또한, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 컴퓨팅 디바이스(1100)가 다른 디바이스(예를 들어, 컴퓨팅 디바이스(1300))와 통신할 수 있게 하는 통신접속(들)(1160)을 포함할 수 있다.
여기서, 통신 접속(들)(1160)은 모뎀, 네트워크 인터페이스 카드(NIC), 통합 네트워크 인터페이스, 무선 주파수 송신기/수신기, 적외선 포트, USB 접속 또는 컴퓨팅 디바이스(1100)를 다른 컴퓨팅 디바이스에 접속시키기 위한 다른 인터페이스를 포함할 수 있다. 또한, 통신 접속(들)(1160)은 유선 접속 또는 무선 접속을 포함할 수 있다. 상술한 컴퓨팅 디바이스(1100)의 각 구성요소는 버스 등의 다양한 상호접속(예를 들어, 주변 구성요소 상호접속(PCI), USB, 펌웨어(IEEE 1394), 광학적 버스 구조 등)에 의해 접속될 수도 있고, 네트워크(1200)에 의해 상호접속 될 수도 있다. 본 명세서에서 사용되는 "구성요소", "시스템" 등과 같은 용어들은 일반적으로 하드웨어, 하드웨어와 소프트웨어의 조합, 소프트웨어, 또는 실행중인 소프트웨어인 컴퓨터 관련 엔티티를 지칭하는 것이다.
예를 들어, 구성요소는 프로세서상에서 실행중인 프로세스, 프로세서, 객체, 실행 가능물(executable), 실행 스레드, 프로그램 및/또는 컴퓨터일 수 있지만, 이것으로 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 컨트롤러 상에서 구동중인 애플리케이션 및 컨트롤러 모두가 구성요소일 수 있다. 하나 이상의 구성요소는 프로세스 및/또는 실행의 스레드 내에 존재할 수 있으며, 구성요소는 하나의 컴퓨터상에서 로컬화될 수 있고, 둘 이상의 컴퓨터 사이에서 분산될 수도 있다.
본 발명은 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명에 따른 구성요소를 치환, 변형 및 변경할 수 있다는 것이 명백할 것이다.
100: 융복합 블록체인 기반의 하이브리드 무인 비행선을 이용한 지상감시시스템
200: 하이브리드 무인 비행선
210: 비활성 기체튜브
220: 전원공급부
230: 플라이어 추친체
240: 이벤트 탐지부
241: 카메라부
243: 카메라 짐벌
244: 메모리
242: 이벤트 판단부
242-1: 샘플링부
242-2: 역량 증강부
242-3: 전이 학습부
242-4: 알고리즘 적용부
250: 구동제어부
270: 태양전지패널
280: 위성합법부
290: 통신부
300: 통합관제서버
310: 운영관리부
320: 무인 비행선 관리부
330: 통신부
340: 데이터베이스
350: 비행정보 관리부
360: 원격제어부
370: 이벤트 처리부
380: 사용자 인증정보 관리부
400: 사용자 단말
410: 조작부
420: 생체정보 인증부
430: 네트워크 도킹부
440: 통신부
450: 표시부
460: 멀티접속 제어부
470: 블록체인 암호화부
200: 하이브리드 무인 비행선
210: 비활성 기체튜브
220: 전원공급부
230: 플라이어 추친체
240: 이벤트 탐지부
241: 카메라부
243: 카메라 짐벌
244: 메모리
242: 이벤트 판단부
242-1: 샘플링부
242-2: 역량 증강부
242-3: 전이 학습부
242-4: 알고리즘 적용부
250: 구동제어부
270: 태양전지패널
280: 위성합법부
290: 통신부
300: 통합관제서버
310: 운영관리부
320: 무인 비행선 관리부
330: 통신부
340: 데이터베이스
350: 비행정보 관리부
360: 원격제어부
370: 이벤트 처리부
380: 사용자 인증정보 관리부
400: 사용자 단말
410: 조작부
420: 생체정보 인증부
430: 네트워크 도킹부
440: 통신부
450: 표시부
460: 멀티접속 제어부
470: 블록체인 암호화부
Claims (5)
- 태양광을 전력원으로 사용하여 비행하고, 기 설정된 이벤트가 발생된 지역을 탐색하는 적어도 하나 이상의 하이브리드 무인 비행선 및
상기 적어도 하나 이상의 하이브리드 무인 비행선에서 탐색된 탐색정보를 기초로 지반, 도로교통, 산림, 해양녹조, 방범치안 중 적어도 하나 이상에 대한 상태를 모니터링하고, 모니터링정보를 대응기관의 서버와 공유하는 통합관제서버를 포함하고,
상기 하이브리드 무인 비행선은
비행 이동중 촬영한 촬영영상 내에 기 설정된 이벤트를 탐지하고, 상기 촬영영상 내에 상기 기 설정된 이벤트가 탐지되면, 호버링 상태에서 상기 이벤트가 발생된 지점을 정밀촬영하는 이벤트 탐지부를 포함하고,
상기 통합관제서버는
실시간 기상 데이터 또는 상기 하이브리드 무인 비행선의 위치 데이터를 퍼블릭 블록체인에 분산저장하고, 적어도 하나의 사용자 단말의 드론인증 데이터를 프라이빗 블록체인을 이루는 적어도 하나의 풀노드(Full Blockchain Node)에 저장하고 초기생성키(Key)를 상기 적어도 하나의 사용자 단말로 전송하고, 상기 초기생성키를 컨소시엄 블록체인(Consortium Blockchain)을 이루는 적어도 하나의 풀노드에 보관 및 공유하고, 상기 적어도 하나의 사용자 단말에서 상기 초기생성키를 분실한 경우, 상기 컨소시엄 블록체인 내에서 상기 드론인증 데이터를 이용하여 상기 초기생성키의 복구 또는 재설정을 수행하고,
상기 사용자 단말은
상기 하이브리드 무인 비행선의 복수 개의 회전구동체의 동작을 제어하기 위한 한쌍의 컨트롤스틱이 구비되고, 상기 한쌍의 컨트롤스틱의 조작에 따른 각도 및 변위에 따른 비행제어신호를 제공하는 조작부;
사용자로부터 제공된 생체정보, 모션정보, 음성정보 중 적어도 하나 이상을 식별하기 위한 복수 개의 인증수단을 포함하고, 생체정보인식, 모션정보인식 및 음성인식 순으로 인증절차를 진행하는 인증부;
사용자로부터 제공된 생체정보와 기 등록된 생체정보와의 동일성 여부를 판단하는 확인부;
사용자에 따라 무인비행선인증정보를 해시함수 기반의 해시값으로 변환한 후, 외부 해킹으로부터 상기 무인비행선인증정보를 등록저장하는 블록체인 암호화부;
상기 인증부의 신원인증처리가 완료되면, 할당(설정)된 고유 네트워크 IP로 상기 하이브리드 무인비행선과의 통신접속을 수행하며, 기 설정된 통신구역 내에서 고유 네트워크 IP를 추적하는 네트워크 도킹부; 및
하나의 하이브리드 무인비행선을 복수의 제어단말과 릴레이 방식으로 비행제어하기 위한 모드를 선택하고, 상기 네트워크 도킹부와 연동되며, 상기 통합관제서버로부터 가상 네트워크 그룹 IP를 수신한 후, 상기 하이브리드 무인비행선과 연결된 네트워크 도킹을 해제한 후, 수신한 네트워크 그룹 IP로 재도킹을 시도 및 해체하는 멀티 접속 제어부를 포함하고,
상기 네트워크 도킹부는
상기 멀티 접속 제어부를 통해 다자간 비행모드 선택 시, 네트워크로부터 가상 네트워크 IP 그룹을 할당받은 후, 기존의 네트워크 도킹을 차단하고, 상기 가상 네트워크 그룹 IP로 해당 하이브리드 무인비행선과 네트워크 도킹을 재시도하는 것을 특징으로 하는 융복합 블록체인 기반의 하이브리드 무인 비행선을 이용한 지상감시시스템. - 제1항에 있어서,
상기 하이브리드 무인 비행선은
기체;
상기 기체에 설치되고, 태양광을 전기에너지로 변환하여 공급하는 전원공급부;
상기 전원공급부에서 공급된 전원으로 동작하는 복수 개의 플라이어 추진체;
상기 복수 개의 플라이어 추진체 각각의 플라잉 동작을 제어하는 구동제어부;
위성으로부터 실시간으로 기상상태정보를 수신하고, 통합관제서버에서 송출한 목표위치까지의 최단비행경로를 산출한 후, 기상상태에 따라 최단비행경로를 보정하는 위성항법부;
위성통신을 이용하여 상기 통합관제서버와 데이터를 송수신하는 통신부; 및
상기 최단비행경로로 비행하도록 상기 복수 개의 플라이어 추진체의 각각의 동작을 제어하는 구동제어부를 더 포함하는 융복합 블록체인 기반의 하이브리드 무인 비행선을 이용한 지상감시시스템. - 제2항에 있어서,
상기 하이브리드 무인 비행선은
상기 기체의 상부와 연결된 비활성(헬륨) 가스가 충전된 비활성 기체튜브를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 융복합 블록체인 기반의 하이브리드 무인 비행선을 이용한 지상감시시스템. - 삭제
- 통합관제서버에서 송출한 목표지점좌표를 수신한 후, 위성으로부터 실시간으로 기상상태정보를 수신한 후, 기상상태에 따른 최단비행경로를 생성하는 단계;
하이브리드 무인 비행선이 목표위치로 비행이동하며, 지상영상을 촬영하면서 설정된 이벤트의 발생지점을 탐색하는 단계;
상기 하이브리드 무인 비행선이 비행이동 중 이벤트가 감지되면, 탐지된 지역으로 하강한 후, 호버링동작을 수행하면서, 탐지된 지역을 정밀탐색하는 단계; 및
정밀탐색한 탐지영상을 통합관제서버로 송출한 후, 통합관제서버에서 이동메시지 및 신규 목표좌표를 수신하면, 상기 위성으로부터 실시간으로 기상상태정보를 수신한 후, 신규 목표위치까지의 최단비행경로를 산출한 후, 상기 최단비행경로로 이동하는 단계를 포함하고,
상기 통합관제서버는 실시간 기상 데이터 또는 상기 하이브리드 무인 비행선의 위치 데이터를 퍼블릭 블록체인에 분산저장하고, 적어도 하나의 사용자 단말의 드론인증 데이터를 프라이빗 블록체인을 이루는 적어도 하나의 풀노드(Full Blockchain Node)에 저장하고 초기생성키(Key)를 상기 적어도 하나의 사용자 단말로 전송하고, 상기 초기생성키를 컨소시엄 블록체인(Consortium Blockchain)을 이루는 적어도 하나의 풀노드에 보관 및 공유하고, 상기 적어도 하나의 사용자 단말에서 상기 초기생성키를 분실한 경우, 상기 컨소시엄 블록체인 내에서 상기 드론인증 데이터를 이용하여 상기 초기생성키의 복구 또는 재설정을 수행하고,
상기 하이브리드 무인 비행선은
비행 이동중 촬영한 촬영영상 내에 기 설정된 이벤트를 탐지하고, 상기 촬영영상 내에 상기 기 설정된 이벤트가 탐지되면, 호버링 상태에서 상기 이벤트가 발생된 지점을 정밀촬영하는 이벤트 탐지부를 포함하고,
상기 사용자 단말은
상기 하이브리드 무인 비행선의 복수 개의 회전구동체의 동작을 제어하기 위한 한쌍의 컨트롤스틱이 구비되고, 상기 한쌍의 컨트롤스틱의 조작에 따른 각도 및 변위에 따른 비행제어신호를 제공하는 조작부;
사용자로부터 제공된 생체정보, 모션정보, 음성정보 중 적어도 하나 이상을 식별하기 위한 복수 개의 인증수단을 포함하고, 생체정보인식, 모션정보인식 및 음성인식 순으로 인증절차를 진행하는 인증부;
사용자로부터 제공된 생체정보와 기 등록된 생체정보와의 동일성 여부를 판단하는 확인부;
사용자에 따라 무인비행선인증정보를 해시함수 기반의 해시값으로 변환한 후, 외부 해킹으로부터 상기 무인비행선인증정보를 등록저장하는 블록체인 암호화부;
상기 인증부의 신원인증처리가 완료되면, 할당(설정)된 고유 네트워크 IP로 상기 하이브리드 무인비행선과의 통신접속을 수행하며, 기 설정된 통신구역 내에서 고유 네트워크 IP를 추적하는 네트워크 도킹부; 및
하나의 하이브리드 무인비행선을 복수의 제어단말과 릴레이 방식으로 비행제어하기 위한 모드를 선택하고, 상기 네트워크 도킹부와 연동되며, 상기 통합관제서버로부터 가상 네트워크 그룹 IP를 수신한 후, 상기 하이브리드 무인비행선과 연결된 네트워크 도킹을 해제한 후, 수신한 네트워크 그룹 IP로 재도킹을 시도 및 해체하는 멀티 접속 제어부를 포함하고,
상기 네트워크 도킹부는
상기 멀티 접속 제어부를 통해 다자간 비행모드 선택 시, 네트워크로부터 가상 네트워크 IP 그룹을 할당받은 후, 기존의 네트워크 도킹을 차단하고, 상기 가상 네트워크 그룹 IP로 해당 하이브리드 무인비행선과 네트워크 도킹을 재시도하는 융복합 블록체인 기반의 하이브리드 무인 비행선을 이용한 지상감시방법.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020200119062A KR102493780B1 (ko) | 2020-09-16 | 2020-09-16 | 융복합 블록체인 기반의 하이브리드 무인 비행선을 이용한 지상감시시스템 및 방법 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020200119062A KR102493780B1 (ko) | 2020-09-16 | 2020-09-16 | 융복합 블록체인 기반의 하이브리드 무인 비행선을 이용한 지상감시시스템 및 방법 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20220037027A KR20220037027A (ko) | 2022-03-24 |
| KR102493780B1 true KR102493780B1 (ko) | 2023-02-02 |
Family
ID=80935726
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020200119062A KR102493780B1 (ko) | 2020-09-16 | 2020-09-16 | 융복합 블록체인 기반의 하이브리드 무인 비행선을 이용한 지상감시시스템 및 방법 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR102493780B1 (ko) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116522802B (zh) * | 2023-06-29 | 2023-09-19 | 北京天航华创科技股份有限公司 | 一种基于气象数据的无人飞艇智能飞行规划方法 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102044748B1 (ko) * | 2019-07-30 | 2019-11-15 | 주식회사 바스랩 | 개인정보 보관 및 인증정보 관리가 가능한 블록체인 전자지갑 제공 시스템 |
| KR102054192B1 (ko) * | 2017-12-04 | 2019-12-10 | 주식회사 온품 | 무인 비행체를 이용한 경보 방송 시스템 |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4325213B2 (ja) | 2003-02-18 | 2009-09-02 | 富士電機システムズ株式会社 | 可搬型太陽電池パネル |
| KR101752671B1 (ko) * | 2015-09-25 | 2017-07-03 | 주식회사 아이티스테이션 | 무인 비행체를 이용한 긴급 대응 시스템 및 방법 |
| KR101917860B1 (ko) * | 2016-07-28 | 2018-11-12 | 주식회사 빅스 | 무인 비행체의 최적 경로 탐색 방법, 최적 경로 탐색 서버 및 시스템 |
| KR101874091B1 (ko) * | 2016-09-05 | 2018-07-03 | 에스케이테크엑스 주식회사 | 기상 정보를 이용한 무인 비행체의 경로 안내 시스템, 그 방법 및 컴퓨터 프로그램이 기록된 기록매체 |
| KR102120902B1 (ko) * | 2017-07-05 | 2020-06-17 | 이현주 | 수소, 헬륨 기구가 있는 드론을 이용한 안개제거장치 |
-
2020
- 2020-09-16 KR KR1020200119062A patent/KR102493780B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102054192B1 (ko) * | 2017-12-04 | 2019-12-10 | 주식회사 온품 | 무인 비행체를 이용한 경보 방송 시스템 |
| KR102044748B1 (ko) * | 2019-07-30 | 2019-11-15 | 주식회사 바스랩 | 개인정보 보관 및 인증정보 관리가 가능한 블록체인 전자지갑 제공 시스템 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR20220037027A (ko) | 2022-03-24 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Syed et al. | A survey on recent optimal techniques for securing unmanned aerial vehicles applications | |
| Islam et al. | A blockchain-based artificial intelligence-empowered contagious pandemic situation supervision scheme using internet of drone things | |
| Gupta et al. | Blockchain‐assisted secure UAV communication in 6G environment: Architecture, opportunities, and challenges | |
| CN109074750B (zh) | 对无人驾驶飞行器的飞行管理和控制 | |
| Allouch et al. | Utm-chain: blockchain-based secure unmanned traffic management for internet of drones | |
| JP2022532677A (ja) | 身元検証及び管理システム | |
| US10979425B2 (en) | Remote document execution and network transfer using augmented reality display devices | |
| KR20150045724A (ko) | 무인배달 서비스 방법 및 시스템 | |
| KR102193608B1 (ko) | 융복합 블록체인이 적용된 드론 인증 기반의 드론 보안관리 시스템 및 방법 | |
| US11714890B2 (en) | Systems and methods for authenticating users | |
| US20150278604A1 (en) | Systems, Devices And Methods For Person And Object Tracking And Data Exchange | |
| KR102161359B1 (ko) | 딥러닝 기반의 얼굴이미지 추출장치 | |
| Yang et al. | A review on security issues and solutions of the internet of drones | |
| Masuduzzaman et al. | UAV-based MEC-assisted automated traffic management scheme using blockchain | |
| US11830285B2 (en) | System and method for account verification by aerial drone | |
| KR102184490B1 (ko) | 얼굴인식용 에지 디바이스 | |
| Kumar et al. | Blockchain for securing aerial communications: Potentials, solutions, and research directions | |
| Derhab et al. | Internet of drones security: Taxonomies, open issues, and future directions | |
| KR102493780B1 (ko) | 융복합 블록체인 기반의 하이브리드 무인 비행선을 이용한 지상감시시스템 및 방법 | |
| Zhang et al. | REMT: A real-time end-to-end media data transmission mechanism in UAV-aided networks | |
| Wu et al. | G2Auth: secure mutual authentication for drone delivery without special user-side hardware | |
| Yang et al. | Design, analysis and implementation of a smart next generation secure shipping infrastructure using autonomous robot | |
| Sharp et al. | Authentication for drone delivery through a novel way of using face biometrics | |
| KR20200087350A (ko) | Ai 기반의 얼굴인식 시스템 | |
| US20230290254A1 (en) | Autonomous Drone System and Method |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| AMND | Amendment | ||
| E601 | Decision to refuse application | ||
| X091 | Application refused [patent] | ||
| AMND | Amendment | ||
| X701 | Decision to grant (after re-examination) |