KR102564820B1 - Device, system and method for estimating outdoor floating population based on population data for safe drone operation - Google Patents
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Abstract
본 발명은 드론 안전운항을 위한 인구 데이터 기반 실외 유동인구 추정 장치, 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 드론의 안전운항을 위하여 타겟 지역의 실외 유동인구 밀도를 산출하고 상기 실외 유동인구 밀도를 이용하여 타겟 지역의 드론 비행적합도를 산출하는 드론 안전운항을 위한 인구 데이터 기반 실외 유동인구 추정 장치, 시스템 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an apparatus, system, and method for estimating outdoor floating population based on population data for safe operation of drones, and more particularly, to calculate outdoor floating population density in a target area for safe operation of drones, and to calculate the outdoor floating population density An apparatus, system, and method for estimating outdoor floating population based on population data for safe operation of a drone that calculates drone flight suitability in a target area by using the same.
Description
본 발명은 드론 안전운항을 위한 인구 데이터 기반 실외 유동인구 추정 장치, 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 드론의 안전운항을 위하여 타겟 지역의 실외 유동인구 밀도를 산출하고 상기 실외 유동인구 밀도를 이용하여 타겟 지역의 드론 비행적합도를 산출하는 드론 안전운항을 위한 인구 데이터 기반 실외 유동인구 추정 장치, 시스템 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an apparatus, system, and method for estimating outdoor floating population based on population data for safe operation of drones, and more particularly, to calculate outdoor floating population density in a target area for safe operation of drones, and to calculate the outdoor floating population density An apparatus, system, and method for estimating outdoor floating population based on population data for safe operation of a drone that calculates drone flight suitability in a target area by using the same.
최근 무인 항공기(UAV: Unmanned Aerial Vehicle)의 발전 및 보급 속도로 볼 때 가까운 미래에 수십대 이상의 UAV들이 동일 지역을 동시에 비행할 것으로 예측된다.Considering the recent development and spread of unmanned aerial vehicles (UAVs), it is predicted that more than dozens of UAVs will fly simultaneously over the same area in the near future.
안전한 UAV 비행을 위해 필요한 요소 중 하나는 UAV용 교통관리체계로서, 아마존(Amazon)은 저고도 UAV를 위한 수직공역체계를 제안하였으며, 구글은 UAV 통신 프로토콜을 활용한 충돌 회피 협업 시스템을 구축하고 있다.One of the elements necessary for safe UAV flight is a traffic management system for UAVs. Amazon has proposed a vertical airspace system for low-altitude UAVs, and Google is building a collision avoidance collaboration system using UAV communication protocols.
그러나, 아마존에서 제안하는 수직공역체계는 지상구조물이 급격히 변하는 도심지역에는 적용이 어려우며, 구글에서 제안하는 수평공역체계는 동일 프로토콜을 사용하여야 하며 UAV간 간격 제한이 불가하여 충돌 위험성이 상존한다.However, the vertical airspace system proposed by Amazon is difficult to apply to urban areas where ground structures change rapidly, and the horizontal airspace system proposed by Google must use the same protocol, and there is a risk of collision because it is impossible to limit the distance between UAVs.
따라서, 어떠한 UAV도 비행할 수 있는 공역의 개념으로는 밀집지역에서 다수의 UAV들이 동시 운용 시 안전 보장에 한계가 있으므로 이를 보완할 공중도로체계가 필요하다.Therefore, as the concept of airspace in which any UAV can fly, there is a limit to guaranteeing safety when multiple UAVs operate simultaneously in a dense area, so a public road system to supplement this is needed.
본 발명은 이와 같은 필요성에 의해 창출된 것으로, 본 발명의 목적은 드론의 안전운항을 위하여 타겟 지역의 실외 유동인구 밀도를 산출하고 상기 실외 유동인구 밀도를 이용하여 타겟 지역의 드론 비행적합도를 산출하는 드론 안전운항을 위한 인구 데이터 기반 실외 유동인구 추정 장치, 시스템 및 방법을 제공하는데 있다.The present invention was created by such a need, and an object of the present invention is to calculate the outdoor floating population density of a target area for the safe operation of drones and to calculate the drone flight suitability of the target area using the outdoor floating population density. It is to provide a device, system and method for estimating outdoor floating population based on population data for safe drone operation.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 드론 안전운항을 위한 인구 데이터 기반 실외 유동인구 추정 장치는 이동통신사 서버 및 공공데이터 관리서버로부터 타겟 지역의 유동인구 데이터, 행정동 데이터와 도로명 주소데이터를 수집하는 데이터 수집부; 및 상기 데이터 수집부가 수집한 유동인구 데이터, 행정동 데이터와 도로명 주소데이터를 통해 타겟 지역의 실외 유동인구를 추정하는 유동인구 추정부를 포함하는 것을 특징으로 한다.In order to achieve the above object, the device for estimating outdoor floating population based on population data for safe operation of drones according to the present invention collects floating population in the target area data, administrative dong data and road name address data from mobile communication company servers and public data management servers. data collection unit; and a floating population estimator for estimating the outdoor floating population of the target area through floating population data collected by the data collection unit, administrative dong data, and road name address data.
또한, 상기 유동인구 추정부는, 타겟 지역에 설치된 모든 건축물들의 용도를 분류하는 건축물 용도 분류부; 상기 건축물 용도 분류부가 분류한 건축물들의 용도에 따라 건축물의 주간 및 야간의 재실자 유무를 분류하는 재실자 유무 분류부; 및 타겟 지역에 설치된 모든 건축물의 주간 및 야간의 재실자 유무에 따른 실외 유동인구 밀도를 산출하는 유동인구 산출부를 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the floating population estimation unit, a building use classification unit for classifying the use of all buildings installed in the target area; an occupant classification unit for classifying whether or not there are occupants in the building during the daytime and at night according to the use of the buildings classified by the building use classification unit; and a floating population calculation unit for calculating outdoor floating population density according to the presence or absence of occupants in all buildings installed in the target area during the day and night.
또한, 상기 유동인구 산출부는, 주간 및 야간의 재실자가 있는 건축물의 실외 유동인구 밀도를 산출하는 제1유동인구 산출부; 주간 및 야간의 재실자가 없는 건축물의 실외 유동인구 밀도를 산출하는 제2유동인구 산출부; 및 상기 제1유동인구 산출부 및 제2유동인구 산출부가 산출한 실외 유동인구 밀도를 총합하여 타겟 지역의 실외 유동인구 밀도를 산출하는 제3유동인구 산출부를 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the floating population calculation unit may include a first floating population calculation unit that calculates the outdoor floating population density of buildings with occupants during the daytime and at night; a second floating population calculating unit that calculates the outdoor floating population density of a building without occupants during the daytime and at night; and a third floating population calculating unit for calculating the outdoor floating population density of the target area by summing the outdoor floating population densities calculated by the first floating population calculating unit and the second floating population calculating unit.
또한, 상기 제1유동인구 산출부는, 하기의 수학식 1을 통해 재실자가 있는 건축물의 실외 유동인구 밀도를 산출하는 것을 특징으로 한다.In addition, the first floating population calculation unit is characterized in that it calculates the outdoor floating population density of a building with occupants through
[수학식 1][Equation 1]
여기서, L은 생활인구, A는 타겟 지역의 면적, B는 건축물의 건축면적, N은 건축물의 층수를 의미함Here, L is the living population, A is the area of the target area, B is the building area of the building, and N is the number of floors of the building.
또한, 상기 제2유동인구 산출부는, 하기의 수학식 2를 통해 재실자가 없는 건축물의 실외 유동인구 밀도를 산출하는 것을 특징으로 한다.In addition, the second floating population calculation unit is characterized in that it calculates the outdoor floating population density of a building without occupants through
[수학식 2][Equation 2]
여기서 L은 생활인구, A는 타겟 지역의 면적, B는 건축물의 건축면적, N은 건축물의 층수를 의미함Here, L is the living population, A is the area of the target area, B is the building area of the building, and N is the number of floors of the building.
한편, 상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 드론 안전운항을 위한 인구 데이터 기반 실외 유동인구 추정 방법은 데이터 수집부가 이동통신사 서버 및 공공데이터 관리서버로부터 타겟 지역의 유동인구 데이터, 행정동 데이터와 도로명 주소데이터를 수집하는 A 단계; 및 유동인구 추정부가 상기 데이터 수집부가 수집한 유동인구 데이터, 행정동 데이터와 도로명 주소데이터를 통해 타겟 지역의 실외 유동인구를 추정하는 B 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.On the other hand, in the method for estimating outdoor floating population based on population data for safe operation of drones according to the present invention for achieving the above object, the data collector collects floating population in the target area data, administrative dong data and road names from mobile communication company servers and public data management servers Step A of collecting address data; and step B of estimating, by the floating population estimation unit, the outdoor floating population of the target area through the floating population data, administrative dong data, and road name address data collected by the data collection unit.
또한, 상기 B 단계는, 건축물 용도 분류부가 타겟 지역에 설치된 모든 건축물들의 용도를 분류하는 단계; 재실자 유무 분류부가 상기 건축물 용도 분류부가 분류한 건축물들의 용도에 따라 건축물의 주간 및 야간의 재실자 유무를 분류하는 단계; 및 유동인구 산출부가 타겟 지역에 설치된 모든 건축물의 주간 및 야간의 재실자 유무에 따른 실외 유동인구 밀도를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, step B may include classifying the use of all buildings installed in the target area by a building use classification unit; Classifying, by the occupant classification unit, whether or not there are occupants in the building during the day and at night according to the use of the buildings classified by the building use classification unit; and calculating, by the floating population calculating unit, outdoor floating population density according to the presence or absence of occupants in all buildings installed in the target area during the day and at night.
또한, 유동인구 산출부가 유동인구 밀도를 산출하는 단계는, 제1유동인구 산출부가 주간 및 야간의 재실자가 있는 건축물의 실외 유동인구 밀도를 산출하는 단계; 제2유동인구 산출부가 주간 및 야간의 재실자가 없는 건축물의 실외 유동인구 밀도를 산출하는 단계; 및 제3유동인구 산출부가 상기 제1유동인구 산출부 및 제2유동인구 산출부가 산출한 실외 유동인구 밀도를 총합하여 타겟 지역의 실외 유동인구 밀도를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the step of calculating the floating population density by the floating population calculation unit may include: calculating, by the first floating population calculation unit, the outdoor floating population density of buildings with occupants during the day and night; calculating, by a second floating population calculating unit, outdoor floating population density of a building without occupants during the day and at night; and calculating, by a third floating population calculation unit, the outdoor floating population density of the target area by adding up the outdoor floating population densities calculated by the first floating population calculation unit and the second floating population calculation unit.
또한, 상기 제1유동인구 산출부는, 하기의 수학식 1을 통해 재실자가 있는 건축물의 실외 유동인구 밀도를 산출하는 것을 특징으로 한다.In addition, the first floating population calculation unit is characterized in that it calculates the outdoor floating population density of a building with occupants through
[수학식 1][Equation 1]
여기서, L은 생활인구, A는 타겟 지역의 면적, B는 건축물의 건축면적, N은 건축물의 층수를 의미함Here, L is the living population, A is the area of the target area, B is the building area of the building, and N is the number of floors of the building.
또한, 상기 제2유동인구 산출부는, 하기의 수학식 2를 통해 재실자가 없는 건축물의 실외 유동인구 밀도를 산출하는 것을 특징으로 한다.In addition, the second floating population calculation unit is characterized in that it calculates the outdoor floating population density of a building without occupants through
[수학식 2][Equation 2]
여기서 L은 생활인구, A는 타겟 지역의 면적, B는 건축물의 건축면적, N은 건축물의 층수를 의미함Here, L is the living population, A is the area of the target area, B is the building area of the building, and N is the number of floors of the building.
한편, 상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 드론 안전운항을 위한 인구 데이터 기반 실외 유동인구 추정 시스템은 타겟 지역을 입력하는 사용자 단말기; 상기 사용자 단말기가 입력한 타겟 지역의 실외 유동인구 밀도를 추정하는 유동인구 추정장치; 및 상기 유동인구 추정장치가 추정한 타겟 지역의 실외 유동인구 밀도에 따라 타겟 지역의 드론 비행적합도를 산출하여 상기 사용자 단말기로 전송하는 비행적합도 산출장치를 포함하는 것을 특징으로 한다.Meanwhile, a system for estimating outdoor floating population based on population data for safe operation of a drone according to the present invention for achieving the above object includes a user terminal that inputs a target area; a floating population estimating device for estimating the outdoor floating population density of the target area input by the user terminal; and a flight suitability calculator for calculating the drone flight suitability of the target area according to the outdoor floating population density of the target area estimated by the floating population estimator and transmitting the result to the user terminal.
또한, 상기 비행적합도 산출장치는, 상기 유동인구 추정장치가 추정한 타겟 지역의 실외 유동인구 밀도에 따른 드론 비행적합도를 산출하고 이를 미리 저장되어 있는 타겟 지역의 토지이용현황에 따른 드론 비행적합도를 결합하여 타겟 지역의 비행적합도를 산출하는 것을 특징으로 한다.In addition, the flight suitability calculation device calculates the drone flight suitability according to the outdoor floating population density of the target area estimated by the floating population estimator, and combines the previously stored drone flight suitability according to the land use status of the target area. It is characterized in that the flight suitability of the target area is calculated by doing so.
본 발명에 따른 드론 안전운항을 위한 인구 데이터 기반 실외 유동인구 추정 장치, 시스템 및 방법은 타겟 지역의 실외 유동인구 밀도를 산출하고 상기 실외 유동인구 밀도를 이용하여 타겟 지역의 드론 비행적합도를 산출하여, 드론의 안전운항을 지원할 수 있다.An apparatus, system, and method for estimating outdoor floating population based on population data for safe drone operation according to the present invention calculates the outdoor floating population density of a target area and uses the outdoor floating population density to calculate drone flight fitness in the target area, It can support the safe operation of drones.
본 발명의 효과는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 효과들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The effects of the present invention are not limited to those mentioned above, and other effects not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the description below.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 실외 유동인구 밀도 추정 시스템의 블록구성도
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 유동인구 추정장치의 블록구성도
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 유동인구 추정부의 블록구성도
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 유동인구 산출부의 블록구성도
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 실외 유동인구 밀도 추정 방법의 순서도
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 유동인구 추정장치의 실외 유동인구 밀도 추정 방법의 순서도
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 유동인구 추정부의 실외 유동인구 밀도 추정 방법의 순서도
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 유동인구 산출부의 실외 유동인구 밀도 추정 방법의 순서도
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 유동인구 데이터의 예시도
도 10은 본 발명의 일실시예에 따른 행정동 데이터의 예시도
도 11은 본 발명의 일실시예에 따른 도로명 주소데이터의 예시도
도 12는 본 발명의 일실시예에 따른 실외 유동인구 밀도에 따른 비행적합도 예시도
도 13은 본 발명의 일실시예에 따른 토지이용현황에 따른 비행적합도 예시도1 is a block diagram of an outdoor floating population density estimation system according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram of a device for estimating floating population according to an embodiment of the present invention.
3 is a block diagram of a floating population estimation unit according to an embodiment of the present invention;
4 is a block diagram of a floating population calculation unit according to an embodiment of the present invention;
5 is a flowchart of a method for estimating outdoor floating population density according to an embodiment of the present invention.
6 is a flowchart of a method for estimating outdoor floating population density of a floating population estimating device according to an embodiment of the present invention.
7 is a flowchart of an outdoor floating population density estimation method of a floating population estimating unit according to an embodiment of the present invention.
8 is a flow chart of an outdoor floating population density estimation method of a floating population calculation unit according to an embodiment of the present invention.
9 is an exemplary view of floating population data according to an embodiment of the present invention
10 is an exemplary view of administrative dong data according to an embodiment of the present invention
11 is an exemplary view of road name address data according to an embodiment of the present invention
12 is an exemplary view of flight suitability according to outdoor floating population density according to an embodiment of the present invention
13 is an exemplary view of flight suitability according to land use status according to an embodiment of the present invention
이상의 본 발명의 목적들, 다른 목적들, 특징들 및 이점들은 첨부된 도면과 관련된 이하의 바람직한 실시 예들을 통해서 쉽게 이해될 것이다. 그러나 본 발명은 여기서 설명되는 실시 예들에 한정되지 않고 다른 형태로 구체화될 수도 있다. 오히려, 여기서 소개되는 실시 예들은 개시된 내용이 철저하고 완전해질 수 있도록 그리고 당업자에게 본 발명의 사상이 충분히 전달될 수 있도록 하기 위해 제공되는 것이다.The above objects, other objects, features and advantages of the present invention will be easily understood through the following preferred embodiments in conjunction with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments described herein and may be embodied in other forms. Rather, the embodiments introduced herein are provided so that the disclosed content will be thorough and complete and the spirit of the present invention will be sufficiently conveyed to those skilled in the art.
어떤 경우에는, 발명을 기술하는 데 있어서 흔히 알려졌으면서 발명과 크게 관련 없는 부분들은 본 발명을 설명하는 데 있어 별 이유 없이 혼돈이 오는 것을 막기 위해 기술하지 않음을 미리 언급해 둔다.In some cases, it is mentioned in advance that parts that are commonly known in describing the invention and are not greatly related to the invention are not described in order to prevent confusion for no particular reason in explaining the present invention.
본 명세서에서 제1구성요소가 제2구성요소 상(ON)에서 동작 또는 실행된다고 언급될 때, 제1구성요소는 제2구성요소가 동작 또는 실행되는 환경에서 동작 또는 실행되거나 또는 제2구성요소와 직접 또는 간접적으로 상호 작용을 통해서 동작 또는 실행되는 것으로 이해되어야 할 것이다.In this specification, when a first component is referred to as being operated or executed on a second component (ON), the first component is operated or executed in an environment in which the second component operates or is executed, or the second component is operated or executed. It should be understood that it is operated or executed through direct or indirect interaction with.
어떤 구성요소, 장치, 또는 시스템이 프로그램 또는 소프트웨어로 이루어진 구성요소를 포함한다고 언급되는 경우, 명시적인 언급이 없더라도, 그 구성요소, 장치, 또는 시스템은 그 프로그램 또는 소프트웨어가 실행 또는 동작하는데 필요한 하드웨어(예를 들면, 메모리, CPU 등)나 다른 프로그램 또는 소프트웨어(예를 들면 운영체제나 하드웨어를 구동하는데 필요한 드라이버 등)를 포함하는 것으로 이해되어야 할 것이다.When a component, device, or system is referred to as comprising a component consisting of a program or software, even if not explicitly stated otherwise, the component, device, or system refers to hardware (necessary for the program or software to execute or operate). For example, memory, CPU, etc.) or other programs or software (eg, operating system or driver required to drive hardware) should be understood as including.
또한, 어떤 구성요소가 구현됨에 있어서 특별한 언급이 없다면, 그 구성요소는 소프트웨어, 하드웨어, 또는 소프트웨어 및 하드웨어 어떤 형태로도 구현될 수 있는 것으로 이해되어야 할 것이다.In addition, it should be understood that, unless otherwise specified, the component may be implemented in any form of software, hardware, or both software and hardware.
또한, 본 명세서에서 사용된 용어는 실시 예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 '포함한다(comprises)' 및/또는 '포함하는(comprising)'은 언급된 구성요소는 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.In addition, terms used in this specification are for describing embodiments and are not intended to limit the present invention. In this specification, singular forms also include plural forms unless specifically stated otherwise in a phrase. The terms 'comprises' and/or 'comprising' used in the specification do not exclude the presence or addition of one or more other elements.
또한, 본 명세서에서 '부', '장치' 등의 용어는 하드웨어 및 해당 하드웨어에 의해 구동되거나 하드웨어를 구동하기 위한 소프트웨어의 기능적, 구조적 결합을 지칭하는 것으로 의도될 수 있다. 예를 들어, 여기서 하드웨어는 CPU 또는 다른 프로세서(processor)를 포함하는 데이터 처리 기기일 수 있다. 또한, 하드웨어에 의해 구동되는 소프트웨어는 실행중인 프로세스, 객체(object), 실행파일(executable), 실행 스레드(thread of execution), 프로그램(program) 등을 지칭할 수 있다.Also, in this specification, terms such as 'unit' and 'device' may be intended to refer to functional and structural combinations of hardware and software driven by the corresponding hardware or for driving the hardware. For example, the hardware herein may be a data processing device including a CPU or other processor. Also, software driven by hardware may refer to a running process, an object, an executable file, a thread of execution, a program, and the like.
또한, 상기 용어들은 소정의 코드와 상기 소정의 코드가 수행되기 위한 하드웨어 리소스의 논리적인 단위를 의미할 수 있으며, 반드시 물리적으로 연결된 코드를 의미하거나, 한 종류의 하드웨어를 의미하는 것이 아님은 본 발명의 기술분야의 평균적 전문가에게는 용이하게 추론될 수 있다.In addition, the terms may mean a predetermined code and a logical unit of hardware resources for executing the predetermined code, and do not necessarily mean physically connected codes or one type of hardware in the present invention. can be easily deduced to the average expert in the art.
이하, 본 발명에서 실시하고자 하는 구체적인 기술내용에 대해 첨부도면을 참조하여 상세하게 설명하기로 한다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings for the specific technical content to be carried out in the present invention will be described in detail.
도 1 내지 4에 도시된 각각의 구성은 기능 및/또는 논리적으로 분리될 수도 있음을 나타내는 것이며, 반드시 각각의 구성이 별도의 물리적 장치로 구분되거나 별도의 코드로 작성됨을 의미하는 것은 아님을 본 발명의 기술분야의 평균적 전문가는 용이하게 추론할 수 있을 것이다.Each component shown in FIGS. 1 to 4 indicates that it may be functionally and/or logically separated, and does not necessarily mean that each component is divided into a separate physical device or written in a separate code according to the present invention. The average expert in a technical field of .
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 실외 유동인구 밀도 추정 시스템의 블록구성도이며, 도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 유동인구 추정장치의 블록구성도이며, 도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 유동인구 추정부의 블록구성도이며, 도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 유동인구 산출부의 블록구성도이다. 도 1 내지 4에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 실외 유동인구 밀도 추정 시슴테은 타겟 지역을 입력하는 사용자 단말기(100)와 상기 사용자 단말기(100)가 입력한 타겟 지역의 실외 유동인구 밀도를 추정하는 유동인구 추정장치(200) 및 상기 유동인구 추정장치(200)가 추정한 타겟 지역의 실외 유동인구 밀도에 따라 타겟 지역의 드론 비행적합도를 산출하여 상기 사용자 단말기로 전송하는 비행적합도 산출장치(300)를 포함하여 구성된다.1 is a block configuration diagram of an outdoor floating population density estimation system according to an embodiment of the present invention, FIG. 2 is a block configuration diagram of an apparatus for estimating floating population according to an embodiment of the present invention, and FIG. It is a block configuration diagram of a floating population estimation unit according to an embodiment, and FIG. 4 is a block configuration diagram of a floating population calculation unit according to an embodiment of the present invention. 1 to 4, the outdoor floating population density estimation system according to the present invention estimates the
또한, 상기 유동인구 추정장치(200)는 이동통신사 서버 및 공공데이터 관리서버로부터 타겟 지역의 유동인구 데이터, 행정동 데이터와 도로명 주소데이터를 수집하는 데이터 수집부(210) 및 상기 데이터 수집부가 수집한 유동인구 데이터, 행정동 데이터와 도로명 주소데이터를 통해 타겟 지역의 실외 유동인구를 추정하는 유동인구 추정부(220)를 더 포함하여 구성된다.In addition, the floating
또한, 상기 유동인구 추정부(220)는, 타겟 지역에 설치된 모든 건축물들의 용도를 분류하는 건축물 용도 분류부(221)와 상기 건축물 용도 분류부가 분류한 건축물들의 용도에 따라 건축물의 주간 및 야간의 재실자 유무를 분류하는 재실자 유무 분류부(222) 및 타겟 지역에 설치된 모든 건축물의 주간 및 야간의 재실자 유무에 따른 실외 유동인구 밀도를 산출하는 유동인구 산출부(223)를 더 포함하여 구성된다.In addition, the floating
또한, 상기 유동인구 산출부(223)는, 주간 및 야간의 재실자가 있는 건축물의 실외 유동인구 밀도를 산출하는 제1유동인구 산출부(223a)와 주간 및 야간의 재실자가 없는 건축물의 실외 유동인구 밀도를 산출하는 제2유동인구 산출부(223b) 및 상기 제1유동인구 산출부(223a) 및 제2유동인구 산출부(223b)가 산출한 실외 유동인구 밀도를 총합하여 타겟 지역의 실외 유동인구 밀도를 산출하는 제3유동인구 산출부(223c)를 더 포함하여 구성된다.In addition, the floating
이하에서는 상기와 같이 구성되는 본 발명에 따른 실외 유동인구 밀도 추정 방법에 대해서 도 5 내지 13을 통해서 상세하게 설명하도록 한다.Hereinafter, the outdoor floating population density estimation method according to the present invention configured as described above will be described in detail with reference to FIGS. 5 to 13 .
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 실외 유동인구 밀도 추정 방법의 순서도이다. 도 5에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 실외 유동인구 밀도 추정 방법은 사용자 단말기가 타겟 지역을 입력하는 단계(S100)와 유동인구 추정장치(200)가 상기 사용자 단말기(100)가 입력한 타겟 지역의 실외 유동인구 밀도를 추정하는 단계(S200)로 이루어진다.5 is a flowchart of a method for estimating outdoor floating population density according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 5, in the method for estimating outdoor floating population density according to the present invention, the user terminal inputs a target area (S100), and the floating
상기 단계(S200)에 대해서 좀 더 상세히 살펴보면, 도 6과 같다. 도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 유동인구 추정장치의 실외 유동인구 밀도 추정 방법의 순서도이다. 도 6에 도시된 바와 같이, 상기 단계(S200)는 데이터 수집부(210)가 이동통신사 서버 및 공공데이터 관리서버로부터 타겟 지역의 유동인구 데이터, 행정동 데이터와 도로명 주소데이터를 수집하는 단계(S210)와 유동인구 추정부(220)가 상기 데이터 수집부(210)가 수집한 유동인구 데이터, 행정동 데이터와 도로명 주소데이터를 통해 타겟 지역의 실외 유동인구를 추정하는 단계(S220)로 이루어진다.Looking at the step (S200) in more detail, it is as shown in FIG. 6 is a flowchart of a method for estimating outdoor floating population density of the floating population estimating device according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 6, the step (S200) is a step (S210) in which the
먼저 상기 단계(S210)에서 수집되는 유동인구 데이터는 서울시에서 제공하는 「빅데이터 캠퍼스」오픈 데이터일 수 있으며, 「빅데이터 캠퍼스」에서 제공하는 유동인구 관련 자료는 SKT와 KT가 제공하는 8개 자료로, 이 가운데 ‘서울시 50m 간격 일별 SKT 유동인구’를 살펴보면 도 9와 같이 연월, 블록코드, XY 좌표, 유입지 코드, 성별/나이별/시간대별 유동인구수 정보를 포함하고 있다.First, the floating population data collected in the above step (S210) may be the "Big Data Campus" open data provided by the Seoul Metropolitan Government, and the data related to the floating population provided by the "Big Data Campus" are 8 data provided by SKT and KT. Among them, 'SKT floating population by day at 50m intervals in Seoul' includes information on the number of floating population by year and month, block code, XY coordinates, source code, gender/age/time slot as shown in FIG.
또한, 행정동 데이터는 서울시에서 제공하는 「열린데이터 광장」내 오픈 데이터일 수 있으며, 「열린데이터 광장」에서는 ‘행정동별 서울생활인구 데이터’를 제공 중으로, 그 중 내국인 내용을 살펴보면 도 10과 같이 기준일, 시간대, 행정동 코드, 총 생활인구수, 성별/나이별/시간대별 인구수 정보를 포함한다.In addition, the administrative dong data can be open data in the 「Open Data Plaza」 provided by the Seoul Metropolitan Government, and the 「Open Data Plaza」 provides 'Seoul living population data by administrative district'. , includes time zone, administrative dong code, total living population, and population information by gender/age/time zone.
또한, 도로명 주소데이터는 국토교통부 국가공간정보포털에서 제공하는 데이터일 수 있으며, 도 11과 같이 각 건물의 공간정보와 속성정보를 포함하며, 건축물 용도를 포함한다.In addition, the road name address data may be data provided by the national spatial information portal of the Ministry of Land, Infrastructure and Transport, and includes spatial information and attribute information of each building as shown in FIG. 11, and includes the use of the building.
다음으로 상기 단계(S220)에 대해서 좀 더 상세히 살펴보면, 도 7과 같다. 도 본 발명의 일실시예에 따른 유동인구 추정부의 실외 유동인구 밀도 추정 방법의 순서도이다. 도 7에 도시된 바와 같이, 상기 단계(S220)는 건축물 용도 분류부(221)가 타겟 지역에 설치된 모든 건축물들의 용도를 분류하는 단계(S221)와 재실자 유무 분류부(222)가 상기 건축물 용도 분류부가 분류한 건축물들의 용도에 따라 건축물의 주간 및 야간의 재실자 유무를 분류하는 단계(S222) 및 유동인구 산출부(223)가 타겟 지역에 설치된 모든 건축물의 주간 및 야간의 재실자 유무에 따른 실외 유동인구 밀도를 산출하는 단계(S223)로 이루어진다.Next, looking at the step (S220) in more detail, as shown in FIG. 2 is a flow chart of an outdoor floating population density estimating method of the floating population estimating unit according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 7 , in the step S220, the building use classification unit 221 classifies the use of all buildings installed in the target area (S221), and the
상기 단계(S221)에서, 상기 건축물 용도 분류부(221)는 상기 도로명 주소데이터를 이용하여 타겟 지역의 모든 건축물의 용도를 구분한다. 이때, 바람직하게 건축물 용도는 단독주택, 다가구주택, 공관, 공동주택, 아파트, 연립주택, 다세대주택 등을 포함하는 주거용, 생활편익시설, 부대시설, 복리시설, 1종 근린 생활시설 등을 포함하는 상업용/공업용 등으로 분류할 수 있다.In the step S221, the building use classification unit 221 classifies the use of all buildings in the target area using the road name address data. At this time, preferably, the use of the building includes residential, living convenience facilities, auxiliary facilities, welfare facilities, first-class neighborhood living facilities, including single-family homes, multi-family homes, public buildings, multi-family homes, apartments, row houses, and multi-household houses. It can be classified as commercial/industrial.
다음으로 상기 단계(S222)에서 재실자 유무 분류부(222)가 상기 건축물 용도 분류부(221)가 분류한 건축물들의 용도에 따라 건축물의 주간 및 야간의 재실자 유무를 분류하는데, 바람직하게 용도에 따라 주거용일 경우엔 주간엔 재실자가 없고 야간에 재실자가 존재하는 것으로 분류하고, 상업용이나 공업용일 경우엔 주간엔 재실자가 있고 야간에 재실자가 존재하지 않는 것으로 분류하고, 병원의 경우엔 주간과 야간 모두 재실자가 존재하는 것으로 분류할 수 있다.Next, in the step S222, the
다음으로 상기 단계(S223)에 대해서 좀 더 상세히 살펴보면, 도 8과 같다. 도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 유동인구 산출부의 실외 유동인구 밀도 추정 방법의 순서도이다. 도 8에 도시된 바와 같이, 상기 단계(S223)는 제1유동인구 산출부(231a)가 주간 및 야간의 재실자가 있는 건축물의 실외 유동인구 밀도를 산출하는 단계(S231a)와 제2유동인구 산출부(231b)가 주간 및 야간의 재실자가 없는 건축물의 실외 유동인구 밀도를 산출하는 단계(231b)와 제3유동인구 산출부(231c)가 상기 제1유동인구 산출부(231a) 및 제2유동인구 산출부(231b)가 산출한 실외 유동인구 밀도를 총합하여 타겟 지역의 실외 유동인구 밀도를 산출하는 단계(231c)로 이루어진다.Next, looking at the step (S223) in more detail, as shown in FIG. 8 is a flowchart of an outdoor floating population density estimation method of a floating population calculation unit according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 8, the step (S223) is the step (S231a) of the first floating population calculation unit (231a) calculating the density of the outdoor floating population of the building with daytime and nighttime occupants and the second floating population calculation (S231a). The step (231b) of calculating the outdoor floating population density of buildings without occupants during the day and night by the unit (231b) and the third floating population calculating unit (231c) using the first floating population calculating unit (231a) and the second floating population Step 231c of calculating the outdoor floating population density of the target area by adding up the outdoor floating population density calculated by the population calculation unit 231b.
상기 단계(231a)에서 상기 제1유동인구 산출부(231a)는, 하기의 수학식 1을 통해 재실자가 있는 건축물의 실외 유동인구 밀도를 산출한다.In the step 231a, the first floating population calculator 231a calculates the outdoor floating population density of a building with occupants through
[수학식 1][Equation 1]
여기서, L은 생활인구, A는 타겟 지역의 면적, B는 건축물의 건축면적, N은 건축물의 층수를 의미함Here, L is the living population, A is the area of the target area, B is the building area of the building, and N is the number of floors of the building.
상기 단계(231b)에서 상기 제2유동인구 산출부(231b)는, 하기의 수학식 2를 통해 재실자가 없는 건축물의 실외 유동인구 밀도를 산출한다.In step 231b, the second floating population calculator 231b calculates the outdoor floating population density of a building without occupants through
[수학식 2][Equation 2]
여기서 L은 생활인구, A는 타겟 지역의 면적, B는 건축물의 건축면적, N은 건축물의 층수를 의미함Here, L is the living population, A is the area of the target area, B is the building area of the building, and N is the number of floors of the building.
상기 단계(231c)에서 제3유동인구 산출부(231c)가 상기 제1,2유동인구 산출부가 산출한 건물별 실외 유동인구 밀도를 총합하여 타겟 지역의 총 실외 유동인구 밀도를 산출하고, 이를 비행적합도 산출장치(300)로 전송해준다.In the step 231c, the third floating population calculation unit 231c calculates the total outdoor floating population density of the target area by summing the outdoor floating population densities of each building calculated by the first and second floating population calculation units, and calculates the total outdoor floating population density of the target area. It is transmitted to the
상기 유동인구 추정장치(200)로부터 비행적합도 산출장치(300)는 상기 유동인구 추정장치(200)가 추정한 타겟 지역의 실외 유동인구 밀도에 따라 타겟 지역의 드론 비행적합도를 산출하여 상기 사용자 단말기(100)로 전송하는데, 먼저 상기 유동인구 추정장치(200)가 추정한 타겟 지역의 실외 유동인구 밀도에 따른 드론 비행적합도를 산출하고 이를 미리 저장되어 있는 타겟 지역의 토지이용현황에 따른 드론 비행적합도를 결합하여 타겟 지역의 비행적합도를 산출한다.From the floating
이때, 상기 유동인구 추정장치(200)가 추정한 타겟 지역의 실외 유동인구 밀도에 따라 산출한 드론 비행적합도는 도 12와 같다. 도 12에 도시된 바와 같이, 실외 유동인구 밀도가 낮을수록 비행적합도가 높도록 가중치가 부여될 수 있다. 또한 미리 저장되어 있는 타겟 지역의 토지이용현황에 따른 드론 비행적합도는 도 13과 같다. 도 13에 도시된 바와 같이, 농지나 임지, 수계와 같이 유동인구나 장애물이 적을수록 비행적합도가 높도록 가중치가 부여될 수 있으며, 산출된 드론 비행적합도는 사용자 단말기로 전송되어 무유인비행체의 운항에 이용될 수 있다.At this time, the drone flight suitability calculated according to the outdoor floating population density of the target area estimated by the floating
상기 실시예의 각 구성요소(100, 200, 또는 300)는 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다. 적어도 하나의 프로세서는 ASIC(Application Specific Integrated Circuit), DSP(Digital Signal Processor), PLD(Programmable Logic Device), FPGA(Field Programmable Gate Array), CPU(Central Processing unit), GPU(Graphic Processing Unit), 마이크로컨트롤러(microcontroller) 및/또는 마이크로프로세서(microprocessor) 등으로 구현될 수 있다. 각 구성요소(100, 200 또는 300)는 메모리를 더 포함할 수 있다. 메모리는 플래시 메모리(flash memory), 하드디스크(hard disk), SSD(Solid State Disk), RAM(Random Access Memory), SRAM(Static Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), PROM(Programmable Read Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable and Programmable ROM), EPROM(Erasable and Programmable ROM) 및/또는 eMMC(embedded multimedia card) 등과 같은 저장매체를 포함할 수 있다.Each
또한 각 구성요소(100, 200, 또는 300)는 네트워크를 통해 연결될 수 있는데, 여기서, 네트워크는, 복수의 단말 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 이러한 네트워크의 일 예에는 근거리 통신망(LAN: Local Area Network), 광역 통신망(WAN: Wide Area Network), 인터넷(WWW: World Wide Web), 유무선 데이터 통신망, 전화망, 유무선 텔레비전 통신망 등을 포함한다. 무선 데이터 통신망의 일례에는 3G, 4G, 5G, 3GPP(3rd Generation Partnership Project), 5GPP(5th Generation Partnership Project), LTE(Long Term Evolution), WIMAX(World Interoperability for Microwave Access), 와이파이(Wi-Fi), 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), RF(Radio Frequency), 블루투스(Bluetooth) 네트워크, NFC(Near-Field Communication) 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.In addition, each component (100, 200, or 300) may be connected through a network, where the network means a connection structure capable of exchanging information between each node, such as a plurality of terminals and servers, such Examples of networks include a local area network (LAN), a wide area network (WAN), a World Wide Web (WWW), a wired and wireless data communication network, a telephone network, a wired and wireless television communication network, and the like. Examples of wireless data communication networks include 3G, 4G, 5G, 3rd Generation Partnership Project (3GPP), 5th Generation Partnership Project (5GPP), Long Term Evolution (LTE), World Interoperability for Microwave Access (WIMAX), Wi-Fi , Internet (Internet), LAN (Local Area Network), Wireless LAN (Wireless Local Area Network), WAN (Wide Area Network), PAN (Personal Area Network), RF (Radio Frequency), Bluetooth (Bluetooth) network, NFC ( A Near-Field Communication (Near-Field Communication) network, a satellite broadcasting network, an analog broadcasting network, a Digital Multimedia Broadcasting (DMB) network, etc. are included, but not limited thereto.
따라서, 상기한 바와 같이 본 발명에 따른 드론 안전운항을 위한 인구 데이터 기반 실외 유동인구 추정 장치, 시스템 및 방법은 타겟 지역의 실외 유동인구 밀도를 산출하고 상기 실외 유동인구 밀도를 이용하여 타겟 지역의 드론 비행적합도를 산출하여, 드론의 안전운항을 지원할 수 있다.Therefore, as described above, the device, system, and method for estimating outdoor floating population based on population data for safe operation of drones according to the present invention calculates the outdoor floating population density of a target area and uses the outdoor floating population density for drones in the target area. By calculating flight suitability, it is possible to support safe operation of drones.
이상에서, 본 발명의 실시예를 구성하는 모든 구성 요소들이 하나로 결합되거나 결합되어 동작하는 것으로 설명되었다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 발명의 목적 범위 안에서라면, 그 모든 구성 요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다. 또한, 그 모든 구성요소들이 각각 하나의 독립적인 하드웨어로 구현될 수 있지만, 각 구성 요소들의 그 일부 또는 전부가 선택적으로 조합되어 하나 또는 복수 개의 하드웨어에서 조합된 일부 또는 전부의 기능을 수행하는 프로그램 모듈을 갖는 컴퓨터 프로그램으로서 구현될 수도 있다. 그 컴퓨터 프로그램을 구성하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 본 발명의 기술 분야의 당업자에 의해 용이하게 추론될 수 있을 것이다. 이러한 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터가 읽을 수 있는 저장매체(Computer Readable Media)에 저장되어 컴퓨터에 의하여 읽어지고 실행됨으로써, 본 발명의 실시예를 구현할 수 있다.In the above, even though all the components constituting the embodiment of the present invention have been described as being combined or operated as one, the present invention is not necessarily limited to these embodiments. That is, within the scope of the object of the present invention, all of the components may be selectively combined with one or more to operate. In addition, although all of the components may be implemented as a single independent piece of hardware, some or all of the components are selectively combined to perform some or all of the combined functions in one or a plurality of pieces of hardware. It may be implemented as a computer program having. Codes and code segments constituting the computer program may be easily inferred by a person skilled in the art. Such a computer program may implement an embodiment of the present invention by being stored in a computer readable storage medium, read and executed by a computer.
한편, 이상으로 본 발명의 기술적 사상을 예시하기 위한 바람직한 실시 예와 관련하여 설명하고 도시하였지만, 본 발명은 이와 같이 도시되고 설명된 그대로의 구성 및 작용에만 국한되는 것이 아니며, 기술적 사상의 범주를 일탈함이 없이 본 발명에 대해 다수의 변경 및 수정 가능함을 당업자들은 잘 이해할 수 있을 것이다. 따라서, 그러한 모든 적절한 변경 및 수정과 균등물들도 본 발명의 범위에 속하는 것으로 간주하여야 할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 등록청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.On the other hand, although the above has been described and illustrated in relation to preferred embodiments for illustrating the technical idea of the present invention, the present invention is not limited to the configuration and operation as shown and described in this way, and departs from the scope of the technical idea. It will be apparent to those skilled in the art that many changes and modifications can be made to the present invention without modification. Accordingly, all such appropriate alterations and modifications and equivalents are to be regarded as falling within the scope of the present invention. Therefore, the true technical protection scope of the present invention should be determined by the technical spirit of the attached claims.
100 : 사용자 단말기
200 : 유동인구 추정장치
210 : 데이터 수집부
220 : 유동인구 추정부
221 : 건축물 용도 분류부
222 : 재실자 유무 분류부
223 : 유동인구 산출부
223a : 제1유동인구 산출부
223b : 제2유동인구 산출부
223c : 제3유동인구 산출부
300 : 비행적합도 산출장치100: user terminal
200: floating population estimation device
210: data collection unit
220: floating population estimation unit
221: building use classification unit
222: occupant classification unit
223: floating population calculation unit
223a: first floating population calculator
223b: second floating population calculator
223c: 3rd floating population calculator
300: flight suitability calculation device
Claims (12)
상기 데이터 수집부가 수집한 유동인구 데이터, 행정동 데이터와 도로명 주소데이터를 통해 타겟 지역의 실외 유동인구를 추정하는 유동인구 추정부;
를 포함하되,
상기 유동인구 추정부는,
타겟 지역에 설치된 모든 건축물들의 용도를 분류하는 건축물 용도 분류부;
상기 건축물 용도 분류부가 분류한 건축물들의 용도에 따라 건축물의 주간 및 야간의 재실자 유무를 분류하는 재실자 유무 분류부; 및
타겟 지역에 설치된 모든 건축물의 주간 및 야간의 재실자 유무에 따른 실외 유동인구 밀도를 산출하는 유동인구 산출부;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 드론 안전운항을 위한 인구 데이터 기반 실외 유동인구 추정 장치.
a data collection unit that collects floating population data, administrative dong data, and road name address data in a target area from a mobile communication company server and a public data management server; and
a floating population estimator for estimating the outdoor floating population of a target area through floating population data, administrative dong data, and road name address data collected by the data collection unit;
Including,
The floating population estimation unit,
a building use classification unit that classifies the use of all buildings installed in the target area;
an occupant classification unit for classifying whether or not there are occupants in the building during the daytime and at night according to the use of the buildings classified by the building use classification unit; and
Floating population calculation unit for calculating the outdoor floating population density according to the presence or absence of occupants in all buildings installed in the target area during the day and night;
Population data-based outdoor floating population estimation device for safe drone operation, characterized in that it comprises a.
상기 유동인구 산출부는,
주간 및 야간의 재실자가 있는 건축물의 실외 유동인구 밀도를 산출하는 제1유동인구 산출부;
주간 및 야간의 재실자가 없는 건축물의 실외 유동인구 밀도를 산출하는 제2유동인구 산출부; 및
상기 제1유동인구 산출부 및 제2유동인구 산출부가 산출한 실외 유동인구 밀도를 총합하여 타겟 지역의 실외 유동인구 밀도를 산출하는 제3유동인구 산출부;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 드론 안전운항을 위한 인구 데이터 기반 실외 유동인구 추정 장치.
According to claim 1,
The floating population calculation unit,
a first floating population calculating unit that calculates the outdoor floating population density of a building with occupants during the day and night;
a second floating population calculating unit that calculates the outdoor floating population density of a building without occupants during the daytime and at night; and
a third floating population calculating unit for calculating outdoor floating population density in a target area by summing the outdoor floating population densities calculated by the first floating population calculating unit and the second floating population calculating unit;
Population data-based outdoor floating population estimation device for safe drone operation, characterized in that it comprises a.
상기 제1유동인구 산출부는,
하기의 수학식 1을 통해 재실자가 있는 건축물의 실외 유동인구 밀도를 산출하는 것을 특징으로 하는 드론 안전운항을 위한 인구 데이터 기반 실외 유동인구 추정 장치.
[수학식 1]
여기서, L은 생활인구, A는 타겟 지역의 면적, B는 건축물의 건축면적, N은 건축물의 층수를 의미함
According to claim 3,
The first floating population calculator,
An apparatus for estimating outdoor floating population based on population data for safe operation of drones, characterized in that the outdoor floating population density of a building with occupants is calculated through Equation 1 below.
[Equation 1]
Here, L is the living population, A is the area of the target area, B is the building area of the building, and N is the number of floors of the building.
상기 제2유동인구 산출부는,
하기의 수학식 2를 통해 재실자가 없는 건축물의 실외 유동인구 밀도를 산출하는 것을 특징으로 하는 드론 안전운항을 위한 인구 데이터 기반 실외 유동인구 추정 장치.
[수학식 2]
여기서 L은 생활인구, A는 타겟 지역의 면적, B는 건축물의 건축면적, N은 건축물의 층수를 의미함
According to claim 3,
The second floating population calculator,
An apparatus for estimating outdoor floating population based on population data for safe operation of drones, characterized in that the outdoor floating population density of a building without occupants is calculated through Equation 2 below.
[Equation 2]
Here, L is the living population, A is the area of the target area, B is the building area of the building, and N is the number of floors of the building.
유동인구 추정부가 상기 데이터 수집부가 수집한 유동인구 데이터, 행정동 데이터와 도로명 주소데이터를 통해 타겟 지역의 실외 유동인구를 추정하는 B 단계;
를 포함하되,
상기 B 단계는,
건축물 용도 분류부가 타겟 지역에 설치된 모든 건축물들의 용도를 분류하는 단계;
재실자 유무 분류부가 상기 건축물 용도 분류부가 분류한 건축물들의 용도에 따라 건축물의 주간 및 야간의 재실자 유무를 분류하는 단계; 및
유동인구 산출부가 타겟 지역에 설치된 모든 건축물의 주간 및 야간의 재실자 유무에 따른 실외 유동인구 밀도를 산출하는 단계;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 드론 안전운항을 위한 인구 데이터 기반 실외 유동인구 추정 방법.
A step in which the data collection unit collects floating population data, administrative dong data, and road name address data of the target area from the mobile communication company server and the public data management server; and
Step B of estimating, by the floating population estimator, the outdoor floating population of the target area through the floating population data, administrative dong data, and road name address data collected by the data collection unit;
Including,
In step B,
classifying the use of all buildings installed in the target area by a building use classification unit;
Classifying, by the occupant classification unit, whether or not there are occupants in the building during the day and at night according to the use of the buildings classified by the building use classification unit; and
Calculating the outdoor floating population density according to the presence or absence of occupants during the day and night of all buildings installed in the target area by the floating population calculation unit;
Population data-based outdoor floating population estimation method for safe drone operation, characterized in that it comprises a.
유동인구 산출부가 유동인구 밀도를 산출하는 단계는,
제1유동인구 산출부가 주간 및 야간의 재실자가 있는 건축물의 실외 유동인구 밀도를 산출하는 단계;
제2유동인구 산출부가 주간 및 야간의 재실자가 없는 건축물의 실외 유동인구 밀도를 산출하는 단계; 및
제3유동인구 산출부가 상기 제1유동인구 산출부 및 제2유동인구 산출부가 산출한 실외 유동인구 밀도를 총합하여 타겟 지역의 실외 유동인구 밀도를 산출하는 단계;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 드론 안전운항을 위한 인구 데이터 기반 실외 유동인구 추정 방법.
According to claim 6,
The step of calculating the floating population density by the floating population calculation unit,
calculating, by a first floating population calculating unit, outdoor floating population densities of buildings with occupants during the day and at night;
calculating, by a second floating population calculating unit, outdoor floating population density of a building without occupants during the day and at night; and
calculating, by a third floating population calculation unit, an outdoor floating population density in a target area by adding up the outdoor floating population densities calculated by the first floating population calculating unit and the second floating population calculating unit;
Population data-based outdoor floating population estimation method for safe drone operation, characterized in that it comprises a.
상기 제1유동인구 산출부는,
하기의 수학식 1을 통해 재실자가 있는 건축물의 실외 유동인구 밀도를 산출하는 것을 특징으로 하는 드론 안전운항을 위한 인구 데이터 기반 실외 유동인구 추정 방법.
[수학식 1]
여기서, L은 생활인구, A는 타겟 지역의 면적, B는 건축물의 건축면적, N은 건축물의 층수를 의미함
According to claim 8,
The first floating population calculator,
A population data-based outdoor floating population estimation method for safe operation of drones, characterized in that the outdoor floating population density of a building with occupants is calculated through Equation 1 below.
[Equation 1]
Here, L is the living population, A is the area of the target area, B is the building area of the building, and N is the number of floors of the building.
상기 제2유동인구 산출부는,
하기의 수학식 2를 통해 재실자가 없는 건축물의 실외 유동인구 밀도를 산출하는 것을 특징으로 하는 드론 안전운항을 위한 인구 데이터 기반 실외 유동인구 추정 방법.
[수학식 2]
여기서 L은 생활인구, A는 타겟 지역의 면적, B는 건축물의 건축면적, N은 건축물의 층수를 의미함
According to claim 8,
The second floating population calculator,
A population data-based outdoor floating population estimation method for safe operation of drones, characterized in that the outdoor floating population density of a building without occupants is calculated through Equation 2 below.
[Equation 2]
Here, L is the living population, A is the area of the target area, B is the building area of the building, and N is the number of floors of the building.
상기 사용자 단말기가 입력한 타겟 지역의 실외 유동인구 밀도를 추정하는 유동인구 추정장치; 및
상기 유동인구 추정장치가 추정한 타겟 지역의 실외 유동인구 밀도에 따라 타겟 지역의 드론 비행적합도를 산출하여 상기 사용자 단말기로 전송하는 비행적합도 산출장치;
를 포함하되,
상기 유동인구 추정장치는,
이동통신사 서버 및 공공데이터 관리서버로부터 타겟 지역의 유동인구 데이터, 행정동 데이터와 도로명 주소데이터를 수집하는 데이터 수집부; 및
상기 데이터 수집부가 수집한 유동인구 데이터, 행정동 데이터와 도로명 주소데이터를 통해 타겟 지역의 실외 유동인구를 추정하는 유동인구 추정부;
를 포함하되,
상기 유동인구 추정부는,
타겟 지역에 설치된 모든 건축물들의 용도를 분류하는 건축물 용도 분류부;
상기 건축물 용도 분류부가 분류한 건축물들의 용도에 따라 건축물의 주간 및 야간의 재실자 유무를 분류하는 재실자 유무 분류부; 및
타겟 지역에 설치된 모든 건축물의 주간 및 야간의 재실자 유무에 따른 실외 유동인구 밀도를 산출하는 유동인구 산출부;
를 포함하며,
상기 비행적합도 산출장치는,
상기 유동인구 추정장치가 추정한 타겟 지역의 실외 유동인구 밀도에 따른 드론 비행적합도를 산출하고 이를 미리 저장되어 있는 타겟 지역의 토지이용현황에 따른 드론 비행적합도를 결합하여 타겟 지역의 비행적합도를 산출하는 것을 특징으로 하는 드론 안전운항을 위한 인구 데이터 기반 실외 유동인구 추정 시스템.a user terminal inputting a target area;
a floating population estimating device for estimating the outdoor floating population density of the target area input by the user terminal; and
a flight suitability calculator for calculating drone flight suitability in a target area according to the outdoor floating population density of the target area estimated by the floating population estimator and transmitting the result to the user terminal;
Including,
The floating population estimator,
a data collection unit that collects floating population data, administrative dong data, and road name address data in a target area from a mobile communication company server and a public data management server; and
a floating population estimator for estimating the outdoor floating population of a target area through floating population data, administrative dong data, and road name address data collected by the data collection unit;
Including,
The floating population estimation unit,
a building use classification unit that classifies the use of all buildings installed in the target area;
an occupant classification unit for classifying whether or not there are occupants in the building during the day and at night according to the use of the buildings classified by the building use classifying unit; and
a floating population calculation unit that calculates outdoor floating population density according to the presence or absence of occupants in all buildings installed in the target area during the day and night;
Including,
The flight suitability calculation device,
Calculate the drone flight suitability according to the outdoor floating population density of the target area estimated by the floating population estimator, and combine this with the previously stored drone flight suitability according to the land use status of the target area to calculate the flight suitability of the target area Population data-based outdoor floating population estimation system for safe drone operation, characterized in that.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020220180906A KR102564820B1 (en) | 2022-12-21 | 2022-12-21 | Device, system and method for estimating outdoor floating population based on population data for safe drone operation |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020220180906A KR102564820B1 (en) | 2022-12-21 | 2022-12-21 | Device, system and method for estimating outdoor floating population based on population data for safe drone operation |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR102564820B1 true KR102564820B1 (en) | 2023-08-09 |
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Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020220180906A KR102564820B1 (en) | 2022-12-21 | 2022-12-21 | Device, system and method for estimating outdoor floating population based on population data for safe drone operation |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR102564820B1 (en) |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS4914266B1 (en) * | 1970-02-26 | 1974-04-06 | ||
| KR20160025698A (en) * | 2014-08-27 | 2016-03-09 | 주식회사 다울지오인포 | Apparatus and Method for Providing Local Regional Information Including Regional Characteristics |
| JP2018004866A (en) * | 2016-06-30 | 2018-01-11 | 株式会社マイクロベース | Information processing device, information processing method, and information processing program |
| KR20190104822A (en) * | 2018-03-02 | 2019-09-11 | 주식회사 케이티 | System and method for estimating living population |
| KR102099137B1 (en) | 2019-12-20 | 2020-04-09 | 한국건설기술연구원 | Apparatus and method for providing 3D flight Paths guide service for UAVs |
| KR102099136B1 (en) | 2019-12-20 | 2020-05-15 | 한국건설기술연구원 | Apparatus and method for generating 3D flight Paths network for UAVs |
| KR20220013030A (en) * | 2019-05-24 | 2022-02-04 | 에이캐럿큐브드 바이 에어버스 엘엘씨 | Risk Assessment for Unmanned Aerial Vehicles |
-
2022
- 2022-12-21 KR KR1020220180906A patent/KR102564820B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS4914266B1 (en) * | 1970-02-26 | 1974-04-06 | ||
| KR20160025698A (en) * | 2014-08-27 | 2016-03-09 | 주식회사 다울지오인포 | Apparatus and Method for Providing Local Regional Information Including Regional Characteristics |
| JP2018004866A (en) * | 2016-06-30 | 2018-01-11 | 株式会社マイクロベース | Information processing device, information processing method, and information processing program |
| KR20190104822A (en) * | 2018-03-02 | 2019-09-11 | 주식회사 케이티 | System and method for estimating living population |
| KR20220013030A (en) * | 2019-05-24 | 2022-02-04 | 에이캐럿큐브드 바이 에어버스 엘엘씨 | Risk Assessment for Unmanned Aerial Vehicles |
| KR102099137B1 (en) | 2019-12-20 | 2020-04-09 | 한국건설기술연구원 | Apparatus and method for providing 3D flight Paths guide service for UAVs |
| KR102099136B1 (en) | 2019-12-20 | 2020-05-15 | 한국건설기술연구원 | Apparatus and method for generating 3D flight Paths network for UAVs |
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