KR102566472B1 - 바람 예측 및 패트롤 드론을 이용한 항공 모빌리티 및 물류 드론 제어 장치, 방법 및 시스템 - Google Patents

바람 예측 및 패트롤 드론을 이용한 항공 모빌리티 및 물류 드론 제어 장치, 방법 및 시스템 Download PDF

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Abstract

바람 예측 및 패트롤 드론을 이용한 항공 모빌리티 및 물류 드론 제어 장치, 방법 및 시스템을 개시한다.
본 실시예의 일 측면에 의하면, 항공 모빌리티, 패트롤 드론 및 스테이션과 각각 통신하며, 필요로 하는 정보나 제어신호를 송·수신하는 통신부와 각 스테이션 간의 비행 경로에서의 바람 정보를 예측하는 바람정보 예측부와 상기 바람정보 예측부가 예측한 바람 정보의 예측의 정확도를 판단하는 예측 정확도 판단부와 각 스테이션에서의 바람정보 예측값을 보상하는 바람정보 보상부와 상기 예측 정확도 판단부의 판단 결과 또는 상기 바람 정보 보상부의 보상 결과를 토대로 상기 패트롤 드론의 비행 여부를 제어하며, 상기 바람 정보 보상부의 보상 결과 또는 상기 패트롤 드론의 센싱값을 토대로 일 비행경로로의 항공 모빌리티의 비행 가부를 판단하는 제어부 및 상기 바람정보 예측부가 바람정보 예측을 위한 각 스테이션 간의 지형지물에 대한 정보 및 시간대/날짜별 바람정보 데이터를 저장하는 메모리부를 포함하는 것을 특징으로 하는 항공 모빌리티 및 물류 드론 제어 장치를 제공한다.

Description

바람 예측 및 패트롤 드론을 이용한 항공 모빌리티 및 물류 드론 제어 장치, 방법 및 시스템{Air Mobility and Logistics Drone Control Apparatus, Method and Systems Using Wind Prediction and Patrol Drone}
본 실시예는 바람 예측 및 패트롤 드론을 이용한 항공 모빌리티 및 물류 드론 제어 장치, 방법 및 시스템에 관한 것이다.
이 부분에 기술된 내용은 단순히 본 실시예에 대한 배경 정보를 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것은 아니다.
도심 항공 모빌리티(UAM: Urban Air Mobility)는 수직이착륙(VTOL: Vertical Take Off and Landing)이 가능한 개인 항공기(PAV: Personal Air Vehicle)와 결합해 하늘을 이동 통로로 활용할 수 있다. 도심 항공 모빌리티는 도심에서의 이동효율성을 극대화한 차세대 모빌리티 솔루션일 수 있다.
도심 항공 모빌리티는 도심의 혼잡한 교통 정체로 인한 이동 효율성 저하, 물류 운송비용 등 사회적 비용 급증 등을 해결하기 위해 등장하였다. 장거리 이동 시간이 늘고 교통 체증이 심해진 지금, 도심 항공 모빌리티는 이러한 문제를 해결하는 동시에 미래 혁신 사업으로 꼽힌다.
도심 항공 모빌리티는 도심 내 각 거점마다 배치된 스테이션(Station)간을 이동하며 탑승자를 운송한다. 이때, 도심 항공 모빌리티가 일 스테이션에서 다른 스테이션으로 탑승자를 운송함에 있어, 가장 중요한 요소가 환경, 특히, 바람정보이다. 도심 항공 모빌리티는 비행 중 바람에 상당한 영향을 받기 때문에, 비행에 앞서 정확한 바람정보의 제공을 필요로 한다.
종래에는 다양한 바람정보를 예측하는 방법이나 알고리즘 등이 존재하나, 이들은 도심 항공 모빌리티가 비행하는 고도가 아닌 항공기가 비행하는 고도에서의 데이터를 토대로 바람정보를 예측하는 방법이나 알고리즘인 점에서, 도심 항공 모빌리티의 비행여부를 결정하기 위한 방법이나 알고리즘으로는 적합하지 않다. 이에 따라, 도심 항공 모빌리티의 비행 여부를 결정하기 위한 새로운 제어방법을 필요로 한다.
본 발명의 일 실시예는, 항공 모빌리티가 스테이션과 스테이션 간을 안전하게 이동하도록 하는 항공 모빌리티 및 물류드론 제어 장치, 방법 및 시스템을 제공하는 데 일 목적이 있다.
본 실시예의 일 측면에 의하면, 항공 모빌리티, 패트롤 드론 및 스테이션과 각각 통신하며, 필요로 하는 정보나 제어신호를 송·수신하는 통신부와 각 스테이션 간의 비행 경로에서의 바람 정보를 예측하는 바람정보 예측부와 상기 바람정보 예측부가 예측한 바람 정보의 예측의 정확도를 판단하는 예측 정확도 판단부와 각 스테이션에서의 바람정보 예측값을 보상하는 바람정보 보상부와 상기 예측 정확도 판단부의 판단 결과 또는 상기 바람 정보 보상부의 보상 결과를 토대로 상기 패트롤 드론의 비행 여부를 제어하며, 상기 바람 정보 보상부의 보상 결과 또는 상기 패트롤 드론의 센싱값을 토대로 일 비행경로로의 항공 모빌리티의 비행 가부를 판단하는 제어부 및 상기 바람정보 예측부가 바람정보 예측을 위한 각 스테이션 간의 지형지물에 대한 정보 및 시간대/날짜별 바람정보 데이터를 저장하는 메모리부를 포함하는 것을 특징으로 하는 항공 모빌리티 및 물류드론 제어 장치를 제공한다.
본 실시예의 일 측면에 의하면, 상기 통신부는 상기 패트롤 드론으로부터, 패트롤 드론이 비행하는 경로에서의 바람 정보에 대한 센싱값을 수신하는 것을 특징으로 한다.
본 실시예의 일 측면에 의하면, 상기 통신부는 각 스테이션으로부터 각 스테이션이 센싱한 바람정보를 수신하는 것을 특징으로 한다.
본 실시예의 일 측면에 의하면, 상기 예측 정확도 판단부는 일 비행 경로 상에서 예측된 바람 정보의 정확도를 판단함에 있어, 대해, 비행 경로 상에서 시작 스테이션에서의 바람 정보 예측값과 해당 스테이션이 전송한 센싱값을, 비행 경로 상에서 도착 스테이션에서의 바람 정보 예측값과 해당 스테이션이 전송한 센싱값을 각각 비교하는 것을 특징으로 한다.
본 실시예의 일 측면에 의하면, 상기 예측 정확도 판단부는 각 스테이션에서의 예측값과 센싱값의 차이가 기 설정된 기준치 이상 나는지 여부를 판단하는 것을 특징으로 한다.
본 실시예의 일 측면에 의하면, 상기 예측 정확도 판단부는 각 스테이션에서의 예측값과 센싱값의 차이가 기 설정된 기준치 이하인 경우라면, 상기 바람정보 예측부가 예측한 바람 정보의 예측의 정확도는 이상없는 것으로 판단하는 것을 특징으로 한다.
본 실시예의 일 측면에 의하면, 상기 예측 정확도 판단부는 각 스테이션에서의 예측값과 센싱값의 차이가 기 설정된 기준치를 초과하는 경우라면, 상기 바람정보 예측부가 예측한 바람 정보는 부정확한 것으로 판단하는 것을 특징으로 한다.
본 실시예의 일 측면에 의하면, 이·착륙하거나 탑승객이 탑승하거나 하차할 수 있는 공간을 제공하는 복수의 스테이션과 각 스테이션 간을 비행하며, 일 스테이션에서 다른 스테이션으로 대상을 운송하는 항공 모빌리티와 기 설정된 스테이션에서 다른 스테이션까지 비행하며, 해당 비행구간에서의 바람 정보를 센싱하는 패트롤 드론 및 상기 항공 모빌리티 및 물류드론 제어 장치를 포함하는 것을 특징으로 하는 항공 모빌리티 및 물류드론 제어 시스템을 제공한다.
본 실시예의 일 측면에 의하면, 상기 항공 모빌리티는 UAM(Urban Air Mobility) 또는 드론으로 구현되는 것을 특징으로 한다.
본 실시예의 일 측면에 의하면, 상기 패트롤 드론은 도플러 라이다를 포함하여, 바람정보를 센싱하는 것을 특징으로 한다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 실시예의 일 측면에 따르면, 항공 모빌리티가 스테이션과 스테이션 간을 안전하게 이동하도록 할 수 있는 장점이 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 항공 모빌리티 및 물류 드론 제어 시스템의 구성을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 항공 모빌리티 및 물류 드론 제어 시스템이 동작하는 모습을 예시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 항공 모빌리티 및 물류 드론 제어 장치의 구성을 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 항공 모빌리티 및 물류 드론 제어 시스템이 동작하는 과정을 도시한 모식도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 항공 모빌리티 및 물류 드론 제어 장치가 항공 모빌리티를 제어하는 방법을 도시한 순서도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
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 때에서, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서 "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해서 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다.
일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
또한, 본 발명의 각 실시예에 포함된 각 구성, 과정, 공정 또는 방법 등은 기술적으로 상호간 모순되지 않는 범위 내에서 공유될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 항공 모빌리티 및 물류드론 제어 시스템의 구성을 도시한 도면이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 항공 모빌리티 및 물류드론 제어 시스템이 동작하는 모습을 예시한 도면이다.
도 1 및 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 항공 모빌리티 및 물류 드론 제어 시스템(100, 이하에서 '시스템'이라 약칭함)은 스테이션(110), 항공 모빌리티(120), 패트롤 드론(125) 및 항공 모빌리티 및 물류 드론 제어 장치(130, 이하에서 '장치'라 약칭함)를 포함한다.
스테이션(110)은 항공 모빌리티(120) 또는 패트롤 드론(125)이 이·착륙하거나 탑승객이 항공 모빌리티(120)를 탑승하거나 하차할 수 있는 공간을 제공하며, 자신의 연직상방의 기 설정된 고도에서의 바람정보를 센싱한다.
스테이션(110)은 버스 정류장 또는 역사(驛舍) 등과 같이, 일정한 면적을 갖는 부지나 건물로 구현되어, 항공 모빌리티(120) 또는 패트롤 드론(125)이 이·착륙할 수 있는 공간이나 탑승객이 착륙한 항공 모빌리티(120)를 탑승할 수 있는 공간을 제공한다. 스테이션(110)은 도 1에 도시된 바와 같이, 탑승객이 항공 모빌리티(120)의 탑승 또는 하차를 필요로 하는 다양한 거점마다 배치되어 있을 수 있다.
스테이션(110)은 바람 정보를 센싱하는 센서(115)를 포함하여, 자신의 상공에서의 바람정보를 센싱한다. 스테이션(110)은 풍향 및 풍속을 포함하는 바람 정보를 센싱하는 센서(115), 예를 들어, 도플러 라이다 등의 센서를 포함하여, 자신의 상공, 특히, 항공 모빌리티(120)가 비행하는 구간인 해발 600m 이하의 고도에서의 바람 정보를 센싱한다. 항공 모빌리티(120)는 항공기가 비행하는 구간인 대류권 이상의 고도가 아닌 해발 600m 이하의 고도에서의 바람정보에 영향을 받기 때문에, 스테이션(110)은 해당 고도에서의 바람정보를 센싱한다. 스테이션(110)은 센싱한 정보를 장치(130)로 전송한다.
항공 모빌리티(120)는 각 스테이션(110) 간을 비행하며, 일 스테이션(110)에서 다른 스테이션(110)으로 탑승객을 운송한다. 항공 모빌리티(120)는 내부에 인간, 동물 기타 화물 등을 탑승시킬 수 있는 공간을 구비하며, 전술한 대상을 탑승시킨 후 (균형을 잃지 않고) 그들의 무게를 지탱하며 비행할 수 있는 수단으로 구현된다. 대표적인 예로, 항공 모빌리티(120)는 UAM(Urban Air Mobility) 또는 드론으로 구현될 수 있다.
항공 모빌리티(120)는 장치(130)로부터 자신이 비행하고자 하는 스테이션(110)과 스테이션 간(110)의 비행 가부를 수신하여, 그에 따라 비행한다. 항공 모빌리티(120)는 일 스테이션에서 다른 스테이션으로 비행함에 있어, 장치(130)로부터 해당 스테이션 간의 비행 경로가 (바람 정보와 관련하여) 안전한지 여부 및 그에 따른 비행 가부를 수신함으로써, 비행 여부를 결정할 수 있다.
패트롤 드론(125)은 장치(130)의 제어에 따라 특정 스테이션(110)에서 다른 스테이션(110)까지 비행하며, 해당 비행 구간에서의 바람 정보를 센싱한다. 패트롤 드론(125)은 비행이 가능한 동시에, 바람 정보를 센싱하는 센서를 내부에 포함한다. 패트롤 드론(125)은 특정 스테이션(110)에서 다른 스테이션(110)까지 비행하며, 센서를 이용하여 비행 구간의 바람 정보를 센싱한다. 패트롤 드론(125)은 센싱한 정보를 장치(130)로 전송한다.
장치(130)는 각 스테이션(110) 간의 바람 정보를 예측하고, 각 스테이션에서의 센싱값을 예측의 정확도를 판단하며, 정확도가 떨어지는 경로에 대해 패트롤 드론(125)이 비행하도록 제어한다.
장치(130)는 각 스테이션(110) 간의 바람 정보를 예측한다. 장치(130)는 각 스테이션 간의 비행 구간에 대한 바람 정보를 예측한다. 장치(130)는 해당 구간에서의 지형정보 및 해당 구간에서의 날씨, 보다 구체적으로, (누적된) 바람 정보 데이터들을 이용하여 각 스테이션(110) 간의 비행 구간에 대한 바람 정보를 예측한다. 예측은 항공기가 비행하는 고도에서의 데이터인 바람 정보 데이터들로부터 시작되며, 해당 고도에서 항공 모빌리티(120)가 비행하는 고도까지 바람정보의 예측이 진행된다.
전술한 대로, 예측은 항공기가 비행하는 고도에서의 데이터를 이용하여 진행되기 때문에, 상대적으로 항공 모빌리티(120)가 비행하는 고도의 예측 정보는 상대적으로 부정확할 가능성이 높다. 이에 따라, 장치(130)는 예측값과 비행 경로 내 각 스테이션에서 센싱한 센싱값을 이용하여 예측의 정확도를 판단한다. 비교 결과 예측의 신뢰도가 높을 경우, 장치(130)는 예측된 비행정보를 토대로 항공 모빌리티(120)의 특정 비행 경로에서의 비행 가부를 판단한다. 예를 들어, 특정 경로에서의 풍속이 비행 가능한 기준치를 현저히 초과한다거나, 특정 경로에서 나타나지 말아야 할 풍향(예를 들어, 지형지물로 향하도록 하는 풍향)이 나타나는 경우, 장치(130)는 해당 경로의 비행을 금지한다. 한편, 특정 경로에서의 풍속이 비행 가능한 기준치에 현저히 미치지 못한다거나, 특정 경로에서 나타나지 말아야 할 풍향과 무관한 풍향이 나타나는 경우, 장치(130)는 해당 경로의 비행을 금지한다.
다만, 비교 결과 예측의 신뢰도가 낮은 경우가 존재할 수 있다. 또는, 바람 정보가 비행 허가 기준치로부터 오차범위 내의 수치인 경우가 존재할 수 있다. 예를 들어, 특정 경로에서의 풍속이 비행 가능한 기준치로부터 일정 오차범위 내에 존재하는 경우라든지, 풍향이 해당 경로에서 나타나지 말아야 할 풍향과 기 설정된 오차범위 내의 각도만큼 차이나는 경우가 존재할 수 있다. 전술한 경우에는 예측된 값에 따라 항공 모빌리티(120)의 비행을 허가하는 것은 위험할 수 있다. 이에, 장치(130)는 해당 경로에 대해 패트롤 드론(125)이 비행을 하도록 제어한다. 장치(130)는 패트롤 드론(125)의 센싱값을 수신하여, 해당 경로의 비행 가부를 정확히 구분한다. 나아가, 패트롤 드론(125)의 센싱값을 이용하여 해당 경로가 비행이 부적절한 것으로 판단한 경우, 장치(130)는 해당 경로 상의 스테이션의 나머지 각 경로들에 대해서도 추가로 판단을 진행할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 항공 모빌리티 및 물류드론 제어 장치의 구성을 도시한 도면이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 항공 모빌리티 및 물류드론 제어 장치(130)는 통신부(310), 바람정보 예측부(320), 예측 정확도 판단부(330), 바람정보 보상부(340), 제어부(350) 및 메모리부(360)를 포함한다.
통신부(310)는 각 스테이션(110), 항공 모빌리티(120) 및 패트롤 드론(125)과 각각 통신하며, 필요한 정보나 제어신호를 송·수신한다.
통신부(310)는 각 스테이션(110)으로부터 각 스테이션(110)이 센싱한 바람정보를 수신한다.
통신부(310)는 항공 모빌리티(120)와 통신하며, 항공 모빌리티(120)가 비행하고자 하는 비행 경로를 수신하고, 해당 경로의 비행 가부를 전송한다.
통신부(310)는 패트롤 드론(125)과 통신하며, 특정 경로로 비행하도록 하는 제어신호를 패트롤 드론(125)으로 전송하고, 패트롤 드론(125)으로부터 해당 경로에서의 바람정보에 대한 센싱값을 수신한다.
바람정보 예측부(320)는 메모리부(360) 내 저장된 정보를 이용하여, 각 스테이션(110) 간의 비행 경로에서의 바람 정보를 예측한다. 바람정보 예측부(320)는 각 스테이션(110) 간의 지형지물에 대한 정보 및 시간대/날짜별 바람정보 (항공기 고도에서의) 데이터를 예측모델에 입력하여 해당 고도에서의 바람 정보를 예측한다. 바람정보 예측부(320)는 예측모델로서 WRF(Weather Research and Forecasting) 또는 Wind InterPolation 기법을 이용하여 해당 정보로부터 해당 고도에서의 바람정보를 예측한다. 바람정보 예측부(320)는 전술한 예측모델을 이용하여 해당 고도에서의 바람정보를 우선적으로 예측하며, 항공 모빌리티의 비행고도까지 고도를 하강시키며 바람정보를 예측한다. 이에 따라, 1차적인 항공 모빌리티의 비행고도에서의 바람 정보를 예측한다.
예측 정확도 판단부(330)는 바람정보 예측부(320)가 예측한 바람 정보의 예측의 정확도를 판단한다. 바람정보 예측부(320)가 예측한 바람 정보는 수집이 용이하며 데이터량이 방대한 항공기 고도에서의 데이터를 이용하였기 때문에, 해당 고도에서의 바람 정보 예측값에 대해서는 정확도가 높을 수 있으나, 항공 모빌리티의 비행 고도에서의 바람 정보 예측값에 대해서는 정확도가 상대적으로 낮을 수 있다. 이에, 예측 정확도 판단부(330)는 항공 모빌리티 비행고도에서의 바람 정보 예측값에 대해 정확도를 판단한다. 예측 정확도 판단부(330)는 특정 비행고도에서의 예측된 바람 정보에 대해, 비행 경로 상에서 시작 스테이션에서의 바람 정보 예측값과 해당 스테이션이 전송한 센싱값을, 비행 경로 상에서 도착 스테이션에서의 바람 정보 예측값과 해당 스테이션이 전송한 센싱값을 각각 비교한다. 예측 정확도 판단부는 각 스테이션에서의 예측값과 센싱값의 차이(풍속에 대해서는 차이값으로 풍속값, 풍향에 대해서는 차이값으로 각도일 수 있음)가 기 설정된 기준치 이상 나는지 여부를 판단한다. 여기서, 기 설정된 기준치 이상 나는지 여부는 각 스테이션에서의 예측값과 센싱값의 차이 자체가 아니라, 시작 스테이션에서 예측값과 센싱값의 차이 나는 정도와 도착 스테이션에서의 그것 양자 간에 얼마만큼 차이나는지 여부를 의미한다. 시작 스테이션에서와 도착 스테이션에서의 각 차이나는 정도가 기 설정된 기준치 이하인 경우라면, 예측은 경향성있게 잘 되었으나 수치에 있어 오차가 발생한 것을 의미할 수 있다. 이에 따라, 해당 (바람 정보) 예측값에 대해서는 각 스테이션에서의 센싱값을 토대로 보정을 진행하면 된다. 그러나 시작 스테이션에서와 도착 스테이션에서의 각 차이나는 정도가 기 설정된 기준치를 초과하는 경우라면, 예측 자체도 해당 비행 경로에서 경향성을 가지며 정확히 진행된 것이라 보기 어렵다. 예측 정확도 판단부(330)는 각 스테이션에서의 예측값과 센싱값의 차이가 기 설정된 기준치 이상 나는지 여부를 이용하여, 예측의 정확도를 판단한다.
각 스테이션에서의 예측값과 센싱값의 차이가 기 설정된 기준치만큼 나지 않는 경우, 바람정보 보상부(340)는 각 스테이션에서의 예측값과 센싱값의 차이를 이용하여 예측된 바람정보를 보상한다. 전술한 바와 같이, 각 스테이션에서의 예측값과 센싱값의 차이가 기 설정된 기준치만큼 나지 않는 경우라면, 예측 자체는 경향성있게 잘 된 것을 의미한다. 이에, 바람정보 보상부(340)는 각 스테이션에서의 예측값과 센싱값의 차이를 이용하여 예측된 바람정보(풍향 및 풍속)를 보상한다. 양 스테이션에서 예측값과 센싱값의 차이가 균일한 정도로 난다면, 바람정보 보상부(340)는 차이만큼 예측된 바람정보를 보상한다. 한편, 양 스테이션에서 예측값과 센싱값의 차이가 서로 다르다면, 바람정보 보상부(340)는 바람정보를 보상함에 있어 비례적으로 보상한다. 예를 들어, 시작 스테이션에서 예측값과 센싱값의 차이가 15% 정도 발생하였고, 도착 스테이션에서의 예측값과 센싱값의 차이가 20% 정도 발생한 경우라면, 바람정보 보상부(340)는 예측값을 보상함에 있어 시작 점에서는 15% 정도만큼 보상하며, 도착점으로 갈수록 비례적으로 보상하여 도착점에서는 20% 정도만큼 예측값을 보상한다.
제어부(350)는 예측 정확도 판단부(330)의 판단 결과 또는 바람 정보 보상부(340)의 보상 결과를 토대로 패트롤 드론(125)의 비행 여부를 제어하며, 바람 정보 보상부(340)의 보상 결과 또는 패트롤 드론(125)의 센싱값을 토대로 해당 비행경로로의 항공 모빌리티(120)의 비행 가부를 판단한다.
예측 정확도 판단부(330)의 판단 결과에 따라 해당 비행경로의 바람 정보 예측값의 정확도가 떨어지는 것(각 스테이션에서의 예측값과 센싱값의 차이가 기 설정된 기준치 이상인 경우)으로 판단된 경우, 제어부(350)는 별도의 예측된 바람정보의 보상없이 바로 패트롤 드론(125)가 해당 비행경로를 비행하도록 패트롤 드론(125)을 제어한다. 전술한 상황은 바람정보 예측부(320)가 해당 비행 경로의 바람 정보에 대해 예측한 예측값의 신뢰도가 낮은 상황에 해당한다. 이에, 해당 정보(예측값)를 토대로 해당 비행 경로로 항공 모빌리티(120)의 비행 가부를 결정하는 것은 부정확하다. 제어부(350)는 이러한 경우, 패트롤 드론(125)이 해당 비행 경로를 비행하며 바람 정보를 센싱하도록 제어한다. 나아가, 특정 비행 경로의 정확도가 떨어지는 것이라 판단된 경우, 제어부(350)는 해당 경로 내에 있는 각 스테이션들의 다른 비행경로도 패트롤 드론(125)이 비행하며 바람 정보를 센싱하도록 제어할 수 있다. 특정 비행경로에서의 예측값의 정확도가 떨어지기 때문에, 해당 경로 내에 배치된 스테이션에서의 다른 비행경로도 정확도가 떨어질 가능성도 존재한다, 그에 따라, 제어부(350)는 전술한 바와 같이 패트롤 드론(125)이 추가적으로 비행하도록 제어할 수 있다.
한편, 해당 비행경로의 바람 정보 예측값이 정확도를 가지고 있어 바람정보 보상부(340)에 의해 보상이 진행된 경우, 제어부(350)는 보상된 바람정보 예측값을 기준으로 패트롤 드론(125)의 비행 여부를 판단한다. 보상된 바람정보 예측값이 기 설정된 기준치로부터 오차범위 내에 존재하는지를 판단한다. 여기서, 기 설정된 기준치는, 풍속의 경우 비행 가능한 기준치일 수 있으며, 풍향의 경우 비행이 가능한 기준치(각도)일 수 있다. 오히려, 바람 정보가 기 설정된 기준치로부터 오차범위를 벗어나는 경우, 비행의 가부가 명확히 구분될 수 있다. 해당 비행 경로의 풍속이 비행 가능한 기준치에 현저히 미치지 못하는 경우나, 풍향이 비행 가능한 기준치 내에 있는 경우라면, 명확히 비행이 가능한 경우에 해당한다. 또는, 해당 비행 경로의 풍속이 비행 가능한 기준치를 현저히 초과하거나, 풍향이 비행 가능하지 않은 기준치에 있는 경우라면, 명확히 비행이 불가능한 경우에 해당한다. 반면, 바람 정보가 기 설정된 기준치로부터 오차범위 내(기준치의 경계)에 있는 경우라면, 바람 정보가 예측값인 점에서 명확한 확인이 필요한 경우에 해당한다. 특히, 예측값으로는 (아슬아슬하게) 비행이 가능한 것으로 판단되었으나, 실제 측정결과에서는 그렇지 못한 경우가 존재할 수 있다. 이에 따라, 보상된 바람정보가 기 설정된 기준치로부터 오차범위 내에 존재하는 경우, 제어부(350)는 이러한 경우에도 패트롤 드론(125)이 해당 비행 경로를 비행하며 바람 정보를 센싱하도록 제어한다.
제어부(350)는 보상된 바람정보 또는 패트롤 드론(125)의 센싱값을 토대로, 해당 비행 경로 상으로의 항공 모빌리티의 비행 가부를 판단한다. 보상된 바람정보 또는 센싱값이 기 설정된 기준치를 만족하는 경우라면, 제어부(350)는 해당 비행 경로 상으로의 항공 모빌리티의 비행이 가능한 것으로 판단한다. 한편, 보상된 바람정보 또는 센싱값이 기 설정된 기준치를 만족하지 않는 경우라면, 제어부(350)는 해당 비행 경로 상으로의 항공 모빌리티의 비행이 불가능한 것으로 판단한다.
즉, 제어부(350)는 도 4에 도시된 바와 같이 판단 및 제어를 진행한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 항공 모빌리티 및 물류드론 제어 시스템이 동작하는 과정을 도시한 모식도이다.
도 4(a)에 도시된 바와 같이, 바람정보 예측부(320)는 각 스테이션 간의 비행 경로에 대해 바람 정보를 예측한다. 예측된 바람정보가 정확도가 높을 경우, 바람정보 보상부(340)는 예측된 바람 정보를 보상한다. 보상된 바람정보 예측값이 기 설정된 기준치로부터 오차범위를 벗어나는 경우, 제어부(350)는 해당 비행 경로로의 항공 모빌리티의 비행 가부를 판단한다.
도 4(b)에 도시된 바와 같이, 예측 정확도 판단부(330)가 특정 비행 경로(도 4(b)에서는 스테이션(110a)와 스테이션(110b)로 예시됨)에서의 바람 정보 예측값의 정확도가 떨어진다 판단한 경우나, 바람정보 보상부(340)에서 보상된 바람정보 예측값이 기 설정된 기준치로부터 오차범위 내에 위치한 경우라면, 제어부(350)는 패트롤 드론(125)이 비행하도록 제어하여, 해당 비행 경로에서 바람 정보를 직접 센싱하도록 제어한다.
도 4(c)에 도시된 바와 같이, 제어부(350)는 패트롤 드론(125)의 센싱값을 토대로 해당 비행 경로로의 항공 모빌리티(120)의 비행 가부를 판단하며, 해당 경로 내에 배치된 스테이션에서의 다른 비행경로도 추가로 센싱하도록 패트롤 드론(125)을 제어한다. 다른 비행 경로는 패트롤 드론(125)의 센싱값으로부터 비행가부가 조정될 수 있다.
다시 도 3을 참조하면, 바람정보 예측부(320)가 바람정보를 예측할 수 있도록, 메모리부(360)는 바람정보 예측을 위한 각 스테이션(110) 간의 지형지물에 대한 정보 및 시간대/날짜별 바람정보 (항공기 고도에서의) 데이터를 저장한다. 나아가, 제어부(350)의 제어에 따라 패트롤 드론(125)이 특정 비행 경로 상을 비행하며 바람 정보를 센싱하는 경우, 메모리부(360)는 해당 센싱값(바람 정보)를 함께 저장하며 바람정보 예측부(320)가 예측을 진행함에 있어 보다 정확한 예측을 진행하도록 할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 항공 모빌리티 및 물류드론 제어 장치가 항공 모빌리티를 제어하는 방법을 도시한 순서도이다.
바람정보 에측부(320)는 각 스테이션과 스테이션 간의 바람정보를 예측한다(S510).
통신부(310)는 각 스테이션에서 센싱한 바람정보를 수신한다(S520).
예측 정확도 판단부(330)는 일 스테이션에서의 센싱값 및 예측된 바람정보의 차이값과, 다른 스테이션에서의 그것과의 차이가 기 설정된 수준 이하인지 여부를 판단한다(S530).
일 스테이션에서의 센싱값 및 예측된 바람정보의 차이값과, 다른 스테이션에서의 그것과의 차이가 기 설정된 수준 이하인 경우, 제어부(350)는 예측된 바람정보가 기 설정된 기준치로부터 오차범위 내에 존재하는지 여부를 판단한다(S540).
일 스테이션에서의 센싱값 및 예측된 바람정보의 차이값과, 다른 스테이션에서의 그것과의 차이가 기 설정된 수준 이상이거나, 예측된 바람정보가 기 설정된 기준치로부터 오차범위 내에 존재하는 경우, 제어부(350)는 패트롤 드론이 양 스테이션 간의 경로를 비행하여 바람정보를 센싱하도록 제어한다(S550).
예측된 바람정보가 기 설정된 기준치로부터 오차범위를 벗어난 경우, 바람정보 보상부(340)는 센싱한 바람정보를 이용해 예측된 바람정보를 보상한다(S560).
제어부(350)는 센싱값 또는 보상된 바람 정보를 이용하여 양 스테이션 간의 경로 상으로의 항공 모빌리티의 비행 가부를 판단한다(S570).
도 5에서는 각 과정을 순차적으로 실행하는 것으로 기재하고 있으나, 이는 본 발명의 일 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것이다. 다시 말해, 본 발명의 일 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 일 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 각 도면에 기재된 순서를 변경하여 실행하거나 각 과정 중 하나 이상의 과정을 병렬적으로 실행하는 것으로 다양하게 수정 및 변형하여 적용 가능할 것이므로, 도 5는 시계열적인 순서로 한정되는 것은 아니다.
한편, 도 5에 도시된 과정들은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽힐 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 즉, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 마그네틱 저장매체(예를 들면, 롬, 플로피 디스크, 하드디스크 등) 및 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등)와 같은 저장매체를 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
이상의 설명은 본 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 실시예들은 본 실시예의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 실시예의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 실시예의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 실시예의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: 항공 모빌리티 및 물류드론 제어 시스템
110: 스테이션
115: 센서
120: 항공 모빌리티
125: 패트롤 드론
130: 항공 모빌리티 및 물류드론 제어 장치
310: 통신부
320: 바람정보 예측부
330: 예측 정확도 판단부
340: 바람정보 보상부
350: 제어부
360: 메모리부

Claims (10)

  1. 항공 모빌리티, 패트롤 드론 및 스테이션과 각각 통신하며 필요로 하는 정보나 제어신호를 송·수신하되, 각 스테이션으로부터 각 스테이션이 센싱한 바람정보를 수신하는 통신부;
    각 스테이션 간의 비행 경로에서의 바람 정보를 예측하는 바람정보 예측부;
    상기 바람정보 예측부가 예측한 바람 정보의 예측의 정확도를 판단하는 예측 정확도 판단부;
    각 스테이션에서의 바람정보 예측값을 보상하는 바람정보 보상부;
    상기 예측 정확도 판단부의 판단 결과 또는 상기 바람 정보 보상부의 보상 결과를 토대로 상기 패트롤 드론의 비행 여부를 제어하며, 상기 바람 정보 보상부의 보상 결과 또는 상기 패트롤 드론의 센싱값을 토대로 일 비행경로로의 항공 모빌리티의 비행이 가능한지 불가능한지를 판단하는 제어부; 및
    상기 바람정보 예측부가 바람정보 예측을 위한 각 스테이션 간의 지형지물에 대한 정보 및 시간대/날짜별 바람정보 데이터를 저장하는 메모리부를 포함하며,
    상기 바람정보 예측부는 각 스테이션 간의 지형지물에 대한 정보 및 시간대/날짜별 바람정보 데이터를 예측모델에 입력하여 바람정보를 예측하며,
    상기 예측 정확도 판단부는,
    일 비행 경로 상에서 예측된 바람 정보의 정확도를 판단함에 있어, 비행 경로 상에서 시작 스테이션에서의 바람 정보 예측값과 해당 스테이션이 전송한 센싱값을, 비행 경로 상에서 도착 스테이션에서의 바람 정보 예측값과 해당 스테이션이 전송한 센싱값을 각각 비교하는 것을 특징으로 하는 항공 모빌리티 및 물류드론 제어 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 통신부는,
    상기 패트롤 드론으로부터, 패트롤 드론이 비행하는 경로에서의 바람 정보에 대한 센싱값을 수신하는 것을 특징으로 하는 항공 모빌리티 및 물류드론 제어 장치.
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서,
    상기 예측 정확도 판단부는,
    각 스테이션에서의 예측값과 센싱값의 차이가 기 설정된 기준치 이상 나는지 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 항공 모빌리티 및 물류드론 제어 장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 예측 정확도 판단부는,
    각 스테이션에서의 예측값과 센싱값의 차이가 기 설정된 기준치 이하인 경우라면, 상기 바람정보 예측부가 예측한 바람 정보의 예측의 정확도는 이상없는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 항공 모빌리티 및 물류드론 제어 장치.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 예측 정확도 판단부는,
    각 스테이션에서의 예측값과 센싱값의 차이가 기 설정된 기준치를 초과하는 경우라면, 상기 바람정보 예측부가 예측한 바람 정보는 부정확한 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 항공 모빌리티 및 물류드론 제어 장치.
  8. 이·착륙하거나 탑승객이 탑승하거나 하차할 수 있는 공간을 제공하는 복수의 스테이션;
    각 스테이션 간을 비행하며, 일 스테이션에서 다른 스테이션으로 대상을 운송하는 항공 모빌리티;
    기 설정된 스테이션에서 다른 스테이션까지 비행하며, 해당 비행구간에서의 바람 정보를 센싱하는 패트롤 드론; 및
    제1항, 제2항 및 제5항 내지 제7항 중 어느 한 항의 항공 모빌리티 및 물류드론 제어 장치
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 항공 모빌리티 및 물류드론 제어 시스템.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 항공 모빌리티는,
    UAM(Urban Air Mobility) 또는 드론으로 구현되는 것을 특징으로 하는 항공 모빌리티 및 물류드론 제어 시스템.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 패트롤 드론은,
    도플러 라이다를 포함하여, 바람정보를 센싱하는 것을 특징으로 하는 항공 모빌리티 및 물류드론 제어 시스템.

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Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2018034691A (ja) * 2016-08-31 2018-03-08 シャープ株式会社 基地局装置、通知システム及び通知方法
KR20180031298A (ko) * 2016-09-19 2018-03-28 쓰리디토시스 주식회사 실시간 기상 관측용 복합센서와 자체 풍향과 풍속 측정 기능을 탑재한 드론 및 이를 활용한 기상 관측 시스템
US20190265735A1 (en) * 2016-09-30 2019-08-29 Nec Corporation Flight control device, unmanned aerial vehicle, flight control method, and computer-readable recording medium
EP3764189A1 (en) * 2019-07-12 2021-01-13 Aurora Flight Sciences Corporation Takeoff / landing stability augmentation by active wind gust sensing
KR20210081492A (ko) * 2019-12-23 2021-07-02 주식회사 포디솔루션 초 저고도 바람 예측 정보 제공 방법
KR20220001704A (ko) * 2020-06-30 2022-01-06 (주)한국해양기상기술 Ads-b 데이터 기반의 항로 기상 예측 방법, 장치 및 시스템
KR102415455B1 (ko) * 2021-11-08 2022-07-01 주식회사 윈드위시 예측모델을 이용해 바람 정보를 추정하기 위한 3차원 바람장 생성 장치 및 방법
KR102422300B1 (ko) * 2021-11-22 2022-07-20 주식회사 포디솔루션 도심항공교통의 포트 선정을 위한 기후정보 제공 방법 및 시스템
KR20220165960A (ko) * 2021-06-09 2022-12-16 (주)프리뉴 무인비행체를 이용한 바람정보 생성방법 및 시스템

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2018034691A (ja) * 2016-08-31 2018-03-08 シャープ株式会社 基地局装置、通知システム及び通知方法
KR20180031298A (ko) * 2016-09-19 2018-03-28 쓰리디토시스 주식회사 실시간 기상 관측용 복합센서와 자체 풍향과 풍속 측정 기능을 탑재한 드론 및 이를 활용한 기상 관측 시스템
US20190265735A1 (en) * 2016-09-30 2019-08-29 Nec Corporation Flight control device, unmanned aerial vehicle, flight control method, and computer-readable recording medium
EP3764189A1 (en) * 2019-07-12 2021-01-13 Aurora Flight Sciences Corporation Takeoff / landing stability augmentation by active wind gust sensing
KR20210081492A (ko) * 2019-12-23 2021-07-02 주식회사 포디솔루션 초 저고도 바람 예측 정보 제공 방법
KR20220001704A (ko) * 2020-06-30 2022-01-06 (주)한국해양기상기술 Ads-b 데이터 기반의 항로 기상 예측 방법, 장치 및 시스템
KR20220165960A (ko) * 2021-06-09 2022-12-16 (주)프리뉴 무인비행체를 이용한 바람정보 생성방법 및 시스템
KR102415455B1 (ko) * 2021-11-08 2022-07-01 주식회사 윈드위시 예측모델을 이용해 바람 정보를 추정하기 위한 3차원 바람장 생성 장치 및 방법
KR102422300B1 (ko) * 2021-11-22 2022-07-20 주식회사 포디솔루션 도심항공교통의 포트 선정을 위한 기후정보 제공 방법 및 시스템

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