KR102658520B1 - 드론을 이용한 해양 구난대상 수색 시스템 및 그 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 드론을 이용한 해양 구난대상 수색 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 서버에서 기상 정보와, 해양 정보와, 드론에서 촬영되는 해수면 영상 정보와 해당 해수면 영상 정보와 매칭되는 GPS 정보를 수집하고 이를 입력값으로 하여 뉴럴 네트워크(Neural-Newtork) 방식의 학습을 진행하여 기상 상황별, 해양 상황별 및 위치별 해수면 영상 패턴 정보를 생성하며, 드론에서 촬영되는 해수면 영상 정보를 실시간으로 전송받고, 상기 해수면 영상 패턴 정보와 비교하여, 구난대상 감지하고, 상기 기상 정보, 해양 정보 및 드론에서 구난대상이 촬영된 시점의 GPS 정보를 기반으로 구난대상의 현재 위치를 계산하여 실시간 구난대상 위치정보를 생성하는 드론을 이용한 해양 구난대상 수색 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
Description
본 발명은 드론을 이용한 해양 구난대상 수색 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는, 드론을 이용하여 해양에서 표류중인 요구조자 및 요구조품을 포함하는 구난대상을 수색하는 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
최근 국내에서는 낚시 취미인구의 폭발적 성장으로 인해 해양에서 선박 낚시를 즐기는 인구가 늘어나고 있고, 이에 따라 낚시배 선주들은 보다 유리한 낚시 포인트를 선점하기 위해 경쟁 선박 보다 빨리 해당 포인트에 도착하기 위해 파고 등 바다 상황을 무시하고 위험한 선박 운행을 자행하는 일이 비일비재하고 있다.
이와 같은 배경에 따라 선박이 파도, 암초, 경쟁 선박 등과 충돌하여 좌초 및 전복되는 사고가 과거에 비해 증가하고 있다. 더욱이 최근 천안함 침몰 사건, 세월호 침몰 사고 등 인적 피해가 막대한 국가 재난적 해양사고의 영향으로 인해 국가 차원에서 해양 사고를 대응하고 해양 사고로 인한 피해를 최소화할 수 있는 기술 개발의 필요성이 증대되고 있다.
한편, 해양에서 조난자는 사고 지점에 그대로 머물러 있지 못하고 파도에 의해 표류하게 된다. 파도에 의해 표류하는 조난자는 구조 작업이 신속히 이루어지는 경우, 사고 지점으로부터 그리 멀지 않은 지점에서 발견될 수 있지만, 구조 작업이 신속히 이루어지지 못하는 상황이거나 또는 사고 지점 주변의 파도가 매우 강한 경우 등의 상황에서는 사고 지점으로부터 동떨어진 먼 곳까지 표류하여 구조가 힘들어질 수 있으며, 이와 같은 상황에서 구조대는 조난자를 발견하기 위해 추가적인 수색작업을 수행하게 되어 구조작업이 어렵게 될 수 있다.
이러한 조난자 식별의 어려움은, 사고 지점이 육지와 가까운 근해가 아니라, 조난자의 표류 거리가 상대적으로 먼 거리나, 시야가 극도로 제한되는 야간인 경우에 더욱 가중되어 원활한 구조 작업을 방해하고, 급박한 상황에 처한 조난자의 생명을 위태롭게 만드는 문제가 있다.
상기와 같은 실정에 따라 본 발명은 드론을 이용하여 해수면을 촬영하고, 이와 같이 촬영된 해수면 영상 정보를 눈, 비 및 구름 관련 정보 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함하는 기상 정보와, 풍향, 풍속, 기압, 습도, 수온, 파고, 파주기 및 조류 관련 정보 중 적어도 하나 이상을 포함하는 해양 정보와 비교 분석하여 기상 상황별 및 해양 상황별 해수면 영상 패턴을 생성한 후, 조난 사고 발생시 상기 드론에서 촬영되는 해수면 영상을 상기 해수면 영상 패턴과 비교하여 자동으로 조난자를 감지할 수 있는 새로운 해양 구난대상 수색 시스템 및 그 방법을 제시하고자 한다.
다음으로 종래의 해양 수색 기술분야에 존재하는 선행기술에 대하여 간략하게 설명하고, 이어서 본 발명이 상기 선행기술에 비하여 차별적으로 이루고자 하는 기술적 사항에 대해 설명하도록 한다.
먼저, 한국공개특허공보 10-2019-0059081 A (2019.05.30. 공개일)는 해양 모니터링용 드론에 관한 것으로, 보다 구체적으로는, 기름 유출/적조 출현/냉수대 출현/저염분 출현/선박 사고 등의 각종 해상 사고/재난 발생에 대한 모니터링과 선박/해상 구조물의 결함 진단이 무인비행하는 소형 드론을 통해서도 간편하고 원활하게 수행될 수 있도록 하고, 이를 위하여 모터 틸팅 기반의 수평추력 발생구조를 제공함으로써 해상 착륙 후 해수면에서의 수평이동이 가능해져 각종 해상환경 점검을 위한 활동영역의 확장과 해상환경 운항적응력 향상이 도모되도록 하며, 채수기와 CTD 측정기의 상하이동 제어를 위한 다양한 구조의 액추에이터 구성을 제안함으로써 드론의 운항(비행, 이착륙, 자세제어)이 안정적으로 유지되면서도 해수 채취/해수 상태정보 측정이 원활하고 용이하게 수행될 수 있도록 하는 해양 모니터링용 드론에 관한 기술이 기재되어 있다.
또한, 한국공개특허공보 10-2020-0106278 A (2020.09.14. 공개일)는 해상 조난자의 위치를 발신하는 장치와 이의 수신기 및 수색용 드론 운용 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로는, 조난자로부터 구조 신호를 수신하는 단계, 구조 신호를 기초로 조난자의 위치를 결정하는 단계, 조난자의 위치로 이동하는 단계를 포함하되, 조난자로부터 구조 신호가 수신되지 않는 경우, 이전 수신한 구조 신호, 모니터링 장치로부터 수신한 해상 정보 중 적어도 하나를 기초로 구조자의 위치를 추정하는 시스템에 관한 기술이 기재되어 있다.
또한, 한국공개특허공보 10-2020-0095155 A (2020.08.10. 공개일)는 드론을 이용한 해양구조물 감시방법 및 이를 이용한 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로는, 해양 구조물의 설계 정보를 구조물 감시 시스템에 입력하는 설계 정보 입력 단계; 드론을 활용하여 상기 해양 구조물의 현재 정보를 촬영 및 분석하여 상기 구조물 감시 시스템에 입력하는 현재 정보 입력 단계; 상기 구조물 감시 시스템에서 상기 설계 정보와 상기 현재 정보를 비교하는 비교 단계; 및 상기 구조물 감시 시스템에서 상기 비교 단계에서 비교한 상기 설계 정보와 상기 현재 정보의 차이를 분석하여 미리 설정된 후속 조치를 지시하는 후속 처리 단계를 포함하는 드론을 이용한 해양구조물 감시 관련 기술이 기재되어 있다.
상기 선행기술문헌을 포함하는 종래 기술은 드론을 이용하여 해양 구조물 및 조난자를 감시 및 수색하는 기술을 포함하고 있으나, 기상 및 해양 상황에 따라 다양한 해수면 패턴을 가지는 해양의 환경적 특성으로 인해 드론에서 촬영되는 영상만을 통해 조난자를 정확히 감지하는 것은 한계가 있었다.
본 발명은 상기와 같은 종래 기술의 한계를 해결하기 위해 창작된 것으로, 서버에서 기상 정보와, 해양 정보와, 드론에서 촬영되는 해수면 영상 정보와 해당 해수면 영상 정보와 매칭되는 GPS 정보를 수집하고 이를 입력값으로 하여 뉴럴 네트워크(Neural-Newtork) 방식의 학습을 진행하여 기상 상황별, 해양 상황별 및 위치별 해수면 영상 패턴 정보를 생성하며, 드론에서 촬영되는 해수면 영상 정보를 실시간으로 전송받고, 상기 해수면 영상 패턴 정보와 비교하여, 구난대상 감지하고, 상기 기상 정보, 해양 정보 및 드론에서 구난대상이 촬영된 시점의 GPS 정보를 기반으로 구난대상의 현재 위치를 계산하여 실시간 구난대상 위치정보를 생성하는 드론을 이용한 해양 구난대상 수색 시스템 및 그 방법을 제공하고자 하는 데 그 목적이 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 드론을 이용한 해양 구난대상 수색 시스템은, 비행수단, 비행제어모듈, 통신모듈, GPS 모듈, 배터리 및 해수면을 촬영하기 위한 카메라를 포함하는 적어도 하나 이상의 드론; 유무선 통신망으로 통해 상기 드론과 통신하는 통신부, 해양 조난자 및 조난품을 포함하는 구난대상에 대한 수색 범위 정보를 기반으로, 상기 드론이 비행하며 상기 수색 범위내 해수면을 촬영할 수 있도록 하는 비행경로를 생성하는 비행경로 생성부, 눈, 비 및 구름 관련 정보 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함하는 기상 정보와, 풍향, 풍속, 기압, 습도, 수온, 파고, 파주기 및 조류 관련 정보 중 적어도 하나 이상을 포함하는 해양 정보와, 상기 드론에서 촬영되는 해수면 영상 정보와 해당 해수면 영상 정보와 매칭되는 GPS 정보를 수집하는 해양 정보 수집부, 상기 해양 정보 수집부에서 수집된 기상 정보, 해양 정보, 해수면 영상 정보 및 GPS 정보를 입력값으로 하여 뉴럴 네트워크(Neural-Newtork) 방식의 학습을 진행하여 기상 상황별, 해양 상황별 및 위치별 해수면 영상 패턴 정보를 생성하는 해수면 패턴 분석부, 상기 드론에서 촬영되는 해수면 영상 정보를 실시간으로 전송받고, 이를 상기 해수면 패턴 분석부에서 생성된 해수면 영상 패턴 정보와 비교하여, 상기 드론에서 실시간으로 촬영된 해수면 영상 내에서 상기 해수면 영상 패턴 정보에 따른 해수면 영상 패턴과 다른 영상 패턴을 감지하는 해수면 영상 분석부, 상기 해수면 영상 분석부에서 감지한 상기 해수면 영상 패턴과 다른 영상 패턴을 구난대상으로 설정하고, 상기 해양 정보 수집부에서 수집된 기상 정보 및 해양 정보와 상기 드론에서 상기 구난대상이 촬영된 시점의 GPS 정보를 기반으로, 상기 구난대상의 현재 위치를 계산하여 실시간 구난대상 위치정보를 생성하는 구난대상 위치 분석부, 및 상기 비행경로 생성부에서 생성된 비행경로를 기반으로 상기 드론이 비행하면서 상기 수색 범위 정보 기반으로 해수면의 영상 촬영을 수행하도록 상기 통신부를 통하여 상기 드론에 제어신호를 전송하는 제어부,를 포함하는 서버;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 일 실시예로서, 상기 비행경로 생성부는, 상기 구난대상 위치 분석부에서 계산된 구난대상의 실시간 구난대상 위치정보를 기반으로, 상기 드론이 비행하며 상기 실시간 구난대상 위치정보에 따른 해수면을 촬영할 수 있도록 하는 구난대상 추적 비행경로를 생성하고, 상기 제어부는, 상기 비행경로 생성부에서 생성된 구난대상 추적 비행경로를 기반으로 적어도 하나 이상의 상기 드론이 비행하면서 상기 실시간 구난대상 위치정보에 따른 해수면의 영상 촬영을 수행하도록 상기 통신부를 통하여 상기 드론에 제어신호를 전송하는 것을 특징으로 한다.
관련 정보 중 적어도 하나 이상을 포함하는 해양 정보와, 상기 드론에서 촬영되는 해수면 영상 정보와 해당 해수면 영상 정보와 매칭되는 GPS 정보를 수집하는 해양 정보 수집부, 상기 해양 정보 수집부에서 수집된 기상 정보, 해양 정보, 해수면 영상 정보 및 GPS 정보를 입력값으로 하여 뉴럴 네트워크(Neural-Newtork) 방식의 학습을 진행하여 기상 상황별, 해양 상황별 및 위치별 해수면 영상 패턴 정보를 생성하는 해수면 패턴 분석부, 상기 드론에서 촬영되는 해수면 영상 정보를 실시간으로 전송받고, 이를 상기 해수면 패턴 분석부에서 생성된 해수면 영상 패턴 정보와 비교하여, 상기 드론에서 실시간으로 촬영된 해수면 영상 내에서 상기 해수면 영상 패턴 정보에 따른 해수면 영상 패턴과 다른 영상 패턴을 감지하는 해수면 영상 분석부, 상기 해수면 영상 분석부에서 감지한 상기 해수면 영상 패턴과 다른 영상 패턴을 구난대상으로 설정하고, 상기 해양 정보 수집부에서 수집된 기상 정보 및 해양 정보와 상기 드론에서 상기 구난대상이 촬영된 시점의 GPS 정보를 기반으로, 상기 구난대상의 현재 위치를 계산하여 실시간 구난대상 위치정보를 생성하는 구난대상 위치 분석부, 및 상기 비행경로 생성부에서 생성된 비행경로를 기반으로 상기 드론이 비행하면서 상기 수색 범위 정보 기반으로 해수면의 영상 촬영을 수행하도록 상기 통신부를 통하여 상기 드론에 제어신호를 전송하는 제어부,를 포함하는 서버;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 일 실시예로서, 상기 서버는, 사용자가 PC, 스마트폰, 테블릿 PC, 전용 단말기 중 적어도 하나 이상의 수단을 통해 상기 서버에 접속하여 상기 서버에서 수집 및 생성되는 정보를 모니터링할 수 있도록 하는 사용자 인터페이스를 제공하는 모니터링부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 일 실시예로서, 상기 드론은, 팽창식, 구명조끼, 팽창식 구명튜브, 팽창식 구명보트, 수중용 보온수단 및 수영장비를 포함하는 구명수단 중 적어도 하나 이상이 장착되며, 전기적 제어신호에 따라 이를 드론 몸체로부터 탈착시키는 구명수단부;를 포함하며, 상기 제어부는, 상기 구난대상 추적 비행경로로 비행하는 상기 드론이 상기 실시간 구난대상 위치정보에 따른 구난대상의 위치에서 상기 구명수단을 드론 몸체로부터 탈착시키도록 상기 통신부를 통하여 상기 드론에 제어신호를 전송하는 것을 특징으로 한다.
또한, 일 실시예로서, 상기 서버는, 상기 비행경로 생성부, 해양 정보 수집부, 해수면 패턴 분석부 및 구난대상 위치 분석부에서 수집 및 생성되는 정보를 포함하는 정보를 저장하는 정보 저장부;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 일 실시예로서, 상기 해양 정보 수집부는, 해양에서 항해중인 선박들에 대한 선박스펙정보, 위치정보 및 무전 주파수 정보를 포함하는 선박정보를 수집하고, 상기 제어부는, 상기 구난대상 위치 분석부에서 생성된 실시간 구난대상 위치정보와 상기 해양 정보 수집부에 수집된 선박정보를 기반으로, 구난대상의 현재 위치로 소정 시간내에 접근이 가능할 것으로 판단되는 선박으로 상기 통신부를 통해 구난 조력 무선을 송출하는 것을 특징으로 한다.
또한, 일 실시예로서, 상기 해수면 패턴 분석부는, 상기 기상 정보내 눈, 비 및 구름 관련 정보를 기상 정보 변수로 설정하고, 상기 해양 정보내 풍향, 풍속, 기압, 습도, 수온, 파고, 파주기 및 조류 관련 정보를 해양 정보 변수로 설정하고, 상기 GPS 정보를 위치 정보 변수로 설정하며, 상기 드론에서 촬영되는 해수면 영상 정보를 상기 기상 정보, 상기 해양 정보 및 상기 GPS 정보와 비교 분석하여, 각 기상 정보 변수, 각 해양 정보 변수 및 위치 정보 변수가 해수면 영상 패턴에 미치는 영향을 뉴럴 네트워크(Neural-Newtork) 방식을 통해 학습하는 방식으로 기상 상황별, 해양 상황별 및 위치별 해수면 영상 패턴 정보를 생성하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 또 다른 일 실시예에 따른 드론을 이용한 해난 구난대상 수색 방법은, a) 해양 조난자 및 조난품을 포함하는 구난대상에 대한 수색 범위 정보를 기반으로, 적어도 하나 이상의 드론이 비행하며 상기 수색 범위내 해수면을 촬영할 수 있도록 하는 비행경로를 서버에서 생성하는 비행경로 생성 단계; b) 상기 서버에서 눈, 비 및 구름 관련 정보 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함하는 기상 정보와, 풍향, 풍속, 기압, 습도, 수온, 파고, 파주기 및 조류 관련 정보 중 적어도 하나 이상을 포함하는 해양 정보와, 상기 드론에서 촬영되는 해수면 영상 정보와 해당 해수면 영상 정보와 매칭되는 GPS 정보를 수집하는 해양 정보 수집 단계; c) 상기 서버에서 상기 b) 단계를 통해 수집된 기상 정보, 해양 정보, 해수면 영상 정보 및 GPS 정보를 입력값으로 하여 뉴럴 네트워크(Neural-Newtork) 방식의 학습을 진행하여 기상 상황별, 해양 상황별 및 위치별 해수면 영상 패턴 정보를 생성하는 해수면 패턴 분석 단계; d) 상기 드론에서 촬영되는 해수면 영상 정보를 상기 서버에서 실시간으로 전송받고, 이를 상기 c) 단계에서 생성된 해수면 영상 패턴 정보와 비교하여, 상기 드론에서 실시간으로 촬영된 해수면 영상 내에서 상기 해수면 영상 패턴 정보에 따른 해수면 영상 패턴과 다른 영상 패턴을 감지하는 해수면 영상 분석 단계; e) 상기 서버에서 상기 d) 단계를 통해 감지한 상기 해수면 영상 패턴과 다른 영상 패턴을 구난대상으로 설정하고, 상기 b)단계에서 수집된 기상 정보 및 해양 정보와 상기 드론에서 상기 구난대상이 촬영된 시점의 GPS 정보를 기반으로, 상기 구난대상의 현재 위치를 계산하여 실시간 구난대상 위치정보를 생성하는 구난대상 위치 분석 단계; 및 f) 상기 a) 단계를 통해 생성된 비행경로를 기반으로 상기 드론이 비행하면서 상기 수색 범위 정보 기반으로 해수면의 영상 촬영을 수행하도록 상기 서버에서 상기 드론에 제어신호를 전송하는 제어 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 일 실시예로서, 상기 a) 단계는, 상기 e) 단계에서 계산된 구난대상의 실시간 구난대상 위치정보를 기반으로, 상기 드론이 비행하며 상기 실시간 구난대상 위치정보에 따른 해수면을 촬영할 수 있도록 하는 구난대상 추적 비행경로를 상기 서버에서 생성하고, 상기 f) 단계는, 상기 a) 단계를 통해 생성된 구난대상 추적 비행경로를 기반으로 적어도 하나 이상의 상기 드론이 비행하면서 상기 실시간 구난대상 위치정보에 따른 해수면의 영상 촬영을 수행하도록 상기 서버에서 상기 드론에 제어신호를 전송하는 것을 특징으로 한다.
또한, 일 실시예로서, 상기 드론을 이용한 해양 구난대상 수색 방법은, g) 사용자가 PC, 스마트폰, 테블릿 PC, 전용 단말기 중 적어도 하나 이상의 수단을 통해 상기 서버에 접속하여 상기 서버에서 수집 및 생성되는 정보를 모니터링할 수 있도록 하는 사용자 인터페이스를 상기 서버에서 제공하는 모니터링 제공 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 일 실시예로서, 상기 f) 단계는, 상기 구난대상 추적 비행경로로 비행하는 상기 드론이 상기 실시간 구난대상 위치정보에 따른 구난대상의 위치에서 팽창식, 구명조끼, 팽창식 구명튜브, 팽창식 구명보트, 수중용 보온수단 및 수영장비를 포함하는 구명수단 중 적어도 하나 이상을 드론 몸체로부터 탈착시키도록 상기 서버에서 상기 드론에 제어신호를 전송하는 것을 특징으로 한다.
또한, 일 실시예로서, h) 상기 드론을 이용한 해양 구난대상 수색 방법은, 상기 서버에서 수집 및 생성되는 정보를 포함하는 정보를 저장하는 정보 저장 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 일 실시예로서, 상기 b) 단계는, 해양에서 항해중인 선박들에 대한 선박스펙정보, 위치정보 및 무전 주파수 정보를 포함하는 선박정보를 상기 서버에서 수집하고, 상기 f) 단계는, 상기 e) 단계에서 생성된 실시간 구난대상 위치정보와 상기 해양 정보 수집부에 수집된 선박정보를 기반으로, 구난대상의 현재 위치로 소정 시간내에 접근이 가능할 것으로 판단되는 선박으로 상기 서버에서 구난 조력 무선을 송출하는 것을 특징으로 한다.
또한, 일 실시예로서, 상기 c) 단계는, 상기 서버에서 상기 기상 정보내 눈, 비 및 구름 관련 정보를 기상 정보 변수로 설정하고, 상기 해양 정보내 풍향, 풍속, 기압, 습도, 수온, 파고, 파주기 및 조류 관련 정보를 해양 정보 변수로 설정하고, 상기 GPS 정보를 위치 정보 변수로 설정하며, 상기 드론에서 촬영되는 해수면 영상 정보를 상기 기상 정보, 상기 해양 정보 및 상기 GPS 정보와 비교 분석하여, 각 기상 정보 변수, 각 해양 정보 변수 및 위치 정보 변수가 해수면 영상 패턴에 미치는 영향을 뉴럴 네트워크(Neural-Newtork) 방식을 통해 학습하는 방식으로 기상 상황별, 해양 상황별 및 위치별 해수면 영상 패턴 정보를 생성하는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 드론을 이용한 해양 구난대상 수색 시스템에 있어서, 뉴럴 네트워크(Neural-Newtork) 방식의 학습을 진행하여 기상 상황별, 해양 상황별 및 위치별 해수면 영상 패턴 정보를 생성하고, 실시간으로 드론에서 촬영되는 해수면 영상을 상기 해수면 영상 패턴과 비교하여 정상적인 해수면 영상 패턴 외의 패턴을 감지하는 방식으로 해양 구난대상을 높은 정확도를 가지고 자동으로 감지함으로써, 구난대상을 수색시간을 최소화하고 인명과 재산 보존을 극대화 할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 드론을 이용한 해양 구난대상 수색 시스템에 대해 설명하기 위한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 드론을 이용한 해양 구난대상 수색 방법에 대해 설명하기 위한 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 드론을 이용한 해양 구난대상 수색 방법에 대해 설명하기 위한 흐름도이다.
본 발명의 각 도면에 있어서, 구조물들의 사이즈나 치수는 본 발명의 명확성을 기하기 위하여 실제보다 확대하거나 축소하여 도시한 것이고, 특징적 구성이 드러나도록 공지의 구성들은 생략하여 도시하였으므로 도면으로 한정하지는 아니한다.
본 발명의 바람직한 실시예에 대한 원리를 상세하게 설명함에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략한다.
또한, 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원 시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형 예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
다른 식으로 정의되지 않는 한, 본 명세서에서 사용된 모든 기술적 및 과학적 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 숙련된 전문가에 의해서 통상적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다.
본 명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 “포함”한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
본 발명에 따른 드론을 이용한 해양 구난대상 수색 시스템 및 그 방법은 뉴럴 네트워크(Neural-Newtork) 방식의 학습을 통해 기상 상황별, 해양 상황별 및 위치별 해수면 영상 패턴 정보를 생성하고, 드론에서 실시간으로 촬영되는 해수면 영상을 이와 비교하여 정상 해수면 영상 패턴 외의 해수면 영상 패턴을 감지하는 방식으로 해양 구난대상을 높은 정확도를 가지고 자동으로 신속하게 감지할 수 있도록 하는데 관한 것이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 대해 상세하게 설명하도록 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 드론을 이용한 해양 구난대상 수색 시스템에 대해 설명하기 위한 블록도이다.
도 1에 도시되어 있는 바와 같이, 상기 본 발명에 따른 드론을 이용한 해양 구난대상 수색 시스템은 적어도 하나 이상의 드론 및 서버를 포함하여 구성된다.
상기 드론은 비행수단, 비행제어모듈, 통신모듈, GPS 모듈, 배터리 및 해수면을 촬영하기 위한 카메라를 포함한다. 상기 카메라는 적어도 하나 이상을 포함할 수 있으며, 가시광선 카메라 및 적외선 열화상 카메라를 포함할 수 있다.
상기 서버는 통신부, 비행경로 생성부, 해양 정보 수집부, 해수면 패턴 분석부, 해수면 영상 분석부, 구난대상 위치 분석부, 제어부 및 정보 저장부를 포함한다.
상기 통신부는 유무선 통신망으로 통해 상기 드론과 통신하는 것이다. 참고로, 본 발명에서 사용되는 통신망은 유무선 통신망을 포함하며, 무선 통신망은 3G, 4G, 5G 또는 와이브로를 포함하는 원거리 통신망과, 블루투스, 지그비, 비콘, RFID, NFC 또는 WiFi를 포함하는 근거리 통신망을 모두 포함한다.
또한, 상기 비행경로 생성부는 해양 조난자 및 조난품을 포함하는 구난대상에 대한 수색 범위 정보를 기반으로, 상기 드론이 비행하며 상기 수색 범위내 해수면을 촬영할 수 있도록 하는 비행경로를 생성하는 것이다.
상기 수색 범위 정보는 외부에서 입력된 것일 수도 있고, 입력된 구난대상의 최소 발생 위치 및 발생 시간과, 상기 해양 정보 수집부에서 수집된 기상 정보 및 해양 정보와, 경과 시간을 기반으로 구난대상의 이동 가능 위치 범위를 도출한 후 이를 구난대상에 대한 수색 범위로 설정할 수도 있다.
또한, 상기 해양 정보 수집부는 눈, 비 및 구름 관련 정보 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함하는 기상 정보와, 풍향, 풍속, 기압, 습도, 수온, 파고, 파주기 및 조류 관련 정보 중 적어도 하나 이상을 포함하는 해양 정보와, 상기 드론에서 촬영되는 해수면 영상 정보와 해당 해수면 영상 정보와 매칭되는 GPS 정보를 수집하는 것이다.
상기 기상 정보 및 해양 정보는 국가 및 민간 기상 안내 시스템으로부터 제공 받을 수도 있고, 본 발명의 시스템에 전용 측정 설비들을 추가적을 구비한 후 이들로부터 측정된 정보를 수집하는 방식을 사용할 수도 있다.
또한, 상기 해수면 패턴 분석부는 상기 해양 정보 수집부에서 수집된 기상 정보, 해양 정보, 해수면 영상 정보 및 GPS 정보를 입력값으로 하여 뉴럴 네트워크(Neural-Newtork) 방식의 학습을 진행하여 기상 상황별, 해양 상황별 및 위치별 해수면 영상 패턴 정보를 생성하는 것이다.
더욱 상세하게는, 상기 해수면 패턴 분석부는, 상기 기상 정보내 눈, 비 및 구름 관련 정보를 기상 정보 변수로 설정하고, 상기 해양 정보내 풍향, 풍속, 기압, 습도, 수온, 파고, 파주기 및 조류 관련 정보를 해양 정보 변수로 설정하고, 상기 GPS 정보를 위치 정보 변수로 설정하며, 상기 드론에서 촬영되는 해수면 영상 정보를 상기 기상 정보, 상기 해양 정보 및 상기 GPS 정보와 비교 분석하여, 각 기상 정보 변수, 각 해양 정보 변수 및 위치 정보 변수가 해수면 영상 패턴에 미치는 영향을 뉴럴 네트워크(Neural-Newtork) 방식을 통해 학습하는 방식으로 기상 상황별, 해양 상황별 및 위치별 해수면 영상 패턴 정보를 생성한다.
이를 위하여, 상기 해수면 패턴 분석부는, 인셉션 모듈(inception module) 기반 컨벌루션 신경망(Convolutional Neural Networks, CNN), 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN), 재귀 신경망(Recurrent Neural Network, RNN), 제한 볼츠만 머신(restricted Boltzmann machine), 심층 신뢰 신경망(Deep Belief Network, DBN), 심층 Q-네트워크(Deep Q-Network) 등과 같이 다양한 딥러닝 기법이 적용된 뉴럴 네트워크 알고리즘이 사용될 수 있다.
또한, 상기 해수면 영상 분석부는 상기 드론에서 촬영되는 해수면 영상 정보를 실시간으로 전송받고, 이를 상기 해수면 패턴 분석부에서 생성된 해수면 영상 패턴 정보와 비교하여, 상기 드론에서 실시간으로 촬영된 해수면 영상 내에서 상기 해수면 영상 패턴 정보에 따른 해수면 영상 패턴과 다른 영상 패턴을 감지하는 것이다.
또한, 상기 구난대상 위치 분석부는 상기 해수면 영상 분석부에서 감지한 상기 해수면 영상 패턴과 다른 영상 패턴을 구난대상으로 설정하고, 상기 해양 정보 수집부에서 수집된 기상 정보 및 해양 정보와 상기 드론에서 상기 구난대상이 촬영된 시점의 GPS 정보를 기반으로, 상기 구난대상의 현재 위치를 계산하여 실시간 구난대상 위치정보를 생성하는 것이다.
즉, 상기 구난대상 위치 분석부는 구난대상이 최초 위치에서 현재 어느 위치까지 해양에서 이동되었는지를 기상 정보 및 해양 정보 내 세부 변수들을 적용하여 분석하여 구난대상의 현재 위치를 도출하며, 따라서 이와 같은 구난대상의 현재 위치는 특정 위치가 아니라 확률에 따른 범위 위치인 것이 바람직하다.
또한, 상기 제어부는 상기 비행경로 생성부에서 생성된 비행경로를 기반으로 상기 드론이 비행하면서 상기 수색 범위 정보 기반으로 해수면의 영상 촬영을 수행하도록 상기 통신부를 통하여 상기 드론에 제어신호를 전송하는 것이다.
또한, 상기 정보 저장부는 상기 비행경로 생성부, 해양 정보 수집부, 해수면 패턴 분석부 및 구난대상 위치 분석부에서 수집 및 생성되는 정보를 포함하는 정보를 데이터 베이스에 저장 및 관리하는 것이다.
상기 데이터 베이스는 본 발명의 시스템에서 사용되는 모든 데이터들을 저장하는 로컬 저장부로서 통상적으로 내장형 메모리 또는 외장형 메모리를 의미하지만, 본 발명에서는 데이터 백업을 위하여 네트워크에 있는 클라우드 컴퓨팅 네트워크의 가상화된 저장장치(간략하게 클라우드 저장장치라고 부름)를 더 포함할 수 있다. 예컨대 상기 클라우드 저장장치는 서비스 제공자가 제공하는 전용 클라우드 저장장치, 또는 포털 사이트(예 : 네이버, 다음 등)에서 제공하는 무료 클라우드 저장장치(또는 네트워크 HDD)를 더 포함할 수 있다. 즉, 상기 데이터 베이스는 전기 혹은 광학 케이블로, 클라우드 컴퓨팅을 포함한 네트워크로, 또는 이들의 조합을 통해서 상기 서버와 연결된 데이터베이스이다.
또한 상기 데이터 베이스뿐만이 아니라 상기 서버는 클라우드 컴퓨팅 서버 환경에서 구현되어, 별도의 서버를 서비스 제공자가 하드웨어로 구축할 필요가 없으며, 본 발명에 의한 어플리케이션(앱) 소프트웨어를 일종의 서비스 형태로 제공(예: SaaS(Software as a Service))하여, 사용자들이 자신에게 필요한 소프트웨어를 선택하여 서비스 받을 수 있도록 할 수도 있다.
참고로, 상기 실시예에서 드론을 이용한 구난대상 수색 시스템을 구성하는 각 구성수단들은 설명의 편의를 위하여 기재된 것일 뿐이며, 실질적으로는 어느 하나의 구성수단에서 모든 동작을 처리할 수도 있고, 더 다양한 구성수단으로 세분화하거나, 그 구성수단들을 조합하여 처리하도록 구성할 수도 있을 것이다. 또한 서버 기반으로 사용자에게 서비스를 제공하는데 있어서 일반적으로 사용되는 구성 수단들에 대해서는 본 발명을 설명하는데 있어 반드시 필요한 부분이 아니므로 생략하도록 한다.
한편, 본 발명에 따른 드론을 이용한 해양 구난대상 수색 시스템은 구난대상이 감지되었을 경우, 드론을 이용하여 감지된 구난대상을 추적 및 촬영할 수 있도록 제어할 수도 있다.
이를 위하여, 상기 비행경로 생성부는 상기 구난대상 위치 분석부에서 계산된 구난대상의 실시간 구난대상 위치정보를 기반으로, 상기 드론이 비행하며 상기 실시간 구난대상 위치정보에 따른 해수면을 촬영할 수 있도록 하는 구난대상 추적 비행경로를 생성하고, 상기 제어부는 상기 비행경로 생성부에서 생성된 구난대상 추적 비행경로를 기반으로 적어도 하나 이상의 상기 드론이 비행하면서 상기 실시간 구난대상 위치정보에 따른 해수면의 영상 촬영을 수행하도록 상기 통신부를 통하여 상기 드론에 제어신호를 전송한다.
이때, 구난대상을 추적 및 촬영하는 드론을 선택하는 데 있어서, 상기 구난대상 위치 분석부에서 도출된 구난대상의 현재 위치로부터 인접한 드론 순으로 선택함으로써, 구난대상의 추적 및 촬영 가능성을 극대화 시킬 수 있다.
이에 더하여, 본 발명에 따른 드론을 이용한 해양 구난대상 수색 시스템은 구난대상이 사람일 경우 구난대상의 안전을 확보하고 생존 가능성을 높이기 위하여 구난대상을 추적 및 촬영하는 드론이 구난대상에 생존수단을 제공할 수도 있다.
보다 구체적으로는, 상기 드론은 팽창식, 구명조끼, 팽창식 구명튜브, 팽창식 구명보트, 수중용 보온수단 및 수영장비를 포함하는 구명수단 중 적어도 하나 이상이 장착되며, 전기적 제어신호에 따라 이를 드론 몸체로부터 탈착시키는 구명수단부를 포함하며, 상기 제어부는 상기 구난대상 추적 비행경로로 비행하는 상기 드론이 상기 실시간 구난대상 위치정보에 따른 구난대상의 위치에서 상기 구명수단을 드론 몸체로부터 탈착시키도록 상기 통신부를 통하여 상기 드론에 제어신호를 전송한다.
또한, 본 발명에 따른 드론을 이용한 해양 구난대상 수색 시스템은 구난 대상의 안전을 확보하고 생존 가능성을 높이는 또 다른 방법으로서, 구난대상의 위치와 인접한 선박에 구난지원을 요청할 수 있다.
보다 구체적으로는, 상기 해양 정보 수집부는 해양에서 항해중인 선박들에 대한 선박스펙정보, 위치정보 및 무전 주파수 정보를 포함하는 선박정보를 수집하고, 상기 제어부는 상기 구난대상 위치 분석부에서 생성된 실시간 구난대상 위치정보와 상기 해양 정보 수집부에 수집된 선박정보를 기반으로, 구난대상의 현재 위치로 소정 시간내에 접근이 가능할 것으로 판단되는 선박으로 상기 통신부를 통해 구난 조력 무선을 송출한다.
또한, 상기 서버는 사용자가 PC, 스마트폰, 테블릿 PC, 전용 단말기 중 적어도 하나 이상의 수단을 통해 상기 서버에 접속하여 상기 서버에서 수집 및 생성되는 정보를 모니터링할 수 있도록 하는 사용자 인터페이스를 제공하는 모니터링부를 더 포함할 수 있다.
상기 모니터링부에서 제공하는 사용자 인터페이스를 통해 시스템 관리자, 해경, 119 등 구난대상의 구난 관련자들이 원격지에서도 구난대상 수색 경과, 구난대상 감지 여부, 구난대상 현재 위치 등을 확인할 수 있고, 또한 상기 사용자 인터페이스를 통해 본 발명의 시스템을 제어할 수도 있도록 할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 드론을 이용한 해양 구난대상 수색 방법에 대해 설명하기 위한 흐름도이다.
도 2에 도시되어 있는 바와 같이, 드론을 이용한 해양 구난대상 수색 방법은, a) 비행경로 생성 단계, b) 해양 정보 수집 단계, c) 해수면 패턴 분석 단계, d) 해수면 영상 분석 단계, e) 구난대상 위치 분석 단계 및 f) 제어 단계를 포함한다.
상기 a) 단계는, 해양 조난자 및 조난품을 포함하는 구난대상에 대한 수색 범위 정보를 기반으로, 적어도 하나 이상의 드론이 비행하며 상기 수색 범위내 해수면을 촬영할 수 있도록 하는 비행경로를 서버에서 생성한다.
상기 b) 단계는, 상기 서버에서 눈, 비 및 구름 관련 정보 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함하는 기상 정보와, 풍향, 풍속, 기압, 습도, 수온, 파고, 파주기 및 조류 관련 정보 중 적어도 하나 이상을 포함하는 해양 정보와, 상기 드론에서 촬영되는 해수면 영상 정보와 해당 해수면 영상 정보와 매칭되는 GPS 정보를 수집한다.
c) 단계는, 상기 서버에서 상기 b) 단계를 통해 수집된 기상 정보, 해양 정보, 해수면 영상 정보 및 GPS 정보를 입력값으로 하여 뉴럴 네트워크(Neural-Newtork) 방식의 학습을 진행하여 기상 상황별, 해양 상황별 및 위치별 해수면 영상 패턴 정보를 생성한다.
더욱 상세하게는, 상기 c) 단계는, 상기 서버에서 상기 기상 정보내 눈, 비 및 구름 관련 정보를 기상 정보 변수로 설정하고, 상기 해양 정보내 풍향, 풍속, 기압, 습도, 수온, 파고, 파주기 및 조류 관련 정보를 해양 정보 변수로 설정하고, 상기 GPS 정보를 위치 정보 변수로 설정하며, 상기 드론에서 촬영되는 해수면 영상 정보를 상기 기상 정보, 상기 해양 정보 및 상기 GPS 정보와 비교 분석하여, 각 기상 정보 변수, 각 해양 정보 변수 및 위치 정보 변수가 해수면 영상 패턴에 미치는 영향을 뉴럴 네트워크(Neural-Newtork) 방식을 통해 학습하는 방식으로 기상 상황별, 해양 상황별 및 위치별 해수면 영상 패턴 정보를 생성한다.
d) 단계는, 상기 드론에서 촬영되는 해수면 영상 정보를 상기 서버에서 실시간으로 전송받고, 이를 상기 c) 단계에서 생성된 해수면 영상 패턴 정보와 비교하여, 상기 드론에서 실시간으로 촬영된 해수면 영상 내에서 상기 해수면 영상 패턴 정보에 따른 해수면 영상 패턴과 다른 영상 패턴을 감지한다.
e) 단계는, 상기 서버에서 상기 d) 단계를 통해 감지한 상기 해수면 영상 패턴과 다른 영상 패턴을 구난대상으로 설정하고, 상기 b)단계에서 수집된 기상 정보 및 해양 정보와 상기 드론에서 상기 구난대상이 촬영된 시점의 GPS 정보를 기반으로, 상기 구난대상의 현재 위치를 계산하여 실시간 구난대상 위치정보를 생성한다.
f) 단계는, 상기 a) 단계를 통해 생성된 비행경로를 기반으로 상기 드론이 비행하면서 상기 수색 범위 정보 기반으로 해수면의 영상 촬영을 수행하도록 상기 서버에서 상기 드론에 제어신호를 전송한다.
또한, 상기 f) 단계는, 상기 구난대상 추적 비행경로로 비행하는 상기 드론이 상기 실시간 구난대상 위치정보에 따른 구난대상의 위치에서 팽창식, 구명조끼, 팽창식 구명튜브, 팽창식 구명보트, 수중용 보온수단 및 수영장비를 포함하는 구명수단 중 적어도 하나 이상을 드론 몸체로부터 탈착시키도록 상기 서버에서 상기 드론에 제어신호를 전송한다.
또한, 상기 a) 단계는, 상기 e) 단계에서 계산된 구난대상의 실시간 구난대상 위치정보를 기반으로, 상기 드론이 비행하며 상기 실시간 구난대상 위치정보에 따른 해수면을 촬영할 수 있도록 하는 구난대상 추적 비행경로를 상기 서버에서 생성하고, 상기 f) 단계는, 상기 a) 단계를 통해 생성된 구난대상 추적 비행경로를 기반으로 적어도 하나 이상의 상기 드론이 비행하면서 상기 실시간 구난대상 위치정보에 따른 해수면의 영상 촬영을 수행하도록 상기 서버에서 상기 드론에 제어신호를 전송한다.
또한, 본 발명에 따른 드론을 이용한 해양 구난대상 수색 방법은, g) 단계로서, 사용자가 PC, 스마트폰, 테블릿 PC, 전용 단말기 중 적어도 하나 이상의 수단을 통해 상기 서버에 접속하여 상기 서버에서 수집 및 생성되는 정보를 모니터링할 수 있도록 하는 사용자 인터페이스를 상기 서버에서 제공하는 모니터링 제공 단계;를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 상기 드론을 이용한 해양 구난대상 수색 방법은, h) 단계로서, 상기 서버에서 수집 및 생성되는 정보를 포함하는 정보를 저장하는 정보 저장 단계;를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 b) 단계는, 해양에서 항해중인 선박들에 대한 선박스펙정보, 위치정보 및 무전 주파수 정보를 포함하는 선박정보를 상기 서버에서 수집하고, 상기 f) 단계는, 상기 e) 단계에서 생성된 실시간 구난대상 위치정보와 상기 해양 정보 수집부에 수집된 선박정보를 기반으로, 구난대상의 현재 위치로 소정 시간내에 접근이 가능할 것으로 판단되는 선박으로 상기 서버에서 구난 조력 무선을 송출한다.
한편, 본 발명에 따른 드론을 이용한 해양 구난대상 수색 시스템 및 그 방법은 해양 구난대상 발생시 수색 범위를 보다 신속하게 촬영할 수 있도록 하기 위해 해양 상에 적어도 하나 이상의 드론이 보관 및 이착륙되는 공간이 구비되며, 착륙한 드론의 배터리를 충전할 수 있는 충전수단이 구비되는 드론 스테이션을 추가적으로 포함할 수 있다.
또한, 상기 드론 스테이션은 파도, 바람, 태양열 중 적어도 하나 이상을 이용하여 전력을 생산하는 수단이 구비될 수 있고, 이에 따라 생상된 전력을 드론의 배터리 충전에 이용할 수 있으며, 통신모듈이 구비되어 상기 서버와 상기 드론 간 통신을 중계할 수도 있다.
이상으로 본 발명은 첨부된 도면에 도시된 실시예를 참조하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술에 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 것을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 기술적 보호범위는 아래의 청구범위에 의해서 정하여져야 할 것이다.
100 : 드론
110 : 비행수단
120 : 비행제어모듈
130 : 통신모듈
140 : GPS 모듈
150 : 배터리
160 : 카메라
200 : 서버
210 : 통신부
220 : 비행경로 생성부
230 : 해양 정보 수집부
240 : 해수면 패턴 분석부
250 : 해수면 영상 분석부
260 : 구난대상 위치 분석부
270 : 제어부
280 : 정보 저장부
110 : 비행수단
120 : 비행제어모듈
130 : 통신모듈
140 : GPS 모듈
150 : 배터리
160 : 카메라
200 : 서버
210 : 통신부
220 : 비행경로 생성부
230 : 해양 정보 수집부
240 : 해수면 패턴 분석부
250 : 해수면 영상 분석부
260 : 구난대상 위치 분석부
270 : 제어부
280 : 정보 저장부
Claims (14)
- 비행수단, 비행제어모듈, 통신모듈, GPS 모듈, 배터리 및 해수면을 촬영하기 위한 카메라를 포함하는 적어도 하나 이상의 드론;
유무선 통신망으로 통해 상기 드론과 통신하는 통신부,
해양 조난자 및 조난품을 포함하는 구난대상에 대한 수색 범위 정보를 기반으로, 상기 드론이 비행하며 상기 수색 범위내 해수면을 촬영할 수 있도록 하는 비행경로를 생성하는 비행경로 생성부,
눈, 비 및 구름 관련 정보 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함하는 기상 정보와, 풍향, 풍속, 기압, 습도, 수온, 파고, 파주기 및 조류 관련 정보 중 적어도 하나 이상을 포함하는 해양 정보와, 상기 드론에서 촬영되는 해수면 영상 정보와 해당 해수면 영상 정보와 매칭되는 GPS 정보를 수집하는 해양 정보 수집부,
상기 기상 정보내 눈, 비 및 구름 관련 정보를 기상 정보 변수로 설정하고, 상기 해양 정보내 풍향, 풍속, 기압, 습도, 수온, 파고, 파주기 및 조류 관련 정보를 해양 정보 변수로 설정하고, 상기 GPS 정보를 위치 정보 변수로 설정하며, 상기 드론에서 촬영되는 해수면 영상 정보를 상기 기상 정보, 상기 해양 정보 및 상기 GPS 정보와 비교 분석하여, 각 기상 정보 변수, 각 해양 정보 변수 및 위치 정보 변수가 해수면 영상 패턴에 미치는 영향을 뉴럴 네트워크(Neural-Newtork) 방식을 통해 학습하는 방식으로 기상 상황별, 해양 상황별 및 위치별 해수면 영상 패턴 정보를 생성하는 해수면 패턴 분석부,
상기 드론에서 촬영되는 해수면 영상 정보를 실시간으로 전송받고, 이를 상기 해수면 패턴 분석부에서 생성된 해수면 영상 패턴 정보 중 현재의 기상 상황, 해양 상황 및 위치에 따른 해수면 영상 패턴 정보와 비교하여, 상기 드론에서 실시간으로 촬영된 해수면 영상 내에서 상기 해수면 영상 패턴 정보에 따른 해수면 영상 패턴과 다른 영상 패턴을 감지하는 해수면 영상 분석부,
상기 해수면 영상 분석부에서 감지한 상기 해수면 영상 패턴과 다른 영상 패턴을 구난대상으로 설정하고, 상기 해양 정보 수집부에서 수집된 기상 정보 및 해양 정보와 상기 드론에서 상기 구난대상이 촬영된 시점의 GPS 정보를 기반으로, 상기 구난대상의 현재 위치를 계산하여 실시간 구난대상 위치정보를 생성하는 구난대상 위치 분석부,
상기 비행경로 생성부에서 생성된 비행경로를 기반으로 상기 드론이 비행하면서 상기 수색 범위 정보 기반으로 해수면의 영상 촬영을 수행하도록 상기 통신부를 통하여 상기 드론에 제어신호를 전송하는 제어부, 및
상기 비행경로 생성부, 해양 정보 수집부, 해수면 패턴 분석부 및 구난대상 위치 분석부에서 수집 및 생성되는 정보를 포함하는 정보를 저장하는 정보 저장부,를 포함하는 서버;를 포함하는 것을 특징으로 하는, 드론을 이용한 해양 구난대상 수색 시스템.
- 제1항에 있어서,
상기 비행경로 생성부는,
상기 구난대상 위치 분석부에서 계산된 구난대상의 실시간 구난대상 위치정보를 기반으로, 상기 드론이 비행하며 상기 실시간 구난대상 위치정보에 따른 해수면을 촬영할 수 있도록 하는 구난대상 추적 비행경로를 생성하고,
상기 제어부는,
상기 비행경로 생성부에서 생성된 구난대상 추적 비행경로를 기반으로 적어도 하나 이상의 상기 드론이 비행하면서 상기 실시간 구난대상 위치정보에 따른 해수면의 영상 촬영을 수행하도록 상기 통신부를 통하여 상기 드론에 제어신호를 전송하는 것을 특징으로 하는, 드론을 이용한 해양 구난대상 수색 시스템.
- 제2항에 있어서,
상기 서버는,
사용자가 PC, 스마트폰, 테블릿 PC, 전용 단말기 중 적어도 하나 이상의 수단을 통해 상기 서버에 접속하여 상기 서버에서 수집 및 생성되는 정보를 모니터링할 수 있도록 하는 사용자 인터페이스를 제공하는 모니터링부;를 포함하는 것을 특징으로 하는, 드론을 이용한 해양 구난대상 수색 시스템.
- 제2항에 있어서,
상기 드론은,
팽창식, 구명조끼, 팽창식 구명튜브, 팽창식 구명보트, 수중용 보온수단 및 수영장비를 포함하는 구명수단 중 적어도 하나 이상이 장착되며, 전기적 제어신호에 따라 이를 드론 몸체로부터 탈착시키는 구명수단부;를 포함하며,
상기 제어부는,
상기 구난대상 추적 비행경로로 비행하는 상기 드론이 상기 실시간 구난대상 위치정보에 따른 구난대상의 위치에서 상기 구명수단을 드론 몸체로부터 탈착시키도록 상기 통신부를 통하여 상기 드론에 제어신호를 전송하는 것을 특징으로 하는, 드론을 이용한 해양 구난대상 수색 시스템.
- 삭제
- 제1항에 있어서,
상기 해양 정보 수집부는,
해양에서 항해중인 선박들에 대한 선박스펙정보, 위치정보 및 무전 주파수 정보를 포함하는 선박정보를 수집하고,
상기 제어부는,
상기 구난대상 위치 분석부에서 생성된 실시간 구난대상 위치정보와 상기 해양 정보 수집부에 수집된 선박정보를 기반으로, 구난대상의 현재 위치로 소정 시간내에 접근이 가능할 것으로 판단되는 선박으로 상기 통신부를 통해 구난 조력 무선을 송출하는 것을 특징으로 하는, 드론을 이용한 해양 구난대상 수색 시스템.
- 삭제
- a) 해양 조난자 및 조난품을 포함하는 구난대상에 대한 수색 범위 정보를 기반으로, 적어도 하나 이상의 드론이 비행하며 상기 수색 범위내 해수면을 촬영할 수 있도록 하는 비행경로를 서버에서 생성하는 비행경로 생성 단계;
b) 상기 서버에서 눈, 비 및 구름 관련 정보 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함하는 기상 정보와, 풍향, 풍속, 기압, 습도, 수온, 파고, 파주기 및 조류 관련 정보 중 적어도 하나 이상을 포함하는 해양 정보와, 상기 드론에서 촬영되는 해수면 영상 정보와 해당 해수면 영상 정보와 매칭되는 GPS 정보를 수집하는 해양 정보 수집 단계;
c) 상기 서버에서 상기 기상 정보내 눈, 비 및 구름 관련 정보를 기상 정보 변수로 설정하고, 상기 해양 정보내 풍향, 풍속, 기압, 습도, 수온, 파고, 파주기 및 조류 관련 정보를 해양 정보 변수로 설정하고, 상기 GPS 정보를 위치 정보 변수로 설정하며, 상기 드론에서 촬영되는 해수면 영상 정보를 상기 기상 정보, 상기 해양 정보 및 상기 GPS 정보와 비교 분석하여, 각 기상 정보 변수, 각 해양 정보 변수 및 위치 정보 변수가 해수면 영상 패턴에 미치는 영향을 뉴럴 네트워크(Neural-Newtork) 방식을 통해 학습하는 방식으로 기상 상황별, 해양 상황별 및 위치별 해수면 영상 패턴 정보를 생성하는 해수면 패턴 분석 단계;
d) 상기 드론에서 촬영되는 해수면 영상 정보를 상기 서버에서 실시간으로 전송받고, 이를 상기 c) 단계에서 생성된 해수면 영상 패턴 정보 중 현재의 기상 상황, 해양 상황 및 위치에 따른 해수면 영상 패턴 정보와 비교하여, 상기 드론에서 실시간으로 촬영된 해수면 영상 내에서 상기 해수면 영상 패턴 정보에 따른 해수면 영상 패턴과 다른 영상 패턴을 감지하는 해수면 영상 분석 단계;
e) 상기 서버에서 상기 d) 단계를 통해 감지한 상기 해수면 영상 패턴과 다른 영상 패턴을 구난대상으로 설정하고, 상기 b)단계에서 수집된 기상 정보 및 해양 정보와 상기 드론에서 상기 구난대상이 촬영된 시점의 GPS 정보를 기반으로, 상기 구난대상의 현재 위치를 계산하여 실시간 구난대상 위치정보를 생성하는 구난대상 위치 분석 단계;
f) 상기 a) 단계를 통해 생성된 비행경로를 기반으로 상기 드론이 비행하면서 상기 수색 범위 정보 기반으로 해수면의 영상 촬영을 수행하도록 상기 서버에서 상기 드론에 제어신호를 전송하는 제어 단계; 및
h) 상기 서버에서 수집 및 생성되는 정보를 포함하는 정보를 저장하는 정보 저장 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는, 드론을 이용한 해양 구난대상 수색 방법.
- 제8항에 있어서,
상기 a) 단계는,
상기 e) 단계에서 계산된 구난대상의 실시간 구난대상 위치정보를 기반으로, 상기 드론이 비행하며 상기 실시간 구난대상 위치정보에 따른 해수면을 촬영할 수 있도록 하는 구난대상 추적 비행경로를 상기 서버에서 생성하고,
상기 f) 단계는,
상기 a) 단계를 통해 생성된 구난대상 추적 비행경로를 기반으로 적어도 하나 이상의 상기 드론이 비행하면서 상기 실시간 구난대상 위치정보에 따른 해수면의 영상 촬영을 수행하도록 상기 서버에서 상기 드론에 제어신호를 전송하는 것을 특징으로 하는, 드론을 이용한 해양 구난대상 수색 방법.
- 제9항에 있어서,
상기 드론을 이용한 해양 구난대상 수색 방법은,
g) 사용자가 PC, 스마트폰, 테블릿 PC, 전용 단말기 중 적어도 하나 이상의 수단을 통해 상기 서버에 접속하여 상기 서버에서 수집 및 생성되는 정보를 모니터링할 수 있도록 하는 사용자 인터페이스를 상기 서버에서 제공하는 모니터링 제공 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는, 드론을 이용한 해양 구난대상 수색 방법.
- 제9항에 있어서,
상기 f) 단계는,
상기 구난대상 추적 비행경로로 비행하는 상기 드론이 상기 실시간 구난대상 위치정보에 따른 구난대상의 위치에서 팽창식, 구명조끼, 팽창식 구명튜브, 팽창식 구명보트, 수중용 보온수단 및 수영장비를 포함하는 구명수단 중 적어도 하나 이상을 드론 몸체로부터 탈착시키도록 상기 서버에서 상기 드론에 제어신호를 전송하는 것을 특징으로 하는, 드론을 이용한 해양 구난대상 수색 방법.
- 삭제
- 제8항에 있어서,
상기 b) 단계는,
해양에서 항해중인 선박들에 대한 선박스펙정보, 위치정보 및 무전 주파수 정보를 포함하는 선박정보를 상기 서버에서 수집하고,
상기 f) 단계는,
상기 e) 단계에서 생성된 실시간 구난대상 위치정보와 상기 b) 단계에서 수집된 선박정보를 기반으로, 구난대상의 현재 위치로 소정 시간내에 접근이 가능할 것으로 판단되는 선박으로 상기 서버에서 구난 조력 무선을 송출하는 것을 특징으로 하는, 드론을 이용한 해양 구난대상 수색 방법.
- 삭제
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|---|---|---|---|
| KR1020210070555A KR102658520B1 (ko) | 2021-06-01 | 2021-06-01 | 드론을 이용한 해양 구난대상 수색 시스템 및 그 방법 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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| KR1020210070555A KR102658520B1 (ko) | 2021-06-01 | 2021-06-01 | 드론을 이용한 해양 구난대상 수색 시스템 및 그 방법 |
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| KR1020210070555A KR102658520B1 (ko) | 2021-06-01 | 2021-06-01 | 드론을 이용한 해양 구난대상 수색 시스템 및 그 방법 |
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