KR20210063811A - 클라우드 기반 드론 배달 관리 시스템 및 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 배달 드론의 등록된 비행 경로 정보와 실제 비형 경로 정보의 오차를 계산하여 배달 드론이 정해진 배달 경로를 이탈했는지 확인함으로써 배달 드론이 배달을 위해 비행을 할 때 배달 경로를 이탈하지 않고 보다 안전하게 비행할 수 있도록 하는 드론 배달 관리 시스템 및 방법에 관한 것으로, 배달 드론 정보, 임무장비 정보, 배달점 정보 및 배송이력 정보를 포함하는 실시간 드론 배달 운영 정보를 수신하고, 수요기관 관제시스템으로부터 배달 드론의 임무 내역, 비행 경로, 고도 등의 배달 드론 관제 로그 정보를 수신하는 정보 수신부, 수신된 실시간 드론 배달 운영 정보 및 수신된 배달 드론 관제 로그 정보를 저장하고, 저장된 정보를 분석하는 빅데이터 분석부 및 빅데이터 분석부의 분석 결과를 기초로 수요기관으로부터 수신되는 사전 등록된 비행 경로 및 실시간 드론 배달 운영 정보에 포함되는 배달 드론의 실제 비행 경로를 분석하여, 배달 드론의 이탈 여부를 확인하는 드론 이탈 확인부를 포함하는 드론 배달 관리 시스템 및 방법에 관한 것이다.
Description
본 발명은 클라우드 기반 드론 배달 관리 시스템 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 배달 드론의 등록된 비행 경로 정보와 실제 비형 경로 정보의 오차를 계산하여 배달 드론이 정해진 배달 경로를 이탈했는지 확인함으로써 배달 드론이 배달을 위해 비행을 할 때 배달 경로를 이탈하지 않고 보다 안전하게 비행할 수 있도록 하는 드론 배달 관리 시스템 및 방법에 관한 것이다.
드론이나 조종사 없이 무선전파의 유도에 의해서 비행 및 조종이 가능한 비행기나 헬리콥터 모양의 무인항공기로써 최근에는 물품을 배송하는 수단으로 사용되기도 한다. 정부는 드론을 활용한 배송 서비스를 위하여 도서지역을 대상으로 하는 드론 배송 기준을 마련하고 주택가나 빌딩 밀집지역에서도 안전하고 편리하게 물품배송 등이 가능하도록 드론전용 공역을 단계적으로 구축할 수 있도록 계획하는 등 드론을 활용한 배송 서비스가 많이 활용될 것으로 예상된다.
종래기술인 한국공개특허 제10-2017-0058519호, "무인항공 택배방법 및 시스템"은 택배 물건을 드론에 적재한 상태로 무선 충전을 할 수 있는 기술로 이처럼 드론을 이용하여 택배 배송을 할 수 있는 기술이 많아지고 있으며, 이를 활용하여 드론을 종합적으로 관제할 수 있는 시스템이 요구된다. 특히 일반 택배로 배송하기 어려운 도서지역에서는 보다 쉽게 택배를 배송 받을 수 있도록 시스템 구조적으로 복잡한 설치 없이 관제 시스템을 도입할 수 있는 시스템 및 방법이 요구된다.
본 발명은 배달 드론의 등록된 비행 경로 정보와 실제 비형 경로 정보의 오차를 계산하여 배달 드론이 정해진 배달 경로를 이탈했는지 확인함으로써 배달 드론이 배달을 위해 비행을 할 때 배달 경로를 이탈하지 않고 보다 안전하게 비행할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다.
본 발명은 배달 드론의 실제 비행 경로의 위도 및 경도 정보와 사전 등록된 비행 경로의 위도 및 경도 정보를 기초로 오차를 계산하여 배달 드론이 경로를 이탈했는지 확인함으로써 위도 및 경도 정보를 기반으로 비행을 할 때 배달 경로를 이탈하지 않고 보다 안전하게 비행할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다.
본 발명은 등록된 비행 경로의 기준점과 배달 드론의 실제 비행 경로의 위도 및 경도 정보를 기초로 메쉬를 확인하고 메쉬 내에 있는 기준점과 최근접한 거리를 구하여 오차로 계산함으로써 이탈여부를 확인하는 오차 계산을 보다 신속하게 할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다.
본 발명은 배달 드론의 실제 비행 경로의 고도 정보와 사전 등록된 비행 경로의 고도 정보를 기초로 오차를 계산하여 배달 드론이 경로를 이탈했는지 확인함으로써 고도 정보를 기반으로 비행을 할 때 배달 경로를 이탈하지 않고 보다 안전하게 비행할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다.
본 발명은 사전 등록된 비행 경로의 고도 정보 및 상기 배달 드론의 실제 비행 경로의 고도 정보를 분석 데이터셋으로 하여 오토인코더 알고리즘을 통해 인코딩 후 디코딩 한 후 재구성 오차를 기초로 오차를 계산함으로써 이탈여부를 확인하는 오차 계산을 보다 정확하게 할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다.
이러한 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 일실시예에 따른 클라우드 기반 드론 배달 관리 시스템은 배달 드론 정보, 임무장비 정보, 배달점 정보 및 배송이력 정보를 포함하는 실시간 드론 배달 운영 정보를 수신하고, 수요기관 관제시스템으로부터 배달 드론의 임무 내역, 비행 경로, 고도 등의 배달 드론 관제 로그 정보를 수신하는 정보 수신부, 상기 수신된 실시간 드론 배달 운영 정보 및 상기 수신된 배달 드론 관제 로그 정보를 저장하고, 상기 저장된 정보를 분석하는 빅데이터 분석부 및 상기 빅데이터 분석부의 분석 결과를 기초로 상기 수요기관으로부터 수신되는 사전 등록된 비행 경로 및 상기 실시간 드론 배달 운영 정보에 포함되는 배달 드론의 실제 비행 경로를 분석하여, 배달 드론의 이탈 여부를 확인하는 드론 이탈 확인부를 포함하여 구성될 수 있다.
또한, 상기 드론 이탈 확인부는 상기 사전 등록된 비행 경로의 위도 및 경도 정보와 상기 배달 드론의 실제 비행 경로의 위도 및 경도 정보의 오차를 계산하고, 상기 계산된 오차가 소정의 기준치를 넘어서는 경우 상기 배달 드론이 경로를 이탈한 것으로 확인하는 것을 특징으로 하여 구성될 수 있다.
또한, 상기 드론 이탈 확인부는 상기 등록된 비행 경로에 복수의 기준점(waypoint)을 생성하고, 상기 배달 드론의 실제 비행 경로의 위도 및 경도 정보를 기초로, 해당 위치의 메쉬를 확인하고, 상기 확인된 메쉬 내에 있는 기준점을 로딩한 뒤, 최근접한 기준점과의 거리를 상기 오차로 계산하는 것을 특징으로 하여 구성될 수 있다.
또한, 상기 드론 이탈 확인부는 상기 사전 등록된 비행 경로의 고도 정보와 상기 배달 드론의 실제 비행 경로의 고도 정보의 오차를 계산하고, 상기 계산된 오차가 소정의 기준치를 넘어서는 경우 상기 배달 드론이 경로를 이탈한 것으로 확인하는 것을 특징으로 하여 구성될 수 있다.
또한, 상기 드론 이탈 확인부는 상기 사전 등록된 비행 경로의 고도 정보 및 상기 배달 드론의 실제 비행 경로의 고도 정보를 분석 데이터셋으로 입력하고, 오토인코더 알고리즘을 통해 인코딩 후 다시 디코딩한 뒤, 재구성 오차(reconstruction error)가 소정의 기준치 이상인 데이터를 상기 오차로 계산하는 것을 특징으로 하여 구성될 수 있다.
본 발명은 배달 드론의 등록된 비행 경로 정보와 실제 비형 경로 정보의 오차를 계산하여 배달 드론이 정해진 배달 경로를 이탈했는지 확인함으로써 배달 드론이 배달을 위해 비행을 할 때 배달 경로를 이탈하지 않고 보다 안전하게 비행할 수 있도록 한다.
본 발명은 배달 드론의 실제 비행 경로의 위도 및 경도 정보와 사전 등록된 비행 경로의 위도 및 경도 정보를 기초로 오차를 계산하여 배달 드론이 경로를 이탈했는지 확인함으로써 위도 및 경도 정보를 기반으로 비행을 할 때 배달 경로를 이탈하지 않고 보다 안전하게 비행할 수 있도록 한다.
본 발명은 등록된 비행 경로의 기준점과 배달 드론의 실제 비행 경로의 위도 및 경도 정보를 기초로 메쉬를 확인하고 메쉬 내에 있는 기준점과 최근접한 거리를 구하여 오차로 계산함으로써 이탈여부를 확인하는 오차 계산을 보다 신속하게 할 수 있도록 한다.
본 발명은 배달 드론의 실제 비행 경로의 고도 정보와 사전 등록된 비행 경로의 고도 정보를 기초로 오차를 계산하여 배달 드론이 경로를 이탈했는지 확인함으로써 고도 정보를 기반으로 비행을 할 때 배달 경로를 이탈하지 않고 보다 안전하게 비행할 수 있도록 한다.
본 발명은 사전 등록된 비행 경로의 고도 정보 및 상기 배달 드론의 실제 비행 경로의 고도 정보를 분석 데이터셋으로 하여 오토인코더 알고리즘을 통해 인코딩 후 디코딩 한 후 재구성 오차를 기초로 오차를 계산함으로써 이탈여부를 확인하는 오차 계산을 보다 정확하게 할 수 있도록 한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 클라우드 기반 드론 배달 관리 시스템의 구성도를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 클라우드 기반 드론 배달 관리 시스템이 구동되기 위한 전체 서버 구성도를 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 클라우드 기반 드론 배달 관리 시스템 내부의 기능의 일례를 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 사전 등록된 비행 경로와 실제 비행경로의 오차를 계산하기 위한 일례를 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 오토인코더 알고리즘 수행 절차의 일례를 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 오토인코더 기반 사전 등록된 비행 경로와 실제 비행경로의 고도 정보의 오차를 계산하기 위한 일례를 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 클라우드 기반 드론 배달 관리 방법의 순서도를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 클라우드 기반 드론 배달 관리 시스템이 구동되기 위한 전체 서버 구성도를 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 클라우드 기반 드론 배달 관리 시스템 내부의 기능의 일례를 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 사전 등록된 비행 경로와 실제 비행경로의 오차를 계산하기 위한 일례를 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 오토인코더 알고리즘 수행 절차의 일례를 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 오토인코더 기반 사전 등록된 비행 경로와 실제 비행경로의 고도 정보의 오차를 계산하기 위한 일례를 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 클라우드 기반 드론 배달 관리 방법의 순서도를 도시한 도면이다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 상세히 설명한다. 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략하기로 한다. 또한 본 발명의 실시예들을 설명함에 있어 구체적인 수치는 실시예에 불과하며 이에 의하여 발명의 범위가 제한되지 아니한다.
본 발명에 따른 클라우드 기반 드론 배달 관리 시스템은 중앙처리장치(CPU) 및 메모리(Memory, 기억장치)를 구비하고 인터넷 등의 통신망을 통하여 다른 단말기와 연결 가능한 서버의 형태로 구성될 수 있다. 그러나 본 발명이 중앙처리장치 및 메모리 등의 구성에 의해 한정되지는 아니한다. 또한, 본 발명에 따른 클라우드 기반 드론 배달 관리 시스템은 물리적으로 하나의 장치로 구성될 수도 있으며, 복수의 장치에 분산된 형태로 구현될 수도 있어, 본 발명은 이와 같은 물리적인 장치의 구성에 의하여 한정되지 아니한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 클라우드 기반 드론 배달 관리 시스템(100)의 구성도를 도시한 도면이다.
본 발명에 따른 클라우드 기반 드론 배달 관리 시스템(100)은 정보 수신부(110), 빅데이터 분석부(120), 드론 이탈 확인부(130)로 구성될 수 있으며, 각각의 구성요소들은 물리적으로 동일한 컴퓨터 시스템 내에서 동작하는 소프트웨어 모듈일 수 있으며, 물리적으로 2개 이상으로 분리된 컴퓨터 시스템이 서로 연동하여 동작할 수 있도록 구성된 형태일 수 있는데, 동일한 기능을 포함하는 다양한 실시형태가 본 발명의 권리범위에 속한다.
정보 수신부(110)는 배달 드론 정보, 임무장비 정보, 배달점 정보 및 배송이력 정보를 포함하는 실시간 드론 배달 운영 정보를 수신하고, 수요기관 관제시스템으로부터 배달 드론의 임무 내역, 비행 경로, 고도 등의 배달 드론 관제 로그 정보를 수신한다.
배달 드론 정보는 수요기관에서 보유하고 있는 배달 드론에 대한 정보일 수 있으며, 배달 드론의 위치정보, 상태정보 및 물류할당 정보를 포함할 수 있으며, 배달 드론의 위치 정보는 배달 드론의 현재 위치 정보일 수 있으며, 배달 드론의 상태정보는 배달 드론의 현재 충전 상태 또는 점검여부 등에 대한 정보일 수 있으며, 물류할당 정보는 배달 드론에 할당된 배달 물건에 대한 정보일 수 있다. 임무장비 정보는 수요기관에서 보유하고 있는 택배를 배달하기 위한 장비에 대한 정보일 수 있다. 배달점 정보는 배달되는 물건의 출발지 또는 도착지 일 수 있으며, 배달되는 물건이 출발하기 위한 위치 정보는 배달 출발점 일 수 있으며, 배달되는 물건이 배달받기 위한 위치정보는 배달 종료점 또는 배달 도착점 일 수 있으며, 배달점 정보는 배달 출발점 또는 배달 종료점에 대한 정보를 포함할 수 있다.
또한, 배달점 정보는 현재 배달 드론이 배달하고 있는 배송 정보에 대한 배달 출발점 또는 배달 종료점을 포함하는 정보일 수 있다. 배송이력 정보는 수요기관에서 발생한 배송할 물건에 대한 배송이력에 대한 정보 또는 배달 드론이 배송할 물건을 배달해야 하는 배송이력에 대한 정보일 수 있다. 배송이력 정보는 배송이 완료된 물건에 대한 배송지에 대한 정보 또는 배송된 시간 등에 관한 정보일 수 있으며, 배송 예정인 물건에 대한 배송지에 대한 정보 또는 배송 완료 예정 시간 등에 관한 정보일 수 있다. 정보 수신부(110)는 실시간으로 배달 드론 정보, 임무장비 정보, 배달점 정보 및 배송이력 정보를 수신할 수 있다.
수요기관은 화물 배송 서비스를 제공할 수 있는 주체일 수 있으며, 배달 드론의 배달을 관리하는 주체일 수 있다. 수요기관 관제시스템은 화물 배송 서비스를 제공하기 위해 관리할 수 있는 시스템일 수 있으며, 배달 드론의 배달을 관리 및 관제할 수 있는 시스템일 수 있다. 배달 드론의 임무 내역은 복수의 배달 드론 중에서 각각의 배달 드론이 배달해야할 물건에 대한 정보일 수 있으며, 배달 드론이 할당받은 배달 정보일 수 있으며, 배달 드론이 이미 배달을 완료한 배달 정보 또는 배달 중인 배달 정보 또는 향후 배달할 물건에 대한 정보일 수 있다.
배달 드론의 비행 경로는 위도 및 경도 정보를 포함할 수 있으며, 배달되는 물건에 할당된 배달 드론이 배달 출발점에서 배달 종료점까지 비행할 수 있는 최적의 이동 경로 정보일 수 있으며, 배달 드론의 고도는 배달되는 물건에 할당된 배달 드론이 배달 출발점에서 배달 종료점까지 비행할 수 있는 최적의 고도 정보일 수 있다. 배달 드론의 비행 경로는 배달 드론이 배달 출발점에서 배달 종료점까지 비행할 수 있는 최적의 경로를 포함할 수 있으며, 사전에 등록된 경로일 수 있다. 배달 드론의 비행 경로는 배달 드론이 배달 출발점에서 배달 종료점까지 실제로 비행하는 실제 비행경로에 대한 위도, 경도 및 고도에 대한 정보를 포함할 수 있다.
배달 드론 관제 로그 정보는 배달 드론의 임무 내역, 비행 경로 및 고도 등에 대한 정보를 포함하고 있으며, 배달 드론이 배달할 물건을 안전하고 신속하게 배달하기 위해 배송 배달점에서 배송 종료점까지 배달하는데 필요한 모든 정보를 포함할 수 있다.
빅데이터 분석부(120)는 수신된 실시간 드론 배달 운영 정보 및 수신된 배달 드론 관제 로그 정보를 저장하고, 저장된 정보를 분석한다.
빅데이터 분석부(120)는 정보 수신부(110)에서 수신한 실시간 드론 배달 운영 정보 및 정보 수신부(110)에서 수신한 배달 배달 드론 관제 정보를 저장할 수 있으며, 빅데이터 분석부(120)는 저장된 드론 배달 운영 정보 및 수신된 배달 드론 관제 로그 정보를 분석할 수 있다.
빅데이터 분석부(120)는 맵래듀스 기법을 활용하여 in-memory 기반의 분산/병력처리(마스터 및 슬래이브 역할을 담당하는 다수 서버를 구성)를 수행할 수 있다.
드론 이탈 확인부(130)는 빅데이터 분석부(120)의 분석 결과를 기초로 수요기관으로부터 수신되는 사전 등록된 비행 경로 및 실시간 드론 배달 운영 정보에 포함되는 배달 드론의 실제 비행 경로를 분석하여, 배달 드론의 이탈 여부를 확인한다.
드론 이탈 확인부(130)는 빅데이터 분석부(120)의 분석 결과를 기초로 수요기관으로부터 수신되는 사전 등록된 비행 경로 및 실시간 드론 배달 운영 정보에 포함되는 배달 드론의 실제 비행 경로를 분석할 수 있다. 드론 이탈 확인부(130)는 사전 등록된 비형 경로와 배달 드론이 실제 비행하는 경로와 비교하여 배달 드론이 배송할 물건을 배달하는 비행 중에 배달 경로를 이탈했는지 여부를 확인할 수 있다.
드론 이탈 확인부(130)는 사전 등록된 비행 경로의 위도 및 경도 정보와 배달 드론의 실제 비행 경로의 위도 및 경도 정보의 오차를 계산하고, 계산된 오차가 소정의 기준치를 넘어서는 경우 배달 드론이 경로를 이탈한 것으로 확인한다.
드론 이탈 확인부(130)는 사전 등록된 비행 경로의 위도 및 경도 정보와 배달 드론의 실제 비행 경로의 위도 및 경도 정보의 오차를 계산할 수 있다. 드론 이탈 확인부(130)에서 계산된 사전 등록된 비행 경로의 위도 및 경도 정보와 실제 비행 경로의 위도 및 경도 정보의 오차를 기초로 오차가 소정의 기준치를 넘어가는 경우 배달 드론이 실제 비행하는 비행 경로가 사전 등록된 비행 경로를 이탈한 것으로 확인할 수 있다. 드론 이탈 확인부(130)는 사진 등록된 비행경로의 위도 및 경도 대비 실제 드론의 비행 경로의 오차를 map-matching 알고리즘을 통해 분석하여 드론의 이탈 여부를 판별하거나 수요기관 시스템의 고도화 및 안정화에 도움을 줄 수 있다.
드론 이탈 확인부(130)는 등록된 비행 경로에 복수의 기준점(waypoint)을 생성하고, 배달 드론의 실제 비행 경로의 위도 및 경도 정보를 기초로, 해당 위치의 메쉬를 확인하고, 확인된 메쉬 내에 있는 기준점을 로딩한 뒤, 최근접한 기준점과의 거리를 오차로 계산한다.
드론 이탈 확인부(130)는 사전 등록된 비행 경로의 위도 및 경도를 기초로 복수의 기준점을 생성할 수 있으며, 기준점은 사전 등록된 비행 경로를 선으로 표현할 수 있다면 그 선안에 포함하고 있는 복수개의 점일 수 있다. 드론 이탈 확인부(130)는 배달 드론의 실제 비행 경로의 위도 및 경도를 기초로 실제 비행 경로를 기준으로 복수의 점을 생성할 수 있으며, 실제 비행 경로를 기준으로 한 복수의 점은 실제 비행 경로를 선으로 표현할 수 있다면 그 선안에 포함하고 있는 복수개의 점일 수 있다.
비행 경로를 표현하는 전자 지도를 일정한 크기 및 모양으로 분할할 수 있으며, 메쉬는 전자 지도가 분할 된 하나의 단위일 수 있다. 드론 이탈 확인부(130)는 등록된 비행 경로에 생성한 복수의 기준점 중 복수 또는 하나의 기준점이 속해있는 특정 메쉬를 확인할 수 있으며, 확인한 특정 메쉬 안에 포함되어 있는 복수 또는 하나의 기준점과 실제 비행경로를 기준으로 한 복수개의 점을 확인할 수 있다. 드론 이탈 확인부(130)는 특정 메쉬 내에 있는 복수 또는 하나의 기준점과 메쉬 내에 있는 확인된 실제 비행경로를 기준으로 한 복수개의 점을 각각 일대일로 거리를 매칭할 수 있으며, 그 중에서 가장 거리가 근접한 점들의 거리를 확인하여 가장 근접한 점과의 거리를 계산할 수 있다. 드론 이탈 확인부(130)는 특정 메쉬 내의 복수 또는 하나의 기준점과 실제 비행경로를 기준으로한 근접한 점과의 거리를 계산한 값을 배달 드론이 경로를 이탈한 오차로 계산할 수 있다.
드론 이탈 확인부(130)는 Map-matching 알고리즘을 통해 최근접한 기준점과의 거리를 확인할 수 있으며, Map-matching 알고리즘은 아래와 같은 Pseudocode로 구현될 수 있다.
[Psedudocoe]
num=the number of plan trajectories
for (i=0; i<num; i++)
Calculate a distance between the real trajectory and a plan trajectory
Select the closest plan trajectory
wp_list_plan = #. way points of the closet plan trajectory
wp_list_real=#. way points of the real trajectory
for(i=0; i<wp_list_plan;i++)
for(j=0; j<wp_list_plan;j++)
Calculate a distance between wp_real and wp_plan
Match the closest way point of plan trajectory to a real way point
드론 이탈 확인부(130)는 배달 드론의 실제 비행 경로의 위도 및 경도 정보를 기초로, 해당 위치의 메쉬를 확인하고, 확인된 메쉬 내에 있는 등록된 비행 경로 기준선을 로딩한 뒤, 배달 드론의 실제 비행 경로의 위치에서 로딩된 기준선까지의 최단거리를 오차로 계산한다.
비행 경로 기준선은 등록된 비행 경도 또는 배달 드론의 실제 비행 경로가 선으로 이루어진 형태일 수 있으며, 등록된 비행 경로 기준선은 등록된 비행 경로가 선으로 표현된 형태일 수 있다. 드론 이탈 확인부(130)는 배달 드론의 실제 비행 경로의 위도 및 경도 정보를 기초로 배달 드론의 실제 비행 경로가 포함된 메쉬 정보를 확인할 수 있으며, 확인된 메쉬의 범위 안에 포함되어 있는 등록된 비행 경로 기준선을 확인할 수 있다.
드론 이탈 확인부(130)는 확인된 배달 드론의 실제 비행 경로가 포함되어 있는 메쉬의 범위 안에 포함되어 있는 등록된 비행 경로 기준선과의 최단 거리를 확인할 수 있다. 배달 드론의 실제 비행 경로와 등록된 비행 경로의 기준선을 연결할 수 있는 기준선 또는 기준점은 일정 간격으로 측정된 특정 기준점 또는 기준선이 될 수 있다. 배달 드론의 실제 비행 경로와 등록된 비행 경로의 기준선으로 선으로 수선의 발(perpendicular foot)을 내려서 확인할 수 있다.
드론 이탈 확인부(130)는 배달 드론의 실제 비행 경로와 등록된 비행 경로로 확인한 최단거리를 기초로 오차를 계산할 수 있으며, 계산된 오차가 소정의 기준치를 넘어서는 경우 배달 드론이 경로를 이탈한 것으로 확인할 수 있다.
드론 이탈 확인부(130)는 사전 등록된 비행 경로의 고도 정보와 배달 드론의 실제 비행 경로의 고도 정보의 오차를 계산하고, 계산된 오차가 소정의 기준치를 넘어서는 경우 배달 드론이 경로를 이탈한 것으로 확인한다.
드론 이탈 확인부(130)는 사전 등록된 비행 경로의 고도 정보와 배달 드론의 실제 비행 경로의 고도 정보를 비교하여 배달 드론이 실제 비행 중에 경로를 이탈한 것을 확인할 수 있다. 드론 이탈 확인부(130)는 사전 등록된 비행 경로의 고도 정보와 배달 드론의 실제 비행 경로의 고도 정보의 오차를 계산할 수 있다. 드론 이탈 확인부(130)에서 계산된 사전 등록된 비행 경로의 고도 정보와 실제 비행 경로의 고도 정보 오차를 기초로 오차가 소정의 기준치를 넘어가는 경우 배달 드론이 실제 비행하는 비행 경로가 사전 등록된 비행 경로를 이탈한 것으로 확인할 수 있다.
드론 이탈 확인부(130)는 사전 등록된 비행 경로의 고도 정보 및 배달 드론의 실제 비행 경로의 고도 정보를 분석 데이터셋으로 입력하고, 오토인코더 알고리즘을 통해 인코딩 후 다시 디코딩한 뒤, 재구성 오차(reconstruction error)가 소정의 기준치 이상인 데이터를 오차로 계산한다.
드론 이탈 확인부(130)는 사전 등록된 비행 경로의 고도 정보 및 배달 드론의 실제 비행 경로의 고도 정보를 분석 데이터 셋으로 입력하고, 오토 탈고리즘을 통해 인코딩 후 다시 복원하는 디코딩을 수행할 수 있다. 드론 이탈 확인부(130)에서 수행한 인코딩 및 디코딩 결과를 비교하여 재구성 오차를 이상치 데이터인 오차로 계산할 수 있다.
드론 이탈 확인부(130)는 배달 드론의 실제 비행 경로를 소정의 개수의 윈도우로 구분하고, 구분된 윈도우 각각의 구간에 대응되는 오차 값을 윈도우 별로 그루핑하여 오토인코더 알고리즘의 입력데이터로 생성한다.
드론 이탈 확인부(130)는 배달 드론의 실제 비행 경로를 기준으로 일정 간격으로 분할 또는 구분할 수 있으며, 윈도우는 배달 드론의 실제 비행 경로를 분할한 하나의 단위일 수 있다. 드론 이탈 확인부(130)에서 분할 또는 구분한 배달 드론의 실제 비행 경로는 복수의 윈도우로 구분될 수 있으며, 구분된 윈도우를 복수의 그룹으로 그루핑할 수 있다.
드론 이탈 확인부(130)는 분할된 윈도우를 일정 기준으로 분할할 수 있으며, 분할의 기준이 되는 일정 기준은 제 1 기준값 및 제2 기준값을 포함할 수 있다. 제 1기준값은 하나의 윈도우의 크기가 되는 값 또는 윈도우가 그루핑 되는 단위 일 수 있으며, 제 2기준값은 그루핑 된 윈도우의 간격이 되는 값 일 수 있다. 제1 기준값은 제2 기준값보다 클 수 있다. 드론 이탈 확인부(130)는 그루핑 된 윈도우를 기준으로 오차값을 계산하여 오토인코더 알고리즘의 입력 데이터로 생성할 수 있다. 드론 이탈 확인부(130)는 오토인코더 알고리즘의 입력데이터를 기반으로 디코더로 복원된 값과 실제 입력갑의 차이가 큰 구간을 분석하여 오차를 계산할 수 있으며, 이상치 발생 위치를 탐색할 수 있다.
예를 들면, 배달 드론의 실제 비행 경로 전체의 단위를 100포인트라고 하고, 제1 기준값은 20포인트 일 수 있으며, 제2 기준값은 5포인트 일 수 있다. 드론 이탈 확인부(130)는 배달 드론의 실제 비행 경로를 제1 기준 값인 20포인트 및 제2 기준값인 5포인트의 간격으로 그루핑 하면, 제1 윈도우의 구간은 1~20포인인트, 제2 윈도우 구간은 6~25포인트, 제3 윈도우 구간은 11~30포인트, 제4 윈도우 구간은 16~35포인트, 제5 윈도우 구간은 21~40포인트, 제6 윈도우 구간은 26~45포인트, 제7 윈도우 구간은 31~50포인트, 제8 윈도우 구간은 36~55포인트, 제9 윈도우 구간은 41~60포인트일 수 있으며, 제17 윈도우 구간은 81~100포인트일 수 있으며, 드론 이탈 확인부(130)는 이를 오토인코더 알고리즘의 입력 데이터로 생성할 수 있다. 드론 이탈 확인부(130)는 오토인코더 알고리즘의 입력 데이터를 기초로 디코더로 복원된 값과 실제 입력갑의 차이가 큰 구간을 분석하여 오차를 계산하여 이상치 발생 위치를 탐색할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 클라우드 기반 드론 배달 관리 시스템(100)이 구동되기 위한 전체 서버 구성도를 도시한 도면이다.
정보 수신부(110)는 배달 드론 정보, 임무장비 정보, 배달점 정보 및 배송이력 정보를 포함하는 실시간 드론 배달 운영 정보를 수신하고, 수요기관 관제시스템으로부터 배달 드론의 임무 내역, 비행 경로, 고도 등의 배달 드론 관제 로그 정보를 수신한다.
빅데이터 분석부(120)는 수신된 실시간 드론 배달 운영 정보 및 수신된 배달 드론 관제 로그 정보를 저장하고, 저장된 정보를 분석한다.
드론 이탈 확인부(130)는 빅데이터 분석부(120)의 분석 결과를 기초로 수요기관으로부터 수신되는 사전 등록된 비행 경로 및 실시간 드론 배달 운영 정보에 포함되는 배달 드론의 실제 비행 경로를 분석하여, 배달 드론의 이탈 여부를 확인한다.
드론 배달 관리 시스템(100)은 정보 수신부(110), 빅데이터 분석부(120), 드론 이탈 확인부(130)로 구성될 수 있다. 정보 수신부(110)는 드론 배송 운영 관리를 위한 통계분석, 배송이력 정보, 드론 관리 실시간 대시보드 등 서비스 콘텐츠와 관련된 기능에 대한 정보를 수신할 수 있으며, 정보 수신부(110)에서 서비스 신청한 수요기관의 드론 비행 로그 정보를 수신할 수 있으며, 수신한 정보를 기초로 빅데이터 분석부(120)에서 정보를 분석할 수 있다. 또한, 빅데이터 분석부(120)는 대용량의 실시간 드론 운영정보 및 로그 정보를 수집하여 고속처리를 하고, 고속처리를 하기 위한 데이터를 저장할 수 있다. 이러한 서비스 클라우드를 통해서 제공될 수 있으며, SaaS 클라우드 시스템으로 구성될 수 있다.
수요기관은 우체국, 민간택배사, 자치 단체 등 화물배송 서비스를 제공할 수 있는 주체일 수 있으며, 최근에는 IT를 기반으로 우편물류통합정보시스템으로 우편물에 RFID 칩을 달아 언제 어디서나 실시간으로 우편물의 위치를 점검하는 등 화물배송을 IT와 결합하여 사용자가 쉽게 접할 수 있는 시스템으로 구축되어 있다. 수요기관은 각각의 자체 시스템 구축 없이 클라우드 상에서 드론 배달 관리 시스템(100)과 연계하여 활용할 수 있는 서비스를 제공할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 클라우드 기반 드론 배달 관리 시스템(100) 내부의 기능의 일례를 도시한 도면이다.
정보 수신부(110)는 배달 드론 정보, 임무장비 정보, 배달점 정보 및 배송이력 정보를 포함하는 실시간 드론 배달 운영 정보를 수신하고, 수요기관 관제시스템으로부터 배달 드론의 임무 내역, 비행 경로, 고도 등의 배달 드론 관제 로그 정보를 수신한다.
정보 수신부(110)에는 각 수요기관 배달 드론 기체, 보유 임무장비 및 배달점, 운영자, 배송이력 정보를 실시간으로 수집하며, 수요기관에서 운영중인 개별 관제시스템의 로그(임무내역, 드론 비행경로, 고도 등)정보를 수집할 수 있다. 수집한 정보는 통합 데이터베이스에 자동 저장될 수 있으며, 운영관련 정보와 배달점 정보를 구분할 수 있으며, 장애 발생 시 복구를 위한 대용량 저장 장치인 NAS로 백업을 유지할 수 있다.
빅데이터 분석부(120)는 수신된 실시간 드론 배달 운영 정보 및 수신된 배달 드론 관제 로그 정보를 저장하고, 저장된 정보를 분석한다.
빅데이터 분석부(120)는 데이터 처리를 담당하는 수집/저장, 처리기를 포함할 수 있으며, 빅데이터 플랫폼을 활용하여 고속처리를 수행할 수 있다. 데이터베이스로부터 분산저장소에 정보를 저장하고 고속처리를 위한 데이터 인식딩 및 전처리 기능과 정보 추출을 위한 질의문 생성 기능인 빅데이터 처리 기능을 수행하여 정보를 분석할 수 있다. 빅데이터 분석부(120)는 모니터링 모듈을 포함할 수 있으며, 통합운영관리에 대한 대시모드를 제공하며 실시간으로 수집정보를 구분하여 화면을 구성할 수 있다. 또한 빅데이터 분석부(120)는 업무별 상세 모듈을 포함할 수 있으며, 드론 기반 화물배송 업무 절차 상 발생되는 정보를 제공하는 기능과 각 수요기관별 임무장비 내역, 지역 특성 정보를 포함하는 배달점 정보 제공 기능, 각 업무별 통계 분석 정보 제공 기능을 포함할 수 있다. 빅데이터 분석부(120)는 래듀스 기법을 활용하여 in-memory 기반의 분산/병렬처리(마스터 및 슬래이브 역할을 담당하는 다수 서버를 구성)를 수행할 수 있다.
드론 이탈 확인부(130)는 빅데이터 분석부(120)의 분석 결과를 기초로 수요기관으로부터 수신되는 사전 등록된 비행 경로 및 실시간 드론 배달 운영 정보에 포함되는 배달 드론의 실제 비행 경로를 분석하여, 배달 드론의 이탈 여부를 확인한다.
드론 이탈 확인부(130)는 사전 등록한 비행경로(위도/경도) 대비 실제 드론이 배달 운영한 비행 경로의 오차를 Map-matching 알고리즘을 통해 분석하여 드론의 이탈 여부를 판별하거나 수요기관 시스템의 고도화 및 안정화에 도움을 줄 수 있는 분석 결과를 제공할 수 있다. 오토인코더 알고리즘을 통해 사전 등록된 비행고도 대비 실제 비행 경로의 고도 정보와의 GAP 분석을 통해 특정 경계값 또는 소정의 기준치를 넘어서는 경우 고도 오차를 계산하여 수요기관에 제공할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 사전 등록된 비행 경로와 실제 비행경로의 오차를 계산하기 위한 일례를 도시한 도면이다.
드론 이탈 확인부(130)는 등록된 비행 경로에 복수의 기준점(waypoint)을 생성하고, 배달 드론의 실제 비행 경로의 위도 및 경도 정보를 기초로, 해당 위치의 메쉬를 확인하고, 확인된 메쉬 내에 있는 기준점을 로딩한 뒤, 최근접한 기준점과의 거리를 오차로 계산한다.
드론 이탈 확인부(130)는 사전 등록된 비행 경로의 위도 및 경도를 기초로 복수의 기준점을 생성할 수 있으며, 기준점은 사전 등록된 비행 경로를 선으로 표현할 수 있다면 그 선안에 포함하고 있는 복수개의 점일 수 있다. 드론 이탈 확인부(130)는 배달 드론의 실제 비행 경로의 위도 및 경도를 기초로 실제 비행 경로를 기준으로 복수의 점을 생성할 수 있으며, 실제 비행 경로를 기준으로 한 복수의 점은 실제 비행 경로를 선으로 표현할 수 있다면 그 선안에 포함하고 있는 복수개의 점일 수 있다.
비행 경로를 표현하는 전자 지도를 일정한 크기 및 모양으로 분할할 수 있으며, 메쉬는 분할 된 하나의 단위일 수 있다. 드론 이탈 확인부(130)는 등록된 비행 경로에 생성한 복수의 기준점 중 복수 또는 하나의 기준점이 속해있는 특정 메쉬를 확인할 수 있으며, 복수 또는 하나의 기준점이 속해있는 특정 메쉬 내에 있는 실제 비행경로를 기준으로 한 복수개의 점을 확인할 수 있다. 드론 이탈 확인부(130)는 특정 메쉬 내에 있는 복수 또는 하나의 기준점과 메쉬 내에 있는 확인된 실제 비행경로를 기준으로 한 복수개의 점 중 가장 근접한 점을 확인할 수 있으며, 가장 근접한 점과의 거리를 계산할 수 있다. 드론 이탈 확인부(130)는 특정 메쉬 내의 복수 또는 하나의 기준점과 실제 비행경로를 기준으로한 근접한 점과의 거리를 계산한 값을 배달 드론이 경로를 이탈한 오차로 계산할 수 있다.
드론 이탈 확인부(130)는 Map-matching 알고리즘을 수행할 수 있으며, in-memory 기반으로 맵래듀스 분산/병렬처리 하드웨어를 구성할 수 있다.
예를 들면, 드론 이탈 확인부(130)는 오차를 계산할 대상이 되는 메쉬를 A메쉬라고 한다면 A메쉬 내에 있는 복수의 기준점 및 실제 비행 경로를 기준으로 한 하나 또는 복수의 점을 추출하고, 복수의 기준점과 실제 비행 경로를 기준으로 하나 또는 복수의 점들 각각 매칭하여 거리를 계산할 수 있다. 드론 이탈 확인부(130)는 복수의 기준점과 실제 비행 경로를 기준으로 한 하나 또는 복수의 점들의 거리를 계산한 결과 중에서 가장 근접한 점을 추출한 후 그 점과의 거리를 배달 드론이 경로를 이탈한 오차로 계산할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 오토인코더 알고리즘 수행 절차의 일례를 도시한 도면이다.
드론 이탈 확인부(130)는 배달 드론의 실제 비행 경로의 위도 및 경도 정보를 기초로, 해당 위치의 메쉬를 확인하고, 확인된 메쉬 내에 있는 등록된 비행 경로 기준선을 로딩한 뒤, 배달 드론의 실제 비행 경로의 위치에서 로딩된 기준선까지의 최단거리를 오차로 계산한다.
드론 이탈 확인부(130)는 Map-matching 알고리즘을 수행할 수 있으며, in-memory 기반으로 맵래듀스 분산/병렬처리 하드웨어를 구성할 수 있다. Map-matching 알고리즘은 1. GPS x, y 좌표의 좌표계를 변환, 2. GPS x, y 좌표의 메쉬 번호를 획득, 3. 메쉬 내 있는 모든 경로 및 기준점을 검색 4. 운행경로의 기준점과 계획경로 또는 계획경로의 기준점의 1:1 거리를 계산, 5. 최근접한 계획경로 선택, 6. 운행경로의 기준점과 계획경로의 기준점들 거리 계산, 7. 최근접 기준점들 간의 오차를 계산하는 구성을 포함할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 오토인코더 기반 사전 등록된 비행 경로와 실제 비행경로의 고도 정보의 오차를 계산하기 위한 일례를 도시한 도면이다.
드론 이탈 확인부(130)는 배달 드론의 실제 비행 경로를 소정의 개수의 윈도우로 구분하고, 구분된 윈도우 각각의 구간에 대응되는 오차 값을 윈도우 별로 그루핑하여 오토인코더 알고리즘의 입력데이터로 생성한다.
드론 이탈 확인부(130)는 배달 드론의 실제 비행 경로를 기준으로 일정 간격으로 분할 또는 구분할 수 있으며, 윈도우는 배달 드론의 실제 비행 경로를 분할한 하나의 단위일 수 있다. 드론 이탈 확인부(130)에서 분할 또는 구분한 배달 드론의 실제 비행 경로는 복수의 윈도우로 구분될 수 있으며, 구분된 윈도우를 복수의 그룹으로 그루핑할 수 있다.
드론 이탈 확인부(130)는 분할된 윈도우를 일정 기준으로 분할할 수 있으며, 분할의 기준이 되는 일정 기준은 제 1 기준값 및 제2 기준값을 포함할 수 있다. 제 1기준값은 하나의 윈도우의 크기가 되는 값 또는 윈도우가 그루핑 되는 단위 일 수 있으며, 제 2기준값은 그루핑 된 윈도우의 간격이 되는 값 일 수 있다. 제1 기준값은 제2 기준값보다 클 수 있다. 드론 이탈 확인부(130)는 그루핑 된 윈도우를 기준으로 오차값을 계산하여 오토인코더 알고리즘의 입력 데이터로 생성할 수 있다. 드론 이탈 확인부(130)는 오토인코더 알고리즘의 입력데이터를 기반으로 디코더로 복원된 값과 실제 입력갑의 차이가 큰 구간을 분석하여 오차를 계산할 수 있으며, 이상치 발생 위치를 탐색할 수 있다.
예를 들면, 배달 드론의 실제 비행 경로 전체의 단위를 100포인트라고 하고, 제1 기준값은 20포인트 일 수 있으며, 제2 기준값은 5포인트 일 수 있다. 드론 이탈 확인부(130)는 배달 드론의 실제 비행 경로를 제1 기준 값인 20포인트 및 제2 기준값인 5포인트의 간격으로 그루핑 하면, 제1 윈도우의 구간은 1~20포인인트, 제2 윈도우 구간은 6~25포인트, 제3 윈도우 구간은 11~30포인트, 제4 윈도우 구간은 16~35포인트, 제5 윈도우 구간은 21~40포인트, 제6 윈도우 구간은 26~45포인트, 제7 윈도우 구간은 31~50포인트, 제8 윈도우 구간은 36~55포인트, 제9 윈도우 구간은 41~60포인트일 수 있으며, 제17 윈도우 구간은 81~100포인트일 수 있으며, 드론 이탈 확인부(130)는 이를 오토인코더 알고리즘의 입력 데이터로 생성할 수 있다. 드론 이탈 확인부(130)는 오토인코더 알고리즘의 입력 데이터를 기초로 디코더로 복원된 값과 실제 입력갑의 차이가 큰 구간을 분석하여 오차를 계산하여 이상치 발생 위치를 탐색할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 클라우드 기반 드론 배달 관리 방법의 순서도를 도시한 도면이다.
이상의 클라우드 기반 드론 배달 관리 시스템(100)은 클라우드 기반 드론 배달 관리 방법으로 구현되어 실현될 수 있으며, 상기 클라우드 기반 드론 배달 관리 시스템(100)의 기술적인 사상을 그대로 적용할 수 있다.
이와 같은, 클라우드 기반 드론 배달 관리 방법은 애플리케이션으로 구현되거나 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.
상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거니와 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
중앙처리장치 및 메모리를 구비하는 드론 배달 관리 시스템(100)에서 동작하는 드론 배달 관리 방법에 있어서, 정보 수신 단계(S701)는 정보 수신부(110)에서 배달 드론 정보, 임무장비 정보, 배달점 정보 및 배송이력 정보를 포함하는 실시간 드론 배달 운영 정보를 수신하고, 수요기관 관제시스템으로부터 배달 드론의 임무 내역, 비행 경로, 고도 등의 배달 드론 관제 로그 정보를 수신한다.
빅데이터 분석 단계(S702)는 빅데이터 분석부(120)에서 수신된 실시간 드론 배달 운영 정보 및 수신된 배달 드론 관제 로그 정보를 저장하고, 저장된 정보를 분석한다.
드론 이탈 확인 단계(S703)는 드론 이탈 확인부(130)에서 빅데이터 분석부(120)의 분석 결과를 기초로 수요기관으로부터 수신되는 사전 등록된 비행 경로 및 실시간 드론 배달 운영 정보에 포함되는 배달 드론의 실제 비행 경로를 분석하여, 배달 드론의 이탈 여부를 확인한다.
드론 이탈 확인 단계(S703)는 사전 등록된 비행 경로의 위도 및 경도 정보와 배달 드론의 실제 비행 경로의 위도 및 경도 정보의 오차를 계산하고, 계산된 오차가 소정의 기준치를 넘어서는 경우 배달 드론이 경로를 이탈한 것으로 확인한다.
드론 이탈 확인 단계(S703)는 등록된 비행 경로에 복수의 기준점(waypoint)을 생성하고, 배달 드론의 실제 비행 경로의 위도 및 경도 정보를 기초로, 해당 위치의 메쉬를 확인하고, 확인된 메쉬 내에 있는 기준점을 로딩한 뒤, 최근접한 기준점과의 거리를 오차로 계산한다.
드론 이탈 확인 단계(S703)는 배달 드론의 실제 비행 경로의 위도 및 경도 정보를 기초로 해당 위치의 메쉬를 확인하고, 확인된 메쉬 내에 있는 등록된 비행 경로 기준선을 로딩한 뒤, 배달 드론의 실제 비행 경로의 위치에서 로딩된 기준선까지의 최단거리를 오차로 계산한다.
드론 이탈 확인 단계(S703)는 사전 등록된 비행 경로의 고도 정보와 배달 드론의 실제 비행 경로의 고도 정보의 오차를 계산하고, 계산된 오차가 소정의 기준치를 넘어서는 경우 배달 드론이 경로를 이탈한 것으로 확인한다.
드론 이탈 확인 단계(S703)는 사전 등록된 비행 경로의 고도 정보 및 배달 드론의 실제 비행 경로의 고도 정보를 분석 데이터셋으로 입력하고, 오토인코더 알고리즘을 통해 인코딩 후 다시 디코딩한 뒤, 재구성 오차(reconstruction error)가 소정의 기준치 이상인 데이터를 오차로 계산한다.
드론 이탈 확인 단계(S703)는 배달 드론의 실제 비행 경로를 소정의 개수의 윈도우로 구분하고, 구분된 윈도우 각각의 구간에 대응되는 오차 값을 윈도우 별로 그루핑하여 오토인코더 알고리즘의 입력데이터로 생성한다.
컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CDROM, DVD 와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다.
프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상에서는 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있다.
110: 정보 수신부
120: 빅데이터 분석부
130: 드론 이탈 확인부
120: 빅데이터 분석부
130: 드론 이탈 확인부
Claims (15)
- 배달 드론 정보, 임무장비 정보, 배달점 정보 및 배송이력 정보를 포함하는 실시간 드론 배달 운영 정보를 수신하고, 수요기관 관제시스템으로부터 배달 드론의 임무 내역, 비행 경로, 고도 등의 배달 드론 관제 로그 정보를 수신하는 정보 수신부;
상기 수신된 실시간 드론 배달 운영 정보 및 상기 수신된 배달 드론 관제 로그 정보를 저장하고, 상기 저장된 정보를 분석하는 빅데이터 분석부; 및
상기 빅데이터 분석부의 분석 결과를 기초로 상기 수요기관으로부터 수신되는 사전 등록된 비행 경로 및 상기 실시간 드론 배달 운영 정보에 포함되는 배달 드론의 실제 비행 경로를 분석하여, 배달 드론의 이탈 여부를 확인하는 드론 이탈 확인부
를 포함하는 드론 배달 관리 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 드론 이탈 확인부는
상기 사전 등록된 비행 경로의 위도 및 경도 정보와 상기 배달 드론의 실제 비행 경로의 위도 및 경도 정보의 오차를 계산하고, 상기 계산된 오차가 소정의 기준치를 넘어서는 경우 상기 배달 드론이 경로를 이탈한 것으로 확인하는 것
을 특징으로 하는 드론 배달 관리 시스템. - 제2항에 있어서,
상기 드론 이탈 확인부는
상기 등록된 비행 경로에 복수의 기준점(waypoint)을 생성하고, 상기 배달 드론의 실제 비행 경로의 위도 및 경도 정보를 기초로, 해당 위치의 메쉬를 확인하고, 상기 확인된 메쉬 내에 있는 기준점을 로딩한 뒤, 최근접한 기준점과의 거리를 상기 오차로 계산하는 것
을 특징으로 하는 드론 배달 관리 시스템. - 제2항에 있어서,
상기 드론 이탈 확인부는
상기 배달 드론의 실제 비행 경로의 위도 및 경도 정보를 기초로, 해당 위치의 메쉬를 확인하고, 상기 확인된 메쉬 내에 있는 상기 등록된 비행 경로 기준선을 로딩한 뒤, 상기 배달 드론의 실제 비행 경로의 위치에서 상기 로딩된 기준선까지의 최단거리를 상기 오차로 계산하는 것
을 특징으로 하는 드론 배달 관리 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 드론 이탈 확인부는
상기 사전 등록된 비행 경로의 고도 정보와 상기 배달 드론의 실제 비행 경로의 고도 정보의 오차를 계산하고, 상기 계산된 오차가 소정의 기준치를 넘어서는 경우 상기 배달 드론이 경로를 이탈한 것으로 확인하는 것
을 특징으로 하는 드론 배달 관리 시스템. - 제3항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 드론 이탈 확인부는
상기 확인된 오차 값을 분석 데이터셋으로 입력하고, 오토인코더 알고리즘을 통해 인코딩 후 다시 디코딩한 뒤, 재구성 오차(reconstruction error)가 소정의 기준치 이상인 데이터를 기준으로 이탈 여부를 확인하는 것
을 특징으로 하는 드론 배달 관리 시스템. - 제6항에 있어서,
상기 드론 이탈 확인부는
상기 배달 드론의 실제 비행 경로를 소정의 개수의 윈도우로 구분하고, 상기 구분된 윈도우 각각의 구간에 대응되는 상기 오차 값을 상기 윈도우 별로 그루핑하여 상기 오토인코더 알고리즘의 입력데이터로 생성하는 것
을 특징으로 하는 드론 배달 관리 시스템. - 중앙처리장치 및 메모리를 구비하는 드론 배달 관리 시스템에서 동작하는 드론 배달 관리 방법에 있어서,
정보 수신부에서 배달 드론 정보, 임무장비 정보, 배달점 정보 및 배송이력 정보를 포함하는 실시간 드론 배달 운영 정보를 수신하고, 수요기관 관제시스템으로부터 배달 드론의 임무 내역, 비행 경로, 고도 등의 배달 드론 관제 로그 정보를 수신하는 정보 수신 단계;
빅데이터 분석부에서 상기 수신된 실시간 드론 배달 운영 정보 및 상기 수신된 배달 드론 관제 로그 정보를 저장하고, 상기 저장된 정보를 분석하는 빅데이터 분석 단계; 및
드론 이탈 확인부에서 상기 빅데이터 분석 단계의 분석 결과를 기초로 상기 수요기관으로부터 수신되는 사전 등록된 비행 경로 및 상기 실시간 드론 배달 운영 정보에 포함되는 배달 드론의 실제 비행 경로를 분석하여, 배달 드론의 이탈 여부를 확인하는 드론 이탈 확인 단계
를 포함하는 드론 배달 관리 방법. - 제8항에 있어서,
상기 드론 이탈 확인 단계는
상기 사전 등록된 비행 경로의 위도 및 경도 정보와 상기 배달 드론의 실제 비행 경로의 위도 및 경도 정보의 오차를 계산하고, 상기 계산된 오차가 소정의 기준치를 넘어서는 경우 상기 배달 드론이 경로를 이탈한 것으로 확인하는 것
을 특징으로 하는 드론 배달 관리 방법. - 제9항에 있어서,
상기 드론 이탈 확인 단계는
상기 등록된 비행 경로에 복수의 기준점(waypoint)을 생성하고, 상기 배달 드론의 실제 비행 경로의 위도 및 경도 정보를 기초로, 해당 위치의 메쉬를 확인하고, 상기 확인된 메쉬 내에 있는 기준점을 로딩한 뒤, 최근접한 기준점과의 거리를 상기 오차로 계산하는 것
을 특징으로 하는 드론 배달 관리 방법. - 제9항에 있어서,
상기 드론 이탈 확인 단계는
상기 배달 드론의 실제 비행 경로의 위도 및 경도 정보를 기초로, 해당 위치의 메쉬를 확인하고, 상기 확인된 메쉬 내에 있는 상기 등록된 비행 경로 기준선을 로딩한 뒤, 상기 배달 드론의 실제 비행 경로의 위치에서 상기 로딩된 기준선까지의 최단거리를 상기 오차로 계산하는 것
을 특징으로 하는 드론 배달 관리 방법. - 제8항에 있어서,
상기 드론 이탈 확인 단계는
상기 사전 등록된 비행 경로의 고도 정보와 상기 배달 드론의 실제 비행 경로의 고도 정보의 오차를 계산하고, 상기 계산된 오차가 소정의 기준치를 넘어서는 경우 상기 배달 드론이 경로를 이탈한 것으로 확인하는 것
을 특징으로 하는 드론 배달 관리 방법. - 제10항 내지 제12항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 드론 이탈 확인 단계는
상기 확인된 오차 값을 분석 데이터셋으로 입력하고, 오토인코더 알고리즘을 통해 인코딩 후 다시 디코딩한 뒤, 재구성 오차(reconstruction error)가 소정의 기준치 이상인 데이터를 기준으로 이탈 여부를 확인하는 것
을 특징으로 하는 드론 배달 관리 방법. - 제13항에 있어서,
상기 드론 이탈 확인 단계는
상기 배달 드론의 실제 비행 경로를 소정의 개수의 윈도우로 구분하고, 상기 구분된 윈도우 각각의 구간에 대응되는 상기 오차 값을 상기 윈도우 별로 그루핑하여 상기 오토인코더 알고리즘의 입력데이터로 생성하는 것
을 특징으로 하는 드론 배달 관리 방법. - 제8항 내지 제14항 중 어느 한 항의 방법을 실행하기 위한 프로그램을 기록한 기록매체.
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| KR1020190152364A KR102330239B1 (ko) | 2019-11-25 | 2019-11-25 | 클라우드 기반 드론 배달 관리 시스템 및 방법 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020190152364A KR102330239B1 (ko) | 2019-11-25 | 2019-11-25 | 클라우드 기반 드론 배달 관리 시스템 및 방법 |
Publications (2)
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|---|---|
| KR20210063811A true KR20210063811A (ko) | 2021-06-02 |
| KR102330239B1 KR102330239B1 (ko) | 2021-11-24 |
Family
ID=76372797
Family Applications (1)
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| KR1020190152364A KR102330239B1 (ko) | 2019-11-25 | 2019-11-25 | 클라우드 기반 드론 배달 관리 시스템 및 방법 |
Country Status (1)
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|---|---|
| KR (1) | KR102330239B1 (ko) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102551153B1 (ko) * | 2022-11-25 | 2023-07-04 | (주)에디넷 | 드론을 이용한 해상 배송 방법 및 시스템 |
| WO2024090818A1 (ko) * | 2022-10-26 | 2024-05-02 | 에스케이텔레콤 주식회사 | 미래 항공 모빌리티의 경로 일치성을 평가하는 방법 및 장치 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102532533B1 (ko) | 2022-11-21 | 2023-05-15 | 주식회사 공감파트너스 | 클라우드 기반 배달 대행 정보 처리 관제 서비스 제공 방법, 장치 및 시스템 |
Citations (3)
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|---|---|---|---|---|
| JPH0519854A (ja) * | 1991-07-12 | 1993-01-29 | Pioneer Electron Corp | 移動体の移動制御装置および移動監視装置 |
| KR20170048875A (ko) * | 2015-10-27 | 2017-05-10 | 주식회사 케이티 | 비행 경로 관리 서버에서 수행되는 비행체의 경로 설정 방법, 비행 경로 관리 서버 및 시스템 |
| KR20170058519A (ko) | 2015-11-19 | 2017-05-29 | 한국과학기술원 | 무인항공 택배방법 및 시스템 |
-
2019
- 2019-11-25 KR KR1020190152364A patent/KR102330239B1/ko active IP Right Grant
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| KR102330239B1 (ko) | 2021-11-24 |
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