KR20220053117A

KR20220053117A - 무인비행체 실시간 추적 분석을 위한 모니터링 시스템

Info

Publication number: KR20220053117A
Application number: KR1020200137178A
Authority: KR
Inventors: 오홍근; 장두현; 하태진; 김국정
Original assignee: 주식회사 비온시이노베이터
Priority date: 2020-10-22
Filing date: 2020-10-22
Publication date: 2022-04-29
Also published as: KR102490368B1

Abstract

본 발명은 무인비행체(드론이라 칭함) 실시간 추적 분석을 위한 모니터링 시스템에 관한 것으로서.
무인비행체의 기체 정보, 실시간 비행정보로 구성 상기 기체정보의 경우 무인비행체의 제조사별 다른 재원, 비행 성능, 작동 환경 정보를 수집하여 비행용도 적합 여부를 판별할 목적으로 웹 크롤링을 통해 데이터 수집,
비행정보의 경우 실시간 위치, 속도, 고도 등 비행 데이터의 패턴을 분석하여 비행 목적을 도출하기 위해 RFI 모듈을 통해 데이터 수집하고 비교하여 드론의 비행목적 을 추적하는 모니터링 시스템에 관한 것이다, 즉 본 발명은 불법 드론 감시를 하기 위한 것이다

Description

무인비행체 실시간 추적 분석을 위한 모니터링 시스템{System and method for tracking position using drone}

본 발명은 무인비행체(드론이라 칭함) 실시간 추적 분석을 위한 모니터링 시스템에 관한 것으로서.

무인비행체의 기체 정보, 실시간 비행정보로 구성 상기 기체정보의 경우 무인비행체의 제조사별 다른 재원, 비행 성능, 작동 환경 정보를 수집하여 비행용도 적합 여부를 판별할 목적으로 웹 크롤링을 통해 데이터 수집,

비행정보의 경우 실시간 위치, 속도, 고도 등 비행 데이터의 패턴을 분석하여 비행 목적을 도출하기 위해 RFI 모듈을 통해 데이터 수집하고 비교하여 드론의 비행목적 을 추적하는 모니터링 시스템에 관한 것이다, 즉, 본 발명은 불법 드론 감시를 하기 위한 것이다.

더 나가, 서버에 저장된 ID를 포함하는 정보와 마스터로 수신받은 ID를 통해 해당 드론이 분실했을 경우나 추적해야하는 경우에도 역추적을 할 수 있어 분실 회수율을 높이는 미등록 드론 식별 시스템에 관한 것이다.

무인비행체(UAV; 이하 '드론'이라 함)는 조종사 없이 지상에서의 원격조종에 의해 사전에 입력된 프로그램에 따르거나 비행체 스스로가 주위환경을 인식하고 판단하여 스스로 비행하는 비행체다. 드론은 조종사에게 위험하거나, 인간의 능력으로는 한계가 있거나 오염되어 접근이 어렵거나, 오랜 시간 지속적으로 지루하게 해야 하는 임무를 편리하고 빠르고 안전하게 수행할 수 있다는 이점 때문에 매우 빠르게 발전하고 있다.

안티 드론(anti-drone)'이란 드론 비행의 감시부터 시작해서 운용을 방해하고, 해킹이나 추락 등의 방법으로 드론의 작동을 정지시키는 것을 의미하며, 예컨대 위험성이 있는 것으로 판단된 다른 드론, 즉, 테러나 범죄, 사생활 영역 침입이나 감시, 조작 미숙에 의한 사고의 문제 등을 야기하는 드론을 포획하기 위한 그물을 장착한 특수 목적용 드론으로 구성되거나, 레이더로 드론을 감지하거나 카메라로 정체를 확인한 후 교란장치를 통해 드론을 무력화시킬 수 있는 시스템으로 구성될 수도 있다.

특히, 드론은 이동이 자유롭고 조종 및 개조가 쉬워서 테러에 쉽게 이용될 수 있고, 드론의 가격이 낮아지면서, 일반인들도 쉽게 드론을 구매하게 됨에 따라 드론의 추락 또는 드론의 악용으로 인한 시민들의 피해가 커지고있 다. 일례로, 원자력발전소, 야구장, 공원, 지하철 역 등 사람들이 많이 모이거나 위험물질이 존재하는 지역 등은 드론의 추락이나 테러로 인한 피해가 클 것으로 예상된다.

최근 드론의 사용이 급증하고 그 적용 범위도 넓어짐에 따라, 고도의 기밀을 취급하는 군대, 일반 국민의 안전을 책임져야 하는 치안 부서, 불법 카메라 촬영을 막을 의무가 있는 숙박업소, 사생활의 노출을 꺼리는 개인 등다양한 영역에서 안티 드론의 수요가 발생하고 있으며, 이에 따라 안티 드론 산업의 규모도 급성장할 것으로 예상되어 효과적인 안티 드론 기술이 필요하며, 목적이 승인된 드론인지, 다른 목적으로 승인되지 않은 불법적인 드론인지 식별하는 기술 또한 필요한 실정이다.

선행기술문헌 : 등록특허공보 제1881396호(2018.7.24. 공고)

비행정보의 경우 실시간 위치, 속도, 고도 등 비행 데이터의 패턴을 분석하여 비행 목적을 도출하기 위해 RFI 모듈을 통해 데이터 수집하고 비교하여 드론의 비행목적 을 추적하는 모니터링 시스템에 관한 것이다, 즉, 본 발명의 과제는 불법 드론 감시를 하기 위한 것이다

더 나가, 드론과의 통신을 통해 불순한 목적의 드론을 구분하고, 이를 감시, 제어하는 미등록 드론 식별 시스템을 제공하는 데 그 목적이 있다.

본 발명의 무인 비행체 불법운항률 감소를 위한 빅데이터 구축은

-데이터 수집은 무인비행체의 기체 정보, 실시간 비행정보로 구성단계;

-기체정보의 경우 무인비행체의 제조사별 다른 재원, 비행 성능, 작동 환경 정보를 수집하여 비행용도 적합 여부를 판별할 목적으로 웹 크롤링을 통해 데이터 수집단계;

-비행정보의 경우 실시간 위치, 속도, 고도 등 비행 데이터의 패턴을 분석하여 비행 목적을 도출하기 위해 RFI 모듈을 통해 데이터 수집단계;로 이루어진다.

본 발명은 불법 드론을 알릴 수 있음에 따라 불법 드론의 감시가 가능하여 사고를 미연에 방지할 수 있는 데 그 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 무인비행체 실시간 추적 분석을 위한 모니터링 시스템의 드론의 기체 및 용도 목적 분류의 설명도
도 2는 본 발명의 무인비행체 실시간 추적 분석을 위한 모니터링 시스템의
드론 비행 패턴에 대한 용도 분류를 나타낸 참고도,
도 3은 본 발명의 무인비행체 실시간 추적 분석을 위한 모니터링 시스템의
DATA Labeling하여 분류모델 예시
도 4은 또 다른 실시예에 따른 미등록 드론 식별 시스템의 개념도이다.

첨부한 도면에 의해 구성을 상세하게 살펴보면 다음과 같다.

1) 데이터 수집은 무인비행체의 기체 정보, 실시간 비행정보로 구성;

2) 기체정보의 경우 무인비행체의 제조사별 다른 재원, 비행 성능, 작동 환경 정보를 수집하여 비행용도 적합 여부를 판별할 목적으로 웹 크롤링을 통해 데이터 수집;

3) 비행정보의 경우 실시간 위치, 속도, 고도 등 비행 데이터의 패턴을 분석하여 비행 목적을 도출하기 위해 RFI 모듈을 통해 데이터 수집;

· 수집 빅데이터 유출 방지를 위한 암호화 환경 구성

1) 외부 공격으로부터 개발/운영 환경을 보호하기 위해 네트워트 보안 구성(웹방화벽 및 로드밸런싱등)

2) 운영 시 외부공격으로부터 보호하기 위한 네트워크 서비스와 접근 계통 통제

3) 네트워크 장비, 서버의 물리적 공간에 대한 출입 통제

4) 애플리케이션 보안 정책과 연계하여 관리적, 기술적 통제 수행

5) 솔루션을 통해 개발 관련 응용 프로그램 보안 실시

6) 기타 쿠키 정보 암호화, SSL, 암호화 장비, DB 접근 제어 정책, 백엔드 프로세싱 무결성 체크, 체크섬, 헥사코딩(16진수 64자리수의 코드 발생) 등의 어플리케이션 보안을 통해 데이터 송수신 암호화

7) 시스템의 보안 신뢰성 확보를 위한 시큐어 코딩 적용

가. OWASP 또는 SANS 취약점을 기반으로 시스템 분석

나. 사용자의 문제를 구체적으로 이해하고 소프트웨어가 담당해야 하는 정보 영역 정의

다. 요구사항 정의서, 화면 설계서, ERD, 테이블목록, 테이블 정의서, 프로그램 목록, 개발표준 정의서, 단위테스트 시나리오, 통합테스트 시나리오등의 시큐어 코딩 분석 및 설계 기술문서 작성

· AI 기반의 실시간 비행정보 패턴 추적을 통한 비행 목적 판별 알고리즘

1) 웹 크롤링을 통해 수집된 제조사, 재원, 비행 성능등의 기체 정보를 비행 용도별 분류

2) 용도별로 분류된 기체정보와 실시간 수집되는 비행정보를 비교하여 현재 비행중인 기체정보와 기체정보의 고도, 위치, 속도, 시간등의 데이터를 분석하여 실제 비행 용도/목적 분류

3) 용도 및 목적에 따라 분류된 비행정보에서 수집되는 위치 데이터를 시간별 이동 경로 패턴 분류

4) 용도 및 목적에 따라 분류된 이동경로 패턴을 DATA Labeling하여 분류모델을 이용한 지도학습

가. 수집되는 비행정보를 시각화하여 정상치와 오류데이터 기준 범위 설립

나. 기준 범위에 따른 이동경로 패턴 데이터의 결측치 및 이상치 제거

다. 이동경로 패턴 데이터의 가중치 차이를 최소화하기 위한 데이터 범주 일치화 작업

라. 용도 및 목적에 따라 분류된 이동경로 패턴 분석 데이터 기반 다중 분류 모델 구축

마. 전체 이동 경로 패턴 데이터를 임의로 데이터 그룹화 하여 1개 이동 경로 검증 데이터, 나머지는 이동경로 학습데이터로 분류

바. 오차율 및 정확도의 평균 데이터 산출 후 이동 경로에 따른 실시간 비행정보에대한 용도 및 목적에 대한 모델 평가

· 무인비행체 실시간 추적 분석을 위한 모니터링 시스템

1) 모니터링 시스템은 메인화면, 등록현황, 비행현황으로 구성

2) 메인화면은 지역별 등록현황 및 비행현황의 간략한 정보를 표시

3) 등록현황은 비행승인, 촬영승인으로 구성

가. 비행승인 : 종류 및 용도, 비행 일시 및 구역 , 목적 및 방식, 경로 및 고도 등 표시

나. 촬영승인 : 사진용도, 촬영구분 및 장비, 비행기종, 비행일시 및 장소, 촬영 및 순항 고도/항속 등 표시

4) 비행현황은 실시간 비행정보, 기상정보, 지역정보를 제공함

가. 비행정보 : LTE M1 통신을 통해 수집되는 데이터를 위치, 고도, 속도 등을 표시

나. 기상정보 : OPEN API를 이용한 비행 위치에 대한 풍향, 풍속등의 기상정보 표시

다음은 도 4에 의해 본 발명의 또 다른 바람직한 실시예에 따른 미등록 드론 식별 시스템(100)의 개념도이다.

본 발명은 미등록 드론 식별 시스템(100)에 관한 것이다. 보다 상세하게는 테러용 드론, 개인의 프라이버시를 침해하는 등의 등록되지 않은 드론이 관제센터에 위치한 마스터(20)에서 식별되면, 이를 국가기관을 포함하는 중요 시설에 연락을 취하여 불법 드론을 알릴 수 있음에 따라 불법 드론의 감시가 가능하여 사고를 미연에 방지할 수 있고, 서버(40)에 저장된 ID를 포함하는 정보와 마스터(20)로 수신받은 ID를 통해 해당 드론이 분실했을 경우나 추적해야하는 경우에도 역추적을 할 수 있어 분실 회수율을 높이는 미등록 드론 식별 시스템(100)에 관한 것이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 미등록 드론 식별 시스템(100)은 등록 서브(10), 마스터 (20), 드론 인식부(30), 및 서버(40)를 포함하여 구성된다.

특히, 본 발명에서는 드론의 등록제를 실시하여, 드론을 비행시키기 위해서는 해당 드론을 관제센터에 드론 비행 목적, 인적사항 등을 포함하는 정보를 등록하고 ID를 부여받는 드론 등록제를 실시한 것으로 가정하고 본 발명을 설명하기로 한다.

이하, 등록 서브(10)부터 설명하기로 한다.

등록 서브(10)는 내부에 드론 라이센스 칩이 내장되어 ID, 드론 비행 목적, 및 사용자 인적사항을 포함하는 정보가 등록되어 목적에 부합하는 비행을 수행할 수 있으며, 하나 이상 구비될 수 있다.

보다 상세하게는, 등록 서브(10)는 관제 센터에 드론 등록제를 통해 등록을 하여 라이센스 칩이 내장된 드론으로 볼 수 있다.

반대로, 도면상으로 표현하진 않았으나, 미등록 비행체(1)는 ID, 드론 비행 목적, 및 사용자 인적사항을 포함하는 정보가 미등록된 비행체로, 감시대상이 될 수 있음은 물론이다.

또한, 본 발명에서 기재된 비행체는 아직 등록 서브(10)인지, 아니면 미등록 비행체(1)인지 확인되지 않은 드론 으로 볼 수 있으며, 본원발명의 드론 인식부(30)를 통해 드론이 아닌 다른 새, 떨어지는 물체, 잎, 등을 포함하는 다른 사물은 인식하지 않도록 할 수 있다.

마스터(20)는 관제센터에 설치되고, 통신 가능 구역 내에 위치한 등록 서브(10)로부터 암호화된 ID를 포함하는 데이터를 수신한다.

또한, 마스터(20)는 관제 센터 외부에 설치 될 수 있고, 외부의 습기로부터 보호하기 위해 방수 처리할 수있다.

또한, 도면상으로는 표현하지 않았으나, 외부에 설치된 마스터(20)에 눈이 쌓여 통신 불량 문제가 발생할 수 있는 상황을 예방하고자 마스터(20)에 열 발생 모듈을 부착하여 필요에 따라 열 발생 모듈로 열을 발생시켜 눈을 녹힘으로써 통신 수행이 원할하게 유지되게끔 할 수 있다.

드론 인식부(30)는 드론을 이미지로 인식할 수 있도록 하는 프로그램을 포함하고, 마스터(20)에 부착된 촬영 장치와 연결되어 드론을 인식하고, 이의 위치 정보 및 이미지 정보를 마스터(20)로 송신한다.

일례로, 드론 인식부(30)는 OpenCV 와 인공지능인 yolo를 이용하여 드론 인식을 가능하도록 학습시키는 프로그 래밍으로 드론을 인식할 수 있도록 할 수 있다.

OpenCV와 yolo 는 이미 공지된 기술이므로 자세한 설명은 생략하도록 한다.

서버(40)는 드론 라이센스 칩의 등록 정보를 입력받아 관리하고, 마스터(20)를 제어하여 비행체의 ID와 목적을 포함하는 정보를 수신하기 위해 마스터(20)로부터 통신 내역을 암호화된 데이터로 수신받고, 통신내역을 저장하여 관리한다.

또한, 서버(40)는 서버(40)에 ID를 포함하는 데이터를 전송하지 않는 드론이 발견된 것을 확인하면, 주변 공공 기관으로 위험을 알릴 수 있음은 물론이다.

앞서서, 본원발명의 구성을 상세히 설명했고, 이하, 본원발명의 구성으로 운용하는 과정에 대해 상세히 서술하고 자 한다.

우선, 비행체가 등록 서브(10)로 확인되는 과정을 설명하면, 드론 인식부(30)를 통해 관제센터에 위치한 마스터 (20)에서 드론의 비행 정보(위치 정보 및 이미지 정보)을 확인하고, 마스터(20)에서 드론의 위치정보와 이미지 정보를 수신받아 서버(40)로 송신함에 따라 서버(40)에서 드론 인식부(30)로 인식한 비행체의 식별을 요하는 요청신호를 마스터(20)로 송신하고, 마스터(20)에서 해당 비행체로 ID를 요구하는 요청신호를 송신하며, 이를 수신한 등록 서브(10)는 암호화된 ID를 송신하고, 암호화된 ID를 수신한 마스터(20)에서 서버(40)로 송신하며, 서버(40)에서 등록 서브(10)인지 확인 및 등록 서브(10)의 정보를 확인하고 내역을 기록하도록 한다.

또한, 서버(40)에서 암호화된 ID를 수신하여 등록된 ID 인지 판별할 때, ID가 등록된 ID일 경우, 정보가 기 저장된 정보와 다를 경우 새로운 데이터로 갱신하여 저장하도록 한다.

또한, 비행체가 미등록 비행체(1)로 확인되는 과정을 설명하면, 드론 인식부(30)를 통해 관제센터에 위치한 마스터(20)에서 드론의 비행(위치 정보와 이미지 정보)을 확인하고, 마스터(20)에서 드론의 위치정보와 이미지 정보를 수신받아 서버(40)로 송신함에 따라 서버(40)에서 드론 인식부(30)로 인식한 비행체의 식별을 요하는 요청 신호를 마스터(20)로 송신하고, 마스터(20)에서 해당 비행체로 ID를 요구하는 요청신호를 송신하나, 요청 신호에 대한 응답이 없으면, 마스터(20)에 부착된 촬영장치로 해당 비행체를 녹화 또는 사진을 찍어, 서버(40)로 전송하고, 서버(40)에서는 이미지 정보와 위치 정보를 기록하며, 이를 특정 공공기관을 포함하는 조치를 취할 수있는 기관으로 미등록 비행체(1)의 정보를 송신하는 것을 특징으로 한다.

또한, 마스터(20)를 통한 서버(40)의 ID 요청에 해당 비행체로부터 ID 수신을 받았으나, 서버(40)에서 등록된 ID로 검색되지 않을 경우, 서버(40)에서는 요청 신호에 대한 응답이 없는 상황과 동일하게 판단하여, 마스터 (20)에 부착된 촬영장치로 해당 비행체를 녹화 또는 사진을 찍어, 서버(40)로 전송하고, 서버(40)에서는 이미지 정보와 위치 정보를 기록하며, 이를 특정 공공기관을 포함하는 조치를 취할 수 있는 기관으로 미등록 비행체 (1)의 정보를 송신하는 것을 특징으로 한다.

또한, 드론을 분실하였을 경우, 서버(40)에 저장된 ID를 포함하는 정보와 마스터(20)로 수신받은 ID를 통해 분실된 위치를 추적할 수 있어, 분실 회수율을 높이는 장점이 있다.

이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 수정, 변경 및치환이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예 및 첨부된 도면들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예 및 첨부된 도면에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

1 - 미등록 비행체
10 - 등록 서브 20 - 마스터
30 - 드론 인식부 40 - 서버
100 - 미등록 드론 식별 시스템

Claims

본 발명의 무인 비행체 불법운항률 감소를 위한 빅데이터 구축은
데이터 수집은 무인비행체의 기체 정보, 실시간 비행정보로 구성단계;

기체정보의 경우 무인비행체의 제조사별 다른 재원, 비행 성능, 작동 환경 정보를 수집하여 비행용도 적합 여부를 판별할 목적으로 웹 크롤링을 통해 데이터 수집단계;

비행정보의 경우 실시간 위치, 속도, 고도 등 비행 데이터의 패턴을 분석하여 비행 목적을 도출하기 위해 RFI 모듈을 통해 데이터 수집단계;로 이루어지는 것을 특징으로 하는 무인비행체 실시간 추적 분석을 위한 모니터링 시스템.