KR20220058133A - Apparatus for generating routes of drone using river and method thereof - Google Patents

Apparatus for generating routes of drone using river and method thereof Download PDF

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KR20220058133A
KR20220058133A KR1020200143534A KR20200143534A KR20220058133A KR 20220058133 A KR20220058133 A KR 20220058133A KR 1020200143534 A KR1020200143534 A KR 1020200143534A KR 20200143534 A KR20200143534 A KR 20200143534A KR 20220058133 A KR20220058133 A KR 20220058133A
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Abstract

The present invention relates to a drone path setting apparatus using a river and a method thereof. According to the present invention, the drone path setting apparatus comprises: a communication unit acquiring location information of a starting point and a destination of a drone from a user terminal; a memory storing river network data in a drone flight area; and a processor setting a moving path between the starting point and the destination based on the river network data to allow the drone to move in a section along a river. Accordingly, the drone moves along a river section to minimize human life or property damage in a dangerous situation in which the drone or a loaded article falls and reduce damage to the drone.

Description

하천을 활용한 드론 경로 설정 장치, 및 방법{APPARATUS FOR GENERATING ROUTES OF DRONE USING RIVER AND METHOD THEREOF}Drone route setting device and method using rivers {APPARATUS FOR GENERATING ROUTES OF DRONE USING RIVER AND METHOD THEREOF}

본 발명은 드론 경로 설정 장치, 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는, 드론이 소정의 임무를 수행하기 위하여 비행하는 경로를 설정하는 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an apparatus and method for setting a drone route, and more particularly, to an apparatus and method for setting a route through which a drone flies to perform a predetermined mission.

드론은 사람이 탑승하지 않고 원격조종 또는 사전에 입력된 프로그램에 따라 비행할 수 있는 비행체로서 정찰, 조난자 수색, 산불 감시, 교통 위반 단속 등 군사용 및 공공 목적으로 널리 활용되고 있으며, 민간, 상업적인 용도로도 그 활용범위가 점차 확대되고 있다. 최근에는 아마존, DHL, UPS를 비롯한 물류 운송업체들은 드론 배송 서비스에 큰 관심을 가지고 시범 운영 및 테스트를 진행하고 있다. Drones are air vehicles that can be controlled remotely without a person on board or fly according to a pre-entered program, and are widely used for military and public purposes, such as reconnaissance, search for survivors, forest fire monitoring, and traffic violation control. The scope of its use is also gradually expanding. Recently, logistics carriers such as Amazon, DHL, and UPS have shown great interest in drone delivery services and are conducting pilot operations and tests.

이와 같이 드론의 활용 분야가 확대되고 있는 가운데 드론의 추락이나 비행 중 충돌로 인한 안전성 문제가 염려되고 있다. 특히 물류 배송시와 같이 드론에 물건이 적재된 상태에서 추락이나 충돌이 발생되면 위험성이 높으며, 국내에는 고층건물, 전신주 등 장애물이 많고 인구밀집도가 높기 때문에 사고로 인한 위험성이 가중된다. As the field of use of drones is expanding, there are concerns about safety issues due to drone crashes or crashes in flight. In particular, there is a high risk if a fall or collision occurs while the drone is loaded with goods, such as during logistics delivery.

드론의 비행 경로를 설정하는 종래 기술을 살펴보면, 비행제한구역이나 장애물을 회피하여 경로를 설정하고 있으나, 거주지역이나 인구 유동지역, 주요시설 위를 지나게 되므로 여전히 드론이나 드론에 적재된 물품들이 사람이나 자산에 피해를 줄 수 있는 위험성을 배제할 수 없다. 한편, 추락이나 충돌시 드론 기체의 파손으로 인하여 수리비용이 많이 들거나, 심한 경우 수리가 불가능할 정도로 파손되어 고가의 드론을 폐기해야 하는 경우도 다수 발생하게 된다. Looking at the prior art of setting the flight path of a drone, although the route is set by avoiding the flight restriction area or obstacles, it is passed over residential areas, population flow areas, and major facilities, so the drones or items loaded on the drone are still The risk of damage to assets cannot be excluded. On the other hand, there are many cases where the repair cost is high due to the damage of the drone aircraft during a fall or collision, or in severe cases, the expensive drone must be discarded because it is damaged to the extent that it cannot be repaired.

이에, 사고발생시 드론으로 인한 피해를 최소화함과 동시에 드론의 파손도 줄일 수 있도록 드론 비행 경로를 설정하는 방법이 필요한 실정이다. Accordingly, there is a need for a method for setting a drone flight path so as to minimize damage caused by the drone in case of an accident and reduce damage to the drone at the same time.

대한민국등록특허 제10-1183659호(2012.09.11)Republic of Korea Patent No. 10-1183659 (2012.09.11)

본 발명은 상기한 바와 같은 종래기술의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로, 드론의 추락이나 다른 물체와 충돌하는 위험 발생 상황에서 인명이나 재산피해를 최소화함과 동시에 드론의 파손도를 줄일 수 있도록 드론 비행 경로를 설정하는 장치 및 방법을 제공하는데 목적이 있다.The present invention has been devised to solve the problems of the prior art as described above, and it is possible to minimize damage to human life or property and reduce the degree of damage to the drone in a situation where the drone falls or collides with other objects. An object of the present invention is to provide an apparatus and method for setting a flight path.

상기한 목적은 본 발명의 일 양태에 따른 사용자 단말기로부터 드론의 출발지 및 목적지의 위치정보를 획득하는 통신부; 드론 비행지역 내의 하천망 데이터를 저장하는 메모리; 및 드론이 적어도 일부 구간을 하천을 따라 이동하도록 상기 하천망 데이터를 기초로 상기 출발지와 상기 목적지 간의 이동 경로를 설정하는 프로세서를 포함하는 것을 특징으로 하는 드론 경로 설정 장치에 의해서 달성될 수 있다. The above object is a communication unit for acquiring the location information of the origin and destination of the drone from the user terminal according to an aspect of the present invention; a memory for storing river network data within the drone flight area; and a processor for setting a movement path between the departure point and the destination based on the river network data so that the drone moves at least a partial section along a river.

여기서, 상기 메모리는, 상기 드론 비행지역에 대한 수치표면모델을 저장하고, 상기 프로세서는, 상기 수치표면모델을 구성하는 각 격자 셀별 유수의 흐름방향을 기초로 상기 드론이 하천에 진입하는 진입 위치, 또는 상기 드론이 상기 하천으로부터 벗어나는 진출 위치를 결정할 수 있다. Here, the memory stores a numerical surface model for the drone flight area, and the processor, based on the flow direction of the flowing water for each grid cell constituting the numerical surface model, an entry position at which the drone enters the river; Alternatively, the drone may determine an advancing position from the river.

한편, 상기 하천망 데이터는, 하천의 수심 및 폭에 관한 데이터를 포함하며, 상기 프로세서는, 미리 결정된 기준 이상의 수심 또는 폭을 가지는 하천을 따라 이동하도록 상기 이동 경로를 설정하라 수 있다. Meanwhile, the river network data may include data regarding the depth and width of a river, and the processor may set the movement path to move along a river having a depth or width greater than or equal to a predetermined standard.

또한, 상기 메모리는, 상기 드론 비행지역의 인구밀도 또는 공시지가에 관한 정보를 저장하고, 상기 프로세서는, 상기 인구밀도 또는 공시지가를 제약 조건으로 적용하여 미리 결정된 인구밀도 또는 공시지가 기준을 넘어서는 지역은 상기 이동 경로에서 제외되도록 설정할 수 있다. In addition, the memory stores information on the population density or the official land price of the drone flight area, and the processor applies the population density or the official land price as a constraint to a predetermined population density or an area that exceeds the official land price. You can set it to be excluded from the path.

그리고, 상기 메모리는, 상기 드론 비행지역의 현재 강우강도 또는 예측 강우강도에 관한 정보를 저장하고, 상기 프로세서는, 상기 드론의 이동시점에 상기 현재 강우강도 또는 예측 강우강도가 미리 결정된 기준을 넘어서는 지역은 상기 이동 경로에서 제외되도록 설정할 수 있다. And, the memory stores information about the current rainfall intensity or the predicted rainfall intensity of the drone flight area, and the processor, at the time of movement of the drone, the current rainfall intensity or the predicted rainfall intensity exceeds a predetermined criterion. may be set to be excluded from the movement path.

또한, 상기 메모리는, 상기 드론 비행지역의 풍속에 관한 정보를 저장하고, 상기 프로세서는, 상기 드론의 이동시점에 상기 풍속이 미리 결정된 기준을 넘어서는 지역은 상기 이동 경로에서 제외되도록 설정할 수 있다. In addition, the memory may store information about the wind speed of the drone flight area, and the processor may set an area where the wind speed exceeds a predetermined criterion at the time of movement of the drone to be excluded from the movement path.

한편, 상기 프로세서는, 상기 드론 비행지역 내에 다수 개의 노드를 설정하고, 상기 노드를 연결하는 각 링크에 대하여 물리적 거리, 풍속, 및 고도에 따른 미리 결정된 코스트 산출 기준에 따라 코스트를 산출하고, 상기 각 링크의 총 코스트가 최소가 되도록 상기 노드를 연결하여 이동 경로를 설정할 수 있다. On the other hand, the processor sets a plurality of nodes in the drone flight area, calculates a cost according to a predetermined cost calculation criterion according to a physical distance, wind speed, and altitude for each link connecting the nodes, and each A movement path may be established by connecting the nodes so that the total cost of the link is minimized.

이때, 상기 프로세서는 동일한 물리적 거리에 대하여 하천 구간보다 비하천 구간에 대응하는 링크에 더 많은 코스트를 부여할 수 있다. In this case, for the same physical distance, the processor may give a higher cost to a link corresponding to a non-river section than to a river section.

뿐만 아니라, 상기한 목적은 본 발명의 또 다른 양태에 따른 드론 경로 설정 방법에 있어서, 드론 비행지역 내의 하천망 데이터를 저장하는 단계; 사용자 단말기로부터 드론의 출발지 및 목적지의 위치정보를 획득하는 단계; 드론이 적어도 일부 구간을 하천을 따라 이동하도록 상기 하천망 데이터를 기초로 상기 출발지와 상기 목적지 간의 이동 경로를 설정하는 단계; 및 설정된 상기 이동 경로를 상기 사용자 단말기에 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 드론 경로 설정 방법에 의해서도 달성될 수 있다. In addition, the above object is a drone route setting method according to another aspect of the present invention, the method comprising: storing river network data in the drone flight area; obtaining location information of the origin and destination of the drone from the user terminal; setting a movement route between the departure point and the destination based on the river network data so that the drone moves at least a partial section along a river; and providing the set movement route to the user terminal.

이상에서 설명된 바와 같이, 본 발명에 따르면, 드론이 하천 구간을 따라 이동하도록 함으로써 드론 또는 적재 물품이 추락하는 위험 발생 상황에서 인명이나 재산피해를 최소화함과 동시에 드론의 파손도를 줄일 수 있는 효과가 있다. As described above, according to the present invention, by allowing the drone to move along the river section, it is possible to minimize damage to human life or property and reduce the degree of damage to the drone in a situation in which the drone or the loaded article is in danger of falling. there is

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 드론 경로 설정 장치를 포함하는 드론 경로 설정 시스템의 개략적인 구성을 나타낸 구성도;
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 드론 경로 설정 장치의 구성을 나타낸 블록도;
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 드론 경로 설정 장치가 비하천 구간에서 하천 구간으로 진입하는 경로를 설정하는 제1 실시예를 설명하기 위한 참고도;
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 드론 경로 설정 장치가 비하천 구간에서 하천 구간으로 진입하는 경로를 설정하는 제2 실시예를 설명하기 위한 참고도;
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 드론 경로 설정 장치가 드론이 하천에 진입하는 진입 위치를 결정하는 예를 설명하기 위한 참고도;
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 드론 경로 설정 장치가 풍속을 반영하여 드론의 이동 경로를 설정하는 예를 설명하기 위한 참고도; 및
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 드론 경로 설정 방법을 나타낸 흐름도이다.
1 is a configuration diagram showing a schematic configuration of a drone route setting system including a drone route setting apparatus according to an embodiment of the present invention;
2 is a block diagram showing the configuration of a drone route setting apparatus according to an embodiment of the present invention;
3 is a reference diagram for explaining a first embodiment in which the drone route setting apparatus according to an embodiment of the present invention sets a route to enter from a non-river section to a river section;
4 is a reference diagram for explaining a second embodiment in which the drone route setting apparatus according to an embodiment of the present invention sets a route to enter from a non-river section to a river section;
5 is a reference diagram for explaining an example in which the drone route setting apparatus determines an entry position at which a drone enters a river according to an embodiment of the present invention;
6 is a reference diagram for explaining an example in which the drone route setting apparatus according to an embodiment of the present invention sets a movement route of a drone by reflecting wind speed; and
7 is a flowchart illustrating a drone route setting method according to an embodiment of the present invention.

이하, 도면을 참조하여 본 발명의 구체적인 실시예들에 대하여 설명하기로 한다. 다만 하기의 설명 및 첨부된 도면에서 본 발명의 요지를 흐릴 수 있는 공지 기능 또는 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 또한, 도면 전체에 걸쳐 동일한 구성 요소들은 가능한 한 동일한 도면 부호로 나타내고 있음에 유의하여야 한다.Hereinafter, specific embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. However, detailed descriptions of well-known functions or configurations that may obscure the gist of the present invention in the following description and accompanying drawings will be omitted. Also, it should be noted that, throughout the drawings, the same components are denoted by the same reference numerals as much as possible.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 드론 경로 설정 장치를 포함하는 드론 경로 설정 시스템의 개략적인 구성을 나타낸 구성도이다. 도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 드론 경로 설정 시스템(1)은 사용자 단말기(T), 및 드론 경로 설정 장치(100)를 포함한다.1 is a block diagram showing a schematic configuration of a drone route setting system including a drone route setting apparatus according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 1 , a drone route setting system 1 according to an embodiment of the present invention includes a user terminal T and a drone route setting apparatus 100 .

사용자 단말기(T)는 드론 경로 설정 시스템을 통하여 드론의 비행 경로를 설정하고자 하는 사용자가 이용하는 단말장치로서, WI-FI, LTE, 5G, 등 공지된 다양한 유무선 통신 네트워크를 통하여 드론 경로 설정 장치(100)에 접속된다. 사용자 단말기(T)는 드론이 비행을 시작하는 출발지 및 중간에 거치는 경유지를 포함하여 드론이 비행을 일시적으로 중단하거나 또는 종료하는 목적지의 위치정보, 드론 경로 설정시 사용자가 채택하기 원하거나 제한고자 하는 경로설정 옵션 등 드론의 비행 경로를 설정하는 과정에서 필요한 각종 정보를 사용자로부터 입력받아 드론 경로 설정 장치(100)에 전송한다. 이와 같이, 사용자 단말기(T)는 사용자로부터 필요한 정보를 입력 받고 각종 정보를 디스플레이하기 위한 UI(User Interface)와 정보 송수신을 위한 통신기능을 제공하는 단말기로서, 스마트폰, 태블릿 PC, 노트북, 데스크톱 등이 적용될 수 있다. The user terminal (T) is a terminal device used by a user who wants to set the flight route of the drone through the drone route setup system, and the drone route setup device 100 through various known wired and wireless communication networks such as WI-FI, LTE, 5G, etc. ) is connected to The user terminal (T) includes location information of the destination where the drone temporarily suspends or terminates flight, including the departure point where the drone starts flying and the waypoints in the middle, and the location information that the user wants to adopt or limit when setting the drone route. Various types of information required in the process of setting the flight path of the drone, such as a path setting option, are received from the user and transmitted to the drone path setting apparatus 100 . As described above, the user terminal T is a terminal that receives necessary information from a user and provides a UI (User Interface) for displaying various information and a communication function for transmitting and receiving information, such as a smartphone, tablet PC, notebook, desktop, etc. This can be applied.

드론 경로 설정 장치(100)는 드론 비행지역 내 하천망 데이터와 인구밀도 및 공시지가 정보와 같이 미리 저장된 드론 비행지역에 관한 정보, 풍향/풍속, 현재 및 예측 강우강도 정보 등 드론 비행지역의 기상정보 등을 기초로 드론의 비행 경로를 설정한다. 참고로, 드론 비행지역은 드론의 비행이 가능한 지역으로서 이동 경로로서 포함될 수 있는 지역을 포괄한다. The drone route setting device 100 provides information on the drone flight area stored in advance such as river network data, population density and official land price information in the drone flight area, wind direction/wind speed, and weather information of the drone flight area such as current and predicted rainfall intensity information, etc. Set the flight path of the drone based on it. For reference, the drone flight area encompasses an area that can be included as a movement path as an area where the drone can fly.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 드론 경로 설정 장치(100)의 구성을 나타낸 블록도이다. 이하, 도 2를 참조하여, 드론 경로 설정 장치(100)의 세부 구성을 살펴보기로 한다. 2 is a block diagram showing the configuration of the drone route setting apparatus 100 according to an embodiment of the present invention. Hereinafter, a detailed configuration of the drone route setting apparatus 100 will be described with reference to FIG. 2 .

도 2를 참조하면, 드론 경로 설정 장치(100)는 통신부(10), 메모리(20), 및 프로세서(30)를 포함한다. Referring to FIG. 2 , the drone route setting apparatus 100 includes a communication unit 10 , a memory 20 , and a processor 30 .

통신부(10)는 사용자 단말기(T) 및 강우나 바람 등의 기상정보를 생성하는 기상서버(미도시) 등과 드론 경로를 설정하는데 필요한 각종 정보의 송수신을 위하여 통신을 수행하는 것으로, WI-FI, 이더넷(Ethernet), LTE, 5G 등 공지된 다양한 유무선 통신방식을 제공하는 통신모듈을 포함하여 구현될 수 있다. The communication unit 10 communicates with a user terminal T and a weather server (not shown) that generates weather information such as rain or wind, etc., for transmitting and receiving various information necessary for setting a drone route, WI-FI, It can be implemented by including a communication module that provides various known wired and wireless communication methods such as Ethernet, LTE, and 5G.

메모리(20)는 RAM, ROM, EEPROM, 플래시 메모리 등의 메모리 소자로 구현되어, 드론 경로 설정 장치(100)의 다양한 운영체제(OS), 미들웨어, 플랫폼, 및 각종 어플리케이션을 저장할 수 있으며, 드론 경로 설정을 위한 프로그램 코드, 드론 비행지역의 지도, 하천망 데이터, 인구밀도, 공시지가, 드론의 비행을 제한하거나 금지하는 영역정보, 기상서버로부터 수신한 강우, 바람 정보, 수치표면모델(Digital Surface Model, DSM) 등과 같이 드론 경로를 설정하는데 필요한 제반 정보를 저장한다.The memory 20 is implemented with memory devices such as RAM, ROM, EEPROM, and flash memory, and can store various operating systems (OS), middleware, platforms, and various applications of the drone route setting apparatus 100, and drone route setting program code, drone flight area map, river network data, population density, official land price, area information that restricts or prohibits drone flight, rainfall and wind information received from the weather server, digital surface model (DSM) It stores all information necessary to set the drone route, such as

여기서 하천망 데이터는, 하천의 위치를 나타내는 데이터로서, 예컨대 OGC 표준 linestring 형식으로서 경도 및 위도의 vertex array로 표현될 수 있다. 또한, 하천망 데이터로서 하천의 위치 뿐 아니라 수심 및 폭에 관한 데이터, 상수원보호구역인지 여부를 포함할 수 있다. 이와 같이, 하천망 데이터는 소정의 구간별로 하천의 위치를 나타내는 지오메트리(geometry) 정보, 하천의 폭, 수심, 및 상수원보호구역 여부를 포함하는 레코드(record)로 저장될 수 있다. Here, the river network data is data indicating the location of a river, and may be expressed as, for example, a vertex array of longitude and latitude in an OGC standard linestring format. In addition, as river network data, it may include not only the location of the river, but also data on water depth and width, and whether it is a water source protection area. In this way, the river network data may be stored as a record including geometry information indicating the location of the river for each predetermined section, the width of the river, the water depth, and whether or not a water source protection zone exists.

한편, 인구밀도 및 공지시가 데이터는 다양한 형식으로 저장될 수 있다. 예컨대, 드론의 비행지역을 소정의 격자 셀 단위로 구분하고, 각 셀 값으로 인구밀도값 또는 공시지가를 저장한 래스터(raster) 포맷으로 저장될 수 있으며, 여기서 인구밀도는 해당 영역에서 거주하는 정적인구 또는 유동인구일 수 있다. 참고로, 국내 국토지리정보원에서는 500m 단위 격자 형식으로 전국의 인구밀도 및 공시지가 정보를 제공하고 있는데, 이를 적용하거나 또는 가공하여 활용할 수 있다. On the other hand, population density and public market price data may be stored in various formats. For example, the drone flight area may be divided into a predetermined grid cell unit and stored in a raster format in which a population density value or an official land price is stored as each cell value, where the population density is a static sphere living in the corresponding area. Or it may be a floating population. For reference, the National Geographic Information Institute in Korea provides information on the population density and official land price of the country in a 500m unit grid format, which can be applied or processed and utilized.

그리고, 강우강도 데이터는 유관기관 서버(미도시)로부터 소정 주기마다 시계열적으로 수신될 수 있으며, 현재의 강우강도 또는 예측 강우강도 데이터를 포함할 수 있다. 강우강도 데이터도 다양한 데이터 포맷으로 저장될 수도 있으나, 예컨대, 인구밀도와 공시지가 데이터와 유사하게 드론의 비행지역을 소정의 격자 셀 단위로 구분하고 각 격자 셀마다 해당 위치에서의 강우강도 값(mm/h)이 저장된 래스터 포맷으로 저장될 수 있다. In addition, the rainfall intensity data may be time-series received every predetermined period from a server (not shown) of a related institution, and may include current rainfall intensity or predicted rainfall intensity data. Rainfall intensity data may also be stored in various data formats. For example, similarly to population density and official land price data, the drone flight area is divided into a predetermined grid cell unit, and the rainfall intensity value (mm / h) can be stored in the stored raster format.

풍향/풍속 데이터도 유관기관 서버로부터 소정 주기마다 시계열적으로 수신될 수 있으며, 다양한 데이터 포맷으로 저장될 수 있으나, 다른 데이터와 마찬가지로 드론의 비행지역을 소정의 격자 셀 단위로 구분하고 각 격자 셀마다 해당 위치에서의 풍향 및 풍속 값(m/s)이 저장된 래스터 포맷으로 저장될 수 있다. Wind direction/wind speed data may also be received time-series from the server of the relevant institution at every predetermined period and may be stored in various data formats. Wind direction and wind speed values (m/s) at the corresponding location may be stored in a stored raster format.

한편, 수치표면모델은 국토를 복수의 격자 셀 단위로 나누고, 각 격자 셀에 대응하는 영역의 표고를 수치 형태로 기록하여 지면 및 지표 피복물의 기복을 표현한 모델을 말한다. 이러한 수치표면모델은 지형도의 등고선을 이용하거나 항공사진 측량, LIDAR 측량 등을 통해 파악된 표고를 기초로 생성될 수 있는 것으로, 국토지리정보원을 비롯한 유관기관 서버로부터 수치표면모델 데이터를 수신하여 저장할 수 있다. On the other hand, the numerical surface model refers to a model in which the land is divided into a plurality of grid cells, and the elevation of the area corresponding to each grid cell is recorded in numerical form to express the undulations of the ground and surface cover. Such a numerical surface model can be created using the contour lines of a topographic map or based on the elevation determined through aerial photographic surveying, LIDAR surveying, etc. there is.

프로세서(30)는 사용자 단말기(T)를 통해 수신된 정보, 메모리(20)에 저장된 데이터, 즉, 하천망 데이터, 수치표면모델, 풍향/풍속 데이터, 강우강도 데이터, 인구밀도, 공시지가 데이터 등을 기초로 드론의 비행 경로를 설정한다. 이하, 프로세서(30)가 드론의 비행 경로를 설정하는 것을 실시예를 들어 설명하기로 한다. The processor 30 is based on the information received through the user terminal T, the data stored in the memory 20, that is, river network data, numerical surface model, wind direction/wind speed data, rainfall intensity data, population density, official price data, etc. to set the drone's flight path. Hereinafter, a description will be given of an embodiment in which the processor 30 sets the flight path of the drone.

프로세서(30)는 기본적으로 사용자 단말기(T)로부터 입력된 출발지와 목적지 간의 이동 경로를 설정하되, 드론이 적어도 일부 비행 구간을 하천을 따라 이동하도록 이동 경로를 설정한다. 프로세서(30)는 드론 또는 적재 물건의 추락 사고발생시 위험도를 낮추기 위하여 사람이 거주 또는 통행하거나, 건물들이 밀집된 곳을 이동하는 것을 최소화하고, 하천망을 위주로 비행하는 경로를 설정하게 된다. The processor 30 basically sets a movement path between the origin and the destination input from the user terminal T, but sets the movement path so that the drone moves at least some flight section along the river. The processor 30 minimizes the movement of people living or passing, or moving to a place where buildings are dense, in order to lower the risk when a drone or a loaded object falls, and sets a route to fly mainly on the river network.

다만, 하천망을 따라 이동하도록 드론의 비행 경로를 설정할 때 출발지와 목적지까지의 모든 이동 경로를 하천으로만 구성하는 것은 사실상 불가능하므로, 일부 비행 구간은 하천 이외의 경로를 지나가는 것이 불가피하다. However, when setting the flight route of the drone to move along the river network, it is practically impossible to configure all movement routes from the origin to the destination with only rivers, so it is inevitable for some flight sections to pass through routes other than rivers.

이와 같이, 하천 이외의 경로를 포함하여 이동 경로를 설정할 때, 프로세서(30)는 하천과 비하천 구간 사이의 물리적 거리를 기초로 비하천 이동 구간이 최대한 적게 포함되도록 이동 경로를 구성할 수 있다. In this way, when setting a movement path including a path other than a river, the processor 30 may configure the movement path so that the non-stream movement section is included as little as possible based on the physical distance between the river and the non-river section.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 프로세서(30)가 비하천 구간에서 하천 구간으로 진입하는 경로를 설정하는 제1 실시예를 설명하기 위한 참고도이다. 도 3을 참조하면, 프로세서(30)는 비하천 구간(S1)의 소정 지점(p1)에서 하천 구간(R1)으로 진입시 비하천 구간(S1)의 소정 지점(p1)과 하천 구간(R1)의 최단 경로(d1)를 드론의 이동 경로로 설정함으로써 비하천 구간(S1)에서의 이동 구간을 최소화할 수 있다. 참고로, 도 3에서는 비하천 구간에서 하천 구간으로 진입하는 케이스가 도시되었으나, 반대로, 하천 구간에서 비하천 구간의 소정 지점으로 진출할 때에도 최단 경로를 따를 수 있다. FIG. 3 is a reference diagram for explaining the first embodiment in which the processor 30 sets a path to enter from a non-river section to a river section according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 3 , when the processor 30 enters the river section R1 from the predetermined point p1 of the non-stream section S1, the By setting the shortest path d1 as the moving path of the drone, the moving section in the non-river section S1 can be minimized. For reference, although the case of entering from the non-river section to the river section is illustrated in FIG. 3 , on the contrary, the shortest path may be followed even when advancing from the river section to a predetermined point of the non-river section.

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 프로세서(30)가 비하천 구간에서 하천 구간으로 진입하는 경로를 설정하는 제2 실시예를 설명하기 위한 참고도이다. 4 is a reference diagram for explaining a second embodiment in which the processor 30 sets a path for entering a river section from a non-river section according to an embodiment of the present invention.

도 4는 비하천 구간(S2)과 하천 구간(R2)의 최단 경로 상 인구 밀집도가 높거나 공시지가가 높은 영역(X)이 포함되어 있는 케이스를 상정한 것이다. 이 경우, 프로세서(30)는 최단 경로를 따르지 않고 해당 영역을 우회하는 이동 경로(d2)를 설정할 수 있다. 이때, 우회기준이 되는 인구 밀집도 또는 공시지가의 기준값은 사용자 단말기(T)를 통하여 사용자로부터 직접 입력받거나 미리 설정된 내부 기준에 의할 수 있다. 다만, 일부 지역을 우회하는 경우에도 기본적으로 최단 거리를 이동하도록 경로를 설정할 수 있다. 4 is assuming a case in which the area (X) having a high population density or a high official land price on the shortest path of the non-stream section (S2) and the river section (R2) is included. In this case, the processor 30 may set a movement path d2 that bypasses the corresponding area without following the shortest path. In this case, the reference value of the population density or the official land price serving as the detour standard may be directly input from the user through the user terminal T or may be based on a preset internal standard. However, even when bypassing some areas, the route can be set to travel the shortest distance by default.

이와 같이, 프로세서(30)는 비하천 구간에서 하천 구간으로 진입시 또는 하천 구간에서 비하천 구간으로 진출시 최단 경로를 따르되, 인구 밀집도와 공시지가를 제약조건으로 적용하여 드론의 이동 경로를 설정할 수 있다. 다만, 사용자의 선택에 따라 인구 밀집도와 공시지가를 제약조건으로 적용하지 않을 수도 있음은 물론이다. 또한, 인구 밀집도는 정적인구뿐 아니라 유동인구 값이 적용될 수 있으며, 이때, 메모리(20)는 시간별로 유동인구 밀집도를 저장하고, 드론이 해당 지역을 이동할 것으로 예측되는 시점에 대응하는 유동인구 밀집도를 적용하여 해당 지역의 우회 또는 통과 여부를 판단할 수 있다. In this way, the processor 30 follows the shortest path when entering the non-river section or entering the non-river section from the river section, but applies the population density and the official land price as constraints to set the movement path of the drone. However, it goes without saying that the population density and official land price may not be applied as constraints depending on the user's choice. In addition, as for the population density, not only a static population but also a floating population value can be applied. At this time, the memory 20 stores the floating population density by time, and the floating population density corresponding to the time when the drone is expected to move the corresponding area. It can be applied to determine whether to bypass or pass through the area.

한편, 이동 경로 설정의 또 다른 제약 조건으로서 하천의 수심 및 하천폭, 강우강도, 풍속을 적용할 수 있다. 먼저, 하천의 수심 및 하천폭을 제약 조건으로 적용하는 것에 대하여 설명하면, 프로세서(30)는 메모리(20)에 저장된 하천망 데이터 중 하천 수심 및 하천폭 데이터를 기초로 소정 기준 이상의 수심 또는 폭을 가지는 하천을 따라 이동하도록 이동 경로를 설정할 수 있다. 이때, 하천의 수심 또는 하천폭에 관한 데이터는 강우나 홍수발생에 따라 변동될 수 있는 값이므로 유관기관 서버로부터 하천 수심이나 폭에 관한 데이터가 업데이트 될때마다 변동된 데이터를 수신하여 조건에 부합하는지 여부를 판단할 수 있을 것이다. On the other hand, as another constraint condition for setting the movement path, the water depth and width of the river, rainfall intensity, and wind speed may be applied. First, the application of the river depth and width as a constraint will be described. The processor 30 has a water depth or width greater than or equal to a predetermined standard based on the river depth and width data among the river network data stored in the memory 20 . You can set a movement path to move along a river. At this time, since the data on the depth or width of the river is a value that can be changed according to the occurrence of rainfall or flood, the changed data is received every time the data on the river depth or width is updated from the server of the relevant institution to check whether the conditions are met. will be able to judge

프로세서(30)는 사용자의 선택 또는 내부 기준에 따라 하천망 데이터 중 상수원보호구역을 제약조건으로 적용할 수도 있다. 예컨대, 사용자가 상수원보호구역을 제약조건으로 적용하는 것을 선택한 경우, 상수원보호구역으로 분류된 영역은 이동 경로에서 제외되도록 설정할 수 있다. 또는, 드론의 운송 물품의 종류에 대응하여 상수원보호구역의 제외 여부를 내부 기준으로 마련해두고 물품이 추락하는 경우 하천의 수질에 악영향을 끼치는 물품을 이송하는 드론은 상수원보호구역으로 지정된 영역을 지나지 않도록 이동 경로를 설정할 수 있다. The processor 30 may apply the water source protection zone among the river network data as a constraint according to a user's selection or an internal standard. For example, if the user selects to apply the water source protection area as a constraint, the area classified as the water source protection area may be set to be excluded from the movement route. Alternatively, in response to the type of goods transported by drones, it is established as an internal standard whether or not the water source protection zone is excluded. You can set a movement path.

또한, 프로세서(30)는 메모리(20)에 저장된 데이터를 기초로 드론의 이동 시점에 해당 지역의 현재 강우강도 또는 예측 강우강도가 소정 기준값을 넘어서는 지역은 드론의 이동 경로에서 제외되도록 설정할 수 있다. 여기서, 드론의 이동 시점은 드론이 해당 지역을 이동할 것으로 예측되는 시점으로서, 사용자 단말기(T)로부터 입력된 드론의 출발시간과 드론의 출발지와의 거리 정보, 드론의 평균속도 등을 기초로 예측할 수 있다. Also, based on the data stored in the memory 20, the processor 30 may set an area in which the current or predicted rainfall intensity of the corresponding area exceeds a predetermined reference value at the time of movement of the drone to be excluded from the movement path of the drone. Here, the moving time of the drone is the time at which the drone is predicted to move in the corresponding area, and it can be predicted based on the departure time of the drone input from the user terminal (T), distance information from the drone’s departure point, the average speed of the drone, etc. there is.

프로세서(30)는 또 다른 제약조건으로서 메모리(20)에 저장된 풍속 데이터를 적용하여 드론의 이동시점에 풍속이 소정의 기준값을 넘어서는 지역은 드론의 이동 경로에서 제외되도록 설정할 수 있다. 이는, 강한 바람으로 인하여 드론이 추락하거나 전복되는 상황을 방지하기 위함이다.As another constraint, the processor 30 may apply the wind speed data stored in the memory 20 so that an area where the wind speed exceeds a predetermined reference value at the time of movement of the drone is excluded from the movement path of the drone. This is to prevent the drone from falling or overturning due to strong winds.

사용자는 사용자 단말기(T)를 통하여 전술된 하천 수심 및 폭, 강우강도, 풍속을 제약조건으로 설정할지 여부를 직접 선택할 수 있으며, 제약조건 적용시 기준값은 사용자 단말기(T)를 통하여 사용자로부터 직접 입력받거나 미리 설정된 내부 기준에 의할 수 있다. 참고로, 강우강도와 풍향/풍속에 관한 데이터는 드론 비행지역에 대한 공간을 격자 셀로 나누고 해당 격자 셀 위치에 대응하는 강우강도와 풍향/풍속 값을 저장한 래스터 포맷으로 저장될 수 있음은 전술된 바와 같다. The user can directly select whether to set the aforementioned river depth and width, rainfall intensity, and wind speed as a constraint through the user terminal T, and when applying the constraint, the reference value is directly input from the user through the user terminal T received or according to preset internal standards. For reference, the data on the rainfall intensity and wind direction/wind speed can be stored in a raster format in which the space for the drone flight area is divided into grid cells and the rainfall intensity and wind direction/wind speed values corresponding to the grid cell positions are stored. like a bar

한편, 프로세서(30)는 메모리(20)에 저장된 드론 비행지역에 대한 수치표면모델을 기초로 드론이 하천에 진입하는 진입 위치, 또는 드론이 하천으로부터 벗어나는 진출 위치를 결정할 수 있다. Meanwhile, the processor 30 may determine an entry position at which the drone enters a river or an exit position at which the drone departs from the river based on the numerical surface model of the drone flight area stored in the memory 20 .

이에 관하여 부연하면, 일정한 유로를 가지는 유수의 계통이 하천으로 분류되나, 이 하천으로부터 여러 지류가 갈려 나오거나 또는 지류가 하천에 흘러들게 된다. 프로세서(30)는 이처럼 하천망 데이터에서 하천으로 분류되지 않은 지류 등의 유수의 흐름을 파악하여 드론이 하천에 진입하는 진입 위치 또는 하천으로부터 벗어나는 진출 위치를 결정한다. 이때, 프로세서(30)는 8개의 흐름방향 격자(flow direction grid)를 활용하는 'D-8' 알고리즘을 비롯하여 수치표면모델을 구성하는 각 격자별 흐름방향을 연산하기 위한 공지된 다양한 알고리즘을 탑재하고, 이를 기초로 하천으로의 진입 위치 또는 진출 위치를 결정할 수 있다. 참고로, 수치표면모델의 격자 셀 값을 기초로 유수의 흐름 방향을 분석하는 알고리즘은 공지되어 있는바, 설명의 간략화를 위하여 상세한 설명은 생략하기로 한다To elaborate on this, a runoff system having a certain flow path is classified as a river, but various tributaries or tributaries flow into the river from this river. The processor 30 determines the entry position where the drone enters the river or the exit position where the drone enters the river by identifying the flow of flowing water, such as a tributary, which is not classified as a river in the river network data. At this time, the processor 30 is equipped with a variety of known algorithms for calculating the flow direction for each grid constituting the numerical surface model, including the 'D-8' algorithm that utilizes eight flow direction grids, , it is possible to determine the entry position or exit position to the river based on this. For reference, an algorithm for analyzing the flow direction of flowing water based on the lattice cell value of the numerical surface model is known, and detailed description will be omitted for simplicity of explanation.

도 5는 본 발명의 실시예에 따른 프로세서(30)가 수치표면모델을 기초로 드론이 하천에 진입하는 진입 위치를 결정하는 예를 설명하기 위한 참고도이다. 5 is a reference diagram for explaining an example in which the processor 30 determines an entry position at which a drone enters a river based on a numerical surface model according to an embodiment of the present invention.

도 5를 참조하면, 수치표면모델을 기초로 'D-8'알고리즘을 이용하여 유수의 흐름을 분석한 결과코드가 (a)에 도시되어 있으며, (b)는 위 결과코드를 가시화한 것이다. 흐름방향 코드는 ESRI 등에서 미리 정의하고 있다. 예컨대, ESRI에 따르면, 흐름분석 코드 '1'은 우측 방향 흐름을 의미한다. (b)에서 격자 셀 내부의 화살표가 해당 격자 셀 위치에서 유수의 방향을 나타낸다. 프로세서(30)는 유수의 흐름 영역을 따르도록 드론의 이동 경로를 결정할 수 있다. 즉, 도 5의 (b)와 같이 유수의 흐름방향이 분석되었을 때, 프로세서(30)는 (b)에서 테두리가 굵게 표시된 격자 셀의 위치를 지나 하천에 진입하거나 또는 하천으로부터 벗어나도록 진입 또는 진출 위치를 결정할 수 있다.Referring to FIG. 5, the result code of analyzing the flow of flowing water using the 'D-8' algorithm based on the numerical surface model is shown in (a), and (b) is a visualization of the above result code. The flow direction code is predefined in ESRI and the like. For example, according to the ESRI, the flow analysis code '1' means a rightward flow. In (b), the arrow inside the grid cell indicates the direction of flow at the corresponding grid cell position. The processor 30 may determine the movement path of the drone to follow the flow area of the flowing water. That is, when the flow direction of running water is analyzed as shown in (b) of FIG. 5 , the processor 30 enters or advances to enter or out of the river past the position of the grid cells with bold borders in (b). location can be determined.

이와 같이, 하천 이외의 유수의 흐름 분석 결과를 드론의 이동 경로 설정에 반영함으로써 수심이 충분하지 않더라도 인구 밀집지역은 회피할 수 있는 효과를 얻을 수 있다. 유수가 흐르는 위치는 인구의 유동이 실질적으로 불가능하거나 있더라도 유동량이 적은 지역이기 때문이다.In this way, by reflecting the flow analysis results other than rivers in the setting of the movement path of the drone, it is possible to obtain the effect of avoiding densely populated areas even if the water depth is not sufficient. This is because the location where the running water flows is an area where the flow of the population is practically impossible or there is little flow.

프로세서(30)는 드론 비행지역 내에 미리 결정된 기준 및 간격에 따라 드론이 이동할 수 있는 다수 개의 노드를 설정하고, 노드를 연결하는 각 링크에 대하여 코스트(cost)를 산출하고, 각 링크의 총 코스트가 최소가 되도록 노드를 연결하여 드론의 이동 경로를 설정한다. 이와 같이, 노드와 노드를 연결하는 각 링크는 드론의 이동 경로를 구성하는 단위에 해당한다. 여기서, 각 링크마다 부여되는 코스트는 물리적 거리, 풍속, 고도에 따라 미리 결정된 코스트 산출 기준에 의할 수 있다. The processor 30 sets a plurality of nodes to which the drone can move according to a predetermined criterion and interval within the drone flight area, calculates a cost for each link connecting the nodes, and the total cost of each link is Set the drone's movement path by connecting nodes to minimize it. In this way, each link connecting a node and a node corresponds to a unit constituting a movement path of the drone. Here, the cost given to each link may be based on a cost calculation standard determined in advance according to the physical distance, wind speed, and altitude.

전술된 코스트 산출 기준 항목에서 물리적 거리는 노드와 노드 간의 물리적 거리를 의미하는 것으로 고정된 값에 해당하며, 드론 비행지역의 지도 데이터를 기초로 파악할 수 있다. 고도는 수치표면모델을 기초로 파악될 수 있으며, 고도에 따른 코스트는 수치표면모델에서 획득되는 고도 프로파일을 기초로 산출될 수 있다. 이와 같이 고정된 항목에 대응하는 코스트 값은 각 링크에 대하여 미리 설정될 수 있다. In the above-described cost calculation criteria item, the physical distance refers to the physical distance between nodes and corresponds to a fixed value, and can be identified based on map data of the drone flight area. The altitude may be determined based on the numerical surface model, and the cost according to the altitude may be calculated based on the altitude profile obtained from the numerical surface model. A cost value corresponding to the fixed item may be preset for each link.

프로세서(30)는 물리적 거리가 상대적으로 길면 코스트를 더 많이 증가시키되, 하천 구간에서의 물리적 거리와 비하천 구간에서의 물리적 거리에 대한 코스트를 구분하여 산출할 수 있다. 예컨대, 동일한 물리적 거리를 가정할 때, 하천 구간에 대응하는 링크보다 비하천 구간에 대응하는 링크에 더 큰 코스트를 부여함으로써, 하천 구간이 우선적으로 적용되도록 할 수 있다. 참고로, 해당 링크가 하천 구간에 해당되는지 여부는 하천망 데이터를 기초로 파악할 수 있다. 그리고, 전술된 바와 같이, 하천으로 분류된 지역이 아니더라도 유수 흐름 분석을 통하여 유수의 흐름 방향에 대응되는 구간은 유수의 흐름 방향에 대응되지 않는 비하천 구간에 비하여 상대적으로 적은 코스트가 부여되도록 할 수 있다. The processor 30 may increase the cost more if the physical distance is relatively long, but may calculate the cost separately for the physical distance in the river section and the physical distance in the non-stream section. For example, assuming the same physical distance, by giving a higher cost to a link corresponding to a non-river section than to a link corresponding to a river section, the river section may be preferentially applied. For reference, whether a corresponding link corresponds to a river section may be determined based on river network data. And, as described above, even if it is not an area classified as a river, a section corresponding to the flow direction of flowing water through flow analysis can be provided with a relatively low cost compared to a non-stream section that does not correspond to the flow direction of the flowing water. there is.

또한, 고도에 따른 코스트는 구간의 시점, 종점 간의 단순 고도 차이가 아니라 고도 프로파일을 이용하여 미리 결정된 소정의 단위 거리별 고도차에 따른 코스트를 합산하여 산출된다. 이때, 고도차에 대응하는 코스트는 물리적 거리를 기준으로 적용하여 물리적 거리에 대응하는 코스트로 환산하여 산출할 수 있다. 예컨대, 고도차가 +10m인 경우 드론이 고도를 상승시키는데 에너지 소모 및 이동 경로가 길어지므로 수평거리가 15m 늘어나는 +15m에 대응하는 코스트로 환산할 수 있으며, 고도차 -20m는 고도차 +20m보다는 적으나 고도를 하강시키는데에도 에너지 소모 및 이동 경로가 길어짐을 고려하여 수평거리가 2m 늘어나는 +2m의 코스트로서 환산할 수 있다. 참고로, 고도 수치 앞의 부호는 드론의 진행 방향 대비 고도가 높아지는 경우 '+', 낮아지는 경우를 '-'로 표현하였다. 이처럼, 프로세서(30)는 고도 증감량에 따른 코스트를 수평거리에 따른 코스트로 환산하기 위한 코스트 환산 기준을 마련하여 저장해둘 수 있다. In addition, the cost according to the altitude is calculated by adding up the cost according to the altitude difference for each predetermined unit distance determined in advance using the altitude profile, rather than the simple difference in altitude between the starting point and the end point of the section. In this case, the cost corresponding to the height difference may be calculated by applying the physical distance as a reference and converting it into a cost corresponding to the physical distance. For example, if the altitude difference is +10m, the drone consumes energy and travels to increase the altitude, so it can be converted into a cost corresponding to +15m increasing the horizontal distance by 15m. It can be converted into a cost of +2m in which the horizontal distance is increased by 2m considering the energy consumption and the length of the movement path to descend. For reference, the sign in front of the altitude value is expressed as '+' when the altitude increases relative to the direction in which the drone is traveling, and '-' when it decreases. In this way, the processor 30 may prepare and store a cost conversion standard for converting the cost according to the elevation increase/decrease into the cost according to the horizontal distance.

한편, 코스트 산출 기준 항목 중 풍속은 단위시간당 바람의 속도로서 그 값이 시간에 따라 변화됨에 따라 풍속에 대응하는 코스트도 함께 변화하게 된다. 참고로, 풍속은 바람의 속력 및 아니라 방향을 포함하는 개념으로서 벡터로 표현될 수 있다. On the other hand, the wind speed among the cost calculation criteria is the speed of the wind per unit time, and as the value changes with time, the cost corresponding to the wind speed also changes. For reference, the wind speed may be expressed as a vector as a concept including the speed and not the wind speed.

도 6은 본 발명의 실시예에 따른 프로세서(30)가 풍속을 반영하여 드론의 이동 경로를 설정하는 예를 설명하기 위한 참고도이다. 6 is a reference diagram for explaining an example in which the processor 30 sets the movement path of the drone by reflecting the wind speed according to an embodiment of the present invention.

도 6을 참조하면, 바람은 드론의 이동 방향에 대하여 수직 성분과 수평 성분으로 분해될 수 있다. 여기서, 수직 성분은 방향에 따라 드론의 이동을 도와주거나 또는 방해하는 요소로 작용한다. 즉, 드론의 이동 방향과 동일한 방향의 수직 성분은 드론의 이동을 도와주고, 드론의 이동 방향과 반대 방향의 수직 성분은 드론의 이동을 방해한다. 한편, 수평 성분은 항상 드론의 이동을 방해하는 요소로 작용하게 되며, 성분의 크기가 클수록 방해하는 정도도 더 커지게 된다. 프로세서(30)는 이와 같은 관계를 이용하여 드론이 출발지로부터 목적지까지 향할 때 각 링크에서 드론의 이동 방향과 바람의 수직 성분의 방향, 및 수평 성분의 방향을 고려하여 코스트를 증가 또는 감소시킬 수 있다. 예컨대, 드론의 이동 방향과 동일한 수직 성분이 존재하면 코스트를 감소시키고, 반대 수직 성분이 존재하면 코스트를 증가시킬 수 있다. 이때, 구체적인 성분의 크기에 따라 코스트의 증감량이 달라진다. 또한, 수평 성분 존재시 코스트는 증가되며 성분의 크기에 따라 증가량이 달라질 수 있다. Referring to FIG. 6 , wind may be decomposed into a vertical component and a horizontal component with respect to the moving direction of the drone. Here, the vertical component acts as an element that helps or hinders the movement of the drone depending on the direction. That is, a vertical component in the same direction as the moving direction of the drone helps the drone to move, and a vertical component in the opposite direction to the moving direction of the drone prevents the drone from moving. On the other hand, the horizontal component always acts as an obstacle to the movement of the drone, and the larger the size of the component, the greater the degree of obstruction. The processor 30 may increase or decrease the cost by considering the direction of movement of the drone, the direction of the vertical component of the wind, and the direction of the horizontal component in each link when the drone is directed from the origin to the destination by using such a relationship. . For example, if there is a vertical component identical to the moving direction of the drone, the cost may be reduced, and if there is an opposite vertical component, the cost may be increased. At this time, the amount of increase or decrease of the cost varies according to the size of the specific component. In addition, when a horizontal component exists, the cost is increased, and the amount of increase may vary depending on the size of the component.

이와 같이, 프로세서(30)는 물리적 거리에 따라 고정된 제1 코스트, 고도에 따라 고정된 제2 코스트, 및 풍속에 따른 제3 코스트를 합산하여 각 링크에 대응하는 코스트를 산출하고, 각 링크의 코스트의 총합이 최소가 되도록 출발지와 목적지 사이의 노드들을 연결하여 드론의 이동 경로를 설정한다. 드론은 이와 같이 연결된 노드와 링크에 대응하는 구간을 이동하여 사용자 단말기(T)로부터 입력된 출발지부터 목적지까지 비행하게 된다. 이때, 전술된 바와 같이 풍속, 공시지가, 인구밀도, 상수원보호구역 여부, 현재 또는 예측 강우강도, 하천수심 및 하천 폭 등을 제약조건으로 적용할 수 있다. 예컨대, 제약조건에 따른 구간은 코스트가 낮더라도 이동 경로에서 제외된다. In this way, the processor 30 calculates a cost corresponding to each link by summing the first cost fixed according to the physical distance, the second cost fixed according to the altitude, and the third cost according to the wind speed, The drone's movement path is set by connecting nodes between the source and destination so that the total cost is minimized. The drone flies from the origin to the destination inputted from the user terminal T by moving the section corresponding to the connected node and link in this way. In this case, as described above, wind speed, official land price, population density, water source protection zone availability, current or predicted rainfall intensity, river depth and width, etc. may be applied as constraints. For example, a section according to the constraint is excluded from the movement route even if the cost is low.

프로세서(30)는 이와 같이 다수의 링크로 구성된 네트워크의 코스트를 분석하여 출발지부터 목적지까지 코스트가 최소인 경로를 탐색할 때, 공지된 다익스트라 알고리즘(Dijkstra algorithm)을 활용할 수 있다. The processor 30 may utilize a well-known Dijkstra algorithm when analyzing the cost of a network composed of a plurality of links in this way and searching for a route having the minimum cost from the source to the destination.

한편, 노드와 노드 사이의 링크에서의 드론의 구체적인 비행 형태는 직선일 수도 있으나, 곡선 형태를 취할 수도 있다. 여기서, 직선 비행은 드론이 직선을 그리면서 비행하는 것이고, 곡선 비행은 드론이 곡선을 그리면서 비행하는 것을 의미하는 것으로, 곡선 비행 형태로서 클로소이드(clothoid) 완화곡선, 렘니스케이스(lemniscate) 완화곡선, 3차 포물선 완화곡선 형태를 예로 들 수 있다. On the other hand, the specific flight shape of the drone in the node and the link between the nodes may be a straight line, but may also take a curved shape. Here, straight flight means that the drone flies while drawing a straight line, and curved flight means that the drone flies while drawing a curve. For example, a convolution, a cubic parabola, or a form of a convolution.

프로세서(30)는 비하천 영역의 소정 위치에서 하천으로 진입할 때까지의 이동 구간, 하천을 벗어나 비하천 영역의 소정 위치까지의 이동 구간, 하천 내 이동 구간, 또는 비하천 내 이동 구간 중 적어도 어느 하나의 이동 구간에 대하여 직선 비행 또는 곡선 비행 중 드론의 구체적인 비행 형태를 결정할 수 있다. 이때. 프로세서(30)는 바람의 방향을 반영하여 결정할 수 있다. 예컨대, 바람의 방향이 횡축과 이루는 극각이 45도 일 때에는 위 3가지 완화 곡선 중 가장 짧게 나타나는 클로소이드 완화곡선을 그리도록 비행 형태를 결정할 수 있다. 이처럼, 프로세서(30)는 해당 구간에서의 바람의 방향에 따른 드론의 이동 거리를 고려하여 비행 형태를 결정할 수 있다. The processor 30 includes at least one of a movement section from a predetermined position in the non-stream area to entering a river, a movement section out of the river to a predetermined position in the non-river area, a movement section in a river, or a movement section in a non-river It is possible to determine the specific flight form of the drone during a straight flight or a curved flight for one movement section. At this time. The processor 30 may determine by reflecting the direction of the wind. For example, when the polar angle formed by the wind direction with the horizontal axis is 45 degrees, the flight form may be determined to draw the shortest closing curve among the above three relaxation curves. As such, the processor 30 may determine the flight form in consideration of the moving distance of the drone according to the wind direction in the corresponding section.

프로세서(30)에 의하여 결정된 드론의 이동 경로는 사용자 단말기(T)에 전송된다. 프로세서(30)는 산출된 드론의 이동 경로를 지도에 중첩 표시하여 제공할 수 있으며, 복수의 이동 경로 후보를 제공하여 이 중에서 사용자가 택일하도록 구현될 수도 있다. The movement path of the drone determined by the processor 30 is transmitted to the user terminal T. The processor 30 may provide the calculated moving path of the drone by overlapping it on the map, and may be implemented to provide a plurality of moving path candidates so that the user selects one of them.

도 7은 본 발명의 실시예에 따른 드론 경로 설정 방법을 나타낸 흐름도이다. 전술된 실시예와 중복되는 설명은 간략화를 위하여 생략하기로 한다. 7 is a flowchart illustrating a drone route setting method according to an embodiment of the present invention. The description overlapping with the above-described embodiment will be omitted for the sake of simplicity.

도 7을 참조하면, 드론 경로 설정 장치(100)가 드론의 이동 경로를 설정하는데 활용되는 제반 데이터, 예컨대, 드론 비행지역의 수치표면모델, 하천망 데이터, 풍향/풍속 데이터, 강우강도 데이터, 지도 데이터, 인구밀도 및 공시지가 데이터를 수신하여 저장하는 것이 전제된다(S10). 여기서, 수치표면모델이나 지도 데이터는 큰 변화가 없는 한 지속적으로 적용할 수 있는 데이터이고 풍향/풍속 데이터와 강우강도 데이터, 하천망 데이터의 하천 수심 및 폭에 관한 데이터는 시간에 따라 변화되는 데이터로서 소정 주기에 따라 업데이트되는 것이 요구된다. Referring to FIG. 7 , all data used for the drone route setting apparatus 100 to set the movement route of the drone, for example, a numerical surface model of a drone flight area, river network data, wind direction/wind speed data, rainfall intensity data, map data , it is premised on receiving and storing the population density and official land data (S10). Here, the numerical surface model or map data is data that can be continuously applied as long as there is no significant change, and the data on the river depth and width of the wind direction/wind speed data, rainfall intensity data, and river network data are data that change with time. It is required to be updated on a periodic basis.

이어서, 드론 경로 설정 장치(100)는 사용자 단말기(T)로부터 드론의 출발지와 목적지의 위치정보를 획득한다(S20). 이때, 사용자 단말기(T)로부터 하천 수심 및 폭, 상수원보호구역, 강우강도, 풍속, 인구밀도, 공시지가 등을 제약조건으로 설정할지 여부, 및 제약조건 적용시의 기준값을 함께 입력받을 수도 있다. Subsequently, the drone route setting apparatus 100 acquires location information of the origin and destination of the drone from the user terminal T (S20). At this time, whether or not to set the river depth and width, water source protection zone, rainfall intensity, wind speed, population density, official land price, etc. as constraints from the user terminal T, and the reference value when applying the constraints may be input together.

드론 경로 설정 장치(100)는 S10 단계에서 저장된 제반 데이터를 기초로 드론이 적어도 일부 구간을 하천을 따라 이동하도록 출발지와 목적지 간의 이동 경로를 설정한다(S30). 드론 경로 설정 장치(100)는 수치표면모델을 기초로 격자 셀별 유수의 흐름 방향을 분석하고, 이를 기초로 드론이 하천에 진입하는 진입 위치, 또는 드론이 하천으로부터 벗어나는 진출 위치를 결정할 수 있다. The drone route setting apparatus 100 sets a movement route between the departure point and the destination so that the drone moves at least a partial section along the river based on the data stored in step S10 ( S30 ). The drone route setting apparatus 100 analyzes the flow direction of flowing water for each grid cell based on the numerical surface model, and based on this, an entry position at which the drone enters a river or an exit position at which the drone departs from the river can be determined.

드론 경로 설정 장치(100)는 드론 비행지역 내 다수 개의 노드를 미리 설정하고, 노드를 연결하는 각 링크에 대하여 물리적 거리, 풍속, 및 고도에 따른 미리 결정된 코스트 산출 기준에 따라 코스트를 산출하고, 각 링크의 코스트의 총 합이 최소가 되도록 노드를 연결하여 이동 경로를 설정할 수 있음은 전술된 바와 같다. The drone route setting apparatus 100 sets a plurality of nodes in the drone flight area in advance, calculates costs according to predetermined cost calculation criteria according to physical distance, wind speed, and altitude for each link connecting the nodes, and each As described above, a movement path can be set by connecting nodes so that the total sum of the link costs is minimized.

이때, 드론 경로 설정 장치(100)는 사용자 단말기(T)의 선택 또는 기설정된 내부 기준에 따라 하천 수심 및 폭, 상수원보호구역, 강우강도, 풍속, 인구밀도, 공시지가 등을 제약조건으로 적용하여 제약조건에 해당하는 구간은 이동 경로에서 제외되도록 설정할 수 있다. At this time, the drone route setting device 100 is constrained by applying the river depth and width, water source protection zone, rainfall intensity, wind speed, population density, official land price, etc. as constraints according to the selection of the user terminal T or a preset internal standard. The section corresponding to the condition can be set to be excluded from the moving route.

드론 경로 설정 장치(100)에 의하여 설정된 이동 경로는 사용자 단말기(T)에 제공되어 이동 경로를 기초로 드론의 비행을 제어하는데 활용된다(S40).The moving path set by the drone path setting apparatus 100 is provided to the user terminal T and used to control the flight of the drone based on the moving path (S40).

전술된 바와 같이, 본 발명에 따른 드론 경로 설정 장치(100) 및 방법에 의하면, 드론이 하천 구간을 따라 이동하도록 함으로써 드론 또는 적재 물품이 추락하는 위험 발생 상황에서 인명이나 재산피해를 최소화함과 동시에 드론의 파손도를 줄일 수 있는 효과가 있다. As described above, according to the drone route setting apparatus 100 and the method according to the present invention, by allowing the drone to move along a river section, damage to life or property is minimized in a situation in which a drone or a loaded article is in danger of falling, and at the same time It has the effect of reducing the damage of the drone.

이상에서, 본 발명의 실시예를 구성하는 모든 구성 요소들이 하나로 결합하거나 결합하여 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 구성 요소들이 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 읽혀지고 실행됨으로써, 본 발명의 실시예를 구현할 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 저장매체로서는 자기 기록매체, 광 기록매체 등이 포함될 수 있다.In the above, even though it has been described that all components constituting the embodiment of the present invention operate by being combined or combined into one, the present invention is not necessarily limited to this embodiment. That is, within the scope of the object of the present invention, all the components may operate by selectively combining one or more. In addition, although all the components may be implemented as one independent hardware, some or all of the components are selectively combined to perform some or all of the functions of the combined hardware in one or a plurality of hardware program modules It may be implemented as a computer program having Codes and code segments constituting the computer program can be easily inferred by those skilled in the art of the present invention. Such a computer program is stored in a computer readable storage medium (Computer Readable Media), read and executed by the computer, thereby implementing the embodiment of the present invention. The storage medium of the computer program may include a magnetic recording medium, an optical recording medium, and the like.

또한, 이상에서 기재된 "포함하다", "구성하다" 또는 "가지다" 등의 용어는, 특별히 반대되는 기재가 없는 한, 해당 구성 요소가 내재할 수 있음을 의미하는 것이므로, 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함한 모든 용어들은, 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미가 있다. 사전에 정의된 용어와 같이 일반적으로 사용되는 용어들은 관련 기술의 문맥상의 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.In addition, terms such as "comprises", "comprises" or "have" described above mean that the corresponding component may be inherent, unless otherwise specified, excluding other components. Rather, it should be construed as being able to further include other components. All terms, including technical and scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which the present invention belongs, unless otherwise defined. Terms commonly used, such as those defined in the dictionary, should be construed as being consistent with the contextual meaning of the related art, and should not be construed in an ideal or excessively formal sense unless explicitly defined in the present invention.

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 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 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.The above description is merely illustrative of the technical spirit of the present invention, and various modifications and variations will be possible without departing from the essential characteristics of the present invention by those skilled in the art to which the present invention pertains. Accordingly, the embodiments disclosed in the present invention are not intended to limit the technical spirit of the present invention, but to explain, and the scope of the technical spirit of the present invention is not limited by these embodiments. The protection scope of the present invention should be construed by the following claims, and all technical ideas within the scope equivalent thereto should be construed as being included in the scope of the present invention.

100: 드론 경로 설정 장치 10: 통신부
20: 메모리 30: 프로세서
100: drone route setting device 10: communication unit
20: memory 30: processor

Claims (9)

사용자 단말기로부터 드론의 출발지 및 목적지의 위치정보를 획득하는 통신부;
드론 비행지역 내의 하천망 데이터를 저장하는 메모리; 및
드론이 적어도 일부 구간을 하천을 따라 이동하도록 상기 하천망 데이터를 기초로 상기 출발지와 상기 목적지 간의 이동 경로를 설정하는 프로세서를 포함하는 것을 특징으로 하는 드론 경로 설정 장치.
a communication unit for obtaining location information of the origin and destination of the drone from the user terminal;
a memory for storing river network data within the drone flight area; and
and a processor configured to set a movement path between the departure point and the destination based on the river network data so that the drone moves at least a partial section along a river.
제1항에 있어서,
상기 메모리는, 상기 드론 비행지역에 대한 수치표면모델을 저장하고,
상기 프로세서는, 상기 수치표면모델을 구성하는 각 격자 셀별 유수의 흐름방향을 기초로 상기 드론이 하천에 진입하는 진입 위치, 또는 상기 드론이 상기 하천으로부터 벗어나는 진출 위치를 결정하는 것을 특징으로 하는 드론 경로 설정 장치.
The method of claim 1,
The memory stores a numerical surface model for the drone flight area,
The processor, based on the flow direction of the flowing water for each grid cell constituting the numerical surface model, determines an entry position at which the drone enters a river or an exit position at which the drone departs from the river. setting device.
제1항에 있어서,
상기 하천망 데이터는, 하천의 수심 및 폭에 관한 데이터를 포함하며,
상기 프로세서는, 미리 결정된 기준 이상의 수심 또는 폭을 가지는 하천을 따라 이동하도록 상기 이동 경로를 설정하는 것을 특징으로 하는 드론 경로 설정 장치.
The method of claim 1,
The river network data includes data about the depth and width of the river,
The processor, drone route setting apparatus, characterized in that for setting the movement path to move along a river having a depth or width greater than or equal to a predetermined reference.
제1항에 있어서,
상기 메모리는, 상기 드론 비행지역의 인구밀도 또는 공시지가에 관한 정보를 저장하고,
상기 프로세서는, 상기 인구밀도 또는 공시지가를 제약 조건으로 적용하여 미리 결정된 인구밀도 또는 공시지가 기준을 넘어서는 지역은 상기 이동 경로에서 제외되도록 설정하는 것을 특징으로 하는 드론 경로 설정 장치.
The method of claim 1,
The memory stores information about the population density or official land price of the drone flight area,
The processor, by applying the population density or the official land price as a constraint condition, a drone route setting device, characterized in that set to exclude a predetermined population density or an area exceeding a standard for the official land price from the movement route.
제1항에 있어서,
상기 메모리는, 상기 드론 비행지역의 현재 강우강도 또는 예측 강우강도에 관한 정보를 저장하고,
상기 프로세서는, 상기 드론의 이동시점에 상기 현재 강우강도 또는 예측 강우강도가 미리 결정된 기준을 넘어서는 지역은 상기 이동 경로에서 제외되도록 설정하는 것을 특징으로 하는 드론 경로 설정 장치.
The method of claim 1,
The memory stores information about the current rainfall intensity or predicted rainfall intensity of the drone flight area,
The processor is configured to set an area where the current rainfall intensity or the predicted rainfall intensity exceeds a predetermined criterion at the time of movement of the drone to be excluded from the movement route.
제1항에 있어서,
상기 메모리는, 상기 드론 비행지역의 풍속에 관한 정보를 저장하고,
상기 프로세서는, 상기 드론의 이동시점에 상기 풍속이 미리 결정된 기준을 넘어서는 지역은 상기 이동 경로에서 제외되도록 설정하는 것을 특징으로 하는 드론 경로 설정 장치.
The method of claim 1,
The memory stores information about the wind speed of the drone flight area,
The processor is configured to set an area where the wind speed exceeds a predetermined criterion at the time of movement of the drone to be excluded from the movement route.
제1항에 있어서,
상기 프로세서는, 상기 드론 비행지역 내에 다수 개의 노드를 설정하고, 상기 노드를 연결하는 각 링크에 대하여 물리적 거리, 풍속, 및 고도에 따른 미리 결정된 코스트 산출 기준에 따라 코스트를 산출하고, 상기 각 링크의 총 코스트가 최소가 되도록 상기 노드를 연결하여 이동 경로를 설정하는 것을 특징으로 하는 드론 경로 설정 장치.
The method of claim 1,
The processor sets a plurality of nodes in the drone flight area, calculates a cost according to a predetermined cost calculation criterion according to a physical distance, wind speed, and altitude for each link connecting the nodes, Drone route setting device, characterized in that the movement path is set by connecting the nodes so that the total cost is minimized.
제7항에 있어서,
상기 프로세서는 동일한 물리적 거리에 대하여 하천 구간보다 비하천 구간에 대응하는 링크에 더 많은 코스트를 부여하는 것을 특징으로 하는 드론 경로 설정 장치.
8. The method of claim 7,
The processor is a drone route setting apparatus, characterized in that for the same physical distance to give a higher cost to the link corresponding to the non-river section than the river section.
각 단계가 드론의 이동 경로를 설정하는 드론 경로 설정 장치에 의하여 수행되는 드론 경로 설정 방법에 있어서,
드론 비행지역 내의 하천망 데이터를 저장하는 단계;
사용자 단말기로부터 드론의 출발지 및 목적지의 위치정보를 획득하는 단계;
드론이 적어도 일부 구간을 하천을 따라 이동하도록 상기 하천망 데이터를 기초로 상기 출발지와 상기 목적지 간의 이동 경로를 설정하는 단계; 및
설정된 상기 이동 경로를 상기 사용자 단말기에 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 드론 경로 설정 방법.
In the drone route setting method in which each step is performed by a drone route setting device that sets a movement route of the drone,
Storing river network data in the drone flight area;
obtaining location information of the origin and destination of the drone from the user terminal;
setting a movement path between the departure point and the destination based on the river network data so that the drone moves at least a partial section along a river; and
Drone route setting method comprising the step of providing the set movement route to the user terminal.
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