KR20220106484A - 드론을 활용한 하천 환경의 기상예측 시스템 - Google Patents

드론을 활용한 하천 환경의 기상예측 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 드론을 활용한 하천 환경의 기상예측 시스템에 관한 것으로, 하천지역에 가까운 자동기상관측장비(AWS)와 교신 가능하며 해당 선정된 하천지역 구간을 비행하면서 기상정보(강수량, 풍속, 습도, 유속 등)를 측정하는 드론(10), 및 상기 드론과 교신한 상기 자동기상관측장비(AWS)로부터 전송된 분석기상정보를 토대로 기상산출서버(200)를 갖춘 관제차량부(20)로 구성되는 드론을 활용한 하천 환경의 기상예측 시스템을 제공하고자 한다.

Description

드론을 활용한 하천 환경의 기상예측 시스템{weather prediction system of river enviroment using drone}
본 발명은 드론을 활용한 하천 환경의 기상예측 시스템에 대한 것으로, 보다 상세하게는 모니터링이 협소한 하천지역을 비행하며 하천의 기상정보(강수량, 풍속, 습도, 유속 등)를 실측하여 해당 하천지역과 인접한 자동기상관측장비(AWS)로부터 제공되는 분석기상정보를 토대로 해당 하천지역에 대한 가장 최적의 기상정보를 예측할 수 있게 한 드론을 활용한 하천 환경의 기상예측 시스템에 관한 것이다.
일반적으로 드론은 항공을 비행하는 과정에서 예컨대 산림지나 농경지와 같은 지형을 촬영하며 기상을 예측하는 모니터링하는 용도로 활용되고 있으며, 이렇게 드론으로부터 취득된 촬영데이터(영상, 사진 등)들을 근거로 산람지나 농경지에 대한 향후의 기상을 예측할 수 있다.
더욱이, 이러한 촬영데이터(영상, 사진 등)들은 농경지에서 발생되는 가뭄의 정도나 홍수의 정도 혹은 병충해 감염 등과 같은 것들을 모니터링 하는 용도로 확장 운용될 수도 있다.
물론, 이러한 드론은 산림지나 농경지뿐만 아니라 댐유역지에 대한 수위나 댐의 하자 등과 같은 댐 관리 목적의 모니터을 위한 용도로도 운용될 수 있다.
이처럼, 드론은 산림지, 농경지, 댐유역지와 같은 장소의 항공 구간을 비행하며 모니터링하는 기상 정보의 용도로 운용되고 있으나, 하천과 같은 지형에서는 드론의 운용이 제대로 이루어지지 못하여 하천에 대한 기상 예측은 전무한 실정이다.
하천은 강이나 댐유역지 혹은 산림지나 농경지와 같이 상대적으로 광활하지 못하고 그 폭이 협소하며, 하천의 물길 주변을 따라 불규칙적으로 성장하는 나무들과 꾸불꾸불한 물길의 지형적 특성으로 인하여, 드론이 비행하는 과정에서 나무나 협소한 지형적 장애물과 충돌될 우려도 많다.
따라서, 이러한 이유들 때문에, 하천과 같은 협소한 지형에서는 드론의 운용이 쉽지 않고, 이로 인한 하천에서의 기상 예측도 제대로 이루어지지 못하고 있는 것이다.
특허문헌 001 : 등록특허 제10-1743626호(등록일자 : 2017년 05월 30일)
전술된 문제점들을 해소하기 위한 본 발명은, 모니터링이 협소한 하천지역을 비행하며 하천의 기상정보(강수량, 풍속, 습도, 유속 등)를 실측하여 해당 하천지역과 인접한 자동기상관측장비(AWS)로부터 제공되는 분석기상정보를 토대로 해당 하천지역에 대한 가장 최적의 기상정보를 예측할 수 있게 한 드론을 활용한 하천 환경의 기상예측 시스템을 제공하고자 함에 그 목적을 두고 있다.
전술된 목적들을 달성하기 위한 본 발명은, 하천지역에 가까운 자동기상관측장비(AWS)와 교신 가능하며 해당 선정된 하천지역 구간을 비행하면서 기상정보(강수량, 풍속, 습도, 유속 등)를 측정하는 드론(10), 및 상기 드론과 교신한 상기 자동기상관측장비(AWS)로부터 전송된 분석기상정보를 토대로 기상산출서버(200)를 갖춘 관제차량부(20)로 구성되는 드론을 활용한 하천 환경의 기상예측 시스템에 그 일례의 특징이 있다.
상기 드론(10)에는 하천지역의 기상정보(강수량, 풍속, 습도, 유속 등)를 감지하여 실측하는 멀티센서기(100)가 장착되어 있는 드론을 활용한 하천 환경의 기상예측 시스템에 그 일례의 특징이 있다.
상기 드론(10)에는 수심에서 활용 가능하며 하천지역의 지형 및 수심 조사를 위한 회전익 구조의 라이다(110)가 더 장착되어 있는 드론을 활용한 하천 환경의 기상예측 시스템에 그 일례의 특징이 있다.
상기 드론(10)에는 하천물리량(수심, 부유사, 녹조)에 대한 계측 및 분석을 위한 용도로 활용되는 초분광영상의 획득을 위한 초분광센서(120)가 더 장착되는 드론을 활용한 하천 환경의 기상예측 시스템에 그 일례의 특징이 있다.
상기 관제차량부(20)에 탑재되어 상기 드론(10)과 교신한 상기 자동기상관측장비(AWS)로부터 전송된 분석기상정보를 토대로 최적의 예측기상정보를 산출하는 기상산출서버(200)로 구성되는 드론을 활용한 하천 환경의 기상예측 시스템에 그 일례의 특징이 있다.
상기 기산산출서버(200)는 인공지능부(210)로 구성되되, 상기 드론(10)으로부터 취득된 기상정보(강수량, 풍속, 습도, 유속 등)와 상기 자동기상관측장비(AWS)로부터 전송된 분석기상정보를 빅데이터 형식으로 저장하는 DB부(220), 상기 DB부에서 상기 빅데이터들을 읽어들여 학습하는 인공학습부(230), 상기 인공학습부에서 학습된 학습데이터들을 토대로 최적의 예측기상정보를 산출하는 인공산출부(240)를 포함하는 구성으로 이루어지는 드론을 활용한 하천 환경의 기상예측 시스템에 그 일례의 특징이 있다.
상술된 바에 따른 본 발명에 의하면, 지형적으로 협소하고 비행이 어려운 하천지역을 비행하며 하천의 기상정보(강수량, 풍속, 습도, 유속 등)를 실측하고, 해당 하천지역과 인접한 자동기상관측장비(AWS)로부터 제공되는 분석기상정보를 토대로 해당 하천지역에 대한 최적의 기상정보 예측이 가능하고, 이에 따른 하천지역의 정확한 기상정보 산출이 가능한 효과가 있다.
또한, 본 발명에 의하면, 인공지능부의 인공산출부에서 드론으로부터 취득된 기상정보와 자동기상관측장비(AWS)로부터 취득된 기상정보를 토대로 가장 최적의 예측기상정보 산출이 가능함에 따라, 이러한 최적의 예측기상정보를 이용한 하천지역에 대한 기상 예견에 유용한 정보로 활용될 뿐만 아니라, 이러한 최적의 예측기상정보를 기반으로 하천지역에 대한 홍수범람이나 가뭄 등과 같은 이상기후의 대비도 가능하며, 하천지역의 용이한 관리 효과도 기대할 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 드론을 활용한 하천 환경의 기상예측 시스템에 대한 구성을 간략하게 도시한 모식도이다.
도 2는 도 1에 도시된 드론(10)의 상세한 구성을 도시한 도면이다.
도 3은 도 1에 도시된 기상산출서버(20)의 상세한 구성을 도시한 도면이다.
도 4는 드론(10)으로부터 측정된 실측의 바람장미도에 대한 일례를 도시한 그래프 도면이다.
도 5는 자동기상관측장비(AWS)로부터 측정 분석된 예측 바람장미도의 일례를 도시한 그래프 도면이다.
도 6은 드론(10)으로부터 측정된 실측의 기온과 자동기상관측장비(AWS)로부터 측정 분석된 기온에 대한 일례의 비교 검증한 그래프 도면이다.
본 발명은 다양한 변형 실시예들을 통한 기술적 사상에 이르는 권리 범위까지 포함하는 방식으로 해석되어야 할 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 게시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
더욱이, 본 발명에 대한 구체적이고도 상세한 설명의 보충적 이해를 돕기 위한 방안으로 첨부된 도면은 본 발명의 기술적 사상을 대변하는 것이 아닌 참고할만한 정도의 수준에 불과하다.
본 발명에서의 드론을 활용한 하천 환경의 기상예측 시스템은, 예컨대 도 1을 참고로 도면 2와 3에 도시된 바와 같이, 해당 선정된 하천지역에 가까운 자동기상관측장비(AWS)와 교신 가능하며 해당 선정된 하천지역 구간을 비행하면서 기상정보(강수량, 풍속, 습도, 유속 등)를 측정하는 드론(10)과 상기 드론과 교신한 상기 자동기상관측장비(AWS)로부터 전송된 분석기상정보를 토대로 기상산출서버(200)를 갖춘 관제차량부(20)로 구성될 수 있다.
물론, 이러한 상기의 자동기상관측장비(AWS), 드론(10), 및 기상산출서버(20)는 GPS 신호를 통해 상호간 송수신 가능하도록 송수신기들이 구비될 수 있는 관계로, 송수신기들에 대한 별도의 설명은 생략하기로 한다.
상기 드론(10)에는 예컨대 도 2와 같이 상기 기상정보(강수량, 풍속, 습도, 유속 등)의 측정을 위한 멀티센서기(100)가 탑재되는 형식으로 구성될 수 있으며, 이러한 상기 멀티센서기(100)는 강수량, 풍속, 습도, 유속 등을 감지 측정하는 센서기들의 조합으로 이루어질 수 있다.
물론, 상기 드론(10)에는 회전익 구조의 라이다(110)뿐만 아니라, 초분광영상 확보를 위한 초분광센서(120)도 더 탑재되어 장착될 수 있다. 상기 라이다(110)는 수심에서 활용 가능하도록 방수 가능한 구조로 이루어질 수 있으며, 선정된 하천지역의 지형 및 수심 조사에 활용될 수도 있다.
이러한 상기의 라이다(110) 및 초분광센서(120)의 경우 상기 드론(10)의 비행에 지장을 주지 않는 선에서 소량의 중량 사이즈로 설계되어 상기 드론(10)에 장착될 수 있다.
상기의 초분광센서(120)는 상기 드론(10)의 대상 하천 유역 구간을 비행하는 과정에서 초분광영상을 확보할 수 있으며, 이러한 초분광영상은 대상 하천유역의 하천물리량(수심, 부유사, 녹조)에 대한 계측 및 분석을 위한 용도로 활용될 수도 있다.
게다가, 상기 드론(10)에는 광학센서(130)도 더 탑재되어 설치될 수 있는데, 이러한 광학센서(130)는 광학영상을 취득할 수 있으며, 상기 광학영상은 선정된 하천유역의 유속에 대한 측정 및 분석을 위한 용도로도 활용될 수 있다.
더욱이, 상기 드론(10)에는 GPS 수신 및 컨트롤러의 연결도 가능하며, 컨트롤러에서 조사구간에 대한 경로 비행 지정을 통해 제방에서 자동 이륙 후 조사지점으로 이동할 수 있다.
물론, 상기의 컨트롤러는 상기 드론(10)과의 연결에 있어 무선통신을 이용한 연결도 가능함에 따라 상기 드론(10)의 조사 경로를 모니터링하며 하천 지형을 스캐닝할 수 있고, 상기 드론(10)과의 통신기능 거리를 유지하며 관제차량부(20)를 통한 제방 이동이 가능하다.
통신기능거리를 유지하며 차량으로 제빙을 따라 이동(차량이동)이 불가한 구간의 경우에도 컨트롤러 통신기능 거리내에서 운영), 배터리가 15 % 이하로 떨어지는 경우 관제차량부(20)로 복귀하여 배터리 교체가 가능할 것이다.
더욱이, 상기의 컨트롤러에는 드론(10)에 구성된 배터리의 소진시 이에 대한 소진신호를 근거로 드론(10)을 관제차량부(20)로 복귀시킬 수 있으며, 상기 드론(10)에는 배터리의 소진시 이를 상기 컨트롤러에게 알릴 수 있는 MCU(140)가 탑재되어 구성될 수 있다.
이렇게 상기 MCU(140)에서는 배터리의 소진을 감지할 경우 소진신호를 상기 컨트롤러에 전송하게 되고, 소진신호를 전송받은 상기의 컨트롤러에서는 드론(10)을 관제차량부(20)로 복귀하도록 제어할 수 있으며, 복귀한 상기 드론(10)은 상기 관제차량부(20)에 설치된 충전부를 통해 배터리 충전이 이루어질 수도 있으며, 경우에 따라 배터리의 교체도 가능하다.
물론, 상기 드론(10)의 착륙 과정에서 상기 컨트롤러는 수동 제어 방식으로 상기 드론(10)을 관제차량부(20)의 이착륙지에 안전하게 착륙 유도할 수 있다. 상기 드론(10)의 운용시간은 예컨대 60 분 일 수 있고, 운용고도는 예컨대 50 ~ 100 m 일 수 있으며, 비행속도는 예컨대 10 m/s 일 수 있고, 운용거리(최대)는 편도 5 km 및 왕복 10 km 일 수 있되, 이러한 수치들에 한정되지는 않으며 하천의 대상에 따라 변화된 수치들로 운용될 수 있다.
한편, 다양한 종류의 하천지역을 모니터링 하는 상기 드론(10)의 비행시, 하천의 협소한 지형적 특성상 물길의 양측에서 불규칙한 상태로 자라는 나뭇가지들에 의해 상기 드론(10)이 추돌되는 문제가 야기될 수 있는데, 이러한 문제를 해소하기 위한 방안으로 상기 드론(10)에는 별도의 초음파센서(150)가 전방 부위에 더 탑재되어 장착될 수 있다.
이러한 상기 초음파센서(150)는 상기 드론(10)의 비행 과정에서 협소한 하천의 측부에서 자라는 나뭇가지들과의 추돌을 미리 감지할 수 있으며, 이렇게 감지된 신호는 상기 MCU(140)로 전송되어 추돌을 피할 수 있는 프로펠러의 방향 전환각을 산출할 수 있다.
물론, 이때 상기 프로펠러의 방향 전환 움직임은 상기 프로펠러의 주변 부위에 설치된 리밋스위치를 통해 제어될 수 있으며, 상기 리밋스위치는 상기 MCU(140)의 오류로 인한 프로펠러의 방향 전환각 오류 산출값에 대비하기 위한 기능으로서 잘못 지시된 프로펠러의 방향 전환각 오류 산출값에 따라 비행할 수 있는 드론(10)의 오판된 비행에 적어도 최대한의 안전성을 담보하기 위함이다.
한편, 상기의 관제차량부(20)에는 상술된 자동기상관측장비(AWS)로부터 전송된 분석기상정보를 활용하여 하천지역의 향후 기상을 예측하기 위한 도 3과 같은 기상산출서버(200)로 구성될 수 있으며, 이러한 상기 기상산출서버(200)는 인공지능부(210)로 이루어질 수 있다.
상기 인공지능부(210)는 상기 관제차량부(20)에 탑재되어 설치되는 구성으로 이루어질 수 있다. 이러한 상기 인공지능부(210)는 상기 드론(10)과 교신 가능한 자동기상관측장비(AWS)로부터 전송된 분석기상정보를 토대로 최적의 예측기상정보를 산출할 수 있게 DB부(220), 인공학습부(230), 및 인공산출부(230)를 포함하는형식으로 구성될 수 있다.
상기 DB부(220)는 상기 드론(10)으로부터 취득된 기상정보(강수량, 풍속, 습도, 유속 등)와 상기 자동기상관측장비(AWS)로부터 전송된 분석기상정보를 빅데이터 형식으로 저장하는 기능을 수행할 수 있다.
상기 인공학습부(230)는 상기 DB로부터 빅데이터들을 읽어들여 스스로 학습할 수 있고, 이렇게 학습된 학습데이터들은 인공산출부(230)에서 최적의 예측기상정보를 산출할 수 있다.
물론, 상기의 인공산출부(230)는 상기 드론(10)으로부터 취득된 초분광영상과 광학영상을 분석하여 하천물리량(수심, 부유사, 녹조 등)을 측정하는 제1 분석프로그램이 설치되어 있으며, 광학영상을 분석하여 하천유역의 유속을 측정하는 제2 분석프로그램이 설치될 수도 있다.
이러한 상기 제1 분석프로그램은 하천물리량으로서 하천유역의 수심, 부유사, 녹조를 분석한 결과를 도출해 낼 수 있으며, 상기 제2 분석프로그램은 하천유역의 유속을 분석한 결과를 도출해 낼 수도 있다.
한편, 상기 드론(10)으로부터 측정된 하천지역에 대한 기상 정보의 일례로서 도 4에 도시된 실측의 바람장미도와 같은 그래프 곡선으로 나타날 수 있으며, 상기 자동기상관측장비(AWS)로부터 측정 분석된 기상 정보의 일례로서 도 5에 도시된 예측 바람장미도와 같은 그래프 곡선으로 나타날 수 있다.
이렇게 드론(10)으로부터 실측된 하천지역의 기상정보와 자동기상관측장비(AWS)로부터 실측된 하천지역의 기상 정보는 도 6에서와 같이 두 기상정보에 대한 수치의 차이를 보이는 방식으로 그 차이성을 확인할 수 있다.
따라서, 상기 인공지능부(210)의 인공산출부(230)에서는 이와 같은 상기의 두 기상정보를 토대로 가장 최적의 예측기상정보를 최종적으로 산출할 수 있으며, 이러한 최적의 예측기상정보는 하천지역에 대한 기상을 예견하는 유용한 정보로 활용될뿐만 아니라 이러한 최적의 예측기상정보를 기반으로 하천지역에 대한 홍수범람이나 가뭄 등과 같은 이상기후에 대비할 수 있으며 하천지역의 관리도 용이하게 이루어질 수 있다.
드론(10)
멀티센서기(100) 라이다(110)
초분광센서(120) 광학센서(130)
MCU(140) 초음파센서(150)
관제차량부(20)
기상산출서버(200) 인공지능부(210)
DB부(220) 인공학습부(230)
인공산출부(230)

Claims (6)

  1. 하천지역에 가까운 자동기상관측장비(AWS)와 교신 가능하며 해당 선정된 하천지역 구간을 비행하면서 기상정보(강수량, 풍속, 습도, 유속 등)를 측정하는 드론(10); 및
    상기 드론과 교신한 상기 자동기상관측장비(AWS)로부터 전송된 분석기상정보를 토대로 기상산출서버(200)를 갖춘 관제차량부(20);
    로 구성되는 것을 특징으로 하는 드론을 활용한 하천 환경의 기상예측 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 드론(10)에는 하천지역의 기상정보(강수량, 풍속, 습도, 유속 등)를 감지하여 실측하는 멀티센서기(100)가 장착되어 있는 것을 특징으로 하는 드론을 활용한 하천 환경의 기상예측 시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 드론(10)에는 수심에서 활용 가능하며 하천지역의 지형 및 수심 조사를 위한 회전익 구조의 라이다(110)가 더 장착되어 있는 것을 특징으로 하는 드론을 활용한 하천 환경의 기상예측 시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 드론(10)에는 하천물리량(수심, 부유사, 녹조)에 대한 계측 및 분석을 위한 용도로 활용되는 초분광영상의 획득을 위한 초분광센서(120)가 더 장착되는 것을 특징으로 하는 드론을 활용한 하천 환경의 기상예측 시스템.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 관제차량부(20)에 탑재되어 상기 드론(10)과 교신한 상기 자동기상관측장비(AWS)로부터 전송된 분석기상정보를 토대로 최적의 예측기상정보를 산출하는 기상산출서버(200)로 구성되는 것을 특징으로 하는 드론을 활용한 하천 환경의 기상예측 시스템.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 기산산출서버(200)는
    인공지능부(210)로 구성되되, 상기 드론(10)으로부터 취득된 기상정보(강수량, 풍속, 습도, 유속 등)와 상기 자동기상관측장비(AWS)로부터 전송된 분석기상정보를 빅데이터 형식으로 저장하는 DB부(220);
    상기 DB부에서 상기 빅데이터들을 읽어들여 학습하는 인공학습부(230); 및
    상기 인공학습부에서 학습된 학습데이터들을 토대로 최적의 예측기상정보를 산출하는 인공산출부(240);
    를 포함하는 구성으로 이루어지는 것을 특징으로 하는 드론을 활용한 하천 환경의 기상예측 시스템.
KR1020210009444A 2021-01-22 2021-01-22 드론을 활용한 하천 환경의 기상예측 시스템 KR102590538B1 (ko)

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