KR102335362B1 - System for precision spraying coating material using drone - Google Patents

Abstract

The present invention relates to a precision coating material injection system using a drone. The precision coating material injection system using a drone comprises a drone; a management server; and a control terminal, wherein an artificial intelligence-based coating material injection model collects learning data including the image information, sensor information, work request data, and mission performance data, and predicts job schedule information according to new job request data using the learned coating material injection model after pre-processing the collected learning data to learn the coating material injection model, thereby capable of injecting the coating material evenly and accurately by using the artificial intelligence-based coating material injection model.

Description

드론을 이용한 정밀 도포재 분사 시스템{System for precision spraying coating material using drone}A system for precision spraying coating material using drones

본 발명은 균일하고 정확하게 도포재를 분사할 수 있는 드론을 이용한 정밀 도포재 분사 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a precision coating material spraying system using a drone capable of uniformly and accurately spraying the coating material.

이 부분에 기술된 내용은 단순히 본 발명의 일 실시예에 대한 배경 정보를 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것은 아니다.The content described in this section merely provides background information on an embodiment of the present invention and does not constitute the prior art.

일반적으로, 농촌에서 수행되고 있는 농약 및 비료 등의 약제 살포 방식은 농약 등을 물에 희석하여 분무기에 담아 작업자가 직접 살포하거나 길이가 긴 비닐봉지에 담아 양끝에서 비닐봉지를 잡고 살포하는 방식으로 수행되고 있다.In general, the method of spraying chemicals such as pesticides and fertilizers performed in rural areas is to dilute the pesticides in water and put them in a sprayer to spray them directly, or put them in a long plastic bag and hold the plastic bags at both ends and spray them. is becoming

이러한 종래의 살포방식은 다수의 인력이 필요하고, 작업자가 농약에 중독되어 건강을 해칠 수 있는 문제점이 있으며, 농약을 살포하는 과정에서 작물을 밟고 이동해야 하므로 농작물의 피해가 발생되는 문제가 있다.Such a conventional spraying method requires a large number of manpower, there is a problem that the worker is poisoned with pesticides and can harm health, and there is a problem that damage to crops occurs because the crops must be moved in the process of spraying the pesticides.

또한, 농약을 분무기와 호스를 이용하여 살포하는 방식은 작업자가 직접 분무기에 연결된 호스와 분사노즐을 파지한 채 논이나 밭으로 들어가 살포해야 되기 때문에 작업성이 현저히 저하되는 문제와 작업이 불편한 문제점이 있다. In addition, in the method of spraying pesticides using a sprayer and hose, the worker has to enter a rice paddy or a field to spray while holding the hose and the spray nozzle directly connected to the sprayer. have.

상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 무인 헬리콥터 등과 같은 무인 항공기를 이용하여 농약 등과 같은 약제를 살포하도록 하는 방안이 대두되고 있다. 무인 항공기는 비행기에 비해 항속력과 적재량이 우수하며, 상대적으로 저렴한 가격으로 운영할 수 있어 실용적이다. In order to solve the above problems, a method of spraying chemicals such as pesticides using an unmanned aerial vehicle such as an unmanned helicopter is emerging. Unmanned aerial vehicles have superior cruising speed and loading capacity compared to airplanes, and are practical because they can be operated at a relatively low price.

무인 항공기는 오랜 기간 공중에 체류하면서 넓은 면적에 약제를 살포할 수 있지만, 주기적으로 배터리나 약제를 충전하기 위해 회항을 반복해야 한다. 그러나, 약제 살포를 위한 작업 면적, 바람 등의 작업 날씨의 영향으로 약제가 소진되는 양이 다르고, 약제가 얼마나 남았는지 확인할 수 없어 작업자의 노하우와 숙련도에 의존해야 한다는 문제점이 있다. The unmanned aerial vehicle can spray medicine over a large area while staying in the air for a long time, but it must periodically turn around to recharge the battery or medicine. However, there is a problem that the amount of the drug is consumed is different due to the influence of the working weather such as the working area for spraying the drug and the wind, and it is not possible to check how much drug is left, so that the operator has to depend on the know-how and skill level.

이와 같이, 종래의 무인 항공기를 이용한 약제 살포 방식은 자업자가 무인 항공기를 전진 또는 후진하면서 약제를 살포하기 때문에, 약제통이 기울어지거나 분사 위치의 혼동으로 인해 약제가 균일하게 살포되지 못하고, 여러번 같은 위치에 약제가 도포되어 약제가 낭비될 수 있는 문제점이 있다. As described above, in the conventional drug spraying method using an unmanned aerial vehicle, since the self-employed sprays the drug while moving the unmanned aerial vehicle forward or backward, the drug container is tilted or the drug is not uniformly sprayed due to the confusion of the injection position, and the same position several times. There is a problem that the drug is applied to the drug can be wasted.

본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따라 인공지능 기반의 도포재 분사 모델을 이용하여 균일하고 정확하게 도포재를 분사할 수 있도록 하는 드론을 이용한 정밀 도포재 분사 시스템을 제공하는 것에 목적이 있다.In order to solve the above problems, the present invention provides a precision coating material spraying system using a drone that enables uniform and accurate spraying of the coating material using an artificial intelligence-based coating agent injection model according to an embodiment of the present invention. purpose is to provide.

다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.However, the technical task to be achieved by the present embodiment is not limited to the technical task as described above, and other technical tasks may exist.

상기한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서 본 발명의 일 실시예에 따른 드론을 이용한 정밀 도포재 분사 시스템은, 기 설정된 작업 장소에 대응하여 자율 이동을 수행하면서 영상 정보 및 센서 정보를 획득하여 제공하고, 획득한 영상 정보 및 센서 정보에 기초하여 외부의 제어 명령에 따라 비행 및 도포재 분사 동작을 제어하여 분사 임무를 수행하는 드론; 기 설정된 작업 장소 및 작업 내용을 포함한 작업 의뢰 데이터가 수신되면, 인공 지능 기반의 도포재 분사 모델을 이용하여 작업 면적 정보, 도포재 선택 정보, 도포재 용량 정보, 드론의 충전 및 분사 일정 정보를 포함한 작업 스케줄 정보를 생성하여 제공하고, 상기 작업 스케줄 정보에 기초하여 실행된 드론의 임무 수행 결과 데이터를 제공받아 저장 및 관리하는 관리 서버; 및 상기 작업 스케줄 정보에 기초하여 상기 드론에 분사 임무 비행을 설정하고, 상기 드론의 분사 임무 비행이 완료되면 시작/진행/완료 이미지, 도포재 종류 및 사용량, 드론의 비행 및 충전 횟수, 분사 작업 기록 데이터를 포함한 임무 수행 결과 데이터를 생성하여 상기 관리 서버로 제공하며, 상기 드론에서 전송되는 영상 정보 및 센서 정보에 기초하여 상기 작업 장소에서 작업 대상의 도포된 도포재의 균일도를 검사하여 정밀 도포 임무 비행을 설정하는 제어 단말를 포함하되, 상기 인공 지능 기반의 도포재 분사 모델은, 상기 영상 정보, 센서 정보, 작업 의뢰 데이터, 임무 수행 결과 데이터를 포함한 학습 데이터를 수집하고, 수집된 학습 데이터를 전처리하여 도포재 분사 모델을 학습한 후, 학습된 도포재 분사 모델을 이용하여 새로운 작업 의뢰 데이터에 따른 작업 스케줄 정보를 예측하는 것이다. As a technical means for achieving the above technical problem, the precision coating material injection system using a drone according to an embodiment of the present invention obtains and provides image information and sensor information while performing autonomous movement in response to a preset work place and, based on the acquired image information and sensor information, a drone that performs a spraying mission by controlling flight and coating material spraying operations according to an external control command; When work request data including a preset work place and work details are received, using an artificial intelligence-based coating material spraying model, including work area information, coating material selection information, coating material capacity information, and drone charging and spraying schedule information a management server that generates and provides job schedule information, and receives, stores and manages data as a result of performing a mission of a drone executed based on the job schedule information; and set the jetting mission flight to the drone based on the job schedule information, and when the jetting mission flight of the drone is completed, start/progress/complete images, the type and amount of coating material used, the number of flights and charging of the drone, and the injection job record The mission performance result data including data is generated and provided to the management server, and based on the image information and sensor information transmitted from the drone, the uniformity of the applied coating material of the work target is checked at the work place to fly the precision coating mission. Including a control terminal to set, the artificial intelligence-based coating material injection model collects learning data including the image information, sensor information, work request data, and mission performance data, and pre-processes the collected learning data to apply the coating material After learning the spraying model, job schedule information according to new job request data is predicted by using the learned coating material spraying model.

본 발명의 일측면에 따르면, 상기 드론은, 본체; 상기 본체의 하부에 설치되어 도포재를 저장 및 분사하기 위한 도포재 분사부; 무선 통신 기능을 통해 상기 제어 단말의 분사 비행 임무 설정에 따라 상기 본체의 비행 및 도포재 분사 동작을 제어하는 제어부; 상기 제어부의 제어에 따라 작업 장소에 대한 열화상 및 실화상 이미지를 촬영하여 영상 정보를 제공하는 카메라부; 및 상기 본체의 비행 상태, 도포재의 중량 및 상기 작업 장소 또는 기 설정된 대상에 대해 GPS, 온도, 습도, 풍향, 초음파 또는 고도 중 적어도 하나의 측정 대상에 대한 센서 정보를 제공하는 센서부를 포함하는 것이다.According to one aspect of the present invention, the drone comprises: a main body; a coating material spraying unit installed in the lower portion of the main body to store and spray the coating material; a control unit for controlling the flight of the main body and the spraying of the coating material according to the setting of the jetting flight mission of the control terminal through a wireless communication function; a camera unit configured to provide image information by photographing a thermal image and a real image of the work place under the control of the controller; and a sensor unit that provides sensor information for at least one measurement target of GPS, temperature, humidity, wind direction, ultrasound, or altitude for the flight state of the main body, the weight of the coating material, and the work place or a preset target.

이때, 상기 도포재 분사부는, 상기 본체의 하부에 펌프를 구비하고, 기설정된 량의 도포재가 충진되는 저장 탱크; 및 상기 저장 탱크와 연결된 도포재 공급관에 설치한 분사노즐을 포함하는 것이다. In this case, the coating material spraying unit may include: a storage tank having a pump in the lower portion of the main body and filled with a predetermined amount of the coating material; and a spray nozzle installed in the coating material supply pipe connected to the storage tank.

본 발명의 일측면에 따르면, 상기 제어 단말은, 상기 드론의 분사 임무 비행이 완료되면, 상기 드론이 상기 작업 장소를 비행하면서 도포재가 분사된 대상에 대한 센서 정보를 획득하도록 하고, 상기 분사 임무 비행의 시작/진행/완료시 획득된 열화상 및 실화상 이미지, 상기 센서 정보를 토대로 작업 대상에 대한 도포재 분사 상태 이미지를 생성하고, 상기 도포재 분사 상태 이미지를 이용하여 도포재를 재분사하기 위한 재분사 위치 정보를 도출한 후, 상기 재분사 위치 정보에 기초하여 도포 면적과 도포재 분사량을 포함한 정밀 도포 임무 비행을 상기 드론에 설정하여 상기 작업 대상에 대한 정밀 도포를 수행하는 것이다.According to one aspect of the present invention, the control terminal, when the flight of the spraying mission of the drone is completed, the drone acquires sensor information about the target to which the coating material is sprayed while flying the work place, and the spraying mission flight To generate a coating material spraying state image for a work target based on the sensor information and thermal image and real image acquired at the start/progress/completion of After deriving the re-injection location information, based on the re-injection location information, a precision coating mission flight including an application area and an amount of spraying material is set to the drone to perform precise application on the work target.

본 발명의 일측면에 따르면, 상기 드론은, 프로펠러 및 상기 프로펠러를 회전시키는 구동 모터를 포함하는 프로펠러 모듈; 및 상기 본체에 고정되어 상기 프로펠러 모듈과 상기 본체를 연결하는 드론암을 포함하되, 상기 프로펠러는 회전 방향을 중심으로 상기 프로펠러가 외부와 접촉되는 외측 끝단에서 내측의 기 설정된 지점까지 연결되는 영역에 보호 필름이 부착되고, 상기 보호 필름은, 폴리우레탄 수지, 실리콘 수지, 합성 고무 또는 합성 원료를 포함한 코팅재질을 이용하여, 투명한 색상, 반투명한 색상 또는 상기 프로펠러의 색상과 보색이 되는 색상 중 어느 하나의 색상으로 형성된 것이다.According to an aspect of the present invention, the drone includes: a propeller module including a propeller and a driving motor for rotating the propeller; and a drone arm fixed to the main body and connecting the propeller module and the main body, wherein the propeller is connected from the outer end of the propeller in contact with the outside to a preset point on the inner side around the rotation direction. A film is attached, and the protective film is a transparent color, a translucent color, or a color complementary to the color of the propeller using a coating material including polyurethane resin, silicone resin, synthetic rubber or synthetic raw material. formed by color.

본 발명의 일측면에 따르면, 상기 관리 서버는 상기 제어 단말 또는 드론에서 제공되는 영상 정보, 센서 정보, 비행 임무 수행 결과 데이터를 비행 시각, 고도, 위도와 경도를 포함한 트랙 정보와 함께 비행 임무별로 데이터베이스에 저장한 후 학습 데이터로 이용하는 것이다.According to one aspect of the present invention, the management server is a database for each flight mission together with track information including flight time, altitude, latitude and longitude of image information, sensor information, and flight mission performance data provided from the control terminal or the drone. After storing it in the , it is used as training data.

본 발명의 일측면에 따르면, 상기 관리 서버는, 상기 작업 의뢰데이터 기초하여 작업 장소의 위치 정보, 작업 예상 경로, 작업 예상 일정, 작업 면적 정보, 작업 희망 날자의 기상 정보, 장애물 정보를 포함한 작업 현장 조사 데이터를 생성하여 상기 제어 단말에 제공하는 것이다.According to an aspect of the present invention, the management server, based on the work request data, a work site including location information of a work place, a work expected path, a work expected schedule, work area information, weather information of a desired work date, and obstacle information The survey data is generated and provided to the control terminal.

본 발명의 일측면에 따르면, 상기 작업 장소의 경계 지역, 이/착륙장 또는 기 설정된 높이 이상의 장애물에 설치되는 적어도 하나 이상의 마커를 더 포함하고, 상기 드론은 상기 마커에 대한 영상 정보에 기초하여 작업 장소에서의 코스 제어 비행 또는 장애물 회피 비행을 수행하는 것이다. According to one aspect of the present invention, it further comprises at least one marker installed in the boundary area of the work place, take-off / landing area, or an obstacle having a height higher than a preset height, wherein the drone is a work place based on image information about the marker. to perform course control flight or obstacle avoidance flight in

전술한 본 발명의 과제 해결 수단에 의하면, 본 발명은 인공지능 기반의 도포재 분사 모델을 이용하여 작업 장소에 따른 정확한 도포재 용량이나 작업 면적 정보, 드론의 충전 및 분사 일정 정보를 포함한 작업 스케줄 정보를 예측할 수 있고, 작업 스케줄 정보에 기초하여 드론의 연속적인 자동 비행 임무를 설정할 수 있어, 기존에 작업자의 숙련도에 의존하여 드론을 이용한 도포재 분사 방식에 비해 도포재나 배터리 등의 충전 시기를 놓칠 우려가 없어 분사 효율, 정확도, 균일도 등의 작업 효율이 향상될 뿐만 아니라, 도포재가 균일하지 않은 위치를 확인하여 재분사함으로써 정밀 도포 작업을 수행할 수 있는 효과가 있다. According to the above-described problem solving means of the present invention, the present invention uses an artificial intelligence-based coating material injection model to provide accurate application material capacity or working area information according to the work place, and job schedule information including drone charging and spraying schedule information. can predict and set a continuous automatic flight mission of the drone based on the job schedule information, so there is a risk of missing the charging time of the coating material or battery compared to the coating agent spraying method using the drone depending on the skill level of the existing operator There is an effect that not only the work efficiency such as spraying efficiency, accuracy, and uniformity is improved, but also the precise coating operation can be performed by re-spraying by confirming the non-uniform location of the coating material.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 드론을 이용한 정밀 도포재 분사 시스템의 구성을 설명하는 도면이다.
도 2는 도 1의 일부 구성요소인 드론의 구성을 설명하는 블록도이다.
도 3은 도 1의 일부 구성요소인 드론의 레이저 포인트 위치 상태를 설명하는 예시도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 드론을 이용한 정밀 도포재 분사 시스템에서 프로펠러에 부착되는 보호 필름의 구성을 설명하는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 인공 지능 기반의 도포재 분사 모델의 구조를 설명하는 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 드론을 이용한 정밀 도포재 분사 시스템의 도포재 분사 상태 이미지를 설명하는 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 드론을 이용한 정밀 도포재 분사 시스템에 적용되는 마커 배치 상태를 설명하는 도면이다.
도 8은 도 7에 의한 드론의 코스 제어 비행 또는 장애물 회피 비행 과정을 설명하는 도면이다. 1 is a view for explaining the configuration of a precision coating material injection system using a drone according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a block diagram illustrating the configuration of a drone that is a part of FIG. 1 .
FIG. 3 is an exemplary view for explaining a state of a laser point position of a drone, which is a part of FIG. 1 .
4 is a view for explaining the configuration of a protective film attached to a propeller in the precision coating material injection system using a drone according to an embodiment of the present invention.
5 is a view for explaining the structure of an artificial intelligence-based coating material injection model according to an embodiment of the present invention.
6 is a view for explaining an image of a coating material spraying state of a precision coating material spraying system using a drone according to an embodiment of the present invention.
7 is a view for explaining a marker arrangement state applied to a precision coating material injection system using a drone according to an embodiment of the present invention.
FIG. 8 is a view for explaining a course control flight or obstacle avoidance flight process of the drone according to FIG. 7 .

아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those of ordinary skill in the art can easily implement them. However, the present invention may be embodied in several different forms and is not limited to the embodiments described herein. And in order to clearly explain the present invention in the drawings, parts irrelevant to the description are omitted, and similar reference numerals are attached to similar parts throughout the specification.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미하며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.Throughout the specification, when a part is "connected" with another part, this includes not only the case of being "directly connected" but also the case of being "electrically connected" with another element interposed therebetween. . In addition, when a part "includes" a certain component, it means that other components may be further included, rather than excluding other components, unless otherwise stated, and one or more other features However, it is to be understood that the existence or addition of numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof is not precluded in advance.

본 명세서에서 ‘단말’은 휴대성 및 이동성이 보장된 무선 통신 장치일 수 있으며, 예를 들어 스마트 폰, 태블릿 PC 또는 노트북 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치일 수 있다. 또한, ‘단말’은 네트워크를 통해 다른 단말 또는 서버 등에 접속할 수 있는 PC 등의 유선 통신 장치인 것도 가능하다. 또한, 네트워크는 단말들 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 근거리 통신망(LAN: Local Area Network), 광역 통신망(WAN: Wide Area Network), 인터넷 (WWW: World Wide Web), 유무선 데이터 통신망, 전화망, 유무선 텔레비전 통신망 등을 포함한다. In the present specification, a 'terminal' may be a wireless communication device with guaranteed portability and mobility, for example, any type of handheld-based wireless communication device such as a smart phone, tablet PC, or notebook computer. In addition, the 'terminal' may be a wired communication device such as a PC that can connect to another terminal or server through a network. In addition, the network refers to a connection structure capable of exchanging information between each node, such as terminals and servers, and includes a local area network (LAN), a wide area network (WAN), and the Internet (WWW). : World Wide Web), wired and wireless data networks, telephone networks, and wired and wireless television networks.

무선 데이터 통신망의 일례에는 3G, 4G, 5G, 3GPP(3rd Generation Partnership Project), LTE(Long Term Evolution), WIMAX(World Interoperability for Microwave Access), 와이파이(Wi-Fi), 블루투스 통신, 적외선 통신, 초음파 통신, 가시광 통신(VLC: Visible Light Communication), 라이파이(LiFi) 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.Examples of wireless data communication networks include 3G, 4G, 5G, 3rd Generation Partnership Project (3GPP), Long Term Evolution (LTE), World Interoperability for Microwave Access (WIMAX), Wi-Fi, Bluetooth communication, infrared communication, ultrasound Communication, Visible Light Communication (VLC), LiFi, and the like are included, but are not limited thereto.

이하의 실시예는 본 발명의 이해를 돕기 위한 상세한 설명이며, 본 발명의 권리 범위를 제한하는 것이 아니다. 따라서 본 발명과 동일한 기능을 수행하는 동일 범위의 발명 역시 본 발명의 권리 범위에 속할 것이다.The following examples are detailed descriptions to help the understanding of the present invention, and do not limit the scope of the present invention. Accordingly, an invention of the same scope performing the same function as the present invention will also fall within the scope of the present invention.

또한, 본 발명의 각 실시예에 포함된 각 구성, 과정, 공정 또는 방법 등은 기술적으로 상호간 모순되지 않는 범위 내에서 공유될 수 있다.In addition, each configuration, process, process or method included in each embodiment of the present invention may be shared within a range that does not technically contradict each other.

이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명의 일 실시예를 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 드론을 이용한 정밀 도포재 분사 시스템의 구성을 설명하는 도면이고, 도 2는 도 1의 일부 구성요소인 드론의 구성을 설명하는 블록도이며, 도 3은 도 1의 일부 구성요소인 드론의 레이저 포인트 위치 상태를 설명하는 예시도이다. 그리고, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 드론을 이용한 정밀 도포재 분사 시스템에서 프로펠러에 부착되는 보호 필름의 구성을 설명하는 도면이다. 1 is a diagram illustrating the configuration of a precision coating material injection system using a drone according to an embodiment of the present invention, FIG. 2 is a block diagram illustrating the configuration of a drone which is a part of FIG. 1 , and FIG. 3 is It is an exemplary diagram for explaining the state of the laser point position of the drone, which is a part of FIG. 1 . And, Figure 4 is a view for explaining the configuration of the protective film attached to the propeller in the precision coating material injection system using a drone according to an embodiment of the present invention.

도 1 및 도 2를 참조하면, 드론을 이용한 정밀 도포재 분사 시스템은 드론(100), 제어 단말(300) 및 관리 서버(200)를 포함하지만 이에 한정되지는 않는다.1 and 2 , the precision coating material injection system using a drone includes, but is not limited to, the drone 100 , the control terminal 300 , and the management server 200 .

드론(100)은 기 설정된 작업 장소에 대응하여 자율 이동을 수행하면서 영상 정보 및 센서 정보를 획득하여 제공하고, 획득한 영상 정보 및 센서 정보에 기초하여 외부의 제어 명령에 따라 비행 및 도포재 분사 동작을 제어하여 분사 임무를 수행한다.The drone 100 obtains and provides image information and sensor information while performing autonomous movement in response to a preset work place, and based on the obtained image information and sensor information, performs flight and coating material spraying operations according to an external control command based on the acquired image information and sensor information control to perform the spraying task.

이러한 드론(100)은 본체(110)와, 본체(110)의 하부에 설치되어 도포재를 저장 및 분사하기 위한 도포재 분사부(120)를 포함한다.The drone 100 includes a main body 110 and a coating material spraying unit 120 installed under the main body 110 to store and spray the coating material.

본체(110)에는 통신부(111), 제어부(112), 카메라부(113), 센서부(114), 충전부(115) 및 복수 개의 레이저 포인터(116)를 포함하지만 이에 한정되지는 않는다. The body 110 includes, but is not limited to, a communication unit 111 , a control unit 112 , a camera unit 113 , a sensor unit 114 , a charging unit 115 , and a plurality of laser pointers 116 .

통신부(111)는 다른 네트워크 장치와 유무선 연결을 통해 제어 신호 또는 데이터 신호와 같은 신호를 송수신하기 위해 필요한 하드웨어 및 소프트웨어를 포함할 수 있다.The communication unit 111 may include hardware and software necessary for transmitting and receiving signals such as control signals or data signals through wired/wireless connection with other network devices.

제어부(112)는 본체(110)가 지상의 제어 단말(300)과 무선 통신을 통해 비행 및 도포재 분사 동작에 필요한 설정 신호를 송수신하고, 센서부(114)의 센서 정보에 따른 상태 신호를 지상의 제어 단말(300)에 제공한다. The control unit 112 transmits and receives a setting signal necessary for the main body 110 for flight and spraying operation of the coating material through wireless communication with the control terminal 300 on the ground, and transmits a status signal according to the sensor information of the sensor unit 114 to the ground provided to the control terminal 300 of

카메라부(113)는 제어부(112)의 제어 신호에 따라 시공전 이미지, 시공후 이미지, 시공 완료 이미지, 시공전 세부 이미지, 시공후 세부 이미지를 포함한 영상 정보를 제공한다. 이러한 카메라부(113)는 -10도에서 400도까지 측정할 수 있는 열화상 센서가 탑재될 수 있어, 열화상 및 실화상 이미지를 촬영하여 영상 정보를 제공할 수 있다. The camera unit 113 provides image information including a pre-construction image, a post-construction image, a construction completion image, a detailed image before construction, and a detailed image after construction according to the control signal of the controller 112 . The camera unit 113 may be equipped with a thermal image sensor capable of measuring from -10 degrees to 400 degrees, and may provide image information by photographing thermal images and real images.

센서부(114)는 도포재 분사부(120) 내 저장 탱크(121)의 중량 감지, 비행 중 회전운동 상태를 측정하여 본체(110)의 기울기 감지 뿐만 아니라 GPS, 온도, 습도, 풍향, 초음파, 고도 등 적어도 하나의 측정 대상에 대한 센서 정보를 제공한다.The sensor unit 114 detects the weight of the storage tank 121 in the coating material injection unit 120 and measures the rotational motion state during flight to detect the inclination of the main body 110 as well as GPS, temperature, humidity, wind direction, ultrasound, Provides sensor information on at least one measurement target, such as altitude.

충전부(115)는 비행에 필요한 구동력을 제공하고, 기 설정된 충전량 이하가 일 경우에 제어부(112)에 충전 필요 상태를 알려주게 된다. The charging unit 115 provides the driving force necessary for flight, and when the preset charging amount is less than , informs the control unit 112 of the charging necessary state.

레이저 포인터(116)는 도 3에 도시된 바와 같이 프로펠러가 연결된 본체(110)의 드론 암(Arm) 또는 바디에 적어도 하나 이상이 설치되고, 작업자에 의해 온/오프될 수 있는 스위치를 포함한다.At least one laser pointer 116 is installed on the drone arm or body of the main body 110 to which the propeller is connected, as shown in FIG. 3 , and includes a switch that can be turned on/off by an operator.

레이저 포인터(116)가 켜져 있으면, 지상에서 작업자가 주간, 야간 또는 기상 상태에 상관없이 드론(100)의 공중 위치를 파악하는데 용이하고, 그로 인해 장애물 회피 비행이 좀더 쉬워질 수 있다. 또한, 레이저 포인터(116)로 인해 작업자의 육안으로 확인된 드론(100)의 현재 공중 위치를 이용하여 현재 분사되고 있는 분사 위치 및 면적 정보를 확인할 수 있어, 작업자가 제어 단말(300)을 이용해 도포재 분사 동작시 현재 분사 위치에 여러번 분사하는 불필요한 동작이 생략될 수 있어 효율적인 분사 작업을 수행할 수 있다. When the laser pointer 116 is turned on, it is easy for an operator on the ground to determine the aerial position of the drone 100 regardless of day, night or weather conditions, thereby making it easier to fly to avoid obstacles. In addition, by using the current aerial position of the drone 100 confirmed with the naked eye of the operator due to the laser pointer 116, information on the injection location and area currently being sprayed can be checked, so that the operator can apply the application using the control terminal 300 During the re-injection operation, an unnecessary operation of injecting multiple times at the current injection position may be omitted, so that an efficient injection operation may be performed.

한편, 도 4에 도시된 바와 같이, 드론(100)은 프로펠러(150) 및 프로펠러(150)를 회전시키는 구동 모터(미도시)를 포함하는 프로펠러 모듈(미도시)와, 본체(110)에 고정되어 프로펠러 모듈과 본체(110)를 연결하는 드론 암을 포함한다.On the other hand, as shown in FIG. 4 , the drone 100 includes a propeller module (not shown) including a propeller 150 and a driving motor (not shown) for rotating the propeller 150 , and is fixed to the body 110 . and a drone arm connecting the propeller module and the main body 110 .

이때, 드론(100)의 프로펠러(150)에는 폴리우레탄 수지, 실리콘 수지, 합성 고무나 합성 원료 등의 코팅 재질을 이용하여, 프로펠러(150)의 회전을 방해하지 않으면서 드론(100)의 전체 무게에 영향을 주지 않은 재질로 형성된 보호 필름(155)이 부착될 수 있다. 이러한 보호 필름(155)은 프로펠러(150)의 회전 방향을 중심으로 프로펠러(150)가 외부에 접촉될 수 있는 외측 끝단에서 내측으로 1/3 지점, 1/2 지점 또는 전체를 감싸는 형태로 부착되거나 씌워져 장애물(나뭇가지, 풀, 이물질 등)로부터 프로펠러(150)가 손상되는 것을 방지할 수 있다. At this time, the propeller 150 of the drone 100 uses a coating material such as polyurethane resin, silicone resin, synthetic rubber, or synthetic raw material, and the total weight of the drone 100 without interfering with the rotation of the propeller 150 A protective film 155 formed of a material that does not affect the surface may be attached. The protective film 155 is attached to the inside of the outer end of the propeller 150 in the direction of rotation of the propeller 150, which can be in contact with the outside, at 1/3 point, 1/2 point, or enclosing the whole. It is covered to prevent damage to the propeller 150 from obstacles (tree branches, grass, foreign substances, etc.).

보호 필름(155)은 투명 또는 반투명의 유색(예를 들어, 형광 색상 등 프로펠러의 보색 색상) 재질로 형성되어 있어 충격이나 스크래치 등에 의해 색상이나 외형이 변형되어 작업자가 쉽게 보호 필름(155)의 파손 상태를 알 수 있도록 하고, 보호 필름(155)이 파손된 경우에 보호 필름(155)만 프로펠러(150)에서 분리하여 새로운 보호 필름(155)으로 교체될 수 있다. The protective film 155 is formed of a transparent or translucent colored material (eg, a complementary color of the propeller such as a fluorescent color). In order to know the state, when the protective film 155 is damaged, only the protective film 155 may be separated from the propeller 150 and replaced with a new protective film 155 .

이러한 보호 필름(155)은 프로펠러(150)에서 자주 발생하는 스크래치나 파손을 방지할 수 있고, 외부 장애물로 인해 긁힘 현상으로부터 프로펠러(150)를 보호해줄 수 있으며, 프로펠러(150)의 손상 여부를 쉽게 확인할 수 있도록 하여 프로펠러(150)의 파손으로 인해 발생될 수 있는 사고를 사전에 예방할 수 있다. This protective film 155 can prevent scratches or breakage that occur frequently in the propeller 150, can protect the propeller 150 from scratches due to external obstacles, and easily check whether the propeller 150 is damaged. By making it possible to confirm, it is possible to prevent an accident that may occur due to the damage of the propeller 150 in advance.

드론을 이용한 정밀 도포재 분사 시스템은 분사 임무를 수행하는 드론(100)이 프로펠러(150) 등의 핵심 부품이 고장나면 제어력을 잃게 되어 자세유지 불가, 장애물 충돌, 추락 등으로 분사 임무를 제대로 수행할 수 없게 된다. 따라서, 본 발명은 드론(100)의 프로펠러(150)에 보호 필름(155)을 부착하여, 보호 필름(155)이 프로펠러(150)를 외부의 충격으로부터 어느 정도 보호하면서 프로펠러(150)의 파손 상태를 작업자가 쉽게 파악할 수 있도록 함으로써 분사 임무시 안정적인 비행으로 인해 정밀 도포 작업 효율을 높일 수 있다. In the precision coating material injection system using a drone, the drone 100, which performs the injection task, loses control when key parts such as the propeller 150 break down. becomes impossible Therefore, the present invention attaches the protective film 155 to the propeller 150 of the drone 100, and the protective film 155 protects the propeller 150 from external impact to some extent while the propeller 150 is damaged. By allowing the operator to easily grasp the

제어부(112)는 저장 탱크(121)의 중량을 감지한 센서 정보가 수신되면, 센서 정보가 기 설정된 기준 중량 미만일 경우에 도포재 충진이 필요함을 알려주는 제1 상태 신호를 제어 단말(300)로 전송한다. 그러면, 제어 단말(300)은 제1 상태 신호에 따라 저장 탱크(121)에 도포재를 충진하기 위해 드론(100)을 이/착륙장 또는 이동 스테이션(400)으로 이동할 수 있도록 비행 동작을 제어한다. When the sensor information for detecting the weight of the storage tank 121 is received, the control unit 112 sends a first state signal indicating that the coating material needs to be filled to the control terminal 300 when the sensor information is less than a preset reference weight. send. Then, the control terminal 300 controls the flight operation so that the drone 100 can be moved to the take-off/landing area or the mobile station 400 to fill the storage tank 121 with the coating material according to the first state signal.

여기서, 이동 스테이션(400)은 차량 등의 주행장치에 설치되어, 작업 장소까지 이동하여 제어 단말(300)과 통신망을 통해 연결되고, 드론(100)의 이/착륙장을 제공하며, 드론(100)의 본체(110)의 충전부(115)에 무선 충전을 수행하고, 도포재 분사부(120)의 저장 탱크(121)에 도포재를 충진하는 역할을 수행한다. 이러한 이동 스테이션(400)은 드론(100)의 제한된 비행 시간을 극복하기 위한 설비로서, 드론의 보관 및 장거리 이동이 가능하고, 중계(통신), 비행 제어, 관제 점검, 데이터 저장/전송 등의 다양한 기능이 탑재될 수 있다. Here, the mobile station 400 is installed in a driving device such as a vehicle, moves to a work place, and is connected to the control terminal 300 and a communication network through a communication network, provides a take-off/landing area for the drone 100, and the drone 100 Wireless charging is performed on the charging unit 115 of the main body 110 of the body 110 , and serves to fill the coating material in the storage tank 121 of the coating material spraying unit 120 . The mobile station 400 is a facility for overcoming the limited flight time of the drone 100, and it is possible to store and move the drone over a long distance, and to perform various functions such as relay (communication), flight control, control check, data storage/transmission, etc. function may be installed.

드론(100)의 충전부(115)가 배터리와 수소 연료전지로 이루어지는 하이브리드 타입인 경우에, 이동 스테이션(400)은 발전기를 이용하여 드론(100)의 배터리를 충전하고, 수소 연료 공급장치를 이용하여 드론(100)의 수소 연료 전지에 수소 에너지를 공급할 수 있다. When the charging unit 115 of the drone 100 is a hybrid type including a battery and a hydrogen fuel cell, the mobile station 400 charges the battery of the drone 100 using a generator and uses a hydrogen fuel supply device. Hydrogen energy may be supplied to the hydrogen fuel cell of the drone 100 .

이때, 드론(100)의 배터리 충전 방식은 드론(100)에 가벼운 충전핀을 부착하고 이동 스테이션((400)의 격납고 안에 설치된 충전 패드에 드론이 안착하면 별도의 연결과정 없이 접촉단자를 통해 자동으로 전원의 극성을 인식하고 충전을 할 수 있는 전극 자동 감지 방식의 접촉식 무인 충전 시스템을 적용할 수 있고, 이러한 전극 자동 감지 방식 외에도 다양한 방식으로 무인 충전할 수 있다. 한편, 이동 스테이션(400)은 액화수소기술을 활용한 이동형 수소충전소 역할을 수행할 수 있다. 따라서, 드론은 수소 연료전지의 부족한 전력량을 배터리로 보완하는 수소-배터리 하이브리드 기술을 사용로서, 드론의 비행에 필요한 에너지원의 공급을 배터리(2차전지)뿐만 아니라 수소 연료 전지에서도 공급할 수 있다. At this time, in the battery charging method of the drone 100, a light charging pin is attached to the drone 100 and when the drone is seated on a charging pad installed in the hangar of the mobile station 400, it is automatically connected through a contact terminal without a separate connection process. A contact-type unmanned charging system of an electrode automatic detection method capable of recognizing the polarity of the power source and charging can be applied, and unmanned charging can be performed in various ways in addition to such an electrode automatic detection method. It can serve as a mobile hydrogen charging station using liquid hydrogen technology, so the drone uses a hydrogen-battery hybrid technology that compensates for the insufficient amount of electricity in a hydrogen fuel cell with a battery to supply the energy source necessary for the drone’s flight. It can be supplied not only from batteries (secondary cells) but also from hydrogen fuel cells.

또한, 제어부(112)는 본체(110)의 기울기를 감지한 센서 정보가 수신되면 현재 본체(110)의 기울기 상태를 알려주는 제2 상태 신호를 제어 단말(300)로 전송하고, 제어 단말(300)은 제2 상태 신호에 따라 드론(100)이 수평 상태에서 도포재를 분사할 수 있도록 본체(110)의 기울기를 조정하는 제어 신호를 드론(100)에 전송한다. 한편, 제어부(112)는 충전부(115)로부터 배터리 부족 상태를 알려주는 상태 신호를 제어 단말(300)로 전송하여 배터리 부족 상태에 도달할 수 있음을 알려주고, 제어 단말(300)은 드론(100)이 이/착륙장 또는 이동 스테이션(400)으로 이동할 수 있도록 비행 동작을 제어한다. In addition, when the sensor information for detecting the inclination of the main body 110 is received, the controller 112 transmits a second state signal indicating the current inclination state of the main body 110 to the control terminal 300 , and the control terminal 300 ) transmits a control signal for adjusting the inclination of the main body 110 to the drone 100 so that the drone 100 can spray the coating material in a horizontal state according to the second state signal. On the other hand, the control unit 112 transmits a state signal indicating a low battery state from the charging unit 115 to the control terminal 300 to inform that the low battery state can be reached, and the control terminal 300 sends the drone 100 . The flight operation is controlled so that it can move to the take-off/landing area or mobile station 400 .

한편, 도포재 분사부(120)는 본체(110)의 하부에 펌프를 구비하여 도포재가 충진되는 저장 탱크(121), 저장 탱크(121)와 연결된 도포재 공급관(122)에 설치한 분사노즐(123)을 포함한다. 이때, 분사 노즐(123)은 4개조(8개)로 이루어질 수 있고, 분사 압력을 조절하는 릴리프 밸브(미도시)를 포함한다. On the other hand, the coating material injection unit 120 is provided with a pump in the lower portion of the main body 110, the storage tank 121 filled with the coating material, the injection nozzle installed in the coating material supply pipe 122 connected to the storage tank 121 ( 123). At this time, the injection nozzle 123 may be composed of four sets (8 pieces), and includes a relief valve (not shown) for controlling the injection pressure.

관리 서버(200)는 기 설정된 작업 장소 및 작업 내용을 포함한 작업 의뢰 데이터가 수신되면, 인공 지능 기반의 도포재 분사 모델을 이용하여 작업 의뢰 데이터에 기초하여 작업 면적 정보, 도포재 선택 정보, 도포재 용량 정보, 드론의 충전 및 분사 일정 정보를 포함한 작업 스케줄 정보를 생성하여 제어 단말(300)에 제공하고, 작업 스케줄 정보에 기초하여 실행된 드론(100)의 임무 수행 결과 데이터를 제공받아 비행 임무별로 데이터베이스에 저장하고, 데이터베이스에 저장된 데이터를 모니터링 및 관리하게 된다. When the management server 200 receives work request data including a preset work place and work details, using an artificial intelligence-based coating material spraying model, based on the work request data, the work area information, the coating material selection information, the coating material It generates job schedule information including capacity information and drone charging and injection schedule information and provides it to the control terminal 300, and receives the mission performance result data of the drone 100 executed based on the job schedule information for each flight mission. It is stored in the database, and the data stored in the database is monitored and managed.

관리 서버(200)는 작업 장소와 작업 내용을 포함한 작업 의뢰 데이터를 수신하면(S1), 작업 의뢰 데이터에 기초하여 작업 장소의 정확한 위치 정보, 작업 예상 경로, 작업 예상 일정, 작업 면적 정보, 작업 희망 날자의 기상 정보, 장애물 정보 등을 포함한 작업 현장 조사 데이터를 생성하여 제어 단말(300)에 제공한다. 이때, 작업 의뢰 데이터는 작업 장소의 주소, 차열, 차광, 농약, 방제 등의 작업 내용, 작업 희망 날짜 등을 포함한다. When the management server 200 receives the work request data including the work place and work content (S1), based on the work request data, the exact location information of the work place, the work expected path, the work expected schedule, the work area information, the work hope The job site survey data including weather information and obstacle information of the date are generated and provided to the control terminal 300 . In this case, the work request data includes the address of the work place, work details such as heat shielding, shading, pesticides, pesticides, etc., and the desired work date.

관리 서버(200)는 제어 단말(300) 또는 드론(100)에서 제공되는 영상 정보와 센서 정보, 임무 수행 결과 데이터를 비행 시각, 고도, 위도와 경도를 포함한 트랙 정보와 함께 비행 임무별로 데이터베이스에 저장한 후 인공 지능 기반의 도포재 분사 모델의 학습 데이터로 이용할 수 있다. The management server 200 stores image information, sensor information, and mission performance data provided from the control terminal 300 or the drone 100 in a database for each flight mission together with track information including flight time, altitude, latitude and longitude. After that, it can be used as training data for the artificial intelligence-based coating material spraying model.

이러한 관리 서버(200)는 일반적인 의미의 서버용 컴퓨터 본체일 수 있고, 그 외에 서버 역할을 수행할 수 있는 다양한 형태의 장치로 구현될 수 있다. 구체적으로, 관리 서버(200)는 통신 모듈(미도시), 메모리(미도시), 프로세서(미도시) 및 데이터베이스(미도시)를 포함하는 컴퓨팅 장치에 구현될 수 있는데, 스마트폰이나 TV, PDA, 태블릿 PC, PC, 노트북 PC 및 기타 사용자 단말 장치 등으로 구현될 수 있다. The management server 200 may be a computer main body for a server in a general sense, or may be implemented as various types of devices capable of performing a server role. Specifically, the management server 200 may be implemented in a computing device including a communication module (not shown), a memory (not shown), a processor (not shown) and a database (not shown), a smart phone, TV, or PDA. , a tablet PC, a PC, a notebook PC, and other user terminal devices.

제어 단말(300)은 관리 서버(200)와 통신망을 통해 연결되어 작업 스케줄 정보에 따라 드론(100)에 비행 동작 및 도포재 분사 동작에 대한 분사 임무 비행을 설정하고, 드론(100)을 이용한 도포재 분사가 완료되면 작업 시작/진행/완료 이미지, 도포재 종류 및 사용량, 드론의 비행 및 충전 횟수, 분사 작업 기록 데이터를 포함한 임무 수행 결과 데이터를 생성하여 관리 서버(200)로 제공한다.The control terminal 300 is connected to the management server 200 through a communication network to set the flight operation and the spraying mission flight for the spraying operation of the coating material to the drone 100 according to the work schedule information, and applying the application using the drone 100 When re-injection is completed, mission performance data including work start/progress/completion images, type and usage of coating material, number of flights and charging of drones, and spray work record data is generated and provided to the management server 200 .

또한, 제어 단말(300)은 드론(100)에서 전송되는 영상 정보 및 센서 정보에 기초하여 작업 장소에서 작업 대상에 도포된 도포재 균일도를 검사하여 정밀 도포 임무 비행을 설정할 수 있다. In addition, the control terminal 300 may set the precision application mission flight by examining the uniformity of the coating material applied to the work object at the work place based on the image information and sensor information transmitted from the drone 100 .

제어 단말(300)은 배터리 부족 경고 설정, 도포재 부족 경고 설정 등의 설정 기능을 통해 드론(100)의 충전 상태가 심각해지기 전에 이/착륙장 또는 이동 스테이션(400)으로 이동하여 충전할 수 있도록 한다. 이때, 제어 단말(300)은 여름철/겨울철의 기온에 따라 배터리 부족 경고 설정값을 다르게 설정할 수 있다. The control terminal 300 moves to the take-off/landing area or the mobile station 400 to charge the drone 100 before the charging state of the drone 100 becomes serious through setting functions such as low battery warning setting and coating material shortage warning setting. . In this case, the control terminal 300 may set a battery low warning setting value differently according to the temperature in summer/winter season.

또한, 제어 단말(300)은 드론(100)의 저장 탱크(121)에 도포재가 없는 경우, 저장 탱크(121)가 분사 노즐(123)이 분리되는 경우 등 경고 문자가 발생하도록 하여, 저장 탱크(121)에 물이나 약제를 혼합한 도포재가 채워져 있는지 확인하여 균일하게 도포재를 도포할 수 있도록 한다. In addition, the control terminal 300 causes a warning character to be generated, such as when there is no coating material in the storage tank 121 of the drone 100, when the storage tank 121 is separated from the spray nozzle 123, and the storage tank ( 121) is filled with a coating material mixed with water or a chemical, so that the coating material can be applied uniformly.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 인공 지능 기반의 도포재 분사 모델의 구조를 설명하는 도면이다.5 is a view for explaining the structure of an artificial intelligence-based coating material injection model according to an embodiment of the present invention.

인공 지능 기반의 도포재 분사 모델은, 다양한 입력 신호를 수신하고, 수신한 입력 신호들 중에서 선택된 신호에 대해 데이터 전처리를 수행한 후 류(Classification), 군집(Clustering) 및 예측(Prediction) 신호를 추출하는 내장형 AI가 적용된다. 이때, 인공 지능 기반의 도포재 분사 모델은 분류 결과의 정확도를 유지하면서, 보다 크기가 작고, 연산을 간소화하는 경량 딥 러닝 알고리즘이 적용될 수 있다. 이때, 경량 딥러닝 알고리즘은 기존 클라우드(Cloud) 기반의 학습된 모델을 경량 장치에 내장하기 위한 필수 기술이며, 이를 통해 지연시간 감소, 민감한 개인정보 보호, 네트워크 트래픽 감소와 같은 다양한 장점을 가지게 된다. 경량 딥러닝 알고리즘은 CNN 계열의 모델에서 주로 학습 시 가장 큰 연산량을 요구하는 합성곱 연산을 줄이기 위한 합성곱 필터 기술을 적용한다. The artificial intelligence-based coating material injection model receives various input signals, performs data preprocessing on a signal selected from among the received input signals, and then extracts classification, clustering, and prediction signals Built-in AI is applied. In this case, the artificial intelligence-based coating material injection model may be smaller in size while maintaining the accuracy of the classification result, and a lightweight deep learning algorithm that simplifies calculation may be applied. At this time, the lightweight deep learning algorithm is an essential technology for embedding the existing cloud-based learned model into a lightweight device, and through this, it has various advantages such as reduced latency, protection of sensitive personal information, and reduction of network traffic. The lightweight deep learning algorithm applies a convolution filter technology to reduce the convolution operation that requires the largest amount of computation for training in CNN-type models.

이와 같이, 인공 지능 기반의 도포재 분사 모델은 센서 정보, 항공 이미지, 작업 의뢰 데이터, 작업 의뢰 데이터에 기초한 임무 수행 결과 데이터를 포함한 학습 데이터를 수집하고, 수집된 학습 데이터를 전처리하여 도포재 분사 모델을 학습하며, 이후 새로운 작업 의뢰 데이터와 작업 현장 조사 데이터를 학습된 도포재 분사 모델에 입력하여 분류 결과를 출력한 후 분류 결과에 기초하여 작업 면적 정보, 도포재 선택 정보, 도포재 용량 정보, 드론의 충전 및 분사 일정 정보를 포함한 작업 스케줄 정보를 예측할 수 있다. In this way, the artificial intelligence-based coating material spraying model collects learning data including sensor information, aerial image, work request data, and task performance result data based on work request data, and pre-processes the collected learning data to model the coating material spraying model. After learning, new work request data and job site survey data are input to the learned coating material spraying model to output classification results, and then based on the classification results, work area information, coating material selection information, coating material capacity information, drone It is possible to predict work schedule information, including filling and injection schedule information of

이때, 인공 지능 기반의 도포재 분사 모델은 기상 정보를 학습 데이터에 포함하여, 기상 정보에 따라 작업 면적 정보에 따른 분사 일정 정보(분사 작업 시작/완료 시간 정보, 전체 분사 작업 시간 정보 등), 풍향에 따른 비행 경로 정보 등을 작업 스케줄 정보에 포함할 수 있다. At this time, the artificial intelligence-based coating material spraying model includes weather information in the learning data, and according to the weather information, spraying schedule information according to the work area information (spraying start/finish time information, total spraying time information, etc.), wind direction Flight route information, etc. according to the may be included in the work schedule information.

작업 스케줄 정보는 작업간격 설정(예를 들어, 3~10M 이내 0.1M 단위로 설정), 작업 장소(작물, 시설 등)과의 상대높이 설정(예를 들어, 3~8M 범위), 작업분사효율 설정(예를 들어, 헥타르당 분사할 약량 3.45~66.6L), 고효율 분사(예를 들어, 4개조 노즐 사용) 또는 집중분사(예를 들어, 선단부의 2개조 노즐사용)의 분사 방식 설정, 비행속도설정(드론의 비행 속도에 비례한 분사량 설정)의 설정 내용을 포함할 수 있다. Work schedule information includes setting the work interval (for example, within 3~10M, set in units of 0.1M), setting the relative height with the work place (crops, facilities, etc.) (e.g., within the range of 3~8M), work spraying efficiency Setting (e.g. 3.45-66.6L dose per hectare), high-efficiency spraying (e.g. using 4 sets of nozzles) or intensive spraying (e.g. using 2 sets of nozzles at the tip), flying It may include the setting contents of the speed setting (setting the injection amount proportional to the flight speed of the drone).

또한, 인공지능 기반의 도포재 분사 모델을 통해 작업 장소의 면적 정보에 적합한 도포재 용량을 예측할 수 있고, 도포재 용량 정보와 작업 면적 정보에 따라 비용을 산출할 수 있다. In addition, through the AI-based coating material injection model, it is possible to predict the coating material capacity suitable for the area information of the work place, and to calculate the cost according to the coating material capacity information and the working area information.

인공지능 기반의 도포재 분사 모델은 소량의 학습 데이터만으로도 학습이 가능한 퓨샷 러닝(few-shot learning) 방식이나 소량의 학습 데이터에 적대적생성망(GAN)과 같은 생성 모델을 사용하여 유사 데이터를 늘려 학습 데이터의 부족함을 해소하는 방식을 이용하여 새로운 데이터를 잘 처리할 수 있도록 할 수 있다. The artificial intelligence-based coating material injection model learns by increasing similar data using a few-shot learning method that can learn with only a small amount of training data, or a generative model such as an adversarial generation network (GAN) on a small amount of training data. By using the method of resolving the shortage of data, it is possible to process new data well.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 드론을 이용한 정밀 도포재 분사 시스템의 도포재 분사 상태 이미지를 설명하는 도면이다.6 is a view for explaining an image of a coating material spraying state of a precision coating material spraying system using a drone according to an embodiment of the present invention.

제어 단말(300)은 드론의 분사 임무 비행이 완료되면, 드론이 작업 장소를 분사 동작없이 비행하면서 도포재가 분사된 대상에 대한 센서 정보를 획득하도록 한다. 이때, 도포재가 차광재 또는 차열재인 경우에 센서 정보는 온도 정보를 포함할 수 있다. When the drone's spray mission flight is completed, the control terminal 300 acquires sensor information about the target onto which the coating material is sprayed while the drone flies over the work place without spraying operation. In this case, when the coating material is a light-shielding material or a heat-shielding material, the sensor information may include temperature information.

도 6에 도시된 바와 같이, 제어 단말(300)은 분사 임무 비행의 시작/진행/완료시 획득된 열화상 및 실화상 이미지, 센서 정보를 토대로 작업 대상에 대한 도포재 분사 상태 이미지를 생성하고, 도포재 분사 상태 이미지를 이용하여 도포 상태가 균일하지 않은 위치를 확인하여 재분사 위치 정보를 획득할 수 있다. As shown in Figure 6, the control terminal 300 generates an image of the spraying state of the coating material for the work target based on the thermal and real image images and sensor information obtained at the start/progress/completion of the jetting mission flight, Re-injection position information may be obtained by checking a position where the application state is not uniform by using the coating material injection state image.

일반적으로, 도포재는 드론(100)에 의해 분사된 이후에 주위 상항에 따라 도막을 형성하는 시간이 다르지만 대체로 3~10분 정도면 도막을 형성한다. 따라서, 제어 단말(300)은 드론의 분사 임무 비행을 완료한 후, 기 설정된 시간(예를 들어, 3~10분)이 경과되면 정밀 도포 임무 비행을 위해 작업 장소의 상부를 비행하면서 열화상 및 실화상 이미지, 센서 정보를 취득할 수 있도록 한다. In general, after the coating material is sprayed by the drone 100, the time to form a coating film varies depending on the surrounding conditions, but generally forms a coating film in about 3 to 10 minutes. Therefore, the control terminal 300 performs thermal imaging and thermal imaging while flying over the upper part of the work place for the precision application mission flight when a preset time (eg, 3 to 10 minutes) has elapsed after completing the flight of the drone's jetting mission. Real image image and sensor information can be acquired.

제어 단말(300)은 도포재 분사 상태 이미지에 기초하여 도포재 분사전의 작업 대상에 대한 제1 평균 온도값, 도포재 분사후의 작업 대상에 대한 제2 평균 온도값, 도포재가 분사된 작업 대상에서 제2 평균온도값보다 기 설정된 온도 범위(±5~10℃) 이상인 위치가 발견되면, 해당 위치를 재분사 위치임을 확인할 수 있다. 따라서, 제어 단말(300)은 재분사 위치 정보에 따라 도포 면적 정보를 확인할 수 있으므로, 도포 면적 정보에 따라 도포재 분사량을 설정하여 정밀 도포 임무 비행을 드론(100)에 설정하여, 드론(100)을 통해 작업 대상에 도포재를 정밀 도포할 수 있도록 한다. The control terminal 300 determines the first average temperature value of the work target before spraying the coating material, the second average temperature value of the work target after spraying the coating material, and the work target to which the coating material is sprayed, based on the image of the spraying state of the coating material. If a position higher than the preset temperature range (±5 to 10°C) is found in the second average temperature value, it can be confirmed that the position is a re-injection position. Therefore, since the control terminal 300 can check the application area information according to the re-injection position information, the precise application mission flight is set to the drone 100 by setting the application material injection amount according to the application area information, and the drone 100 Through this, the coating material can be precisely applied to the work object.

또한, 제어 단말(300)은 제1 평균 온도값과 제2 평균 온도값을 비교하여, 도포재(예를 들어, 차열재 또는 차광재)가 작업 장소(예를 들어, 지붕)에 균일하게 도포되어 있는지, 차열 효과는 어느정도인지를 확인할 수 있다. In addition, the control terminal 300 compares the first average temperature value and the second average temperature value, so that the coating material (eg, a heat shielding material or a light blocking material) is uniformly applied to a work place (eg, a roof) It is possible to check how much the heat shielding effect is.

한편, 정밀 도포 임무 비행는 제어 단말(300)에 의해 드론(100)에 설정될 수 있으나, 관리 서버(200)가 제어 단말(300) 또는 드론(100)에서 제공되는 정보들을 지속적으로 모니터링하여 정밀 도포 임무 비행에 대한 명령을 제어 단말(300)에 통보할 수도 있다. On the other hand, the precision application mission flight may be set in the drone 100 by the control terminal 300 , but the management server 200 continuously monitors the information provided from the control terminal 300 or the drone 100 to accurately apply the precision application. A command for mission flight may be notified to the control terminal 300 .

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 드론을 이용한 정밀 도포재 분사 시스템에 적용되는 마커 배치 상태를 설명하는 도면이고, 도 8은 도 7에 의한 드론의 코스 제어 비행 또는 장애물 회피 비행 과정을 설명하는 도면이다. 7 is a view illustrating a marker arrangement state applied to a precision coating material injection system using a drone according to an embodiment of the present invention, and FIG. 8 is a course control flight or obstacle avoidance flight process of the drone according to FIG. 7 is a drawing that

작업자는 작업 장소의 경계 지역, 이/착륙장 또는 기 설정된 높이 이상의 장애물에 적어도 하나 이상의 마커(500)를 배치할 수 있다. 이때, 마커(500)는 기 설정된 바닥면이나 이/착륙장에 마킹될 수 있지만, 복수 개의 레이저 포인터를 이용하여 구성할 수 있다. The operator may place at least one marker 500 on the boundary area of the work place, the take-off/landing area, or an obstacle having a height higher than a preset height. In this case, the marker 500 may be marked on a preset floor or take-off/landing area, but may be configured using a plurality of laser pointers.

이러한 마커(500)는 이/착륙장(510), 작업장소의 작업 대상(예를 들어, 지붕)의 1차 시공 위치(520), 2차 시공 위치(530), 장애물 위치(540), 3차 시공 위치(550) 등에 표시될 수 있다. These markers 500 are the take-off / landing site 510, the primary construction position 520, the secondary construction position 530, the obstacle position 540, the third of the work target (eg, the roof) of the work place. It may be displayed at the construction location 550 and the like.

제어 단말(300)은 드론(100)에서 촬영된 마커(500)를 포함한 영상 정보를 이용하여 스테이션(400)의 위치로 이동하는 코스 제어 비행, 분사 작업 위치로 이동하는 코스 제어 비행, 장애물의 위치를 인식하여 장애물 회피 비행을 수행할 수 있다. The control terminal 300 uses the image information including the marker 500 captured by the drone 100 to control the course flight moving to the position of the station 400, the course control flight moving to the injection operation position, and the location of the obstacle. It is possible to perform obstacle avoidance flight by recognizing

구체적으로, 드론(100)은 카메라부(113)를 이용하여 획득한 마커에 대한 영상 정보에 기초하여 드론(100)과 각 마커(500)간의 상대적 위치를 감지할 수 있고, 감지된 상대적 위치에 기초하여 드론(100)의 위치를 마커(500) 위치로 이동시킬 수 있다. Specifically, the drone 100 may detect a relative position between the drone 100 and each marker 500 based on image information about the marker acquired using the camera unit 113 , and Based on this, the position of the drone 100 may be moved to the position of the marker 500 .

이때, 스테이션(400)이 적어도 하나 이상의 레이저빔을 출력하는 경우에, 드론(100)은 센서부(114)를 통해 레이저빔을 감지하여 드론(100)의 고도에 상관없이 드론의 위치를 스테이션(400)의 위치에 정확히 위치하도록 제어할 수 있다. At this time, when the station 400 outputs at least one laser beam, the drone 100 detects the laser beam through the sensor unit 114 to determine the position of the drone regardless of the altitude of the drone 100 to the station ( 400) can be controlled to be precisely positioned at the position of

예를 들어, 드론(100)은 중심위치의 바닥 면 또는 스테이션(400)에서 발생되는 복수 개의 레이저 빔을 이용하여 드론이 정확한 중심 위치에 위치하도록 정밀하게 드론의 자세를 제어할 수 있고, 이러한 드론의 자세 제어를 통해 드론이 현재 수평을 유지하고 있는지를 인식할 수 있다. 그로 인해, 드론의 자세를 조절하여 수평을 유지할 수 있어 드론의 수평 유지 착륙이 가능하도록 하고, 수평 유지 상태에서의 분사 작업이 수행되어 드론에서 도포재의 양을 일정하게 분사하고, 분사 면적을 넓힐 수 있다.For example, the drone 100 can precisely control the posture of the drone so that the drone is positioned at an accurate central position using a plurality of laser beams generated from the bottom surface of the central position or the station 400, and such a drone Through the attitude control of the drone, it can be recognized whether the drone is currently level. As a result, it is possible to maintain the level by adjusting the posture of the drone, enabling the drone to land horizontally. have.

이상에서 설명한 본 발명의 실시예는 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 이러한 기록 매체는 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함하며, 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체를 포함하며, 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다.The embodiments of the present invention described above may also be implemented in the form of a recording medium including instructions executable by a computer, such as a program module executed by a computer. Such recording media includes computer-readable media, and computer-readable media can be any available media that can be accessed by a computer, and includes both volatile and nonvolatile media, removable and non-removable media. Computer readable media also includes computer storage media, which include volatile and nonvolatile embodied in any method or technology for storage of information, such as computer readable instructions, data structures, program modules, or other data. , including both removable and non-removable media.

전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.The above description of the present invention is for illustration, and those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains can understand that it can be easily modified into other specific forms without changing the technical spirit or essential features of the present invention. will be. Therefore, it should be understood that the embodiments described above are illustrative in all respects and not restrictive. For example, each component described as a single type may be implemented in a dispersed form, and likewise components described as distributed may be implemented in a combined form.

본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.The scope of the present invention is indicated by the following claims rather than the above detailed description, and all changes or modifications derived from the meaning and scope of the claims and their equivalent concepts should be interpreted as being included in the scope of the present invention. do.

100 : 드론
110 : 본체
111 : 통신부
112 : 제어부
113 : 카메라부
114 : 센서부
115 : 충전부
116 : 레이저 포인터
120 : 도포재 분사부
121 : 저장 탱크
122 : 도포재 공급관
123 : 분사노즐
200 : 관리서버
300 : 제어 단말
400 : 이동 스테이션
100: drone
110: body
111: communication department
112: control unit
113: camera unit
114: sensor unit
115: charging part
116: laser pointer
120: coating material spraying part
121: storage tank
122: coating material supply pipe
123: spray nozzle
200: management server
300: control terminal
400: mobile station

Claims (8)

기 설정된 작업 장소에 대응하여 자율 이동을 수행하면서 영상 정보 및 센서 정보를 획득하여 제공하고, 획득한 영상 정보 및 센서 정보에 기초하여 외부의 제어 명령에 따라 비행 및 도포재 분사 동작을 제어하여 분사 임무를 수행하는 드론;
기 설정된 작업 장소 및 작업 내용을 포함한 작업 의뢰 데이터가 수신되면, 인공 지능 기반의 도포재 분사 모델을 이용하여 작업 면적 정보, 도포재 선택 정보, 도포재 용량 정보, 드론의 충전 및 분사 일정 정보를 포함한 작업 스케줄 정보를 생성하여 제공하고, 상기 작업 스케줄 정보에 기초하여 실행된 드론의 임무 수행 결과 데이터를 제공받아 저장 및 관리하는 관리 서버; 및
상기 작업 스케줄 정보에 기초하여 상기 드론에 분사 임무 비행을 설정하고, 상기 드론의 분사 임무 비행이 완료되면 시작/진행/완료 이미지, 도포재 종류 및 사용량, 드론의 비행 및 충전 횟수, 분사 작업 기록 데이터를 포함한 임무 수행 결과 데이터를 생성하여 상기 관리 서버로 제공하며, 상기 드론에서 전송되는 영상 정보 및 센서 정보에 기초하여 상기 작업 장소에서 작업 대상의 도포된 도포재의 균일도를 검사하여 정밀 도포 임무 비행을 설정하는 제어 단말를 포함하되,
상기 인공 지능 기반의 도포재 분사 모델은,
상기 영상 정보, 센서 정보, 작업 의뢰 데이터, 임무 수행 결과 데이터를 포함한 학습 데이터를 수집하고, 수집된 학습 데이터를 전처리하여 도포재 분사 모델을 학습한 후, 학습된 도포재 분사 모델을 이용하여 새로운 작업 의뢰 데이터에 따른 작업 스케줄 정보를 예측하는 것이고,
상기 드론은,
본체;
상기 본체의 하부에 설치되어 도포재를 저장 및 분사하기 위한 도포재 분사부;
무선 통신 기능을 통해 상기 제어 단말의 분사 비행 임무 설정에 따라 상기 본체의 비행 및 도포재 분사 동작을 제어하는 제어부;
상기 제어부의 제어에 따라 작업 장소에 대한 열화상 및 실화상 이미지를 촬영하여 영상 정보를 제공하는 카메라부;
상기 본체의 비행 상태, 도포재의 중량 및 상기 작업 장소 또는 기 설정된 대상에 대해 GPS, 온도, 습도, 풍향, 초음파 또는 고도 중 적어도 하나의 측정 대상에 대한 센서 정보를 제공하는 센서부; 및
프로펠러 및 상기 프로펠러를 회전시키는 구동 모터를 포함하는 프로펠러 모듈; 및 상기 본체에 고정되어 상기 프로펠러 모듈과 상기 본체를 연결하는 드론암을 포함하되,
상기 프로펠러는 회전 방향을 중심으로 상기 프로펠러가 외부와 접촉되는 외측 끝단에서 내측의 기 설정된 지점까지 연결되는 영역에 보호 필름이 부착되는 것인, 드론을 이용한 정밀 도포재 분사 시스템.It acquires and provides image information and sensor information while performing autonomous movement in response to a preset work place, and controls flight and coating material injection operations according to an external control command based on the acquired image information and sensor information to perform a spray mission drones to carry out;
When work request data including a preset work location and work details are received, using an artificial intelligence-based coating material spraying model, including work area information, coating material selection information, coating material capacity information, and drone charging and spraying schedule information a management server that generates and provides job schedule information, and receives, stores and manages data as a result of performing a mission of a drone executed based on the job schedule information; and
Based on the job schedule information, a jet mission flight is set for the drone, and when the jetting mission flight of the drone is completed, start/progress/complete images, the type and usage of the coating material, the number of flights and charging of the drone, and the injection job record data Creates mission performance result data including including a control terminal that
The artificial intelligence-based coating material injection model is,
After collecting learning data including the image information, sensor information, work request data, and mission performance data, pre-processing the collected learning data to learn the coating material injection model, and then using the learned coating material injection model to perform a new task Predicting work schedule information according to request data,
The drone is
main body;
a coating material spraying unit installed in the lower portion of the main body to store and spray the coating material;
a control unit for controlling the flight of the main body and the spraying of the coating material according to the setting of the jetting flight mission of the control terminal through a wireless communication function;
a camera unit configured to provide image information by photographing a thermal image and a real image of the work place under the control of the controller;
a sensor unit for providing sensor information on at least one measurement target of GPS, temperature, humidity, wind direction, ultrasound, and altitude for the flight state of the main body, the weight of the coating material, and the work place or a preset target; and
a propeller module including a propeller and a driving motor rotating the propeller; and a drone arm fixed to the main body and connecting the propeller module and the main body,
The propeller is a precision coating material spraying system using a drone, wherein the protective film is attached to a region connected from the outer end of the propeller contacting with the outside to a preset point inside the propeller with respect to the rotation direction. 삭제delete 제1항에 있어서,
상기 도포재 분사부는,
상기 본체의 하부에 펌프를 구비하고, 기설정된 량의 도포재가 충진되는 저장 탱크; 및
상기 저장 탱크와 연결된 도포재 공급관에 설치한 분사노즐을 포함하는 것인, 드론을 이용한 정밀 도포재 분사 시스템.According to claim 1,
The coating material spraying unit,
a storage tank having a pump in the lower portion of the main body and filled with a predetermined amount of coating material; and
A precision coating material injection system using a drone, including a spray nozzle installed in the coating material supply pipe connected to the storage tank. 제1항에 있어서,
상기 제어 단말은,
상기 드론의 분사 임무 비행이 완료되면, 상기 드론이 상기 작업 장소를 비행하면서 도포재가 분사된 대상에 대한 센서 정보를 획득하도록 하고,
상기 분사 임무 비행의 시작/진행/완료시 획득된 열화상 및 실화상 이미지, 상기 센서 정보를 토대로 작업 대상에 대한 도포재 분사 상태 이미지를 생성하고, 상기 도포재 분사 상태 이미지를 이용하여 도포재를 재분사하기 위한 재분사 위치 정보를 도출한 후, 상기 재분사 위치 정보에 기초하여 도포 면적과 도포재 분사량을 포함한 정밀 도포 임무 비행을 상기 드론에 설정하여 상기 작업 대상에 대한 정밀 도포를 수행하는 것인, 드론을 이용한 정밀 도포재 분사 시스템.According to claim 1,
The control terminal,
When the drone's jetting mission flight is completed, the drone acquires sensor information about the target onto which the coating material has been sprayed while the drone flies over the work place,
Based on the thermal image and real image images obtained at the start/progress/completion of the jetting mission flight, and the sensor information, a coating material injection state image for a work target is generated, and the coating material injection state image is used to apply the coating material After deriving the re-injection position information for re-injection, based on the re-injection position information, a precision application mission flight including the application area and the application material injection amount is set to the drone to perform precise application on the work target Precision coating material injection system using phosphorus and drones. 삭제delete 제1항에 있어서,
상기 보호 필름은, 폴리우레탄 수지, 실리콘 수지, 합성 고무 또는 합성 원료를 포함한 코팅재질을 이용하여, 투명한 색상, 반투명한 색상 또는 상기 프로펠러의 색상과 보색이 되는 색상 중 어느 하나의 색상으로 형성된 것인, 드론을 이용한 정밀 도포재 분사 시스템.According to claim 1,
The protective film is formed in any one of a transparent color, a translucent color, or a color complementary to the color of the propeller, using a polyurethane resin, silicone resin, synthetic rubber, or a coating material including synthetic raw materials. , Precision coating material injection system using drones. 제1항에 있어서,
상기 관리 서버는
상기 제어 단말 또는 드론에서 제공되는 영상 정보, 센서 정보, 비행 임무 수행 결과 데이터를 비행 시각, 고도, 위도와 경도를 포함한 트랙 정보와 함께 비행 임무별로 데이터베이스에 저장한 후 학습 데이터로 이용하는 것인, 드론을 이용한 정밀 도포재 분사 시스템.According to claim 1,
the management server
The image information, sensor information, and flight mission performance result data provided from the control terminal or drone are stored in a database for each flight mission together with track information including flight time, altitude, latitude and longitude, and then used as learning data. Precision coating material injection system using 제1항에 있어서,
상기 작업 장소의 경계 지역, 이/착륙장 또는 기 설정된 높이 이상의 장애물에 설치되는 적어도 하나 이상의 마커를 더 포함하고,
상기 드론은 상기 마커에 대한 영상 정보에 기초하여 작업 장소에서의 코스 제어 비행 또는 장애물 회피 비행을 수행하는 것인, 드론을 이용한 정밀 도포재 분사 시스템.

According to claim 1,
Further comprising at least one or more markers installed in the boundary area of the work place, take-off / landing site, or an obstacle higher than a preset height,
The drone is to perform a course control flight or an obstacle avoidance flight at a work place based on the image information about the marker, a precision coating material injection system using a drone.

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