KR20220075682A - Automatic Driving AI DRONE and the automatic driving method thereof - Google Patents

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KR20220075682A
KR20220075682A KR1020200164026A KR20200164026A KR20220075682A KR 20220075682 A KR20220075682 A KR 20220075682A KR 1020200164026 A KR1020200164026 A KR 1020200164026A KR 20200164026 A KR20200164026 A KR 20200164026A KR 20220075682 A KR20220075682 A KR 20220075682A
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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 AI 드론 장치 및 그 자율주행방법은 스마트 드론; 상기 스마트 드론의 비행 제어를 위한 원격 제어 명령을 생성하는 지상 제어 시스템; 상기 스마트 드론 및 상기 지상 제어 시스템 간의 통신 연결을 위한 중계 서버로서 동작하며, 상기 지상 제어 시스템으로부터 상기 원격 제어 명령을 수신하여 상기 스마트 드론에 전달하고, 상기 스마트 드론으로부터 드론 비행 정보 및 카메라 영상을 수신하여 상기 지상 제어 시스템에 전달하는 드론 IoT 서버; 및 상기 지상 제어 시스템에 입력된 목적지 정보 및 상기 드론 비행 정보를 수신하고, 상기 목적지 정보 및 상기 드론 비행 정보를 토대로, 공간정보 빅데이터를 저장하는 데이터베이스와 연동하여 상기 스마트 드론의 비행 경로를 미리 설정된 기준에 따라 복수개 생성하여 상기 지상 제어 시스템에 제공하는 AI 빅데이터 서버를 포함한다.An autonomous driving AI drone device and an autonomous driving method thereof according to an embodiment of the present invention include: a smart drone; a ground control system for generating a remote control command for flight control of the smart drone; It operates as a relay server for communication connection between the smart drone and the ground control system, receives the remote control command from the ground control system, transmits it to the smart drone, and receives drone flight information and camera images from the smart drone a drone IoT server to deliver to the ground control system; and receiving the destination information and the drone flight information input to the ground control system, and based on the destination information and the drone flight information, the flight route of the smart drone is set in advance by interworking with a database that stores spatial information big data It includes an AI big data server that is generated according to a plurality of standards and provided to the ground control system.

Description

자율주행 AI 드론 장치 및 그 자율주행방법{Automatic Driving AI DRONE and the automatic driving method thereof}Automatic Driving AI DRONE and the automatic driving method thereof

본 발명의 실시예들은 자율주행 AI 드론 장치 및 그 자율주행방법에 관한 것이다.Embodiments of the present invention relate to an autonomous driving AI drone device and an autonomous driving method thereof.

초기 군사용으로 주로 활용되던 드론(Drone)은 조종사 없이 무선전파의 유도에 의해 비행과 조종이 가능한 무인 항공기로서, 그 간편성, 신속성, 경제성 등 여러 이점으로 인하여, 최근에는 군사용 외에도 물류 배송, 재난 구조, 방송 레저 등과 같은 다양한 분야에서 활용되고 있다.Drone, which was mainly used for military purposes in the early days, is an unmanned aerial vehicle that can be flown and controlled by induction of radio waves without a pilot. It is used in various fields such as broadcasting and leisure.

이처럼 드론의 여러 장점으로 인하여 그 활용과 보급이 확대되고 있지만, 바람 등 외부 환경의 변화와 운전 조작의 미숙으로 인해 추락하는 경우도 종종 발생되고 있으며, 이 경우 드론을 구성하는 고가의 부품들이 파손됨으로 인하여 상당한 경제적 피해를 입게 되는 문제점이 있었다.Although the use and distribution of drones is expanding due to various advantages of drones, there are often cases of falling due to changes in external environment such as wind and inexperienced driving operation. As a result, there was a problem that caused considerable economic damage.

그에 따라, 최근에는 인공지능에 의한 자동비행이 가능하게 한 스마트한 드론을 구현하고자 하는 시도들이 이루어지고 있으나, 이 경우 드론에서 자동 비행을 위해 구비해야 하는 다수의 센서나 통신 장치 또는 제어 모듈들의 구비를 위해 더 고가의 부품들이 사용될 수 밖에 없었는바, 파손 시 겪게 되는 경제적 손실이 오히려 더 증가하게 될 우려가 생기는 문제점이 있었다.Accordingly, recent attempts have been made to implement a smart drone that enables automatic flight by artificial intelligence, but in this case, a plurality of sensors or communication devices or control modules required for automatic flight in the drone For this purpose, more expensive parts had to be used, and there was a problem that there was a concern that the economic loss suffered in case of breakage would rather increase.

또한, 지금까지의 드론은 지상에서 무선 조종기를 이용하여 사용자가 조작하여야 하였는바, 카메라 등을 탑재하는 경우라 하더라도 조종이 가능한 범위가 사용자의 시야 범위 이내로 제한되는 한계가 있었으며, 그로 인하여 사용 지역이 한정되는 불편함이 있었다. 또한, 사용자의 시야가 확보된다 하더라도 무선 조종기와 드론 사이의 통신 거리 한계로 인하여 원거리 비행이 어려운 문제점이 있었다.In addition, until now, drones had to be operated by the user using a wireless remote controller on the ground, and even when a camera, etc. is mounted, the controllable range is limited to within the user's field of view. There was limited discomfort. In addition, even if the user's field of vision is secured, there is a problem in that it is difficult to fly over a long distance due to a communication distance limit between the wireless controller and the drone.

또한, 기존의 드론은 GPS 정보를 활용한 자율 비행으로 사용자가 미리 지정한 경로로만 비행이 가능하였고, 비행 중 유지 고도는 비행 전 미리 지정된 고도를 유지하기 때문에 건물과 충돌 위험이 존재하였다. 아울러, 건물 회피 비행은 비전 또는 라이다 센서 등 추가 장치에 의존적이고 비행 금지 구역 회피 비행은 미리 지정된 구역에만 제한되는 문제가 있었다.In addition, existing drones were able to fly only on a route designated by the user as autonomous flight using GPS information, and there was a risk of collision with a building because the maintained altitude during flight maintains the preset altitude before flight. In addition, there was a problem that the flight avoidance of buildings depends on additional devices such as vision or lidar sensors, and the flight avoiding the no-fly zone is limited only to a pre-designated area.

이에, 사용자의 조종 숙련도와 관계없이 지도상의 목적지만 입력하면 드론의 제어가 가능한 손쉬운 제어 기술(원-포인트 자율 비행)이 필요한 실정이며, 이와 더불어 드론이 임무를 수행하기 위해서는 비가시권의 원격지에서 LTE 통신 기반의 장거리 비행이 요구되고 있다.Accordingly, there is a need for an easy control technology (one-point autonomous flight) that can control the drone by inputting only the destination on the map regardless of the user's piloting skill level. Communication-based long-distance flight is required.

관련 선행기술로는 대한민국 공개특허공제 제10-2017-0014817호(발명의 명칭: 드론 관제 방법 및 이를 수행하기 위한 장치 및 시스템과 드론 관제 서버, 공개일자: 2017.02.08)가 있다.As a related prior art, there is Republic of Korea Patent Laid-Open Patent Application No. 10-2017-0014817 (title of invention: drone control method, apparatus and system for performing the same, and drone control server, publication date: 2017.02.08).

본 발명의 일 실시예는 공간정보 빅데이터를 기반으로 현재 드론의 위치를 출발지로 하여 목적지까지의 최적의 비행 경로를 생성함으로써 원-포인트 자율 비행 기술을 바탕으로 사용자의 조종 숙련도에 관계없이 비행 목적지까지 드론의 자율 비행을 원격 제어할 수 있는 빅데이터 기반 자율 비행 드론 시스템 및 그 자율 비행 방법을 제공한다.An embodiment of the present invention creates an optimal flight path to a destination based on spatial information big data based on the current location of the drone as a starting point, thereby creating a flight destination regardless of the user's piloting skill based on one-point autonomous flight technology. It provides a big data-based autonomous flying drone system that can remotely control the autonomous flight of a drone and a method for autonomous flight thereof.

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 이상에서 언급한 과제(들)로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제(들)은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The problem to be solved by the present invention is not limited to the problem(s) mentioned above, and another problem(s) not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.

본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반 자율 비행 드론 시스템은 스마트 드론; 상기 스마트 드론의 비행 제어를 위한 원격 제어 명령을 생성하는 지상 제어 시스템; 상기 스마트 드론 및 상기 지상 제어 시스템 간의 통신 연결을 위한 중계 서버로서 동작하며, 상기 지상 제어 시스템으로부터 상기 원격 제어 명령을 수신하여 상기 스마트 드론에 전달하고, 상기 스마트 드론으로부터 드론 비행 정보 및 카메라 영상을 수신하여 상기 지상 제어 시스템에 전달하는 드론 IoT 서버; 및 상기 지상 제어 시스템에 입력된 목적지 정보 및 상기 드론 비행 정보를 상기 드론 IoT 서버를 통해 수신하고, 상기 목적지 정보 및 상기 드론 비행 정보를 토대로, 공간정보 빅데이터를 저장하는 데이터베이스와 연동하여 미리 설정된 기준에 따라 복수의 비행 경로를 생성하여 상기 지상 제어 시스템에 제공하는 AI 빅데이터 서버를 포함한다.A big data-based autonomous flying drone system according to an embodiment of the present invention includes a smart drone; a ground control system for generating a remote control command for flight control of the smart drone; It operates as a relay server for communication connection between the smart drone and the ground control system, receives the remote control command from the ground control system, transmits it to the smart drone, and receives drone flight information and camera images from the smart drone a drone IoT server to deliver to the ground control system; and receiving the destination information and the drone flight information input to the ground control system through the drone IoT server, and based on the destination information and the drone flight information, a preset standard in conjunction with a database that stores spatial information big data It includes an AI big data server that generates a plurality of flight routes according to the and provides them to the ground control system.

상기 지상 제어 시스템은 상기 AI 빅데이터 서버에 의해 생성된 복수의 비행 경로를 화면에 표시하여 사용자가 상기 복수개의 비행 경로 중 어느 하나를 선택할 수 있도록 안내하며, 상기 복수의 비행 경로 중 어느 하나가 선택되면, 상기 선택된 비행 경로를 포함하여 상기 원격 제어 명령을 생성할 수 있다.The ground control system displays a plurality of flight routes generated by the AI big data server on the screen to guide the user to select any one of the plurality of flight routes, and any one of the plurality of flight routes is selected If so, it is possible to generate the remote control command including the selected flight path.

상기 드론 IoT 서버는 상기 스마트 드론과 LTE 이동통신망 기반의 쌍방향 통신을 통해, 상기 원격 제어 명령을 상기 스마트 드론에 전달하고 상기 스마트 드론으로부터 드론 비행 정보 및 카메라 영상을 수신하여 상기 AI 빅데이터 서버 및 상기 지상 제어 시스템에 각각 전달할 수 있다.The drone IoT server transmits the remote control command to the smart drone and receives drone flight information and camera image from the smart drone through two-way communication based on the LTE mobile communication network with the smart drone to receive the AI big data server and the Each can be forwarded to the ground control system.

상기 공간정보 빅데이터는 건물 위치 정보, 비행 금지 구역, 인구 밀집 지역, LTE 열화 지역에 관한 정보 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 AI 빅데이터 서버는 상기 공간정보 빅데이터에 기반한 공간 정보의 수치화를 통해 상기 스마트 드론의 현재 위치인 출발지로부터 목적지까지의 비행 경로를 분석하여, 상기 비행 경로에 비행 불가 지역이 포함되어 있는지 여부를 판단하고, 상기 비행 경로에 상기 비행 불가 지역이 포함되어 있는 것으로 판단된 경우, 상기 비행 불가 지역을 우회할 수 있는 비행 가능 지역을 상기 비행 경로에 포함시켜 상기 비행 경로를 업데이트할 수 있다.The spatial information big data includes at least one of information about a building location information, a no-fly zone, a densely populated area, and an LTE degradation area, and the AI big data server is Analyze the flight path from the departure point that is the current location of the smart drone to the destination to determine whether the flight path includes a non-flyable area, and when it is determined that the flight path includes the non-flyable area , it is possible to update the flight path by including a flightable area capable of bypassing the non-flyable area in the flight path.

상기 지상 제어 시스템은 상기 비행 경로의 업데이트에 관한 업데이트 알림 신호를 상기 AI 빅데이터 서버로부터 수신하고, 상기 업데이트 알림 신호에 응답하여 상기 업데이트된 비행 경로를 화면에 표시하여 상기 사용자가 상기 업데이트된 비행 경로 중 어느 하나를 선택할 수 있도록 안내하며, 상기 업데이트된 비행 경로 중 어느 하나가 선택되면, 상기 선택된 비행 경로를 반영해서 상기 원격 제어 명령을 업데이트하여 상기 드론 IoT 서버를 통해 상기 스마트 드론에 전달할 수 있다.The ground control system receives an update notification signal related to the update of the flight route from the AI big data server, and displays the updated flight route on the screen in response to the update notification signal so that the user can check the updated flight route guide to select any one of them, and when any one of the updated flight paths is selected, the remote control command may be updated to reflect the selected flight path and transmitted to the smart drone through the drone IoT server.

상기 스마트 드론은 상기 드론 IoT 서버를 통해 상기 지상 제어 시스템으로부터 상기 원격 제어 명령을 수신하는 경우, 상기 스마트 드론의 현재 위치를 기준으로 일정 거리 이내에 위치하는 적어도 하나의 타 드론과 통신을 수행하여 상기 원격 제어 명령을 공유함으로써, 상기 적어도 하나의 타 드론과 군집 비행을 할 수 있다.When the smart drone receives the remote control command from the ground control system through the drone IoT server, the smart drone communicates with at least one other drone located within a predetermined distance based on the current location of the smart drone to perform the remote control. By sharing a control command, it is possible to swarm flight with the at least one other drone.

상기 공간정보 빅데이터는 드론 위치 정보를 더 포함하고, 상기 AI 빅데이터 서버는 상기 데이터베이스와 연동하여 상기 드론 위치 정보를 토대로 상기 스마트 드론의 비행 경로상에 위치하는 타 드론의 유무를 판단하고, 상기 타 드론이 있는 것으로 판단된 경우 상기 타 드론의 위치 정보 및 해당 위치에서의 비행 우회 경로 정보를 상기 지상 제어 시스템에 전송하고, 상기 지상 제어 시스템은 상기 타 드론이 있는 위치에서 상기 스마트 드론의 비행 경로에 대한 변경 여부를 상기 사용자가 선택할 수 있도록, 상기 타 드론의 위치 정보 및 해당 위치에서의 비행 우회 경로 정보를 상기 화면에 표시하여 안내할 수 있다.The spatial information big data further includes drone location information, and the AI big data server interworks with the database to determine the presence or absence of other drones located on the flight path of the smart drone based on the drone location information, and When it is determined that there is another drone, it transmits the location information of the other drone and flight detour route information at the location to the ground control system, and the ground control system sends the flight path of the smart drone at the location where the other drone is located The location information of the other drone and flight detour route information at the location may be displayed on the screen to guide the user so that the user can select whether to change the .

본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반 자율 비행 방법은 상기 AI 빅데이터 서버가 상기 지상 제어 시스템에 입력된 목적지 정보 및 상기 스마트 드론의 드론 비행 정보를 토대로, 공간정보 빅데이터를 저장하는 데이터베이스와 연동하여 미리 설정된 기준에 따라 복수의 비행 경로를 생성하는 단계; 상기 지상 제어 시스템이 상기 드론 IoT 서버를 통해 상기 복수의 비행 경로를 수신하고, 상기 복수의 비행 경로를 화면에 표시하여 사용자가 상기 복수의 비행 경로 중 어느 하나를 선택할 수 있도록 안내하는 단계; 상기 복수의 비행 경로 중 어느 하나가 선택되면, 상기 지상 제어 시스템이 상기 선택된 비행 경로를 포함하여 원격 제어 명령을 생성하는 단계; 및 상기 드론 IoT 서버가 상기 지상 제어 시스템으로부터 상기 원격 제어 명령을 수신하고, 상기 스마트 드론과 LTE 이동통신망 기반의 쌍방향 통신을 통해, 상기 원격 제어 명령을 상기 스마트 드론에 전달하고 상기 스마트 드론으로부터 상기 드론 비행 정보 및 카메라 영상을 수신하여 상기 AI 빅데이터 서버 및 상기 지상 제어 시스템 각각에 전달하는 단계를 포함한다.The big data-based autonomous flight method according to an embodiment of the present invention includes a database in which the AI big data server stores spatial information big data based on destination information input to the ground control system and drone flight information of the smart drone; generating a plurality of flight paths according to preset criteria in conjunction with each other; guiding, by the ground control system, receiving the plurality of flight routes through the drone IoT server, and displaying the plurality of flight routes on a screen so that a user can select any one of the plurality of flight routes; generating, by the ground control system, a remote control command including the selected flight path when any one of the plurality of flight paths is selected; and the drone IoT server receives the remote control command from the ground control system, transmits the remote control command to the smart drone through two-way communication between the smart drone and the LTE mobile communication network, and receives the remote control command from the smart drone and receiving flight information and camera images and transmitting them to the AI big data server and the ground control system, respectively.

기타 실시예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 첨부 도면들에 포함되어 있다.The details of other embodiments are included in the detailed description and accompanying drawings.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 공간정보 빅데이터를 기반으로 현재 드론의 위치를 출발지로 하여 목적지까지의 최적의 비행 경로를 생성함으로써 원-포인트 자율 비행 기술을 바탕으로 사용자의 조종 숙련도에 관계없이 비행 목적지까지 드론의 자율 비행을 원격 제어할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, based on spatial information big data, the optimal flight path to the destination is generated based on the current location of the drone as the starting point, regardless of the user's piloting skill based on the one-point autonomous flight technology. It is possible to remotely control the autonomous flight of the drone to the flight destination.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반 자율 비행 드론 시스템을 설명하기 위해 도시한 시스템 구성도이다.
도 2a 및 도 2b는 기존 통신 방식과 본 발명의 통신 방식의 비교를 위해 도시한 도면이다.
도 2c 및 도 2d는 기존 자율 비행 경로 추출 방식과 본 발명의 빅데이터를 활용한 자율 비행 경로 추출 방식의 비교를 위해 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 있어서 자율 주행 자동차를 추적하는 비행 기술의 일례를 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반 자율 비행 방법을 설명하기 위해 도시한 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 빅데이터 기반 자율 비행 방법을 설명하기 위해 도시한 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 빅데이터 기반 자율 비행 방법을 설명하기 위해 도시한 흐름도이다.1 is a system configuration diagram illustrating a big data-based autonomous flying drone system according to an embodiment of the present invention.
2A and 2B are diagrams for comparison between the existing communication method and the communication method of the present invention.
2c and 2d are diagrams for comparison between the existing autonomous flight path extraction method and the autonomous flight path extraction method using big data of the present invention.
3 is a diagram illustrating an example of a flight technology for tracking an autonomous vehicle according to an embodiment of the present invention.
4 is a flowchart illustrating a big data-based autonomous flight method according to an embodiment of the present invention.
5 is a flowchart illustrating a big data-based autonomous flight method according to another embodiment of the present invention.
6 is a flowchart illustrating a big data-based autonomous flight method according to another embodiment of the present invention.

본 발명의 이점 및/또는 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성요소를 지칭한다.Advantages and/or features of the present invention, and methods for achieving them, will become apparent with reference to the embodiments described below in detail in conjunction with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but will be embodied in various different forms, and only these embodiments allow the disclosure of the present invention to be complete, and common knowledge in the art to which the present invention pertains It is provided to fully inform those who have the scope of the invention, and the present invention is only defined by the scope of the claims. Like reference numerals refer to like elements throughout.

또한, 이하 실시되는 본 발명의 바람직한 실시예는 본 발명을 이루는 기술적 구성요소를 효율적으로 설명하기 위해 각각의 시스템 기능구성에 기 구비되어 있거나, 또는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상적으로 구비되는 시스템 기능 구성은 가능한 생략하고, 본 발명을 위해 추가적으로 구비되어야 하는 기능 구성을 위주로 설명한다. 만약 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 하기에 도시하지 않고 생략된 기능 구성 중에서 종래에 기 사용되고 있는 구성요소의 기능을 용이하게 이해할 수 있을 것이며, 또한 상기와 같이 생략된 구성 요소와 본 발명을 위해 추가된 구성 요소 사이의 관계도 명백하게 이해할 수 있을 것이다.In addition, preferred embodiments of the present invention implemented below are already provided in each system function configuration in order to efficiently describe the technical components constituting the present invention, or system functions normally provided in the technical field to which the present invention belongs The configuration is omitted as much as possible, and the functional configuration to be additionally provided for the present invention will be mainly described. If a person of ordinary skill in the art to which the present invention pertains, it will be possible to easily understand the functions of conventionally used components among the functions omitted not shown below, and also the components omitted as described above. Relationships between elements and components added for purposes of the present invention will also be clearly understood.

또한, 이하의 설명에 있어서, 신호 또는 정보의 "전송", "통신", "송신", "수신" 기타 이와 유사한 의미의 용어는 일 구성요소에서 다른 구성요소로 신호 또는 정보가 직접 전달되는 것뿐만이 아니라 다른 구성요소를 거쳐 전달되는 것도 포함한다. 특히 신호 또는 정보를 일 구성요소로 "전송" 또는 "송신"한다는 것은 그 신호 또는 정보의 최종 목적지를 지시하는 것이고 직접적인 목적지를 의미하는 것이 아니다. 이는 신호 또는 정보의 "수신"에 있어서도 동일하다.In addition, in the following description, the term "transmission", "communication", "transmission", "reception" and other similar meanings of signals or information means that signals or information are directly transmitted from one component to another. as well as passing through other components. In particular, to “transmit” or “transmit” a signal or information to a component indicates the final destination of the signal or information and does not imply a direct destination. The same is true for "reception" of signals or information.

이하에서는 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반 자율 비행 드론 시스템을 설명하기 위해 도시한 시스템 구성도이다.1 is a system configuration diagram illustrating a big data-based autonomous flying drone system according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반 자율 비행 드론 시스템(100)은 스마트 드론(110), 지상 제어 시스템(120), 드론 IoT 서버(130), AI 빅데이터 서버(140) 및 데이터베이스(150)를 포함하여 구성될 수 있다.Referring to FIG. 1 , a big data-based autonomous flying drone system 100 according to an embodiment of the present invention includes a smart drone 110 , a ground control system 120 , a drone IoT server 130 , and an AI big data server ( 140) and the database 150 may be configured.

상기 스마트 드론(110)은 상기 드론 IoT 서버(130)와 통신하여, 상기 지상 제어 시스템(120)으로부터 상기 스마트 드론(110)의 비행 제어를 위한 원격 제어 명령을 간접적으로 수신하고, 상기 원격 제어 명령에 따른 비행 경로를 비행할 수 있다.The smart drone 110 communicates with the drone IoT server 130 to indirectly receive a remote control command for flight control of the smart drone 110 from the ground control system 120, and the remote control command You can fly the flight path according to

상기 스마트 드론(110)은 상기 드론 IoT 서버(130)와 다양한 무선 통신 방법, 예컨대, 라디오 주파수를 이용한 통신, 블루투스(BluetoothTM), WLAN(Wireless LAN), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(Infrared Data Association; IrDA), UWB(Ultra Wideband), ZigBee, NFC(Near Field Communication), Wi-Fi(WirelessFidelity), Wi-Fi Direct, Wireless USB(Wireless Universal Serial Bus) 기술 중 적어도 하나를 이용할 수 있다. 참고로, 도 2a는 와이파이/RF 통신과 같은 기존의 무선 통신 방식을 이용하여 상기 스마트 드론(110)이 상기 드론 IoT 서버(130)와 무선 통신을 수행하는 것을 보여준다.The smart drone 110 and the drone IoT server 130 and various wireless communication methods, for example, communication using a radio frequency, Bluetooth (Bluetooth TM ), WLAN (Wireless LAN), RFID (Radio Frequency Identification), infrared communication ( At least one of Infrared Data Association (IrDA), Ultra Wideband (UWB), ZigBee, Near Field Communication (NFC), WirelessFidelity (Wi-Fi), Wi-Fi Direct, and Wireless Universal Serial Bus (USB) technologies may be used. . For reference, FIG. 2A shows that the smart drone 110 performs wireless communication with the drone IoT server 130 using an existing wireless communication method such as Wi-Fi/RF communication.

하지만, 상기와 같은 기존의 무선 통신 방법은 근거리 무선 통신 방법이므로 상기 스마트 드론(110)이 단거리 임무를 수행하는 데에는 문제가 없지만 장거리 임무를 수행하기에는 적합하지 않다는 문제가 있다.However, since the conventional wireless communication method as described above is a short-range wireless communication method, the smart drone 110 has no problem in performing a short-range mission, but is not suitable for performing a long-range mission.

이에, 본 발명의 일 실시예에서는 도 2b에 도시된 바와 같이 상기 스마트 드론(110)은 장거리 임무를 수행하기에 적합한 무선 통신 방법인 LTE(Long Term Evolution) 이동통신망 기반의 쌍방향 통신을 통해 상기 드론 IoT 서버(130)와 데이터를 주고 받을 수 있다. 이를 통해, 상기 스마트 드론(110)은 상황 분석 및 사물 인식(AI), 비행 상황정보(Telemetry) 실시간 공유, 사용자(관제 근무자)의 빅데이터 기반 최적 비행 경로 선택에 따른 자율 비행 등을 수행할 수 있게 된다.Accordingly, in an embodiment of the present invention, as shown in FIG. 2B , the smart drone 110 is a wireless communication method suitable for performing a long-distance mission through a two-way communication based on a Long Term Evolution (LTE) mobile communication network. Data may be exchanged with the IoT server 130 . Through this, the smart drone 110 can perform situation analysis and object recognition (AI), real-time sharing of flight situation information (Telemetry), autonomous flight according to the user's (control worker)'s big data-based optimal flight path selection, etc. there will be

사용자(관제 근무자)는 지상 제어 시스템(GCS: Ground Control System, 120)를 통해서 스마트 드론(110)에 비행 관련 원격 제어 명령 등을 전달하고 스마트 드론(110)으로부터 카메라 영상 또는 경로 카메라 영상 등을 받을 수 있다.A user (control worker) transmits flight-related remote control commands to the smart drone 110 through a ground control system (GCS) 120 and receives a camera image or a route camera image from the smart drone 110 can

상기 스마트 드론(110)은 초기 관찰 또는 임수 수행을 위해 임무 현장에 출동하여 비행 경로 주변 환경 및 임무 현장에 관한 영상을 카메라로 촬영하거나 센서 등을 통해 임무 관련 정보를 수집할 수 있다. 다시 말해, 상기 스마트 드론(110)은 임무 수행이 요구되는 현장 또는 사고가 발생한 현장에 현장 근무자가 도착하기 전에 그 현장에 먼저 출동하여 임무와 관련된 영상을 촬영하거나 임무 수행에 필요한 정보(임무 관련 정보)를 수집할 수 있다.The smart drone 110 may be dispatched to a mission site for initial observation or task performance, and may collect images related to the environment around the flight path and the mission site with a camera or collect mission-related information through a sensor. In other words, the smart drone 110 first mobilizes to the site before the field worker arrives at the site where the mission is required or the site where the accident occurs to take an image related to the mission or information necessary for performing the mission (mission-related information). ) can be collected.

이때, 상기 스마트 드론(110)은 상기 임무 현장에 출동하는 시점으로부터 도착 및 회귀할 때까지의 전 과정에서 비행 경로 주변 환경 및 임무 현장에 관한 영상을 촬영하거나 상기 임무 관련 정보를 수집할 수 있다. 상기 스마트 드론(110)은 상기 임무 현장에 관한 촬영 영상 및 상기 임무 관련 정보를, 상기 드론 IoT 서버(130)를 통해 상기 지상 제어 시스템(120)에 실시간으로 전송할 수 있다.In this case, the smart drone 110 may shoot an image about the environment around the flight path and the mission site or collect the mission-related information in the entire process from the time of dispatch to the mission site to the arrival and return. The smart drone 110 may transmit the captured image on the mission site and the mission-related information to the ground control system 120 through the drone IoT server 130 in real time.

예를 들면, 상기 스마트 드론(110)이 수행해야 하는 임무가 화재 진압 또는 화재 감시인 경우, 상기 스마트 드론(110)은 그 현장에 현장 근무자인 소방관이 도착하기 전에 먼저 화재 발생 현장에 출동하여 화재 현장 또는 화재 현장 주변의 실시간 영상을 촬영하고, 그 촬영 영상을 상기 드론 IoT 서버(130)를 통해 상기 지상 제어 시스템(120)에 실시간으로 전송할 수 있다. 또한, 상기 스마트 드론(110)은 각종 센서를 통해 비행 경로 주변 환경 또는 임무 현장의 온도, 습도, 풍속, 풍향과 같은 날씨 정보 등을 포함하는 임무 관련 정보를 수집하여 상기 드론 IoT 서버(130)를 통해 상기 지상 제어 시스템(120)에 실시간으로 전송할 수 있다.For example, when the task to be performed by the smart drone 110 is fire suppression or fire monitoring, the smart drone 110 first dispatches to the fire site before the firefighter who is a field worker arrives at the site, Alternatively, a real-time image around the fire site may be captured, and the captured image may be transmitted in real time to the ground control system 120 through the drone IoT server 130 . In addition, the smart drone 110 collects mission-related information including weather information such as temperature, humidity, wind speed, and wind direction of the environment around the flight path or the mission site through various sensors to provide the drone IoT server 130 . can be transmitted in real time to the ground control system 120 through

이를 위해, 상기 스마트 드론(110)은 상기 지상 제어 시스템(120)으로부터 상기 현장에 관한 위치 정보(목적지 정보) 및 비행 경로 정보를 포함하는 원격 제어 명령을 상기 드론 IoT 서버(130)를 통해 수신하고, 상기 수신된 원격 제어 명령에 따라 해당 비행 경로로 비행 제어를 수행함으로써 상기 현장에 도달할 수 있다.To this end, the smart drone 110 receives a remote control command including location information (destination information) and flight route information about the site from the ground control system 120 through the drone IoT server 130 and , it is possible to reach the site by performing flight control on the corresponding flight path according to the received remote control command.

구체적으로, 상기 스마트 드론(110)은 상기 드론 IoT 서버(130)와 LTE 이동통신망 기반의 무선 통신을 통해 상기 원격 제어 명령을 수신하고, 상기 수신된 원격 제어 명령에 따라 상기 스마트 드론(110)의 비행을 자율 비행 모드로 제어할 수 있다. 여기서, 상기 원격 제어 명령에 포함된 상기 비행 경로 정보는 후술하는 AI 빅데이터 서버(140)에 의해 생성된 복수의 비행 경로 중 사용자가 상기 지상 제어 시스템(120)의 입력 조작을 통해 선택한 비행 경로를 포함할 수 있다.Specifically, the smart drone 110 receives the remote control command through wireless communication based on the LTE mobile communication network with the drone IoT server 130, and according to the received remote control command, Flight can be controlled in autonomous flight mode. Here, the flight path information included in the remote control command is a flight path selected by the user through input manipulation of the ground control system 120 among a plurality of flight paths generated by the AI big data server 140 to be described later. may include

상기 스마트 드론(110)은 상기 드론 IoT 서버(130)를 통해 상기 지상 제어 시스템(120)으로부터 상기 원격 제어 명령을 수신하는 경우, 상기 스마트 드론(110)의 현재 위치를 기준으로 일정 거리 이내에 위치하는 적어도 하나의 타 드론과 통신을 수행하여 상기 원격 제어 명령을 공유할 수 있다. 이로써, 상기 스마트 드론(110)은 상기 원격 제어 명령에 따라 적어도 하나의 타 드론과 군집 비행을 할 수 있다. 이때, 각 드론 간의 통신은 LTE 이동통신 방식으로 이루어질 수 있으며, 각 드론 간의 거리(간격)은 각 드론의 시야각이 서로 겹치도록 설정될 수 있다.When the smart drone 110 receives the remote control command from the ground control system 120 through the drone IoT server 130, it is located within a certain distance based on the current location of the smart drone 110. The remote control command may be shared by communicating with at least one other drone. Accordingly, the smart drone 110 may perform group flight with at least one other drone according to the remote control command. In this case, communication between the drones may be performed using an LTE mobile communication method, and the distance (interval) between the drones may be set so that the viewing angles of the drones overlap each other.

또한, 상기 스마트 드론(110)은 비행 경로, 비행 고도, 타 드론과의 위치 정보 등 비행하는 과정에서 획득한 드론 비행 정보를 상기 드론 IoT 서버(130)를 통해 상기 AI 빅데이터 서버(140)에 실시간으로 전송할 수 있다.In addition, the smart drone 110 transmits drone flight information acquired in the course of flight, such as flight route, flight altitude, and location information with other drones, to the AI big data server 140 through the drone IoT server 130 . It can be transmitted in real time.

상기 지상 제어 시스템(120)은 사용자(관제 근무자)의 수동 조작에 따라 목적지 또는 비행 경로 등에 관한 정보를 입력받을 수 있다. 상기 지상 제어 시스템(120)은 상기 목적지에 관한 정보 및 상기 스마트 드론의 현재 위치에 관한 정보를 상기 AI 빅데이터 서버(140)에 전송할 수 있다. 여기서, 상기 스마트 드론의 현재 위치에 관한 정보는 초기에는 미리 정해진 위치 정보를 가리킬 수 있으나, 그 이후에는 상기 드론 IoT 서버(130)를 통해 상기 스마트 드론(110)으로부터 실시간으로 전달되는 드론 비행 정보에 포함된 현재 위치 정보를 가리킬 수 있다.The ground control system 120 may receive information about a destination or a flight route according to a manual operation of a user (control worker). The ground control system 120 may transmit information on the destination and information on the current location of the smart drone to the AI big data server 140 . Here, the information about the current location of the smart drone may initially refer to predetermined location information, but thereafter, the drone flight information transmitted in real time from the smart drone 110 through the drone IoT server 130 is It may point to the included current location information.

상기 드론 IoT 서버(130)는 상기 스마트 드론(110) 및 상기 지상 제어 시스템(120) 간의 통신 연결을 위한 중계 서버로서 동작할 수 있다. 즉, 상기 드론 IoT 서버(130)는 상기 지상 제어 시스템(120)으로부터 상기 원격 제어 명령을 수신하여 상기 스마트 드론(110)에 전달하고, 상기 스마트 드론(110)으로부터 카메라 영상을 수신하여 상기 지상 제어 시스템(120)에 전달할 수 있다. 또한, 상기 드론 IoT 서버(130)는 상기 스마트 드론(110)으로부터 드론 비행 정보를 수신하여 상기 AI 빅데이터 서버(140)에 전달할 수 있다.The drone IoT server 130 may operate as a relay server for communication connection between the smart drone 110 and the ground control system 120 . That is, the drone IoT server 130 receives the remote control command from the ground control system 120 and transmits it to the smart drone 110 , and receives a camera image from the smart drone 110 to control the ground can be communicated to system 120 . Also, the drone IoT server 130 may receive drone flight information from the smart drone 110 and transmit it to the AI big data server 140 .

이를 위해, 상기 드론 IoT 서버(130)는 상기 스마트 드론(110)과 LTE 이동통신망 기반의 쌍방향 통신을 수행할 수 있다. 다시 말해, 상기 드론 IoT 서버(130)는 상기 스마트 드론(110)과 LTE 이동통신망 기반의 쌍방향 통신을 통해, 상기 지상 제어 시스템(120)으로부터 상기 원격 제어 명령을 수신하여 상기 스마트 드론(110)에 전달하고, 상기 스마트 드론(110)으로부터 드론 비행 정보 및 카메라 영상을 수신하여 상기 드론 비행 정보는 상기 AI 빅데이터 서버(140)에 전달하고 상기 카메라 영상은 상기 지상 제어 시스템(120)에 전달할 수 있다.To this end, the drone IoT server 130 may perform two-way communication with the smart drone 110 based on an LTE mobile communication network. In other words, the drone IoT server 130 receives the remote control command from the ground control system 120 through two-way communication with the smart drone 110 and the LTE mobile communication network and sends it to the smart drone 110 . The drone flight information and the camera image are received from the smart drone 110, the drone flight information is transferred to the AI big data server 140, and the camera image can be transferred to the ground control system 120. .

상기 AI 빅데이터 서버(140)는 상기 지상 제어 시스템(120)에 의해 상기 스마트 드론(110)에 입력된 목적지 정보 및 상기 스마트 드론(110)에서 생성된 상기 드론 비행 정보를 상기 드론 IoT 서버(130)를 통해 수신할 수 있다. 여기서, 상기 AI 빅데이터 서버(140)는 공간정보 빅데이터를 지속적으로 업데이트 가능하도록 하기 위해, 상기 드론 IoT 서버(140)로부터 상기 스마트 드론(110)의 드론 비행 정보를 지속적으로 전달받을 수 있다. 이에 따라, 상기 AI 빅데이터 서버(120)는 상기 드론 비행 정보를 토대로 상기 데이터베이스(150)와 연동하여 상기 공간정보 빅데이터를 재구성할 수 있다.The AI big data server 140 transmits the destination information input to the smart drone 110 by the ground control system 120 and the drone flight information generated by the smart drone 110 to the drone IoT server 130 . ) can be received through Here, the AI big data server 140 may continuously receive drone flight information of the smart drone 110 from the drone IoT server 140 in order to continuously update the spatial information big data. Accordingly, the AI big data server 120 may reconstruct the spatial information big data by interworking with the database 150 based on the drone flight information.

참고로, 상기 공간정보는 일반적으로 지상, 지하, 수상, 수중 등 공간상에 존재하는 자연적 또는 인공적인 객체에 대한 위치정보 및 이와 관련된 공간적 인지 및 의사결정에 필요한 정보이다. 본 발명에서는 지상에 존재하는 자연적 또는 인공적인 객체에 대한 위치정보 및 이와 관련된 공간적 인지 및 의사결정에 필요한 정보를 공간정보로서 이용할 수 있다.For reference, the spatial information is generally location information on natural or artificial objects existing on the ground, underground, water, underwater, etc., and information necessary for spatial recognition and decision-making related thereto. In the present invention, location information on natural or artificial objects existing on the ground and information necessary for spatial recognition and decision-making related thereto can be used as spatial information.

상기 AI 빅데이터 서버(140)는 상기 목적지 정보 및 상기 드론 비행 정보를 토대로, 공간정보 빅데이터를 저장하는 데이터베이스(150)와 연동하여 미리 설정된 기준(예: 최단 거리, 최소 시간 등)에 따라 복수의 비행 경로를 생성하여 드론 IoT 서버(130)를 통해서 상기 지상 제어 시스템(120)에 제공할 수 있다. 이에 따라, 상기 지상 제어 시스템(120)은 상기 AI 빅데이터 서버(140)에 의해 생성된 복수의 비행 경로를 화면에 표시하여 사용자가 상기 복수의 비행 경로 중 어느 하나를 선택할 수 있도록 안내하며, 상기 복수의 비행 경로 중 어느 하나가 선택되면, 상기 선택된 비행 경로를 포함하여 상기 원격 제어 명령을 생성하고 생성된 원격 제어 명령은 드론 IoT 서버(130)를 통해 스마트 드론(110)으로 전달될 수 있다.The AI big data server 140 interworks with the database 150 for storing spatial information big data based on the destination information and the drone flight information according to preset criteria (eg, shortest distance, minimum time, etc.) It is possible to create a flight path of the drone and provide it to the ground control system 120 through the drone IoT server 130 . Accordingly, the ground control system 120 displays a plurality of flight routes generated by the AI big data server 140 on the screen to guide the user to select any one of the plurality of flight routes, and the When any one of a plurality of flight paths is selected, the remote control command is generated including the selected flight path, and the generated remote control command may be transmitted to the smart drone 110 through the drone IoT server 130 .

예를 들면, 상기 공간정보 빅데이터는 건물 위치 정보, 비행 금지 구역, 인구 밀집 지역, LTE 열화 지역에 관한 정보 등을 포함할 수 있다. 그런데 기존에는 도 2c에 도시된 바와 같이 상기 공간정보 빅데이터를 활용하지 않기 때문에 하나의 단순 비행 경로만을 제공한다. 그러나, 본 발명의 경우, 도 2d에 도시된 바와 같이, 상기 AI 빅데이터 서버(140)는 공간정보 빅데이터를 활용하여 군사지역이나 인구밀집구역, 비행금지구역 등을 회피(Avoid)하거나 고층 빌딩에서 고도를 상승(Up)시켜 최적의 비행 경로를 생성할 수 있다. 다시 말해, 상기 AI 빅데이터 서버(140)는 상기 공간정보 빅데이터를 활용한 능동적인 자율 비행 기술을 제공하기 위한 최적 비행 경로(최단 거리, 최소 시간, 최적 고도 등)를 생성할 수 있다. 이로써, 본 발명의 일 실시예에 따르면 임무에 따른 최소 시간 비행 경로, 최단 거리 비행 경로 등의 최적의 비행 경로를 능동적으로 생성하는 비행 기술을 제공할 수 있으며, 생성된 최적의 비행 경로 상에 존재하는 건물의 위치, 높이 등에 대한 정보(건물 위치 정보)를 이용한 이상적인 고도 비행 기술을 제공할 수 있다.For example, the spatial information big data may include information about a building location, a no-fly zone, a densely populated area, and an LTE degradation area. However, as shown in FIG. 2C , in the related art, since the spatial information big data is not used, only one simple flight path is provided. However, in the case of the present invention, as shown in FIG. 2D , the AI big data server 140 utilizes spatial information big data to avoid military areas, densely populated areas, no-fly zones, etc. or to use high-rise buildings You can create an optimal flight path by increasing the altitude in In other words, the AI big data server 140 may generate an optimal flight path (shortest distance, minimum time, optimal altitude, etc.) for providing active autonomous flight technology using the spatial information big data. Accordingly, according to an embodiment of the present invention, it is possible to provide a flight technology that actively generates an optimal flight path such as a minimum time flight path and a shortest distance flight path according to a mission, and exists on the generated optimum flight path. It is possible to provide an ideal high-altitude flight technology using information (building location information) about the location and height of a building.

이를 위해, 상기 AI 빅데이터 서버(140)는 상기 공간정보 빅데이터에 기반한 공간 정보의 수치화를 통해 상기 스마트 드론(110)의 현재 위치인 출발지로부터 목적지까지의 비행 경로를 분석하여, 상기 비행 경로에 비행 불가 지역 또는 LTE 열화 지역 등이 포함되어 있는지 여부를 판단할 수 있다.To this end, the AI big data server 140 analyzes the flight path from the departure point, which is the current location of the smart drone 110, to the destination through digitization of spatial information based on the spatial information big data, and adds it to the flight path. It may be determined whether a non-flying area or an LTE degradation area is included.

구체적으로, 상기 AI 빅데이터 서버(140)는 상기 분석 대상의 비행 경로를 포함하는 지도를 격자 모양의 복수 영역으로 분할하고, 상기 복수 영역의 각각에 고유 번호를 부여하여 해당 영역의 실제 좌표 값과 매칭한 후, 상기 공간정보 빅데이터를 이용한 비행 경로의 좌표 분석을 통해 상기 비행 불가 지역으로 판단된 영역의 고유 번호를 출력하여, 해당 고유 번호의 영역을 상기 비행 불가 지역으로 판단할 수 있다. 여기서, 비행 불가 지역이라 함은 이전의 원격 제어 명령에 포함된 비행 경로에 예상하지 못한 인구밀집지역(예를 들면, 집회 지역 등)이 있거나, 예상하지 못한 건물들이 있는 지역 등을 포함하는 개념이다.Specifically, the AI big data server 140 divides the map including the flight path of the analysis target into a plurality of grid-shaped regions, and assigns a unique number to each of the plurality of regions to obtain an actual coordinate value of the region and After matching, the unique number of the area determined as the non-flyable area may be output through the coordinate analysis of the flight path using the spatial information big data, and the area of the corresponding unique number may be determined as the non-flying area. Here, the non-flying area is a concept that includes an unexpectedly densely populated area (eg, a gathering area, etc.) in the flight path included in the previous remote control command, or an area with unexpected buildings. .

상기 AI 빅데이터 서버(140)는 상기 비행 경로에 상기 비행 불가 지역이 포함되어 있는 것으로 판단된 경우, 상기 비행 불가 지역을 우회할 수 있는 비행 가능 지역을 상기 비행 경로에 포함시켜 상기 비행 경로를 업데이트할 수 있다. 여기서, 상기 비행 가능 지역은 상기 공간정보 빅데이터를 활용하여 도출될 수 있다.The AI big data server 140 updates the flight path by including a flightable area that can bypass the non-flyable area in the flight path when it is determined that the flight path includes the non-flyable area. can do. Here, the flyable area may be derived using the spatial information big data.

이에 따라, 상기 지상 제어 시스템(120)은 상기 비행 경로의 업데이트에 관한 업데이트 알림 신호를 드론 IoT 서버(130)를 통해서 상기 AI 빅데이터 서버(140)로부터 수신하고, 상기 업데이트 알림 신호에 응답하여 상기 업데이트된 비행 경로를 화면에 표시하여 상기 사용자가 상기 업데이트된 비행 경로 중 어느 하나를 선택할 수 있도록 안내하며, 상기 업데이트된 비행 경로 중 어느 하나가 선택되면, 상기 선택된 비행 경로를 반영해서 상기 원격 제어 명령을 업데이트하여 상기 드론 IoT 서버(130)를 통해 상기 스마트 드론(110)에 전달할 수 있다.Accordingly, the ground control system 120 receives an update notification signal related to the update of the flight route from the AI big data server 140 through the drone IoT server 130, and in response to the update notification signal, the The updated flight route is displayed on the screen to guide the user to select any one of the updated flight routes, and when any one of the updated flight routes is selected, the remote control command is reflected by reflecting the selected flight route can be updated and transmitted to the smart drone 110 through the drone IoT server 130 .

한편, 상기 공간정보 빅데이터는 자율 주행 자동차의 주행 정보를 더 포함할 수 있다. 이러한 경우, 도 3에 도시된 바와 같이 상기 AI 빅데이터 서버(140)는 상기 데이터베이스(150)와 연동하여 상기 스마트 드론(110)의 현재 위치를 기준으로 일정 거리 이내에 위치하는 자율 주행 자동차의 주행 정보를 추출하고, 상기 추출된 주행 정보를 토대로 상기 스마트 드론(110)의 비행 경로를 생성 또는 업데이트 하여 드론 IoT 서버(130)를 통해 상기 지상 제어 시스템(120)에 제공할 수 있다.Meanwhile, the spatial information big data may further include driving information of the autonomous vehicle. In this case, as shown in FIG. 3 , the AI big data server 140 interworks with the database 150 to provide driving information of an autonomous vehicle located within a certain distance based on the current location of the smart drone 110 . may be extracted, and the flight path of the smart drone 110 may be created or updated based on the extracted driving information, and provided to the ground control system 120 through the drone IoT server 130 .

이에 따라, 상기 지상 제어 시스템(120)은 상기 자율 주행 자동차의 주행 정보에 대응하는 비행 경로를 화면에 표시하여 사용자가 선택 가능하도록 안내하며, 상기 자율 주행 자동차의 주행 정보에 대응하는 비행 경로가 선택되는 경우, 상기 스마트 드론(110)이 상기 자율 주행 자동차의 주행 경로를 따라서 비행 제어할 수 있도록 상기 원격 제어 명령을 생성할 수 있다.Accordingly, the ground control system 120 displays a flight path corresponding to the driving information of the autonomous vehicle on the screen to guide the user to select it, and the flight path corresponding to the driving information of the autonomous vehicle is selected In this case, the remote control command may be generated so that the smart drone 110 can control the flight along the driving path of the autonomous vehicle.

이와 달리, 상기 스마트 드론(110)은 현재 위치를 기준으로 일정 거리 이내에 위치하는 자율 주행 자동차(들)와 직접 LTE 이동통신망을 통해 실시간으로 쌍향방 통신을 수행할 수 있다. 다시 말해, 상기 스마트 드론(110)은 상기 자율 주행 자동차(들)에게 LTE 이동통신망을 통해 주행 정보를 요청하기 위한 주행 정보 요청 신호를 전송하고, 상기 주행 정보 요청 신호에 대한 응답으로 상기 자율 주행 자동차(들)로부터 LTE 이동통신망을 통해 해당 자율 주행 자동차(들)의 주행 정보를 수신할 수 있다.In contrast, the smart drone 110 may perform two-way communication in real time with the autonomous vehicle(s) located within a certain distance from the current location directly through the LTE mobile communication network. In other words, the smart drone 110 transmits a driving information request signal for requesting driving information to the autonomous vehicle(s) through an LTE mobile communication network, and in response to the driving information request signal, the autonomous vehicle Driving information of the corresponding autonomous vehicle(s) may be received from (s) through the LTE mobile communication network.

이에 따라, 상기 지상 제어 시스템(120) 또는 AI 빅데이터 서버(140)는 상기 스마트 드론(110)으로부터 상기 드론 IoT 서버(130)를 통해 상기 주행 정보를 수신하고, 상기 수신된 주행 정보를 토대로 상기 자율 주행 자동차(들)의 이동 경로를 생성하여 상기 스마트 드론(110)의 비행 경로와 함께 화면상의 맵에 표시함으로써, 사용자가 상기 스마트 드론(110)의 비행 경로를 상기 자율 주행 자동차(들)의 이동 경로로 변경 선택이 가능하도록 안내할 수 있으며, 이를 통해 실시간 드론의 비행 경로 변경(업데이트)을 가능하게 함으로써 자율 주행 자동차의 위치로 추적을 가능하게 할 수 있다.Accordingly, the ground control system 120 or the AI big data server 140 receives the driving information from the smart drone 110 through the drone IoT server 130, and based on the received driving information, the By generating the movement path of the autonomous vehicle(s) and displaying it on the map on the screen together with the flight path of the smart drone 110, the user can determine the flight path of the smart drone 110 of the autonomous vehicle(s). It can guide the selection of changes to the moving route, and through this, the flight route of the drone can be changed (updated) in real time, thereby enabling tracking to the location of the autonomous vehicle.

다른 한편, 상기 공간정보 빅데이터는 드론 위치 정보를 더 포함할 수 있다. 이러한 경우, 상기 AI 빅데이터 서버(140)는 상기 데이터베이스(150)와 연동하여 상기 드론 위치 정보를 토대로 상기 스마트 드론(110)의 비행 경로상에 위치하는 타 드론의 유무를 판단하고, 상기 타 드론이 있는 것으로 판단된 경우 상기 타 드론의 위치 정보 및 해당 위치에서의 비행 우회 경로 정보를 드론 IoT 서버(130)를 통해 상기 지상 제어 시스템(120)에 전송할 수 있다.On the other hand, the spatial information big data may further include drone location information. In this case, the AI big data server 140 interworks with the database 150 to determine the presence or absence of other drones located on the flight path of the smart drone 110 based on the drone location information, and the other drones When it is determined that there is , the location information of the other drone and flight detour route information at the corresponding location may be transmitted to the ground control system 120 through the drone IoT server 130 .

이에 따라, 상기 지상 제어 시스템(120)은 상기 타 드론이 있는 위치에서 상기 스마트 드론(110)의 비행 경로에 대한 변경 여부를 상기 사용자가 선택할 수 있도록, 상기 타 드론의 위치 정보 및 해당 위치에서의 비행 우회 경로 정보를 상기 화면에 표시하여 안내할 수 있다.Accordingly, the ground control system 120 allows the user to select whether to change the flight path of the smart drone 110 at the location where the other drone is located. Flight detour route information may be displayed on the screen for guidance.

이와 달리, 상기 스마트 드론(110)은 현재 위치를 기준으로 일정 거리 이내에 위치하는 타 드론(들)과 LTE 이동통신망을 통해 실시간으로 쌍향방 통신을 수행할 수 있다. 다시 말해, 상기 스마트 드론(110)은 상기 타 드론(들)에게 LTE 이동통신망을 통해 드론 비행 정보를 요청하기 위한 비행 정보 요청 신호를 전송하고, 상기 비행 정보 요청 신호에 대한 응답으로 상기 타 드론(들)로부터 LTE 이동통신망을 통해 해당 드론(들)의 비행 정보를 수신할 수 있다. In contrast, the smart drone 110 may perform two-way communication in real time with other drone(s) located within a certain distance from the current location through an LTE mobile communication network. In other words, the smart drone 110 transmits a flight information request signal for requesting drone flight information to the other drone(s) through an LTE mobile communication network, and in response to the flight information request signal, the other drone ( Flight information of the corresponding drone(s) may be received from the LTE mobile communication network.

상기 스마트 드론(110)은 수신한 타 드론(들)의 비행 정보를 드론 IoT 서버(130)를 통해 AI 빅데이터 서버(140)에 전달할 수 있다.The smart drone 110 may transmit the received flight information of other drone(s) to the AI big data server 140 through the drone IoT server 130 .

이에 따라, 상기 지상 제어 시스템(120)은 상기 AI 빅데이터 서버(140) 또는 스마트 드론(110)으로부터 상기 드론 IoT 서버(130)를 통해 상기 드론 비행 정보를 수신하고, 상기 수신된 드론 비행 정보를 토대로 상기 타 드론(들)의 비행 경로를 생성하여 상기 스마트 드론(110)의 비행 경로와 함께 화면상의 맵에 표시함으로써, 사용자가 상기 스마트 드론(110)의 비행 경로를 상기 타 드론(들)의 비행 경로로 변경 선택이 가능하도록 안내할 수 있으며, 이를 통해 실시간 드론의 비행 경로 변경(업데이트)을 가능하게 할 수 있다.Accordingly, the ground control system 120 receives the drone flight information from the AI big data server 140 or the smart drone 110 through the drone IoT server 130, and transmits the received drone flight information. By generating the flight path of the other drone(s) based on it and displaying it on the map on the screen together with the flight path of the smart drone 110 , the user can determine the flight path of the smart drone 110 of the other drone(s). It can guide you to select a change to the flight path, and through this, it is possible to change (update) the flight path of the drone in real time.

상기 데이터베이스(150)는 상기 스마트 드론(110)의 자율 비행 제어와 관련한 공간정보 빅데이터를 저장할 수 있다. 즉, 상기 데이터베이스(150)는 드론의 위치 정보(위도, 경도, 높이 등)를 저장하는 드론 위치 정보 DB, 건물의 위치 정보(위도, 경도, 높이 등)를 저장하는 건물 위치 정보 DB, 군사 지역 등의 비행 금지 구역에 관한 정보를 저장하는 비행 금지 구역 DB, 도심 지역과 같은 인구 밀집 지역에 관한 정보를 저장하는 인구 밀집 지역 DB, LTE 열화 지역에 관한 정보를 저장하는 LTE 열화 지역 DB 등을 포함할 수 있다. 또한, 상기 데이터베이스(150)는 상기 스마트 드론(110)의 현재 위치를 기준으로 일정 거리 이내에 위치하는 자율 주행 자동차의 주행 정보를 저장하는 주행 정보 DB, 및 상기 스마트 드론(110)의 현재 위치를 기준으로 일정 거리 이내에 위치하는 타 드론의 비행 정보를 저장하는 비행 정보 DB를 더 포함할 수 있다.The database 150 may store spatial information big data related to autonomous flight control of the smart drone 110 . That is, the database 150 includes a drone location information DB that stores drone location information (latitude, longitude, height, etc.), a building location information DB that stores building location information (latitude, longitude, height, etc.), a military area Includes a no-fly zone DB that stores information about no-fly zones, such as a populated area DB that stores information about a populated area such as an urban area, and an LTE degraded area DB that stores information about LTE degraded areas can do. In addition, the database 150 includes a driving information DB that stores driving information of an autonomous vehicle located within a predetermined distance based on the current location of the smart drone 110 , and a current location of the smart drone 110 . As such, it may further include a flight information DB for storing flight information of other drones located within a certain distance.

이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성 요소, 소프트웨어 구성 요소, 및/또는 하드웨어 구성 요소 및 소프트웨어 구성 요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성 요소는, 예를 들어, 프로세서, 컨트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 컨트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.The device described above may be implemented as a hardware component, a software component, and/or a combination of the hardware component and the software component. For example, devices and components described in the embodiments may include, for example, a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, a microcomputer, a field programmable array (FPA), It may be implemented using one or more general purpose or special purpose computers, such as a programmable logic unit (PLU), microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions. The processing device may execute an operating system (OS) and one or more software applications running on the operating system. A processing device may also access, store, manipulate, process, and generate data in response to execution of the software. For convenience of understanding, although one processing device is sometimes described as being used, one of ordinary skill in the art will recognize that the processing device includes a plurality of processing elements and/or a plurality of types of processing elements. It can be seen that can include For example, the processing device may include a plurality of processors or one processor and one controller. Other processing configurations are also possible, such as parallel processors.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.Software may comprise a computer program, code, instructions, or a combination of one or more thereof, which configures a processing device to operate as desired or is independently or collectively processed You can command the device. The software and/or data may be any kind of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or apparatus, to be interpreted by or to provide instructions or data to the processing device. , or may be permanently or temporarily embody in a transmitted signal wave. The software may be distributed over networked computer systems and stored or executed in a distributed manner. Software and data may be stored in one or more computer-readable recording media.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반 자율 비행 방법을 설명하기 위해 도시한 흐름도이다.4 is a flowchart illustrating a big data-based autonomous flight method according to an embodiment of the present invention.

여기서 설명하는 빅데이터 기반 자율 비행 방법은 본 발명의 하나의 실시예에 불과하며, 그 이외에 필요에 따라 다양한 단계들이 부가될 수 있고, 하기의 단계들도 순서를 변경하여 실시될 수 있으므로, 본 발명이 하기에 설명하는 각 단계 및 그 순서에 한정되는 것은 아니다. 이는 이하의 다른 실시예에서도 마찬가지로 적용될 수 있다.The big data-based autonomous flight method described here is only one embodiment of the present invention, and in addition to that, various steps may be added as needed, and the following steps may also be performed by changing the order, so the present invention It is not limited to each step and its order described below. This can also be applied to other embodiments below.

도 1 및 도 4를 참조하면, 단계(410)에서는 상기 AI 빅데이터 서버(140)가 상기 지상 제어 시스템(120)에 입력된 목적지 정보 및 상기 스마트 드론(110)의 드론 비행 정보를 토대로, 공간정보 빅데이터를 저장하는 데이터베이스(150)와 연동하여 미리 설정된 기준에 따라 복수의 비행 경로를 생성할 수 있다. 여기서, 상기 목적지 정보에는 목적지에서 스마트 드론(110)이 수행해야 하는 임무 관련 정보를 포함할 수 있다.1 and 4, in step 410, the AI big data server 140 based on the destination information input to the ground control system 120 and the drone flight information of the smart drone 110, It is possible to generate a plurality of flight routes according to preset criteria in conjunction with the database 150 for storing information big data. Here, the destination information may include information related to a mission to be performed by the smart drone 110 at the destination.

다음으로, 단계(420)에서는 상기 지상 제어 시스템(120)이 상기 AI 빅데이터 서버(140)로부터 상기 복수의 비행 경로를 수신할 수 있다.Next, in step 420 , the ground control system 120 may receive the plurality of flight routes from the AI big data server 140 .

다음으로, 단계(430)에서는 상기 지상 제어 시스템(120)이 상기 복수의 비행 경로를 화면에 표시하여 사용자가 상기 복수의 비행 경로 중 어느 하나를 선택할 수 있도록 안내할 수 있다. 예컨대, 상기 지상 제어 시스템(120)은 최소 시간의 기준에 따른 최적의 비행 경로 A, 최단 거리의 기준에 따른 최적의 비행 경로 B 등을 화면상의 맵에 표시하여, 사용자가 상기 최적의 비행 경로 A, B 중 어느 하나를 선택할 수 있도록 안내할 수 있다.Next, in step 430, the ground control system 120 may display the plurality of flight routes on the screen to guide the user to select any one of the plurality of flight routes. For example, the ground control system 120 displays the optimal flight path A according to the minimum time criterion, the optimal flight path B according to the shortest distance criterion, etc. on the map on the screen, so that the user can determine the optimal flight path A , B can be guided to select any one.

다음으로, 단계(440)에서는 상기 복수의 비행 경로 중 어느 하나가 선택되면, 상기 지상 제어 시스템(120)이 상기 선택된 비행 경로를 포함하여 원격 제어 명령을 생성할 수 있다.Next, in step 440 , when any one of the plurality of flight paths is selected, the ground control system 120 may generate a remote control command including the selected flight path.

다음으로, 단계(450)에서는 상기 드론 IoT 서버(130)가 상기 지상 제어 시스템(120)으로부터 상기 원격 제어 명령을 수신할 수 있다.Next, in step 450 , the drone IoT server 130 may receive the remote control command from the ground control system 120 .

다음으로, 단계(460)에서는 상기 드론 IoT 서버(130)가 상기 스마트 드론(110)과 LTE 이동통신망 기반의 쌍방향 통신을 통해, 상기 원격 제어 명령을 상기 스마트 드론(110)에 전달할 수 있다.Next, in step 460 , the drone IoT server 130 may transmit the remote control command to the smart drone 110 through two-way communication with the smart drone 110 and LTE mobile communication network.

다음으로, 단계(470)에서는 상기 드론 IoT 서버(130)가 상기 스마트 드론(110)으로부터 상기 드론 비행 정보 및 카메라 영상을 수신하여 상기 AI 빅데이터 서버(140) 및 상기 지상 제어 시스템(120) 각각에 전달할 수 있다.Next, in step 470 , the drone IoT server 130 receives the drone flight information and the camera image from the smart drone 110 , and the AI big data server 140 and the ground control system 120 respectively can be forwarded to

도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 빅데이터 기반 자율 비행 방법을 설명하기 위해 도시한 흐름도이다.5 is a flowchart illustrating a big data-based autonomous flight method according to another embodiment of the present invention.

도 1 및 도 5를 참조하면, 단계(510)에서는 상기 AI 빅데이터 서버(140)가 상기 지상 제어 시스템(120)에 입력된 목적지 정보 및 상기 스마트 드론(110)의 드론 비행 정보를 토대로, 공간정보 빅데이터를 저장하는 데이터베이스(150)와 연동하여 상기 스마트 드론(110)의 현재 위치를 기준으로 일정 거리 이내에 위치하는 자율 주행 자동차(들)의 주행 정보를 추출할 수 있다.1 and 5, in step 510, the AI big data server 140 based on the destination information input to the ground control system 120 and the drone flight information of the smart drone 110, In conjunction with the database 150 for storing information big data, driving information of the autonomous vehicle(s) located within a predetermined distance based on the current location of the smart drone 110 may be extracted.

다음으로, 단계(520)에서는 상기 AI 빅데이터 서버(140)가 상기 추출된 주행 정보를 토대로 상기 스마트 드론(110)의 비행 경로를 생성하여 상기 지상 제어 시스템(120)에 제공할 수 있다.Next, in step 520 , the AI big data server 140 may generate a flight path of the smart drone 110 based on the extracted driving information and provide it to the ground control system 120 .

다음으로, 단계(530)에서는 상기 지상 제어 시스템(120)은 상기 비행 경로를 화면에 표시하여 사용자가 상기 비행 경로 중 어느 하나를 선택할 수 있도록 안내할 수 있다.Next, in step 530, the ground control system 120 may display the flight path on the screen to guide the user to select any one of the flight paths.

다음으로, 단계(540)에서는 상기 복수의 비행 경로 중 어느 하나가 선택되면, 상기 지상 제어 시스템(120)이 상기 선택된 비행 경로를 포함하여 원격 제어 명령을 생성할 수 있다.Next, in step 540 , when any one of the plurality of flight paths is selected, the ground control system 120 may generate a remote control command including the selected flight path.

다음으로, 단계(550)에서는 상기 드론 IoT 서버(130)가 상기 지상 제어 시스템(120)으로부터 상기 원격 제어 명령을 수신할 수 있다.Next, in step 550 , the drone IoT server 130 may receive the remote control command from the ground control system 120 .

다음으로, 단계(560)에서는 상기 드론 IoT 서버(130)가 상기 스마트 드론(110)과 LTE 이동통신망 기반의 쌍방향 통신을 통해, 상기 원격 제어 명령을 상기 스마트 드론(110)에 전달할 수 있다.Next, in step 560 , the drone IoT server 130 may transmit the remote control command to the smart drone 110 through two-way communication with the smart drone 110 and LTE mobile communication network.

다음으로, 단계(570)에서는 상기 드론 IoT 서버(130)가 상기 스마트 드론(110)으로부터 상기 드론 비행 정보 및 카메라 영상을 수신하여 상기 AI 빅데이터 서버(140) 및 상기 지상 제어 시스템(120) 각각에 전달할 수 있다.Next, in step 570 , the drone IoT server 130 receives the drone flight information and the camera image from the smart drone 110 , and the AI big data server 140 and the ground control system 120 respectively can be forwarded to

도 6은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 빅데이터 기반 자율 비행 방법을 설명하기 위해 도시한 흐름도이다.6 is a flowchart illustrating a big data-based autonomous flight method according to another embodiment of the present invention.

도 1 및 도 6을 참조하면, 단계(610)에서는 상기 AI 빅데이터 서버(140)가 상기 지상 제어 시스템(120)에 입력된 목적지 정보 및 상기 스마트 드론(110)의 드론 비행 정보를 토대로, 공간정보 빅데이터를 저장하는 데이터베이스(150)와 연동하여 상기 스마트 드론(110)의 비행 경로상에 위치하는 타 드론의 유무를 판단할 수 있다.1 and 6, in step 610, the AI big data server 140 based on the destination information input to the ground control system 120 and the drone flight information of the smart drone 110, In conjunction with the database 150 for storing information big data, it is possible to determine the presence or absence of other drones located on the flight path of the smart drone 110 .

상기 판단 결과, 상기 스마트 드론(110)의 비행 경로상에 위치하는 타 드론이 있는 경우(620의 "예" 방향), 단계(630)에서는 상기 AI 빅데이터 서버(140)가 상기 타 드론의 위치 정보 및 해당 위치에서의 비행 우회 경로 정보를 상기 지상 제어 시스템(120)에 전송할 수 있다.As a result of the determination, if there is another drone located on the flight path of the smart drone 110 (“Yes” direction of 620), in step 630, the AI big data server 140 determines the location of the other drone. Information and flight detour route information at the corresponding location may be transmitted to the ground control system 120 .

다음으로, 단계(640)에서는 상기 지상 제어 시스템(120)이 상기 타 드론이 있는 위치에서 상기 스마트 드론(110)의 비행 경로에 대한 변경 여부를 상기 사용자가 선택할 수 있도록, 상기 타 드론의 위치 정보 및 해당 위치에서의 비행 우회 경로 정보를 화면에 표시하여 안내할 수 있다.Next, in step 640, the ground control system 120 allows the user to select whether to change the flight path of the smart drone 110 at the location where the other drone is located, so that the location information of the other drones is And it can be guided by displaying flight detour route information at the location on the screen.

다음으로, 단계(650)에서는 상기 사용자의 입력 조작에 의해 상기 스마트 드론(110)의 비행 경로 변경이 선택되면, 상기 지상 제어 시스템(120)이 상기 타 드론이 있는 위치에서의 우회 경로 정보를 반영하여 상기 스마트 드론(110)의 비행 경로를 업데이트할 수 있다.Next, in step 650, when the flight path change of the smart drone 110 is selected by the user's input manipulation, the ground control system 120 reflects the detour route information at the location where the other drones are. Thus, the flight path of the smart drone 110 may be updated.

다음으로, 단계(660)에서는 상기 지상 제어 시스템(120)이 상기 업데이트된 비행 경로를 포함하여 원격 제어 명령을 생성할 수 있다.Next, in step 660 , the ground control system 120 may generate a remote control command including the updated flight path.

다음으로, 단계(670)에서는 상기 드론 IoT 서버(130)가 상기 지상 제어 시스템(120)으로부터 상기 원격 제어 명령을 수신할 수 있다.Next, in step 670 , the drone IoT server 130 may receive the remote control command from the ground control system 120 .

다음으로, 단계(680)에서는 상기 드론 IoT 서버(130)가 상기 스마트 드론(110)과 LTE 이동통신망 기반의 쌍방향 통신을 통해, 상기 원격 제어 명령을 상기 스마트 드론(110)에 전달할 수 있다.Next, in step 680 , the drone IoT server 130 may transmit the remote control command to the smart drone 110 through two-way communication with the smart drone 110 and LTE mobile communication network.

다음으로, 단계(690)에서는 상기 드론 IoT 서버(130)가 상기 스마트 드론(110)으로부터 상기 드론 비행 정보 및 카메라 영상을 수신하여 상기 AI 빅데이터 서버(140) 및 상기 지상 제어 시스템(120) 각각에 전달할 수 있다.Next, in step 690 , the drone IoT server 130 receives the drone flight information and the camera image from the smart drone 110 , and the AI big data server 140 and the ground control system 120 respectively can be forwarded to

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CDROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The method according to the embodiment may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded in a computer-readable medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination. The program instructions recorded on the medium may be specially designed and configured for the embodiment, or may be known and available to those skilled in the art of computer software. Examples of the computer-readable recording medium include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical media such as CDROMs and DVDs, and magneto-optical disks such as floppy disks. hardware devices specially configured to store and execute program instructions, such as magneto-optical media, and ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include not only machine language codes such as those generated by a compiler, but also high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware devices described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.As described above, although the embodiments have been described with reference to the limited embodiments and drawings, various modifications and variations are possible from the above description by those skilled in the art. For example, the described techniques are performed in an order different from the described method, and/or the described components of the system, structure, apparatus, circuit, etc. are combined or combined in a different form than the described method, or other components Or substituted or substituted by equivalents may achieve an appropriate result.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.Therefore, other implementations, other embodiments, and equivalents to the claims are also within the scope of the following claims.

110: 스마트 드론
120: 지상 제어 시스템
130: 드론 IoT 서버
140: AI 빅데이터 서버
150: 데이터베이스110: smart drone
120: ground control system
130: drone IoT server
140: AI big data server
150: database

Claims (6)

스마트 드론;
상기 스마트 드론의 비행 제어를 위한 원격 제어 명령을 생성하는 지상 제어 시스템;
상기 스마트 드론 및 상기 지상 제어 시스템 간의 통신 연결을 위한 중계 서버로서 동작하며, 상기 지상 제어 시스템으로부터 상기 원격 제어 명령을 수신하여 상기 스마트 드론에 전달하고, 상기 스마트 드론으로부터 드론 비행 정보 및 카메라 영상을 수신하여 상기 지상 제어 시스템에 전달하는 드론 IoT 서버; 및
상기 지상 제어 시스템에 입력된 목적지 정보 및 상기 드론 비행 정보를 상기 드론 IoT 서버를 통해 수신하고, 상기 목적지 정보 및 상기 드론 비행 정보를 토대로, 건물 위치 정보, 비행 금지 구역, 인구 밀집 지역, LTE 열화 지역에 관한 정보 중 적어도 하나를 포함하는 공간정보 빅데이터를 저장하는 데이터베이스와 연동하여 미리 설정된 기준에 따라 복수의 비행 경로를 생성하여 상기 지상 제어 시스템에 제공하는 AI 빅데이터 서버;
를 포함하고,
상기 AI 빅데이터 서버는
상기 스마트 드론의 현재 위치인 출발지로부터 목적지까지의 비행 경로를 포함하는 지도를 격자 모양의 복수 영역으로 분할하고, 상기 복수 영역의 각각에 고유 번호를 부여하여 해당 영역의 실제 좌표 값과 매칭한 후, 상기 공간정보 빅데이터를 이용한 비행 경로의 좌표 분석을 통해 비행 불가 지역으로 판단된 영역의 고유 번호를 출력하여, 해당 고유 번호의 영역을 상기 비행 불가 지역으로 판단하고, 상기 비행 경로에 상기 비행 불가 지역이 포함되어 있는 것으로 판단된 경우, 상기 비행 불가 지역을 우회할 수 있는 비행 가능 지역을 상기 비행 경로에 포함시켜 상기 비행 경로를 업데이트하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 기반 자율 비행 드론 시스템.smart drones;
a ground control system for generating a remote control command for flight control of the smart drone;
It operates as a relay server for communication connection between the smart drone and the ground control system, receives the remote control command from the ground control system and transmits it to the smart drone, and receives drone flight information and camera images from the smart drone to the drone IoT server to deliver it to the ground control system; and
Receives the destination information and the drone flight information input to the ground control system through the drone IoT server, and based on the destination information and the drone flight information, building location information, no-fly zone, populated area, LTE degradation area an AI big data server that generates a plurality of flight routes according to preset criteria in conjunction with a database for storing spatial information big data including at least one piece of information about and provides them to the ground control system;
including,
The AI big data server is
After dividing the map including the flight path from the departure point to the destination, which is the current location of the smart drone, into a plurality of grid-shaped areas, assigning a unique number to each of the plurality of areas to match the actual coordinate values of the area, By outputting the unique number of the area determined as the non-flyable area through the coordinate analysis of the flight path using the spatial information big data, the area of the unique number is determined as the non-flying area, and the flight path is the non-flyable area When it is determined that this is included, a big data-based autonomous flying drone system characterized in that the flight path is updated by including a flightable area capable of bypassing the non-flyable area in the flight path. 제1항에 있어서,
상기 지상 제어 시스템은
상기 AI 빅데이터 서버에 의해 생성된 복수의 비행 경로를 화면에 표시하여 사용자가 상기 복수의 비행 경로 중 어느 하나를 선택할 수 있도록 안내하며, 상기 복수의 비행 경로 중 어느 하나가 선택되면, 상기 선택된 비행 경로를 포함하여 상기 원격 제어 명령을 생성하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 기반 자율 비행 드론 시스템.According to claim 1,
The ground control system is
A plurality of flight routes generated by the AI big data server are displayed on the screen to guide the user to select any one of the plurality of flight routes, and when any one of the plurality of flight routes is selected, the selected flight Big data-based autonomous flying drone system, characterized in that it generates the remote control command including the route. 제1항에 있어서,
상기 드론 IoT 서버는
상기 스마트 드론과 LTE 이동통신망 기반의 쌍방향 통신을 통해, 상기 원격 제어 명령을 상기 스마트 드론에 전달하고 상기 스마트 드론으로부터 드론 비행 정보 및 카메라 영상을 수신하여 상기 AI 빅데이터 서버 및 상기 지상 제어 시스템에 각각 전달하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 기반 자율 비행 드론 시스템.
According to claim 1,
The drone IoT server is
Through two-way communication between the smart drone and the LTE mobile communication network, the remote control command is transmitted to the smart drone and the drone flight information and camera image are received from the smart drone, respectively, to the AI big data server and the ground control system. Big data-based autonomous flying drone system, characterized in that it delivers.
 제1항에 있어서,
상기 데이터베이스는 상기 비행 불가 지역의 판단을 위해,
상기 스마트 드론의 위도, 경도 또는 높이를 포함하는 위치 정보를 저장하는 드론 위치 정보 DB, 건물의 위도, 경도 또는 높이를 포함하는 위치 정보를 저장하는 건물 위치 정보 DB, 군사 지역을 포함하는 비행 금지 구역에 관한 정보를 저장하는 비행 금지 구역 DB, 도심 지역 또는 인구 밀집 지역에 관한 정보를 저장하는 인구 밀집 지역 DB, LTE 열화 지역에 관한 정보를 저장하는 LTE 열화 지역 DB를 포함하거나,
상기 데이터베이스는 상기 스마트 드론의 현재 위치를 기준으로 일정 거리 이내에 위치하는 자율 주행 자동차의 주행 정보를 저장하는 주행 정보 DB 및 상기 스마트 드론의 현재 위치를 기준으로 일정 거리 이내에 위치하는 타 드론의 비행 정보를 저장하는 비행 정보 DB를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 기반 자율 비행 드론 시스템.
According to claim 1,
The database is for the determination of the non-flyable area,
A drone location information DB for storing location information including the latitude, longitude or height of the smart drone, a building location information DB for storing location information including the latitude, longitude or height of a building, and a no-fly zone including a military area Including a no-fly zone DB for storing information about, a densely populated area DB for storing information about an urban area or a densely populated area, and an LTE deterioration area DB for storing information about the LTE deterioration area,
The database includes a driving information DB that stores driving information of an autonomous vehicle located within a certain distance based on the current location of the smart drone and flight information of other drones located within a certain distance based on the current location of the smart drone. Big data-based autonomous flying drone system, characterized in that it further comprises a flight information DB to store.
 제4항에 있어서,
상기 지상 제어 시스템은
상기 비행 경로의 업데이트에 관한 업데이트 알림 신호를 상기 AI 빅데이터 서버로부터 수신하고, 상기 업데이트 알림 신호에 응답하여 상기 업데이트된 비행 경로를 화면에 표시하여 사용자가 상기 업데이트된 비행 경로 중 어느 하나를 선택할 수 있도록 안내하며, 상기 업데이트된 비행 경로 중 어느 하나가 선택되면, 상기 선택된 비행 경로를 반영해서 상기 원격 제어 명령을 업데이트하여 상기 드론 IoT 서버를 통해 상기 스마트 드론에 전달하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 기반 자율 비행 드론 시스템.
5. The method of claim 4,
The ground control system is
Receive an update notification signal related to the update of the flight route from the AI big data server, and display the updated flight route on the screen in response to the update notification signal so that the user can select any one of the updated flight routes Big data-based autonomy, characterized in that when any one of the updated flight paths is selected, the remote control command is updated by reflecting the selected flight path and delivered to the smart drone through the drone IoT server Flying drone system.
 제1항에 있어서,
상기 스마트 드론은
상기 드론 IoT 서버를 통해 상기 지상 제어 시스템으로부터 상기 원격 제어 명령을 수신하는 경우, 상기 스마트 드론의 현재 위치를 기준으로 일정 거리 이내에 위치하는 적어도 하나의 타 드론과 통신을 수행하여 상기 원격 제어 명령을 공유함으로써, 상기 적어도 하나의 타 드론과 군집 비행을 하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 기반 자율 비행 드론 시스템.
According to claim 1,
The smart drone
When receiving the remote control command from the ground control system through the drone IoT server, the remote control command is shared by communicating with at least one other drone located within a predetermined distance based on the current location of the smart drone. By doing so, the big data-based autonomous flying drone system, characterized in that it performs group flight with the at least one other drone.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR102628294B1 (en) * 2022-12-29 2024-01-23 주식회사 아쎄따 Apparatus and method for measuring floating population using drones
WO2024067135A1 (en) * 2022-09-29 2024-04-04 亿航智能设备（广州）有限公司 Unmanned aircraft management method and system based on big data identification, and medium

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