지적정보를 활용한 드론 배송맵 구축 연구

지적정보를 활용한 드론 배송맵 구축 방안을 실험을 통해 제시했다.

본 연구에서는 드론 배송망의 내륙 지역 확대 구축을 위해 드론 거점과 배달점을 선정하고, 이에 대한 시험 운항을 통해 배달점 착륙 오차를 분석하였다. 그리고 분석된 결과를 토대로 지적도면과 지적기준점 정보 등의 지적정보를 기반으로 드론 배송맵 구축 방안을 제시하고자 하였다. 연구성과는 다음과 같다. 지적정보를 활용한 드론 배송맵 구축을 위해 연구대상지역을 선정하여 실험 및 분석을 진행하였다. 연구지역은 드론 배송이 필요한 지리적 특성을 고려하여 충청북도 괴산군 청천면 고성리 일원을 선정하였다. 연구지역을 선정하고, 거점 1점과 배달점 3점을 선정하였다. 거점과 배달점은 효율적인 배송 및 드론의 안정적 착륙을 고려해 지형상 중앙에 위치하도록 하고, 또한 주변 건물이나 시설물이 존재하지 않는 지역으로 하였다. 거점과 배달점 선정 후 이 지점에 대한 표지 설치와 위치 관측(GPS-RTK)을 통해 좌표를 취득하였다. 거점과 배달점의 위치좌표를 취득한 후 거점에서 배달점까지 시범 운항을 실시하였다. 시범 운항은 배달점 별 총 10회의 운항을 실시하였다. 실험을 통해 배달점1, 2, 3점에 대한 드론 착륙의 위치정확도를 분석해 보았다. 분석결과, 모든 배달점의 경우 드론 착륙의 위치정확도는 RMSE 산출값을 기준으로 보면 선행연구에서 제시하고 있는 1m이내의 정확도를 보였다.

다만 일부 시험운항에서 1m를 초과하는 경우가 발생하였으나 그 차이는 미미한 수준으로 일정 공간이 확보되어야 하는 배달점의 특성을 고려한다면 배달점으로 사용하기에는 문제가 없을 것으로 판단된다. 배달점의 드론 착륙 위치정확도를 분석하고, 지적정보(도면 및 지적기준점)를 이용해 드론 배송망과 배송맵을 구축하기 위해 연구에서는 거점 및 배달점과 함께 주변 지적기준점(보조점 포함), 드론 착륙 가능 지점 등을 조사‧추가하였다. 구축방법은 지적도면에 거점과 배달점을 연결한 배송망을 구축하고, 배달점에 포인트(point) 형태로 관련 속성정보를 입력하는 방식으로 진행하였다. 배송맵 구축을 위한 소프트웨어는 현재 지적측량에서 가장 일반적으로 이용되고 있는 전자평판시스템 랜디고(LandyGo) 소프트웨어를 이용하였다. 드론 배송망과 배송맵의 도형정보를 구축하고, 여기에 관련 속성정보를 입력하였다. 연구에서는 기준점정보와 매칭을 통해 선행연구를 참고하여 속성정보를 정의‧입력하였다. 끝으로 지적정보를 이용해 드론 배송맵을 제도적으로 구축․적용이 가능하도록 법률 및 제도적, 기술적인 측면에서 개선방안을 제시하였다.

In this study, to expand the inland area of the drone delivery network, a drone base point and a delivery point were selected, and the delivery point landing error was analyzed through test drone operation. Based on the analyzed results, it was attempted to suggest a drone delivery map construction plan based on cadastral information such as cadastral map and cadastral reference point information. The research results are as follows. In order to build construct a drone delivery map using cadastral information, the research area was selected and experiments and analysis were conducted.

For the study area, the area of Goseong-ri, Cheongcheon-myeon, Goesan-gun, Chungcheongbuk-do was selected in consideration of the geographical characteristics that require drone delivery. The research area was selected, and 1 base point and 3 delivery points were selected. The base point and delivery point were located in the center of the topography in consideration of efficient delivery and stable landing of the drone, and also an area where there were no surrounding buildings or facilities. After selecting the base point and delivery point, the coordinates were acquired through the establishment of monument for this point and observation of the location(GPS-RTK).

After acquiring the location coordinates of the base point and the delivery point, a delivery test operation was conducted from the base point to the delivery point. A total of 10 pilot flights were conducted per delivery point. Through an experiment, the positional accuracy of the drone landing for delivery points 1, 2, and 3 was analyzed. As a result of the analysis, in the case of all delivery points, the positional accuracy of the drone landing showed the accuracy within 1m suggested in previous studies based on the RMSE calculated value. However, in some test flights, it occurred in excess of 1m, but the difference is insignificant.

Considering the characteristics of the delivery point, which requires a certain space, it is judged that there will be no problem in using it as a delivery point. In order to analyze the positional accuracy of the drone landing at the delivery point, and to build a drone delivery network and delivery map using cadastral information(map and reference point), the study in addition to the base point and delivery point, the surrounding supplementary control points(including assistant points) and possible drone landing points were investigated and added.

The construction method is to build a drone delivery network connecting the base point and the delivery point on the cadastral map, and input the relevant attribute information in the form of a point to the delivery point. The software for building the delivery map used LandyGo software in the electronic plane table system, which is currently most commonly used in cadastral surveying. Graphical information of a drone delivery network and a delivery map was built, and related attribute information was input here. In this study, attribute information was defined and entered by referring to previous studies through matching with reference point information.

Finally, improvement methods were presented in terms of legal, institutional, and technical aspects so that the drone delivery map can be systematically constructed and applied using cadastral information.