A Study on the Design and Implementation of Multi-Disaster Drone System Using Deep Learning-Based Object Recognition and Optimal Path Planning

딥러닝 기반 객체 인식과 최적 경로 탐색을 통한 멀티 재난 드론 시스템 설계 및 구현에 대한 연구

In recent years, human damage and loss of money due to various disasters such as typhoons, earthquakes, forest fires, landslides, and wars are steadily occurring, and a lot of manpower and funds are required to prevent and recover them. In this paper, we designed and developed a disaster drone system based on artificial intelligence in order to monitor these various disaster situations in advance and to quickly recognize and respond to disaster occurrence. In this study, multiple disaster drones are used in areas where it is difficult for humans to monitor, and each drone performs an efficient search with an optimal path by applying a deep learning-based optimal path algorithm. In addition, in order to solve the problem of insufficient battery capacity, which is a fundamental problem of drones, the optimal route of each drone is determined using Ant Colony Optimization (ACO) technology. In order to implement the proposed system, it was applied to a forest fire situation among various disaster situations, and a forest fire map was created based on the transmitted data, and a forest fire map was visually shown to the fire fighters dispatched by a drone equipped with a beam projector. In the proposed system, multiple drones can detect a disaster situation in a short time by simultaneously performing optimal path search and object recognition. Based on this research, it can be used to build disaster drone infrastructure, search for victims (sea, mountain, jungle), self-extinguishing fire using drones, and security drones.

최근 태풍, 지진, 산불, 산사태, 전쟁 등 다양한 재난 상황으로 인한 인명피해와 자금 손실이 꾸준히 발생하고 있고 현재 이를 예방하고 복구하기 위해 많은 인력과 자금이 소요되고 있는 실정이다. 이러한 여러 재난 상황을 미리 감시하고 재난 발생의 빠른 인지 및 대처를 위해 본 논문에서는 인공지능 기반의 재난 드론 시스템을 설계 및 개발하였다. 본 연구에서는 사람이 감시하기 힘든 지역에 여러 대의 재난 드론을 이용하며 딥러닝 기반의 객체 인식 알고리즘과 최적 경로 탐색 알고리즘을 적용해 각각의 드론이 최적의 경로로 효율적 탐색을 실시한다. 또한 드론의 근본적 문제인 배터리 용량 부족에 대한 문제점을 해결하기 위해 Ant Colony Optimization (ACO) 기술을 이용하여 각 드론의 최적 경로를 결정하게 된다. 제안한 시스템 구현을 위해 여러 재난 상황 중 산불 상황에 적용하였으며 전송된 데이터를 기반으로 산불지도를 만들고, 빔 프로젝터를 탑재한 드론이 출동한 소방관에게 산불지도를 시각적으로 보여주었다. 제안한 시스템에서는 여러 대의 드론이 최적 경로 탐색 및 객체인식을 동시에 수행함으로써 빠른 시간 내에 재난 상황을 인지할 수 있다. 본 연구를 바탕으로 재난 드론 인프라를 구축하고 조난자 탐색(바다, 산, 밀림), 드론을 이용한 자체적인 화재진압, 방범 드론 등에 활용할 수 있다.