드론 신속 배송을 위한 AI기반 최적 하늘길 구축 시스템

들어가기 전에

본 프로젝트는 2022년 8월에 "국토교통부 빅데이터 활용 경진대회"에서 우수상을 수상하였습니다 🎉
발표 영상: https://youtu.be/TZF6tO4_9ro (경진대회용 영상)
코드 설명 참고 영상: https://youtu.be/DveW9Zwkjw4
드론 응급배송 인프라를 위한 AI기반 최적 하늘길 구축 프로젝트입니다.
국토교통부, 중앙의료원, 기상청, 산림청 등의 공공데이터를 활용하였습니다.
자세한 내용은 소스코드 혹은 pdf를 참고해 주시기 바랍니다.
저작권에 유의하시기 바랍니다.

1. 기획

1-1 주제 선정 배경

응급환자는 1시간안에 수혈받지 못하면 사망율이 99%에 육박합니다. 이에 르완다 등에서는 드론으로 응급물품을 배송하는 시도가 이어지고 있습니다. 다만 우리나라는 건물이 밀집한 특성으로 인해 드론 배송이 쉽지는 않습니다. 이것을 고려하여 하늘길을 구축한다면 우리나라에서도 시도해볼 수 있을 것입니다.

1-2 프로젝트 개요

2. 모델링

2-1 시스템 요약도

2-2 DB 구축

3. 시스템 개발

시스템 개발은 두 단계로 이루어집니다. 드론 배송 인프라를 구축하기 위해 드론 공항이 설치될 곳을 정하는 단계,
설치된 공항들을 기준으로 하늘길을 구축하는 단계로 나뉘어 있습니다.

3-1 드론 공항 설치

현재 혈액원은 담당구역이 너무 방대해 배송 시간, 경로상의 변수, 배터리 등을 고려할 때 문제점이 있습니다.
따라서 군집분석을 통해 적절한 범위로 재구성하고, 총 3곳의 대표 병원을 "임시 혈액원"으로 선정하여 운영합니다.

(더 자세한 설명은 부록1을 참고해 주시기 바랍니다.)

3-2 하늘길 구축

좌측 그림은 위치상의 최단 경로가 최적의 경로가 되지는 않다는 것을 보여주고 있습니다. 붉은 영역을 지나는 드론은 장애요소로 인해 오히려 늦게 도착하는 것을 볼 수 있습니다.
따라서 배터리, 환경 요소를 고려한 거시적 경로와 실제 장애물을 피해가는 미시적 경로를 따로 구성해야 합니다.

거시적 경로는 미로찾기 강화학습 알고리즘인 DQN을, 미시적 경로는 최단경로 알고리즘인 Informed RRT* 알고리즘을 활용합니다.
실제 공간을 1km 단위로 격자화 하여 드론 비행에 영향을 주는 요소를 비용함수화 한 뒤, 보상체계를 세워 위험한 곳을 피해가도록 합니다.
큰 경로 공간이 결정되었다면 골격화된 지도 안에서 장애물을 회피해 갈 수 있도록 합니다.