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Journal of Digital Contents Society - Vol. 22 , No. 1

[ Article ]
Journal of Digital Contents Society - Vol. 22, No. 1, pp.33-39
Abbreviation: J. DCS
ISSN: 1598-2009 (Print) 2287-738X (Online)
Print publication date 31 Jan 2021
Received 25 Nov 2020 Revised 21 Dec 2020 Accepted 21 Dec 2020
DOI: https://doi.org/10.9728/dcs.2021.22.1.33

우편 배송을 위한 무인비행장치 운영관리 어플라이언스 설계
이양우1 ; 정각승2 ; 이헌규3, *
1책임 연구원, (주)가이온 빅데이터연구소
2연구원, (주)가이온 빅데이터연구소
3연구 소장, (주)가이온 빅데이터연구소

Design of Unmanned Aerial Vehicle Operation Management Appliance for Mail Delivery
Yang-Woo Lee1 ; Trinh Quyet Thang2 ; Heon-Gyu Lee3, *
1Senior Researcher, BigData Research Center, GAION, Seoul 06167, Korea
2Researcher, BigData Research Center, GAION, Seoul 06167, Korea
3Research Institute Director, BigData Research Center, GAION, Seoul 06167, Korea
Correspondence to : *Heon-Gyu Lee Tel: +82-2-2051-9595 E-mail: hglee@gaion.kr


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초록

아마존이 무인비행장치인 드론을 활용한 물류배송 계획을 발표한 이후 많은 나라와 기업이 드론 물류 배송에 대한 연구를 시작했다. 일부 기업들이 제한적으로 드론 물류 배송을 시작하여 드론 배송에 대한 기대감은 더욱 높아지고 있다. 본 논문은 드론 이용한 물류 배송 시스템에서 운영관리 어플라이언스가 맡은 역할에 대해 정의하고 드론 배송을 위하여 필요한 여러 가지 정보를 관리하고 드론 물류 배송 임무를 생성하고 관리하기 위한 운영관리 어플라이언스를 설계하였다. 운영관리 어플라이언스는 총 6개의 모듈로 구분하여 설계하였고 각각의 모듈은 드론 기체 정보 관리, 물품 적재함 관리, 배송 물품 관리, 배송 위치 관리와 배송 임무 관리, 배송 이력 관리로 구성된다. 어플라이언스는 이렇게 저장된 드론 정보와 배송 물품 정보, 배송 위치 정보를 이용하여 드론 배송 임무를 생성하고 관제시스템에 전달하고 배송 결과를 전달받아 배송 이력으로 관리한다.

Abstract

Since Amazon announced its logistics delivery plan using drones, which are unmanned aerial vehicles, many countries and companies have begun research on drone logistics delivery. Some companies have started delivering drone logistics on a limited basis, raising expectations for drone delivery. This paper defines the role of the operation management appliance in a logistics delivery system using drones, manages various information necessary for drone delivery, and designed an operation management appliance to create and manage drone logistics delivery missions. The operation management appliance was designed by dividing it into a total of 6 modules, and each module consists of drone aircraft information management, cargo box management, delivery article management, delivery location management and delivery mission management, and delivery history management. The appliance creates a drone delivery mission using the stored drone information, delivery item information, and delivery location information, delivers it to the control system, receives the delivery result, and manages it as a delivery history.


Keywords: Drone Delivery, Drone logistics system, Logistics Drone, Operation management, Parcel delivery
키워드: 드론 배송, 드론 물류 시스템, 물류용 드론, 운영관리, 물품 배송

Ⅰ. 서 론

드론이라 불리는 무인비행장치(UAV : Unmanned Aerial Vehicle)는 1930년대 미국 등 주요국에서 군사용으로 개발되다 지금은 산업 저변에 확대되어 다양한 분야에서 활용되고 있다. 군사용으로 개발된 초창기의 드론은 군의 감시 및 정찰용으로 활용되었으나, 점차 기술이 발전하면서 최근에는 민간 분야에서 방송 및 영화 촬영, 안전진단, 지적 조사, 산불 감시, 농약 살포와 같은 산업 분야와 드론 레이싱 같은 오락 및 스포츠 분야에서도 사용되고 있다. 드론의 가장 큰 특징은 조종사가 비행체에 탑승하지 않은 상태에서 지상에서 조종기로 원격 조종하거나 사전에 입력된 경로에 따라 비행한다는 점이고 이런 특징 덕분에 기체의 크기에 대한 제약을 적게 받기 때문에 필요한 만큼 작게 만들 수 있고, 개발 및 시험 비행이나 운용에 있어 위험 부담도 적어 앞에서 말한 다양한 분야를 위해 개발되어 활용될 수 있다.[1]

중국의 DJI가 세계 드론 산업 시장을 주도하고 있으며, 프랑스 패롯(Parrot)과 중국의 샤오미(Xiaomi) 등의 기업들도 드론을 위한 기술 개발에 힘을 쏟고 있다. 국내에서도 드론 제작 뿐만 아니라 부품 및 응용 소프트웨어를 개발을 목적으로 하는 기업이 증가하고 있다.[2] 우리 정부도 드론은 성장동력 중에서도 성장 잠재력이 높은 대표 분야로서 과감한 규제 혁신이 필요하다고 판단하고 드론 시장 생태계 조성을 위한 제도적 기반을 지속적으로 보강하겠다는 로드맵을 총 30개 기관(국토교통부, 과기정통부, 산업통상자원부, 국방부, 항공우주연구원, 항공안전기술원, 민간 협회, 민간 업체 등)의 의견을 모아 만들어 발표했다. [3]

Table 1. 
Drone Technology Advancement Phase 5 Scenario
Phase 1 2 3 4 5
Year ~2020 2021~ 2024 2025~ 2027 2028~ 2030 2031 ~
Flight Mode Pilot/Manual Flight Autonomous Flight
Transport capacity Cargo loading People transport
Flight area Sparsely populated area Densely populated area

위의 표 1에 있는 로드맵에 따르면 앞으로 드론 관련 기술의 발전 방향을 3가지로 분류하고 있다. 첫 번째는 현재 사람이 드론을 조종하는 방식에서 자율비행 방식으로 비행방식 기술의 발전이고, 두 번째는 수송 능력에 대한 기술로 현재 화물을 적재하는 수준에서 사람이 탑승하고 운송하는 능력까지 기술이 발전이다. 마지막 비행 영역과 관련해서는 안전을 위해 인구 밀도가 낮은 지역에서 운용되던 드론이 인구 밀집 지역에서도 운용될 정도로 드론의 안정성이 높아지도록 기술이 발전할 것으로 시나리오를 도출하고 정부 차원에서의 드론 산업 육성을 위한 지원 방안을 준비하고 있다. [3]

여러 기업과 정부의 노력으로 방송 촬영, 취미용에 그쳤던 드론의 활용 범위가 농약 살포, 산불 진화 및 병해충 방제와 같은 특수 분야로 확대되었다. 도로나 철도 건설 및 건축물 검사에 드론이 활용되면서 사람이 위험한 장소나 접근 불가지역에 가지 않고 드론을 이용하여 안전하고 빠르게 조사를 할 수 있게 되었다.

세계 최대 전자상거래 업체인 미국의 아마존이 어디든 30분 이내 배달을 목표로 드론을 활용하겠다고 선언한 이후로 미국, 아이슬란드, 호주, 스위스, 중국 등의 많은 기업들이 드론을 이용한 물류 배송 개발에 도전하기 시작했고, 코로나 시대를 맞아 비대면이 화두가 되면서 드론을 활용한 물류 배송에 대한 관심은 날로 높아지고 있다. 아마존이 드론으로 고객이 주문한 물건을 30분 이내에 배송하겠다고 배송용 드론 ‘프라임 에어(Prime Air)’를 소개할 때만 해도 먼 미래의 모습으로 생각되었지만, 2019년에 구글의 모회사 알파벳 산하의 윙(Wing)과 UPS가 인증을 획득하였고, 2020년에는 아마존도 미국 연방항공청(FAA)에 배송용 드론 운영 승인을 받으면서 드론 배송이 현실이 되어 가고 있다.[4][5]

우리나라에서는 2015년 우리나라 최대의 물류 기업인 CJ대한통운이 물류배송을 위해 ‘CJ스카이도어(CJ SKY-DOOR)’라는 드론을 도입하면서 드론 물류 시대를 열었고. 다른 물류 기업에서도 드론 배송을 도입하기 위한 검토를 시작하였다. [4]


Fig. 1. 
Delivery drones

우정사업본부는 도서•산간의 물류 사각지대 해소를 통한 대국민 보편적 우편 서비스를 제공하기 위해 드론 기반 우체국 택배 배송 서비스를 연구하기 시작했고, 2016년 한국전자통신연구원(ETRI:Electronics and Telecommunications Research Institute) 주관으로 전라남도 고흥의 득량도(도서 지역)와 강원도 영월의 별로로 천문대(산간 지역)까지 시험 비행을 했으며, 2017년 처음으로 전라남도 고흥의 선착장에서 득량도(도서 지역, 3.9 km)까지 드론으로 우편물을 배송하였다. 전라남도 고흥의 득량도는 집배원이 선박으로 우편물을 배달하는데 이동에서 6시간 40분이 걸렸으나 이번 시험비행에서는 왕복 16분이 소요되었다. 2019년 7월에는 산업통상자원부와 행정안전부는 한국전자통신연구원과 드론 기체 업체인 ㈜네온테크는 도서 지역 물품 배송에 도전했다. 충청남도 당진의 내륙에서 출발하여 대난지도에 착륙하여 물품을 배송하고 다시 이륙하여 소난지도에 물품을 배송한 후 내륙으로 돌아오는 시험 비행으로 기존과 달리 다지점 배송에 도전하여 성공하였다.[2][8]

이처럼 드론 배송에서 가장 핵심이 되는 드론과 드론을 제어하는 관제 시스템에 대한 연구는 우리나라를 포함한 많은 나라에서 연구하고 개발되고 있다. 이런 연구들은 드론 자체의 성능에 대한 연구와 드론 비행의 실시간 관제에 초점이 맞춰져 있다. 하지만, 배송용 드론과 임무 장비 및 배송 물품을 관리하고 배송 임무를 생성하여 관제에 전달하고 배송 임무 이력을 관리하기 위한 운영관리에 대한 연구는 부족한 상황이다.

따라서 본 논문에서는 드론을 이용한 우편 배송을 위한 드론 기체와 임무 장비를 관리하고 드론이 배송해야 하는 배송 물품 정보와 배송 위치를 관리하고 이를 이용하여 배달 임무를 생성 전달하기 위한 드론 배송을 위한 무인비행장치 운영관리 어플라이언스에 대해 설계하였다.


Ⅲ. 운영관리 어플라이언스의 개요
2-1 연구 배경

현재의 드론 물류 배송 연구는 보유한 드론을 가지고 가상의 물품을 배송하는 시험 비행은 운영관리 어플라이언스 없이 드론과 관제 시스템만으로도 가능하지만, 배송용 드론의 성능이 향상되고 드론 비행에 대한 실시간 제어를 위한 연구가 안정화되어 상용화가 된 이후에 실제 우편물을 고객에게 배송하는 수준까지 발전하게 되면, 관제 시스템만으로는 어렵고 운영관리 어플라이언스가 필요하다. 왜냐하면, 관제 시스템은 드론의 실시간 비행을 위한 시스템으로 드론에 배송 임무를 전달하고 드론이 정상적으로 비행하고 있는지 실시간 모니터링하며, 비상 상황 시, 드론을 제어하기 위한 시스템이기 때문이다.

2-2 운영관리 어플라이언스의 정의

운영관리 어플라이언스는 드론을 이용한 우편물 배송을 위한 기초 정보를 관리하고 이 기초 정보를 이용하여 우편물 배송을 위한 임무를 생성하고 관제 시스템에 배송 임무를 전달하며 배송 임무 결과를 저장하고 배송 이력을 관리하는 기능으로 구성된 시스템이다.

드론 배송을 위한 기초 정보로는 우선 배송용 드론 기체 정보가 있고, 기체에 배송할 우편물을 싣기 위한 대표적인 임무 장비로 적재함이 있다. 또한, 드론이 배송해야 하는 배송 우편물에 대한 상세한 정보(발송인, 수신인, 크기, 무게 등)와 드론이 배송할 수 있는 위치 정보를 저장하고 관리해야 한다. 배송 임무는 드론, 배송 우편물과 배송 위치를 이용하여 생성하며, 이를 관제 시스템에 전달하고 임무 결과를 수신하여 배송 임무 이력과 드론 배송 이력을 관리할 수 있다.

2-3 운영관리 어플라이언스의 필요성

많은 드론 연구가 드론 기체의 성능 향상과 실시간 관제에 대해 이루어지고 있다. 이를 통해 드론의 하드웨어 플랫폼의 경량화 및 모터 등의 기술 개발을 통해 고중량, 고출력 드론도 개발되고 있고, 최근에는 보편적으로 사용되고 있는 리튬-폴리머 배터리 대신 수소 전지를 활용하여 운용 시간의 한계를 획기적으로 늘린 드론도 개발되고 있다.[7] 이와 함께 드론을 제어하기 위한 관제 시스템도 많이 연구되어 LTE를 활용한 비가시권 비행이나 정교한 군집 알고리즘을 활용한 군집 드론도 가능하게 되었다.

물류 배송을 위한 드론이 개발되고 이를 관제할 수 있는 시스템이 잘 갖춰지더라도 배송할 물품에 대한 정보와 배송할 장소에 대한 정보가 없다면 배송 드론은 일회성 테스트나 시연용으로 사용될 뿐 물류 시스템으로 상용화되기는 어렵다.

그러므로 다수의 드론 기체와 임무 장비들의 정보를 체계적으로 관리하고 우편물과 같은 배송 물품 정보와 드론이 배송해야 하는 배송 위치 및 배송 이력을 관리하기 위한 시스템이 필요하다. 즉, 배송 드론과 관제 시스템이 주어진 배송 임무를 성공적으로 수행하는 역할을 한다면, 운영관리 어플라이언스는 그 배송 임무를 위한 관련 정보를 관리하고 배송 이력을 관리하는 역할을 담당하여 하나의 드론 물류 배송 시스템을 구성한다.


Ⅲ. 운영관리 어플라이언스 설계
3-1 어플라이언스의 구성

드론 배송을 위한 운영관리 어플라이언스는 표 2에서 보이는 것처럼 드론 관리 모듈, 임무 장비 관리 모듈, 배송 물품 관리 모듈, 배송 위치 관리 모듈, 배송 임무 관리 모듈, 배송 이력 관리 모듈로 구분하여 설계하였다

Table 2. 
Operation Management Appliance Configuration
Modules Contents
Drone Management Details of the drone aircraft
- Model, Size, Weight, Battery, Maximum Mission Weight, Flying Time, etc.
Mission Equipment Management Detailed information on mission equipment
- Name, Equipment Type, Size, Weight, Usage, Waterproof Rating, etc.
Delivery Items Management Details of the delivery items from logistics system
- Sender, Receiver, Size, Weight, etc.
Delivery Points Management Details of delivery points
- Name of Delivery Point, Address, Latitude, Longitude, Altitude, etc.
Delivery Mission Management - Create a delivery mission
- A delivery mission send to monitoring system
- Receive mission results
Delivery History Management Details of delivery history
- Delivery history management for each drone Manage
- Delivery status history management by location

3-2 어플라이언스의 구성 모듈

어플라이언스 구성 모듈 설계에 앞서 필요한 요구사항을 도출하였다. 요구사항은 사용자 일반 요구사항 10개, 사용자 서비스 요구사항 2개, 시스템 기능 요구사항 17개, 시스템 인터페이스 요구사항 10개, 시스템 비기능 요구사항 1개를 도출하여 요구사항 정의서를 작성하였고, 각 모듈에서 설계 개발될 기능을 정의하는 기능규격서를 작성하였다. 이를 통해 아래와 같이 구성 모듈을 설계하였다.

먼저, 하드웨어에 대한 기본 정보를 관리하는 모듈로 드론 관리(Drone Management) 모듈과 임무 장비 관리(Mission Equipment Management) 모듈은 다수의 드론의 정보를 저장하고 관리하는데, 각 드론의 성능(크기, 모델, 제조사, 최대 이륙 중량, 최대 비행 거리, 최대 비행시간, 최대 적재 중량) 정보를 운영관리 어플라이언스에 저장하여 관리하고 각각의 드론에 장착할 수 있는 배송 임무 장비인 적재함 정보를 관리하여 어떤 드론이 얼마나 무거운 물품을 배송할 수 있고 얼마나 멀리 배송할 수 있는지 관리할 수 있도록 설계하였다. 배송용 드론은 배송 가능한 적재 중량과 배송 가능 거리 및 배송 가능 시간에 따라 임무를 생성해야 비행 중 추락과 같은 사고를 줄일 수 있다.

다음 배송 물품 관리(Delivery Items Management) 모듈은 드론으로 배송해야 하는 물품에 대한 정보를 관리하는 모듈로 해당 물품이 누가 보내고 누가 받는지에 대한 배송에 관련된 정보뿐만 아니라 물품의 크기(가로•세로•높이) 정보와 무게 정보를 포함하도록 설계하였다. 그 이유는 드론에 따라 적재가 가능한 무게와 배송 가능한 거리가 정해져 있어서 배송 물품에 대한 정보를 정확히 관리해야 드론과 배송 물품 정보를 이용해서 배송 임무를 적절하게 생성할 수 있다. 시험 비행에서는 배송 물품 정보를 직접 입력하는 것이 가능하더라도 실제로 드론 배송이 상용화되면 물품 정보는 물류 시스템(logistics system)을 통해서 전달받아야 한다. 본 연구는 우편 배송을 위한 무인비행장치 운영관리 어플라이언스 설계이므로 우정사업본부의 물류시스템인 우편 물류 정보 시스템(PostNet)과의 연동을 고려하여 설계하였지만, 다른 물류 시스템을 사용한다고 한다면 그 시스템과의 연동을 통해 물품 정보를 받아야 한다. 우정사업본부의 내부 시스템인 우편 물류 정보 시스템과의 직접 연동은 쉽지 않으므로 이를 가정한 모사 서버를 구성하고 모사 서버와의 인터페이스를 설계하였다.

배송 위치 관리(Delivery Points Management) 모듈은 드론이 이동해야 하는 위치를 말하며, 버스터미널과 유사하다. 앞에서 언급한 미국의 아마존이 연구하고 있는 ‘프라임 에어’는 주문한 고객의 집의 마당에 비교적 작은 물품을 배달하는 것을 연구하고 있지만, 우리나라는 집들이 가까이 붙어있고 마당도 비교적 넓지 않기 때문에 넓은 공터가 있는 곳을 배송 위치로 지정하고 해당 위치 주변 지역의 물품을 지정된 위치에 배달하는 연구를 진행하고 있다. 만약 배송 위치를 관리하지 않고 물류 배송이 상용화되면, 하늘에 많은 드론이 날아다니면서 충동이 일어날 수 있고, 추락 시 안전 문제가 발생할 수 있다. 또 비행 시, 사생활 침해 등의 문제가 생길 수 있기 때문에 사전에 배송 위치를 정하고 정해진 비행 항로를 따라 비행하면 이런 문제를 줄일 수 있을 것이다. 행정안전부는 2019년에 우정사업본부, 한국전자통신연구원 등 5개 기관과 도서•오지에 공공 부분 드론 배송 기지 10곳을 만들기 위한 업무협약을 진행했다.[8] 이런 연구를 통해, 우리나라의 드론 배송은 정해진 배달 위치를 왕복하는 모습으로 구현될 것으로 판단하며, 비행기의 항로처럼 드론 배송을 위한 하늘길도 지정될 것이다.

지금까지 배송을 위한 모든 정보가 저장되고 관리되는 모듈을 설계하였다. 배송 임무 관리(Delivery Mission Management) 모듈은 저장된 정보를 이용하여 배송 임무를 생성하고, 생성된 임무를 드론 배송 관제 시스템으로 전달하는 역할을 담당한다. 임무 생성은 그림 2와 같이 저장된 정보에서 배송할 물품을 선택하고 배송할 드론을 선택한 후, 배달할 배달 위치를 선택하여 생성한다. 생성된 배송 임무를 드론 배송을 위해 관제 시스템으로 전송하고 관제 시스템과 배송 드론이 배송 임무를 진행한 결과를 수신받아 저장하는 기능을 포함한다. 이 기능은 드론 배송 관제 시스템과의 연동을 통해 구현되어야 한다.


Fig. 2. 
Stages of creating a delivery mission

마지막 모듈은 배송 이력 관리(Delivery History Management) 모듈로 저장된 드론 배송 결과를 통해 드론 배송 별 이력과 배송 위치별 이력을 관리하고 배송 상태별 통계 등을 통해 수행된 드론 배송을 평가하고 향후 드론 배송과 관련된 정책을 결정하는 자료로 활용될 수 있도록 설계하였다. 또한, 기존 배송 이력과 수정된 배송 이력을 비교함으로써 수정 사항에 대한 평가도 가능할 것으로 판단한다.

이를 기반으로 각 모듈에 대한 화면설계와 모듈별 인터페이스를 설계하고 데이터베이스 테이블을 정의하고 설계하였다.


Fig. 3. 
Database design

3-3 어플라이언스의 기대효과

미국의 아마존과 같이 소형이면서 작은 중량의 물품을 드론으로 빠르게 배송하는 경우, 배달 시간이 오래 걸리거나 접근이 쉽지 않은 지역에 드론을 이용하여 배송 시간을 단축하는 경우나 긴급 상황에서 의약품을 빠르게 보급하는 경우 등을 위해서 세계 많은 나라에서 드론 배송 서비스를 연구하고 시험하고 있다.

위의 연구와 시험을 통해 드론 배송 시스템이 본격적으로 운영되면 본 논문에서 설계한 무인비행장치 운영관리 어플라이언스는 드론 배송 시스템의 핵심 기능의 역할을 담당하여 배송 관련 정보와 배송 임무를 저장하고 관리할 것이며 다음과 같은 장점이 있다.

첫째, 드론 및 임무 장비에 대한 정보 관리를 통해 드론 및 임무 장비에 대한 정보를 체계적으로 관리하여 배송 횟수나 배송 거리에 따른 부품 교체 시기를 관리할 수 있고 드론 정비 시기와 노후화에 대비할 수 있다.

둘째, 물류 회사가 드론 배송을 시도하려고 할 때, 별도의 드론 배송 물류 시스템을 구축할 필요가 없이, 보유하고 있는 물류 시스템과의 연동으로 드론 배송을 도입할 수 있다. 설계에 따라 물류 시스템과 연동하면 기존의 물류 배송은 그대로 활용하고 드론으로 배달해야 하는 물품 정보만 운영관리 어플라이언스로 전송한 후 관제 시스템과 배송 드론으로 임무를 수행한 후 그 결과를 기존 물류 시스템으로 전달하여 배송 절차가 완료된다.

셋째, 만약, 배송 요청을 받고 매번 다른 지역으로 드론 배송을 해야 한다면 해당 지역이 배송이 가능한 곳인지, 비행 중에 장애물(전신주, 전깃줄, 가로수 등)은 없는지, 비행이 가능한 거리인지 등 고려해야 할 상황이 많겠지만, 지정된 배송 위치를 관리함으로써 미리 설정된 경로(위도, 경도, 고도)로 드론이 비행하므로 드론 비행에 따른 위험 부담을 줄일 수 있다.

마지막으로 배송에 필요한 운영 데이터는 운영관리 어플라이언스에서 관리하고 드론 배송 관제 시스템은 수행해야 하는 임무와 비행하는 드론 제어에 집중하여 안전한 드론 배송을 가능하게 할 수 있다.


Ⅳ. 드론 배송 시스템
4-1 드론 배송 시스템의 구성

드론 기술이 예전보다는 발전했지만, 배송 가능한 거리와 배송의 무게에 제한이 있어 물류 배송의 시작인 물류 센터에서 끝인 고객의 집까지 드론만으로 배송하기는 어렵다.

예를 들어 서울에서 태안의 섬까지 물품을 배송한다고 가정할 때, 서울에서 태안까지는 기존의 방식대로 물류 차량을 이용하여 배송한다. 이 중 섬으로 배송해야 하는 물품 중 드론으로 배송이 가능한 물품에 대해 드론 배송 시스템으로 배송한다. 이렇게 장거리 운송 후 도심 지역에 도착 후, 최종 고객에게 물품을 배달하는 것을 라스트-마일 배송(Last-Mile delivery)이라고 하며, 드론 배송은 전체 물류 배송 중에서 배송 취약 지역에 대한 라스트-마일 배송 부분을 담당한다. [9]

드론 배송 시스템의 운영관리 어플라이언스는 전달받은 물품 정보와 드론, 배달 위치를 이용하여 배송 임무를 생성하고 관제 시스템으로 임무를 전달한다. 임무를 전달받은 관제 시스템은 드론에게 임무를 전달하고 드론이 자동으로 물품을 배송하고 복귀하면, 관제 시스템은 운영관리 어플라이언스에 임무 결과를 전달하고 이를 물류 정보 시스템에게 완료 메시지를 전달하여 배송을 완료한다.

이상의 내용을 기초로 본 논문에서 설계한 운영관리 어플라이언스를 포함한 드론 배송 시스템의 전체 구성(안)은 아래 그림 4와 같다.


Fig. 4. 
Drone delivery system

그림 4에서 보는 것과 같이 물품을 실제로 배송하는 부분은 임무를 드론에 전달하고 실시간 모니터링을 하는 것은 관제 시스템과 물품을 싣고 비행하는 드론이지만, 물류 정보 시스템과 연동해서 물품 정보를 관리하고 드론과 배송 위치 정보를 이용해서 임무를 생성하고 관제 시스템에 전달하는 것은 운영관리 어플라이언스의 역할이다.

4-2 드론 배송 시스템을 위한 고려사항

우리나라를 포함하여 세계 여러나라에서 드론 시장 규모를 밝게 전망하고 있다. 한국드론협회에서 정리한 2020년 드론 관련 보고서를 보면, 글로벌 민간용 드론 시장은 2018년 약 16조원(USD $14B) 규모였는데, 향후 2024년에는 약 48조원(USD $43B) 규모로 성장할 것으로 예상했다. 그 중 배송 서비스 분야는 글로벌 시장 기준 40%에 이를 것으로 예상했다.[10]

이런 전망에도 불구하고 드론 배송 시스템이 상용화하기 위해서 몇 가지 고려해야 할 사항들이 있다. 드론 배송 시스템에서 무엇보다 중요한 것은 안전성이다. 공중에서 비행하던 드론이 사람이나 차량의 위나, 건물의 지붕에 추락하는 경우 물적 피해뿐만 아니라 인명 피해도 발생할 수 있기 때문이다. 이런 위험 때문에, 앞서 소개한 CJ스카이도어의 경우 드론의 추락이 감지되면 자동으로 낙하산이 펴지는 낙하산 전개시스템을 도입했다. 드론 프롭에 의한 소음 문제와 개인정보침해와 같은 사생활의 문제, 정부의 법 제도와 규제 등도 앞으로 풀어야 할 숙제이다. 미국의 경우 사전 허가를 통해서만 드론 비행을 할 수 있지만, 프랑스는 드론 시장 활성화를 위해 25kg 미만 상업용 드론의 규제를 완화했고, 오스트리아도 25kg 이하의 드론은 인물 촬영을 금하는 개인정보보호 정책만 가지고 있다. 호주에서의 시범 서비스에 대한 소음 민원 문제나 스위스 드론 추락사고로 인한 안전성 문제 등이 해결해야 할 문제로 알려져 있다. [2]

드론 기술은 끊임없는 연구를 통해서 많은 발전을 했고 앞으로도 발전하겠지만, 특히 비행 거리를 늘리기 위한 배터리 기술과 새나 전기줄과 같은 비행 중 혹은 착륙 장소에 있는 장애물에 대한 회피 기술, 비가 오거나 야간에도 비행할 수 있는 기술의 발전과 비상 상황에서의 대처 능력을 위해 더 많은 연구가 계속 진행되고 있으므로 드론이 배달해 주는 택배를 직접 받는 날이 곧 올 것이다.


Ⅴ. 결론

본 논문에서는 드론 배송을 위한 운영관리 어플라이언스에 대해 설계하였다. 운영관리 어플라이언스를 드론 관리, 임무 장비 관리, 배송 물품 관리, 배송 위치 관리, 배송 미션 관리, 배송 이력 관리라는 6개의 모듈로 구분하여 설명하였다.

1일 2회 배로 접근이 가능한 섬에 드론으로 배달하면 20분이면 배송할 수 있는 것을 언론에 소개된 시험 배송을 통해 확인하였다. 아직 시험 단계에 있으며, 국내에서 상용화되기에는 많은 연구가 더 필요하지만, 드론 물류 배송 서비스를 이용한 물류사각지대 해소 노력이 진행되어야 하겠다.

이런 연구가 지속되고 드론 기술이 발전하여 드론을 활용한 물류 배송이 시작되면, 접근이 쉽지 않은 도서•산간 지역의 배달 시간이 단축되고 물류 사각지대가 해소되어 모든 국민에게 보편적 배달 서비스를 제공하고 배달 서비스의 질도 향상될 것이다. 드론 물류 배송이 활성화되면 배송을 하는 드론 관리와 배송 물품의 관리를 위해 본 논문에서 설계한 운영관리 어플라이언스가 유용하게 활용될 것이다.

향후 발전하는 드론 기술과 적재 기술을 반영할 수 있도록 지속적으로 설계한 운영관리 어플라이언스를 개선하고 배송 이력을 안전한 드론 배송에 활용할 수 있는 방안을 연구하고자 한다.


Acknowledgments

본 연구는 과학기술정보통신부/산업통상자원부/국토교통부/국토교통과학기술진흥원의 지원에 의하여 이루어진 연구로서, 관계부처에 감사드립니다. (과제번호 20DPIW-C153655-02)


References
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저자소개

이양우(Yang-Woo Lee)

2004년 : 충북대학교 대학원 (이학석사)

2003년~2006년: 통계청

2011년~2017년: 메리케이코리아

2018년~현 재: ㈜가이온 빅데이터연구소

※관심분야: 데이터마이닝, 머신러닝, 데이터베이스

Trinh Quyet Thang

2016년 : Vietnam National University of Engineering, VietNam (B.S. Degree)

2015년~2017년: SeeSpace Co, Hanoi

2018년~현 재: ㈜가이온 빅데이터연구소

※관심분야: Machine Learning, Software development, DataBase

이헌규(Heon-Gyu Lee)

2004년 : 충북대학교 대학원 (이학석사)

2009년 : 충북대학교 대학원 (공학박사-전자계산학과)

2009년~2015년: 한국전자통신연구원

2016년~현 재: ㈜가이온 빅데이터연구소장

※관심분야: 데이터마이닝, 머신러닝, 인공지능, 바이오인포메틱스, 바이오메디컬, 데이터베이스, 빅데이터 등