드론이 데이터 수집 및 분석을 어떻게 변화시키고 있습니까?

글로벌 드론 분석 시장은 향후 7년 동안 매년 17% 이상 성장할 것으로 예상됩니다. 즉, 10년 이내에 3배가 될 것입니다. 드론의 성장은 주로 무인 항공기 시스템의 정교함과 사용 증가에 기인합니다.

실제로 무인 항공기 시스템의 사용은 많은 산업 분야에서 경쟁 우위가 되었습니다. 효율적이고 저렴한 데이터 수집, 처리 및 분석에 대한 요구가 확대됨에 따라 몇 년 내에 드론은 공공 안전 및 기타 시장으로 확장되었습니다.

그러나 지난 몇 년 동안 언론은 드론 기술의 데이터 측면을 크게 무시하고 대신 드론 배송 개발에 중점을 두었습니다. 이것은 실제로 감독입니다. 배송업체가 상당한 난관에 직면한 가운데, 드론은 빅데이터 수집과 분석에 혁명을 일으키고 있습니다.

조감도

드론 계약업체는 공중 로봇이 대량의 데이터를 수집, 캡처, 구성, 처리 및 저장하는 방법의 발전을 목격하고 있습니다. 본질적으로 빅데이터는 클라우드에서 하늘로 이동했습니다.

드론 시스템의 비용은 널리 채택되는 중요한 요소이며, 드론 시스템은 필요한 모든 사용 사례에 쉽게 통합될 수 있습니다. 예를 들어, 드론 시스템은 적게는 $2,000에서 $100,000 이상으로 경찰서에 판매될 수 있습니다. 어느 쪽이든 10년 전에는 존재하지 않았던 최첨단 기술을 얻게 됩니다.

공공 안전은 최근 드론의 가장 생산적인 사용 사례 중 하나가 되었습니다. 예를 들어, 전국의 법 집행 기관은 드론을 사용하여 사고 및 범죄 현장에 대한 3D 지도를 생성함으로써 상당한 시간, 인력 및 비용을 절약합니다.

이전에는 자동차 사고나 범죄 현장을 매핑하는 데 3~4시간이 걸렸습니다. 현재 우리는 드론이 최소한의 입력으로 자동으로 매핑 작업을 수행한 다음 데이터를 클라우드 기반 모델링 시스템에 다운로드할 수 있는 플랫폼을 보유하고 있습니다. 이 작업은 몇 시간이 아닌 몇 분 안에 완료될 수 있습니다. 경찰서는 사건 대응이 완료되기 전에 쉽게 3D 이미지를 생성할 수 있습니다.

대중의 믿음과는 달리 이 드론은 장난감이 아닙니다. 수색 및 구조, 감시, 심지어 용의자 추적에 드론을 배치하려면 전체 시스템을 신중하게 구축해야 합니다. 또한 실시간으로 실행되도록 설정해야 합니다.

일반적으로 공공 안전 고객은 사고 현장 매핑과 같이 시간에 덜 민감한 작업부터 시작합니다. 그러나 더욱 정교해짐에 따라 현장에 동시에 수십 대의 드론을 배치할 수도 있습니다.

이런 방식으로 알람 호출이 수신되면 드론이 자동으로 발사되어 현장으로 보내져 법 집행관의 "공중 아이라이너"가 됩니다. 이전에는 현장에 있는 사람만이 리더가 될 수 있었지만 이제 리더십은 전체 상황을 조감도에서 볼 수 있는 능력을 갖게 됩니다.

자율 주행 자동차 및 기차와 마찬가지로 드론의 개발은 자율 주행을 의미하지만 공중에서 작동하는 것은 특별한 어려움을 가져오고 독특한 규제 환경에 직면합니다. 대부분의 경우 항공 당국은 여전히 ​​인간이 드론을 직접 제어하고 항상 드론의 시야 내에 머물도록 요구합니다.

이론적으로는 드론 승인이 가능하지만 지금까지는 노동 집약적인 면제 절차를 거쳐왔습니다.

AI 및 ML 기능 통합

프로세스가 느릴 수도 있지만 불가피합니다. 거의 모든 드론 제조업체는 자체 인공 지능 및 기계 학습 기능을 개발하고 있습니다. 인기 있는 사용 사례에는 사고/범죄 현장뿐만 아니라 개발 현장 및 기존 구조물에 대한 검사 및 3D 매핑이 포함됩니다. 이는 GPS 지원 드론이 속도, 고도, 물리적 경계와 같은 매우 구체적인 윤곽 내에서 프로그래밍될 수 있기 때문입니다.

요즘 우리가 접하는 것은 ML의 입문 버전입니다. ML은 일반적으로 몇 가지 알고리즘을 기반으로 하기 때문입니다. 드론은 비행하면서 자체 데이터를 수집하고 알고리즘을 사용하여 프로그래밍을 조정합니다.

예를 들어 페이로드를 운반하는 드론을 가져가면 페이로드 없이 이륙할 때 매우 안정적인 플랫폼입니다. 페이로드를 추가하는 것은 처음에는 약간 불안정할 수 있습니다. 그러나 ML이 문제를 파악하는 데 몇 분 정도 시간을 주면 갑자기 더 안정적인 상태로 돌아옵니다.

ML은 거의 모든 드론 플랫폼을 모든 유형의 기능에 연결할 수 있는 드론의 모듈식 기능을 개발하는 데 중요합니다. 좋은 소식은 드론이 이제 각 비행에 대한 데이터를 축적하면서 학습할 수 있다는 것이고, 나쁜 소식은 서로 주변에서 작동하려면 더 많은 학습이 필요하다는 것입니다.

미래에는 드론이 결국 헬리콥터나 비행기에 더 가까워질 것으로 예상됩니다. 항공 교통 관제소 및 서로 통신하여 사고를 피할 수 있고, 곧 자체 데이터도 게시할 수 있을 것으로 예상됩니다.

드론을 통한 대중교통은 아직 멀었지만 무인 항공 시스템 기술의 발전은 계속해서 대중의 주목을 받지 못할 것이며 이는 국가 노동력 부족 및 신기술 혁신과 관련될 수 있습니다.

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