1. 서 론

드론으로 널리 알려진 무인항공기(UAV)를 이용한 배 송은 트럭이나 이륜차와 같은 전통적인 배송 수단의 접근 성을 저해하는 지형 및 다양한 장애물 등을 우회하며, 도 로망의 구조나 교통 상황 등에 영향을 받지 않으면서 고객 이나 특정 위치로 직접 물품을 신속히 배송함으로써 배송 시간을 크게 단축시킬 수 있는 혁신적인 서비스이다[28]. 전 세계적으로 배송서비스 편의성이나 속도에 대한 관심 이 높아지고 있고, 이는 COVID-19 팬데믹으로 인해 더욱 가속화되었다[19]. 드론 배송 시장 또한 폭발적인 성장을 이어나가고 있으며, Market.us에서는 글로벌 드론 패키지 배송 시장 규모를 2023년에 약 10억 달러에서 2033년에는 약 340억 달러로, 연평균 성장률이 약 42.3%에 달할 것으 로 예상하였다[17]. 드론을 이용한 배송은 이미 국내‧외 많은 드론 관련 기업이나 서비스 업체 등을 통한 다양한 시범 사례들을 접하면서 이제는 비교적 익숙한 기술 및 서비스로 인식되고 있다. 드론이 물류 환경에서 혁신성과 효율성 향상을 위한 중요한 요소 중 하나임은 의심의 여지 가 없다[4].

라스트 마일 배달 환경에서 드론은 활발히 활용되고 있 으며, 특히 드론을 이용한 음식 배달서비스 또한 더 이상 낯선 모습은 아니다. 드론은 교통 체증의 영향을 받지 않 고 신속하게 배달할 수 있어 음식 서비스 산업에서도 그 역할이 중요해지고 있다[8]. 이처럼 신속함을 배달의 강점 으로 내세우며 다양한 음식물을 대상으로 활용 범위가 점 차 확대되고 있다. 음식 배달서비스 기업 요기요는 이미 2016년에 드론을 이용한 음식 배달 테스트를 성공적으로 완료하였고[2], 코스타 커피의 경우 2017년 두바이 카이트 비치에서 드론으로 해변의 고객에게 아이스커피 배달을 시작하였다[26].

전통적으로 음식 배달은 생활 밀착형 서비스 중 하나로, 과거 중식당의 음식 배달과 같이 고객으로부터 배달 주문 이 발생하면 조리가 시작되고, 조리가 완료된 음식은 해당 음식점에 직접 고용된 배달원에 의해 고객에게 배달되는 것이 일반적인 방식이었다. 이것은 흔하게 접할 수 있는 음식 배달서비스의 대표적인 사례이다. 상점 등에서 판매 되는 가공식품이나 조리 및 반조리된 식품 등은 신속한 배달을 필요로 하지 않는 경우도 많다. 그러나 햄버거나 피자, 샌드위치 및 치킨 등과 같은 패스트푸드를 비롯하여 가벼운 스낵 및 아이스크림류, 그리고 커피나 차, 주스 등 과 같이 조리(제조) 후 가능한 즉시 섭취가 요구되는 식음 료의 경우 신속한 배달은 최우선으로 고려되어야 할 요소 임은 당연하다. 이처럼 신속한 배달은 드론의 대표적 장점 이기 때문에 식음료 산업에서 드론을 이용한 배달서비스 사례는 더욱 확대되고 있다. 국토교통부 첨단항공과 보도 자료[18]에 따르면, ‘2024년 K-드론 배송 상용화’ 사업을 통해 14개 지자체와 16개 배송사업자가 참여하여 섬 지역, 공원 및 항만 등 50개 지역에서 드론을 이용한 식료품 및 음식배송서비스 실증을 추진하였다. 해당 상용화 사업을 통해 총 2,993회의 배송으로 약 10,635km의 비행 거리를 달성하였다. 이처럼 패스트푸드나 커피 등과 같이 주문이 발생하면 가능한 신속한 배달서비스를 제공하고자 하는 식음료 업체들에게 드론은 효과적인 배달 수단이 될 수 있다. 배달이나 배송은 보통의 경우 혼용하여 사용하지만 최종 고객에게 직접 전달되는 식음료를 대상으로 하기에 가능한 ‘배달’로 칭하기로 한다.

식음료 배달이 일반 택배 배달서비스와 가장 큰 차이 점은 당일 처리해야 하는 배달 목록이 사전에 주어지지 않는다는 것이다. 배달 주문은 무작위로 발생하고, 먼저 발생한 주문이 가능한 먼저 처리되는 FCFS(First-Come, First-Served) 특징을 가진다. 주문 순서에 따라 음식물 준비가 시작되지만, 준비시간이 서로 다른 경우 준비가 먼저 완료된 음식물의 배달이 먼저 시작될 수도 있다. 이 처럼 드론 배달서비스 제공을 위한 고려사항들은 비교적 넓은 범위에서 다양하게 존재한다. VTOL 비행을 위한 드론 비행경로 구조와 관련된 Yu et al.의 연구[28]에서 는 드론 배달서비스 제공 과정들을 아래와 같이 4가지 주요 내용을 중심으로 소개하고 있다. 비교적 간단하게 보이지만 드론 배달서비스 구성 단계별 주요 부분에서 고려해야 할 다양한 요소들을 잘 소개하고 있다.

해당 연구에서 소개된 주요 내용을 기반으로, 신속한 배 달이라는 장점이 가장 잘 활용되는 식음료 배달 환경에서 고려되어야 하는 드론 운영 전략에 대해 살펴보고자 한다. 이를 위해 본 연구에서 초점을 맞추어 다루고자 하는 드론 식음료 배달서비스의 몇 가지 주요 특징 및 제약 요소들을 아래와 같이 우선 기술한다.

이상의 내용들을 토대로 제2장에서 드론 배달 중에서도 식음료 배달서비스와 관련된 연구들을 간략히 살펴보고, 제3장에서 드론을 이용한 배달서비스에 대한 연구[28]의 내용을 간략하게 살펴보고자 한다. 위에서 언급한 4가지 요소와 같이 드론 배달서비스 운영 직전 단계에 해당하는 서비스 네트워크 구성 및 비행경로의 설정, 비행계획 수립 을 위한 시간 속성까지 다루고 있어 해당 내용을 토대로 제4장에서 본 연구에서 주요하게 초점을 맞추는 식음료 분야에서 다지점 배달서비스를 위한 멀티 드론의 운영에 대해 살펴보고 마지막으로 제5장에서 결론을 맺는다.

2. 기존연구

라스트 마일 배달 환경에서 드론을 활용하기 위한 노력 이 두드러지는 만큼 드론 배달과 관련된 다양한 연구들이 진행되어 왔다. 그 중에서도 드론 배달경로 계획 및 최적 화에 초점을 맞춘 연구들은 이미 활발하게 추진되고 있는 대표적인 분야 중 하나이다[28]. 드론 배달을 위한 경로 계획은 출발지와 목적지 사이의 최적 경로를 찾기 위해 UAV에서 탐구해야 할 중요한 문제 중 하나이며[1], 이는 드론 이전의 물류 환경에서도 관련된 다양한 내용들을 폭 넓게 다루고 있는 대표적인 분야이다. Kim et al.[10]은 이 러한 UAV 경로계획의 여러 사례와 알고리즘을 분류하여 소개하였다. 이와 같은 드론 경로계획 문제를 다룬 다양한 연구들[5, 6, 7, 16, 23, 25] 또는 도착순서 지정 및 최적의 스케줄링 문제를 다루는 연구[12, 13, 21]들에서도 VTOL 비행 특성을 고려한 드론 비행경로의 구조적 표현에 대해 구체적으로 다루고 있지 못하고 있다. 특히 이륙 및 착륙 구간에 대해 구조적으로 잘 표현하거나 모델링된 연구는 찾아보기가 쉽지 않다. VTOL 드론 비행경로 모델의 구조 적 표현에 대한 정의를 소개한 연구[28]에서는 드론 배달 서비스 전반에 대한 개요와 배달을 위한 비행경로를 소개 하고 있다. 해당 연구에서는 중첩 그래프 구조를 이용하여 각 단위비행구간에 대하여 다시 이륙 및 착륙구간을 구분 하기 위한 구조적 정의를 추가로 제공하고 있다.

본 연구에서 다루고자 하는 패스트푸드나 커피류 등과 같은 식음료 배달에서 드론을 이용한 연구들 또한 다양하 지만, 주로 기존 물류 환경에서 드론이라는 새로운 장비의 추가를 통해 배달 수단이 혼합된 형태를 다루는 연구들을 제외하면, 드론을 이용한 음식 배달서비스 도입이나 고객 관점에서 해당 서비스로의 전환 의도[15]나 이용 의도[24], 음식 배달서비스에 대한 수용성[11] 및 마케팅 관점에서 해당 서비스 이용이나 의향 등에 대한 분석[8, 27], 그리고 비대면 음식 배달서비스에 의한 감염 위험 회피 등에 대한 연구[9] 등과 같이 식음료 배달과 관련된 다양한 분야에서 다양한 주제를 통해 연구되고 있다. 그러나 일반적인 물품 배달에 비해 식음료 배달서비스 특성을 고려한 멀티 드론 운영에 초점을 맞춘 연구는 비교적 많지 않다.

따라서 본 연구에서는 드론 배달서비스를 위한 VTOL 경로 모델에 대한 연구[28]을 기반으로 식음료 배달서비 스의 주요 특징 중 하나인 FCFS 형태의 배달을 제공하는 환경에서 멀티 드론을 이용한 운영에 초점을 맞추어 살펴 보고자 한다. 특히 드론의 자동 비행을 위해 사전 정의된 비행 경로를 이용하여 다수의 드론이 운영되는 환경에서 드론들의 충돌이나 간섭 제거 등을 위한 운영 계획 수립에 필요한 시간 속성들을 활용하고자 한다. 해당 내용을 다루 기 위해서 드론 배달서비스 인프라 환경의 이해에서부터 출발할 필요가 있다. 이를 위해 드론 식음료 배달서비스에 대한 개요를 먼저 소개하고자 한다.

기본적으로 드론 배달서비스를 위해서는 크게 정적인 인프라 요소에 해당하는 드론 배달서비스 네트워크 구성 단계(Build time)와 해당 인프라 기반으로 동적으로 발생 되는 배달을 처리하기 위한 서비스 운영단계(Runtime)로 구분할 수 있다. 따라서 제3장에서는 관련된 연구[28]의 드론 배달서비스 네트워크 구성에 대한 리뷰를 통해 비행 경로 모델에 대한 이해와 비행계획의 생성, 그리고 운영을 위한 시간속성 분석 과정에 대해 먼저 살펴본다. 관련된 내용들은 이후 제4장에서 드론 식음료 배달서비스를 위한 다지점 멀티 드론 운영에 대한 예제로 활용한다.

3. 드론 식음료 배달서비스 개요

우리는 주변의 대형 마트 등을 통해서도 물품배달서비 스를 익숙하게 이용하고 있다. 보통은 해당 지역 내에서 배달이 제공되기에 당일에 주문해도 일반 택배 등에 비해 비교적 짧은 시간 내에 물품 수령이 가능하다. 더욱 흔하 게 이용하는 음식 배달의 경우, 음식물 조리가 완료되면 가능한 신속하게 고객에게 배달되어야 한다. 이는 마트의 배달서비스에 비해 좀 더 신속함이 요구되는 것이 일반적 이다. 취급하는 식음료 종류나 배달 지역 및 환경 등에 의 해 약간의 배달시간 차이는 존재하겠지만, 일부 업체에서 내세우는 ‘30분 배달보장서비스’ 등을 보면 조리 시간을 제외하더라도 통상적인 배달 시간은 10~30분 내외에서 이 루어지고 있음을 짐작할 수 있고 이미 경험적으로도 잘 알 수 있다. 게다가 ‘한집배달(한건배달)’과 같이 한 명의 배달원이 하나의 주문에 대응하여 처리하는 방식 등 더욱 신속한 배달서비스도 이미 제공되고 있다.

이러한 식음료 업체들의 경우, 지역별로 다수의 매장을 운영할 수 있고 각 매장은 특정 지점에 위치하여 자신의 상권 또는 영업 구역 내에서 서비스를 제공한다. 따라서 각 매장 단위로 하나의 드론 배달서비스 제공 범위가 구성 되는 것이 일반적이다. 주변에서 흔하게 접할 수 있는 패 스트푸드점 및 카페와 같은 프랜차이즈 식음료 업체 등이 대표적인 예시가 될 수 있다. 이 때 서비스 제공 시작점에 해당하는 상점의 지리적인 위치나 지형적인 요소에 따라 드론 배달 서비스 제공 범위나 비행경로 등은 각기 다른 형태로 구성될 수 있다. 이에 대한 이해를 위해 3.1절과 3.2절을 통해서 드론 식음료 배달서비스 네트워크 구성과 배달 주문에 따른 VTOL 드론 비행경로의 생성 및 가시화 과정에 대해 간략히 소개한다.

3.1 드론 배달서비스 네트워크와 비행경로 구성

Yu et al.의 연구[28]에서 드론 배달서비스와 드론 비행 경로 모델에 대한 내용들이 소개되었다. 해당 연구에서는 하나의 배달서비스 시작지점을 중심으로, 서비스 제공이 가능한 배달점들의 설정, 그리고 해당 출발점과 배달점을 연결하는 VTOL 드론 비행경로 설정을 포함한 드론 배달 서비스 네트워크 구성 과정을 소개하였다.

여기서 드론 출발점에 해당하는 배달거점(base point)과 주문된 물품이 배달되는 배달점(delivery point)들의 구성, 그리고 두 지점들을 연결하는 단위비행경로의 설정 등에 대해 다양한 요소들이 고려될 수 있다. 일반적으로 서비스 제공 영역의 지형적인 요소나 인구사회적 요소 등에 대한 분석을 토대로 인프라가 구성될 수 있다. 일례로, 다수의 드론이 이착륙에 이용할 수 있도록 번호가 부여된 공간을 스팟(spot)이라 하면, 배달거점이나 배달점에서는 이착륙 스팟을 몇 개씩 구축할 것인지, 각 스팟의 면적은 얼마로 할 것이며, 스팟들 사이의 간격은 얼마나 설정 할 것인지 등에 의해 다양하게 설계될 수 있다. 이와 같은 내용들을 기반으로 두 지점을 연결하는 각 비행경로들도 다양하게 생성될 수 있다.

또한 드론 배달서비스 네트워크의 세부 구성들은 해당 서비스 제공자가 운용하고자 하는 서비스 유형과도 관련 되는 내용이다. 하나의 배달서비스 네트워크에 운용되는 드론의 수가 단일 드론(single drone) 또는 다수 드론(multi drone)인지, 각 드론들은 단일점(single point) 또는 다지점 (multi point) 배달을 수행할 것인지 등에 의해서도 서비스 네트워크 인프라는 다양한 형태로 구성될 수 있다. 먼저 <Figure 1>에서는 하나의 배달거점을 가지는 배달서비스 네트워크에 대한 예시와 그래프를 이용한 구조적 표현을 보여준다. 드론 배달서비스 네트워크는 도심지나 농어촌, 도서 지역 어디에서나 구축되어 운영될 수 있고 예시에서 는 도서 지역의 사례를 이용하였다.

3.2 다지점 배달을 위한 비행계획 수립

일반적인 물품과 달리 식음료의 경우, 주문이 발생되면 해당 메뉴의 준비(조리)가 시작되고, 고객에게 신속하게 배달되는 것은 중요한 요소이다. 커피나 음료 등은 비교적 준비시간이 짧은 편이지만 치킨이나 피자 등과 같이 조리 에 약 15~20분 정도의 시간이 소요되는 품목도 있다. 고객 들은 약 15~20분 정도의 순수 배달시간 또는 조리시간을 포함하여 약 30분 내외를 수용 가능 시간으로 본다. Talker Research가 일반 미국인 2,000명을 대상으로 진행한 조사 [19]에서도, 배달 주문 후 음식이 도착할 때까지 걸리는 시간이 약 29분 정도를 넘어가면서부터 불편함을 느끼는 것으로 나타났다.

이러한 식음료 배달에서는 주문이 발생된 이후에 배달 계획이 수립될 수 있다. 이는 일반 우편물이나 택배 등과 같이 당일 배달해야 하는 물품 및 정보가 사전에 주어지는 것과 달리, 배달 주문이 랜덤하게 발생하기 때문이다. 이 처럼 물류환경에서 수송, 운송 및 배송 등의 문제는 차량 경로계획 전에 방문 정보가 주어지는 정적인(static) 문제, 그리고 식음료 주문과 같이 시간이 경과함에 따라서 주문 정보가 점차적으로 주어지는 동적인(dynamic) 문제로 구 분할 수 있으며, 대부분의 연구는 정적인 문제를 많이 다 루고 있다[3, 14, 20]. 이런 배달서비스 유형은 주문이 발생 하면 해당 주문을 처리하기 위한 배달원이 결정되고 배달 서비스가 제공되는 배달서비스플랫폼 환경의 처리 방식과 유사하다. 다만 배달플랫폼에서는 다수의 고객과 서비스 제공자에 의해 생성된 많은 주문들이 여러 배달원에 의해 처리되지만 본 연구에서는 각 식음료 매장 단위로 발생된 배달서비스를 제공하기 위한 비행경로와 비행시간 계획이 생성된다.

드론 배달에서도 가장 기본적인 형태는 한 대의 드론이 배달거점에서 출발하여 하나의 배달점을 방문하고 다시 출발점으로 돌아오는 point-to-point 방식일 것이다. 그러나 드론이 한 번의 비행으로 2곳 이상 다수의 배달점을 방문 해야 하는 경우, TSP(Traveling Salesman Problem)와 같이 배달점 방문 순서의 결정이 필요하다. 그러나 본 연구에서 방문 가능한 지점 수는 3개 이하로 가정하였고, 이때 생성 가능한 경로 수가 많지 않기 때문에 방문 순서의 결정은 간단한 문제가 될 수 있다. 해당 가정에 의해 만약 드론의 적재 공간이나 적재 중량(payload)이 충분하다면, 한 번의 비행으로 최대 3건의 주문을 함께 처리할 수 있다. 그러나 주문이 언제 어떤 배달점으로 얼마의 적재량으로 발생할 지에 대해서는 사전에 알 수가 없다. 따라서 어떤 주문이 발생한 다음 적당히 짧은 시간 이내에 새로운 주문이 발생 하고, 같은 드론에 적재 가능하다면 두 건의 주문은 함께 처리될 수 있다. 그러나 하나의 주문에 대한 배달 준비가 완료된 이후, 같은 드론으로 함께 배달하기 위하여 다음 주문을 계속해서 기다릴 수는 없다. 만약 하나의 주문으로 추가 적재가 어렵다면 즉시 배달을 시작할 수 있다.

이처럼 다지점 배달을 위해서는 하나의 비행계획 수립 을 위한 주문 묶음의 결정 또한 필요하다. 이는 일반적인 물류환경의 차량 디스패칭(dispatching) 문제와 유사하며 즉시(immediate) 또는 일정량 적재 시(batch) 출발하거나, 경과시간(timeout) 또는 고정시간(scheduled) 출발과 같은 다양한 디스패칭 방식이 존재한다. 본 연구에서는 디스패 칭 문제를 다루는 것이 목적은 아니기 때문에 주문이 발생 하는 상황이나 주문 처리 직원의 경험적 판단으로 적절하 게 결정할 수 있고, 만약 추가 적재가 가능하다면, 다음 주문까지 ‘2분 대기’와 같이 시간 기준으로 출발 규칙을 정하는 것도 하나의 예시가 될 수 있다.

본 연구에서는 주문이 발생하는 분포를 가정하지는 않 았으나, 비교적 짧은 시간 내에 여러 건의 주문들이 발생 하고 각 드론에 어떤 주문들을 할당하는 것이 최적인지를 다루고자 한다면, VRP(Vehicle Routing Problem)와 같이 다양한 목적함수를 이용하여 하나의 비행계획에 포함되는 주문들을 결정하는 방안도 필요할 수 있다. 이러한 식음료 배달서비스의 특성과 내용을 고려하여, [28]에서 소개된 구체적인 비행계획 예시를 활용하여, 식음료 배달을 위한 비행계획 수립 과정을 설명하기로 한다.

<Figure 1>에서 보는 것과 같이 어떤 드론 배달서비스 네트워크 G는 하나의 배달거점과 5개의 배달점으로 구성 되어 있다. 여기서 두 건의 주문을 처리하기 위한 배달미 션 d = 1은 두 개의 배달점 “DP-02” (v₁)과 “DP-05” (v₂)를 순서대로 방문하고 돌아오는 비행으로 주어졌다고 가정하 자. 해당 배달을 위한 드론 비행경로는 <Figure 2>와 같이 하나의 배달거점과 2개의 배달점(m = 2), 그리고 3개의 비 행구간으로 구성된다. 이때 VTOL 드론 비행경로에 대한 ‘정의 1. Drone Flight Route’, 그리고 해당 경로에 포함된 단위비행구간에 대한 ‘정의 2. Delivery Point Segment’에 의해, 미션 d = 1에 대한 드론비행경로 G₁ = (V₁, E₁)은 V₁ = {v₀, v₁, v₂, v₃}과 E₁ = {e₀₁, e₁₂, e₂₃}으로 구성된다. 이때 v₀과 v₃은 배달거점을 의미하며, 정의 1에 의해 특별 히 v₃은 회귀점을 의미한다. 따라서 e₂₃은 두 번째 배달점 v₂에서 마지막 배달을 완료한 이후 v₃으로 회귀하는 단위 비행구간을 나타낸다. 그리고 정의 2에서 단위비행구간 e_pq는 waypoint w_i와 waypoint segment l_ij를 이용하여 다시 구체적인 VTOL 비행 특성이 표현될 수 있다. 만약 G₁의 배달거점 v₀과 첫 번째 배달점 v₁ 사이의 단위비행구간 e₀₁ = (W₀₁, L₀₁)이 5개의 waypoint로 구성되었다면 W₀₁ = {w₁, w₂, w₃, w₄, w₅}, L₀₁ = {l₁₂, l₂₃, l₃₄, l₄₅}와 같다. 여기서 e₀₁의 이륙(takeoff), 비행(flight), 착륙(landing) 구간 e p q T , e p q F , e p q L 는 아래 식 (1)~식 (3)[28]과 같이 waypoint 좌표와 고도를 이용하여 구분 가능하다.

따라서 하나의 단위비행구간 e_pq는 위 식들을 이용하여 아래 예시와 같이 이륙과 착륙 구간이 구분된 구조로 설계 될 수 있다.

추가적으로 [28]의 5장에서는 드론 비행경로가 가지는 주요한 시간 속성인 ETP(Expected Time of Processing)와 ETF(Expected Time of Flight), 그리고 ETA(Expected Time of Arrival)와 ETD(Expected Time of Departure)의 의미와 계산 방법에 대해 자세히 소개하였다. 따라서 아래와 같이 사전에 정해진 G₁의 processing time 및 flight time을 담고 있는 P₁ = [a_ij]와 F₁ = [f_ij]가 주어지면, 해당 값들은 5.3절의 방법[28]과 같이 G₁의 모든 w_i와 l_ij에 할당되는 것을 시작 으로 ETP(w_i)와 ETF(l_ij)가 결정된다.

이와 같이 w_i와 l_ij에 할당된 값들을 이용하면 v_p와 e_pq의 값이 결정될 수 있고, 배달거점 및 배달점에서의 처리시간 ETP(v_p), ∀v_p∈V₁는 다음과 같이 정해질 수 있다.

다음으로 G₁에 포함되는 단위비행구간 3개의 비행시간 ETF(e_pq), ∀e_pq∈E₁는 아래와 같이 간단하게 계산된다.

ETP(v_p)와 ETF(e_pq)를 이용하여 G₁을 해석하면, 배달거 점 v₀에서 드론상태점검 및 배송준비 등을 위해 4분간 머 무른 후, 이륙을 시작하여 15분 후에 첫 번째 배달점 v₁에 착륙한다. v₁에 착륙 후 3분간 배달을 처리한다. 이후 두 번째 배달점 v₂로 비행을 위해 2분간 이륙하여, v₁ 상공에 서는 머무르는 시간 없이 곧 바로 v₂를 향해 비행이 시작 되고 4분간 비행한다. 따라서 이륙을 시작하여 총 10분 후 에 두 번째 배달점 v₂에 착륙한다. 마찬가지로 3분간 배달 처리 후 이륙하고 10분 뒤에 다시 배달거점 v₃에 착륙을 완료하여, 4분간 드론 정리 업무 완료 후 거점에서 제거된 다. 그러나 ETP(v_p)와 ETF(e_pq)만으로는 G₁의 각 비행구간 에 대한 상세한 비행을 이해하기에 충분하지 않다. 따라서 G₁을 구성하는 3개의 단위비행구간 e₀₁, e₁₂, e₂₃은 다시 이 륙, 비행, 착륙구간의 구분이 필요하고, 이는 w_i의 좌표 및 고도 정보를 이용하여 식별할 수 있다. 만약 식별된 각 e^F₀₁ = {w₂, w₃}, e^F₁₂ = {w₂, w₃}, e^F₂₃ = {w₂, w₃}이라 하면, 이륙 구간과 착륙구간은 자연스럽게 식별될 수 있다.

이러한 시간 값들을 기반으로 e₀₁의 비행을 보다 구체적 으로 살펴보면, 드론이 배달거점 v₀에서 위치한 순간부터 드론상태점검 및 배송준비 등을 위해 4분(w₁∈W₀₁ = a₁₁) 동안 머무른 후, 이륙에 2분(l₁₂∈L₀₁ = f₁₁)이 소요되고 배 달점 상공에서 1분(w₂∈W₀₁ = a₁₂)간 머무른다. 이후 첫 번 째 배달점 v₁까지 8분(l₂₃∈L₀₁ = f₁₂)간 비행 후, v₁ 상공에 도착하여 1분(w₃∈W₀₁ = a₁₃)간 머무른다. 착륙이 시작되 고 1분(l₃₄∈L₀₁ = f₁₃)간 진행하다 중간지점에서 1분(w₄∈ W₀₁ = a₁₅)간 머무른 후 마지막으로 1분(l₄₅∈L₀₁ = f₁₄)간 자동 착륙이 진행하여 착륙이 완료된다. 예시에서 착륙 도 중 1분을 머무르는 이유는 해당 waypoint에서 정밀착륙 모 드로 전환하기 위한 시간을 설정했기 때문이다. 이처럼 각 비행구간에서 중간 waypoint는 필수는 아니며 운영 환경 과 제어 방법에 따라 자유롭게 결정될 수 있다. 나머지 두 비행구간 e₁₂와 e₂₃도 같은 방법으로 이해할 수 있다.

이와 같이 드론 비행경로 G₁의 P₁과 F₁을 이용하면 해당 비행에 필요한 모든 세부적인 processing time과 flight time 정보인 ETP와 ETF를 정확하게 식별할 수 있다. 그러나 아직 출발점인 배달거점과 방문해야 하는 배달점 등 모든 지점의 ETA(v_p)와 ETD(v_p)가 정해지지 않았다. 이 시간 속성들은 식 (4) 및 식 (5)[28]와 같이 배달거점 v₀에 드론 배치가 가능한 시간 ETA(v₀)가 결정되면 순차적으로 계산될 수 있다.

그러므로 현재 배달 네트워크에서 비행 중인 드론이 한 대도 없다면(numberOfFlyingDrones = 0), 아무 제약 없이 가장 빠른 시각으로 결정될 수 있기 때문에 ‘현재 시각’으 로 할당될 수 있다. 따라서 만약 currentTime() = 10:00이 면, <Figure 3>과 같이 ETA(v₀) = 10:00이 되고, G₁의 비행 계획을 표현하는 나머지 모든 노드와 링크에서의 ETA와 ETD는 자동으로 계산된다.

이와 같이 비행경로의 시간속성 정보들을 이용하여 드론 비행경로와 일정 계획이 함께 표현된 드론 다이어 그램을 소개하였다. <Figure 4>와 같은 다이어그램으로 표현하면 전체 비행에 대해 높은 가시성을 확보할 수 있 다. 이러한 표현은 열차 출발역과 도착역, 중간 정차역에 해당하는 노드, 그리고 각 역들을 연결하는 선로 표현과 함께 시간 정보를 이용하여 열차운영계획에서 활용되는 열차 다이어그램(Train Diagram)과 유사하고, 드론에서도 사전에 정의된 드론 배달경로를 기반으로 운영을 위해 유용하게 활용될 수 있다.

4. 멀티드론 비행계획 수립 및 운영 전략

앞선 제3장에서는 드론 배달서비스 인프라가 구성되고, 주문에 대한 배달미션이 정해지면 해당 비행을 위한 비행 계획이 수립되는 과정에 대한 리뷰를 먼저 소개하였다. 또 식음료 분야에서 배달 주문이 발생하는 특성을 고려하여 배달 계획이 수립되는 과정과 함께 비행경로를 구성하는 주요 시간 속성들에 대해서 간략히 살펴보았다. 이번 장에 서는 해당 배달서비스 인프라에 대한 소개와 예시들을 기 반으로 보다 현실적인 VTOL 드론 배달서비스 분야인 식 음료 산업에서 FCFS 형태의 배달서비스에 대해 다루고자 한다. 특히 다지점 배달을 위해 다수의 드론(multi-drone, multi-point)을 운영할 때, 서로 다른 드론들이 동일한 비행 구간 일부를 점유하거나 서로 다른 경로 간의 교차점이 발생하는 상황 등에서 그로 인한 충돌이나 중첩의 회피 관점에서 운영 전략을 살펴보고자 한다.

먼저 한 건의 드론 배달을 위한 비행에서 마지막 도착 지점의 예상도착시각 ETA는 출발점에서의 출발시각에서 이동에 소요된 총 시간을 더하는 과정으로 쉽게 계산된다. 이때 이동시간은 드론의 비행시간을 의미하며, 실제 출발 지점에서 도착지점까지의 물리적인 거리를 이동하기 위한 비행에 소요된 시간과 비행구간 내에 포함된 중간 지점들 에서 어떤 역할 등을 수행하는데 소요된 시간으로 구분할 수 있다. 따라서 특정 노드에서 소요되는 시간은 대부분 사전에 정해진 시간으로 주어질 수 있다. 그리고 이동을 위한 비행시간 또한 사전에 계산된 시간으로 정해지는 경 우가 많다. 이는 열차의 운행과 매우 유사하게 특정 구간 에서의 속력함수가 주어지면 운행시간은 매우 정확하게 계산될 수 있다. 일반적으로 열차의 운행 시각이 매우 정 확한 이유이기도 하다.

드론 배달서비스를 위한 드론 비행경로 또한 배달점의 개수와 순서의 변화는 있다 하더라도 단위비행구간 e_pq는 한번 정해지면 자주 변경되지 않는다. 그 이유는 자동비행 을 위해 사전에 반복된 비행시험을 통하여 안전한 항로로 확인된 경로를 활용하는 것이 일반적이기 때문이다. 따라 서 각 비행구간의 거리는 이미 정해져 있고, 해당 구간에 서의 비행 속력 또한 테스트를 통해 효율적이라고 확인된 일정한 속력을 사전에 결정할 수 있다. 그러므로 출발점인 배달거점에 드론 배치가 가능한 시각 ETA(v₀)만 결정되 면, 모든 단위비행구간에서의 비행시간 ETF(e_pq)도 사전에 정해진 속력을 이용하여 간단하게 계산 가능하므로, 각 배 달점에서의 예상도착시각 ETA(v_p)도 순차적으로 계산될 수 있다. 드론 비행경로에서는 이처럼 4가지 주요한 시간 속성에 대한 예상시각 정보가 필요하다. 이는 비행계획 대 비 실제 운영에 대한 기록이기도 하며, 실시간 모니터링을 통하여 차이가 발생할 때, 동적인 대응을 위해 활용되기도 한다. 일반적인 열차운행환경에서도 모든 열차는 사전에 계획된 운행스케줄이 존재하고, 정해진 스케줄에 벗어난 예외 상황이 발생하면 그에 대한 대응 액션을 취함으로서 사고를 방지하고 안전한 운행 환경을 확보하게 된다. 드론 비행의 경우 지상에서의 이동체 운영보다 더 위험한 환경 이기 때문에 제한된 배달네트워크 영역에서 다수의 드론 을 안전하게 운영하는 것은 매우 중요하면서도 필수적인 이슈라 할 수 있다.

본 논문에서는 멀티드론에 대한 운영일정수립에 대해 다루고 있기 때문에 전체 드론배송네트워크 상에서 단 한 대의 드론만이 운영 중인 경우에는 가능한 빨리 배달을 시작하면 된다. 그러나 하나의 배달이 완료되지 않은 상황 에서 새로운 배달이 발생하는 경우에는 안전한 비행계획 수립이 필요하다. 간단하게는 배달네트워크상에서 두 대 또는 그 이상의 드론이 동시에 운영되는 상황에서는 기체 간의 충돌이나 간섭과 같은 위험 요소의 제거를 의미하며, 궁극적인 목적은 한 대 이상의 드론이 운영 중인 상황에서 새로운 배달을 위해 다른 드론이 함께 비행하는 멀티드론 운영 환경에서, 기존 드론의 비행일정 변경 또는 경로상의 충돌 및 간섭 없이 다른 드론의 배달거점에서의 출발(가 능)시각을 결정하는 것이라 할 수 있다. 이와 같이 드론의 운영에 대한 시각적 표현과 점유시간 정보를 이용하여 보 다 자세히 소개한다.

4.1 비행경로의 다이어그램 표현과 점유시간

이전 <Figure 3>과 같이 G₁의 비행일정계획이 수립되면 Train Diagram과 유사하게 드론 다이어그램을 이용하여 비행경로에서 각 지점과 구간에 대한 시간별 점유 현황을 표현할 수 있다. Train Diagram은 열차의 일정계획 수립과 표현에 널리 활용되는 도식으로 열차의 경우 노선별로 운 행구간이 고정적이기 때문에 전체 다이어그램을 구성하는 중간경유역과 역 사이의 구간도 고정적이다. 그러나 드론 배달경로의 경우 주어진 임무에 따라 중간경유지의 위치 와 순서가 다양하게 발생할 수 있다. 따라서 배달점을 표 현하는 세로축은 다양하게 구성될 수 있고, 이때 세로축이 단위는 필요하지 않다. v₀과 v₁ 사이의 물리적 거리 표현이 필수적인 요소는 아니며, 단지 비행 순서에 따른 인접관계 만 표현하는 것도 가능하다. 세로축에 위치한 각 배달점별 수평선은 드론이 해당 지점을 점유하는 시간(occupancy time or occupancy duration)을 나타낸다.

제3장에서 예시로 설명한 첫 번째 배달에 대한 G₁은 배 달거점 BP(v₀)를 출발하여 첫 번째 배달점(v₁) DP-02를 방 문 후, 두 번째 배달점(v₂)인 DP-05 방문 후 다시 배달거점 BP(v₃)으로 돌아오는 비행경로이다. 따라서 배달거점에 드 론이 배치되는 순간부터 ETP(v₀)만큼 머무른 후, ETF(e₀₁) 만큼 비행 후 v₁에 도착하여 ETP(v₁)만큼 머무르는 것을 알 수 있다. 그러나 여기서 VTOL 비행 특성을 반영하여 중요하게 고려되어야 하는 요소가 있다. 실제 드론비행을 위해서는 각 배달점에서의 소요시간 ETP(v_p)에는 이륙과 착륙에 소요되는 시간까지 포함되어야 한다는 것이다. [28]에서 소개한 드론 비행경로 모델의 정의, 그리고 하나 의 단위비행구간 e_pq에 대해 이륙, 비행, 착륙구간으로 각 각 구분하고, 이들의 processing time과 flight time을 세분 화하여 계산한 근본적인 이유는 바로 이 점유구간의 정확 하게 분석하고, 점유시간의 표현과 계산을 통해 다수 드론 의 운영과정에서 발생할 수 있는 충돌 및 간섭 상황을 정 확하게 식별하기 위함이다.

드론이 어떤 배달점 상공에 도착한 순간, 또는 배달점에 서 머무른 후 이륙을 하는 동안은 해당 배달점을 점유하는 것이다. 하나의 배달점에서 이륙 또는 착륙이 진행되는 동 안 또 다른 드론이 해당 영역에 진입하는 것은 매우 위험 한 상황을 초래할 수 있다. 안전을 고려하여 서로 다른 두 대 이상의 드론이 안전거리 이내로 접근하는 것은 위험한 상황이기 때문에, 이륙 및 착륙과정에서 서로 다른 드론들 간의 충돌이나 간섭 등은 사전에 제거되어야 한다. 따라서 자동비행을 하는 드론이 특정 배달점 v_p를 점유하는 시간 OT v p = ETF e L p − 1 , p + ETP v p + ETF e T p , p + 1 와 같이 해당 지점의 ETP(v_p)와 해당 지점에서의 착륙 및 이륙시간을 모 두 고려해야 한다. 이때 출발 시 배달거점에서의 착륙시간 과 마지막 회귀 후 배달거점에서는 이륙시간이 존재하지 않기 때문에 점유시간은 각각 0이 되고, OT(v_p)는 아래의 식 (6)과 같이 계산될 수 있다.

경로에 존재하는 모든 노드에서의 점유시간 OT(v_p)에 대해, 같은 지점에서 서로 다른 드론과의 점유시간 중첩을 피하기 위해 해당 위치에서 점유 시작시점과 종료시점이 함께 제공되어야 한다. 각 v_p에서의 점유시간 타임윈도우 OTW(v_p) = [timestamp₁, timestamp₂]는 두 가지 타임스탬프 정보를 이용하여 아래 식 (7)과 같이 결정될 수 있다.

이와 같이 G₁은 <Figure 4>와 달리 <Figure 5>와 같이 모든 배달점에서 이륙과 착륙에 대한 점유시간이 잘 표현 되어야 하며, G₁ 전체의 비행계획은 ETP(v_p)와 ETF(e_pq), 또는 OT(v_p)와 ETF(e^F_pq) 사이의 관계로 이해할 수 있다. 이처럼 드론이 배달거점에 배치된 이후 기체 상태나 통신 테스트, 배달물 적재 등 배달 준비 등을 위한 소요시간 ETP(v₀) 동안 v₀을 점유하게 된다. 그러나 계속해서 v₀을 점유할 수 있는 것은 아니다. 만약 회귀중인 드론이 있는 경우, 해당 드론이 이미 점유하기로 계획된 시간이 존재할 수 있다. 따라서 먼저 계획된 점유시간과의 중첩을 피해서 배달거점에 드론 배치가 허용되는 시간 범위가 제공되어 야 한다. 미션 d를 수행하기 위한 G_d에서 드론의 배치가 가능한 시간대인 availableTimeSlot(G_d) = [(st₁, et₁), ...]와 같이 허용 가능 시작시각 st와 종료시각 et의 튜플 형태로 표현될 수 있고, 가능한 타임슬롯은 하나 이상 존재할 수 있다. 이렇게 ETA(v₀)에 의해 드론이 availableTimeSlot의 모든 구간을 만족하면서 실제 이륙지점에 배치되는 순간 ATA(v₀)이 기록되게 된다. 그러나 G₁의 비행 계획은 수립 되었으나 실제 계획된 ETA(v₀) = 10:00에 드론이 배달거 점의 이륙지점에 준비되지 못 할 수도 있다. 만약 약간의 지연 시간 발생 후, 드론이 v₀에 배치되면 그 때 ATA(v₀)가 기록되고, 사전에 계획된 모든 시간 속성 ETA와 ETD는 ATA(v₀)와 ETA(v₀) 차이만큼 반영되어 변경된다. 이것은 차량용 내비게이션에서 운행 상황에 따라 도착예정시각이 지속적으로 변하는 것과 같다. 만약 계획된 ETA(v₀)보다 1분이 지연되어 드론이 배치되었다면, ATA(v₀) = 10:01로 기록되고, 드론 다이어그램도 함께 변경된다. 이상의 G₁은 드론 배달네트워크에 비행 중인 드론이 한 대도 없는 상황 이므로 출발가능시각 ETA(v₀)는 간단하게 결정된다.

4.2 멀티드론을 이용한 다지점 배달서비스 운영

드론 배달서비스를 위해 단 한 대의 드론만 운용한다면, 여러 부분에서 간단하게 해결되는 내용이 많겠지만 여러 대의 드론을 운용하는 환경에서는 상대적으로 복잡한 요 소들이 많아지게 된다. 따라서 멀티 드론의 안전한 운영을 위해 비행이 완료되지 않은 드론이 존재하는 상황에서, 새 로운 배달 처리를 위한 비행경로 및 비행일정 수립 예시를 소개한다. 만약 배달서비스 네트워크에서 아직 비행이 완 료되지 않은 드론이 존재(numberOfFlyingDrones > 0)하고, 이때 새로운 주문이 발생하면 해당 배달을 위한 비행계획 이 수립하게 된다. 가능한 신속한 배달을 위해 해당 주문 하나만 처리할 수도 있고, 짧은 시간 이내에 추가 주문이 발생하면 새로 발생한 두 개의 주문을 하나의 배달로 계획 할 수도 있다. 이는 3.2절에서 상세하게 설명하였다.

먼저 본 논문에서는 하나의 배달점을 방문하는 경우에 대한 비행계획 수립 예시를 통해 기본 개념을 설명한다. 만약 새로운 주문으로 방문해야 하는 배달점이 2곳 이상 으로 정해지면, 해당 문제는 TSP를 통한 방문 순서 결정이 필요하다. 이때 출발가능 시각은 배달이 더 빨리 종료되는 순서로 결정될 수 있다. 또 새로운 주문이 3개를 초과하여 발생하게 되면 어떤 주문들을 한 대의 드론에 할당할 것인 지와 같은 VRP가 되며, 이때에도 마찬가지로 주어진 목적 함수(objective function)를 만족시키는 가장 빠른 출발가능 시각을 결정할 수 있다. 이처럼 다양한 사례들을 다루기는 어렵지만 기본 개념은 동일하다. 따라서 새로 발생한 주문 이 배달점 “DP-04” 한 곳을 방문하고 돌아오는 두 번째 배달 미션에 대한 비행경로 G₂는 아래와 같이 그에 대한 P₂와 F₂가 주어지면, G₂의 시간 속성들은 앞서 소개된 방 법에 따라 ETP와 ETF가 먼저 계산되고 최종적으로 출발 가능시각 ETA(v₀)의 결정으로 비행계획이 수립된다.

구체적으로 G₂의 ETA(v₀)인 availibleTimeSlot(G₂)는 ETP와 ETF, 특히 e^F_pq의 결정에 의해 <Figure 6>과 같이 G₂에 대한 다이어그램이 생성되고, 현재 시각을 기준으로 모든 정점에서 점유시간이 중첩되지 않은 가장 이른 시간 으로 결정된다. 만약 G₂가 주어진 시각이 10:12분이라면, <Figure 6>에서 보는 것처럼 G₁의 드론은 현재 e₀₁ 구간을 비행하고 있으며, G₁과 G₂는 배달거점만 공유한다. 따라서 BP에서 G₁에 의해 이미 점유가 예정된 두 개의 타임윈도 우인 OTW(v₀∈V₁) 및 OTW(v₃∈V₁) 모두 중첩되지 않는 G₂의 availibleTimeSlot(G₂) = [(st₁, et₁), (st₂, et₂), (st₃, et₃)] 와 같이 BP축에서 노란색으로 표시된 3개의 구간 내에서 결정될 수 있다. 따라서 availibleTimeSlot(G₂)에서 가장 빠 른 구간의 시작시간 st₁값에 의해 ETA(v₀) = 10:12분으로 설정되고, 이후 ATA(v₀)의 값이 확정되면 계획된 나머지 모든 시간속성들도 동시에 다시 갱신되게 된다.

일반적으로 정점에서만 점유시간의 중첩이 발생하는 경우 OTW(v_p)의 간섭이 발생하지 않는 가장 빠른 시각의 결정으로 일정계획 수립이 완료되지만, 네트워크 구조에 따라 <Figure 7>과 같이 G₁과 G₂의 비행구간에 X₁과 같은 교차점이 발생할 수 있다. 만약 배달 네트워크의 XY 좌표 관점에서 교차점이 발생하는 경우, 해당 지점을 지나가는 드론의 충돌이나 간섭 등의 제거를 위해 G₁의 DP-02(v₁)과 DP-05(v₂) 사이에 교차점 표현을 위한 더미 노드 ‘X₁’이 추 가되고 전체 드론 다이어그램은 새롭게 구성될 수 있다. 여기서 G₁의 드론이 X₁ 지점의 예상도착시각을 기준으로 해당 지점을 통과하면서 점유하는 시간도 고려해야 한다. 그리고 G₂의 드론도 배달거점과 X₁ 두 지점에서 G₁의 드 론과 간섭이 발생하지 않는 availibleTimeSlot(G₂)이 계산 되어야 한다. 여기서, G₁에서 드론의 X₁ 예상도착시각이 10:27분이라 하면, 드론 안전을 확보하기 위해 X₁의 점유 시간을 계산해야 한다. 일반적으로 비행 안전을 위한 일정 안전거리(separation distance)를 이용하지만, 여기에서는 보다 간단한 이해를 위해 X₁ 전후로 각 1분씩의 시간 값을 활용하여 G₁의 OTW(X₁) = [10:26, 10:28]로 결정되었다. 따라서 G₁의 OTW(X₁)과 간섭이 발생하지 않도록 하는 availibleTimeSlot(G₂)는 <Figure 8>과 같이 다시 갱신되어, availibleTimeSlot(G₂)의 et₁이 처음 10:17분에서 ‘10:16분’ 으로 변경된 것을 알 수 있다. 이는 G₂의 드론이 BP축에서 점유 가능한 영역 3개와 X₁축에서도 점유 가능한 공통적 으로 안전한 영역(붉은 빗금으로 표시)만 추출되는 것이 다. 본 논문에서는 드론의 충돌이나 간섭에 대해 점유시간 중첩이 발생하지 않는 방법으로 설명하였고, 1분이라는 시간 값을 이용하였다. 실제 안전거리는 드론의 크기 또는 관련 정책 등에 따라 서로 다르게 정해질 수 있다.

<Figure 1>의 (b)를 살펴보면, 배달네트워크에서 X1과 같은 비행구간에서의 교차점은 여러 지점에서 발생하게 되고, 자동 비행의 안전성 확보를 위하여 다양한 전략들이 고려될 수 있다. 배달서비스 네트워크에서 전체 드론비행 경로를 생성하는 단계에서 고도를 다르게 설정하는 것도 중첩 지점의 제거 효과를 주는 간단한 방법이 될 수 있다. 두 직선 사이의 가장 가까운 거리가 안전거리보다 크다면 교차점이 발생하지 않는 것과 같은 효과를 내기 때문이다. 교차점에서 두 드론이 서로 다른 고도로 비행하도록 설계 하더라도 수직 방향에서는 같은 지점에 위치하지 않도록 운영한다면, 더 높은 고도에서 비행하는 드론의 예상 못한 추락 상황까지 대비할 수 있는 더욱 안전성이 강화된 운영 전략이 될 수 있다.

드론 다이어그램에 표현된 G₁과 G₂의 비행일정에 대한 타임 테이블은 <Figure 9>와 같이 제공될 수 있다. 모든 지점에서는 최초 계획되었던 비행일정과 실제 비행일정을 확인할 수 있고, 시간이 지남에 따라 계획된 일정과 시간 차가 발생한다면 이후 일정들이 자동으로 갱신된다. G₁의 타임테이블에서 *표시는 ETA(BS = v₀)에서 발생된 ‘지연 시간 1분’이 반영되어 새롭게 갱신된 시간이다.

5. 결 론

본 논문에서는 여러 대의 VTOL 드론을 이용한 식음료 배달서비스 제공에서 안전한 운영 관점에 초점을 맞추어 포괄적으로 살펴보았다. 먼저 VTOL 비행경로모델을 기반 으로 비행계획의 수립에 필요한 시간 속성들을 이용하여 드론 다이어그램으로 가시화된 비행 일정을 살펴보았다. 이처럼 자동비행으로 FCFS 배달서비스를 제공하기 위한 멀티드론 비행에서 드론들 간의 안전한 배달서비스 운영 환경 확보는 중요한 요소이다.

본 연구의 제3장을 통하여 드론배달서비스 개요와 비 행경로 생성 등의 과정[28]에서 자세히 살펴본 것처럼, 실제 현실에서 배달서비스 운영은 여러 복잡한 요소들로 구성되기 때문에 다양한 운영 전략들이 존재할 수 있다. 간단하게는 배달서비스 인프라를 구성하는 배달점의 생 성과 비행경로를 사전에 안전하게 설정하는 것도 필요하 다. 가장 간단한 경로인 단일배달점을 방문하고 회귀하 는 배달서비스에 대해 생각해 보자. 해당 경로의 비행이 완료되기 전에 새로운 배달이 발생되면 처음 배달이 끝 나야만 두 번째 배달의 시작이 가능하다. 이는 정점 뿐 아니라 간선까지 공유하기 때문이다. 이를 회피하기 위 해서는 다양한 전략이 존재할 수 있다. 두 정점을 연결하 는 양방향의 간선을 일정한 안전거리를 고려하여 분리하 여 설정하는 것이다. 마치 철로를 단선이 아닌 복선으로 구성하는 것과 같은 원리이다. 또는 양방향 경로의 고도 를 서로 다르게 운용할 수도 있다. 이런 방안은 간선에서 의 중첩은 최대한 제거하고 정점에서의 중첩을 주요하게 다룰 수 있다. 또한 정점에서의 중첩 제거를 위해 배달거 점이나 배달점에서 여러 개의 이착륙 공간을 확보하는 것도 필요할 수 있다. 그러나 이렇게 자원의 확장만으로 해결하는 것이 반드시 효율적인 방법이라 할 수는 없을 것이다.

이러한 다양한 방안들은 드론 운영 전인 인프라 구축 단계에서 고려될 수 있는 방법이며, 여러 최적화 문제들 이 적용되기도 한다. 그러나 현실적인 관점에서 드론 운 용의 최우선 제약은 배터리 문제일 것이다. 한번 이륙한 드론은 가능한 비행시간이 적은 것이 좋다. 이는 배터리 소모의 최소화보다 드론 추락과 같은 안전 문제로 고려 할 필요가 있다. 따라서 비행경로나 이착륙 공간의 점유 를 회피하기 위해 필요에 따라 약간의 경로를 이탈하면 서 호버링하는 방법도 있으나 이는 불필요한 배터리 사 용을 증가시킨다. 그보다 불필요한 공간의 점유가 발생 하지 않으면서 가장 빠른 시각에 출발하는 것이 더 나은 방안이 될 수도 있을 것이다. 추가로 상황에 따라 동적으 로 드론의 속력을 조절하는 방법으로 드론의 안전을 확 보할 수도 있다. 이러한 다양한 운영 전략들의 핵심은 결 국 서로 다른 드론들 간에 일정한 안전거리를 확보하는 것으로 설명될 수 있다.

이와 같은 다양한 고려사항이나 제약들을 본 논문에 서 모두 다루기는 쉽지 않기에 주요 내용을 제한적으로 소개하였으나 이를 기반으로 다양하고 복합적인 상황으 로의 확장된 연구가 필요할 것이다. 추가로 실제 운영 환경에서 필수적인 비행 안전성 확보 또는 예상치 못한 다양한 돌발 상황에 대한 동적인 대응 로직이 함께 고려 된다면 실용성 측면에서 큰 향상이 가능할 것으로 예상 된다.