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문제 정의
- 여기서 최적화 연산시간은 위협의 개수뿐만이 아니라 위협 범위의 크기와 같은 문제 설정 등에 의해서도 영향을 받으므로 절대적인 값은 아니다. 단지 두 방법을 비교하여 연산시간의 단축 효과에 대해서 확인하고자 하였다.
- 경로점의 수가 많을수록 연결은 복잡해지고 최적화를 수행하는 순서에 따라서 수렴결과가 달라질 수 있다. 따라서 다양한 순서에 따른 수렴 결과를 확인하였다. 경로점이 26개 존재하는 경우 26!개의 최적화 순서가 존재한다.
- 이에 본 논문에서는 Voronoi diagram을 통하여 초기 경로점을 선정하고, 다양한 위협의 형태에 적용하기 위하여 최적화를 적용하였다. 또한 전체 경로점에 대해 최적화를 수행 할 시 발생하는 연산시간 문제를 해결하기 위하여 초기 산출된 경로점의 위치를 순차적으로 최적화하는 방법을 제안한다.
- 본 논문에서는 무인비행체의 생존성을 최대화하기 위한 경로점 결정기법을 제안하였다. 위협을 회피하는 비행경로를 산출하기 위하여 Voronoi diagram을 사용하였다.
- 본 논문에서는 안전한 지역에서 발사된 무인 비행체가 적지에 침투하여 위협을 회피하며 목표점에 도달하기까지의 생존율을 극대화하는 경로를 계획하고자 한다. 이때 각 위협들은 그 위치가 알려져 있고, 각 위협들로 부터의 피격율이 알려져 있는 것으로 가정하였다.
- 연산시간의 증가는 최적화 알고리듬을 실시간 경로계획에 사용하기 어렵게 만든다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 경로점을 개별적으로 최적화하는 방안을 제시하였다. 제안한 방안으로 얻은 최적화 결과를 통해 성능지수에서 다소 손해를 보더라도 연산시간에서 크게 이득을 볼 수 있음을 확인하였다.
- 이에 본 논문에서는 Voronoi diagram을 통하여 초기 경로점을 선정하고, 다양한 위협의 형태에 적용하기 위하여 최적화를 적용하였다. 또한 전체 경로점에 대해 최적화를 수행 할 시 발생하는 연산시간 문제를 해결하기 위하여 초기 산출된 경로점의 위치를 순차적으로 최적화하는 방법을 제안한다.
가설 설정
- 이때 각 위협들은 그 위치가 알려져 있고, 각 위협들로 부터의 피격율이 알려져 있는 것으로 가정하였다. 또한 계획되는 경로는 직선으로 이루어져야 한다고 가정하였다.
- 본 논문에서는 안전한 지역에서 발사된 무인 비행체가 적지에 침투하여 위협을 회피하며 목표점에 도달하기까지의 생존율을 극대화하는 경로를 계획하고자 한다. 이때 각 위협들은 그 위치가 알려져 있고, 각 위협들로 부터의 피격율이 알려져 있는 것으로 가정하였다. 또한 계획되는 경로는 직선으로 이루어져야 한다고 가정하였다.
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