[논문]FANET에서 UAV간 링크 상태 예측에 기반한 라우팅 기법

황희두

doi:10.9717/kmms.2016.19.11.1829

FANET에서 UAV간 링크 상태 예측에 기반한 라우팅 기법
Routing Method based on Prediction of Link State between UAVs in FANET 원문보기

멀티미디어학회논문지 = Journal of Korea Multimedia Society, v.19 no.11, 2016년, pp.1829 - 1836

황희두 (Dept. of Computer Science, Graduate School, Dong-A University)

Abstract ▼ AI-Helper

Today, the application area and scope of FANET(Flying Ad Hoc Network) has been extended. As a result, FANET related research are actively conducted, but there is no decision yet as the routing protocol for FANET. In this paper, we propose the OLSR-Pds (Prediction with direction and speed) which is added a method to predict status of link for OLSR protocol. The mobility of nodes are modeled using Gauss-Markov algorithm, and relative speed between nodes were calculated by derive equation of movement, and thereby we can predict link status. An experiment for comparing AODV, OLSR and, OLSR-Pds was conducted by three factors such as packet delivery ratio, end to end delay, and routing overhead. In experiment result, we were confirm that OLSR-Pds performance are superior in these three factors. OLSR-Pds has the disadvantage that requires time-consuming calculations for link state and required for computing resources, but we were confirm that OLSR-Pds is suitable for routing to the FANET environment because it has all the characteristics of proactive protocol and reactive protocol.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

노드의 이동 방향과 속력에 기반하여 링크 상태를 계산하고 노드의 통신 유지 가능성을 예측한다.
본 논문에서는 UAV를 재해 상황, 국경 감시, 그리고 임시적인 네트워크가 급하게 필요한 다양한 응용에 적용될 수 있도록 지상 스테이션이 요구되지 않는 OLSR 기반의 FANET용 라우팅 프로토콜을 설계하였다[5]. MANET용 프로토콜은 FANET에 직접 적용하기 어렵고 기존의 FANET 연구에서 제안한 방식들도 각각 장단점을 가지고 있기 때문에 본 논문에서는 기존 연구의 문제점을 분석하여 UAV간 링크 상태 예측에 기반한 라우팅 기법을 제안한다.
본 논문에서는 빠른 FANET의 토플로지 변화에 대응할 수 있도록 노드의 움직임 방향과 속력을 이용하여 UAV 간 링크 상태를 예측할 수 있는 OLSRPds를 제안하였다. OLSR-Pds는 식(1)∼(2)까지의 가우스-마코프 모델을 이용하여 FANET 노드의 움직임을 모델링한다.
본 연구에서는 최신의 FANET용 라우팅 프로토콜 연구 동향에 맞추어서 OLSR을 기반으로 하면서 반응적 프로토콜의 특징을 가지는 OLSR-Pds를 제안하였다.

가설 설정

시뮬레이션 한 UAV는 로터리 블레이드(Rotary Blade: 헬리콥터 형태)를 가정하였고 이에 따른 이동성을 가진다. 가우스-마코프 알고리즘을 적용하여 만든 이동 모델은 C++로 구현하였고 ns-3 시뮬레이터의 내의 속도 지원 클래스와 직접 연동된다.

제안 방법

본 논문에서는 UAV를 재해 상황, 국경 감시, 그리고 임시적인 네트워크가 급하게 필요한 다양한 응용에 적용될 수 있도록 지상 스테이션이 요구되지 않는 OLSR 기반의 FANET용 라우팅 프로토콜을 설계하였다[5]. MANET용 프로토콜은 FANET에 직접 적용하기 어렵고 기존의 FANET 연구에서 제안한 방식들도 각각 장단점을 가지고 있기 때문에 본 논문에서는 기존 연구의 문제점을 분석하여 UAV간 링크 상태 예측에 기반한 라우팅 기법을 제안한다. 기반이 되는 프로토콜은 OLSR을 이용하되, UAV가 이동하는 방향과 속력을 이용하여 링크 상태를 예측하는 방법을 이용한다.
첫 번째는 사전적 라우팅 프로토콜인 OLSR이 링크 상태를 확인할 때 UAV의 이동 방향과 속도를 이용하여 링크 상태를 예측하고 OLSR이 라우팅 테이블을 업데이트할 수 있도록 하는 방법이고, 두 번째는 라우팅 테이블의 업데이트를 이용하여 경로를 설정하거나 복구하는 절차에 관한 방법이다. 두 가지를 이용하여 FANET 고유의 특징을 유지하면서 부가 장비와 제어 패킷을 지나치게 발생시키지 않는 FANET용 라우팅 프로토콜인 OLSR-Pds(OLSR-Prediction with direction and speed)을 제안한다.
OLSR과 같은 사전적인 프로토콜은 FANET의 노드가 빠르게 움직이기 때문에 OLSR 표준에서 설정한 Hello 주기를 기다리면 토플로지 변화를 따라갈 수 없다. 따라서 UAV가 전송 범위를 벗어나는지 예측하고 이를 다음 홉에서 제거하는 방법을 적용한다. 노드 n₀와 n1사이의 예측된 거리 #는 식 (2)를 활용하여 식 (11)과 같이 계산할 수 있다[7].
본 논문에서 링크 상태를 예측하는 방법으로 2개의 인자를 이용한다. 첫째는 UAV간의 상대 속도이고 둘째는 홉 수이다.
가우스-마코프 알고리즘을 적용하여 만든 이동 모델은 C++로 구현하였고 ns-3 시뮬레이터의 내의 속도 지원 클래스와 직접 연동된다. 실험은 AODV[13], OLSR[12], 그리고 OLSR-Pds를 대상 프로토콜로 하여 비교하였고 측정 인자는 네트워크 성능 측정에서 흔하게 사용되는 패킷 전송률, 종단 간 지연, 그리고 라우팅 오버헤드이다. 이들을 각각 다른 UAV 이동 속도에서 비교하였으며, 속도는 5m/s ∼ 50m/s로 하였다.
OLSR-Pds는 표준 OLSR 프로토콜의 동작을 통해 이웃 노드의 정보를 획득하는 OLSR 기반의 프로토콜이다. 여기에 가우스-마코프 알고리즘을 기반으로 노드의 이동성을 모델링하고 도출된 이동식을 통해 노드 간의 상대 속도를 구한다. 그리고 상대 속도를 기반으로 하여 하나의 노드가 다른 노드의 통신 범위를 벗어나는지 아닌지를 판별할 수 있고 예측할 수 있다.
이들은 0으로 채워져 있고 OLSR 데몬(Deamon)에서 사용하지 않는다. 이들 필드 일부를 이용하고 노드의 속도와 x, y, z 좌표 및 홉수를 전달할 수 있도록 Hello 메시지를 변경하고 추가하여 사용한다. 노드의 실제 좌표와 속력은 UAV에 탑재되어 있는 GPS 정보를 이용하여 획득한다.
이들을 각각 다른 UAV 이동 속도에서 비교하였으며, 속도는 5m/s ∼ 50m/s로 하였다.
가우스-마코프(Gauss-Markov)알고리즘을 통해 이동성 모형[6]을 만든 후 이를 기반으로 UAV 간 링크 상태를 예측하고 계산한다. 이후 OLSR의 라우팅 테이블을 업데이트하고 링크 상태가 가장 좋은 노드가 통신 경로로 선택되도록 한다.
제안한 OLSR-Pds를 반응적 프로토콜인 AODV와 사전적 프로토콜인 OLSR에 대해 패킷 전송률, 종단 간 전송 지연, 그리고 라우팅 오버헤드에 대해 비교 실험을 수행하였다. 노드인 UAV의 속도를 5∼50 m/s까지 증가시키면서 실험한 결과 세 가지 인자에 대해 OLSR-Pds가 다른 두 프로토콜보다 우수함을 확인하였다.
그리고 상대 속도를 기반으로 하여 하나의 노드가 다른 노드의 통신 범위를 벗어나는지 아닌지를 판별할 수 있고 예측할 수 있다. 즉, 노드 간의 링크 상태를 미리 예측하여 TC 메시지를 발송함으로서 라우팅 테이블이 항상 최신의 정보를 유지할 수 있도록 하였고, FANET의 빠른 토플로지 변화에 적응할 수 있도록 하였다.

대상 데이터

이들 필드 일부를 이용하고 노드의 속도와 x, y, z 좌표 및 홉수를 전달할 수 있도록 Hello 메시지를 변경하고 추가하여 사용한다. 노드의 실제 좌표와 속력은 UAV에 탑재되어 있는 GPS 정보를 이용하여 획득한다. 이를 토대로 1차로 구성된 라우팅 테이블에 링크 상태를 추가하면서 통신이 불가능할 것으로 예측되는 노드들은 라우팅 테이블에서 제거하고 가능한 안정적인 경로로만 실제 데이터 패킷을 포워딩하게 된다.
이 논문에서는 실제 UAV 또는 드론을 이용하지 않았고 ns-3 시뮬레이터를 이용하였다.

이론/모형

기반이 되는 프로토콜은 OLSR을 이용하되, UAV가 이동하는 방향과 속력을 이용하여 링크 상태를 예측하는 방법을 이용한다. 가우스-마코프(Gauss-Markov)알고리즘을 통해 이동성 모형[6]을 만든 후 이를 기반으로 UAV 간 링크 상태를 예측하고 계산한다. 이후 OLSR의 라우팅 테이블을 업데이트하고 링크 상태가 가장 좋은 노드가 통신 경로로 선택되도록 한다.
노드(UAV)의 이동을 예측하기 위해서 각 노드들이 가우스-마코프 이동 모델을 따라 움직인다고 가정하고 UAV의 움직임을 모델링하기 위해 가우스-마코프 알고리즘을 적용하였다. 가우스-마코프 모델에서는 초기의 이동 속력과 방향이 필요하고 식 (1)에서 나타낸 것과 같이 이전의 이동 속력과 방향에 의존하여 다음 이동 방향과 속력을 계산한다[6].
본 논문에서는 식 (1)을 확장하여 3차원 속도 벡터를 나타내기 위해 x, y 그리고 z축에 가우스-마코프 알고리즘을 적용하였다.

성능/효과

제안한 OLSR-Pds를 반응적 프로토콜인 AODV와 사전적 프로토콜인 OLSR에 대해 패킷 전송률, 종단 간 전송 지연, 그리고 라우팅 오버헤드에 대해 비교 실험을 수행하였다. 노드인 UAV의 속도를 5∼50 m/s까지 증가시키면서 실험한 결과 세 가지 인자에 대해 OLSR-Pds가 다른 두 프로토콜보다 우수함을 확인하였다. 단 링크 상태 계산과 예측을 위해 컴퓨팅 자원 및 GPS의 정보가 요구된다는 점과 계산 시간이 필요하다는 점은 제안 프로토콜의 단점이다.
논문에서 제안한 OLSR-Pds는 경로가 단절되기 이전에 링크의 상태를 계산하고 미리 TC 전적으로 알고 있고 OLSR에 비해서는 경로 단절 이전에 TC 메시지를 발송하여 라우팅 테이블을 갱신하기 때문에 전송률이 높게 나타난다.
세 종류의 실험 결과에서 확인할 수 있듯, OLSR-Pds는 사전적 라우팅과 반응적 라우팅의 특징을 모두 이용하여 AODV와 OLSR보다 성능이 우수하다. 다만 FANET을 이루는 UAV의 GPS 정보와 컴퓨팅 자원을 소모해야하기 때문에 컴퓨팅 시간과 에너지 효율의 측면에서는 다른 두 프로토콜에 비해 성능이 낮음을 예측할 수 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	UAV의 대표적인 사용 분야는?	현재 무인기(Unmanned Aerial Vehicle: UAV)는 관련 기술이 급격히 발전함에 따라 사용 범위도 점차 확장되고 있다. 재해 지역에 네트워크 제공, 국경 감시, 야생 동물 관찰 등이 대표적인 UAV의 사용 분야이다[1]. 단독으로 사용되던 UAV가 요즘은 편대로 많이 사용된다.
	FANET의 특징은 무엇인가?	FANET을 구성할 때 적용되는 라우팅 기법 중 가장 흔하게 사용되는 방법이 MANET(Mobile Ad hoc Network) 의 라우팅 기술을 적용하는 것이다[2]. FANET은 MANET의 특수한 형태이므로 MANET용 라우팅 프로토콜의 적용이 가능하지만 FANET은 일반적인 MANET에 노드의 이동성이 높고 토플로지의 변화가 극심하다. 따라서 일반적인 MANET용 프로토콜은 FANET에서 충분한 성능을 보이지 못한다는 것이 여러 연구에서 입증되었다[3][4].
	링크 품질 계산식의 특징은 무엇인가?	이 개념은 링크 상태를 예측하는 방법을 제시하는 것으로 [5]에서 제시한 링크 품질 계산식을 이용한다. 이것은 송신 노드로부터 전송하고자 하는 경로 상에서 n-홉 떨어진 노드에 대한 포워딩 수신 비율과 역수신 비율을 이용하여 링크 상태를 평가하는데 계산이 다소 복잡하고 노드의 이동 속도에 대한 고려가 부족하다[11]. 근래의 연구들 중에서 OLSR 프로토콜을 기반으로 하면서 노드 위치 정보를 동시에 활용하여 링크 상태를 예측하고 FANET에서 라우팅을 수행하는 프로토콜이 많이 제시되고 있다[2,4].

참고문헌 (14)

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상세보기
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상세보기
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J.M. Park, W.T. Kim, and Y.J. Park, "A Novel Shadow Clustering Mechanism based on Gauss-Markov Mobility Model in Nested Heterogeneous Networks," The Journal of The Korean Institute of Communication Sciences, Vol. 34, No. 2, pp. 143-150, 2009.
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Anuradha and R. Singla, "Introducing a Cluster-Based Location Aided Reactive Greedy Reactive (CBLARGR) in Unmanned Aerial Vehicles (UAVs)," International Journal of Innovative Research in Computer and Communication Engineering, Vol. 4, Issue 6, pp. 12683-12690, 2016.
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C. Perkins, E.B. Royer, and S. Das, Ad hoc On-Demand Distance Vector (AODV) Routing, RFC 3561, 2003.
J.W. Kim, J.Y. Yoon, and Y.I. Joo. "A Relative Position Estimation System using Digital Beam Forming and ToA for Automatic Formation Flight of UAV", The Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 17, No. 9, pp 1092-1097, 2014.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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