[논문]집단생태 모방의 바이오 전술 기동망 기술

노병희; 이규민; 이철웅; 이승운; 노봉수; 한명훈

집단생태 모방의 바이오 전술 기동망 기술 원문보기

電子工學會誌 = The journal of Korea Institute of Electronics Engineers, v.44 no.4 = no.395, 2017년, pp.58 - 67

노병희 (아주대학교) , 이규민 (아주대학교) , 이철웅 (아주대학교) , 이승운 (아주대학교) , 노봉수 (국방과학연구소) , 한명훈 (국방과학연구소)

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문제 정의

이에 반하여, 바이오 네트워킹 기술은 자연 생태계의 생물학적 특성 및 사회학적 특성에 의한 자율 제어 방식으로 운영되므로, 다양한 플랫폼을 갖는 수백대 이상의 노드로 운영되는 전술 기동망 체계의 자원 가용성과 생존성을 향상시킬 수 있는 중요한 기술적 대안으로 고려되고 있다. 본 논문에서는 자연의 집단생태계 (벌, 개미, 반딧불이, 물고기 및 새떼 등)의 특성을 기반으로 한 바이오 네트워킹 기술들에 대하여 고찰하였다. 여전히 바이오 네트워킹 기술을 활용한 전술 기동망에 대한 연구는 전통적인 연구 방법들을 활용한 연구들에 비하여 제한적으로 이루어지고 있다.
. 본 논문에서는 집단생태계를 모방한 바이오 네트워킹 기술들을 소개하고, 이들을 전술 기동망에 활용하기 위한 연구 방법들을 소개한다.
Huo 등^[11]은 전술이동 애드혹 망에서 인공 벌 알고리즘을 적용한 지형 인식 및 상황 인지 기반의 이동성 모델을 제안하였다. 지형 요인과 적의 기동 상황 등을 인공 벌 군집알고리즘의 변수로 지정하여 경로 최적화 문제를 해결하고자 하였다. Mini 등^[12]은 무선 센서 네트워크의 망 생존성을 개선하기 위하여 센서 구축 위치와 센싱 스케쥴링 방법에 인공벌 군집 알고리즘을 적용하였다.

제안 방법

각 노드는 각자의 주기마다 firing 메시지를 브로드캐스트한다. 모든 노드의 firing 메시지를 수신한 노드는 자신의 firing 시간 직전과 직후의 다른 노드의 firing 시간의 중간지점으로 다음 주기에서 자신의 firing 시간을 조정한다. 즉, T를 Desync-TDMA에서의 단위주기로 정의하고, 노드의 n번째 T 주기에서의 firing 시간을 f(n)이라고 하고, 이 노드 직전과 직후에서 다른 노드가 firing한 시간을 각각 f_-(n)과 f₊(n) 이라고 할 때, 이 노드의 (n+1)번째 T주기에서의 firing 시간은 다음과 같이 구해진다.
<표 1> 은 인지무선네트워크에서 생체모방이 적용된 연구사례에 대한 분류 및 적용 알고리즘을 나타낸 것으로 스펙트럼 공유, 스펙트럼 결정, 시간동기, 전송경로 설정, 전송출력 결정과 같은 문제 해결을 위한 알고리즘과 각 알고리즘이 적용된 환경 및 방법에 대한 특징을 기술하였다. 앞 절에서 언급한 Insect Colony, Swarm Intelligence, Firefly Synchronization이 적용된 연구가 많은 것을 확인 할 수 있으며, 특수한 상황에 적용할 수 있도록 알고리즘들을 제안한 것을 확인 할 수 있다.

성능/효과

<표 1> 은 인지무선네트워크에서 생체모방이 적용된 연구사례에 대한 분류 및 적용 알고리즘을 나타낸 것으로 스펙트럼 공유, 스펙트럼 결정, 시간동기, 전송경로 설정, 전송출력 결정과 같은 문제 해결을 위한 알고리즘과 각 알고리즘이 적용된 환경 및 방법에 대한 특징을 기술하였다. 앞 절에서 언급한 Insect Colony, Swarm Intelligence, Firefly Synchronization이 적용된 연구가 많은 것을 확인 할 수 있으며, 특수한 상황에 적용할 수 있도록 알고리즘들을 제안한 것을 확인 할 수 있다. <표 1>에 제시된 생체모방 적용 인지무선 네트워크는 해결하고자 하는 문제들에 대한 최적해를 생물체들의 행동과 같이 간단한 행동규칙들을 통해 구함으로써 계산 복잡도를 낮춤으로써 환경 변화에 빠르게 대응할 수 있다.

후속연구

. 단순한 행동방식을 통해 최적해를 달성할 수 있는 생체모방기법이 복잡한 전술환경에 꾸준히 적용될 것으로 기대된다.
하지만 기존의 연구결과들은 단순한 알고리즘을 적용하고 결과를 단순히 보여주기만 할뿐 단일 개체의 행동에 따른 결과를 예측할 수 없는 근본적인 문제를 갖고 있으며, 전체 네트워크 시스템 안정성을 보장할 수 없는 단점을 갖고 있어 실제 응용에 제약이 있다. 추후 연구방향으로 생체모방 적용시 안정성 및 예측 값에 대한 검증이 필요할 것으로 전망된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	기존의 전술 기동망 제어의 한계는?	기존의 전술 기동망 제어는 지휘통제차량-기동노드, 기동노드-기동노드간 이중구조로 중앙 제어 (고정 또는 이동 기지국등)를 기반으로 애드혹 네트워크를 구성하여 운영하므로, 고속으로 이동하고 토폴로지가 변화하는 동적인 환경에 효과적으로 적응하는데 한계가 존재한다. 또한, 중앙 통제 기반의 네트워킹 구조는 소규모 플랫폼간 환경에서는 효과적이나, 대규모의 기동 노드간 동적 자율 구성을 요구하는 전술 기동망에는 비효과적이고 견고성을 감소시키는 주 요소가 될 수 있다.
	AntHocNet이란?	AntHocNet[7]은 개미집단이 개미집으로부터 먹이의 위치를 찾아내고, 먹이를 최단경로를 통해 개미집으로 운반하기까지의 과정을 모델링 한 Ant Colony Optimization (ACO)을 라우팅에 적용한 바이오 네트워킹 알고리즘이다.

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