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[국내논문] 다수의 인공위성-지상국 간 통신 스케줄 최적화 모형
A Mathematical Model for Optimal Communication Scheduling between Multiple Satellites and Multiple Ground Stations 원문보기

Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering = 한국산업경영시스템학회지, v.41 no.1, 2018년, pp.39 - 49  

정유진 (공군 제3훈련비행단) ,  김흥섭 (공군사관학교 시스템공학과)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In the satellite operation phase, a ground station should continuously monitor the status of the satellite and sends out a tasking order, and a satellite should transmit data acquired in the space to the Earth. Therefore, the communication between the satellites and the ground stations is essential....

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 따라서 본 연구는 기존 연구들이 비선형 모델로 제시한 인공위성 통신환경의 제약조건들을 선형화하고, MS-MG 환경에서 인공위성 통신 스케줄링 최적화를 위한 혼합 정수계획(MIP : Mixed Integer Programming) 모형을 제시한다. 수리모형의 목적함수는 다양하게 고려될 수 있으나, 본 연구에서는 통신비용 최소화로 설정하였다.
  • 더욱이, 다수의 인공위성과 다수의 지상국에 대한 통신 스케줄링의 복잡도는 인공위성과 지상국의 수가 증가함에 따라 지수적으로 증가한다. 따라서 본연구는 다수의 인공위성-지상국의 통신 스케줄링을 자동화하기 위한 혼합정수계획 모형을 제안하였다. 또한, 실제적인 실험예제를 구성하고, 이에 대한 수치실험을 통해 수리모형의 적합성과 본 연구의 실효성을 검증하였다.
  • 본 절에서는 다수의 인공위성과 다수의 지상국이 운용 되고 있고, 인공위성이 임의의 지상국과 통신하려면 통신 비용을 지불해야하는 상황을 가정하고, 총 통신비용을 최소화하는 인공위성-지상국 통신 스케줄을 수립하기 위한 혼합정수계획(MIP) 모형을 제시한다. 또한, 혼합정수계획 모형에서 사용된 표기(Notation)와 결정변수(Decision variables)는 다음과 같다.
  • 본 절에서는 우리나라의 인공위성 5대(ARIRANG 3대, SITSAT-2C, OSSI-1)와 지상국 10개소를 대상으로 통신 스케줄을 수립하는 수치실험이 수행되었으며, 제 2장의 수리모형과 실험예제 데이터의 적합성을 점검하는데 목적이 있다. [Table 3]은 인공위성별 전송할 데이터 용량, 전송속도와 인공위성-지상국의 통신 시간대 입력 데이터의 예시를 보여주고 있으며, 통신 시간대는 AGI사의 STK를통해 얻어진 인공위성 5대와 우리나라의 지상국 KGS 간의 현황이다.
  • 본 절에서는 제 3.1절에서 제기된 인공위성들의 통신 시간대 조정(Δti )에 대한 효과를 검토한다.

가설 설정

  • Africa 와 Massda로 고려하였다. 또한, 시간대의 조정은 우리나라의 인공위성 ARIRANG-3(i=1), STSAT-3(i=2)에 한해 가능하고, 다른 국가의 인공위성에 대해서는 현재의 궤도를 유지함을 가정하였다. 이러한 상황은 이미 운영 중에 있는 3대의 인공위성이 있을 때, 통신 효율성을 측면에서 신규로 발사하는 인공위성 2대의 발사계획 조정을 검토하는 것과 유사한 의미를 갖는다.
  • 또한, 최소 통신시간 TMin 은 0.5분으로 가정하였으며, 각 인공위성-지상국간의 통신 가능 시간대는 AGI사의 STK의 시뮬레 이션 결과를 이용하였다.
  • [Table 3]은 인공위성별 전송할 데이터 용량, 전송속도와 인공위성-지상국의 통신 시간대 입력 데이터의 예시를 보여주고 있으며, 통신 시간대는 AGI사의 STK를통해 얻어진 인공위성 5대와 우리나라의 지상국 KGS 간의 현황이다. 또한, 최소 통신시간 TMin은 0.5분(30초)으로 가정하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
인공위성이 실생활에서 중요한 요소가 된 분야는 무엇인가? 인공위성(Satellite)은 방송통신, 영상, 기상예보, 전자 지도, 내비게이션과 같은 편의 서비스부터 미사일 경보,정밀유도항법, 감시.정찰 등의 안보.군사적 목적에 이르기까지 현대인의 실생활과 뗄 수 없는 중요한 요소가 되었다. 또한, 인공위성을 운영함에 있어 지구와의 통신은 필수적이다.
인공위성의 시간에 따른 궤적은 무엇으로 결정되는가? 우주공간에서 지구를 공전하는 인공위성의 시간에 따른 궤적(Trajectory)은 궤도의 모양, 크기, 방향, 자세를 정의하기 위한 5가지, 궤도상의 위치를 정의하는 1가지로 구성된 궤도요소(Orbit elements)에 따라 결정되며,
는 지구를 중심으로 하는 스푸트니크 케플러 타원 궤도의 궤도요소를 정의하고 있다[9].
인공위성과 지상국 간 통신 스케줄 관리는 어떤 문제와 유사한가? 따라서 인공위성-지상국 간의 통신 스케줄링은 인공위성 운용의 효율성에 직접적인 영향을 미치게 되었으며, 이에 따라 관련 연구도 활발하게 수행되고 있다. 다수의 인공 위성-지상국 간 통신 스케줄링 문제는 m대의 기계에 n개의 작업을 할당하는 n-Job/m-Machine 문제 또는 다중 선택 배낭문제(Multiple knapsack problem)와 유사하지만  [3, 4, 10], 통신환경의 특수성이 고려되어야 한다.
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참고문헌 (23)

  1. Baek, S.-W., Cho, K.-R., Lee, D.-W., and Kim, H.-D., A Comparison of Scheduling Optimization Algorithm for the Efficient Satellite Mission Scheduling Operation, Journal of The Korean Society for Aeronautical and Space Sciences, 2010, Vol. 38, No. 3, pp. 48-57. 

  2. Baek, S.-W., Han, S.M., Cho, K.R., Lee, D.W., Yang, J.S., Bainum, P.M., and Kim, H.D., Development of a scheduling algorithm and GUI for autonomous satellite missions, Acta Astronautica, 2011, Vol. 68, No. 7, pp. 1396-1402. 

  3. Bahn, H., Efficient Scheduling of Sensor-based Elevator Systems in Smart Buildings, Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, 2016, Vol. 17, No. 10, pp. 367-372. 

  4. Choi, J.Y., Two-Agent Single-Machine Scheduling with Linear Job-Dependent Position-Based Learning Effects, Journal of Society of Korea Industrial and Systems Engineering, 2015, Vol. 38, No. 3, pp. 169-180. 

  5. Corrao, G., Falone, R., Gambi, E., and Spinsante, S., Ground station activity planning through a multi-algorithm optimisation approach, In Satellite Telecommunications (ESTEL), 2012 IEEE First AESS European Conference on, 2012, pp. 1-6. 

  6. Dishan, Q., Chuan, H., Jin, L., and Manhao, M., A Dynamic Scheduling Method of Earth-Observing Satellites by Employing Rolling Horizon Strategy, The Scientific World Journal, 2013, pp. 1-11. 

  7. Han, S., Baek, S., Jo, S., Cho, K., Lee, D., and Kim, H., Optimization of the Satellite Mission Scheduling Using Genetic Algorithms, in The Korean Society For Aeronautical And Space Sciences, 2008, pp. 1163-1170. 

  8. KARI(Korea Aerospace Research Institute), https://www. kari.re.kr/kor/sub07_02_03_14.do. 

  9. Kim, H.-B. and Kim, H.-S., Optimal Satellite Constellation Design for Korean Navigation Satellite System, Journal of Society of Korea Industrial and Systems Engineering, 2016, Vol. 39, No. 3, pp. 1-9. 

  10. Kim, J.W., A Study on Deterministic Utilization of Facilities for Allocation in the Semiconductor Manufacturing, Journal of Society of Korea Industrial and Systems Engineering, 2016, Vol. 39, No. 1, pp. 153-161. 

  11. Lee, C.H. and Cheung, K.M., Mixed integer programming & heuristic scheduling for space communication networks, In Aerospace Conference, 2012 IEEE, 2012, pp. 1-10. 

  12. Lee, J., Kim, H., Chung, H., and Ko, K., Genetic algorithm- based scheduling for ground support of multiple satellites and antennae considering operation modes, International Journal of Aeronautical and Space Sciences, 2016, Vol. 17, No. 1, pp. 89-100. 

  13. Lee, J., Wang, S., Chung, D., Hyun, C., Choi, S., Ko, K., Ahn, H., and Jung, O., Visibility conflict resolution for multiple antennae and multi-satellites via genetic algorithm, in Aerospace Conference, 2013 IEEE, 2013, pp. 1-10. 

  14. Lee, Y., Lee, K., Seo, I., and Ko, S.-S., Efficient Satellite Mission Scheduling Problem Using Particle Swarm Optimization, Journal of Society of Korea Industrial and Systems Engineering, 2016, Vol. 39, No. 1, pp. 56-63. 

  15. Li, H.J., Lu, Y., Dong, F.H., and Liu, R., Communications satellite multi-satellite multi-task scheduling, Procedia Engineering, 2012, Vol. 29, pp. 3143-3148. 

  16. Luo, K., Wang, H., Li, Y., and Li, Q., High-performance technique for satellite range scheduling, Computers & Operations Research, 2017, Vol. 85, pp. 12-21. 

  17. Spangelo, S., Cutler, J., Gilson, K., and Cohn, A., Optimization- based scheduling for the single-satellite, multiground station communication problem, Computers & Operations Research, 2015, Vol. 57, pp. 1-16. 

  18. Sun, J. and Xhafa, F., A genetic algorithm for ground station scheduling, in Complex, Intelligent and Software Intensive Systems (CISIS), 2011 International Conference on, 2011, pp. 138-145. 

  19. Wang, P., Reinelt, G., Gao, P., and Tan, Y., A model, a heuristic and a decision support system to solve the scheduling problem of an earth observing satellite constellation, Computers & Industrial Engineering, 2011, Vol. 61, No. 2, pp. 322-335. 

  20. Wang, P., Tan, Y., and Reinelt, G., A Comparison of Heuristic Methods for Scheduling Earth Observing Satellites Fleet, In Information Technology and Computer Science (ITCS) 2009, International Conference on, 2009, Vol. 2, pp. 164-167. 

  21. Wu, G., Wang, H., Pedrycz, W., Li, H., and Wang, L., Satellite observation scheduling with a novel adaptive simulated annealing algorithm and a dynamic task clustering strategy, Computers & Industrial Engineering, 2017, Vol. 113, pp. 576-588. 

  22. Xhafa, F., Sun, J., Barolli, A., Biberaj, A., and Barolli, L., Genetic algorithms for satellite scheduling problems, Mobile Information Systems, 2012, Vol. 8, pp. 351-377. 

  23. Xhafa, F., Sun, J., Barolli, A., Takizawa, M., and Uchida, K., Evaluation of genetic algorithms for single ground station scheduling problem, in Advanced Information Networking and Applications (AINA), 2012 IEEE 26th International Conference on, 2012, pp. 299-306. 

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