[논문]군집 드론 네트워크에서 네트워크 결합을 위한 동적 슬롯 재할당 기법

이종관; 이민우

doi:10.6109/jkiice.2019.23.2.156

군집 드론 네트워크에서 네트워크 결합을 위한 동적 슬롯 재할당 기법
Dynamic Slot Re-assignment Scheme for Network Merge in Swarming Drone Networks 원문보기

한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.23 no.2, 2019년, pp.156 - 164

이종관 (Department of Computer Science, Korea Military Academy) , 이민우 (Department of Military Digital Convergence, Ajou University)

초록
AI-Helper

본 논문에서는 네트워크가 수시로 결합, 분리되는 군집 드론 네트워크를 위한 효과적인 동적 슬롯 재할당 기법을 제안한다. 네트워크별 리더 노드는 드론들간의 주기적인 정보교환을 통해 이웃 네트워크의 슬롯할당정보를 파악한다. 해당 정보를 이용하여 리더 노드는 네트워크가 결합되는 경우, 경쟁방식을 적용했을 때의 슬롯할당 성공확률을 기준으로 경쟁 또는 비경쟁방식으로 슬롯을 재할당한다. 제안하는 기법에서 비경쟁방식으로 슬롯을 재할당하면 충돌없이 슬롯을 재할당하며 네트워크 규모와 무관하게 항상 동일한 성능을 보장할 수 있다. 그리고 경쟁방식을 적용하면 네트워크 결합에 의해 재할당해야하는 슬롯의 개수를 최소화할 수 있다. 실험을 통해 제안하는 기법이 동적인 군집 드론 네트워크에서 경쟁 방식에 비해 항상 우수하거나 최소한 동일한 성능을 보임을 확인한다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, we propose an efficient dynamic slot re-assignment scheme for swarming drone networks in which networks members merged and split frequently. The leader drone of each network recognizes the slot allocation information of neighbor networks by periodic information exchange among between the drones. Using the information, the leader drone makes a decision how to reallocate the slots between members in case of network merge. The non-competitive method in the proposed scheme can re-assign the slots without any slot collision and shows always superior performance than competitive scheme. The competitive method in the proposed scheme reduces the number of slots that should be re-assigned in case of network merge. The experimental performance analysis shows that the proposed scheme performs better or at least equal to the performance of the competitive scheme in a swarming drone network.

주제어

표/그림 (10)

그림 Fig. 1 Frame structure
표 Table. 1 Notation
그림 Fig. 2 Example of slot allocation information: (a) network topology and frame structure, (b) 1-hop slot allocation information
그림 Fig. 3 Slot allocation process for a newly arrived drone
그림 Fig. 4 Control message exchange between leader drones
그림 Fig. 5 Example of slot reallocation in case of network merge : (a) NetID1 before merging (b) NetID2 before merging (c) NetID3 after merging (shadow circle represents a leader drone)
그림 Fig. 6 N when varying n₂ and M in the proposed and contention scheme (n₁ = 50, p=0.2)
그림 Fig. 7 N when varying n₂ and p in the proposed and contention scheme (M=20)
그림 Fig. 8 N when varying n₂ and M in the proposed scheme (n₁=50, p=0.2)
그림 Fig. 9 N when varying n₂ and p in the proposed scheme (n₁=50, M=20)

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

슬롯 재할당 방법은 NetID1, NetID2의 네트워크 규모, 유휴슬롯의 개수 등에 따라 결정될 수 있다. 본 논문에서는 경쟁방식으로 슬롯을 재할당할 시 슬롯에서의 슬롯할당 성공확률을 기초로 슬롯 재할당 방식을 결정하는 방안을 제안한다. 성공확률이 사전에 정의된 값보다 크다면 경쟁방식으로 그렇지 않다면 비경쟁방식으로 슬롯을 재할당한다.
본 논문에서는 군집을 형성한 동적인 드론 네트워크에서 효과적인 슬롯 재할당기법을 제안하였다. 군집 드론은 다양한 임무수행을 위해 여러 군집이 하나로 결합되거나 하나의 군집이 여러 군집으로 분할되어 운용될 것이다.
본 논문에서는 최소한의 데이터 전송기회를 보장할 수 있는 TDMA 기반의 군집 드론 네트워크를 위한 동적 슬롯 재할당 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 네트워크 결합시 네트워크 환경에 따라 적응적으로 슬롯 재할당 방법을 선택한다.
본 장에서는 제안하는 기법에서 중요하게 사용되는 슬롯할당정보에 대해 구체적으로 설명하고, 네트워크 가입, 네트워크 통합 및 분할 등 네트워크의 동적 변화에 따라 슬롯이 어떻게 할당되는지 살펴본다. 표 1은 제안하는 기법을 설명하기 위해 사용되는 주요 기호를 나타낸다.

가설 설정

독립적으로 운용되던 네트워크를 각각 NetID1, NetID2라 하고, 각 네트워크의 리더 드론을 LD1, LD2라 하자. NetID1과 NetID2가 서로 접근하는 상황을 가정하자. 드론들이 수신하는 1-hop 슬롯할당정보에는 네트워크 ID 정보를 포함하고 있기 때문에 LD1, LD2는 NetID1과 NetID2가 서로 접근하고 있음을 알 수 있다.
왜냐하면 각 노드들은 이미 슬롯을 할당받고 있기 때문이다. 또한 분리되는 네트워크별로 적절한 방법에 의해 리더 드론이 선정되며 중복되지 않는 네트워크 ID가 할당된다고 가정한다.
비경쟁방식으로 슬롯을 할당하는 경우, 드론 S가 m 번째 슬롯을 사용 중이고 m번째 슬롯 이전에 i개의 유휴슬롯이 있으며 m번째 슬롯 이후에 j개의 유휴슬롯이 있다고 가정하자. 드론 S가 left-associativity 슬롯 재할당을 해야한다면 재할당되는 슬롯은 (m-i)번째 슬롯이 된다.
군집은 경우에 따라 2개 이상의 소규모 군집으로 분할되기도 하며 다른 군집과 결합하여 더 큰 군집을 형성하기도 한다. 하지만 네트워크가 수용할 수 없는 규모로 군집을 형성하지는 않으며 군사작전도 이를 고려하여 계획이 수립되는 것으로 가정한다.
한 프레임은 N(=100)개의 시간슬롯으로 구성되어 있으며, NetID1에 속한 드론은 n1대, Net2에 속한 드론은 n2(<n1)대로 가정한다.

제안 방법

규모가 작은 네트워크가 결합되는 경우, 제안하는 기법은 경쟁 방식으로 슬롯을 재할당한다. 이때 상대적으로 규모가 작은 네트워크만 슬롯을 재할당하며 규모가 큰 네트워크는 슬롯을 변경하지 않는다.
또한 모든 드론은 프레임별로 1개의 시간슬롯을 할당받는다. 그리고 NetID1과 NetID2에 할당된 시간슬롯의 프레임 내의 위치는 균등분포 (uniform distribution)를 따르며 동일한 실험을 10,000 번 반복하여 슬롯 재할당에 소요되는 평균 슬롯의 개수의 구하였다.
첫째, 제안하는 기법이 경쟁 기법에 비해 항상 우수하거나 최소한 같은 성능을 나타낸다. 둘째, 제안하는 기법은 네트워크 결합시 네트워크 규모에 따라 경쟁과 비경쟁 방식을 선택적으로 적용한다. 셋째, 비경쟁 방식 적용시 네트워크 규모와 무관하게 일정한 성능으로 슬롯을 재할당한다.
본 장에서는 경쟁기반 슬롯할당 기법과 제안하는 기법을 다양한 조건에서 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 상호성능을 비교, 분석한다. 성능을 비교하기 위해 드론들에게 시간슬롯이 할당되는데 필요한 시간슬롯의 개수를 성능지표로 사용하였다.
상호 독립적으로 운용되고 있던 네트워크 NetID1과 NetID2가 결합되는 경우에 제안하는 기법은 비경쟁방식으로 슬롯을 재할당한다. 그림 6은 n₁=50 으로 고정하고 미니슬롯의 개수(M)와 n₂의 값의 변화에 따라 슬롯 재할당이 완료되는데 필요한 시간슬롯의 개수(\(\bar{N}\))를 나타낸다.
본 장에서는 경쟁기반 슬롯할당 기법과 제안하는 기법을 다양한 조건에서 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 상호성능을 비교, 분석한다. 성능을 비교하기 위해 드론들에게 시간슬롯이 할당되는데 필요한 시간슬롯의 개수를 성능지표로 사용하였다. 시간슬롯의 길이를 특정하지 않은 것은 시간슬롯의 길이는 드론의 비행속도, 네트워크에 가입되는 드론의 개수, 드론들간의 이격거리, 데이터 전송속도 등의 운용환경에 의해서 결정되기 때문이다.
본 논문에서는 최소한의 데이터 전송기회를 보장할 수 있는 TDMA 기반의 군집 드론 네트워크를 위한 동적 슬롯 재할당 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 네트워크 결합시 네트워크 환경에 따라 적응적으로 슬롯 재할당 방법을 선택한다. 제안하는 기법에서 비경쟁방식으로 슬롯을 재할당하면 충돌없이 슬롯을 재할당하며 네트워크 규모와 무관하게 항상 동일한 성능을 보장할 수 있다.
군집이 결합되는 경우 기존 네트워크에서 운용되던 시간슬롯들의 충돌을 회피하기 위해 신속한 슬롯 재할당이 필요하다. 제안하는 기법은 네트워크별 각 리더 드론들이 교환한 슬롯할당정보를 기초로 경쟁 또는 비경쟁 방식으로 슬롯을 재할당한다. 제안하는 기법의 성능을 경쟁 기법과 실험적으로 비교 분석한 결과, 제안하는 기법이 항상 우수하거나 최소한 경쟁기법과 동일한 성능을 나타냄을 확인하였다.
여기서 성공확률이 높은 경우는 드론간의 경쟁비가 작다는 것으로 이는 소규모 네트워크를 의미한다. 제안하는 기법은 소규모 네트워크가 결합될 때는 경쟁방식으로 대규모 네트워크가 결합될 때는 비경쟁방식으로 슬롯을 재할당한다. 이를 위해 성공확률 P_s가 ξ보다 크다면 경쟁방식으로 ξ보다 작다면 비경쟁방식을 선택하도록 한다.

대상 데이터

D_new 는 가입하고자 하는 네트워크의 슬롯할당정보를 파악하여 어느 슬롯이 유휴슬롯인지를 파악해야한다. 이를 위해 D_new는 슬롯을 할당하기 전에 수신모드로 대기하며 인접 드론들이 전송하는 1-hop 슬롯할당정보를 수집한다. 이를 통해 2-hop 슬롯할당정보를 스스로 생산할 수 있으며 유휴슬롯을 확인할 수 있다.

성능/효과

하지만 모든 드론이 슬롯을 재할당해야 한다. 넷째, 경쟁 방식 적용시 슬롯 재할당 소요를 최소화할 수 있으며, 경쟁 기법과 동일한 성능을 나타낸다. 그리고 p가 성능에 미치는 영향이 작기 때문에 복잡한 절차 없이 적절한 p를 간단하게 구할 수 있다.
제안하는 기법의 성능을 경쟁 기법과 실험적으로 비교 분석한 결과, 제안하는 기법이 항상 우수하거나 최소한 경쟁기법과 동일한 성능을 나타냄을 확인하였다. 따라서 군사용 군집 드론과 같이 매우 동적인 네트워크 환경에서 제안하는 기법이 효과적으로 적용될 수 있다.
따라서 경쟁 기법에서 n₂가 클 때 최적의 p를 구하는 것이 중요하다. 반면, 제안하는 기법은 M과 p의 값과 무관하게 일정한 성능을 유지하며, 항상 경쟁 기법에 비해 우수한 성능을 나타낸다.
둘째, 제안하는 기법은 네트워크 결합시 네트워크 규모에 따라 경쟁과 비경쟁 방식을 선택적으로 적용한다. 셋째, 비경쟁 방식 적용시 네트워크 규모와 무관하게 일정한 성능으로 슬롯을 재할당한다. 하지만 모든 드론이 슬롯을 재할당해야 한다.
[5]는 군집 드론 네트워크에서 경쟁기반의 TDMA(Time Division Multiple Access) 시스템을 제안하였다. 제안된 기법은 각 드론들이 시간슬롯을 할당받기 위해 Slotted ALOHA 방식으로 경쟁을 하되, 이전 프레임에서 해당 슬롯을 할당받은 드론에게는 짧은 back-off 타임을 부여하여 우선권을 보장한다. 하지만 군집 내에서 드론들의 슬롯 접근만 고려하였으며, 군집의 통합과 분리 등과 같은 동적인 네트워크 변화는 고려하지 않았다.
제안하는 기법은 네트워크 결합시 네트워크 환경에 따라 적응적으로 슬롯 재할당 방법을 선택한다. 제안하는 기법에서 비경쟁방식으로 슬롯을 재할당하면 충돌없이 슬롯을 재할당하며 네트워크 규모와 무관하게 항상 동일한 성능을 보장할 수 있다. 그리고 경쟁방식을 적용하면 네트워크 결합에 의해 재할당해야하는 슬롯의 개수를 최소화할 수 있다.
제안하는 기법은 네트워크별 각 리더 드론들이 교환한 슬롯할당정보를 기초로 경쟁 또는 비경쟁 방식으로 슬롯을 재할당한다. 제안하는 기법의 성능을 경쟁 기법과 실험적으로 비교 분석한 결과, 제안하는 기법이 항상 우수하거나 최소한 경쟁기법과 동일한 성능을 나타냄을 확인하였다. 따라서 군사용 군집 드론과 같이 매우 동적인 네트워크 환경에서 제안하는 기법이 효과적으로 적용될 수 있다.
결론적으로 실험결과 제안하는 기법은 경쟁 기법에 비해 다음과 같은 특징이 있다. 첫째, 제안하는 기법이 경쟁 기법에 비해 항상 우수하거나 최소한 같은 성능을 나타낸다. 둘째, 제안하는 기법은 네트워크 결합시 네트워크 규모에 따라 경쟁과 비경쟁 방식을 선택적으로 적용한다.
이는 M이 증가할수록 슬롯 할당을 위한 경쟁에 참여할 기회가 증가하기 때문이다. 한편, 제안하는 기법에서는 n₂와 M의 값과 무관하게 일정한 성능을 유지하며, 경쟁기법에 비해 항상 우수한 성능을 나타낸다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	드론의 활용방안은?	드론은 최초 군사적 용도로 개발되었으나 높은 활용성으로 농업, 산불감시, 재해재난 구조, 통신, 방송, 물류 등 다양한 분야에서 운용되고 있다[1]. 특히 군사적 분야에서 드론은 인명 손실을 최소화 하면서 기존 전투근무 지원 임무의 효율성을 증대시킬 뿐 아니라 새로운 패러다임의 전투 임무까지 수행할 수 있다.
	드론의 비행을 제어하는 방법은?	드론의 비행을 제어하는 방법에는 지상통제소에서 제어신호를 통해 드론을 원격에서 조정하는 방법, 비행경로를 사전에 입력하여 비행하는 방법이 대표적이다. 최근 드론 조정 대회, 각종 드론 공연 등은 모두 위와 같은 방법으로 드론을 제어한다.
	드론의 군사적 활용성을 확대하려는 이유는?	드론은 최초 군사적 용도로 개발되었으나 높은 활용성으로 농업, 산불감시, 재해재난 구조, 통신, 방송, 물류 등 다양한 분야에서 운용되고 있다[1]. 특히 군사적 분야에서 드론은 인명 손실을 최소화 하면서 기존 전투근무 지원 임무의 효율성을 증대시킬 뿐 아니라 새로운 패러다임의 전투 임무까지 수행할 수 있다. 이런 이유로 육군은 5대 게임체인저 중 하나로 드론봇을 선정하여 의욕적으로 드론의 군사적 활용성을 확대하려 노력하고 있다.

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저자의 다른 논문 :

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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