[논문]드론 기반 무선 센서 네트워크에서의 커버리지와 에너지를 고려한 드론 배치

김태림; 송종규; 임현재; 김범수

doi:10.5762/kais.2019.20.8.15

드론 기반 무선 센서 네트워크에서의 커버리지와 에너지를 고려한 드론 배치
Drone Deployment Using Coverage-and-Energy-Oriented Technique in Drone-Based Wireless Sensor Network 원문보기

한국산학기술학회논문지 = Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, v.20 no.8, 2019년, pp.15 - 22

김태림 (LIG 넥스원) , 송종규 (LIG 넥스원) , 임현재 (LIG 넥스원) , 김범수 (LIG 넥스원)

초록
AI-Helper

무선 센서 네트워크는 적은 비용이 들고 낮은 전력으로 구동할 수 있는 센서들이 넓은 범위에 분포한 네트워크이다. 이때 센서들이 주변의 환경을 감시하고 계측한 정보들을 인근의 센서들에게 멀티홉 방식으로 전송하여 최종적으로 모든 데이터들이 베이스 스테이션으로 보내지는 네트워크가 무선 센서 네트워크이다. 여기서 무선 센서 네트워크에 대한 대부분의 연구는 한 위치에 고정되어 주변을 감시하는 정적 센서가 주가 되어왔다. 하지만 정적 센서만으로 이루어진 네트워크와 달리, 드론을 이용하여 네트워크를 구성하게 된다면 네트워크의 전체 커버리지와 에너지 소모를 보다 효율적으로 관리할 수 있다. 본 논문에서는 네트워크를 이루는 드론들에 대한 환경을 모델링하기 위해 전송 전력 모델과 비디오 인코딩 모델을 수식화하여 소개한다. 또한 드론의 효율적인 배치를 위하여 우선순위 지도를 설계하고, 이를 기반으로 커버리지와 에너지를 고려하여 드론들을 배치하는 방식을 보여준다. 다양한 시뮬레이션을 통하여 정적 센서 기반의 네트워크보다 드론 기반의 무선 센서 네트워크에서 더 적은 수의 센서로 커버리지를 증가시키고 소모되는 에너지는 줄여준다는 것을 보여준다. 구체적으로는 정적 센서와 드론의 수가 동일한 가운데 커버리지는 최대 30 퍼센트의 향상이 있고, 에너지 측면에서는 평균 25 퍼센트의 전체 네트워크의 에너지 소모를 줄이면서도 정적 센서 네크워크와 드론 기반 네트워크의 커버리지가 동일하게 유지됨을 보여준다.

Abstract ▼ AI-Helper

Awireless sensor network utilizes small sensors with a low cost and low power being deployed over a wide area. They monitor the surrounding environment and gather the associated information to transmit it to a base station via multi-hop transmission. Most of the research has mainly focused on static sensors that are located in a fixed position. Unlike a wireless sensor network based on static sensors, we can exploit drone-based technologies for more efficient wireless networks in terms of coverage and energy. In this paper, we introduce a transmission power model and a video encoding power model to design the network environment. We also explain a priority mapping scheme, and deploy drones oriented for network coverage and energy consumption. Through our simulations, this research shows coverage and energy improvements in adrone-based wireless sensor network with fewer sensors, compared to astatic sensor-based wireless sensor network. Concretely, coverage increases by 30% for thedrone-based wireless sensor network with the same number of sensors. Moreover, we save an average of 25% with respect to the total energy consumption of the network while maintaining the coverage required.

주제어

표/그림 (6)

그림 Fig. 1. Drone-based wireless sensor network
표 Table 1. Priority mapping scheme
그림 Fig. 2. (a) Events generated on 100 m × 100 m area (b) Priority map for drone deployment
그림 Fig. 3. Energy consumed and lifetime with the number of drones(D_M)
그림 Fig. 4. Coverage versus the number of static sensors and drone sensors
그림 Fig. 5. Energy consumed versus minimum network coverage (C_min) for static sensors and drone sensors

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 논문에서는 계측 드론이 이미지 센서를 이용하여 주변을 감시하는 시스템을 설계한다. 발생한 이벤트를 감지하고 이를 지속적으로 인코딩을 하여 수집 드론으로 인코딩된 데이터를 전송한다.
본 논문에서는 드론 기반의 무선 네트워크 환경에서 커버리지와 에너지를 고려하여 드론을 효율적으로 배치하는 방식에 대해서 알아보았다. 여기서 드론 네트워크의 환경을 모델링하기 위하여 전송 전력 모델과 비디오 인코딩 모델을 소개하였다.
그리고 수집 드론의 경우 계측 드론이 계측한 데이터를 가능한 최소의 에너지로 수집 드론으로 전송할 수 있는 곳에 위치할 수 있도록 하는 에너지의 문제가 있다. 본 설계에서는 계층적 구조를 가진 드론 기반의 무선 네트워크에서 커버리지와 에너지를 고려하여 계측 드론과 수집 드론을 배치하는 방식에 대해서 알아본다.
무선 센서 네트워크에서 드론을 적용한 여러 논문들이 발표되었지만 대부분의 제안에서는 드론이 부가적인 용도로 사용되었다. 본 연구에서는 드론으로만 구성된 무선 센서 네트워크에서 커버리지와 에너지를 고려하여 배치 하는 방법에 대해서 알아본다. 2장에서는 무선 센서 네트워크에서의 문제를 정의하고 3장에서는 네트워크 환경에 서의 여러 전력 모델들을 설명한다.
본 논문에서는 드론 기반의 무선 네트워크 환경에서 커버리지와 에너지를 고려하여 드론을 효율적으로 배치하는 방식에 대해서 알아보았다. 여기서 드론 네트워크의 환경을 모델링하기 위하여 전송 전력 모델과 비디오 인코딩 모델을 소개하였다. 또한 드론을 효율적으로 배치하기 위하여 우선순위 지도를 설계하였으며 이를 통해 커버리지와 에너지를 고려하는 방식도 알아보았다.
이번 연구에서는 주어진 정적 이벤트에 대하여 드론을 배치해보는 방식에 대해서 알아보았다. 하지만 이를 현실에 적용하기 위해서 극복해야할 여러 문제점들이 있다.
작성된 우선순위 지도를 통해 드론을 배치하는 방식에 대해서 소개한다. 먼저 PL이 가장 높은 곳을 선택하여 하나의 계측 드론를 배치한다.

가설 설정

특정 구역 내에서 우리가 관심을 가지고 있는 이벤트들이 빈번하게 발생하고 있다고 가정을 해보자. 전장(battlefield)과 같이 안정적인 전원을 공급하기 어려워 고정된 감시 시스템을 설치할 수 없는 지역에서는 드론을 이용하여 주변을 감시하는 방법이 하나의 대안이 된다.

제안 방법

지상 또는 지하에 다수로 고정되어 한정적인 자원을 소모하며 주변을 감시하는 1단계 센서, 충분한 에너지를 보유하여 고속으로 데이터를 처리하는 소수의 2단계 센서, 추가적인 커버리지를 확보하고 하위단계 의 정보를 이용하여 감지된 이벤트를 추적하는 3단계 센서로 이루어진다. 드론은 3단계 센서의 역할을 하며 1, 2단계에서 획득한 정보를 이용하여 특정 구역 내에서 발생한 이벤트를 지속적으로 추적하는 방식을 소개하였다. 지향성 안테나를 장착한 드론에서 네트워크의 수명을 길게 가져가는 동시에 커버리지도 최대화하기 위해서 다운링크의 커버리지 확률을 계산하였다[5].
여기서 드론 네트워크의 환경을 모델링하기 위하여 전송 전력 모델과 비디오 인코딩 모델을 소개하였다. 또한 드론을 효율적으로 배치하기 위하여 우선순위 지도를 설계하였으며 이를 통해 커버리지와 에너지를 고려하는 방식도 알아보았다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해서 기존의 정적 센서 네트워크보다 커버리지와 에너지 측면에서 향상된 결과를 확인하였다.
또한 다수의 드론이 사용되는 무선 네트워크 환경에서 지상 사용자와 드론 사이의 스케줄링 및 연관성, 드론의 비행궤적, 데이터 전송 전력이 동시에 고려된 연구가 발표 되었다[6]. 이때 사용자 사이에서 처리될 수 있는 최소의 데이터양을 최대화하는 알고리즘을 제시하였다. 이를 통해 기존의 정적 센서만 사용된 네트워크에 비해서 드론의 동적 이동이 통신 채널을 보다 효과적으로 사용하게 만들며 센서 간 전파 방해를 완화시켜주는 유동성을 제공해주게 되어 전체적으로 무선 네트워크의 효율성이 증가되는 것을 확인할 수 있었다.
이는 Q가 밀집해있어 적은 수의 드론을 통해서 커버리지를 향상시킬 수 있기 때문이다. 이를 바탕으로 드론 기반 네트워크에서 소모되는 드론들의 총 에너지 E_net (i,j,k) 을 고려하면서 동시에 무선 네트워크에서 필요로 하는 최소의 커버리지인 C_min을 만족하기 위한 알고리즘을 수식화하면 다음과 같다.
따라서 발생된 Q에 대하여 계측 범위를 고려하면 우선순위 레벨인 PL을 결정할 수 있다. 이를 이용하여 우선순위 지도를 설계하고, 이 값들을 기준으로 D_M을 배치하여 커버리지를 증가시킨다. Table.
드론은 3단계 센서의 역할을 하며 1, 2단계에서 획득한 정보를 이용하여 특정 구역 내에서 발생한 이벤트를 지속적으로 추적하는 방식을 소개하였다. 지향성 안테나를 장착한 드론에서 네트워크의 수명을 길게 가져가는 동시에 커버리지도 최대화하기 위해서 다운링크의 커버리지 확률을 계산하였다[5]. 이를 기반으로 드론의 최적의 위치를 결정하였으며, 이는 드론의 수와 안테나 이득 및 빔폭에 영향을 받는 것을 보여주었다.

성능/효과

또한 드론을 효율적으로 배치하기 위하여 우선순위 지도를 설계하였으며 이를 통해 커버리지와 에너지를 고려하는 방식도 알아보았다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해서 기존의 정적 센서 네트워크보다 커버리지와 에너지 측면에서 향상된 결과를 확인하였다.
하지만 드론이 군집을 이루어 네트워크를 형성할 때, 각 드론이 이상적이고 독립적으로 동작하며 주변에 영향을 미치지 않는다고 기대하기 어렵다. 세 번째, 드론의 경우 기존의 정적 센서에 비해 고비용이기 때문에 군사적인 측면에서는 적용할 수 있으나 현실적으로 실생활에 사용하기는 어렵다. 따라서 이러한 문제점들을 해결하기 위한 방법들이 추후 연구되어야 할 과제가 될 것이다.
지향성 안테나를 장착한 드론에서 네트워크의 수명을 길게 가져가는 동시에 커버리지도 최대화하기 위해서 다운링크의 커버리지 확률을 계산하였다[5]. 이를 기반으로 드론의 최적의 위치를 결정하였으며, 이는 드론의 수와 안테나 이득 및 빔폭에 영향을 받는 것을 보여주었다. 또한 다수의 드론이 사용되는 무선 네트워크 환경에서 지상 사용자와 드론 사이의 스케줄링 및 연관성, 드론의 비행궤적, 데이터 전송 전력이 동시에 고려된 연구가 발표 되었다[6].
이때 사용자 사이에서 처리될 수 있는 최소의 데이터양을 최대화하는 알고리즘을 제시하였다. 이를 통해 기존의 정적 센서만 사용된 네트워크에 비해서 드론의 동적 이동이 통신 채널을 보다 효과적으로 사용하게 만들며 센서 간 전파 방해를 완화시켜주는 유동성을 제공해주게 되어 전체적으로 무선 네트워크의 효율성이 증가되는 것을 확인할 수 있었다.

후속연구

첫 번째, 정적 이벤트 보다는 시간에 따라 변화하는 동적 이벤트에 대해 런타임 상황에서 배치하는 방식을 연구해 보는 것이 실용적이다. 두 번째, 제안한 방식을 적용하여 드론을 운용하기 위해서는 자율주행의 높은 신뢰성이 필요하다. 하지만 드론이 군집을 이루어 네트워크를 형성할 때, 각 드론이 이상적이고 독립적으로 동작하며 주변에 영향을 미치지 않는다고 기대하기 어렵다.
세 번째, 드론의 경우 기존의 정적 센서에 비해 고비용이기 때문에 군사적인 측면에서는 적용할 수 있으나 현실적으로 실생활에 사용하기는 어렵다. 따라서 이러한 문제점들을 해결하기 위한 방법들이 추후 연구되어야 할 과제가 될 것이다.

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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