UAV 네트워크는 드론(무인 항공기, UAV)이 참여하는 무선 네트워크로, 드론이 들어가는 방식은 크게 두 가지입니다. 공중 기지국이나 중계기로 날면서 지상 네트워크가 닿지 않거나 감당하지 못하는 곳에 커버리지와 용량을 보태는 경우, 그리고 휴대폰처럼 셀룰러 네트워크에 접속하는 공중 사용자가 되어 네트워크가 3차원 공간에서 서비스해야 하는 경우죠.
배경#
값싼 드론이 보급되면서 드론을 쓰는 사람이 꾸준히 늘고 있습니다. 기동성이 좋고, 다른 방법으로는 하기 어려운 공중 작업을 해낼 수 있기 때문이죠. 5G 상용화가 코앞으로 다가온 지금, 연구자들은 하늘을 날 때와 다음 비행을 기다리며 지상에 있을 때 모두, 드론을 어디에 둘지 더 잘 정하는 방법을 파고들고 있습니다. 배치만 잘해도 셀룰러 연결 품질이 좋아지고, 공중 사용자 단말과 지상 장비 사이의 평균 지연도 줄어듭니다.
A Tutorial on UAVs for Wireless Networks: Applications, Challenges, and Open Problems#
UAV의 종류#
논문 [1]은 UAV를 하위 분류로 가지를 쳐 나가는 트리로 정리합니다.
Beyond 5G with UAVs: Foundations of a 3D Wireless Cellular Network#
소개#
- 드론이 대규모로 쓰이면 무선 네트워크에 큰 영향을 줄 것.
- 응용 분야로는 열화상 촬영, 택배 배송, 공중 기지국 등이 있음.
- 이 논문은 3D 공간의 저고도 드론 사용자 단말에, 고고도 플랫폼(비행선 같은 UAV)에 실린 액세스 포인트가 서비스를 제공하는 상황을 다룸.
배경#
- 기존 연구는 비행 중인 드론 자체가 사용자 단말(UE)인 경우를 무시해 왔음.
- 드론 네트워크의 사용자 연계(user association)를 다룬 기존 연구들은 공중 기지국을 고려하지 않음.
시스템 모델#
- 드론은 두 종류. 고고도 드론이 저고도 사용자 단말 드론의 액세스 포인트 역할을 맡음.
수송 이론#
 - 저자들은 각 드론 UE를 어느 공중 기지국에 연결할지를 최적 수송 이론으로 정합니다. 시뮬레이션에서는 고전적인 SINR 기반 연계보다 평균 지연을 최대 46%까지 줄였습니다.내 연구#
Facility Location Problem Approach for Distributed Drones#
이 논문은 두 가지 빈틈에서 출발합니다. 정부와 항공 당국은 언젠가 드론이 이착륙할 수 있는 곳을 제한할 수밖에 없고, 기존 드론 연구 대부분은 드론이 어디서 출발하는지를 근거 없이 정해 놓고 시작합니다. 그래서 저희는 드론이 이착륙하고 충전하는 고정 거점인 드론 포트와 함께, 시설 입지 문제에서 출발한 알고리즘을 제안했습니다. 이 알고리즘은 후보지 집합에서 포트를 골라, 드론이 지역 안의 작업 지점까지 이동하는 평균 거리를 최소화합니다. 결과는 최적에 가까운 배치이고, 드론 전체의 에너지 소비를 줄여 줍니다. 이어서 여러 외판원 문제(TSP) 알고리즘을 적용해 드론이 모든 작업 지점을 도는 최단 경로도 구했습니다.
위 그림은 수요가 많은 곳에 드론 포트를 두자는 아이디어를 보여 줍니다. 크고 색이 칠해진 포트가 최적으로 선택된 곳이고, 작고 회색으로 처리된 포트는 후보지 중 선택되지 못한 곳입니다.
시설 입지 문제#
시설 입지 문제로 정식화하면 드론 포트 배치는 ‘예산과 후보지 집합이 주어졌을 때 포트를 어디에 두는 게 가장 좋은가’를 찾는 최적화 문제가 됩니다.