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UAV 네트워크의 자율적 최적화를 위한 동적 적응 클러스터링 기법 연구
Dynamic Adaptive Clustering for Autonomous Optimization of Unmanned Aerial Vehicle Networks
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- 발행기관
- 국제차세대융합기술학회 바로가기
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- 간행물
- 차세대융합기술학회논문지 KCI 등재 바로가기
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- 통권
- 제9권 4호 (2025.04)바로가기
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- 페이지
- pp.902-916
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A466380
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원문정보
초록
- 영어
- This paper proposes a Dynamic Adaptive Clustering (DAC) technique to enhance communication efficiency in Unmanned Aerial Vehicle (UAV) networks. While previous UAV clustering studies have shown limitations in either assuming static environments or insufficiently reflecting dynamic characteristics, the proposed DAC technique dynamically optimizes cluster structures by monitoring real-time UAV states and network environment changes. Specifically, the network's stability and efficiency are improved through a comprehensive cluster head selection mechanism that considers UAV position, battery status, and communication performance, along with an autonomous cluster reconfiguration approach. Performance evaluation results demonstrated communication cost reductions of up to 56.31% compared to the Independent method and an average of 5.78% compared to the Static Cluster method, while maintaining stable performance even in scenarios with high UAV mobility. Furthermore, the lower rate of communication cost increase over time compared to existing methods validates its applicability in actual UAV operating environments.
- 한국어
- 본 연구는 UAV(Unmanned Aerial Vehicle) 네트워크의 통신 효율성 향상을 위한 새로운 클러스터링 (Clustering) 기법인 DAC(Dynamic Adaptive Clustering) 기법을 제안한다. 기존의 UAV 클러스터링 연구들이 정 적인 환경을 가정하거나 동적 특성을 충분히 반영하지 못하는 한계를 보였던 반면, 제안하는 DAC 기법은 UAV의 실시간 상태와 네트워크 환경 변화를 모니터링하여 클러스터 구조를 동적으로 최적화한다. 특히 UAV의 위치, 배터 리 상태, 통신 성능을 종합적으로 고려한 헤드 선정 메커니즘과 자율적인 클러스터 재구성 방식을 통해 네트워크의 안정성과 효율성을 향상시킨다. 성능 평가 결과, Independent 방식 대비 최대 54.75%, Static Cluster 방식 대비 평 균 5.84%의 통신 비용 절감 효과를 보였으며, UAV의 이동이 활발한 구간에서도 안정적인 성능을 유지하였다. 또 한 시간에 따른 통신 비용 증가율이 기존 방식보다 낮아 실제 UAV 운용 환경에서의 적용 가능성을 입증하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
2.1 UAV 클러스터링 관련 연구
2.2 클러스터 헤드 선정 기법
2.3 UAV 통신 효율성 연구
2.4 기존 연구와의 차별점
Ⅲ. 동적 적응형 클러스터링 기법
3.1 DAC(Dynamic Adaptive Clustering) 기법
3.2 클러스터 형성 및 헤드 선정
3.3 클러스터 병합 메커니즘
3.4 클러스터 분할 메커니즘
3.5 클러스터 관리 방식
Ⅳ. 실험 구성 및 성능 평가
4.1 실험 설계 및 환경
4.2 DAC 기법의 동작 분석
4.3 통신 비용 비교 분석
Ⅴ. 결론
REFERENCES
키워드
무인항공기 네트워크 클러스터링 동적 최적화 통신 효율성 Unmanned Aerial Vehicle Network Clustering Dynamic Optimization Communication Efficiency저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 국제차세대융합기술학회 [International Next-generation Convergence technology Association]
- 설립연도
- 2017
- 분야
- 복합학>기술정책
- 소개
- Ever since next generation convergence technology became one of the most important industries in the nation, computing professionals have encountered a growing number of challenges. Along with scholars and colleagues in related fields, they have gathered in avariety of forums and meetings over the last few decades to share their knowledge, experiences and the outcome of their research. These exchanges have led to the founding of the International Next-generation Convergence technology (INCA) on December 1, 2015. INCA was registered as an incorporated association under the Ministry of Information and Communications. The main purpose of the organization is to improve our society by achieving the highest capability possible in next generation convergence technology.
간행물
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- 간행물명
- 차세대융합기술학회논문지 [The Journal of Next-generation Convergence Technology Association]
- 간기
- 월간
- pISSN
- 2508-8270
- 수록기간
- 2017~2026
- 등재여부
- KCI 등재
- 십진분류
- KDC 506 DDC 606
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