KR101686335B1 - 무인 비행체를 이용한 관심 지역에 대한 패킷 수신율 수집 방법 - Google Patents

무인 비행체를 이용한 관심 지역에 대한 패킷 수신율 수집 방법 Download PDF

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이형준
박소연
정다희
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이화여자대학교 산학협력단
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Abstract

무인 비행체를 이용한 관심 지역에 대한 패킷 수신율 수집 방법은 적어도 하나의 무인 비행체가 적어도 하나의 통신 노드 또는 적어도 하나의 AP가 배치된 관심 지역에 대한 위치 정보를 획득하는 단계, 상기 무인 비행체가 상기 관심 지역을 복수의 영역 단위로 구분하는 복수의 지점을 이동하는 단계 및 상기 무인 비행체가 상기 복수의 지점에서의 패킷 수신율을 수집하는 단계를 포함한다.

Description

무인 비행체를 이용한 관심 지역에 대한 패킷 수신율 수집 방법{COLLECTING METHOD FOR PACKET RECEPTION RATE IN REGION OF INTEREST USING UAV}
이하 설명하는 기술은 무인 비행체를 이용하여 무선 네트워크를 이용하는 지역에 대한 패킷 수신율을 수집하는 기법에 관한 것이다.
무선 네트워크는 일정한 지역에 패킷을 전송하기 위한 중계기 또는 AP를 갖는다. 예컨대, 애드혹 네트워크(Ad-Hoc network)는 다수의 통신 노드를 포함하고, 이동통신 네트워크 경우 코어 네트워크와 단말이 접속하는 기지국(AP)을 포함한다. 통신 노드 또는 AP는 지역에 따라 적절하게 배치되어야 원활한 통신이 보장된다. 따라서 네트워크 설계 내지 장비 설치 단계에서 일정한 지역에 통신 노드 또는 AP는 지역에 따라 적절하게 배치되었는지 파악할 필요가 있다. 나아가 네트워크 설치 이후 어떤 통신 노드 또는 AP에 장애가 발생하였는지를 모니티링할 필요가 있다.
한국공개특허 KR 10-2009-0054747호
P. Corke , S. Hrabar , R. Peterson , D. Rus , S. Saripalli , G. Sukhatme , Robotics and Automation, 2004. Proceedings. ICRA '04. 2004 IEEE International Conference on (Volume:4 ), "Autonomous Deployment and Repair of a Sensor Network Using an Unmanned Aerial Vehicle", 3602-3608page.
이하 설명하는 기술은 무인 비행체를 이용하여 무선 네트워크를 사용하는 일정한 지역에서 통신 상태를 파악할 수 있는 기법을 제공하고자 한다.
무인 비행체를 이용한 관심 지역에 대한 패킷 수신율 수집 방법은 적어도 하나의 무인 비행체가 적어도 하나의 통신 노드 또는 적어도 하나의 AP가 배치된 관심 지역에 대한 위치 정보를 획득하는 단계, 상기 무인 비행체가 상기 관심 지역을 복수의 영역 단위로 구분하는 복수의 지점을 이동하는 단계 및 상기 무인 비행체가 상기 복수의 지점에서의 패킷 수신율을 수집하는 단계를 포함한다.
다른 측면에서 무인 비행체를 이용한 관심 지역에 대한 패킷 수신율 수집 방법은 적어도 하나의 무인 비행체가 적어도 하나의 통신 노드 또는 AP가 배치된 관심 지역 이동하면서 패킷 수신율을 수집하되, 상기 관심 지역은 격자 형태로 구분되고 상기 무인 비행체는 상기 격자를 구성하는 직선들이 서로 만나는 복수의 정점을 이동하면서 상기 복수의 정점마다 패킷 수신율을 수집하는 단계 및 상기 무인 비행체가 상기 복수의 정점으로 생성가능한 일정한 크기 및 모양을 갖는 영역을 결정하고, 상기 영역 각각에 대해 상기 영역에 포함된 모든 정점의 평균 패킷 수신율을 결정하는 단계를 포함한다.
이하 설명하는 기술은 무임 비행체를 이용하여 관심 지역의 통신 상태를 빠르게 파악할 수 있다. 이를 통해 서비스 사업자는 통신이 원활하지 못한 지점 내지 영역을 판단할 수 있다.
도 1은 관심 지역과 관심 지역을 비행하는 무인 비행체를 도시한 예이다.
도 2는 무인 비행체가 관심 지역을 비행하는 경로를 설명하는 예이다.
도 3은 두 개의 무인 비행체가 관심 지역을 탐색하는 과정에 대한 예를 도시한다.
도 4는 두 개의 무인 비행체가 관심 지역을 탐색하는 과정에 대한 다른 예를 도시한다.
도 5는 무인 비행체를 이용한 관심 지역에 대한 패킷 수신율 수집 방법에 대한 순서도의 예이다.
도 6은 관심 지역에서 정점 집합을 도시한 예이다.
도 7은 무인 비행체가 관심 지역을 이동하는 방법에 대한 다른 예이다.
도 8은 차량 애드혹 네트워크을 사용하는 관심 지역에서 일정한 시간 패킷 수신율을 수집하여 네트워크 상태를 진단하는 상황을 도시한 예이다.
도 9는 이동통신 네트워크를 설치하는 과정에서 AP 장치의 패킷 수신율을 수집하여 AP 장치의 배치를 결정하는 예를 도시한다.
도 10은 실내 무선랜 네트워크를 설치하는 과정에서 AP 장치의 패킷 수신율을 수집하여 AP 장치의 배치를 결정하는 예를 도시한다.
도 11은 3차원 영역을 갖는 관심 지역 및 관심 지역을 이동하는 무인 비행체에 대한 예를 도시한다.
이하 설명하는 기술은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 이하 설명하는 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 이하 설명하는 기술의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 해당 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않으며, 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 이하 설명하는 기술의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
본 명세서에서 사용되는 용어에서 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 해석되지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함한다" 등의 용어는 설시된 특징, 개수, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 의미하는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 개수, 단계 동작 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
도면에 대한 상세한 설명을 하기에 앞서, 본 명세서에서의 구성부들에 대한 구분은 각 구성부가 담당하는 주기능 별로 구분한 것에 불과함을 명확히 하고자 한다. 즉, 이하에서 설명할 2개 이상의 구성부가 하나의 구성부로 합쳐지거나 또는 하나의 구성부가 보다 세분화된 기능별로 2개 이상으로 분화되어 구비될 수도 있다. 그리고 이하에서 설명할 구성부 각각은 자신이 담당하는 주기능 이외에도 다른 구성부가 담당하는 기능 중 일부 또는 전부의 기능을 추가적으로 수행할 수도 있으며, 구성부 각각이 담당하는 주기능 중 일부 기능이 다른 구성부에 의해 전담되어 수행될 수도 있음은 물론이다.
또, 방법 또는 동작 방법을 수행함에 있어서, 상기 방법을 이루는 각 과정들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않은 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 과정들은 명기된 순서와 동일하게 일어날 수도 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.
무선 네트워크는 무선으로 통신을 수행하는 네트워크를 말한다. 무선 네트워크는 다양하게 분류될 수 있다. 현재 시장에서는 사용하는 통신 방식 또는 표준에 따라 다양한 기술이 사용되고 있다. 예컨대, 3G/LTE와 같은 통신 방식을 사용하는 이동통신 네트워크, IEEE 802.11에 따른 근거리 무선 통신(Wi-Fi), IEEE 802.15.4에 따른 근거리 무선 통신(Zigbee) 등과 같은 다양한 기술이 존재한다.
무선 네트워크에서 사용자 단말은 AP(Access Point)를 통해 코어 네트워크에 접속한다. 사용자 단말은 이동통신 네트워크의 기지국, 기타 근거리 무선 통신을 위한 AP 장치 등을 통해 데이터를 주고받는다. (i) 통신 사업자는 서비스 지역에 지형적 특징을 고려하여 AP를 배치한다. 따라서 통신 사업자는 네트워크 장비를 설치하는 과정에서 현재 AP의 배치가 적절한지 확인할 필요가 있다(설계 단계에서의 네트워크 진단). (ii) 나아가 설치된 AP에 장애가 발생하면 해당 AP 주변 지역은 통신 서비스가 제공되지 못한다. 따라서 현재 서비스되고 있는 무선 네트워크의 상태를 진단할 필요도 있다(관리 단계에서의 네트워크 진단).
애드혹 네트워크(Ad-Hoc network) 경우에는 통신 노드들이 애드혹 네트워크를 구성한다. 애드혹 네트워크 경우에도 설계 단계에서 통신 노드가 적절하게 배치되었는지 진단할 필요가 있고, 설계 후에도 통신 노드가 제대로 동작하는지 네트워크를 진단할 필요가 있다.
이하 설명하는 기술은 무인 비행체(Unmanned Aerial Vehicles, UAV)를 이용하여 무선 네트워크를 진단하는 기술이다. 무인 비행체는 드론(drone)과 같이 자체적으로 비행할 수 있는 추진체가 있는 비행체를 의미한다. 무인 비행체는 일정한 지역에 대한 정보를 수집하고, 수집한 정보에 기반하여 해당 지역에서 네트워크 신호가 제대로 전달되지 못하는 지점 내지 영역을 찾을 수 있다. 이후 서비스 사업자는 추가적은 AP 또는 통신 노드를 배치하여 음영 지역(radio shadow area)을 해소할 수 있다.
무인 비행체를 이용하여 통신이 원활한지 여부를 점검하는 지역을 관심 지역(Region of Interest, ROI)라고 한다. 관심 지역은 일반적으로 AP 또는 통신 노드가 배치된 실외일 것이다. 다만 건물 내부에서 사용하는 무선 통신인 경우 관심 지역이 실내가 될 수도 있다.
이하 설명의 편의를 위해 일단 애드혹 네트워크를 기준으로 설명한다. 사용자는 무인 비행체를 사용하여 애드혹 네트워크 전체 또는 애드혹 네트워크 중 점검을 원하는 지역을 관심지역으로 설정한다.
무인 비행체는 사용자로부터 직접 또는 원격지에 있는 서버로부터 관심 지역에 대한 정보를 입력받아야 한다. 무인 비행체는 기본적으로 GPS 등과 같은 좌표 측위 장치를 내장하여 이동하는 위치를 찾을 수 있다고 전제한다. 무인 비행체는 일정한 좌표로 표현되는 관심 지역의 위치 정보를 입력받는다. 예컨대, 관심 지역이 사각형 형태의 평면이라면 관심 지역은 4개의 꼭지점에 대한 좌표로 표현될 수 있다. GPS 좌표 등은 객관적으로 결정된 위치 정보에 해당한다.
나아가 무인 비행체는 객관적인 위치 정보 외에 상대적인 정보를 사용할 수도 있다. 예컨대, 무인 비행체는 특정 지점을 기준으로 이동하는 위치 및 거리를 파악할 수 있는 센서 장치(지자기 센서, 가속도 센서 등)를 이용하여 비행을 시작하는 지점을 기준으로 관심 지역을 탐색할 수도 있다. 이 경우 무인 비행체는 초기에 현재 지점을 기준으로하는 공간에 대한 정보(좌표 정보 또는 거리 정보)를 입력받아야 한다. 이밖에 무인 비행체는 다양한 위치 측위 기법을 이용하여 관심 지역을 탐색할 수도 있을 것이다.
도 1은 관심 지역(ROI)과 관심 지역을 비행하는 무인 비행체를 도시한 예이다. 설명의 편의를 위해 관심 지역은 사각형 형태를 갖고, 관심 지역은 사각형 격자 단위로 구분된다고 가정한다. 또한 관심 지역에는 비행에 지장을 주는 장애물은 없다고 가정한다.
무인 비행체가 기본적으로 스스로 경로를 설정하고 이동하여 관심 지역을 탐색한다. 즉, 무인 비행체와 별도로 존재하는 제어 장치가 관여하지 않는다. 물론, 네트워크에 연결된 제어 장치가 무인 비행체의 이동 경로를 결정하고, 무인 비행체가 수집한 정보를 취합할 수도 있을 것이다. 이 경우 제어 장치는 네트워크에 연결된 서버와 같은 장치 또는 무인 비행체와 직접 통신을 수행하는 통신 장치일 수 있다.
도 1을 살펴보면 관심 지역은 사각형 형태이고, 사각형 격자 단위로 분할된 것을 알 수 있다. 무인 비행체는 도 1에서 도시한 바와 같이 격자(grid)를 구성하는 직선을 따라 이동한다. 도 1의 하단에는 애드혹 네트워크를 구성하는 통신 노드의 배치 상태를 도시하고 있다. 통신 노드 중 검은색으로 표시한 노드는 정상적으로 동작하는 노드이고, 하얀색으로 표시한 노드가 장애가 발생한 노드이다. 특정 노드에 장애가 발생하면, 특정 지역 또는 전체 지역에 통신 장애가 발생할 수 있다. 장애가 발생한 노드는 주변 노드와 통신을 할 수 없다. 도 1에서는 장애가 발생한 경로를 점선 실선으로 표시하였다. 도 1의 애드혹 네트워크에서 장애가 발생한 노드(장애 노드)로 인하여 특정 지점 내지 영역에서 통신 상태가 원활하지 못한 상태이다.
도 1은 무인 비행체 (50A 및 50B)를 도시하였다. 도 1에서 굵은 실선으로 무인 비행체(50B)의 이동 경로를 표시하였다. 무인 비행체(50A 및 50B)는 관심 지역에서 현재 통신이 원활하지 못한 지점을 탐색한다. 무인 비행체는 관심 지역을 이동하면서 각 지점에서의 통신 상태를 점검한다. 무인 비행체가 관심 지역 전체에 대한 통신 상태를 점검하고, 해당 정보를 수집한다. 무인 비행체 또는 사용자는 무인 비행체가 수집한 정보를 기반으로 장애 노드로 인하여 통신 상태가 원활하지 못한 지점 내지 영역을 결정할 수 있다. 따라서 서비스 사업자는 장애 노드를 수리하거나, 다른 통신 노드를 배치하여 애드혹 네트워크를 복구할 수 있다.
도 2는 무인 비행체가 관심 지역을 비행하는 경로를 설명하는 예이다. 관심 지역은 사각형 격자로 구성되고, m × m 개의 정점(vertex)을 갖는다. 설명의 편의를 위해 특정 지점을 기준으로 관심 지역의 위쪽 방향을 N(North), 아래 방향을 S(South), 우측 방향을 E(East), 좌측 방향을 W(West)라고 명명한다.
무인 비행체는 관심 지역의 정점을 모두 방문하면서 네트워크 정보를 수집한다. 무인 비행체가 관심 지역의 정점을 방문하는 방법 내지 알고리즘은 다양한 기법이 사용될 수 있다. 어떤 알고리즘을 사용하던지 무인 비행체가 관심 지역의 정점을 모두 방문하면된다.
한편 관심 지역을 점검하는 과정에서 두 개 이상의 무인 비행체가 사용될 수도 있다. 두 개 이상의 무인 비행체가 이동하는 경우, 각 무인 비행체는 방문하는 정점이 중복되지 않도록 정보를 교환할 수 있다. 전술한 바와 같이 무인 비행체는 애드혹 네트워크의 통신 노드와 같이 일정한 데이터 통신이 가능하다. 따라서 무인 비행체가 비행하는 도중에 근접한 다른 무인 비행체를 인식하는 경우 서로 방문한 정점에 대한 정보 또는 방문한 정점에서 수집한 정보를 교환할 수 있다. 이 경우 각 무인 비행체는 아직 탐색되지 못한 정점을 결정하고, 탐색되지 못한 정점을 마저 탐색하게된다.
도 2는 무인 비행체가 하나의 방향으로 지그 재그(zigzag) 형태의 동선으로 이동하는 예를 도시한다. 도 2에서 무인 비행체가 한 방향으로 이동하면서 지그재그 방향으로 지나는 길이를 L로 표시하였다. 도 2에서는 두 개의 사각형 그리드를 지그재그 단위로 갖는 형태(L=2)를 예로 도시하였다.
무인 비행체는 출발점을 기준으로 8개의 경로로 이동할 수 있다. 무인 비행체(50D)를 기준으로 설명하면 이동 가능한 8개의 경로는 NE, NW, SE, SW, EN, ES, WN, WS이다. E 방향으로 이동하는 경로는 NE와 SE이다. 같은 방향인 경우에도 최초 선택하는 정점에 따라 두 가지 경로(NE 및 SE)가 있다. 무인 비행체는 최초 방문하는 정점(시작 정점)을 선택하여 두 가지 경로 중 하나를 선택할 수 있다. 무인 비행체는 사전에 설정된 방향의 시작 정점을 선택하거나, 랜덤하게 시작 정점을 선택할 수도 있다.
무인 비행체는 출발점을 기준으로 8개의 경로 중 하나의 경로로 이동하게 된다. 무인 비행체가 이동하는 알고리즘에 대해 설명한다. 물론 이하 설명하는 알고리즘은 무인 비행체가 관심 지역을 탐색할 수 있는 하나의 예이다. 무인 비행체는 이동하기 전에 현재 위치(시작점)에서 하나의 방향으로 이동하는 경우 방문하게 되는 경로를 생성한다. 이 경로를 예상 경로라고 명명한다. 도 2(a)에 따르면 무인 비행체는 최대 8개의 예상 경로를 사전에 생성할 수 있다. 무인 비행체가 비행을 시작하는 시작점의 위치에 생성할 수 있는 예상 경로의 개수는 달라진다. 무인 비행체는 복수의 예상 경로 중 관심 지역의 경계(boundary)로의 거리가 가장 긴 경로를 선택할 수 있다.
도 2에서 무인 비행체(50C)는 가능한 예상 경로는 모두 8개이다. 도 2에서는 예시적으로 무인 비행체(50C)가 이동 가능한 경로 중 E 방향인 SE와 N 방향인 WN를 굵은 실선으로 도시하였다. 현재 무인 비행체(50C)는 관심 지역의 경계까지 이동하는 경로 중 가장 긴 경로는 E 방향과 S 방향의 경로이다. 현재 무인 비행체(50C)는 E 방향 경계까지의 직선 길이가 6개의 그리드이고, S 방향 경계까지의 직선 길이가 6개의 그리드이다. 따라서 NE, SE, WS, ES가 모두 동일한 길이를 갖는 상황이다. 이 경우 무인 비행체(50C)는 가장 긴 경로 중 하나를 임의로 선택하여 이동을 시작할 수 있다.
무인 비행체가 이동하면서 특정 정점을 방문하면 방문한 정점을 저장하고 관리한다. 무인 비행체가 방문한 정점을 기록하는 객체를 방문 리스트라고 명명한다. 무인 비행체는 방문 리스트를 이용하여 관심 지역에서 자신이 방문한 정점을 알 수 있다. 무인 비행체는 관심 지역의 정점들의 위치 및 식별자(ID)를 알고 있고, 무인 비행체가 특정 정점을 방문하면 해당 정점의 식별자를 방문 정점 리스트에 추가할 수 있다.
도 3은 두 개의 무인 비행체가 관심 지역을 탐색하는 과정에 대한 예를 도시한다. 도 3에서 실선으로 도시한 부분은 제1 무인 비행체(50E)가 탐색했던 경로를 나타내고, 점선으로 도시한 부분은 제1 무인 비행체(50E)가 현재 지점에서 이후 탐색해야 하는 경로를 나타낸다. 도 3에서 원으로 표시한 정점은 제2 무인 비행체(50F)가 이미 방문했던 정점을 의미한다.
복수의 무인 비행체가 관심 지역을 탐색한다면, 서로 인접한 지점에서 각자가 탐색한 정보를 교환한다. 하나의 무인 비행체는 다른 무인 비행체로부터 전달받은 방문 리스트와 자신이 보유한 방문 리스트를 병합한다. 이를 위해서는 모든 무인 비행체가 사전에 관심 지역에 대한 정보, 정점 정보 등을 공유하고 있어야 한다.
도 3에서는 정점의 위치를 표시하기 위해 관심 지역의 그리드를 구성하는 행과 열에 번호를 표시하였다. 예컨대, 도 3(a)에서 제1 무인 비행체(50E)는 v3,4위치에 있고, 제2 무인 비행체(50F)는 v1,4위치에 있다. 도 3에서 정점의 위치를 표시한 것은 하나의 예이다.
도 3(a)를 살펴보면, 제1 무인 비행체(50E)와 제2 무인 비행체(50F)가 인접한 거리에 위치하고 있다. 인접한 거리에서 제1 무인 비행체(50E)와 제2 무인 비행체(50F)는 서로 통신할 수 있다고 가정한다. 제1 무인 비행체(50E)는 자신이 보유한 제1 방문 리스트를 제2 무인 비행체(50F)에 전달하고, 제2 무인 비행체(50F)는 자신이 보유한 제2 방문 리스트를 제1 무인 비행체(50E)에 전달한다. 제1 무인 비행체(50E) 및 제2 무인 비행체(50F)는 상대 무인 비행체로부터 전달받은 방문 리스트를 자신의 리스트에 병합한다.
제1 무인 비행체(50E)가 예상 경로를 따라 관심 지역을 탐색하다보면 다음에 방문할 정점이 이미 방문 리스트에 있을 수 있다. 이 경우 다음에 방문할 정점은 다른 무인 비행체가 방문한 정점일 수도 있고, 자신이 이미 자신이 이미 방문한 정점일 수도 있다.
방문 리스트를 교환한 후 제1 무인 비행체(50E)는 자신의 예상 경로에 따라 다음 정점으로 이동해야한다. 그런데 제1 무인 비행체(50E)가 방문해야하는 다음 정점(v2,4)은 이미 제2 무인 비행체가 방문한 정점이다. 알고리즘에 따라서 중복된 정점의 방문을 허용할 수도 있겠지만, 일단 무인 비행체는 다른 무인 비행체가 방문했던 정점을 방문하지 않는 것을 원칙으로 한다. 따라서 제1 무인 비행체(50E)는 다음 정점(v2,4)을 방문하지 않고, 새로운 경로를 찾아 이동해야 한다.
도 3(a)를 살펴보면, 제1 무인 비행체(50E)는 현재 위치(v3,4)에서 방문하지 않은 이웃 정점을 찾는다. 제1 무인 비행체(50E)가 대각선으로 이동하는 경로까지 생각하면 이웃 정점은 모두 8개가 될 수도 있다. 일단 제1 무인 비행체(50E)는 N,S,E 및 W 방향 중 하나의 이웃 정점을 찾는다고 가정한다. 4개의 이웃 정점 중 아직 방문하지 않은 정점은 E 방향에 있는 정점(v3,5)이다.
도 3(b)를 살펴보면 제1 무인 비행체(50E)는 방문하지 않은 이웃 정점(v3,5)으로 이동하고, 이후 새로운 위치에서 다시 예상 경로를 결정한다. 제1 무인 비행체(50E)는 새로운 위치에서 이동 가능한 경로를 예상하고, 이 중에서 관심 지역의 경계까지의 거리가 가장 먼 경로를 예상 경로로 결정한다. 제1 무인 비행체(50E)는 현재 위치에서 이동 가능한 방향의 모든 경로를 예상한다. 이때 제1 무인 비행체(50E)는 이미 방문한 정점이 포함된 방향은 배제하고, 다른 방향의 경로를 예상하는 것이 바람직하다. 도 3(b)를 살펴보면, 제1 무인 비행체(50E)의 위치(v3,5)에서 이미 방문한 이웃 정점은 v3,4와 v2,5이다. 도 3(b)에서 제1 무인 비행체(50E)가 방문했던 정점은 쇄선으로 표시하였고, 제2 무인 비행체(50F)가 방문했던 정점은 검은색으로 표시하였다. 제1 무인 비행체(50E)가 이미 방문한 정점을 거치지 않고 이동 가능한 경로는 SE와 ES이다. 제1 무인 비행체(50E) 이동 가능한 경로 중에서 관심 지역의 경계까지 길이가 가장 긴 ES 경로를 예상 경로로 선택한다. 도 3(b)에서 새로운 예상 경로를 점선으로 표시하였다.
도 4는 두 개의 무인 비행체가 관심 지역을 탐색하는 과정에 대한 다른 예를 도시한다. 제1 무인 비행체(50E)와 제2 무인 비행체(50F)가 서로 방문 리스트를 교환한 상태라고 가정한다. 도 4에서 실선으로 도시한 부분은 제1 무인 비행체(50E)가 탐색했던 경로를 나타내고, 점선으로 도시한 부분은 제1 무인 비행체(50E)가 현재 지점에서 이후 탐색해야 하는 경로를 나타낸다.
도4(a)를 살펴보면, 제1 무인 비행체(50E)가 예상 경로를 따라 다음에 이동해야 할 정점(v2,4)은 이미 방문한 정점이다. 따라서 제1 무인 비행체(50E)는 현재 위치에서 이동 가능한 이웃 정점을 먼저 찾아본다. 그러나 제1 무인 비행체(50E)의 현재 위치(v3,4)에서 이웃한 정점은 모두 이미 방문한 정점이다.
이 경우 제1 무인 비행체(50E)는 방문 리스트를 이용하여 전체 관심 지역의 정점 중 방문하지 않은 가장 인접한 정점으로 곧바로 이동한다. 가장 인접한 정점이 두 개 이상인 경우 제1 무인 비행체(50E)는 가장 인접한 정점 중 하나를 선택하여 이동한다. 도 4(b)를 살펴보면 제1 무인 비행체(50E)가 가장 인접한 정점(v5,4)으로 이동하였다. 이제 새로운 위치에서 제1 무인 비행체(50E)가 새로운 예상 경로를 결정한다. 제1 무인 비행체(50E)는 새로운 위치(v5,4)에서 이동 가능한 경로 중 관심 지역의 경계까지의 거리가 가장 먼 경로를 선택한다. (v5,4)에서 제1 무인 비행체(50E)가 이동 가능한 경로는 SE, SW, ES 및 WS이다. 이중 관심 지역의 경계까지가 가장 긴 경로는 SE이다. 따라서 제1 무인 비행체(50E)는 SE 경로를 예상 경로로 결정한다.
최종적으로 무인 비행체가 더는 이동할 수 있는 정점이 없는 경우(즉, 모든 정점을 방문한 경우) 관심 지역의 탐색은 종료된다.
한편 무인 비행체는 다양한 패턴으로 관심 지역을 비행할 수 있다. 도 2 내지 도 4에서는 지그재그 패턴만을 예로 도시하였으나, 무인 비행체는 일정한 규칙을 가진 다양한 패턴의 이동 경로로 이동할 수 있다. 나아가 무인 비행체는 일정한 규칙 없이 방문하지 않은 정점을 랜덤하게 방문할 수도 있다.
무인 비행체는 예상 경로를 따라 이동하면서 새로운 정점에 도달하면 해당 정점에서 통신이 원활한지 여부를 확인하다. 무인 비행체가 일정한 테스트 패킷을 전송하고, 주변에 있는 애드혹 네트워크의 통신 노드로부터 테스트 패킷에 대한 응답으로 피드백 패킷을 수신한다. 테스트 패킷 및 피드백 패킷은 사전에 약속된 것으로, 통신 노드는 테스트 패킷을 수신하면 일정한 데이터를 포함한 피드백 패킷을 송신한다. 이때 무인 비행체 주변에 복수의 통신 노드가 존재할 수 있다. 이 경우 복수의 통신 노드가 피드백 패킷을 송신한다.
무인 비행체는 방문한 정점에서 피드백 패킷을 수신한 패킷 수신율(Packet Reception Rate, PRR)을 기록한다. 무인 비행체는 현재 방문한 정점에 대한 식별자, 피드백 패킷을 송신한 통신 노드의 식별자 및 해당 통신 노드가 송신한 피드백 패킷의 수신율을 저장한다. 무인 비행체는 이동하면서 관심 지역에 포함된 모든 정점에 대해 동일한 과정을 수행한다. 정점을 방문하면서 PRR을 기록한 테이블을 수신율 테이블이라고 명명한다. 수신율 테이블은 각 정점, 정점에서 피드백 패킷을 송신한 통신 노드, 각 통신 노드가 송신한 피드백 패킷을 수신한 수신율을 저장한다. 무인 비행체는 동일한 정점에서 테스트 패킷을 여러 차례 송신하고, 테스트 패킷에 대한 응답으로 도착하는 피드백 패킷의 평균 수신율을 수신율 테이블에 저장할 수도 있다.
한편 복수의 무인 비행체가 관심 지역을 이동하면서 각자 수신율 테이블을 작성한 경우, 복수의 무인 비행체가 인접 정점에서 만나게되면 각자가 작성했던 수신율 테이블도 교환할 수 있다. 결국 복수의 무인 비행체를 사용하면 보다 빠르게 관심 지역에 대한 탐색이 가능할 것이다.
다음은 무인 비행체가 관심 지역을 이동하는 알고리즘에 대한 수도 코드의 예이다. 아래 수도 코드는 무인 비행체가 관심 지역을 탐색하는 하나의 예에 관한 것이다. 아래 수도 코드는 도 2 등과 같이 관심 지역이 복수의 정정으로 구성된 경우를 전제로 한다. 복수의 정점 각각은 고유의 ID를 갖고 있다. CurrentVertexID는 무인 비행체가 현재 위치하는 정점의 ID이고, NextVertexID는 이동 경로에서 다음에 이동할 정점의 ID이다. future-vertex-visit-trajectory는 이동 경로 결정 알고리즘에 따라 결정된 이동 경로를 나타내는 정점의 리스트이다. 기본적인 이동 경로 결정 알고리즘은 현재 위치에서 관심 지역 경계까지의 거리가 가장 먼 경로를 선택한다. future-vertex-visit-trajectory는 순차적으로 이동할 정점을 나타낸다고 가정한다.
Figure 112015063994887-pat00001
Figure 112015063994887-pat00002
Figure 112015063994887-pat00003
Figure 112015063994887-pat00004
다음은 무인 비행체가 관심 지역을 이동하면서 수신 테이블을 작성하는 과정에 대한 알고리즘이다. hello packet은 무인 비행체가 브로드캐스팅하는 테스트 패킷을 의미한다. response packet은 주변 노드가 테스트 패킷에 대한 응답으로 전송하는 피드백 패킷을 의미한다. PRR table은 관심 지역의 각 정점에서 수집하는 패킷 수신율을 저장하는 테이블을 의미한다. 통신 가능한 위치 다른 UAV가 있다면 서로 PRR 테이블을 교환하고, 상대방이 방문한 정점에 대한 정보를 자신의 PRR 테이블에 업데이트한다.
Figure 112015063994887-pat00005
도 5는 무인 비행체를 이용한 관심 지역에 대한 패킷 수신율 수집 방법(200)에 대한 순서도의 예이다.
적어도 하나의 무인 비행체는 적어도 하나의 통신 노드 또는 AP가 배치된 관심 지역에 대한 위치 정보를 획득한다(210). 전술한 바와 같이 무인 비행체는 관심 지역에 대한 절대적인 좌표 정보 또는 현재 위치를 기준으로 한 상대적인 좌표 정보를 획득해야 한다.
무인 비행체는 획득한 관심 지역에 대한 위치 정보를 기반으로 관심 지역을 일정한 영역 단위로 구분한다(220). 예컨대, 무인 비행체는 도 2 등에 도시한 바와 같이 관심 지역을 복수의 정점을 갖는 격자 단위로 구분할 수 있다.
무인 비행체는 관심 지역의 복수의 정점을 이동하면서 각 정점의 위치에서 패킷 수신율을 결정한다(230). 무인 비행체는 관심 지역에 대한 복수의 정점을 모두 방문했는지 판단하고(240), 아직 방문하지 않은 정점이 있는 경우 무인 비행체는 방문하지 않은 정점으로 이동하고(250), 새로운 정점에서 패킷 수신율을 결정한다.
이 과정을 통해 무인 비행체는 관심 지역 전체에 대한 패킷 수신율을 수집할 수 있다. 수집한 패킷 수신율을 기반으로 무인 비행체 또는 서비스 사업자는 현재 관심 지역에 대한 네트워크 상태를 진단할 수 있다(260). 즉, 무인 비행체가 네트워크 상태를 진단하고, 진단한 결과를 사용자에게 전달할 수도 있고, 사용자가 무인 비행체가 수집한 정보를 기준으로 네트워크 상태를 진단할 수 있다.
무인 비행체 또는 사용자는 관심 지역에 속한 복수의 정점 각각의 패킷 수신율을 기준으로 네트워크 상태를 판단할 수 있다. 예컨대, 어느 하나의 정점에 대한 패킷 수신율이 기준값 이하인 경우 해당 정점 또는 해당 정점을 포함한 지역에 문제가 있다고 볼 수도 있다. 나아가 무인 비행체는 복수의 정점 중 지리적으로 근접한 정점의 집합으로 구분하고, 해당 집합 단위로 네트워크 상태를 진단할 수도 있을 것이다. 예컨대, 무인 비행체 또는 사용자는 집합에 속한 복수의 정점에 대한 패킷 수신율의 평균값을 기준으로 네트워크 상태를 진단할 수도 있다. 특정 집합에 대한 패킷 수신율이 기준값 이하인 경우 무인 비행체 또는 사용자는 해당 영역의 통신 상태가 원활하지 못하다라고 판단할 수 있다.
도 6은 네트워크 상태 진단을 위해 사용하는 정점의 집합에 대한 예이다. 도 6은 관심 지역에서 정점 집합을 도시한 예이다. 도 6은 가로 세로 각각 9개의 사각형 격자를 갖는 관심 지역을 도시하였다. 정점 집합은 n×n의 크기를 갖는 정사각형 모양이라고 가정한다. 도 6에서는 4×4의 크기를 갖는 정점 집합을 도시하였다. 도 5에서 생성 가능한 정점 집합은 모두 64개이다. S1과 S2는 공통된 정점 {v0,1, v0,2, v0,3, v1,1, v1,2, v1,3, v2,1, v2,2, v0,3, v3,1, v3,2, v3,3}을 갖고, S1과 S9는 공통된 정점 {v1,0, v1,1, v1,2, v1,3, v2,0, v2,1, v2,2, v2,3, v3,0, v3,1, v3,2, v3,3}을 갖는다. 도 5에서는 관심 지역에서 생성가능한 정점 집합 중 S1, S2, S8, S9, S57 및 S64를 예시적으로 표시하였다.
복수의 정점으로 구성되는 정점 집합은 일정한 모양의 영역을 형성한다. 도 6에서는 정사각형 형태의 정점 집합을 도시하였다. 다만 다른 모양의 정점 집합도 가능할 수 있다. 정점 집합이 형성하는 영역의 크기는 무인 비행체의 통신 커버리지와 연관이 있다. 가용한 무인 비행체의 개수 및 무인 비행체의 통신 커버리지에 따라 무인 비행체의 배치 알고리즘이 달라질 수 있다. 무인 비행체를 효율적으로 사용하기 위하여 관심 지역에 배치되는 무인 비행체의 커버리지가 서로 중복되지 않도록 할 수 있다. 이 경우 정점 집합이 구성하는 영역의 크기는 하나의 무인 비행체의 통신 커버리지와 같거나 조금 큰 것이 바람직할 것이다. 결국 무인 비행체의 통신 커버리지에 따라 정점 집합을 구성하는 정점의 개수가 달라질 수 있다.
무인 비행체는 관심 지역을 격자 단위로 구분하고, 격자가 구성하는 정점 사이를 이동한다고 설명하였다. 그러나 무인 비행체가 반드시 관심 지역을 격자 단위로 구분하거나, 정점의 위치로 이동해야 하는 것은 아니다. 관심 지역을 일정하게 구분하는 방법은 다양할 수 있다. 도 7은 무인 비행체가 관심 지역을 이동하는 방법에 대한 다른 예이다. 도 7에서 원형 점은 무인 비행체가 이동했던 위치를 도시하고, 화살표는 무인 비행체의 이동 방향을 의미한다. 도 7(a)는 관심 지역을 격자 단위로 구분하고, 무인 비행체가 정점이 아닌 격자의 중심점을 기준으로 이동하는 예이다. 도 7(b)는 관심 지역을 일정한 크기의 원형태로 구분하고, 해당 원의 중심점을 기준으로 이동하는 예이다.
도 8은 차량 애드혹 네트워크을 사용하는 관심 지역에서 일정한 시간 패킷 수신율을 수집하여 네트워크 상태를 진단하는 상황을 도시한 예이다. 도 8은 차량 애드혹 네트워크(VANET)을 사용하는 관심 지역을 도시한다. 해당 지역을 이동하는 차량은 차량 사이에 일정한 데이터를 전송할 수 있다. 또한 차량이 주변에 있는 RSU(Road Side Unit)을 통해 특정 데이터를 제어 센터에 전달할 수도 있다.
VANET의 경우 관심 지역에 설치한 AP 장치만을 대상으로 패킷 수신율을 수집할 수 있다. 나아가 통신 노드에 해당하는 차량까지 포함하여 패킷 수신율을 수집할 수도 있을 것이다.
차량까지 포함하여 패킷 수신율을 수집하는 것은 차량 자체가 이동하는 통신 노드로서 기능하기 때문이다. 이 경우 무인 비행체는 관심 지역을 한번 이동하지 않고, 여러번 반복적으로 관심 지역을 이동하면서 패킷 수신율을 수집할 수도 있다. 차량의 흐름은 시간 및 날씨 등에 따라 달라질 수 있기 때문에 여러 가지 변수를 고려하여 무인 비행체가 특정한 시간대에 관심 지역을 이동하면서 패킷 수신율을 수집할 수도 있다. 즉, 특정한 시간 등과 같은 조건에 따라 현재 VANET의 상태가 원활한지 여부를 판단할 수 있는 것이다.
도 8은 사거리를 도시하고, 사거리 좌측 영역에서 차량 A는 RSU에 데이터를 전송하고 있고, 사거리 우측 영역에서 차량 C는 차량 D에 데이터를 전송하고, 차량 D는 RSU에 데이터를 전송하고 있다. 한편 사거리 위쪽 영역에서 차량 B는 데이터를 전송하고 있으나, 차량 B가 전송하는 데이터를 수신하는 노드 등은 없는 상태이다. 무인 비행체(50G)는 관심 지역을 이동하면서 패킷 수신율을 수집한다. 도 8에서 물음표(?)가 표시된 원형 영역에서의 패킷 수신율이 낮다고 가정한다. 무인 비행체(50G)는 점선으로 도시한 영역에 차량의 흐름이 적어서 통신이 원활하지 않다고 판단할 수 있다. 이 경우 서비스 사업자는 해당 영역에 AP인 RSU를 추가적으로 배치할 수 있다. 또는 서비스 사업자는 해당 지역에 이미 배치된 RSU에 장애가 발생했다고 판단할 수도 있다.
도 9는 이동통신 네트워크를 설치하는 과정에서 AP 장치의 패킷 수신율을 수집하여 AP 장치의 배치를 결정하는 예를 도시한다. 도 9는 3 개의 기지국(A,B 및 C)를 도시한다. 각 기지국은 유선으로 코어 네트워크에 연결된 상태이다. 도 9에서 기지국을 중심으로한 점선 원은 기지국의 커버리지를 의미한다. 일반적으로 서비스 사업자는 기지국의 커버리지를 고려하여 기지국을 배치한다. 다만 지형적인 특성(산악 지대 또는 건물과 같은 장애물 존재)으로 인해 예상과 달리 음영지역이 발생할 수 있다. 서비스 사업자는 무인 비행체(50H)를 이용하여 3개의 기지국이 배치된 영역(관심 지역)에 대한 패킷 수신율을 수집한다. 도 9에서 물음표(?)가 표시된 원형 영역에서 패킷 수신율이 낮다고 가정한다. 무인 비행체(50H) 또는 서비스 사업자는 해당 영역에 통신이 원활하지 않다고 판단할 수 있다. 이 경우 서비스 사업자는 해당 지역을 위한 추가적인 기지국을 배치할 수 있다. 또는 해당 지역에 이미 배치된 기지국에 장애가 발생했다고 판단할 수도 있다.
도 10은 실내 무선랜 네트워크를 설치하는 과정에서 AP 장치의 패킷 수신율을 수집하여 AP 장치의 배치를 결정하는 예를 도시한다. 도 10은 Wi-Fi의 각 층마다 4개의 AP(A,B,C 및 D)가 배치된 실내를 예로 도시한다. 도 10에서 가장 밑에 있는 층을 1층이라고 한다면, 도 10은 전체 4층 건물을 도시한 예이다. 건물 경우 내부에 벽, 층계 등과 같은 장애물이 많이 존재한다. 따라서 AP를 어떻게 설치해야 할지에 대한 명확한 기준을 제시하기 어렵다. 이 경우 서비스 사업자는 무인 비행체(50I)를 이용하여 건물 내부의 패킷 수신율을 수집할 수 있다. 서비스 사업자는 무인 비행체(50I)를 이용하여 각 층마다 패킷 수신율을 수집할 수 있다. 건물 내부는 장애물이 많으므로 무인 비행체는 장애물 및 이동 코스에 대한 사전 정보가 필요하다. 무인 비행체는 이동 가능한 경로를 복수의 구역으로 구분하고, 해당 구역에 대한 패킷 수신율을 수집해야 한다. 도 10에서 물음표(?)가 표시된 원형 영역에서 패킷 수신율이 낮다고 가정한다. 서비스 사업자는 1 층에서 물음표로 표시된 영역과 2층에서 물음표로 표시된 영역에서 통신이 원활하지 못하다고 판단할 수 있다. 이 경우 서비스 사업자는 해당 영역을 위한 추가적인 AP를 배치할 수 있다. 또는 해당 영역 근처에 있는 AP에 장애가 발생했다고 판단할 수도 있다.
도 10과 같은 건물 내부 공간인 경우 건물 내부에 대한 위치 및 경로 정보가 주어진다면, 무인 비행체(50I)는 한번에 모든 층을 이동하면서 패킷 수신율을 수집할 수도 있다.
도 10과 같은 예를 포함하여, 무인 비행체는 2차원 평면이 아닌 3차원 공간을 이동할 수도 있다. 도 11은 3차원 영역을 갖는 관심 지역 및 관심 지역을 이동하는 무인 비행체에 대한 예를 도시한다. 도 11에서 무인 비행체(50J)는 3차원 공간을 일정한 입체 단위로 구분하고, 구분된 경로의 각 정점을 방문할 수 있다. 도 11에서 무인 비행체(50J)가 이미 방문한 경로는 실선으로 표시하였고, 이후 방문한 경로는 점선으로 도시하였다. 관심 지역이 3차원 공간인 경우 복수의 정점을 포함하는 집합도 3차원 공간 단위가 될 수 있다.
본 실시예 및 본 명세서에 첨부된 도면은 전술한 기술에 포함되는 기술적 사상의 일부를 명확하게 나타내고 있는 것에 불과하며, 전술한 기술의 명세서 및 도면에 포함된 기술적 사상의 범위 내에서 당업자가 용이하게 유추할 수 있는 변형 예와 구체적인 실시예는 모두 전술한 기술의 권리범위에 포함되는 것이 자명하다고 할 것이다.
50A, 50B, 50C, 50D, 50E, 50F, 50G, 50H, 50I, 50J : 무인 비행체

Claims (11)

  1. 적어도 하나의 무인 비행체가 적어도 하나의 통신 노드 또는 적어도 하나의 AP가 배치된 관심 지역에 대한 위치 정보를 획득하는 단계;
    상기 무인 비행체가 상기 위치 정보가 나타내는 상기 관심 지역을 복수의 영역 단위로 구분하는 복수의 지점을 이동하는 단계; 및
    상기 무인 비행체가 상기 복수의 지점에서 상기 통신 노드 또는 상기 AP가 송신하는 신호를 수신하고, 상기 복수의 지점에서의 패킷 수신율을 수집하는 단계를 포함하되,
    상기 관심 지역은 격자 형태로 구분되고, 상기 관심 지역은 상기 격자를 구성하는 직선들이 서로 만나는 복수의 정점을 포함하고, 상기 복수의 지점은 상기 복수의 정점에 해당하고, 상기 무인 비행체는 현재 위치에서 상기 복수의 정점 중 방문하지 않은 정점으로 이동하되, 상기 방문하지 않은 정점 중 상기 관심 지역의 경계까지의 거리가 가장 먼 정점을 선택하여 이동하는 무인 비행체를 이용한 관심 지역에 대한 패킷 수신율 수집 방법.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 수집하는 단계는
    상기 무인 비행체가 상기 복수의 지점 중 하나의 지점에서 적어도 한번 테스트 패킷을 송신하는 단계; 및
    상기 무인 비행체가 적어도 한번 송신하는 상기 테스트 패킷에 대한 응답으로 상기 통신 노드 또는 상기 AP가 송신하는 피드백 패킷의 수신율을 저장하는 단계를 포함하는 무인 비행체를 이용한 관심 지역에 대한 패킷 수신율 수집 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 수집하는 단계에서
    두 개 이상의 무인 비행체가 상기 패킷 수신율을 수집하는 경우, 서로 다른 무인 비행체가 서로 통신 가능한 지점에 위치하면 각자 방문한 지점 및 상기 방문한 지점에서 수집한 패킷 수신율을 교환하는 무인 비행체를 이용한 관심 지역에 대한 패킷 수신율 수집 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 이동하는 단계에서 상기 무인 비행체는
    이미 방문한 정점이 다음 이동 경로에 있는 경우 현재 위치한 정점에서 아직 방문하지 않은 이웃 정점 중 하나인 제1 이웃 정점으로 이동하고,
    상기 제1 이웃 정점에 이웃한 정점 중 상기 관심 지역의 경계까지의 거리가 가장 먼 정점인 제2 이웃 정점을 선택하고, 상기 제2 이웃 정점 방향으로 이동하는 무인 비행체를 이용한 관심 지역에 대한 패킷 수신율 수집 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 무인 비행체는 현재 위치한 정점에서 이웃한 정점을 모두 방문한 경우, 상기 현재 위치한 정점에서 가장 가까운 방문하지 않은 정점으로 이동하고,
    새로운 정점에 이웃한 정점 중 상기 관심 지역의 경계까지의 거리가 가장 먼 정점을 선택하고, 상기 가장 먼 정점 방향으로 이동하는 무인 비행체를 이용한 관심 지역에 대한 패킷 수신율 수집 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 무인 비행체는 상기 복수의 정점에서 한 쪽 방향의 직선 또는 지그 재그 패턴으로 이동하는 무인 비행체를 이용한 관심 지역에 대한 패킷 수신율 수집 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 무인 비행체는 상기 복수의 지점마다 또는 상기 복수의 지점으로 생성할 수 있는 지점의 집합 단위로 상기 패킷 수신율을 저장하는 단계를 더 포함하는 무인 비행체를 이용한 관심 지역에 대한 패킷 수신율 수집 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 무인 비행체는 상기 패킷 수신율을 네트워크를 통해 다른 장치 또는 서버에 전송하는 무인 비행체를 이용한 관심 지역에 대한 패킷 수신율 수집 방법.
  10. 적어도 하나의 무인 비행체가 적어도 하나의 통신 노드 또는 적어도 하나의 AP가 배치된 관심 지역에 대한 위치 정보를 획득하는 단계;
    상기 무인 비행체가 상기 위치 정보가 나타내는 상기 관심 지역을 격자 형태로 구분하고, 상기 격자를 구성하는 선들이 만나는 복수의 지점을 결정하는 단계;
    상기 무인 비행체가 상기 복수의 지점을 이동하면서 상기 통신 노드 또는 상기 AP가 송신하는 신호의 패킷 수신율을 수집하는 단계; 및
    상기 무인 비행체가 상기 복수의 지점으로 생성가능한 일정한 크기 및 모양을 갖는 영역을 결정하고, 상기 영역 각각에 대해 상기 영역에 포함된 모든 정점의 평균 패킷 수신율을 결정하는 단계를 포함하되,
    상기 무인 비행체는 현재 위치에서 상기 복수의 지점 중 방문하지 않은 지점으로 이동하되, 상기 방문하지 않은 지점 중 상기 관심 지역의 경계까지의 거리가 가장 먼 지점을 선택하여 이동하는 무인 비행체를 이용한 관심 지역에 대한 패킷 수신율 수집 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 무인 비행체는 상기 무인 비행체는 상기 영역 중 상기 평균 패킷 수신율이 가장 낮은 영역을 순서에 따라 하나 이상 결정하는 단계를 더 포함하는 무인 비행체를 이용한 관심 지역에 대한 패킷 수신율 수집 방법.
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