KR102024305B1 - 드론 네트워크 환경에서의 서비스 영역 스케줄링 방법 및 장치 - Google Patents

드론 네트워크 환경에서의 서비스 영역 스케줄링 방법 및 장치 Download PDF

Info

Publication number
KR102024305B1
KR102024305B1 KR1020170152234A KR20170152234A KR102024305B1 KR 102024305 B1 KR102024305 B1 KR 102024305B1 KR 1020170152234 A KR1020170152234 A KR 1020170152234A KR 20170152234 A KR20170152234 A KR 20170152234A KR 102024305 B1 KR102024305 B1 KR 102024305B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
drone
service area
value
throughput
variable
Prior art date
Application number
KR1020170152234A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20190055475A (ko
Inventor
이태진
김윤민
Original Assignee
성균관대학교산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 성균관대학교산학협력단 filed Critical 성균관대학교산학협력단
Priority to KR1020170152234A priority Critical patent/KR102024305B1/ko
Priority to US15/923,090 priority patent/US10624111B2/en
Publication of KR20190055475A publication Critical patent/KR20190055475A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102024305B1 publication Critical patent/KR102024305B1/ko

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W72/00—Local resource management
    • H04W72/12—Wireless traffic scheduling
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W72/00—Local resource management
    • H04W72/50—Allocation or scheduling criteria for wireless resources
    • H04W72/54—Allocation or scheduling criteria for wireless resources based on quality criteria
    • H04W72/542—Allocation or scheduling criteria for wireless resources based on quality criteria using measured or perceived quality
    • H04W72/1205—
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60L—PROPULSION OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; SUPPLYING ELECTRIC POWER FOR AUXILIARY EQUIPMENT OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRODYNAMIC BRAKE SYSTEMS FOR VEHICLES IN GENERAL; MAGNETIC SUSPENSION OR LEVITATION FOR VEHICLES; MONITORING OPERATING VARIABLES OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRIC SAFETY DEVICES FOR ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES
    • B60L53/00—Methods of charging batteries, specially adapted for electric vehicles; Charging stations or on-board charging equipment therefor; Exchange of energy storage elements in electric vehicles
    • B60L53/60—Monitoring or controlling charging stations
    • B60L53/67—Controlling two or more charging stations
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60L—PROPULSION OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; SUPPLYING ELECTRIC POWER FOR AUXILIARY EQUIPMENT OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRODYNAMIC BRAKE SYSTEMS FOR VEHICLES IN GENERAL; MAGNETIC SUSPENSION OR LEVITATION FOR VEHICLES; MONITORING OPERATING VARIABLES OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRIC SAFETY DEVICES FOR ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES
    • B60L53/00—Methods of charging batteries, specially adapted for electric vehicles; Charging stations or on-board charging equipment therefor; Exchange of energy storage elements in electric vehicles
    • B60L53/60—Monitoring or controlling charging stations
    • B60L53/68—Off-site monitoring or control, e.g. remote control
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
    • B64C—AEROPLANES; HELICOPTERS
    • B64C39/00—Aircraft not otherwise provided for
    • B64C39/02—Aircraft not otherwise provided for characterised by special use
    • B64C39/024—Aircraft not otherwise provided for characterised by special use of the remote controlled vehicle type, i.e. RPV
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06314—Calendaring for a resource
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/14—Relay systems
    • H04B7/15—Active relay systems
    • H04B7/185—Space-based or airborne stations; Stations for satellite systems
    • H04B7/18502—Airborne stations
    • H04B7/18504—Aircraft used as relay or high altitude atmospheric platform
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W16/00—Network planning, e.g. coverage or traffic planning tools; Network deployment, e.g. resource partitioning or cells structures
    • H04W16/24—Cell structures
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W24/00—Supervisory, monitoring or testing arrangements
    • H04W24/02—Arrangements for optimising operational condition
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W84/00—Network topologies
    • H04W84/005—Moving wireless networks
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W84/00—Network topologies
    • H04W84/02—Hierarchically pre-organised networks, e.g. paging networks, cellular networks, WLAN [Wireless Local Area Network] or WLL [Wireless Local Loop]
    • H04W84/04—Large scale networks; Deep hierarchical networks
    • H04W84/06—Airborne or Satellite Networks
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60L—PROPULSION OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; SUPPLYING ELECTRIC POWER FOR AUXILIARY EQUIPMENT OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRODYNAMIC BRAKE SYSTEMS FOR VEHICLES IN GENERAL; MAGNETIC SUSPENSION OR LEVITATION FOR VEHICLES; MONITORING OPERATING VARIABLES OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRIC SAFETY DEVICES FOR ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES
    • B60L2240/00—Control parameters of input or output; Target parameters
    • B60L2240/70—Interactions with external data bases, e.g. traffic centres
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60L—PROPULSION OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; SUPPLYING ELECTRIC POWER FOR AUXILIARY EQUIPMENT OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRODYNAMIC BRAKE SYSTEMS FOR VEHICLES IN GENERAL; MAGNETIC SUSPENSION OR LEVITATION FOR VEHICLES; MONITORING OPERATING VARIABLES OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRIC SAFETY DEVICES FOR ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES
    • B60L2240/00—Control parameters of input or output; Target parameters
    • B60L2240/70—Interactions with external data bases, e.g. traffic centres
    • B60L2240/72—Charging station selection relying on external data
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60L—PROPULSION OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; SUPPLYING ELECTRIC POWER FOR AUXILIARY EQUIPMENT OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRODYNAMIC BRAKE SYSTEMS FOR VEHICLES IN GENERAL; MAGNETIC SUSPENSION OR LEVITATION FOR VEHICLES; MONITORING OPERATING VARIABLES OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRIC SAFETY DEVICES FOR ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES
    • B60L53/00—Methods of charging batteries, specially adapted for electric vehicles; Charging stations or on-board charging equipment therefor; Exchange of energy storage elements in electric vehicles
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
    • B64U—UNMANNED AERIAL VEHICLES [UAV]; EQUIPMENT THEREFOR
    • B64U2101/00—UAVs specially adapted for particular uses or applications
    • B64U2101/20—UAVs specially adapted for particular uses or applications for use as communications relays, e.g. high-altitude platforms
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
    • B64U—UNMANNED AERIAL VEHICLES [UAV]; EQUIPMENT THEREFOR
    • B64U2201/00—UAVs characterised by their flight controls
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D30/00—Reducing energy consumption in communication networks
    • Y02D30/70—Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T10/00—Road transport of goods or passengers
    • Y02T10/60—Other road transportation technologies with climate change mitigation effect
    • Y02T10/70—Energy storage systems for electromobility, e.g. batteries
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T10/00—Road transport of goods or passengers
    • Y02T10/60—Other road transportation technologies with climate change mitigation effect
    • Y02T10/7072—Electromobility specific charging systems or methods for batteries, ultracapacitors, supercapacitors or double-layer capacitors
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T10/00—Road transport of goods or passengers
    • Y02T10/60—Other road transportation technologies with climate change mitigation effect
    • Y02T10/72—Electric energy management in electromobility
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T90/00—Enabling technologies or technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
    • Y02T90/10—Technologies relating to charging of electric vehicles
    • Y02T90/12—Electric charging stations
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T90/00—Enabling technologies or technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
    • Y02T90/10—Technologies relating to charging of electric vehicles
    • Y02T90/14—Plug-in electric vehicles
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T90/00—Enabling technologies or technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
    • Y02T90/10—Technologies relating to charging of electric vehicles
    • Y02T90/16—Information or communication technologies improving the operation of electric vehicles

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Astronomy & Astrophysics (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

Abstract

본 발명은 드론 네트워크 환경에서의 서비스 영역 스케줄링 방법 및 장치에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 드론에 의해 수행되는 서비스 영역 스케줄링 방법에 있어서, 드론의 서비스 영역을 복수의 부분영역으로 분할하고자 하는 경우, 부분영역 개수를 결정하는 변수를 상기 변수의 최대값 이내에서 변경하면서 각 부분영역에서 처리율을 계산하고, 상기 계산된 처리율이 최대가 되는 변수를 최적값으로 결정하는 단계; 상기 결정된 최적값에 따라 상기 서비스 영역을 복수의 부분영역으로 분할하고, 상기 분할된 서비스 영역의 서비스 제공 구간을 스케줄링하는 단계; 및 상기 스케줄링된 서비스 제공 구간에 따라 상기 서비스 영역에 위치한 단말과 통신하는 단계를 포함한다.

Description

드론 네트워크 환경에서의 서비스 영역 스케줄링 방법 및 장치{Method and apparatus for scheduling service area in drone network environment}
본 발명은 드론을 활용한 통신 네트워크 기술에 관한 것으로서, 보다 상세하게는, 드론 네트워크 환경에서의 서비스 영역 스케줄링 방법 및 장치에 관한 것이다.
드론을 활용한 통신 네트워크 기술을 살펴보면 다음과 같다. 무인기 또는 드론은 주로 군사 분야에서 전술적인 목표로 활용되어 왔다. 그러나 드론은 최근에 민간영역으로 활용분야를 넓히고 있다. 특히, 드론은 지리적 한계 없이 이동할 수 있기 때문에 신속하게 목표지역으로 전개될 수 있는 장점을 가진다. 이러한 드론을 사용하여 목표하는 지역에 무선통신을 제공하는 기술이 개발되고 있다. 구글 社에서는 스카이벤더(Skybender)라는 프로젝트명으로 태양광 발전을 통해 비행하는 글라이더로 지상의 단말들로 5G 서비스를 제공하는 연구를 진행하고 있다. 차세대 사물인터넷 환경에서는 넓은 지역에 대규모의 단말들이 배치되어 정보를 수집하고, 이를 중앙에 보고하는 서비스가 제공될 것으로 예상된다. 이에 따라 기지국이 설치되기 어려운 지역에 드론을 활용한 무선통신 서비스가 주목받을 것으로 전망된다.
드론의 서비스 영역의 분할의 필요성을 살펴보기로 한다. 드론을 활용한 네트워크 환경에서, 드론은 목표로 하는 지역(이하, 서비스 영역)으로 무선통신을 제공한다. 드론은 단말들로 신호를 전송하고, 그 전송된 신호에 대한 응답을 수신하여 서비스 영역 내 단말들의 정보를 수집할 수 있다.
드론의 이동성을 고려하면, 드론이 서비스하고자 하는 서비스 영역은 상대적으로 넓기 때문에 서비스 영역 가장자리의 단말들은 통신품질이 저하되는 문제가 있다. 또한, 드론은 안테나 감도 및 전송신호의 출력한계로 인해 통신을 제공할 수 있는 거리의 한계를 가진다.
미국 공개특허공보 US 2017/0013476(2017년 1월 12일 공개)
따라서, 드론 네트워크 환경에서 서비스 영역을 작은 부분영역들로 구분하고, 이동성을 활용하여 각 부분영역을 이동하며 순차적으로 서비스를 제공하는 것이 필요한 상황이다.
이러한 상황에서 서비스 영역을 다수의 부분영역으로 나누어 스케줄링한 뒤 무선통신 서비스를 제공하는 경우, 드론은 채널 에러와 함께 센서 단말의 전송기회를 고려하여 적절한 수의 부분영역으로 구성하는 것이 필수적으로 요구된다. 서비스 영역을 상대적으로 많은 부분영역으로 나누는 경우 각 부분영역의 크기는 감소한다. 또한, 해당 영역에서의 센서 단말과 드론 간 거리는 감소한다. 그래서 센서 단말과 드론은 향상된 채널 환경에서 통신을 수행할 수 있다. 이에 따라, 드론은 채널에러에 대해 강인하게 된다.
그러나 전송기회 관점에서 부분영역 개수가 증가할수록 드론의 이동시간이 증가하게 되어 센서 단말의 전송기회가 감소하는 문제가 발생한다. 따라서, 드론을 활용하여 특정 서비스 영역에서 무선통신 서비스를 제공할 때 네트워크 성능 효율을 높이기 위해 서비스 영역을 최적의 부분영역 개수로 나누는 스케줄링 방법이 절실히 요구되고 있다. 하지만, 서비스 영역을 최적의 부분영역 개수로 나누는 스케줄링 방법이 없어서 네트워크 성능 효율이 낮아지는 문제점이 있다.
본 발명의 실시 예들은 드론을 활용하여 지상의 단말들로 무선통신을 제공하는 드론 네트워크 환경에서 드론이 목표로 하는 서비스 영역 내 단말들로 효율적인 통신 서비스를 제공하기 위한, 드론 네트워크 환경에서의 서비스 영역 스케줄링 방법 및 장치를 제공하고자 한다.
본 발명의 실시 예들은 드론의 목표 서비스 영역을 다수의 부분영역으로 분할하여 스케줄링하되, 분할되는 부분영역 개수를 결정하는 최적값을 찾아 부분영역을 설정함으로써, 드론이 무선통신 서비스를 제공하기 위한 서비스 영역의 처리율을 최대화할 수 있는, 드론 네트워크 환경에서의 서비스 영역 스케줄링 방법 및 장치를 제공하고자 한다.
본 발명의 실시 예들은 드론을 활용하여 특정 서비스 영역에서 무선통신 서비스를 제공할 때, 네트워크 처리율이 최대가 되도록 서비스 영역을 최적의 부분영역 개수로 나누어 스케줄링하고 그 스케줄링된 부분영역에 따라 단말로부터 단말 데이터를 수집하거나 단말들로 무선통신 서비스를 제공함으로써, 네트워크 성능을 효율적으로 높일 수 있는, 드론 네트워크 환경에서의 서비스 영역 스케줄링 방법 및 장치를 제공하고자 한다.
본 발명의 실시 예들은 드론을 활용하여 특정 서비스 영역에 무선통신 서비스를 제공할 때 처리율 성능 최적화를 위해, 각 부분영역의 전체적인 탐색 없이도 최소한의 부분영역 탐색만으로 서비스 영역을 구성하는 부분영역 개수를 용이하게 결정할 수 있는, 드론 네트워크 환경에서의 서비스 영역 스케줄링 방법 및 장치를 제공하고자 한다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 드론에 의해 수행되는 서비스 영역 스케줄링 방법에 있어서, 드론의 서비스 영역을 복수의 부분영역으로 분할하고자 하는 경우, 부분영역 개수를 결정하는 변수를 상기 변수의 최대값 이내에서 변경하면서 각 부분영역에서 처리율을 계산하고, 상기 계산된 처리율이 최대가 되는 변수를 최적값으로 결정하는 단계; 상기 결정된 최적값에 따라 상기 서비스 영역을 복수의 부분영역으로 분할하고, 상기 분할된 서비스 영역의 서비스 제공 구간을 스케줄링하는 단계; 및 상기 스케줄링된 서비스 제공 구간에 따라 상기 서비스 영역에 위치한 단말과 통신하는 단계를 포함하는 드론 네트워크 환경에서의 서비스 영역 스케줄링 방법이 제공될 수 있다.
상기 최적값으로 결정하는 단계는, 특정 서비스 영역에 대해 최적값이 결정되지 않은 초기상태에서 부분영역 개수를 결정하는 변수의 최대값을 계산하거나 미리 설정할 수 있다.
상기 최적값으로 결정하는 단계는, 상기 단말과의 통신을 위해, 부분영역 구간의 데이터 전송구간이 기설정된 구간값보다 큰 값을 가지도록 부분영역 개수에 대한 최대값을 계산하거나 미리 설정 할 수 있다.
제1항에 있어서, 상기 최적값으로 결정하는 단계는, 상기 드론의 체공시간, 상기 드론의 속력 및 서비스 영역의 크기를 이용하여 변수에 대한 최대값을 계산하거나 미리 설정할 수 있다.
상기 최적값으로 결정하는 단계는, 기설정된 최소값부터 상기 최대값까지 변수를 변경하거나 상기 최대값부터 기설정된 최소값까지 변경하면서 변경된 변수에 따른 데이터 전송구간 길이, 이동 구간 길이 및 프레임 개수를 계산하고, 변경된 변수에 따른 프레임 동안 수집된 단말 데이터를 기반으로 처리율을 계산할 수 있다.
상기 최적값으로 결정하는 단계는, 데이터 전송구간 내에서 수집된 데이터양을 기반으로 처리율을 계산하되, 변경된 변수, 데이터 전송구간에서 수집된 데이터의 횟수, 타임슬롯에서 전송되는 데이터의 크기 및 상기 드론의 체공시간을 이용하여 처리율을 계산할 수 있다.
상기 최적값으로 결정하는 단계는, 새로 계산된 현재 처리율이 이전에 계산된 이전 처리율보다 큰 경우 최적값을 현재 처리율로 업데이트하되, 현재 처리율이 이전 처리율 이하이면 처리율이 최대 처리율 이후의 변곡점으로 판단하여 최적값을 현재 처리율로의 업데이트 없이 탐색 모드를 종료할 수 있다.
상기 최적값으로 결정하는 단계는, 상기 계산된 처리율이 증가함에 따라 변수를 기설정된 최소값부터 증가시키거나 상기 최대값부터 감소시키되, 상기 계산된 처리율이 감소하는 시점의 이전 변수를 최적값으로 결정할 수 있다.
상기 서비스 제공 구간을 스케줄링하는 단계는, 상기 분할된 서비스 영역의 서비스 제공 구간을 데이터 전송구간 및 이동구간으로 구분하고, 상기 결정된 최적값, 드론의 속력 및 부분영역의 크기를 이용하여 상기 데이터 전송구간 및 상기 이동구간의 길이를 계산할 수 있다.
상기 단말과 통신하는 단계는, 상기 서비스 영역이 그리드(grid) 형태로 분할된 복수의 부분영역을 크리핑 라인(creeping line) 모양, 트랙 라인(Track line) 모양, 평행 트랙(Parallel track) 모양, 확장 사각형(Expanding square) 모양, 섹터(Sector) 모양 및 윤곽(Contour) 모양 중에서 어느 하나의 모양에 따라 순차적으로 이동하며 단말과 통신할 수 있다.
상기 방법은, 상기 단말로부터 수집된 단말 데이터를 통신망을 통해 서버로 전송하거나, 기지로 귀환한 후 상기 기지의 통신망을 통해 서버로 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.
한편, 본 발명의 다른 실시 예에 따르면, 드론의 서비스 영역을 복수의 부분영역으로 분할하고자 하는 경우, 부분영역 개수를 결정하는 변수의 최대값을 계산하는 최대값 계산부; 상기 변수를 상기 계산된 최대값 이내에서 변경하면서 각 부분영역에서 처리율을 계산하고, 상기 계산된 처리율이 최대가 되는 변수를 최적값으로 결정하는 최적값 결정부; 상기 결정된 최적값에 따라 상기 서비스 영역을 복수의 부분영역으로 분할하고, 상기 분할된 서비스 영역의 서비스 제공 구간을 스케줄링하는 스케줄링부; 및 상기 스케줄링된 서비스 제공 구간에 따라 상기 서비스 영역에 위치한 단말과 통신하는 단말 통신부를 포함하는 드론 네트워크 환경에서의 서비스 영역 스케줄링 장치가 제공될 수 있다.
상기 최대값 계산부는, 특정 서비스 영역에 대해 최적값이 결정되지 않은 초기상태에서 부분영역 개수를 결정하는 변수의 최대값을 계산하거나 미리 설정할 수 있다.
상기 최대값 계산부는, 상기 단말과의 통신을 위해, 부분영역 구간의 데이터 전송구간이 기설정된 구간값보다 큰 값을 가지도록 부분영역 개수에 대한 최대값을 계산하거나 미리 설정할 수 있다.
상기 최대값 계산부는, 상기 드론의 체공시간, 상기 드론의 속력 및 서비스 영역의 크기를 이용하여 변수에 대한 최대값을 계산하거나 미리 설정할 수 있다.
상기 최적값 결정부는, 기설정된 최소값부터 상기 최대값까지 변수를 변경하거나 상기 최대값부터 기설정된 최소값까지 변경하면서 변경된 변수에 따른 데이터 전송구간 길이, 이동 구간 길이 및 프레임 개수를 계산하고, 변경된 변수에 따른 프레임 동안 수집된 단말 데이터를 기반으로 처리율을 계산할 수 있다.
상기 최적값 결정부는, 데이터 전송구간 내에서 수집된 데이터양을 기반으로 처리율을 계산하되, 변경된 변수, 데이터 전송구간에서 수집된 데이터의 횟수, 타임슬롯에서 전송되는 데이터의 크기 및 상기 드론의 체공시간을 이용하여 처리율을 계산할 수 있다.
상기 최적값 결정부는, 새로 계산된 현재 처리율이 이전에 계산된 이전 처리율보다 큰 경우 최적값을 현재 처리율로 업데이트하되, 현재 처리율이 이전 처리율 이하이면 처리율이 최대 처리율 이후의 변곡점으로 판단하여 최적값을 현재 처리율로의 업데이트 없이 탐색 모드를 종료할 수 있다.
상기 최적값 결정부는, 상기 계산된 처리율이 증가함에 따라 변수를 기설정된 최소값부터 증가시키거나 상기 최대값부터 감소시키되, 상기 계산된 처리율이 감소하는 시점의 이전 변수를 최적값으로 결정할 수 있다.
상기 스케줄링부는, 상기 분할된 서비스 영역의 서비스 제공 구간을 데이터 전송구간 및 이동구간으로 구분하고, 상기 결정된 최적값, 드론의 속력 및 부분영역의 크기를 이용하여 상기 데이터 전송구간 및 상기 이동구간의 길이를 계산할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 드론 네트워크 환경을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 드론의 무선통신 서비스를 위한 통신 프레임워크를 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 드론이 서비스 제공 구간 동안 수행하는 탐색 모드를 설명하는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 부분영역 개수를 최적화하기 위한 드론의 탐색모드 동작과정을 나타낸 알고리즘이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 서비스 영역 스케줄링 방법에서 탐색모드를 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 서비스 영역 스케줄링 방법에서 서비스 제공 모드를 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 서비스 영역 스케줄링 방법에서 단말에 의해 수행되는 동작을 나타낸 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 드론 네트워크 환경에서의 서비스 영역 스케줄링 장치의 구성을 나타낸 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 드론 네트워크 환경에서의 환경변수를 나타낸 도면이다.
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 드론 네트워크 환경에서 부분영역 개수에 따른 채널 에러율을 나타낸 도면이다.
도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 드론 네트워크 환경에서 부분영역 개수에 따른 네트워크 처리율을 나타낸 도면이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다.
그러나 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 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.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않은 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가진 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명을 설명함에 있어 전체적인 이해를 용이하게 하기 위하여 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 드론 네트워크 환경을 나타낸 도면이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시 예가 적용되는 드론 네트워크 환경은 서비스 영역과 떨어져 있는 기지(10), 서비스 영역으로 무선통신 서비스를 제공하는 드론(100) 및 서비스 영역에 위치한 단말(200)을 포함한다.
기지(10)는 일반적으로 드론(100)에 필요한 물품을 보급하거나, 정비 및 수리할 수 있는 시설이 있는 근거지를 나타낸다. 드론(100)은 서비스 영역을 비행한 후, 장착된 배터리가 소모되는 경우 기지(10)로 귀환하여 배터리를 충전한다.
드론(100)은 목표로 하는 서비스 영역에서 존재하는 단말들의 단말 데이터를 무선통신으로 수집하거나, 단말들에 무선통신 서비스를 제공할 수 있다. 드론(100)은 수집된 단말 데이터를 위성통신 또는 무선통신망을 통해 실시간으로 서버로 전달하거나, 기지(10)로 귀환하여 서버로 전달할 수 있다.
여기서, 서비스 영역은 L×L 크기로 정의하기로 한다. 서비스 영역에는 N개의 단말들이 존재한다. 특정한 서비스 영역의 크기 및 단말 개수로 한정되지 않는다. 효율적인 단말 데이터 수집을 위해, 드론(100)은 서비스 영역을 그리드(grid) 형태로 k×k 개의 부분영역으로 나눈 뒤 각 부분영역을 이동하며 단말 데이터를 수집한다. 부분영역은 특정 형태로 한정되지 않으며, 전체 서비스 영역이 다수의 부분영역으로 나눌 수 있는 형태라면 어떠한 형태라도 가능하다. 단말들(200)은 서비스 영역 내에 균일하게 분포한다고 가정하기로 한다. 그러므로 각 부분영역에서는 N=N/k2 개의 단말이 평균적으로 존재한다. 여기서, N은 전체 단말 개수, k는 부분영역을 결정하는 변수, Ns는 부분영역에 존재하는 단말 개수를 나타낸다.
한편, 드론(100)은 배터리 용량의 한계로 Tf 시간 동안 체공할 수 있으며, 이 시간 동안 각 부분영역을 크리핑 라인(creeping line) 모양에 따라 순차적으로 이동하며 서비스한다. 여기서, 드론(100)은 특정 모양에 따라 이동하며 서비스하는 것으로 한정되지 않는다. 예컨대, 드론(100)은 트랙 라인(Track line) 모양, 개별 탐색 영역의 주요 축과 정렬되는 탐색 구간인 평행 트랙(Parallel track) 모양, 확장 사각형(Expanding square) 모양, 섹터(Sector) 모양 및 윤곽(Contour) 모양 중에서 어느 하나의 모양에 따라 순차적으로 이동하며 서비스할 수 있다.
다수의 드론을 통해 서비스 영역 내의 단말로부터 단말 데이터를 수집하는 경우를 설명하기로 한다. Tf 시간 이후, 이전 드론(110)은 배터리 방전으로 인해 기지(10)로 귀환하여 배터리를 충전한다. 이전 드론(110)이 배터리를 충전하는 동안, 동시에 다음 드론(100)은 해당 서비스 영역으로 이동하여 단말 데이터 수집을 수행할 수 있다. 이전 드론(110)의 배터리 충전 시간에도 다음 드론(100)을 통해 서비스 영역 내의 단말(200)로부터 단말 데이터가 연속적으로 수집될 수 있다. 그래서 전체 서비스 시간 대비 드론 운용 효율이 증가될 수 있다.
일례로, 도 1에서는, 복수의 드론들(100 및 110)이 3×3개의 부분영역으로 분할된 서비스 영역을 차례대로 이동하면서 각 부분영역 내의 단말(200)로부터 단말 데이터를 수집하고 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 드론의 무선통신 서비스를 위한 통신 프레임워크를 나타낸 도면이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 복수의 부분영역이 결정되는 변수값이 k라면, 드론(100)이 서비스하고자 하는 서비스 영역은 k2 개수의 부분영역으로 나누어진다. 예를 들면, k2 개수의 부분영역은 부분영역 1, 부분영역 2, …, 부분영역 k2과 같이 분할된다.
그리고 드론(100)은 체공시간 Tf에 따라 전체 서비스 제공 시간을 나타내는 서비스 제공 구간(Service Providing Period, SPP)을 기본단위로 동작한다. 전체 서비스 제공 구간(SPP)은 부분영역 개수 k×k에 따라 해당 개수만큼의 부분영역 구간(Section Period, SP)으로 구성된다. 부분영역 구간(SP)의 길이는 하기의 [수학식 1]에 의해 계산된다.
Figure 112017113495162-pat00001
여기서,
Figure 112017113495162-pat00002
는 부분영역 구간의 길이, Tf는 드론의 체공시간, k2은 부분영역 개수를 나타낸다.
각 부분영역 구간(SP)은 데이터 전송을 위한 데이터 전송구간(Data Collection Period, DCP)과 다음 부분영역으로 이동하기 위한 이동구간(Moving Period, MP)으로 나뉜다. 부분영역 개수를 결정하는 k값에 따라 데이터 전송구간과 이동구간의 길이는 하기의 [수학식 2]와 [수학식 3]에 따라 결정된다.
Figure 112017113495162-pat00003
Figure 112017113495162-pat00004
여기서,
Figure 112017113495162-pat00005
는 데이터 전송구간의 길이,
Figure 112017113495162-pat00006
는 이동구간의 길이,
Figure 112017113495162-pat00007
는 드론의 속력, Tf는 드론의 체공시간, L은 서비스 영역의 크기를 나타낸다.
데이터 전송구간(DCP)은 다시
Figure 112017113495162-pat00008
개의 타임슬롯으로 구성된
Figure 112017113495162-pat00009
개의 프레임으로 구성된다. 프레임 개수
Figure 112017113495162-pat00010
는 하기의 [수학식 4] 에 의해 아래와 같이 계산된다.
Figure 112017113495162-pat00011
여기서,
Figure 112017113495162-pat00012
는 프레임 개수,
Figure 112017113495162-pat00013
는 단말 개수,
Figure 112017113495162-pat00014
은 타임슬롯의 길이를 나타낸다.
데이터 전송구간(DCP)에서 드론(100)과 단말(200)과의 통신을 살펴보기로 한다. 먼저, 드론(100)은 데이터 전송구간의 시작 시점에서 비콘 메시지를 단말(200)로 전송하여 통신을 시작한다. 드론(100)은 비콘 메시지에 데이터 전송구간에서의 프레임 개수
Figure 112017113495162-pat00015
에 대한 프레임 정보를 포함시켜 비콘 메시지를 전송한다. 이때, 드론(100)은 부분영역의 크기를 고려하여 부분영역 내 단말들이 수신할 수 있도록 전력을 조절하여 비콘 메시지를 전송할 수 있다. 예컨대, 드론(100)은 부분영역의 크기가 커짐에 따라 전력을 증가시켜 비콘 메시지를 전송할 수 있다. 반대로, 드론(100)은 부분영역의 크기가 작아짐에 따라 전력을 감소시켜 비콘 메시지를 전송할 수 있다.
그리고 단말(200)은 드론(100)으로부터 전송된 비콘 메시지를 수신하면, 해당 부분영역에 드론(100)이 존재함을 인지하고 데이터 전송을 시작한다. 단말(200)은 매 프레임에서 임의의 타임슬롯 하나를 선택하여 데이터 전송을 시도한다.
이후, 드론(100)은 선택된 타임슬롯에서 신호를 수신한다. 그러면, 드론(100)은 해당 신호의 신호 대 간섭 및 잡음 비율(SINR)이 일정 값보다 큰 경우, 단말 데이터를 복원하여 수신할 수 있다. 그렇지 않은 경우, 드론(100)은 단말 데이터 수신에 실패하게 된다. 이 과정은 데이터 전송구간의
Figure 112017113495162-pat00016
개의 프레임 동안 수행된다. 데이터 전송구간이 종료되면, 드론(100)은 이동구간(MP) 동안 다음 부분영역으로 이동한다. 이후, 드론(100)은 다음 데이터 전송구간에서 비콘 메시지를 전송하고, 비콘 메시지를 수신한 다른 단말로부터 단말 데이터를 수집할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 드론이 서비스 제공 구간 동안 수행하는 탐색 모드를 설명하는 도면이다.
드론(100)이 수행하는 탐색 모드의 일례로서, 도 3은 드론(100)이 k값을 1에서 4까지 변화시켜 가며 각 k값에 해당하는 처리율을 기록하는 과정을 나타낸다. 예컨대, 드론(100)은 k값이 변경됨에 따라 해당 부분영역으로 이동하면서 처리율을 기록할 수 있다. 예컨대, 드론(100)은 k값이 1이면 서비스 영역의 중앙으로 이동하여 처리율을 기록한다. 드론(100)은 k값이 2이면 서비스 영역이 분할되는 4개의 부분영역 중에서 어느 하나의 부분영역으로 이동하여 처리율을 기록한다. 이때, 드론(100)은 다수의 부분영역 중에서 미리 설정된 방향, 현재 위치에서 가장 가까운 방향, 또는 현재 이동 상황에 따라 결정된 방향으로 이동할 수 있으며, 특정 이동 방향으로 한정되지 않는다. 다른 예로, 드론(100)은 k값을 1에서 4까지 변경시켜 가며 각 k값에 해당하는 처리율을 기록할 수 있다. 또 따른 예로, 드론(100)은 전체 k값의 범위 중에서 임의의 k값을 선택하거나, 이전에 결정된 k값을 기반으로 선택된 k값을 기준으로 선택하고, 그 선택된 k값의 증감에 따라 해당 부분영역으로 이동하면서 처리율을 기록할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 드론(100)은 이와 같이 기록된 처리율을 이용하여 서비스 영역의 최적화를 위해 부분영역 개수의 결정을 위한 스케줄링을 수행한다. 이는 부분영역 개수가 증가하면, 부분영역 크기의 감소로 드론(100)의 단말 데이터의 수신율은 증가한다. 하지만, 부분영역 간 이동시간의 증가로 실제 데이터 전송이 이루어지는 데이터 전송구간의 길이는 줄어든다. 따라서 본 발명의 일 실시 예에 따른 드론(100)은 최적의 부분영역 개수를 결정하기 위한 최적값을 찾는 서비스 영역의 스케줄링 과정을 수행한다. 이러한 스케줄링 과정은 탐색 모드에서 수행된다. 이하, 탐색 모드를 설명하기로 한다.
우선, 서비스 영역의 스케줄링을 위해, 드론(100)은 초기상태에서 탐색 모드를 수행한다. 이때 초기상태란 특정 서비스 영역에 대해 최적의 부분영역 개수가 결정되지 않은 상태를 나타낸다. 탐색 모드를 시작하면서 드론(100)은 부분영역 개수를 결정하는 k값의 최대값 kmax를 계산한다. 드론(100)이 단말(200)과 통신하기 위해, 데이터 전송구간의 길이는 0보다 큰 값을 가져야 한다. 이를 만족하는 k값 의 최대값 kmax은 하기의 [수학식 5]로 계산될 수 있다.
Figure 112017113495162-pat00017
여기서, kmax는 k의 최대값,
Figure 112017113495162-pat00018
는 드론의 속력, Tf는 드론의 체공시간, L은 서비스 영역의 크기를 나타낸다.
이후, 드론(100)은 서비스 제공 구간(SPP) 동안 k값을 1부터 kmax 까지 증가시켜가며 각 k값에 대응하는 데이터 전송구간을 스케줄링하고, 데이터 전송구간에서 수집된 데이터양을 기반으로 처리율을 기록한다. 특정 k값에 대응하는 처리율은 하기의 [수학식 6]에 의해 계산될 수 있다.
Figure 112017113495162-pat00019
여기서,
Figure 112017113495162-pat00020
는 처리율, k2은 부분영역 개수,
Figure 112017113495162-pat00021
는 데이터 전송구간에서 수집된 데이터의 횟수, D는 타임슬롯에서 전송되는 데이터의 크기를 나타낸다.
드론(100)은 k값에 따라 처리율을 기록한다. 드론(100)은 새로 기록된 처리율 값이 이전 처리율 값보다 큰 경우에 최적의 부분영역 개수를 결정하는 변수
Figure 112017113495162-pat00022
값을 현재 k값으로
Figure 112017113495162-pat00023
와 같이 업데이트한다.
이후, 드론(100)은 다음 k에 대해 해당과정을 반복한다. 만약 현재 처리율 값이 바로 이전 처리율 값보다 작거나 같은 경우, 드론(100)은 현재 처리율이 최대값 이후의 변곡점을 지난 것으로 판단하고 최적의 부분영역 개수를 결정하는 k값을 업데이트 하지 않고 탐색 모드를 종료한다. 즉, 드론(100)은 이전 처리율 값이 변곡점에 해당하는 최대 처리율인 것으로 판단한다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 부분영역 개수를 최적화하기 위한 드론의 탐색모드 동작과정을 나타낸 알고리즘이다.
도 4에 도시된 바와 같이, 먼저, 드론(100)은 상기의 [수학식 5]를 통해 최대값
Figure 112017113495162-pat00024
를 계산한다.
그리고 드론(100)은
Figure 112017113495162-pat00025
과 같이 이전 처리율을 0으로 초기화한다.
이어서, 드론(100)은 k=1부터 kmax까지 변경하면서, 상기의 [수학식 2]를 통해 데이터 전송구간의 길이
Figure 112017113495162-pat00026
를 계산하고, 상기의 [수학식 4]를 프레임 개수
Figure 112017113495162-pat00027
를 계산한다.
그리고 드론(100)은 수집된 데이터량 및 상기의 [수학식 6]을 통해 처리율
Figure 112017113495162-pat00028
을 계산한다.
이후, 드론(100)은
Figure 112017113495162-pat00029
와 같이 현재 처리율이 이전 처리율보다 크면,
Figure 112017113495162-pat00030
와 같이 최적의 부분영역 개수를 결정하는 변수
Figure 112017113495162-pat00031
값을 현재 k값으로 업데이트한다.
반면, 현재 처리율이 이전 처리율 이하이면, 드론(100)은 이전 처리율이 최적의 부분영역 개수를 결정하는 k값으로 판단하여 k값을 업데이트하지 않고 탐색모드를 종료한다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 서비스 영역 스케줄링 방법에서 탐색모드를 나타낸 도면이다.
도 5에 도시된 바와 같이, S101 단계에서, 드론(100)은 부분영역 개수를 결정하는 변수 k의 최대값 kmax를 계산하고, k=1,
Figure 112017113495162-pat00032
와 같이 설정한다.
S102 단계에서, 드론(100)은 변수 k가 최대값 kmax 이하인지를 판단한다.
S103 단계에서, 변수 k가 최대값 kmax 이하이면, 드론(100)은 데이터 전송구간 길이
Figure 112017113495162-pat00033
를 계산한다.
S104 단계에서, 드론(100)은 이동구간 길이
Figure 112017113495162-pat00034
를 계산한다.
S105 단계에서, 드론(100)은 데이터 전송구간 내 프레임 개수
Figure 112017113495162-pat00035
를 계산한다.
S106 단계에서, 드론(100)은 비콘 메시지를 단말(200)로 전송한다.
S107 단계에서, 드론(100)은
Figure 112017113495162-pat00036
프레임 동안 단말(200)로부터 단말 데이터를 수집한다.
S108 단계에서, 드론(100)은 처리율
Figure 112017113495162-pat00037
를 계산한다.
S109 단계에서, 드론(100)은
Figure 112017113495162-pat00038
와 같이 현재 처리율이 이전 처리율을 초과하는지를 판단한다.
S110 단계에서, 현재 처리율이 이전 처리율을 초과하면, 드론(100)은
Figure 112017113495162-pat00039
와 같이, 최적의 부분영역 개수를 결정하는 변수
Figure 112017113495162-pat00040
값을 현재 k값으로 업데이트하고, 이전 처리율을 현재 처리율로 업데이트한다.
S109 단계에서, 드론(100)은 k=k+1과 같이 변수 k값을 1씩 증가시고, S102 단계부터 다시 수행한다.
이후, S102 단계에서, 드론(100)은 변수 k가 최대값 kmax을 초과하면, 이전 k값을 최적의 부분영역 개수를 결정하는 변수
Figure 112017113495162-pat00041
값으로 결정한 후 탐색모드를 종료한다.
한편, 본 발명의 다른 실시 예에 따른 서비스 영역 스케줄링 방법에서 탐색모드를 살펴보기로 한다.
본 발명의 다른 실시 예에 따른 서비스 영역 스케줄링 방법에서, 드론(100)은 드론(100)의 서비스 영역을 복수의 부분영역으로 분할하고자 하는 경우, 부분영역 개수를 결정하는 변수 k의 최대값 kmax'을 미리 설정할 수 있다. 일례로, 드론(100)은 드론(100)의 체공시간, 드론(100)의 속력 및 서비스 영역의 크기를 이용하여 변수에 대한 최대값을 미리 설정할 수 있다. 본 발명의 일 실시예와 다른 실시 예를 함께 고려하면, 드론(100)은 드론(100)의 서비스 영역을 복수의 부분영역으로 분할하고자 하는 경우, 부분영역 개수를 결정하는 변수 k의 최대값 kmax을 계산하거나 변수 k의 최대값 kmax'을 미리 설정할 수 있다.
도 5에 도시된 본 발명의 일 실시 예와 다르게 부분영역 개수를 결정하는 변수 k의 최대값 kmax를 계산하지 않고, 미리 변수 k의 최대값 kmax'을 설정할 수 있다. 즉, 본 발명의 다른 실시예에 따른 서비스 영역 스케줄링 방법은 부분영역 개수를 결정하는 변수 k의 최대값 kmax을 계산하는 과정 없이도 미리 설정된 최대값 kmax'을 이용하여 서비스 영역을 스케줄링할 수 있다.
그리고 드론(100)은 변수 k를 미리 설정된 최대값 kmax'이내에서 변경하면서 각 부분영역에서 처리율을 계산하고, 그 계산된 처리율이 최대가 되는 변수를 최적값으로 결정할 수 있다.
그리고 드론(100)은 변수 k가 최대값 kmax'이하인지를 판단한다. 그리고 변수 k가 최대값 kmax' 이하이면, 드론(100)은 데이터 전송구간 길이
Figure 112017113495162-pat00042
, 이동구간 길이
Figure 112017113495162-pat00043
및 데이터 전송구간 내 프레임 개수
Figure 112017113495162-pat00044
를 계산한다.
이와 같이, 본 발명의 다른 실시 예에 따른 서비스 영역 스케줄링 방법은 본 발명의 일 실시예에 따라 계산된 최대값 kmax을 미리 설정된 최대값 kmax'으로 바꾼 후, 이후 진행되는 각 단계를 수행할 수 있다.
구체적으로 살펴보면, 드론(100)은 단말(200)과의 통신을 위해, 부분영역 구간의 데이터 전송구간이 기설정된 구간값보다 큰 값을 가지도록 부분영역 개수에 대한 최대값을 미리 설정할 수 있다.
최대값이 미리 설정된 경우, 드론(100)은 기설정된 최소값부터 미리 설정된 최대값까지 변수를 변경하거나, 미리 설정된 최대값부터 기설정된 최소값까지 변경하면서 변경된 변수에 따른 데이터 전송구간 길이, 이동 구간 길이 및 프레임 개수를 계산하고, 변경된 변수에 따른 프레임 동안 수집된 단말 데이터를 기반으로 처리율을 계산할 수 있다.
또한, 드론(100)은 계산된 처리율이 증가함에 따라 변수를 기설정된 최소값부터 증가시키거나 미리 설정된 최대값 kmax'부터 감소시키되, 그 계산된 처리율이 감소하는 시점의 이전 변수를 최적값으로 결정할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 서비스 영역 스케줄링 방법에서 서비스 제공 모드를 나타낸 도면이다.
드론(100)은 서비스 제공 모드에서는 도 5의 탐색모드에서 결정된 최적의 부분영역 개수를 결정하는 변수 k값을 서비스 제공 모드에서 이용한다.
도 6에 도시된 바와 같이, S201 단계에서, 드론(100)은 데이터 전송구간 길이
Figure 112017113495162-pat00045
를 계산한다.
S202 단계에서, 드론(100)은 이동구간 길이
Figure 112017113495162-pat00046
를 계산한다.
S203 단계에서, 드론(100)은 데이터 전송구간 내 프레임 개수
Figure 112017113495162-pat00047
를 계산한다.
S204 단계에서, 드론(100)은 비콘 메시지를 단말(200)로 전송한다.
S205 단계에서, 드론(100)은
Figure 112017113495162-pat00048
프레임 동안 단말(200)로부터 단말 데이터를 수집한다.
S206 단계에서, 드론(100)은 현재 서비스하고자 하는 부분영역이 마지막 부분영역인지를 판단한다.
S207 단계에서, 현재 부분영역이 마지막 부분영역이 아니면, 드론(100)은 다음 부분영역으로 이동하고 비콘 메시지를 전송하는 S204 단계부터 다시 수행한다.
S207 단계에서, 현재 부분영역이 마지막 부분영역이면, 드론(100)은 서비스 제공 모드를 종료하고 기지로 귀환한다. 만약, 현재 부분영역이 마지막 부분영역이 아니지만 기지(10) 귀환에 필요한 배터리가 방전되는 경우에도, 드론(100)은 기지(10)로 귀환할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 서비스 영역 스케줄링 방법에서 단말에 의해 수행되는 동작을 나타낸 도면이다.
도 7에 도시된 바와 같이, S301 단계에서, 단말(200)은 드론(100)으로부터 비콘 메시지를 수신한다.
S302 단계에서, 단말(200)은 수신된 비콘 메시지로부터 프레임 크기 및 프레임 개수
Figure 112017113495162-pat00049
와 같은 프레임 정보를 획득한다. 또한, 단말(200)은 통신횟수를 나타내는 i 값을 0으로 설정한다. 이러한 설정은 통신횟수를 나타내는 i를 0으로 초기화하는 것을 나타낸다.
S303 단계에서, 단말(200)은 프레임 내에서 임의로 슬롯을 선택한다.
S304 단계에서, 단말(200)은 프레임 중에서 선택된 슬롯에 단말 데이터를 드론(100)으로 전송한다.
S305 단계에서, i가 프레임 개수
Figure 112017113495162-pat00050
보다 작으면, 단말(200)은 i=i+1과 같이 i를 1씩 증가시킨 후 프레임 내에서 임의의 슬롯을 선택하는 S303 단계부터 다시 수행한다. i가 프레임 개수
Figure 112017113495162-pat00051
이상이면, 단말(200)은 드론(100)으로부터 비콘 메시지를 수신하는 S301 단계부터 다시 수행한다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 드론 네트워크 환경에서의 서비스 영역 스케줄링 장치의 구성을 나타낸 도면이다.
도 8에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시 예에 따른 드론 네트워크 환경에서의 서비스 영역 스케줄링 장치(800)는 최대값 계산부(810), 최적값 결정부(820), 스케줄링부(830) 및 단말 통신부(840)를 포함한다. 여기서, 서비스 영역 스케줄링 장치(800)는 드론(100)에 구현되어 서비스 영역 스케줄링 방법을 수행할 수 있다. 변형 예로, 서비스 영역 스케줄링 장치(800)는 드론(100)과 통신망을 통해 연결된 서버에 구현되어 서비스 영역 스케줄링 방법을 수행할 수 있다.
이하, 도 8의 서비스 영역 스케줄링 장치(800)의 각 구성요소들의 구체적인 구성 및 동작을 설명한다.
최대값 계산부(810)는 드론(100)의 서비스 영역이 복수의 부분영역으로 분할되는 경우, 부분영역 개수를 결정하는 변수의 최대값을 계산한다. 최대값 계산부(810)는 특정 서비스 영역에 대해 최적값이 결정되지 않은 초기상태에서 부분영역 개수를 결정할 수 있다. 최대값 계산부(810)는 단말(200)과의 통신을 위해, 부분영역 구간의 데이터 전송구간이 기설정된 구간값보다 큰 값을 가지도록 부분영역 개수에 대한 최대값을 계산할 수 있다. 최대값 계산부(810)는 드론(100)의 체공시간, 드론(100)의 속력 및 서비스 영역의 크기를 이용하여 변수 k값에 대한 최대값을 계산할 수 있다.
최적값 결정부(820)는 부분영역 개수를 결정하는 변수를 최대값 계산부(810)에서 계산된 최대값 이내에서 변경하면서 각 부분영역에서 처리율을 계산하고, 그 계산된 처리율이 최대가 되는 변수를 최적값으로 결정한다. 최적값 결정부(820)는 기설정된 최소값부터 최대값까지 변수를 변경하거나 최대값부터 기설정된 최소값까지 변경하면서 변경된 변수에 따른 데이터 전송구간 길이, 이동 구간 길이 및 프레임 개수를 계산하고, 변경된 변수에 따른 프레임 동안 수집된 단말 데이터를 기반으로 처리율을 계산할 수 있다. 최적값 결정부(820)는 설정된 데이터 전송구간 내에서 수집된 데이터양을 기반으로 처리율을 계산하되, 변경되는 변수, 데이터 전송구간에서 수집된 데이터의 횟수, 타임슬롯에서 전송되는 데이터의 크기 및 드론의 체공시간을 이용하여 처리율을 계산할 수 있다. 최적값 결정부(820)는 새로 계산된 현재 처리율이 이전에 계산된 이전 처리율보다 큰 경우 최적값을 현재 처리율로 업데이트하되, 현재 처리율이 이전 처리율 이하이면 처리율이 최대 처리율 이후의 변곡점으로 판단하여 최적값을 현재 처리율로의 업데이트 없이 탐색 모드를 종료할 수 있다. 최적값 결정부(820)는 계산된 처리율이 증가함에 따라 변수를 기설정된 최소값부터 증가시키거나 최대값부터 감소시키되, 계산된 처리율이 감소하는 시점의 이전 변수를 최적값으로 결정할 수 있다.
스케줄링부(830)는 최적값 결정부(820)에서 결정된 최적값에 따라 서비스 영역을 복수의 부분영역으로 분할하고, 그 분할된 서비스 영역의 서비스 제공 구간을 스케줄링한다. 스케줄링부(830)는 분할된 서비스 영역의 서비스 제공 구간을 데이터 전송구간 및 이동구간으로 구분하고, 결정된 최적값, 드론의 속력 및 부분영역의 크기를 이용하여 데이터 전송구간 및 이동구간의 길이를 계산할 수 있다.
단말 통신부(840)는 스케줄링된 서비스 제공 구간에 따라 서비스 영역에 위치한 단말(200)로부터 단말 데이터를 수집한다. 단말 통신부(840)는 서비스 영역이 그리드(grid) 형태로 분할된 각 부분영역을 크리핑 라인(creeping line) 모양으로 순차적으로 이동하며 단말 데이터를 수집할 수 있다. 단말 통신부(840)는 수집된 데이터를 통신망을 통해 서버로 전송하거나, 기지(10)로 귀환한 후 기지(10)의 통신망을 통해 서버로 전송할 수 있다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 드론 네트워크 환경에서의 환경변수를 나타낸 도면이다.
도 9에는 드론 네트워크 환경에서 드론(100)이 무선통신을 수행할 때의 성능을 평가하기 위해 사용한 환경변수들이 나타나 있다. 환경변수들에는 서비스 영역의 크기(L2), 부분영역 개수(k2), 드론의 속력(
Figure 112017113495162-pat00052
), 체공시간(Tf), 서비스 영역에 분포하는 단말 개수(N) 및 데이터 크기(800 bits)가 포함될 수 있다.
도 9에 도시된 환경변수의 일례에 따라, 드론 네트워크 환경은 10 km2 및 15 km2의 서비스 영역에서 100,000개의 단말을 배치하여 성능이 평가되었다. 드론(100)은 7,200초 동안 체공하며 단말(200)의 데이터를 수집한다. 서비스 영역의 크기와 드론(100)의 속력을 고려하여 시나리오 1: (L=15km,
Figure 112017113495162-pat00053
=200km/h), 시나리오 2: (L=10 km,
Figure 112017113495162-pat00054
=200km/h), 시나리오 3: (L=10km,
Figure 112017113495162-pat00055
=100km/h)의 3가지 시나리오로 구분하여 성능평가가 진행되었다.
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 드론 네트워크 환경에서 부분영역 개수에 따른 채널 에러율을 나타낸 도면이다.
도 10에 도시된 바와 같이, 채널 에러율(Channel error rate)은 간섭 및 잡음에 의해 단말(200)에서 전송된 단말 데이터가 드론(100)으로 수신되지 못한 비율을 나타낸다. 부분영역 개수(예컨대, k2=4, 9, 16, …, 225 등)가 증가할수록 채널 에러율은 최대 1에서부터 0에 근접한 값으로 감소하는 경향을 나타낸다. 이는 부분영역 개수가 증가하면 동일 서비스 영역에서 부분영역의 크기가 감소하여 드론(100)과 단말(200) 간 통신거리가 짧아지기 때문이다. 또한, 시나리오 1(L=15km,
Figure 112017113495162-pat00056
=200km/h), 시나리오 2(L=10 km,
Figure 112017113495162-pat00057
=200km/h), 시나리오 3(L=10km,
Figure 112017113495162-pat00058
=100km/h) 모두에서 서비스 영역 크기 L이 작을수록 같은 이유로 채널 에러율이 감소하는 것을 확인하였다. 시나리오 2 및 시나리오 3의 채널 에러율이 동일하기 때문에, 드론(100)의 속력
Figure 112017113495162-pat00059
는 채널 에러율과 관계가 없는 것을 알 수 있다.
도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 드론 네트워크 환경에서 부분영역 개수에 따른 네트워크 처리율을 나타낸 도면이다.
도 11에 도시된 바와 같이, 처리율(Throughput, bit/s)이 최대값을 가지는 최적의 부분영역 개수 k2이 존재함을 확인하였다. 시나리오 1(L=15km,
Figure 112017113495162-pat00060
=200km/h)과 시나리오 2(L=10 km,
Figure 112017113495162-pat00061
=200km/h)에서, 최적의 부분영역 개수인 k2값은 100개로 나타났다. 또한, 시나리오 2의 처리율이 시나리오 1의 처리율보다 향상되어 나타났다. 이는 서비스 영역 크기의 감소로 채널 에러율이 상대적으로 감소하기 때문이다. 시나리오 3(L=10km,
Figure 112017113495162-pat00062
=100km/h)에서 최적의 부분영역 개수는 49개로 나타났다. 시나리오 3 에서 드론은 가장 낮은 속력을 가지며, 이에 따라 짧은 데이터 전송구간의 길이를 가진다. 이러한 이유로 최적의 부분영역 개수가 상대적으로 작은 값으로 나타나게 된다.
이상 도면 및 실시예를 참조하여 설명하였지만, 본 발명의 보호범위가 상기 도면 또는 실시예에 의해 한정되는 것을 의미하지는 않으며 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
10: 기지
100, 110: 드론
200; 단말
800: 서비스 영역 스케줄링 장치
810: 최대값 계산부
820: 최적값 계산부
830: 스케줄링부
840: 단말 통신부

Claims (20)

  1. 드론에 의해 수행되는 서비스 영역 스케줄링 방법에 있어서,
    드론의 서비스 영역을 복수의 부분영역으로 분할하고자 하는 경우, 부분영역 개수를 결정하는 변수를 상기 변수의 최대값 이내에서 변경하면서 각 부분영역에서 처리율을 계산하고, 상기 계산된 처리율이 최대가 되는 변수를 최적값으로 결정하는 단계;
    상기 결정된 최적값에 따라 상기 서비스 영역을 복수의 부분영역으로 분할하고, 상기 분할된 서비스 영역의 서비스 제공 구간을 스케줄링하는 단계; 및
    상기 스케줄링된 서비스 제공 구간에 따라 상기 서비스 영역에 위치한 단말과 통신하는 단계를 포함하고,
    상기 최적값으로 결정하는 단계는, 데이터 전송구간 내에서 수집된 데이터양을 기반으로 처리율을 계산하되, 변경된 변수, 데이터 전송구간에서 수집된 데이터의 횟수, 타임슬롯에서 전송되는 데이터의 크기 및 상기 드론의 체공시간을 이용하여 처리율을 계산하는, 드론 네트워크 환경에서의 서비스 영역 스케줄링 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 최적값으로 결정하는 단계는,
    특정 서비스 영역에 대해 최적값이 결정되지 않은 초기상태에서 부분영역 개수를 결정하는 변수의 최대값을 계산하거나 미리 설정하는 드론 네트워크 환경에서의 서비스 영역 스케줄링 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 최적값으로 결정하는 단계는,
    상기 단말과의 통신을 위해, 부분영역 구간의 데이터 전송구간이 기설정된 구간값보다 큰 값을 가지도록 부분영역 개수에 대한 최대값을 계산하거나 미리 설정하는 드론 네트워크 환경에서의 서비스 영역 스케줄링 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 최적값으로 결정하는 단계는,
    상기 드론의 체공시간, 상기 드론의 속력 및 서비스 영역의 크기를 이용하여 변수에 대한 최대값을 계산하거나 미리 설정하는 드론 네트워크 환경에서의 서비스 영역 스케줄링 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 최적값으로 결정하는 단계는,
    기설정된 최소값부터 상기 최대값까지 변수를 변경하거나 상기 최대값부터 기설정된 최소값까지 변경하면서 변경된 변수에 따른 데이터 전송구간 길이, 이동 구간 길이 및 프레임 개수를 계산하고, 변경된 변수에 따른 프레임 동안 수집된 단말 데이터를 기반으로 처리율을 계산하는 드론 네트워크 환경에서의 서비스 영역 스케줄링 방법.
  6. 삭제
  7. 제1항에 있어서,
    상기 최적값으로 결정하는 단계는,
    새로 계산된 현재 처리율이 이전에 계산된 이전 처리율보다 큰 경우 최적값을 현재 처리율로 업데이트하되, 현재 처리율이 이전 처리율 이하이면 처리율이 최대 처리율 이후의 변곡점으로 판단하여 최적값을 현재 처리율로의 업데이트 없이 탐색 모드를 종료하는 드론 네트워크 환경에서의 서비스 영역 스케줄링 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 최적값으로 결정하는 단계는,
    상기 계산된 처리율이 증가함에 따라 변수를 기설정된 최소값부터 증가시키거나 상기 최대값부터 감소시키되, 상기 계산된 처리율이 감소하는 시점의 이전 변수를 최적값으로 결정하는 드론 네트워크 환경에서의 서비스 영역 스케줄링 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 서비스 제공 구간을 스케줄링하는 단계는,
    상기 분할된 서비스 영역의 서비스 제공 구간을 데이터 전송구간 및 이동구간으로 구분하고, 상기 결정된 최적값, 드론의 속력 및 부분영역의 크기를 이용하여 상기 데이터 전송구간 및 상기 이동구간의 길이를 계산하는 드론 네트워크 환경에서의 서비스 영역 스케줄링 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 단말과 통신하는 단계는,
    상기 서비스 영역이 그리드(grid) 형태로 분할된 복수의 부분영역을 크리핑 라인(creeping line) 모양, 트랙 라인(Track line) 모양, 평행 트랙(Parallel track) 모양, 확장 사각형(Expanding square) 모양, 섹터(Sector) 모양 및 윤곽(Contour) 모양 중에서 어느 하나의 모양에 따라 순차적으로 이동하며 단말과 통신하는 드론 네트워크 환경에서의 서비스 영역 스케줄링 방법.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 단말로부터 수집된 단말 데이터를 통신망을 통해 서버로 전송하거나, 기지로 귀환한 후 상기 기지의 통신망을 통해 서버로 전송하는 단계를 더 포함하는 드론 네트워크 환경에서의 서비스 영역 스케줄링 방법.
  12. 드론의 서비스 영역을 복수의 부분영역으로 분할하고자 하는 경우, 부분영역 개수를 결정하는 변수의 최대값을 계산하는 최대값 계산부;
    상기 변수를 상기 계산된 최대값 이내에서 변경하면서 각 부분영역에서 처리율을 계산하고, 상기 계산된 처리율이 최대가 되는 변수를 최적값으로 결정하는 최적값 결정부;
    상기 결정된 최적값에 따라 상기 서비스 영역을 복수의 부분영역으로 분할하고, 상기 분할된 서비스 영역의 서비스 제공 구간을 스케줄링하는 스케줄링부; 및
    상기 스케줄링된 서비스 제공 구간에 따라 상기 서비스 영역에 위치한 단말과 통신하는 단말 통신부를 포함하고,
    상기 최적값 결정부는, 데이터 전송구간 내에서 수집된 데이터양을 기반으로 처리율을 계산하되, 변경된 변수, 데이터 전송구간에서 수집된 데이터의 횟수, 타임슬롯에서 전송되는 데이터의 크기 및 상기 드론의 체공시간을 이용하여 처리율을 계산하는, 드론 네트워크 환경에서의 서비스 영역 스케줄링 장치.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 최대값 계산부는,
    특정 서비스 영역에 대해 최적값이 결정되지 않은 초기상태에서 부분영역 개수를 결정하는 변수의 최대값을 계산하거나 미리 설정하는 드론 네트워크 환경에서의 서비스 영역 스케줄링 장치.
  14. 제12항에 있어서,
    상기 최대값 계산부는,
    상기 단말과의 통신을 위해, 부분영역 구간의 데이터 전송구간이 기설정된 구간값보다 큰 값을 가지도록 부분영역 개수에 대한 최대값을 계산하거나 미리 설정하는 드론 네트워크 환경에서의 서비스 영역 스케줄링 장치.
  15. 제12항에 있어서,
    상기 최대값 계산부는,
    상기 드론의 체공시간, 상기 드론의 속력 및 서비스 영역의 크기를 이용하여 변수에 대한 최대값을 계산하거나 미리 설정하는 드론 네트워크 환경에서의 서비스 영역 스케줄링 장치.
  16. 제12항에 있어서,
    상기 최적값 결정부는,
    기설정된 최소값부터 상기 최대값까지 변수를 변경하거나 상기 최대값부터 기설정된 최소값까지 변경하면서 변경된 변수에 따른 데이터 전송구간 길이, 이동 구간 길이 및 프레임 개수를 계산하고, 변경된 변수에 따른 프레임 동안 수집된 단말 데이터를 기반으로 처리율을 계산하는 드론 네트워크 환경에서의 서비스 영역 스케줄링 장치.
  17. 삭제
  18. 제12항에 있어서,
    상기 최적값 결정부는,
    새로 계산된 현재 처리율이 이전에 계산된 이전 처리율보다 큰 경우 최적값을 현재 처리율로 업데이트하되, 현재 처리율이 이전 처리율 이하이면 처리율이 최대 처리율 이후의 변곡점으로 판단하여 최적값을 현재 처리율로의 업데이트 없이 탐색 모드를 종료하는 드론 네트워크 환경에서의 서비스 영역 스케줄링 장치.
  19. 제12항에 있어서,
    상기 최적값 결정부는,
    상기 계산된 처리율이 증가함에 따라 변수를 기설정된 최소값부터 증가시키거나 상기 최대값부터 감소시키되, 상기 계산된 처리율이 감소하는 시점의 이전 변수를 최적값으로 결정하는 드론 네트워크 환경에서의 서비스 영역 스케줄링 장치.
  20. 제12항에 있어서,
    상기 스케줄링부는,
    상기 분할된 서비스 영역의 서비스 제공 구간을 데이터 전송구간 및 이동구간으로 구분하고, 상기 결정된 최적값, 드론의 속력 및 부분영역의 크기를 이용하여 상기 데이터 전송구간 및 상기 이동구간의 길이를 계산하는 드론 네트워크 환경에서의 서비스 영역 스케줄링 장치.
KR1020170152234A 2017-11-15 2017-11-15 드론 네트워크 환경에서의 서비스 영역 스케줄링 방법 및 장치 KR102024305B1 (ko)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020170152234A KR102024305B1 (ko) 2017-11-15 2017-11-15 드론 네트워크 환경에서의 서비스 영역 스케줄링 방법 및 장치
US15/923,090 US10624111B2 (en) 2017-11-15 2018-03-16 Methods and apparatuses for scheduling service area in drone network environment

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020170152234A KR102024305B1 (ko) 2017-11-15 2017-11-15 드론 네트워크 환경에서의 서비스 영역 스케줄링 방법 및 장치

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20190055475A KR20190055475A (ko) 2019-05-23
KR102024305B1 true KR102024305B1 (ko) 2019-09-23

Family

ID=66433734

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020170152234A KR102024305B1 (ko) 2017-11-15 2017-11-15 드론 네트워크 환경에서의 서비스 영역 스케줄링 방법 및 장치

Country Status (2)

Country Link
US (1) US10624111B2 (ko)
KR (1) KR102024305B1 (ko)

Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
IT201800003849A1 (it) * 2018-03-21 2019-09-21 Vhive Tech Ltd Sistema e metodo per gestire sistemi aerei senza pilota (UAS) che eseguono una missione adattiva
CN111436022A (zh) * 2019-01-11 2020-07-21 华为技术有限公司 通信方法、装置、设备、空基平台及存储介质
JP2020140444A (ja) * 2019-02-28 2020-09-03 セイコーエプソン株式会社 保守支援システム及びそれに用いられる端末
EP4032080A4 (en) * 2019-09-19 2023-06-28 Nokia Solutions and Networks Oy Apparatuses and methods for unmanned aerial vehicles collision avoidance
CN112074012B (zh) * 2020-07-14 2022-07-12 南方科技大学 无人机位置优化方法、无人机终端、用户端及存储介质
CN112243239B (zh) * 2020-12-21 2021-03-12 长沙理工大学 一种基于立交桥的无人机部署方法及相关装置
CN113034981B (zh) * 2021-04-14 2022-07-08 北京航空航天大学 一种不确定信道环境中多中继无人机航迹规划方法、系统及存储介质
CN116320984B (zh) * 2023-03-22 2023-10-03 扬州宇安电子科技有限公司 一种基于协作干扰的无人机安全通信系统及方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101772345B1 (ko) * 2016-12-22 2017-08-29 전남대학교산학협력단 사용자 위치 군집화를 이용한 드론 기반 메시지 전송 방법 및 시스템
JP6186628B2 (ja) * 2013-12-27 2017-08-30 株式会社Ｋｄｄｉ総合研究所 移動体制御装置、移動体制御方法およびプログラム

Family Cites Families (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104885104B (zh) * 2012-08-03 2018-05-22 泰拉贝拉技术公司 卫星调度系统
US9567077B2 (en) * 2014-02-14 2017-02-14 Accenture Global Services Limited Unmanned vehicle (UV) control system
US9847032B2 (en) * 2014-07-15 2017-12-19 Richard Postrel System and method for automated traffic management of intelligent unmanned aerial vehicles
US20160379167A1 (en) * 2015-06-25 2016-12-29 Amazon Technologies, Inc. Dynamic resource allocation and scheduling
US9363690B1 (en) 2015-07-10 2016-06-07 Cisco Technology, Inc. Closed-loop optimization of a wireless network using an autonomous vehicle
CN105206114B (zh) * 2015-08-10 2018-08-21 华为技术有限公司 飞行控制、许可、安全维护方法和装置、服务器、飞行器
US10657827B2 (en) * 2015-12-09 2020-05-19 Dronesense Llc Drone flight operations
US20190031346A1 (en) * 2016-01-29 2019-01-31 Garuda Robotics Pte. Ltd. System and method for controlling an unmanned vehicle and releasing a payload from the same
US10013886B2 (en) * 2016-03-08 2018-07-03 International Business Machines Corporation Drone carrier
US10353399B2 (en) * 2017-07-21 2019-07-16 AI Incorporated Polymorphic path planning for robotic devices
US11320837B2 (en) * 2017-09-01 2022-05-03 Intel Corporation Federated automated interoperation between premises and autonomous resources

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6186628B2 (ja) * 2013-12-27 2017-08-30 株式会社Ｋｄｄｉ総合研究所 移動体制御装置、移動体制御方法およびプログラム
KR101772345B1 (ko) * 2016-12-22 2017-08-29 전남대학교산학협력단 사용자 위치 군집화를 이용한 드론 기반 메시지 전송 방법 및 시스템

Also Published As

Publication number Publication date
KR20190055475A (ko) 2019-05-23
US10624111B2 (en) 2020-04-14
US20190150167A1 (en) 2019-05-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102024305B1 (ko) 드론 네트워크 환경에서의 서비스 영역 스케줄링 방법 및 장치
EP2938117B1 (en) Adjusting geographical position of a drone base station
CN110602633B (zh) 一种面向爆发性流量的移动边缘计算无人机群辅助通信方法
CN111970712B (zh) 一种考虑建筑物遮挡效应的无人机基站部署方法
US20180206133A1 (en) System and method for a usage category specific self-organizing network
JP7271525B2 (ja) モビリティ関連のパラメータを調整する方法、ユーザ装置及び基地局
Huang et al. Optimized deployment of drone base station to improve user experience in cellular networks
CN113875175A (zh) 用于处置信号质量变化的网络节点、用户设备和方法
CN107736071B (zh) 确定用于引导要发送到用户设备的信号的波束的装置和方法
Huang et al. Reactive 3D deployment of a flying robotic network for surveillance of mobile targets
Li et al. Power allocation and 3-D placement for floating relay supporting indoor communications
US10849143B2 (en) Machine learning (ML) based client behavior prediction for multi-user (MU) scheduler optimization
CN111381499B (zh) 基于三维空间射频地图学习的网联飞行器自适应控制方法
KR101373920B1 (ko) 데이터 전송 경로 설정 장치 및 방법
Cao et al. Deep reinforcement learning for multi-user access control in UAV networks
CN111526499B (zh) 基于在线学习和毫米波束选择的车载终端通信方法
Chen et al. LDMAC: A propagation delay-aware MAC scheme for long-distance UAV networks
CN114205769A (zh) 基于无人机数据采集系统的联合轨迹优化与带宽分配方法
CN111837447A (zh) 用于基于物理运动的侧行资源池选择的装置和方法
CN113727278A (zh) 一种路径规划方法、接入网设备及飞行控制设备
Say et al. Cooperative path selection framework for effective data gathering in UAV-aided wireless sensor networks
EP3182774B1 (en) Determining mobile device location based on a particle swarm approach
Becvar Efficiency of Handover Prediction Based on Handover History.
KR102333864B1 (ko) 통신 처리량 최대화를 위한 기계학습 기반의 군집 무인 항공기 배치 장치 및 방법
KR102288331B1 (ko) 무인항공기를 이용한 사물인터넷 장치 및 기지국 장치 간의 통신 시스템

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant