KR102368354B1 - 무인 이동체의 예측 위치, 링크 품질 및 토폴로지 정보를 활용한 애드혹 라우팅 방법 - Google Patents

무인 이동체의 예측 위치, 링크 품질 및 토폴로지 정보를 활용한 애드혹 라우팅 방법 Download PDF

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Abstract

무인 이동체의 예측 위치, 링크 품질 및 토폴로지 정보를 활용한 애드혹 라우팅 방법이 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른 라우팅 방법은, 이웃하는 무인 이동체들로부터 위치 정보들을 수신하고, 수신한 위치 정보들을 이용하여 이웃 노드 테이블을 업데이트 하며, 이웃 노드 테이블을 참조하여 선정한 이웃 무인 이동체에 목적지 노드로 전송할 메시지를 전달한다. 이에 의해, 고속 이동성과 동적 토폴로지 변화에 강인하며, 경로구성을 위한 오버헤드가 적은 무인 이동체의 라우팅이 가능해진다.

Description

무인 이동체의 예측 위치, 링크 품질 및 토폴로지 정보를 활용한 애드혹 라우팅 방법{Ad hoc Routing Method using Predicted Location, Link Quality and Topology Information of Unmanned Vehicle}
본 발명은 라우팅 기술에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 무인 이동체들에 의해 구성되는 애드혹 네트워크에서의 라우팅 방법에 관한 것이다.
무인 이동체의 일종인 드론은 군사용 목적에서 시작해서 현재는 산업용, 상업용으로 서비스 분야가 확산되고 있다. 예를 들어, 드론 간에 임무수행 데이터 및 수집 데이터를 주고 받으면서 인명 구조, 농업, 자연 생태계 모니터링, 물류 배달, 방송 송수신 등 분야에서 활용되고 있는 것이다.
해당 서비스 지원을 위해서는 드론 간 그리고 드론과 지상 센터와의 네트워크 구성을 통한 메시지 교환이 중요한 요소이다. 하지만, 드론은 고속으로 이동하며 임무 수행을 하므로, 드론 간 토폴로지는 자주 그리고 빠르게 변화하게 된다.
이러한 토폴로지 상에서 드론 간의 애드혹 네트워크를 구성하고 메시지를 주고받을 수 있도록 지원하는 기술은, 토폴로지가 변화하게 되면 메시지 전달에 실패할 가능성이 높아지기 때문에 이러한 토폴로지 변화에 강인한 네트워크 구성 기술이 요구된다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은, 고속 이동성과 토폴로지 변화에 강인한 무인 이동체 애드혹 네트워크의 라우팅을 위한 방안으로, 무인 이동체의 예측 위치, 링크 품질 및 토폴로지 정보를 활용한 라우팅 방법을 제공함에 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른, 라우팅 방법은, 이웃하는 무인 이동체들로부터 위치 정보들을 수신하는 단계; 수신한 위치 정보들을 이용하여, 이웃 노드 테이블을 업데이트 하는 단계; 및 이웃 노드 테이블을 참조하여 선정한 이웃 무인 이동체에 목적지 노드로 전송할 메시지를 전달하는 제1 전달단계;를 포함한다.
그리고, 수신 단계는, 이웃하는 무인 이동체들로부터 속도 정보들, 방향 정보들 및 가속도 정보들을 더 수신하고, 업데이트 단계는, 수신한 위치 정보들, 속도 정보들, 방향 정보들 및 가속도 정보들을 저장하는 단계; 저장된 정보들로부터 이웃하는 무인 이동체들의 현재 위치들을 예측하는 단계; 및 예측한 이웃하는 무인 이동체들의 현재 위치들로, 이웃 노드 테이블에서 무인 이동체들의 위치들을 업데이트 하는 단계;를 포함할 수 있다.
또한, 위치 정보들, 속도 정보들, 방향 정보들 및 가속도 정보들은, 무인 이동체들의 충돌 방지를 위해 이용하는 정보들일 수 있다.
그리고, 본 발명의 일 실시예에 따른, 라우팅 방법은, 이웃하는 무인 이동체들과의 링크 품질들을 파악하는 단계;를 더 포함하고, 제1 전달 단계는, 이웃 노드 테이블에 수록된 무인 이동체들의 위치들 및 링크 품질들을 참조하여 선정한 이웃 무인 이동체에 목적지 노드로 전송할 메시지를 전달할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른, 라우팅 방법은, 토폴로지 맵을 참조하여 선정한 이웃 무인 이동체에 목적지 노드로 전송할 메시지를 전달하는 제2 전달단계;를 더 포함할 수 있다.
그리고, 제2 전달단계는, 이웃 노드 테이블을 참조하여 목적지 노드로 메시지를 전송할 이웃 무인 이동체 선정이 불가능한 경우에 수행될 수 있다.
또한, 토폴로지 맵은, 지상 통제 센터로부터 수신할 수 있다.
한편, 본 발명의 다른 실시예에 따른, 무인 이동체 네트워크는, 위치 정보들을 수신하는 이웃 무인 이동체들; 및 수신한 위치 정보들을 이용하여 이웃 노드 테이블을 업데이트 하고, 이웃 노드 테이블을 참조하여 선정한 이웃 무인 이동체에 목적지 노드로 전송할 메시지를 전달하는 무인 이동체;를 포함한다.
이상 설명한 바와 같이, 본 발명의 실시예들에 따르면, 무인 이동체의 예측 위치, 링크 품질 및 토폴로지 정보를 활용하여, 고속 이동성과 동적 토폴로지 변화에 강인하며, 경로구성을 위한 오버헤드가 적은 무인 이동체의 라우팅이 가능해진다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 라우팅 방법의 기초가 되는 드론의 위치 기반 라우팅 방법의 개념을 나타낸 도면,
도 2는 이웃 노드들의 예측 위치들의 개념 설명에 제공되는 도면,
도 3은 Hello 메시지를 브로드캐스팅을 나타낸 도면,
도 4는 Hello 메시지를 예시한 도면,
도 5는 이웃 노드 테이블 생성/업데이트 과정을 나타낸 도면,
도 6은 이웃 노드 테이블을 예시한 도면,
도 7은 위치 정보 요청/응답 과정을 나타낸 도면,
도 8은 이웃 노드 테이블에 수록된 이웃 노드들의 위치들을 나타낸 도면,
도 9는 이웃 노드 테이블로부터 예측한 이웃 노드들의 위치들을 나타낸 도면,
도 10은 목적지 노드까지의 거리와 링크 품질을 고려한 이웃 노드 선정 방법의 개념 설명에 제공되는 도면,
도 11은 수신 메시지 처리 과정의 설명에 제공되는 도면,
도 12는 토폴로지 맵 전달 과정의 설명에 제공되는 도면, 그리고,
도 13은 토폴로지 맵을 예시한 도면이다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다.
본 발명의 실시예에서는 무인 이동체의 일종인 드론의 애드혹 라우팅 방법을 제시한다. 본 발명의 실시예에 따른 애드혹 라우팅 방법에서는, 무인 이동체의 예측 위치, 링크 품질 및 토폴로지 정보를 활용한다.
고속으로 이동하며 빈번하게 토폴로지가 변경되는 무인 이동체 네트워크 환경에 강인한 라우팅을 구현하며, 나아가 경로 설정을 위한 오버헤드 증가를 최소화하기 위함이다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 라우팅 방법의 기초가 되는 드론의 위치 기반 라우팅 방법의 개념을 나타낸 도면이다. 도시된 바와 같이, 위치 기반 라우팅 방법에서는, 이웃 노드들 중 목적지 노드와 가장 가까운 노드를 다음-홉(next-hop)으로 선정한다.
이에, 목적지 노드에 전송할 메시지를 목적지 노드와 가장 가까운 노드에 전달하여, 메시지를 목적지 노드와 가장 가까운 노드를 통해 목적지 노드에 전송하게 된다.
도 2는 이웃 노드들의 예측 위치들의 개념 설명에 제공되는 도면이다. 도 2에 도시된 바와 같이, 이웃 노드들은 이동하여 위치들이 변경하므로, 목적지 노드와 가장 가까운 노드를 선정하기 위해서는 현재 시간, 즉 과거 시점(tk) 위치들(xi)로부터 시간 경과(Δt) 후의 위치들(xj)을 예측할 것이 전제된다.
이웃 노드들의 위치들을 예측하기 위해서는, 이웃 노드들의 위치, 속도, 방향, 가속도 정보들이 필요하다.
도 3에 도시된 바와 같이 드론들은 이웃 노드들에 주기적으로 Hello 메시지를 브로드캐스팅하는데, 도 4에 도시된 바와 같이 Hello 메시지에는 필요한 위치(Position), 속도(Velocity), 방향(Angle), 가속도(Acceleration) 정보가 포함되어 있다.
원래, Hello 메시지는 이웃 드론들과의 충돌 방지를 목적으로, 이웃 드론들에게 브로드캐스트 되는 것이다.
본 발명의 실시예에서는, 도 5에 도시된 바와 같이, 이웃 노드들이 브로드캐스트한 Hello 메시지를 이용하여 이웃 노드 테이블을 생성/업데이트 한다.
도 6에는 이웃 노드 테이블을 예시하였다. 타임스탬프(timestamp)는 Hello 메시지를 수신한 시간이다. 위치 예측을 위해서는 Hello 메시지으로부터 현재 시간까지의 시간차를 알아야 하므로, 이웃 노드 테이블에는 타임스탬프를 수록할 것이 요구된다.
한편, 필요한 경우, 도 7에 도시된 바와 같이, 이웃 노드에 위치 정보를 요청(Request)하고 이에 대한 응답(Response)을 수신하여 이웃 노드 테이블을 생성/업데이트 할 수도 있다.
도 8에는 이웃 노드 테이블에 수록된 이웃 노드들(n1 ~ n7)의 위치들을 나타낸 도면이다.
그리고, 도 9에는 이웃 노드 테이블에 수록된 이웃 노드들(n1 ~ n7)의 위치들을 밝은 파랑색으로 나타내었고, 이웃 노드 테이블에 수록된 위치, 속도, 방향 및 가속도 정보들로부터 예측한 이웃 노드들(n1 ~ n7)의 위치들을 짙은 파랑색으로 나타내었다.
목적지 노드와 가까운 노드를 선정함에 있어 고려되는 위치들은 도 9에서 짙은 파랑색으로 나타낸 예측 위치들이다.
나아가, 본 발명의 실시예에서는, 도 10에 도시된 바와 같이, 목적지 노드로 메시지를 중계할 이웃 노드를 선정함에 있어, 이웃 노드들의 예측 위치들 외에, 이웃 노드들과의 경로들에 대한 링크 품질(Link Quality)들을 더 고려한다.
링크 품질로, SINR(Signal-to-Interference-plus-Noise Ratio), RSSI(Received Signal Strength Indication), PDR(Packet-Delivery Ratio), BER(Bit-Error Rate) 등이 사용될 수 있는데, 그 밖의 다른 지표를 사용하는 것을 배제하지 않는다.
본 발명의 실시예에서는, 도 10에 도시된 바와 같이, "목적지 노드까지의 거리[Dist(Destivation-Neibhori)]에 링크 품질[Link_Qualityi]을 곱한 값"이 가장 작은 이웃 노드를, 목적지 노드로 메시지를 중계할 이웃 노드로 선정한다.
여기서, 메시지는 지상 통제 센터가 드론에 전송하는 메시지일 수 있고, 드론 간에 송수신하는 메시지일 수도 있으며, 드론이 지상 통제 센터에 전송하는 메시지일 수도 있다.
목적지 노드의 ID/어드레스는 메시지 헤더에 수록되어 전송된다. 도 11에 도시된 바와 같이, 메시지를 수신한 드론은 목적지가 자신이면 메시지를 애플리케이션으로 전달하고, 목적지가 자신이 아니면 최선의 이웃 노드를 통해 목적지 노드로 전달한다.
여기서, 최선의 노드는 "목적지 노드까지의 거리에 링크 품질을 곱한 값"이 가장 작은 이웃 노드이다. 만약, 최선의 노드를 선정할 수 없는 경우, 이를 테면, "목적지 노드까지의 거리[Dist(Destivation-Neibhori)]에 링크 품질[Link_Qualityi]을 곱한 값"이 모두 임계치를 벗어난 경우에는, 토폴로지 맵을 이용하여 이웃 노드를 선정한다.
도 12에 도시된 바와 같이, 토폴로지 맵은 지상 관제 센터(GCS)에 의해 생성/업데이트 되어 모든 노드들에 주기적으로 전달된다. 도 13에는 지상 관제 센터에 의해 생성/업데이트 되는 토폴로지 맵을 예시하였다.
토폴로지 맵을 생성하기 위해, 지상 관제 센터는 드론들로부터 주기적으로 위치 정보들을 수신하는데, 속도, 방향, 가속도 정보를 더 이용할 수 있으며, 이는 구현의 문제이다.
지금까지, 무인 이동체 네트워크에서 무인 이동체들의 예측 위치, 링크 품질 및 토폴로지 정보를 활용한 애드혹 라우팅 방법에 대해 바람직한 실시예를 들어 상세히 설명하였다.
위 실시예에서는, 드론과 같은 고속 이동성을 고려하지 않고 고정되어 있거나, 아니면 이동 속도가 느린 경우에 대한 애드혹 네트워크 구성 및 라우팅 기술과 달리, 고속으로 이동하고 토폴리지가 빠르게 변화하는 환경에 강인한 애드혹 라우팅 방법을 제시하였다.
나아가, 예측 위치 기반의 라우팅을 통해, 이웃 노드 테이블이나 토폴로지 맵 생성을 실시간으로 또는 빈번하게 수행할 필요가 없으므로, 경로 구성을 위한 오버헤드가 적다.
위 실시예에서 언급한 드론은 무인 이동체의 일 예에 해당한다. 드론 이외의 다른 종류의 무인 이동체들로 구성되는 네트워크에 있어서도 본 발명의 기술적 사상이 적용될 수 있다.
한편, 본 실시예에 따른 장치와 방법의 기능을 수행하게 하는 컴퓨터 프로그램을 수록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에도 본 발명의 기술적 사상이 적용될 수 있음은 물론이다. 또한, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 기술적 사상은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드 형태로 구현될 수도 있다. 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터에 의해 읽을 수 있고 데이터를 저장할 수 있는 어떤 데이터 저장 장치이더라도 가능하다. 예를 들어, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광디스크, 하드 디스크 드라이브, 등이 될 수 있음은 물론이다. 또한, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드 또는 프로그램은 컴퓨터간에 연결된 네트워크를 통해 전송될 수도 있다.
또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.
UAV : 무인 이동체(드론)
Position : 위치
Velocity : 속도
Angle : 방향
Acceleration : 가속도
timestamp : 타임스탬프
Neibhor Table : 이웃 노드 테이블
Dist(Destivation-Neibhor) : 이웃 노드로부터 목적지 노드까지의 거리
Link_Quality : 링크 품질
Topology Map : 토폴로지 맵

Claims (8)

  1. 이웃하는 모든 무인 이동체들로부터 위치 정보들, 속도 정보들, 방향 정보들 및 가속도 정보들을 수신하는 단계;
    수신한 위치 정보들, 속도 정보들, 방향 정보들 및 가속도 정보들을 이용하여, 이웃 노드 테이블을 업데이트 하는 단계;
    이웃하는 모든 무인 이동체들과의 링크 품질들을 파악하는 단계; 및
    이웃 노드 테이블과 링크 품질들을 참조하여 선정한 이웃 무인 이동체에 목적지 노드로 전송할 메시지를 전달하는 제1 전달단계;
    토폴로지 맵을 참조하여 선정한 이웃 무인 이동체에 목적지 노드로 전송할 메시지를 전달하는 제2 전달단계;를 포함하고,
    업데이트 단계는,
    수신한 위치 정보들, 속도 정보들, 방향 정보들 및 가속도 정보들을 저장하는 단계;
    저장된 정보들로부터 이웃하는 모든 무인 이동체들의 현재 위치들을 예측하는 단계; 및
    예측한 이웃하는 모든 무인 이동체들의 현재 위치들로, 이웃 노드 테이블에서 이웃하는 모든 무인 이동체들의 위치들을 업데이트 하는 단계;를 포함하며,
    제1 전달단계는,
    업데이트된 이웃 노드 테이블에 수록된 무인 이동체들의 위치들 및 링크 품질들을 참조하여 다수의 이웃 무인 이동체들 중 하나를 목적지 노드로 전송할 메시지를 전달할 이웃 무인 이동체로 선정하되,
    무인 이동체까지의 거리에 링크 품질을 곱한 값이 가장 작은 이웃하는 무인 이동체를 메시지를 전달할 이웃 무인 이동체로 선정하고,
    제2 전달단계는,
    무인 이동체까지의 거리에 링크 품질을 곱한 값이 모두 임계치를 벗어나는 경우에 수행되며,
    토폴로지 맵은,
    지상 통제 센터가 무인 이동체들의 위치 정보들을 기초로 생성한 것을 특징으로 하는 라우팅 방법.
  2. 삭제
  3. 청구항 1에 있어서,
    위치 정보들, 속도 정보들, 방향 정보들 및 가속도 정보들은,
    무인 이동체들의 충돌 방지를 위해 이용하는 정보들인 것을 특징으로 하는 라우팅 방법.
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 삭제
  7. 삭제
  8. 위치 정보들, 속도 정보들, 방향 정보들 및 가속도 정보들을 전송하는 이웃하는 무인 이동체들; 및
    이웃하는 모든 무인 이동체들로부터 수신한 위치 정보들, 속도 정보들, 방향 정보들 및 가속도 정보들을 이용하여 이웃 노드 테이블을 업데이트 하고, 이웃하는 모든 무인 이동체들과의 링크 품질들을 파악하며, 이웃 노드 테이블과 링크 품질들을 참조하여 선정한 이웃 무인 이동체에 목적지 노드로 전송할 메시지를 전달하는 무인 이동체;를 포함하고,
    무인 이동체는,
    수신한 위치 정보들, 속도 정보들, 방향 정보들 및 가속도 정보들을 저장하고,
    저장된 정보들로부터 이웃하는 모든 무인 이동체들의 현재 위치들을 예측하며,
    예측한 이웃하는 모든 무인 이동체들의 현재 위치들로, 이웃 노드 테이블에서 이웃하는 모든 무인 이동체들의 위치들을 업데이트 하고,
    업데이트된 이웃 노드 테이블에 수록된 무인 이동체들의 위치들 및 링크 품질들을 참조하여 다수의 이웃하는 무인 이동체들 중 하나를 목적지 노드로 전송할 메시지를 전달할 이웃 무인 이동체로 선정하되,
    무인 이동체까지의 거리에 링크 품질을 곱한 값이 가장 작은 이웃하는 무인 이동체를 메시지를 전달할 이웃 무인 이동체로 선정하고,
    무인 이동체까지의 거리에 링크 품질을 곱한 값이 모두 임계치를 벗어나는 경우에는, 토폴로지 맵을 참조하여 선정한 이웃 무인 이동체에 목적지 노드로 전송할 메시지를 전달하며,
    토폴로지 맵은,
    지상 통제 센터가 무인 이동체들의 위치 정보들을 기초로 생성한 것을 특징으로 하는 무인 이동체 네트워크.
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