비계층 클러스터 방식을 활용한 다중 UAV 전력 소모 최소화 위치 선정 기법

Q: 이 논문에서 정의한 비계층 클러스터 분석이란 무엇인가?

비계층 클러스터 분석은 관측하고자 하는 값들을 몇 개의 클러스터로 나누기 위해 주어진 기준을 최적화하는 방법이다. 클러스터의 개수를 지정한 뒤, 관측 값들 간의 유사도를 바탕으로 클러스터링을 수행하고 클러스터 중심을 조정하는 과정을 반복하며, 중심점이 더 이상 변화하지 않으면 반복을 종료한다.

Q: 다중 UAV의 전력 소모를 최소화하는 위치 선정에 비계층 클러스터 분석이 어떤 이점을 가지는가?

연구 결과, 비계층 클러스터 분석 방법은 PSO 알고리즘에 비해 더 좋은 최적 근사해를 도출하는 것으로 나타났다. 이는 비계층 클러스터 분석이 UAV들의 전력 소모를 더 효과적으로 최소화하는 위치를 찾아내기 때문이다. 또한, PSO 알고리즘보다 컴퓨팅 파워 요구량이 적고 연산 속도 면에서도 이점을 가진다.

조준우; 김재현

doi:10.7840/kics.2018.43.8.1263

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자료유형: 학술저널

저자정보: 조준우 (아주대학교) 김재현 (아주대학교)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제43권 제8호

발행연도: 2018.8

수록면: 1,263 - 1,269 (7page)

DOI: 10.7840/kics.2018.43.8.1263

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Unmanned Aerial Vehicle (UAV)는 유연하고 신속하게 이동 가능하기 때문에, 이동 기지국으로 활용하려는 방안이 연구되고 있다. 그러나 UAV는 연료 등으로 동작하기 때문에, 이동 기지국으로 활용하기 위해서는 전력 소모를 최소화하는 UAV 위치 선정 연구가 필요하다. 본 논문에서는 다양한 데이터율을 가진 지상 사용자들의 통신지원을 위한 다중 UAV 위치 선정 방안을 제시한다. UAV와 지상 사용자의 전력 관계를 통해 UAV들의 전력 소모를 최소화하는 최적화 모델링을 수행하고, 비계층 클러스터 분석을 활용하여 다중 UAV의 위치 최적 근사값을 도출하였다. 성능 평가를 통해 비계층 클러스터 분석 방법이 Particle Swarm Optimization (PSO) 알고리즘에 비해, 더 좋은 근사 최적 위치를 도출하는 것을 확인할 수 있었다.

#UAV #Power consumption #Clustering #Optimization theory #Positioning

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