회귀를 이용한 무선 센서 데이터 수집을 하는 UAV의 경로 계획 방법

Abstract

Gradually, the use of Unmanned Aerial Vehicle(UAV) has been amplified at the versatile viewpoints. In addition to research and practical implementation on UAV for a military mission, which are briskly being studied nowadays, those for civilian leisure and industry have been developed. Accordingly, researches to utilize UAVs in Wireless Sensor Networks(WSNs) have been conducted for sensor data collection as well. UAV is able to gather sensor data regardless of restricted circumstances and diverse environment. However, the path planning for UAVs collecting sensor data is not studied sufficiently. Besides, the traditional path planning of UAV is not for data acquisition purpose. In addition, the path from the traditional method might be not efficient on battery consumption. This paper proposes the UAV path planning for data collection in WSNs using Polynomial Regression. The regression training on the coordinates of sensor nodes is able to generate a curved path resulting in effective battery consumption. The proposed method considers the sensor communication coverage to send data as well, which enables the path to cover every data to collect. As a result, the UAV is able to save the battery and the mission time with this algorithm.; UAV는 군사목적으로 개발을 시작하여 현재는 다양한 산업과 개인의 취미 목적으로도 활발하게 연구되고 있다. 특히 UAV는 우주환경, 재난상황, 광활한 지역 등 이동성을 이용해 사람이 직접 수행할 수 없거나 하기 힘든 환경에서의 작업도 대신 수행하고있다. 이 중 하나가 무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network)에서 센서 데이터를 수집하는 UAV이다. 무선 센서 네트워크에서 UAV의 활용은 효율적인 통신 등 다양하게 연구되고있다. 그러나 배터리가 제한적이고 통신에도 영향을 주는 경로에 대한 연구는 아직 미흡하다. 직선 또는 단순한 패턴으로 경로를 가정하여 실용적인 경로로 사용하지 못할 수 있다. 또한 기존에 UAV의 경로계획방법은 데이터 수집 목적에 부합하지 않는다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크 환경에서 데이터를 수집하는 UAV의 경로를 다항회귀분석방법을 활용하여 계획하는 방법을 제안한다. 센서의 위치를 학습하여 경로를 곡선으로 도출하여 기존 UAV의 경로계획방법보다 배터리가 효율적이고 임무 수행 시간을 단축시킬 수 있다. 또한 모든 센서의 데이터를 수집할 수 있도록 센서의 통신 범위를 고려하여 경로를 알맞게 조정한다.