UAV 네트워크의 자율적 최적화를 위한 동적 적응 클러스터링 기법 연구

초록

본 연구는 UAV(Unmanned Aerial Vehicle) 네트워크의 통신 효율성 향상을 위한 새로운 클러스터링(Clustering) 기법인 DAC(Dynamic Adaptive Clustering) 기법을 제안한다. 기존의 UAV 클러스터링 연구들이 정적인 환경을 가정하거나 동적 특성을 충분히 반영하지 못하는 한계를 보였던 반면, 제안하는 DAC 기법은 UAV의실시간 상태와 네트워크 환경 변화를 모니터링하여 클러스터 구조를 동적으로 최적화한다. 특히 UAV의 위치, 배터리 상태, 통신 성능을 종합적으로 고려한 헤드 선정 메커니즘과 자율적인 클러스터 재구성 방식을 통해 네트워크의안정성과 효율성을 향상시킨다. 성능 평가 결과, Independent 방식 대비 최대 54.75%, Static Cluster 방식 대비 평균 5.84%의 통신 비용 절감 효과를 보였으며, UAV의 이동이 활발한 구간에서도 안정적인 성능을 유지하였다. 또한 시간에 따른 통신 비용 증가율이 기존 방식보다 낮아 실제 UAV 운용 환경에서의 적용 가능성을 입증하였다.