본 연구는 복잡한 다수 무인기 시스템을 효율적으로 운용하기 위해 이산 사건 모델 기반의 다수 무인기 이종 임무 할당 기법을 제안한다. 이종 임무의 생성, 임무 할당, 무인기 출동, 임무 수행, 무인기 수리 및 정비에 이르는 무인기의 임무 시작에서 종료까지 일련의 과정을 이산 사건 모델링을 통해 수학적으로 정의하고, 이를 기반으로 주어진 임무 상황에서 필요한 최적 무인기 대수를 도출한다. 도출된 최적 무인기 대수를 적용하여 이산 사건 모델 기반의 반복 시뮬레이션을 통해 그 결과를 검증한다. 제안된 이종 임무 할당 기법으로 운용자는 제한된 무인기 자원을 효율적으로 활용하여 주어진 임무 상황에서 최적의 임무 계획을 수립할 수 있다.
In this paper, we address a task allocation problem for a robot team that performs a search and attack mission. The robots are limited in sensing and communication capabilities, and carry different types of resources that are used to attack a target. The environment is uncertain and dynamic where no prior information about targets is given and dynamic events unpredictably happen. The goal of robot team is to collect total utilities as much as possible by destroying targets in a mission horizon. To solve the problem, we propose a distributed task allocation framework incorporated with effective resource management based on resource welfare. The framework we propose enables the robot team to retain more robots available by balancing resources among robots, and respond smoothly to dynamic events, which results in system performance improvement.
복수 무인기를 운영하는 환경에서 분산 임무 할당 알고리즘의 사용은 임무를 지휘 통제하는 중앙 관제 시스템이 없기 때문에 중앙 집중식 임무 할당 방식에 비해 무인기의 임무 중 탈락 이벤트로부터 보다 큰 강건성을 가지게 된다. 또한 무인기 스스로 상황을 인지하고 통신을 통해 임무를 재할당 하는 방식이기 때문에 임무 반경 또한 더욱 넓힐 수 있는 장점을 가지고 있다. 하드웨어 성능이 향상되고 비용이 감소함에 따라 임무 환경에서의 복수 무인기 운용에 대한 필요성이 증대되고 있으며, 작전 반경이 넓고 단일 고장에 강건한 분산 임무 할당 알고리즘에 대한 연구 필요성이 대두되고 있다. 본 논문은 대표적인 분산 임무할당 알고리즘인 CBBA를 기반으로 하여, 기존에 점 좌표로 단순화 되어 설정된 임무 종류를 점 좌표에 대한 감시 업무와 선형 경로의 정찰 임무로 구분하여 보다 현실에서의 임무 상황을 반영할 수 있도록 발전시켰다. 본 연구의 결과로서 복수무인기가 과다 임무가 부여된 상황에서 동일한 임무위치 및 보상을 갖는 상황을 몬테 카를로 시뮬레이션을 통해 최종 보상합(global reward)을 비교한다.
Avionics system's function for an air transport mission is analysed. The starting point for designing a Avionics system is a clear understanding of the mission requirements and the requirement allocation by the top level aircraft system. Therefore, the analysis begins by making a top-down analysis to the aircraft missions. The baseline mission is divided into segments, and each segment is subjected to a detailed analysis to establish the requirements for the Avionics system. Special attention is given to capture the key aspects of interfaces, and to incorporate them into the design.
모자이크 환경에서는 다수의 무인기가 동적 상황에 따라 자율적으로 과업을 할당하고 이를 수행할 수 있어야 하므로, 임무 자율화 시스템이 무인기에 반드시 탑재되어야 한다. UxAS (Unmanned x-systems Autonomy Service)는 미 공군 연구소에서 개발한 무인 플랫폼에 탑재 가능한 임무 자율화 시스템으로, 다양한 모듈 형태의 서비스로 구성되어 기능 확장이 용이한 구조를 가지고 있다. 그러나, 현재 UxAS는 상황인식 기능의 부재로, 운용자로부터 자율화 수행 요청 명령을 수신한 경우에만 임무 자율화를 수행하는 단점이 있다. 본 논문에서는 UxAS의 임무 자율화 절차를 분석하고, 상황 인식 기능을 적용하여 동적 상황 변화에 따라 운용자의 명령 없이 임무 자율화 절차를 수행할 수 있도록 UxAS 개선 방안을 제시하였으며, 시뮬레이션을 통해 개선된 임무 자율화 절차를 검증하였다.
모자이크 전장 환경에서는 다수의 무인기가 동적 상황에 따라 자율적으로 임무를 할당하고 이를 수행할 수 있어야 하므로, 임무 자율화 시스템이 무인기에 반드시 탑재되어야 한다. UxAS (unmanned x-systems autonomy service)는 미 공군 연구소에서 개발한 무인 플랫폼에 탑재 가능한 임무 자율화 시스템으로, 다양한 모듈 형태의 서비스로 구성되어 기능 확장이 용이한 구조를 가지고 있다. 이러한 UxAS에 기반한 임무 할당 및 경로 재계획을 수행하는 임무 자율화 소프트웨어를 개발하고, 해당 소프트웨어의 성능을 검증하고 성능 평가 지표에 따라 개발한 소프트웨어를 평가하는 기법에 대해 본 논문을 통해 제시하였다.
다수 무인기 체계에서 임무할당은 임무 수행 능력을 결정하는 중요한 요인이다. 본 논문은 유전 알고리즘에 기반한 임무계획기법을 제안한다. 본 기법을 통해 제한 조건을 만족하면서, 임무 완료 시간을 최소화하는 해를 구할 수 있다. 임무 할당 문제의 최적해를 구하기 위해서는 계산량이 많이 필요하므로 본 기법이 해를 구하는 대안이 될 수 있다. 본 기법은 현실 세계의 다양한 종류의 무인기, 임무, 제한 조건을 고려하였다. 제안된 기법은 각 무인기의 임무 시퀀스와 제한 조건 만족을 위한 임무 별 대기 시간을 도출한다. 다양한 수치적 시뮬레이션 결과를 통해 임무 종료 시간을 최소화하는 임무계획 기법의 성능을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권10호
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pp.4177-4190
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2015
Current research on Internet of Things (IoT) has primarily addressed the means to enhancing smart resource allocation, automatic network operation, and secure service provisioning. In particular, providing satisfactory security service in IoT systems is indispensable to its mission critical applications. However, limited resources prevent full security coverage at all times. Therefore, these limited resources must be deployed intelligently by considering differences in priorities of targets that require security coverage. In this study, we have developed a new application of Cognitive Radio (CR) technology for IoT systems and provide an appropriate security solution that will enable IoT to be more affordable and applicable than it is currently. To resolve the security-related resource allocation problem, game theory is a suitable and effective tool. Based on the Blotto game model, we propose a new strategic power allocation scheme to ensure secure CR communications. A simulation shows that our proposed scheme can effectively respond to current system conditions and perform more effectively than other existing schemes in dynamically changeable IoT environments.
시스템의 성능과 안전성을 보장하기 위해서는 개발 초기부터 신뢰도에 대한 연구가 이루어져야 한다. 시스템의 목표 신뢰도를 수립하고, 이를 달성하기 위하여 하부시스템 및 부분품에 신뢰도를 할당해야 한다. 시스템의 획득 및 개발에 있어서 성능이 우수하고 비용이 저렴하더라도 고장이 빈번하게 발생한다면 원활한 임무 수행에 많은 영향을 미치고, 막대한 운영유지비용이 소요될 것이다. 본 연구에서는 신뢰도 할당 모형과 운영 유지비용과의 관계를 알아보기 위하여 기존의 알려진 신뢰도 할당 모형들을 검토 및 평가하였다. 신뢰도 할당모형의 평가는 차기 개발 함정용 디젤 엔진을 대상으로 하였으며, 다양한 신뢰도 할당 모형에 목표 신뢰도를 고려하여 신뢰도를 할당하고, 현재 운영하는 함정용 디젤 엔진의 자료를 바탕으로 시뮬레이션을 수행하여 운영유지비용을 최소화하는 신뢰도 할당 모형을 선정하였다.
In this paper, with the limited range of ammunition supply point(ASP) at ammunition battalion in specific corps and light automobile battalion(LAB) directly supports its vehicle for ammunition supply, we propose optimal model to minimize transportation time and logistics cost using integer programming(IP) for efficient ammunition resupply allocation during a given operation period of front combat unit. And then, we consider ammunition treatment and supply capacity of ammunition supply point(ASP), constraint elements of transportation ability considering time and cost, ammunition storage capacity of combat unit, combat situation and unit mission to propose this model. Finally, through numerical example, we examine the applicable feasibility of proposed model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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