위치 불확실성 하 수중 광무선 중계와 라우팅 성능 분석

본 논문은 수중 광무선 통신(UOWC)이 제공하는 고속·저지연 특성을 활용하면서도, 광학 빔의 짧은 전파 거리와 수중 환경에 의한 위치 불확실성이라는 두 가지 근본적인 제약을 동시에 해결하고자 한다. 먼저 시스템 모델을 2차원 평면 상에 M개의 표면 스테이션(SS)과 N개의 센서 노드가 존재하는 형태로 정의하고, 각 노드가 양방향 전송을 위해 두 개의 광학 트랜시버를 장착한다는 가정을 둔다. 전송 채널은 Beer‑Lambert 법칙에 기반한 흡수·산란 계수를 사용해 손실을 모델링하고, 기하학적 손실은 수신기 면적, 빔 발산 각, 수신기 집광기(FOV) 등을 포함한 식(2)로 표현한다. 핵심 기여는 ‘불확실성 원판’ 모델을 도입해 실제 위치와 추정 위치 사이의 오차를 반경 R으로 나타낸 뒤, 이 원판을 완전히 포괄하도록 빔폭을 적응적으로 조정하는 방법이다. PAT(포인팅‑획득‑추적) 메커니즘이 존재할 경우, 최적 포인팅 벡터를 확보하고 최소 빔폭(θ_pp)을 사용해 목표를 커버한다. 그러나 위치 오차가 존재하면, 최악의 경우를 대비해 빔폭을 두 배(θ_ip)로 확대한다. PAT가 전혀 없을 경우에는 송신기가 가장 가까운 SS를 향해 몸체를 정렬하고, 수신기와 송신기 모두의 불확실성을 고려해 빔폭을 계산한다. 이 과정에서 삼각법을 이용해 각도와 거리 관계를 정확히 도출하고, 빔폭이 넓어질수록 연결 가능 노드 수가 증가하지만 경로 길이·전력·지연이 증가한다는 트레이드오프를 명시한다. 다음으로 두 가지 중계 방식을 상세히 분석한다. DF(Decode‑and‑Forward)는 각 홉에서 수신된 신호를 복조·재생성하고 새롭게 전송함으로써 오류 전파를 차단하지만, 디코더와 재생산 회로가 필요해 전력 소모가 크다. AF(Amplify‑and‑Forward)는 광학 증폭만 수행해 회로 복잡도가 낮고 전력 효율이 높지만, 잡음이 누적되어 BER이 악화될 위험이 있다. 저자는 각각에 대해 종단‑종단 데이터율(R_E2E), BER(E2E), 총 전력 소비(P_tot), 증폭기 이득(G) 등을 폐쇄형 수식으로 유도하고, 주어진 경로에 대해 최소 전력 문제를 최적화한다. 특히, DF와 AF 각각에 대해 전력 최소화 제약 하에서 최적 빔폭·전송 전력·증폭기 이득을 구하는 라그랑주 승수 기반 해법을 제시한다. 라우팅 설계는 전역 네트워크 정보를 활용하는 중앙집중형 알고리즘과, 로컬 정보만으로 동작하는 분산형 Light Path Routing(LiPaR)으로 구분한다. 중앙집중형 라우팅은 전통적인 최단경로 알고리즘(다익스트라, 벨만‑포드)을 변형해, 목표가 데이터율 최대화, BER 최소화, 혹은 전력 최소화인 경우에 맞게 가중치를 설계한다. 각 링크의 가중치는 빔폭·거리·채널 손실·위치 불확실성 등을 종합해 계산된다. 반면 LiPaR은 각 노드가 현재 빔폭·거리·링크 신뢰도(예: 예상 BER)를 기반으로 다음 홉을 선택하도록 설계돼, 특히 PAT가 없고 전역 정보가 부족한 상황에서 효과적이다. LiPaR은 ‘거리 진행’과 ‘링크 신뢰도’를 동시에 고려해, 빔폭을 넓혀 경로 다양성을 확보하면서도 불필요한 홉 수를 최소화한다. 시뮬레이션에서는 다양한 수중 환경(맑은 물, 탁한 물), 위치 오차(0 ~ 0.5 m), 빔폭 범위(θ_min ~ θ_max) 등을 파라미터로 설정하고, DF·AF 각각에 대해 제안된 중앙집중형 라우팅과 LiPaR을 비교한다. 주요 결과는 다음과 같다. (1) 위치 오차가 커질수록 PAT가 있더라도 빔폭을 확대해야 하며, 이는 전력 소모와 BER 상승으로 이어진다. (2) DF는 긴 거리 구간에서 BER을 크게 낮추지만, 전력 효율은 AF에 비해 열등하다. (3) LiPaR은 전역 정보가 부족하거나 PAT가 부재한 상황에서 중앙집중형 라우팅보다 평균 데이터율이 15 % 이상 향상되고, 평균 홉 수가 감소한다. (4) 전체 네트워크 전력 소비는 DF‑중계 + 최소 전력 라우팅 조합이 가장 낮지만, 구현 복잡도가 높다. 결론적으로, 위치 불확실성을 고려한 적응형 빔폭 설계와 PAT 메커니즘의 유무에 따른 발산 각 조정은 UOWN의 연결성·신뢰성을 크게 향상시킨다. 또한, DF와 AF 각각의 특성을 활용한 전력 최적화와, 전역·로컬 정보에 따라 선택 가능한 중앙집중형·분산형 라우팅 프레임워크는 실제 수중 광무선 네트워크 구축에 실용적인 가이드를 제공한다. 향후 연구에서는 이동성 모델링, 다중 파장·다중 입자 전송, 그리고 실험 기반 검증을 통해 제안 기법을 더욱 확장할 계획이다.