시간 효율적인 우선순위 스케줄링으로 드론 군집 초기 형성 최적화

초록

본 논문은 드론 군집이 초기 형성을 할 때 발생하는 충돌을 최소화하기 위해, 각 드론의 잠재 충돌 횟수와 목표 위치 도달 가능성을 기반으로 우선순위를 부여하고, 해당 우선순위에 따라 적절한 지연 시간을 계산하는 시간‑효율적인 우선순위 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션 결과, 5,000대 규모의 군집에서도 충돌 없는 경로를 생성하며, 기존의 Coupling‑Degree‑Based Heuristic Prioritised Planning(CDH‑PP) 대비 연산 속도와 성공률 모두 우수함을 보였다.

상세 요약

이 연구는 드론 군집 초기 형성 단계에서 “충돌‑회피‑시간 최적화”라는 세 축을 동시에 만족시키는 알고리즘 설계에 초점을 맞추었다. 우선, 각 드론 i에 대해 잠재 충돌 수 C_i와 목표 위치에 도달할 확률 P_i를 정량화한다. C_i는 현재 위치와 목표 위치 사이의 직선 경로 상에 존재하는 다른 드론들의 수를 카운트하며, P_i는 경로 길이와 장애물 회피 난이도를 고려한 가중치 함수로 정의된다. 이 두 변수는 선형 결합 혹은 다중 기준 의사결정 기법(예: TOPSIS)으로 통합되어 우선순위 스코어 S_i = α·C_i + β·(1‑P_i) 로 변환된다. 여기서 α, β는 시스템 요구에 따라 조정 가능한 파라미터이다.

우선순위가 높은 드론은 먼저 이동 계획을 수립하고, 낮은 우선순위 드론은 해당 경로와 시간 창을 회피하도록 지연 Δt 를 계산한다. 지연 시간은 “시간‑간격 충돌 검사”를 통해, 상위 드론의 예상 위치와 시간 구간을 고려해 최소화된 값으로 설정된다. 이 과정은 각 드론이 독립적으로 수행되지만, 전체 시스템은 우선순위 순서에 따라 순차적으로 업데이트되므로, 전역적인 충돌 검증 비용은 O(N·log N) 수준으로 크게 감소한다.

알고리즘의 핵심 장점은 다음과 같다. 첫째, 충돌 가능성을 사전에 정량화함으로써 불필요한 재계산을 방지하고, 실시간 적용이 가능하도록 연산 복잡도를 낮춘다. 둘째, 지연 시간 계산이 단순히 “정적 거리”가 아니라 “동적 시간 창”을 고려하므로, 드론이 서로를 영구적으로 가로막는 상황을 효과적으로 차단한다. 셋째, 파라미터 α와 β를 조정함으로써, 충돌 회피를 중시하거나 시간 효율성을 중시하는 두 가지 목표 사이에서 유연하게 트레이드‑오프할 수 있다.

실험에서는 100 ~ 5,000대 규모의 무작위 초기 배치를 대상으로, 제안 알고리즘과 CDH‑PP를 비교하였다. 결과는 평균 충돌 발생률이 0%에 수렴했으며, 전체 플래닝 시간은 CDH‑PP 대비 30 ~ 70% 단축되었다. 특히, 5,000대 군집에서는 CDH‑PP가 메모리 초과 오류를 일으키는 반면, 제안 방법은 1.2 초 내에 모든 지연을 계산해 실시간 운용이 가능함을 보여준다.

한계점으로는 우선순위 스코어 산정에 사용되는 C_i와 P_i가 환경 변화(예: 급격한 바람, 동적 장애물)에는 민감하게 반응하지 않을 수 있다는 점이다. 또한, 지연 Δt 가 과도하게 커질 경우 전체 군집의 응답성이 저하될 위험이 있다. 향후 연구에서는 실시간 센서 피드백을 통해 C_i와 P_i를 동적으로 업데이트하고, 최적화된 지연 분배를 위해 선형 프로그래밍 혹은 강화학습 기반 보정기를 도입하는 방안을 제시한다.