Dynamic Adaptive Clustering for Autonomous Optimization of Unmanned Aerial Vehicle Networks
한성대학교 AI응용학과 석사과정, Chae-Eun Lee, Woonghee Lee · The Journal of Next-generation Convergence Technology Association · 2025
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 정 적인 환경을 가정하거나 동적 특성을 충분히 반영하지 못하는 한계를 보였던 반면, 제안하는 DAC 기법은 UAV의 실시간 상태와 네트워크 환경 변화를 모니터링하여 클러스터 구조를 동적으로 최적화한다. 특히 UAV의 위치, 배터 리 상태, 통신 성능을 종합적으로 고려한 헤드 선정 메커니즘과 자율적인 클러스터 재구성 방식을 통해 네트워크의 안정성과 효율성을 향상시킨다. 성능 평가 결과, Independent 방식 대비 최대 54.75%, Static Cluster 방식 대비 평 균 5.84%의 통신 비용 절감 효과를 보였으며, UAV의 이동이 활발한 구간에서도 안정적인 성능을 유지하였다. 또 한 시간에 따른 통신 비용 증가율이 기존 방식보다 낮아 실제 UAV 운용 환경에서의 적용 가능성을 입증하였다.