드론 기반 산불 추적을 위한 효율적 경로 계획 알고리즘 설계

• 영문명: Design of an Efficient Path Planning Algorithm for Drone-based Wildfire Tracking
• 발행기관: 한국전자통신학회
• 저자명: 정도윤(Do-Yoon Jung) 최광미(Gwang-Mi Choi) 이은경(Eun-Kyung Lee) 천종훈(Jong-Hun Chun) 김남호(Nam-Ho Kim)
• 간행물 정보: 『한국전자통신학회 논문지』제20권 제3호, 595~604쪽, 전체 10쪽
• 주제분류: 공학 > 전자/정보통신공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.06.30

국문 초록

본 논문은 산불 발생 시 드론을 활용한 효율적인 추적 및 감시를 위한 경로 계획 알고리즘 설계에 중점을 둔다. 광범위한 산림 지역에서 발생하는 산불은 신속한 감지와 정확한 상황 파악이 필수적이며, 드론은 이러한 임무를 수행하는 데 효과적인 수단이 될 수 있다. 그러나 산불 지역의 역동적인 환경과 넓은 탐색 범위로 인해 드론의 효율적인 운용을 위해서는 최적의 경로 계획이 요구된다. 본 연구에서는 드론의 산불 추적 임무 수행 능력을 극대화하기 위해 효율적인 경로 계획 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 성능 및 실현 가능성을 검증하기 위해 시뮬레이션 환경에서 GA와 TSP 기반 다양한 실험을 수행하였다. 실험 결과, GA+TSP 기반에서는 유전 연산 102회 시 최적거리 2702.99를, GA 단독 기반에서는 유전 연산 52회 시 최적 거리 2215.26을 기록하여 제안된 방법의 효과성을 확인하였다.

영문 초록

This paper focuses on the design of a path planning algorithm for efficient tracking and monitoring using drones during wildfire outbreaks. Wildfires occurring in vast forest areas are essential for rapid detection and accurate situation assessment, and drones can serve as an effective means for performing these missions. However, due to the dynamic nature of wildfire regions and the wide search area, optimal path planning is required for the efficient operation of drones. In this study, we propose an efficient path planning algorithm to maximize the drone's capability in performing wildfire tracking missions. To verify the performance and feasibility of the proposed algorithm, various experiments were conducted using GA and TSP in a simulation environment. Experimental results showed that the GA+TSP approach achieved an optimal distance of 2702.99 after 102 genetic operations, while the GA-alone approach recorded an optimal distance of 2215.26 after 52 genetic operations, which confirms the effectiveness of the proposed method.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ 기존 연구

Ⅲ. 제안

Ⅳ. 실험

Ⅴ. 결 론

References

키워드

드론 유전자 알고리즘 경로 계획 외판원 문제 산불 추적 Drone Genetic Algorithm Path Planning Traveling Salesman Problem Wildfire Tracking