군집 무인수상정에서 MUSV 네트워크의 실시간 최적 선정 방안 연구

• 영문명: A Study on Real-Time Optimal MUSV Network Selection for Swarm Unmanned Surface Vehicle Operations
• 발행기관: 대구과학대학교 국방안보연구소
• 저자명: 최영두(Young Doo Choi) 김세라(Sera Kim)
• 간행물 정보: 『사회융합연구』제9권 제4호, 57~65쪽, 전체 9쪽
• 주제분류: 복합학 > 학제간연구
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.08.31

국문 초록

본 연구는 인공지능(AI) 기반의 강화학습(Q-Learning) 기법을 활용하여, 군집 무인수상정(Unmanned Surface Vehicle, USV) 체계 내에서 중형 무인수상정(Medium-sized USV, MUSV)의 네트워크 실시간 최적 선정 방안을 제안한다. MUSV는 군집 USV의 센터 노드로서, 각기 다른 통신 환경 및 작전 상황에 따라 네트워크 토폴로지(중앙집중형, 하이브리드형, 분산형)를 자율적으로 선택해야 하며, 이는 통신 안정성에 중요한 영향을 미친다. 본 연구에서는 탐지율, 신호 강도, 패킷 손실률을 상태 변수로 설정하고, Q-Learning 알고리즘을 통해 MUSV가 실시간으로 최적의 토폴로지를 선택하는 정책을 학습하도록 하였다. MATLAB 기반 시뮬레이션 결과, 통신 환경에 따라 최적의 토폴로지를 선택함으로써 USV의 임무수행 성공이 확인되었다. 본 연구는 AI 기반 자율 운용 기술이 군집 해상 전력의 효과성을 높일 수 있는 실질적 기반이 될 수 있음을 보여준다.

영문 초록

This study proposes a real-time optimal selection method for Medium-sized Unmanned Surface Vehicle (MUSV) networks within a swarm Unmanned Surface Vehicle (USV) system, utilizing an artificial intelligence (AI)-based reinforcement learning technique, specifically Q-Learning. The MUSV functions as the central node of the USV cluster and must autonomously select the appropriate network topology—centralized, hybrid, or distributed—according to varying communication environments and mission conditions. This selection significantly affects communication stability and operational efficiency. In this work, detection rate, signal strength, and packet loss rate are defined as state variables. A Q-learning algorithm is employed to enable real-time learning of the optimal topology selection policy. Based on MATLAB simulations, the success of USV mission execution was verified by selecting the optimal network topology according to the communication environment These findings suggest that AI-based autonomous network management technologies can serve as a viable foundation for improving the operational effectiveness of clustered maritime unmanned systems.

목차

1. 서론

2. 군집 USV 네트워크 토폴로지 개요

3. AI 기반 강화학습 모델

4. 시뮬레이션 및 성능 분석

5. 결론

참고문헌

키워드

무인수상정 인공지능 네트워크 USV AI Network