1. 서 론
인공위성(Satellite)은 방송통신, 영상, 기상예보, 전자 지도, 내비게이션과 같은 편의 서비스부터 미사일 경보, 정밀유도항법, 감시․정찰 등의 안보․군사적 목적에 이 르기까지 현대인의 실생활과 뗄 수 없는 중요한 요소가 되었다. 또한, 인공위성을 운영함에 있어 지구와의 통신 은 필수적이다. 즉, 인공위성은 우주공간에서 관측한 영 상, 데이터 등을 지구로 송신하고, 지상국(Ground station) 에서는 인공위성의 상태 감시, 임무명령 전송 등을 지속 적으로 수행하여야 한다.
하지만, 지구의 특정 지역에 위치한 지상국이 우주공간 에서 지구를 공전하고 있는 인공위성과 통신할 수 있는 시간은 제한적이다. 즉, <Figure 1>에서와 같이 인공위성 이 지상국 상공의 한정된 공간을 비행하고 있는 동안에 만 통신이 가능하며, 인공위성과 지상국은 1:1 통신만이 가능하다. 즉, 하나의 인공위성이 복수의 지상국, 하나의 지상국이 복수의 인공위성과 동시에 통신할 수 없다. 따 라서 지상국과 통신이 가능한 공간을 2대 이상의 인공위 성이 동시에 비행하고 있다면, 지상국은 그 인공위성들 중 1대를 선정하여 통신하여야 한다. 또한, 과거에는 인 공위성의 임무가 간단하고, 운용 대수가 적어 지상국과 의 통신 스케줄 관리가 용이하였으나, 현재는 인공위성 의 임무도 다양해지고 운용 대수도 지속적으로 증가함에 따라 통신 스케줄 관리의 복잡도도 점증되고 있다. 따라 서 인공위성-지상국 간의 통신 스케줄링은 인공위성 운 용의 효율성에 직접적인 영향을 미치게 되었으며, 이에 따라 관련 연구도 활발하게 수행되고 있다. 다수의 인공 위성-지상국 간 통신 스케줄링 문제는 m대의 기계에 n 개의 작업을 할당하는 n-Job/m-Machine 문제 또는 다중 선택 배낭문제(Multiple knapsack problem)와 유사하지만 [3, 4, 10], 통신환경의 특수성이 고려되어야 한다.
인공위성 운용 환경에서의 스케줄링(Scheduling)에 대 한 기존 연구들의 주제는 크게 인공위성의 임무 스케줄링 과 지상국과의 통신 스케줄링 문제로 분류되며, 이들은 유사한 특성을 갖는다. 예를 들어, 지구관측 영상을 촬영 하여 제공하는 인공위성은 지정된 임무지역 상공을 비행 하는 제한된 시간 동안 영상을 촬영할 수 있으며, 촬영한 영상의 송신은 지상국과 통신이 가능한 공간을 비행하는 시간 동안에 한해 가능하다는 공통점을 갖는다. 이러한 임무수행과 통신이 가능한 시간대(Time slot)는 인공위성 의 비행궤도(Orbit)에 따라 결정된다. 또한, 하나의 인공위 성에 여러 임무가 부여되거나, 여러 인공위성이 지상국과 통신을 시도할 때에는 임무/통신이 가능한 시간대들이 중 복될 수 있다. 따라서 임무 스케줄링은 고유의 시간대를 갖는 다수의 임무들 중 실제 수행할 임무들을 선택하는 문제로, 선택된 임무들 간에 시간대의 중복(Overlapping) 이 없어야 하며, 목적함수는 주로 고객의 중요도, 긴급성, 보상 등을 고려하여 수익(Profit)이 최대화로 고려되고 있다. 유사하게, 통신 스케줄링 문제에서는 인공위성별 지구로 전송할 데이터 용량에 따라 필요한 통신 시간을 충족할 수 있도록 시간대들을 할당한다. 또한, 인공위성 스케줄링 연구들은 고려하는 인공위성과 지상국의 수에 따라 Single Satellite/Single Ground station(SS-SG)[1, 2, 7, 14, 18], SS/ Multiple Ground station(SS-MG)[17, 23], MS-SG[6, 15], 그 리고, 가장 일반화된 형태의 문제로 MS-MG[5, 11-13, 16, 19-22]와 같이 분류된다. 이러한 연구들은 인공위성의 통 신 환경을 비선형 모델(Nonlinear model)로 제시하고, 해법 으로써 유전자 알고리즘(Genetic algorithm), 탐욕적 탐색 (Greedy search) 알고리즘, 타부서치(Tabu search) 등의 메타- 휴리스틱(Meta-heuristic)을 이용하고 있다. 하지만, 이들은 짧은 계산시간의 장점을 갖으나, 최적해(Optimal solution) 를 보장하지 않는다.
따라서 본 연구는 기존 연구들이 비선형 모델로 제시한 인공위성 통신환경의 제약조건들을 선형화하고, MS-MG 환경에서 인공위성 통신 스케줄링 최적화를 위한 혼합 정수계획(MIP : Mixed Integer Programming) 모형을 제시 한다. 수리모형의 목적함수는 다양하게 고려될 수 있으 나, 본 연구에서는 통신비용 최소화로 설정하였다. 또 한, 복수의 인공위성이 하나의 지상국과 통신할 수 있 는 시간대가 중복되는 경우, 임의의 인공위성과 지상국 의 통신 시작․종료 시간에 대한 결정변수는 해당 시간 대를 인공위성들 간에 나누어 사용할 수 있도록 설계되 었다. 또한, 통신 효율성을 향상시킬 수 있는 인공위성 들 간의 상대위치 조정에 대한 정보를 제공할 수 있는 결정변수를 도입하였으며, 이는 인공위성 개발 및 발사 에 대한 중․장기적 계획에 참고할 수 있을 것이다(제 2장 참고).
본 연구의 제 2장에서는 인공위성 통신환경에 대한 문제를 정의하고, 통신 스케줄링을 위한 혼합정수계획(MIP) 모형 을 제시한다. 제 3장에서는 실제의 인공위성들과 지상국들 을 대상으로 통신 스케줄링에 대한 수치실험 수행 결과를 제시하며, 수치실험에는 AGI사의 STK(System Tool Kit)와 IBM사의 ILOG CPLEX가 사용되었다. 마지막으로, 제 4장 에서는 결론 및 향후 연구방향을 제시한다.
2. 문제정의 및 수리모형
2.1. 문제정의
우주공간에서 지구를 공전하는 인공위성의 시간에 따 른 궤적(Trajectory)은 궤도의 모양, 크기, 방향, 자세를 정 의하기 위한 5가지, 궤도상의 위치를 정의하는 1가지로 구 성된 궤도요소(Orbit elements)에 따라 결정되며, <Figure 2>는 지구를 중심으로 하는 스푸트니크 케플러 타원 궤도 의 궤도요소를 정의하고 있다[9].
또한, 다수의 인공위성이 각자의 궤도를 따라 비행할 때, 지구상의 임의 지상국과 통신할 수 있는 시간대와 각 인공위성의 제원에 따라 각 시간대에서 전송 가능한 데 이터 용량을 <Figure 3>과 같은 형태로 가시화(Visualization) 할 수 있으며, 각 인공위성의 통신 시간대는 공전주 기에 따라 반복된다. 또한, <Figure 3>에서 시뮬레이션 시 간 약 10분에 인공위성 6대(#02~#05, #7, #10)의 통신 시 간대가 중복되고 있다. 이러한 경우, 지상국은 6대의 인공 위성 중 1대만을 선택하여 통신할 수 있다. 따라서 각 인 공위성은 수집된 데이터를 지구로 전송하기 위한 통신 시간을 할당받아야 하며, 이를 위해 중복된 시간대를 여 러 인공위성이 분할하여 사용할 수도 있다. 단, 지상국과 통신하는 인공위성이 변경될 때, 통신모드 변환, 안테나 지향점 조정 등을 위한 시간(Set-up time)이 필요하다. 예 를 들어, 인공위성 #02와 #03의 시간대가 각각 4~13분, 6~14분이라 할 때, 인공위성 #02가 4~10분 동안 통신, 10~ 11분 동안 인공위성 #03과 통신을 위한 준비, 그리고 11분 부터 14분까지 인공위성 #03과 통신이 연결된다.
2.2. 혼합정수계획(MIP) 모형
본 절에서는 다수의 인공위성과 다수의 지상국이 운용 되고 있고, 인공위성이 임의의 지상국과 통신하려면 통신 비용을 지불해야하는 상황을 가정하고, 총 통신비용을 최 소화하는 인공위성-지상국 통신 스케줄을 수립하기 위한 혼합정수계획(MIP) 모형을 제시한다. 또한, 혼합정수계획 모형에서 사용된 표기(Notation)와 결정변수(Decision variables) 는 다음과 같다.
<표기(Notation)>
-
S : 인공위성 인덱스 집합; i∈S
-
G : 지상국 인덱스 집합; j∈G
-
K : 인공위성-지상국 통신 시간대 집합; k∈K
-
Tsim : 시뮬레이션 시간
-
Tmin : 최소 통신시간
-
: 인공위성 i와 지상국 j의 k번째 통신 시간 대의 시작과 종료 시간
-
Di : 인공위성 i가 전송할 데이터 용량(Mb)
-
rijk : 인공위성 i와 지상국 j간의 k번째 통신 시 간대에서 데이터 전송 속도(Mbps)
-
Fj : 지상국 j에 대한 고정 사용료
-
Vj : 데이터 용량에 비례하는 지상국 j의 사용료
-
M : 충분히 큰 수(Big-M)
<결정변수(Decision variables)>
(11)(12)
subject to :
수리모형의 목적함수 식 (1)은 인공위성 통신을 위한 지상국 사용료를 최소화하는 것이며, 지상국별 사용료는 고정비(Fixed cost)와 전송되는 데이터 용량에 비례하여 지불하는 변동비(Variable cost)의 합으로 구성된다. 식 (2) 는 <Figure 4>와 같이 인공위성 i의 통신 시간대에 Δti의 조정이 있을 때, 지상국 j와 k번째 시간대에서의 통신시 작 시간(sijk)은 조정된 시간대 내에 있어야 함을 제약하고 있다. 또한, <Figure 4>는 시간대 조정을 통해 시간대 간 의 중복을 회피할 수 있음을 설명하고 있다. 즉, Satellite 1과 2가 임의의 지상국과 연결되는 시점을 조정하는 것으 로, <Figure 4>에서는 Satellite 2의 진입을 늦춰 인공위성 들 간의 임의의 시점에서의 상대적 위치를 조정하는 예시 를 보여주고 있다. 이는 Satellite 2의 발사단계에서의 발사 시간 조정 또는 운영단계에서 일시적 궤도 조정을 통해 실현될 수 있다.
식 (3)은 통신모드 변경, 안테나 조정 등의 준비시간을 고려할 때, 단시간의 통신은 비효율적이기 때문에 최소 Tmin 이상의 통신시간이 확보되도록 하고, 식 (4)는 통신 종료시간(eijk)은 시뮬레이션 시간과 조정된 시간대의 종 료시간 이내에서 결정되어야 함을 제약하고 있다. 식 (5)와 식 (6)은 임의의 인공위성과 지상국에 할당되는 시간대들 간의 중복(Overlap)을 방지하기 위한 제약으로, <Figure 5> 에 제시된 논리에 따라 설계되었다. 세부적으로, 식 (5) 는 임의의 지상국을 기준으로 각 인공위성에 할당된 통 신 시간대의 중복을 점검한다. 즉, 임의의 지상국은 동시 에 복수의 인공위성과 통신할 수 없다. 또한, 식 (6)은 임 의의 인공위성이 동시에 여러 지상국과 통신할 수 없도 록 한다.
식 (7)은 인공위성과 지상국 간의 데이터 전송 속도를 고려하여, 각 인공위성이 수집된 데이터 용량을 전송할 수 있을 만큼의 통신시간이 할당되어야 함을 의미한다. 식 (8)은 인공위성 i와 지상국 j의 k번째 시간대에 통신 시간이 할당되면 결정변수 xijk가 1이 되도록 하며, 식 (9) 는 지상국 j가 사용되면 결정변수 zi가 1이 되도록 한다. 식 (10)부터 식 (13)까지는 결정변수의 범위와 형태를 지 정한다. 즉, 결정변수 xijk와 zi는 이진형(Binary) 변수이며, sijk, eijk와 Δti는 양의 실수(Positive real number)로 정의 된다.
3. 수치실험 및 결과
본 장에서는 제 2장에서 제시된 최적화 수리모형을 검증하고, 현실 사례에서의 적합성 검토하기 위한 수치 실험을 수행하고, 실험결과를 제시한다. 실험예제는 실 제 운용되었거나, 운용 중인 인공위성과 지상국을 대상 으로 하였으며, 수치실험에 이용된 인공위성에 대한 궤 도 정보는 <Table 1>, 지상국에 대한 정보는 <Table 2> 와 같다. 또한, 각 인공위성과 지상국 간의 통신 가능 시 간대의 데이터는 우주비행 시뮬레이션을 위한 전문 소 프트웨어인 AGI사의 STK를 통해 생성하였다. STK는 <Table 1>과 같은 인공위성 궤도 정보와 실제적인 중력장 (Gravitational field) 모델을 기반으로 우주비행을 모의하고, <Table 2>와 같은 지상국 위치 정보에 따라 <Figure 6>과 같은 형태로 각 인공위성과 통신할 수 있는 시간대 데이 터를 제공한다.
3.1. MS-MG 통신 스케줄링
본 절에서는 우리나라의 인공위성 5대(ARIRANG 3대, SITSAT-2C, OSSI-1)와 지상국 10개소를 대상으로 통신 스케줄을 수립하는 수치실험이 수행되었으며, 제 2장의 수리모형과 실험예제 데이터의 적합성을 점검하는데 목 적이 있다. <Table 3>은 인공위성별 전송할 데이터 용량, 전송속도와 인공위성-지상국의 통신 시간대 입력 데이터의 예시를 보여주고 있으며, 통신 시간대는 AGI사의 STK를 통해 얻어진 인공위성 5대와 우리나라의 지상국 KGS 간 의 현황이다. 또한, 최소 통신시간 Tmin은 0.5분(30초)으 로 가정하였다.
실험예제의 최적해(Optimal solution)는 IBM사의 ILOG CPLEX를 이용하여 탐색되었으며, 실험결과를 통해 시 간대 중복 방지 제약 등 제 2장의 수리모형이 정상적으 로 작동함을 확인할 수 있었으며, 각 인공위성과 지상국 간의 통신시간 할당 현황은 <Table 4>와 같았다. 이때, 총 10개의 지상국 중 Alcantara와 South Africa 지상국은 사용되지 않았으며, McMurdo부터 Pocker Flat까지의 지 상국 5개소는 사용률(Utilization)이 낮게 나타났다. 하지 만, 이러한 지상국들에도 고정비를 지불하게 된다. 따라 서 통신비용 절감을 위해 인공위성 설계/발사 단계에서 데이터 전송속도 향상과 궤도 조정 등을 검토를 통해 사용하는 지상국을 감소시킬 필요가 있음을 시사하고 있다.
3.2. 인공위성의 통신 시간대 조정 효과
본 절에서는 제 3.1절에서 제기된 인공위성들의 통신 시간대 조정(Δti )에 대한 효과를 검토한다. 실험은 인공 위성 5대와 지상국 7개소에 대해 수행되었다. 인공위성은 우리나라의 ARIRANG-3, STSAT-3과 독일의 RAPIDEYE-5, COMPASS-1, 그리고, 미국의 SWAS가 사용되었으며, 지 상국은 Perth, KGS, GSOC, Wallops, Poker Flat, S. Africa 와 Massda로 고려하였다. 또한, 시간대의 조정은 우리나 라의 인공위성 ARIRANG-3(i = 1), STSAT-3(i = 1)에 한 해 가능하고, 다른 국가의 인공위성에 대해서는 현재의 궤도를 유지함을 가정하였다. 이러한 상황은 이미 운영 중에 있는 3대의 인공위성이 있을 때, 통신 효율성을 측 면에서 신규로 발사하는 인공위성 2대의 발사계획 조정 을 검토하는 것과 유사한 의미를 갖는다. 이러한 상황을 묘사하기 위해 수리모형의 식 (13)은 식 (14), 식 (15)와 같이 변경하여 적용된다.
수치실험에 사용된 인공위성과 지상국에 대한 파라미 터는, 인공위성별 전송할 데이터 용량(Amount of data)과 전송속도(Transfer rate)는 <Table 5>, 그리고, 지상국별 사 용료(Fj, Vj)는 <Table 2>에 제시된 바와 같다. 또한, 최소 통신시간 Tmin은 0.5분으로 가정하였으며, 각 인공위성- 지상국 간의 통신 가능 시간대는 AGI사의 STK의 시뮬레 이션 결과를 이용하였다.
일부 인공위성의 통신 시간대 조정에 대한 효과는 시간대 조정이 없는 경우(Δti = 0, ∀i)와의 비교를 통해 분석된다. <Table 6>은 실험결과를 요약하여 보여주고 있으며, 세부적 인 인공위성-지상국 간의 통신 스케줄링 결과는 <Table 7> 과 <Table 8>에 제시되었다. 통신 시간대 조정이 없는 경우 에서는 지상국 7개소 중 Wallops, Poker Flat, Massda를 제외 한 4개소가 사용되었으며, 지상국 사용료는 총 50,444.5 단 위로 산정되었다. 또한, ARIRANG-3와 STSAT-3의 통신 시간대 조정을 검토하기 위한 실험에서는, 두 인공위성의 통신 시간대를 약 13분(Δt1 = Δt2 = 12.99) 정도 늦추면, S. Africa 지상국이 추가적으로 제외되어 Perth, KGS, GSOC 지상국 3개소만으로 모든 데이터를 전송할 수 있게 되었다. 이때, 지상국 사용료는 49,294.5 단위로 산정되었으며, 통신 시간대 조정이 없는 경우에서의 지상국 사용료 50,444.5 단위 대비 1,150 단위(약 2.3%)가 절감되었다.
4. 결론 및 향후 연구방향
인공위성의 운용 목적을 달성하기 위해서는 지구와의 지속적인 통신이 필수적이며, 이에 따라 통신 스케줄은 인 공위성 활용도에 직접적인 영향을 미친다. 또한, 인공위성 과 지상국 간의 통신 환경은 일반적인 산업현장에서의 스 케줄링 환경과 다소의 차별성을 갖는다. 가장 주요한 특징 으로는, 인공위성이 지구를 공전함에 따라 특정 시간대에 한해 통신이 가능하고, 인공위성과 지상국이 1:1 통신만 가능하다는 것이다. 더욱이, 다수의 인공위성과 다수의 지 상국에 대한 통신 스케줄링의 복잡도는 인공위성과 지상 국의 수가 증가함에 따라 지수적으로 증가한다. 따라서 본 연구는 다수의 인공위성-지상국의 통신 스케줄링을 자동 화하기 위한 혼합정수계획 모형을 제안하였다. 또한, 실제 적인 실험예제를 구성하고, 이에 대한 수치실험을 통해 수 리모형의 적합성과 본 연구의 실효성을 검증하였다. 또한, 본 연구의 수치실험은 현존하는 지상국들을 대상으로 수 행되었다. 하지만, 그들의 위치를 지상국 건설을 위한 후 보지로 고려한다면, 이는 지상국 입지선정 문제로 전환된 다. 즉, 본 연구의 결과는, 중․장기적 인공위성 발사/운용 계획 수립과 지상국 임차 및 건설을 위한 검토 등에 다양 하게 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
향후 연구방향으로는, 첫째, 본 연구를 포함한 현재까 지의 인공위성 스케줄링 관련 연구들은 인공위성의 임무 와 통신(데이터 전송) 중 한 가지만을 고려하고 있다. 하 지만, 지구관측, 정찰위성 등과 같은 경우, 임무(영상 촬 영) 후 데이터를 전송하는 임무-통신의 순서가 고려되어 야 하며, 영상 저장을 위한 메모리(Memory)의 제약으로 다음 임무 전에 데이터를 전송해야 할 수도 있다. 따라서 임무와 통신을 동시에 고려한 연구가 필요하다. 둘째로 는, 본 연구에서는 인공위성 스케줄링을 위해 통신만을 고려하고 있으나, 보다 다양한 현실적 요소들을 고려할 필요가 있다. 즉, 각 인공위성의 잔여 에너지(Energy), 메모 리 등에 따라 통신 긴급도가 달라질 수 있다. 따라서 이에 대한 연구들에서는 여러 요소들을 동시에 고려하기 위해 다기준 의사결정(MCDM : Multi-criteria decision making) 방법론이 도입되거나, 다목적(Multi-objective) 최적화 문 제로 고려될 수 있다.