[논문 리뷰] UAV-aided urban target tracking system based on edge computing

Yajun Liu, Congxu Zhu외 6명|arXiv (Cornell University)|2019. 02. 03.

Video Surveillance and Tracking Methods참고 문헌 6인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 클라우드 컴퓨팅에 의존하는 것 대신 지상 노드와 드론(UAV)에서 영상 데이터를 현지에서 처리함으로써 지연과 통신 오버헤드를 줄이는 엣지 컴퓨팅을 활용한 UAV 보조 도시 목표물 추적 시스템을 제안한다. 이 시스템은 목표물 손실 후 추적 신뢰성과 재획득 확률을 향상시켜 도시 환경에서 낮은 지연과 높은 경험 품질(QoE)을 달성한다.

ABSTRACT

Target tracking is an important issue of social security. In order to track a target, traditionally a large amount of surveillance video data need to be uploaded into the cloud for processing and analysis, which put stremendous bandwidth pressure on communication links in access networks and core networks. At the same time, the long delay in wide area network is very likely to cause a tracking system to lose its target. Often, unmanned aerial vehicle (UAV) has been adopted for target tracking due to its flexibility, but its limited flight time due to battery constraint and the blocking by various obstacles in the field pose two major challenges to its target tracking task, which also very likely results in the loss of target. A novel target tracking model that coordinates the tracking by UAV and ground nodes in an edge computing environment is proposed in this study. The model can effectively reduce the communication cost and the long delay of the traditional surveillance camera system that relies on cloud computing, and it can improve the probability of finding a target again after an UAV loses the tracing of that target. It has been demonstrated that the proposed system achieved a significantly better performance in terms of low latency, high reliability, and optimal quality of experience (QoE).

연구 동기 및 목표

• 클라우드 기반 도시 감시 시스템에서 발생하는 높은 대역폭과 긴 지연 문제를 해결하기 위해.
• 도시 환경에서의 짧은 비행 시간과 신호 차단 등의 드론(UAV)의 한계를 극복하기 위해.
• 추적 중 일시적인 손실 후 목표물 재획득 확률을 향상시키기 위해.
• 엣지 컴퓨팅을 활용한 드론(UAV)과 지상 노드 간의 협업 추적 프레임워크를 설계하기 위해.
• 동적인 도시 환경에서의 시스템 신뢰성과 경험 품질(QoE)을 향상시키기 위해.

제안 방법

• 영상 처리를 클라우드가 아닌 근접한 지상 노드와 드론(UAV)으로 이관함으로써 분산형 엣지 컴퓨팅 아키텍처를 활용한다.
• 드론(UAV)과 지상 노드 간 실시간 데이터 공유 및 작업 할당을 가능하게 하는 조율 메커니즘을 설계한다.
• 엔드포인트 간 지연를 최소화하기 위해 엣지 장치에서의 현지 처리를 활용하여 데이터 전송을 줄인다.
• 드론 이동성과 지상 노드 감시를 조합한 하이브리드 추적 모델을 사용하여 신호 차단 또는 드론 배터리 제약 상황에서도 연속성을 유지한다.
• 신호 품질과 목표물과의 거리에 따라 실시간으로 드론(UAV)과 지상 노드 추적 간 동적으로 전환하는 프레임워크를 구현한다.
• 지연, 신뢰성, 추적 정확도를 고려한 경험 품질(QoE) 메트릭을 사용하여 시스템 성능 평가를 수행한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 어떻게 UAV 보조 도시 목표물 추적 시스템을 통신 지연과 대역폭 제약에 더 강건하게 만들 수 있는가?
• RQ2 어떻게 엣지 컴퓨팅이 도시 환경에서 지연을 줄이고 추적 신뢰성을 향상시키는 데 기여하는가?
• RQ3 신호 차단 또는 드론(UAV) 배터리 제약 상황에서 드론과 지상 노드를 효과적으로 조율하여 목표물 추적을 유지할 수 있는가?
• RQ4 클라우드 기반 처리 대비 국지 처리가 시스템 성능에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 제안된 시스템은 일시적인 손실 후 목표물 재획득 확률을 어떻게 향상시키는가?

주요 결과

• 제안된 시스템은 전통적인 클라우드 기반 감시 시스템에 비해 엔드포인트 간 지연을 크게 감소시킨다.
• 엣지 노드와 드론(UAV)에서의 국지 처리 덕분에 통신 비용이 상당히 낮아진다.
• 일시적인 손실 후 목표물 재획득 확률이 높아져 추적의 연속성이 향상됨을 입증한다.
• 엣지 컴퓨팅 기반 아키텍처는 지연 감소와 신뢰성 향상으로 인해 뛰어난 경험 품질(QoE)을 달성한다.
• 드론(UAV)과 지상 노드 간의 협업은 도시 환경의 도전적인 조건에서도 지속적인 추적을 보장한다.
• 신호 차단이 발생하는 고밀도 도시 환경에서도 높은 추적 정확도와 반응성을 유지한다.