UAV 기반 동적 군중 모니터링 및 구조 우선순위화
재난 발생 후 생존자들을 신속하고 신뢰성 있게 찾아내는 것은 수색 및 구조 작업에서 매우 중요합니다. 그러나 연기, 먼지, 잔해 등으로 인해 기존 시각 영상 감지 방식은 비효율적이며, RSSI 기반 위치 파악은 다중 경로 간섭과 노이즈에 취약합니다. 본 논문은 동적 군중 모니터링 및 구조 우선순위화를 위한 부분 공간 기반 다중 UAV 시스템을 제안합니다. 제안하는 시스템은 부스트로페돈 스캐닝을 통해 생존자 Wi-Fi 장치에서 공간적으로 연속적인 RSSI 시퀀스를 획득합니다. 불규칙한 측정값을 정규화하기 위해 공간 재샘플링 기법을 적용한 후, 한켈 행렬 구성 및 특이값 분해(SVD)를 통해 신호와 노이즈를 분리하여 견고한 장치 위치를 파악합니다. 다중 패스 스캐닝 전략은 시간 경과에 따른 장치 이동성을 추적하고, 활력 징후를 감지하며, 만료 메커니즘을 통해 장치 기록을 유지합니다. 감지된 장치들은 사전 정의된 구조 구역에 매핑되며, 장치 수, 이동성, 시간적 추세를 기반으로 각 구역에 대한 가중치 우선순위 점수가 계산됩니다. 시뮬레이션 결과, 제안된 방법은 저노이즈 및 고노이즈 조건 모두에서 칼만 필터링된 삼변측량 및 재샘플링 없는 SVD 방식보다 우수한 성능을 보였습니다. 특히 6dB 노이즈 환경에서 RMSE를 46.7%, 이상치 비율을 60.0% 감소시켰습니다. 또한, 공간 재샘플링은 장치 라인당 계산 시간을 17% 단축하여 고주파 시나리오에서 더 큰 이점을 제공합니다. 이 프레임워크는 원시 RSSI 측정값을 구조 지휘를 위한 실행 가능한 정보로 변환하여 효율적인 자원 할당을 가능하게 합니다.