본 논문에서는 위성 임무 스케줄링을 효율적으로 수행하기 위해 유전 알고리즘을 이용한 최적화 스케줄링 알고리즘을 개발하고, 시뮬레이션을 통해 검증한 결과를 기술하였다. 위성 임무 스케줄링은 위성에게 요구된 작업들과 그에 따른 제한사항 및 다양한 변수들을 종합적으로 고려하여 상호간의 시간, 조건 등의 충돌을 회피함과 동시에 위성의 자원을 최대한 활용하여 운용할 수 있는 최적의 작업시간표를 생성하는 것이다. 이러한 위성 임무 스케줄링은 요구되는 임무량이 많고, 제한조건들이 다양할수록 필수적이나, 스케줄링 기준 및 능률성은 위성의 운용목적에 따라 달라질 수 있다. 본 논문에서는 유전 알고리즘을 이용한 스케줄링 알고리즘을 운용목적이 다른 위성들에 대해 목적함수 내 가중치 조정 및 유전 알고리즘 연산자의 조합에 따라 적용한 결과를 비교, 검증하였으며, 결과적으로 다양한 위성의 스케줄링 문제에 응용할 수 있음을 증명하였다.
A mission scheduling optimization algorithm according to the purpose of satellite operations is developed using genetic algorithm. Satellite mission scheduling is making a timetable of missions which are slated to be performed. It is essential to make an optimized timetable considering related conditions and parameters for effective mission performance. Thus, as important criterions and parameters related to scheduling vary with the purpose of satellite operation, those factors should be fully considered and reflected when the satellite mission scheduling algorithm is developed. The developed algorithm in this study is implemented and verified through a comprehensive simulation study. As a result, it is shown that the algorithm can be applied into various type of the satellite mission operations.
