차량 기술의 발전으로 커넥티드 및 자율주행 차량 환경과 같은 차량 기술의 발전은 운전자에게 편의와 안전을 위한 기능을 제공한다. 하지만 이러한 장점들에도 불구하고 사이버 공격의 다양한 취약점 노출되어 있다. 최근까지 자동차 내부 네트워크로써 가장 널리 사용되는 통신기술인 CAN(Controller Area Networks) 통신은 대부분 차량의 동력을 담당하는 역할을 하다보니, 보안 문제의 중심에 서게 될 수 있다. 다양한 이기종 네트워크에서 구성된 가상화 기반의 사이버 훈련 프레임워크에 대해 설명하고자 한다. 이러한 사례 연구는 차량에 대해 물리적인 실험 환경에서의 모의침투와 같은 테스트가 어렵고, 보안과 안전이 함께 고려되어야 하는 특수성을 가진 차량 내부 네트워크의 사이버 훈련 프레임워크 설계에 도움을 줄 것이다. 본 논문에서는 가상화 개발환경 구축 사례 조사, 가상화 개발환경 구현과 차량의 공격 시나리오 및 탐지 프레임워크의 동향을 설명한다.
본 논문에서는 레일형 GB-SAR의 단점을 극복하고자 차량에 원형레일을 탑재하여 신속한 기동을 확보하고 합성구경의 길이를 늘리며 영상영역을 확장한 Arc-SAR의 설계안을 제시한다. 하드웨어 측면에서 살펴보면, 밴형 차량의 상부에 원형레일을 설치하고 마이크로파 송, 수신 안테나를 탑재한 후 레일 위를 1mm 이내의 정밀도로 이동시키며, 자료를 획득하게 된다. 이때 안테나에 연결된 동축 케이블은 차량 내부의 송, 수신장치에 연결되는데 RF대역에서 완벽히 작동하는 슬립링이 없기 때문에 내부 송, 수신 장치를 턴 테이블위에 장착하여 외부 안테나의 이동과 동일한 각도로 회전하여, 동축 케이블의 꼬임을 방지하게 된다. 송, 수신 장치의 구성은 벡터 네트워크 분석기를 기반으로 마이크로파 앰프, 마이크로파 스위치로 구성되며, 통합 제어 소프트웨어를 통해 외부 안테나의 이동과 함께 제어된다. 한편, Arc-SAR 영상의 구현은 원형레일을 따라 얻어지는 합성구경의 기하학적인 특수성을 감안하여 최초로 시도될 것이다. 이 시스템은 RTK-GPS를 장착하여 지반변형 모니터링 시 차량 이동 오차를 최소화 하고자 하며, 이외에 고정형 산란체를 이용하여 차량 이동 오차를 보정하고자 한다. 또한 AWS (Automatic Weather System)을 장착하여 위상의 대기보정을 동시에 수행할 것이다. 이 시스템은 차량 탑재에 의한 기동성의 확보로 침수나 침하 등 긴급 재난 지역에 즉각적인 대응이 가능하며, 대형 구조물의 주기적인 변형 모니터링 등에 활용성이 클 것이다.
최근 차량간 통신 프로토콜 표준인 WAVE를 이용한 다양한 서비스가 이루어지고 있으며, 안정적인 시스템 운영을 위해서 기존의 차량 내부 네트워크와의 원활한 연계를 위한 게이트웨이가 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 차량 외부 통신의 대표적인 프로토콜인 WAVE와 차량 내부 네트워크의 대표적인 프로토콜인 CAN을 연동하기 위한 게이트웨이를 제안한다. 제안하는 게이트웨이는 OSEK 운영체제 기반으로 설계되었으며, 통신 계층, 메시지 변환 계층, 메시지 관리 계층으로 구성된다. 통신 계층은 CAN을 통해 차량 정보를 수신하거나, WAVE 모듈로부터 주행안전정보 요청 메시지를 수신, 주행안전정보를 송신한다. 그리고 메시지 관리 계층에서는 수신 메시지 저장, 메시지의 유효성에 대한 오류검사 기능을 수행한다. 게이트웨이에 대한 성능분석을 위해 두 가지의 테스트 시나리오를 구성하였다. 첫 번째는 차량간 통신을 이용한 안전서비스에서의 메시지 구조를 정의한 BSM의 주기적인 전송이 이루어질 경우에서의 성능 테스트이다. 두 번째는 노변장치가 주행안전정보를 요청하는 경우에 게이트웨이가 차량내부정보를 응답하는 경우이다. 테스트 결과로써, 게이트웨이 자체 처리시간은 각각 0.32ms, 0.46ms으로 안정적으로 동작함을 확인하였다.
차량 내부에는 BSR(Buzz, Squeak, Rattle) 세 가지 유형의 소음이 발생한다. 본 논문에서는 심층 컨볼루션 신경망으로 추출한 소음 특징에 기반하여 자동으로 차량 내부의 BSR 소음을 분류하는 분류기를 제안한다. 차량 내부의 소음은 전처리 단계에서 STFT(Short-time Fourier Transform) 알고리즘을 사용하여 소음 맵으로 표현된다. 생성된 소음 맵 내부에서 실제 소음의 위치를 정확하게 파악하기 어려운 문제에 대처하기 위해서 슬라이딩 윈도우 방법으로 분할하였다. 본 논문에서는 t-SNE(t-Stochastic Neighbor Embedding) 알고리즘을 사용하여 심층 컨볼루션 신경망 내부 파라미터를 시각화하고 정성적인 방식으로 오분류데이터를 분석하였다. 분류된 데이터의 정량적인 분석을 위해 소음의 종류별 유사도를 SSIM(Structural Similarity Index) 수치에 기반하여 정량화하여 리트랙터의 떨림음이 정상주행음과 가장 유사하다는 것을 밝혔다. 제안하는 방법의 분류기는 기타 기계학습 알고리즘 대비 최고 분류 정확도를 달성하였다(99.15%).
최근 차량 내부의 전장장치 사이에 운전자의 편의성의 요구 수준이 높아지고 있으며 이에 대응해 상호통신을 위한 차량용 네트워크 기술이 빠르게 발전하고 있다. 이에 따라 이들 인포테인먼트 시스템 중 최적화된 내부 통신기술이 필요하게 되었다. 차량용 네트워크인 MOST(Media Oriented Systems Transport)는 오디오, 비디오 신호를 동기적으로 전송할 수 있는 자동차용 멀티미디어 시스템에 가장 광범위 하게 사용되고 있는 네트워크이며 넓은 대역폭과 오디오, 비디오 데이터의 실시간 전송 및 코딩을 지원한다. Windows CE는 다양한 라이브러리를 지원함으로써 다양한 GUI 및 네트워크 프로젝터 개발이 가능하다. 이러한 기술적 변화에 맞춰서 본 논문에서는 Windows CE 6.0 기반의 보드와 차량용 인포테이먼트 네트워크인 MOST 네트워크를 이용하여 MOST 네트워크 상태를 관리할 수 있고 MOST 네트워크 동작 및 정보, 상태 등 다양한 정보를 한눈에 확인할 수 있는 시스템을 구성하였다.
본 논문에서는 영상 및 인체 감지 센서를 활용한 새로운 슬리핑 차일드 체크 시스템을 설계 및 제작 할 계획이다. 그에 따라 아두이노 기반의 주 제어 장치로 인체감지 센서 및 온도 센서의 데이터 수집을 통해 차량 내부에 사람 유무와 특정한 온도에 따라 발생 할 수 있는 차량 내 사고에 대해서 방지 할 수 있는 시스템을 구현할 계획이다. 또한 센서들의 값을 블루투스 통신이나 와이파이 통신 방식과 연동하여 휴대폰에 정보 전송을 하여 어플 화면에 센서값을 텍스트로 출력 할 수 있다. 또한 라즈베리파이와 카메라 모듈을 활용하여 차량 내부에 상황을 디스플레이와 스마트폰 스트리밍 서비스를 구축할 계획이다. 이를 통해 본 논문에서 실험과 연구를 통해 정량적 목표인 인체감지 센서로 차량 내부를 100% 인식하게 함으로써 통학 차량 내 안전사고를 방지 하는 것이 본 연구의 목표이다.
본 논문에서는 스트레인게이지 센서와 Zigbee 무선 통신 기술을 활용하여 차량 주행 시 타이어의 변형량을 실시간으로 측정할 수 있는 무선 계측시스템을 개발하였다. 차량 타이어의 내부에 스트레인게이지 센서를 장착하고 DSP 모듈을 이용하여 차량이 주행 중 발생하는 타이어의 변형량을 취득하였다. 취득된 센서 값은 무선 통신으로 차량 내부로 전송된다. 차량내부에 장착된 무선 수신 모듈은 타이어의 변형량을 실시간으로 모니터링 할 수 있도록 구현하였다. 이와 같이 취득된 타이어의 변형량은 각 타이어에 가해지는 하중 또는 타이어의 속도 측정에 이용할 수 있다. 타이어에 가해지는 하중 또는 속도는 자율주행자동차의 안정성 있는 제어를 위해서는 반드시 필요한 파라메타들이다.
차량 도어를 닫은 직후 차량 내부에서 발생된 소음 및 압력은 승객으로 하여금 불쾌감을 유발한다. 많은 연구가 소음에 관해서 주로 이루어져 왔고 압력 증가에 대해선 상대적으로 관심이 적었다. 따라서 본 연구에서는 동격자를 이용한 3차원 수치해석을 통하여 도어가 닫힐 때 차체 누설량과 도어 각 속도에 따른 차량 승객실 압력 변화를 고찰하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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