무선 통신 및 차량 기술의 발전으로 차량 간 네트워크(VANETs)는 차량간에 데이터를 전달할 수있게 되었다. 최근 VANETs은 차량의 자원을 공유하고 사용하여 부가가치 서비스를 창출하기 위해 차량 클라우드(VC)모델이 등장했다. VC를 구성하기위해서 차량은 자원을 제공하는 차량을 검색해야한다. 하지만 단일 홉 검색은 범위가 작고 통신 범위 밖에 공급차량을 검색할 수 없다. 반면 멀티 홉 검색은 넓은 통신범위를 검색 하지만 차량의 이동성으로 인해 연결 끊김이 잦고 검색에 사용되는 트래픽이 크다. 최근 많은 도로변 장치(RSU)가 도로에 배치되어 차량 정보를 수집하고 인터넷에 연결하는 역할을 한다. 따라서 VANETs에서 RSU를 이용한 차량 자원 검색 및 클러스터 구성 메커니즘을 제안한다. 본 논문에서 RSU는 차량의 위치 및 이동성 정보를 수집하고 수집된 정보를 통해 요청 차량의 VC를 구성하는데 필요한 자원을 제공 할 수 있는 공급차량을 선정한다. 제안 방안에서, 자원을 공급하는 차량을 결정하기 위한 기준으로 각 후보 차량과 요청 차량 사이의 연결 지속시간, 각 후보 차량의 가용 자원 및 요청 차량에 대한 연결 시작 시간을 고려한다. 시뮬레이션을 통해 기존 방안들과 비교하고 성능의 향상을 확인 하였다.
본 논문은 차량 간 이동 네트워크의 협력통신을 제안하고 차량 간 다중 페이딩 환경에서 고속 전송 효율성과 범위 확장을 위한 네트워크 코딩(Network coding) 기법을 제안한다. 또한 시뮬레이션 결과를 보면 제안된 전략이 가상 다중 안테나 시스템(virtual MIMO)을 설정해줌으로써 수신단에서 다이버시티 이득을 얻을 수 있다. 또한, 공간 다이버시티의 장점을 활용하여, Signal-to-Noise Ratio(SNR)을 향상시킨다. 기존 전략과 비교해보면 Inter Symbol Interference(ISI)와 Inter Channel Interference(ICI)가 완화될 뿐만 아니라 성능이 3dB만큼 훨씬 더 좋아진 결과를 확인할 수 있다. 본 논문에서는 연구의 타당성을 보이기 위해 MATLAB을 이용한 Ultra-Wideband(UWB) 통신 시스템의 시뮬레이션을 제시한다.
최근의 차량 인포테인먼트 시스템은 모바일 네트워크 및 스마트폰과 연결하여 다양한 서비스를 제공한다. 과거에는 제조사에서 독자적으로 개발한 OEM 인포테인먼트 시스템이 주를 이뤘지만, Android Auto, Apple CarPlay, Amazon Echo Auto 등의 개방형 플랫폼 생태계가 구축됨에 따라 다양한 차량들이 AI 음성인식 기반 차량 인포테인먼트 시스템을 탑재하고 있다. 이러한 차량 내 인포테인먼트 시스템은 스마트폰과 연동되며, 사용자에 대한 방대한 정보를 저장하고 처리함으로써 사용자의 선호도에 따른 On-Demand 서비스 등 다양한 편리성을 제공한다. 하지만 사용자에 대한 다양한 정보를 차량에 연동하여 사용하는 만큼 개인정보 문제로 이어질 수 있다. 그렇기 때문에 차량 인포테인먼트 시스템은 스마트폰과 같이 포렌식 관점에서 많은 증거를 획득할 수 있는 매체가 된다. 더욱이 스마트폰과 연동되는 시스템이기에 기존 모바일 포렌식 기법을 적용할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 차량 인포테인먼트 시스템을 대상으로 수행된 포렌식 연구 분석을 통해 기존 연구에서의 포렌식 기법과 보완점을 도출하고자 한다.
스마트폰, PDA와 같은 다양한 무선통신 단말들이 출현하면서 차량 내에서도 인터넷 서비스를 사용하려는 사용자들이 증가하고 있다. 이에 따라 이동중인 차량 내에서 인터넷 엑세스를 위해, 그리고 차량이 다른 서브넷 사이를 이동하더라도 시그널링 오버헤드가 크지 않게 하기 위해, network mobility basic support (NEMO BS) protocol이 제안되었다. 그러나 차량 내의 노드들에게 QoS를 지원하기 위해서 session admission 기법 등이 필요하다. 이 때, 차량 내에서 발생하는 세션은 new session과 handoff session으로 구분할 수 있는데, new session의 봉쇄보다 handoff session의 봉쇄가 서비스 만족도 측면에서 더 큰 임팩트를 가진다. 따라서 본 논문에서는 차량 외부에서 차량으로 이동한 노드들의 handoff session 봉쇄확률을 줄이기 위한 늦은 바인딩 업데이트 기법을 제안한다.
기존의 네트워크 토폴로지 기반 애드혹 라우팅 프로토콜들은 차량간 통신 환경에 적용할 경우 차량의 높은 이동성에 기인한 빈번한 네트워크 토폴로지의 변화로 인해 높은 경로 재설정 부하가 발생하기 때문에 적합하지 않다. 위치 기반 라우팅 프로토콜은 부수적인 경로 설정 과정이 없기 때문에 일반적으로 차량간 통신 환경과 같이 이동성이 높은 환경에 적합한 것으로 알려져 왔다. 그러나 위치 정보의 획득 및 유지를 위한 위치정보 제공 서비스와 같은 추가적인 과정이 필요하며 위치 정보의 부정확성으로 인한 프로토콜의 오작동성 문제가 존재한다. 본 논문에서는 수신한 데이타의 주소 정보를 이용하여 도달 가능한 목적지 노드들의 목록을 유지하고 이 정보를 이용하여 경로 설정 과정 및 위치 정보와 같은 추가적인 정보의 사용 없이도 멀티 홉 패킷 포워딩이 가능한 MMFP(Multi-hop MAC Forwrarding Protocol)을 제안한다. MMFP는 시간 종속적인 기능들의 정화한 동작을 위하여 IEEE 802.11 MAC 계층을 확장하여 설계하며 실제 도로 환경을 모델링 한 실험 시나리오를 이용한 실험을 통하여 AODV보다 높은 성능을 나타냄을 보인다.
본 논문은 차량용 지능형 네트워크에서 각광 받게 될 이더넷중심의 프로토콜과 데이터 전송 시 임의의 오류에 내성이 있는 알고리즘을 제안하였다. 동시에 시뮬레이션과 실험을 통해 구현과 검증을 시도하여 시스템의 유용성을 증명하였다. 기존의 차량 통신 서비스 시스템에 적용시키기 위한 알고리즘에 대하여 문헌 조사하고 최종적으로 새로운 알고리즘을 구현하였다. 실제 차량용 실시간 데이터의 경우 임의의 값이 불규칙적으로 발생하기 때문에 임의의 데이터를 생성하여 실험을 진행하고 payload의 설정을 표준 형식에 맞추었다. 구현된 알고리즘의 성능을 확인하고자 기존의 알고리즘에서 단일 데이터에서부터 혼합형 (Hybrid-type) 데이터까지 확인하였을 때의 문제점을 확인하고 제안하는 알고리즘의 실효성을 확인하였다.
무선 통신 장비의 빠른 확산과 함께 교통 분야에도 새로운 시도가 이루어지고 있다. 무선 통신 기술의 하나인 애드혹 네트워크를 차량에 적용한 Vehicular Ad hoc Networks (VANETs)은 주행중인 차량간의 통신을 가능하게 하여 교통 안전, 혼잡 정보 등의 교통 정보 전달에 활용이 검토되고 있다. 하지만, VANET 기술은 아직 연구 수준이고, 실험에 있어 시간과 비용의 한계 때문에 컴퓨터 모의실험에 의존하고 있다. VANET 기반은 교통과 통신의 통합된 환경임에도 불구하고, 이전 연구에서는 한 분야만의 환경을 고려하였거나, 현실적인 통합 환경을 이루지 못하였다. 본 연구에서는 기존 실험의 한계를 극복하기 위하여, 실제 VANET 기반 교통 시스템에서 발생하는 차량의 움직임과 무선 통신 특성을 표현하기 위한 미시적 교통 모의실험 모형과 통신 모의실험 모형을 시 공간적으로 동기화한 모의실험 환경을 설계하였다. 사례 연구로, 실제 도로 및 교통 수요 자료를 사용하여 설계된 모의실험 환경을 적용하였고, 교통 특성과 통신 특성을 잘 반영하는 결과를 얻었다. 향후, 본 연구에서 설계된 모의실험 환경은 VANET 기반 교통 시스템의 다양한 설계에 활용될 것으로 기대된다.
위치 기반 서비스에 대한 활용이 증가되면서 도로 네트워크 환경에서 차량의 이동 궤적을 통해 밀집구역을 발견하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 기존 연구들은 특정 도로 세그먼트에 포함된 차량 수를 고려하여 밀집 구역을 발견하였다. 하지만 실제적인 도로 환경에서는 도로마다 다른 길이나 도로의 폭이 다르기 때문에 차량 수만으로 도로가 밀리는 구간을 발견하기에는 문제가 있다. 또한 기존 밀집 구역 발견 연구들은 도로 내 방향성을 고려하지 않는 밀집 구간을 발견한다. 따라서 본 논문에서는 기존 밀집도 기반 클러스터링 연구와는 달리 도로 내 차량 및 도로 환경을 고려하여 도로 혼잡 구간을 판별하는 기법을 제안한다. 제안하는 혼잡 구간 판별 기법은 도로 네트워크를 거리와 폭이 다른 세그먼트로 분할하여 방향성이 존재하는 각 도로 내에 차량의 속도 및 객체 포화도에 따른 혼잡 세그먼트를 추출하고, 이를 통해 혼잡 구간을 판별하는 클러스터를 수행한다. 성능 평가 결과를 통해 제안하는 기법은 혼잡 구역을 클러스터링하여 방향 별 혼잡 구간을 파악할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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