본 논문에서는 자율주행형 다관절 차량용 제어 시스템 구축 시 장치 간 네트워크로 이더넷 기반의 Train Communication Network(TCN)를 적용할 경우 적합한 네트워크 토폴로지를 제안하고 실험을 통하여 그 결과를 측정하여 검증한다. 케이블 수, 포트 수 등 구조적인 제한조건과 네트워크 응답시간, 최대 전송량 등 성능적인 제한조건을 고려하여 네트워크 토폴로지를 제안한다. 스타 토폴로지, 데이지체인 토폴로지, 그리고 이들을 절충한 하이브리드 토폴로지를 각각 적용하여 비교하며 본 논문에서는 특히 하이브리드 토폴로지의 적절한 구성을 위해 그룹으로 묶이는 노드 수를 구한다. 적절하게 노드의 그룹이 구성된 하이브리드 토폴로지는 본 논문에서 최적 토폴로지로 제안하는 구조이다. 먼저 시뮬레이션을 통해 각각의 토폴로지 구성 시의 네트워크 성능에 대한 예상치를 도출하며 이 후 실제 장치를 연결하여 네트워크를 구현한다. 다양한 네트워크 성능 측정 프로그램을 이용하여 각 토폴로지에서의 성능을 측정하고 비교를 통해 제안한 방안의 우수성을 기술한다.
최근 안전하고 편리한 운전을 위한 정보 제공과 주행의 즐거움을 동시에 추구하는 차량 인포테인먼트에 대한 관심이 증대되고 있다. MOST는 차량 내부에 고대역폭 인포테인먼트 정보를 전달하는 네트워크로서 최근 MOST150이 표준화 되었다. 본 논문에서는 MOST150 네트워크에 연결되는 각 장치들의 역할과 기능에 따른 동적 행동 방법을 분석하고, 전원 관리 방법에 대하여 연구하였다. MOST 네트워크는 기능 블록 NetworkMaster를 포함하는 마스터 디바이스가 하나 존재하고 그 외 다른 모든 디바이스들은 슬레이브 디바이스라고 부른다. 본 연구에서는 MOST150 네트워크의 마스터 디바이스(Master Device)와 슬레이브 디바이스들(Slave Devices)의 상태에 따른 동작방법과 전원관리 방법을 분석함으로써 향후 MOST150 디바이스를 개발할 때 효과적으로 적용할 수 있도록 하였다.
IEEE 802.11p 차량 네트워크 환경 (WAVE)에서는 차량 운전자의 안전을 위해서 주기적으로 안전 메시지를 전송하도록 되어 있다. 차량 안전 메시지의 전송을 통해 도로상의 안전과 주행 효율을 제공하기 위해서 WAVE 표준에서는 멀티 채널 멀티 라디오 환경을 제안하고 있다. 그러나 WAVE 표준안은 안전메세지를 하나의 물리 디바이스에 하나의 채널을 이용하여 제어하고 전송하는 것으로 정의되어 있어서 다중 라디오 환경과 안전 메시지 전송 효율성을 고려하지 않았다. 또한 네트워크 무선상에서 서로 충돌이 일어나지 않는 채널을 할당하는 채널 할당은 네트워크 망구성방식을 잘 알고 있거나 모든 노드들이 같은 전송률을 가지는 무선 대역에 있어도 NP-hard한 문제로 잘 알려져 있다. 본 논문에서는 최신 802.11p와 1609.4 802.11p 표준을 이용해서 다중 채널 다중 라디오 WAVE 환경을 무선 메쉬 네트워크로 가정하여 Nash 협상 게임을 통해서 서로 간섭이 없는 채널을 할당하는 방법을 제안하고자 한다. 본 제안된 알고리즘은 시뮬레이션을 통해서 검증하였고 해당 알고리즘이 8채널 3 라디오 환경에서 랜덤 채널 할당 방법이나 Tabu 알고리즘 보다 효율성이 좋다는 것을 입증하였다.
도로 기반 시설의 도움 없이 지능형 교통 시스템을 실현하기 위한 차량 간 통신(Inter-Vehicle Communication)에 대한 관심이 증가하고 있다. 차량 간 통신은 고정된 인프라 없이 차량간에 실시간 정보를 교환할 수 있게 해준다. 차량 간 통신 시스템은 정보를 전송하기 위해 멀티 홉 브로드캐스트 방식을 사용한다. 본 논문에서는 차량 간 통신을 위한 위치 정보 기반의 AODV 라우팅 프로토콜을 제안한다. 제안하는 AODV 라우팅 프로토콜은 위치 정보를 갖는 Hello 패킷을 전송하여 노드간 거리를 계산한다. 그런 다음 각 노드의 거리테이블을 이용하여 신속한 경로 복구를 수행한다. 제안하는 AODV 라우팅 프로토콜의 성능은 퀄넷(Qualnet) 버전 3.8 시뮬레이터를 사용하여 기존의 AODV 라우팅 프로토콜과 비교하였다.
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.
차량 애드혹 네트워크(VANET, Vehicular Ad hoc NETwork)에서 차량 간 교환되는 메시지가 위 변조되면 심각한 결과를 초래할 수 있어 중요 메시지의 인증은 반드시 필요하지만 이를 위해 일반 전자서명 기법을 사용하면 프라이버시가 침해될 수 있다. 따라서 VANET에서는 프라이버시를 보장하지만 문제를 발생시킨 차량을 식별할 수 있는 조건부 익명성이 제공되어야 한다. 이 논문에서는 각 차량에서 자체적으로 조건부 익명성이 보장되는 익명ID를 재암호화 기법을 이용하져 갱신할 수 있으며, 익명ID에 대한 표현문제를 이용하여 메시지를 서명한 다음 다른 차량에게 전달할 수 있는 VANET를 위한 새로운 인증시스템을 제안한다. 이 시스템은 ID의 사용기간을 제한하여 개별ID의 철회가 불필요하며, 필요할 경우에는 특정 차량의 서비스 참여를 제한시킬 수 있다. 제안된 시스템의 안전성은 일부 조작불가능한 하드웨어를 통해 제공하고 있다.
차량용 인포테인먼트 네트워크인 MOST에서 네트워크 상태정보를 효율적으로 관리하는 것이 요구된다. 현재 효율적인 관리를 위한 도구로 MOST Radar, Optolyzer가 있으나, 많은 라이센스 비용이 들고, 국내에는 이와 같은 MOST 네트워크를 위한 소프트웨어가 존재하지 않는다. 그리고 국내 MOST 엔지니어에 요구에 맞는 툴이 필요한 실정이며, 좀 더 직관적으로 MOST 네트워크를 진단하고 상태를 파악할 수 있는 툴이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 MOST 네트워크의 상태정보를 효율적이며 직관적으로 표현할 수 있도록 MFC 2008을 이용하여 사용자 인터페이스를 설계하였다. 이러한 사용자 인터페이스를 통해 MOST 시스템 엔지니어가 보다 쉽게 MOST 네트워크 상태를 효율적으로 관리할 수 있다.
차량 통신 환경의 멀티 홉 라우팅은 차량의 이동성, 도로 특성, 차량 분포에 따라 네트워크 토폴로지 및 라우팅 경로의 심한 변동 때문에 지속적으로 유지하기 어렵다. 차량 안전 서비스 유지를 위해 유럽 통신 표준(ETSI: European Telecommunication Standard Institute)을 기반으로 하여 GeoNetworking을 구현하였다. GeoNetworking은 유니캐스트와 브로드캐스트로 데이터를 전달하는 방식이 있다. 본 논문에서는 QualNet 네트워크 시뮬레이터를 이용하여 GeoNetworking에 대한 패킷 전달율과 종단 간 지연 등의 성능 지표를 비교하였다. 이전 연구[5]는 GeoUnicast의 성능만을 평가했다. 본 연구에서는 GeoBroadcast에 대한 연구도 추가적으로 수행하였고, GeoUnicast의 CBF(Contention based Forwarding)와 GeoBroadcast의 Greedy 전달 알고리즘을 비교하여 GeoNetworking에 대한 알고리즘 성능 평가를 진행하였다.
VANET은 차량간의 통신 기능을 제공하는 MANET 분야 중의 하나이다. 본 논문에서는 차량간의 통신, 차량 움직임 특징을 나타내는 모델과 그리고 실제 차량 움직임 모델을 이용한 VANET 시뮬레이터을 제안한다. VANET은 테스트를 수행하기 위해 트래픽 시뮬레이터와 네트워크 시뮬레이터가 함께 사용되어여야 한다. 하지만 시뮬레이터는 단순하고 쉽고 가격적인 면 때문에 트래픽 시뮬레이터보다 선호한다. 본 논문의 목적은 도시 환경 시나리오에 대해 테스트 목적으로 사용될 수 있는 차량 에드혹 네트워크의 시뮬레이션을 구현하는데 있다. 구현된 시뮬레이션 환경은 VANET에서 더 나은 MAC 프로토콜을 디자인하는데 사용될 수 있다. 구현된 시뮬레이션 성능을 평가하기 위해 AODV와 DSDV 라우팅 프로토콜의 성능을 평가하였다. 성능 비교는 처리율, 패킷 손실, 종단간의 지연을 이용하였다. 성능 비교 결과 DSDV가 AODV보다 처리율, 종단간의 지연, 그리고 패킷 손실에서 성능이 우수함을 보였다.
지능형 자동차는 주변 환경에 대한 인식을 바탕으로 동작을 계획하고 움직인다. 따라서 정확한 환경 인식은 자율 주행 자동차의 필수 요소로 여겨진다. 차량의 주행 환경은 차량이나 보행자 같은 동적인 장애물이 다수 존재하여, 안전한 동작을 위해 이런 동적 장애물에 대한 인식이 정확하게 이루어져야 한다. 이를 위해 센서의 불확실성을 극복하는 일이 필수적이다. 본 논문에서는 레이더 센서를 이용하여 다수의 차량을 인식하고 추적하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 추적 시스템은 몇 가지 특징을 갖는다. 레이더 센서가 차량을 계측할 때, 그 데이터가 양 모서리에서 주로 나타나는 특징을 혼합 밀도 네트워크로 표현하고, 이렇게 표현된 레이더 데이터의 확률적인 분포를 파티클 필터의 가중치 계산에 적용하여 추적 알고리즘을 수행하였다. 또한, 파티클 필터가 갖는 차원의 저주를 극복하고 시간의 흐름에 따라 그 숫자가 변화하는 다수 대상체의 상태를 예측하기 위해 가역 점프 마르코프 체인 몬테 카를로 (RJMCMC)를 통한 샘플링을 적용하였다. 제안된 알고리즘은 시뮬레이션을 통해 검증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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