• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제7권6호
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• pp.137-144
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• 2018

차량 애드혹 네트워크(VANETs)은 사고 통지, 콘텐츠 사용 등과 같은 다양한 응용프로그램을 제공할 수 있다. 이러한 응용 프로그램은 속성에 따라 관심영역과 수명을 갖는 시공간 데이터를 가지고 있다. 그러나, 관심 영역에 데이터를 전달하는 지오캐스팅 프로토콜은 현재 시간에만 단일 전송을 통해 영역의 모든 차량에 데이터를 제공할 수 있지만, 데이터의 수명시간 동안 해당 영역을 이동하는 차량에는 데이터를 제공할 수 없다. 따라서 우리는 VANET에서 데이터의 수명시간동안 관심 영역의 차량에 데이터를 전송하기 위해 지역적 캐싱 기법을 사용하는 시공간 지오캐스팅 프로토콜을 제안한다. 효율적이고 신뢰성 있는 지역적 캐싱을 위해서, 제안된 프로토콜은 비콘 기반 데이터 공유, 잔여 캐싱 제거 및 거리 기반 캐싱 교환을 사용한다. 시뮬레이션 결과는 제안된 프로토콜이 기존 프로토콜과 비교하여 보다 안정적이고 효율적인 데이터 전달을 달성하는지를 검증한다.

• 대한교통학회지
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• 제27권5호
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• pp.125-134
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• 2009

최근 정보통신의 발달로 인해 유비쿼터스 환경이 급속히 확산됨에 따라 교통운영 및 관리분야에서도 무선통신기술을 응용한 진보가 이루어지고 있고, 그에 따른 신호제어전략을 개발하여 신호교차로의 운영 효율성과 안전성을 획기적으로 향상시킬 필요성이 있다. 본 논문은 차량 내 단말기와 신호제어시스템과의 무선통신 및 네트워크 기술, 감응식 신호제어기술을 응용하여 최종 목표인 무선통신 환경에서의 개별차량 감응식 신호제어 알고리즘을 개발하였다. 신호제어를 위한 개별차량의 정보수집환경을 정의하였고, 개발된 제어전략을 평가하기 위해 PARAMICS의 API를 통하여 V2I와 V2V를 이용한 정보수집환경을 구현하여 새로운 개별차량 감응식 신호제어 알고리즘에 대한 분석을 수행하였다. 시뮬레이션 분석결과, WSN 신호제어가 저포화와 근포화의 조건에서 모두 정주기식제어와 완전감응식제어에 비해 최대 64%의 지체감소 효과를 나타내는 것으로 분석되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.26-36
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• 2022

최근 운전자의 안전과 원활한 교통을 위하여 VANET 환경에서 차량들을 클러스터로 구축하고 안전 메시지를 배포하는 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서 제안하는 기법은 차량의 밀도와 이동성이 높은 VANET 환경에서 V2V 통신과 V2I 통신을 통해 안전 메시지 배포를 배포하기 위한 클러스터 관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 메시지 수 감소와 수신율을 높이기 위해 수신 품질, 차량이 보유한 전체 데이터 수, 이동속도, 연결된 차량 수 등을 고려한 클러스터 헤드(CH) 선출과 기존 클러스터 안전 메시지 배포 환경에서 고려하지 못했던 클러스터의 잦은 이탈과 가입을 고려하여 메시지 배포의 주체인 클러스터 헤드 후보를 유지함으로써 패킷 손실을 감소시킨다. 또한, 제안하는 기법은 RSU(Road Side Unit)와 협업하여 동작함으로써 클러스터를 활용하여 중복 메시지를 추가적으로 감소시킨다. 제안한 기법의 우수성을 입증하기 위해 메시지 패킷 손실과 RSU 처리 요청 수 관점에서 다양한 성능평가를 수행한다. 성능평가 결과 본 논문에서 제안한 클러스터 관리 기법이 기존 기법보다 우수한 성능을 보인다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제30권3호
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• pp.109-123
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• 2024

딥러닝과 강화학습을 활용한 비전 기반 엔드투엔드 자율주행 시스템 관련 연구가 지속적으로 증가하고 있다. 일반적으로 이러한 시스템은 위치, 속도, 방향, 센서 데이터 등 연속적이고 고차원적인 차량의 상태를 잠재 특징 벡터로 인코딩하고, 이를 차량의 주행 정책으로 디코딩하는 두 단계로 구성된다. 도심 주행과 같이 다양하고 복잡한 환경에서는 Variational Autoencoder(VAE)나 Convolutional Neural Network(CNN)과 같은 네트워크를 이용한 효율적인 상태 표현 방법의 필요성이 더욱 부각된다. 본 논문은 차량의 이미지 상태 표현이 강화학습 성능에 미치는 영향을 분석하였다. CARLA 시뮬레이터 환경에서 실험을 수행하였고, 차량의 전방 카메라 센서로부터 취득한 RGB 이미지 및 Semantic Segmented 이미지를 각각 VAE와 Vision Transformer(ViT) 네트워크로 특징 추출하여 상태 표현 학습에 활용하였다. 이러한 방법론이 강화학습에 미치는 영향을 실험하여, 데이터 유형과 상태 표현 기법이 자율주행의 학습 효율성과 결정 능력 향상에 어떤 역할을 하는지를 실험하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.386-398
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• 2020

본 논문에서는 물체인식 딥러닝 모델을 구성하는데 필요한 데이터 레이블링 과정을 하나의 프로그램에서 사용할 수 있는 Annotation 툴을 개발했다. 프로그램의 인터페이스는 파이썬의 기본 GUI 라이브러리를 활용하였으며, 실시간으로 데이터 수집이 가능한 크롤러 기능을 구성하였다. 기존의 물체인식 딥러닝 모델인 Retinanet을 활용하여, 자동으로 Annotation 정보를 제공하는 기능을 구현했다. 또한, 다양한 물체인식 네트워크의 레이블링 형식에 맞추어 학습할 수 있도록 Pascal-VOC, YOLO, Retinanet 등 제각기 다른 학습 데이터 레이블링 형식을 저장하도록 했다. 제안하는 방식을 통해 국산 차량 이미지 데이터셋을 구축했으며, 기존의 물체인식 딥러닝 네트워크인 Retinanet과 YOLO 등에 학습하고, 정확도를 측정했다. 차량이 진입하는 영상에서 실시간으로 차량의 모델을 구별하는 정확성은 약 94%의 정확도를 기록했다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.622-627
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• 2022

본 논문에서는 공격 횟수와 공격 유형을 모두 고려하여 차량 내 네트워크에서 해킹을 탐지하는 침입 탐지 시스템의 성능을 개선하는 기법을 제안한다. 침입 탐지 시스템에서 침입을 정상으로 잘못 인식하는 FNR(False Negative Rate)과 정상을 침입으로 잘못 인식하는 FPR(False Positive Rate)은 모두 차량의 안전에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 일정 홧수 이상 공격으로 탐지된 데이터 프레임을 자동적으로 공격으로 처리하며, 자동 공격으로 판단하는 방법도 공격 유형에 따라 다르게 적용함으로서 FNR과 FPR을 모두 개선하는 침입 탐지 기법을 제안하였다. 시뮬레이션 결과 제안하는 기법은 DoS(Denial of Service) 공격과 Spoofing 공격에서 FNR과 FPR을 효과적으로 개선할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.812-815
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• 2011

통신기술이 발달하면서 차량 통신에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 주 연구 분야로 라우팅 및 위치정보 기반의 주소 설정과 통신, 보안 문제 해결 등이 있다. 차량은 지극히 개인적인 공간이므로 운전자의 위치 및 식별정보에 대한 보호가 필요하다. 이러한 연구는 운전자 프라이버시 보호 측면에서 보안기능과는 별도로 연구가 진행되고 있다. 기존의 프라이버시 보호 기술들은 각 계층별 프라이버시 보호는 만족하고 있지만, 계층별 정보들의 연결을 통해 프라이버시를 공격하는 연관 공격(Relation Attack)에 대하여서는 취약함을 보이고 있다. 따라서 본 논문에서는 MAC Security 기술을 이용하여 운전자의 프라이버시를 보호하는 기법을 제안하려 한다. 제안하는 기법은 네트워크 접속 계층 주소를 제외한 나머지 정보를 암호화 하기 때문에 물리 주소로 인한 프라이버시가 침해가 발생 하더라도 다른 계층의 정보를 알 수 없으므로 네트워크 계층의 위치 정보 및 응용계층의 사용자의 식별 정보 등을 보호 함으로 상관 공격에 안전하다. 물리 주소 역시 해당 도메인에서 유일한 식별 정보 이므로 멀티 도메인 통신이 이루어 지는 인터넷 상에서는 운전자의 프라이버시를 보호 할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권1B호
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• pp.1-8
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• 2012

차량 사용이 증가함에 따라 교통안전에 관한 문제가 심각해지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 근래에는 차량에 통신 기술을 접목한 ITS (Intelligent Transportation System)기술로 차량의 안전성을 강화하려는 연구가 진행되고 있다. 차량 안전 네트워크 규격인 WAVE는 방송형 멀티홉으로 전송하고 다중접속방법으로 CSMA/CA를 사용하므로 차량 수가 증가하면 빈번한 전송 시도로 인해 성능이 급격히 저하되는 특징이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 메시지 전송차량과 수신차량의 위치관계를 이용하여 불필요한 메시지 전송을 줄이는 양방향 묵시적 수신확인 방안(TWIA: Two-Way Implicit Acknowledgement)을 제안한다. 제안한 TWIA는 전방과 후방의 차량으로부터 같은 메시지를 받으면 메시지 전달이 성공적인 것으로 간주하여 더 이상 재전송하지 않으므로 불필요한 메시지 전송을 줄인다. 실험을 통해 기존의 위험 경고 메시지 전송방안과 성능비교를 하였으며, 100대 차량을 기준으로 맨 뒤 차량까지의 전송 지연은 9%의 성능 개선이 되었고, 일정 구간 내에 모든 차량의 메시지 수신 성능은 0.7초 이내 수신 성공률이 12%가 개선되었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.64-70
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• 2021

최근 무선 네트워크 기반 실시간 원격제어에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 무선 네트워크를 통하여 실시간 원격 제어를 구현하는데 있어서, 중요한 요소들 중 하나가 실시간 제어메시지의 지연시간 성능이다. 특히, 주기적으로 송신되는 실시간 제어메시지의 안정적인 수신을 위해 지연시간 지터를 줄이는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 실시간 제어메시지를 무선 네트워크에서 운용 하는데 있어서 지연시간 지터를 감소시키는 동기화 전송을 제안한다. 제안된 동기화 전송은 송신노드와 무선통신기 간의 동기화를 바탕으로 적절한 전송시점을 제어하여 실시간 제어메시지가 항상 정해진 시간에 무선 네트워크를 통하여 전송 되도록 한다. 군용무인차량 시스템을 이용한 실험 결과에 따르면, 제안된 동기화 전송은 지연시간 지터를 일반 전송 방식의 지연시간 지터의 32% 수준으로 감소시켰다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(B)
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• pp.455-459
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• 2010

본 논문에서는 운전자의 운전 패턴에 따른 연료 소비량을 감소하는 ECO_Driving에서 효율적으로 방법을 제안하였다. 이 ECO-Driving 시스템은 차량의 정확한 상태 정보를 바탕으로 운전 상태를 운전자에게 제공하여 경제운전 행동으로 배기가스 감축, 에너지절약을 유도하였다. 차량의 상태정보를 추출하기 위해서 차량 네트워크인 CAN 버스를 사용하였으며, 이를 하드웨어로 구현하였다. 효율적인 ECO_Driving을 위한 차량 데이터들을 추출하여 분석하였으며, 이들 데이터를 바탕으로 운전자에게 에코여부를 제공하는 프로그램을 구현하였다. 제한적인 실험이었지만 연비를 감소하는 것을 확인할 수 있었다.