교통신호에서 주로 고려되는 변수는 신호주기(cycle length), 녹색시간(green split), 옵셋(offset)그리고 좌회전 현시순서(left-turn phase sequence)로 구성된다. 기존의 대부분의 연동 모델들은 고정된 주기하에서 평균적인 유입 교통량을 측정한 후, 선형최적화 이론을 적용하여 최적 신호를 산출한다. 그러나 이 방법은 어디까지나 평균적인 데이터에 대해서 계산을 한 것이기 때문에 실시간 최적화를 제공하기가 어렵다. 본 연구에서는 평균 차량 통행량 대신 실시간으로 입력되는 차량 대기행렬, 차량 도착률을 기초로 대기차량을 최소화하는 동적 신호시간 산출 모델을 개발하였다. 본 모델에서는 Peytechew가 제안한 각 진입로에서의 대기 차량 예측 모델을 기초로 하여 다음 주기에서의 차량 대기 행렬을 예측한 후, 선형 최적화 이론을 적용하여 신호시간을 산출한다. 본 모델에서 산출된 신호주기와 녹색시간은 대기차량길이를 최소화하는 신호 시간으로서 교차로간의 연동효과를 고려하여 실시산 교통상황에 따라 주기별로 변화한다. 본 모델은 3개의 교차로로 구성된 네트워크를 대상으로 적용하였다. 실험 네트워크의 주도로 교통량은 부도로의 교통량 보다 많다고 가정하였으며 각 링크사이에서의 차량 진출입은 없다고 보았다.
SMART Highway는 다수의 차량들이 무선통신을 이용하여 차량 간 통신 또는 차량과 도로의 인프라 장비 사이에서의 통신을 제공하는 차세대 네트워킹 기술로 VANET이 핵심기술이 된다. 이러한 환경에서는 기존의 네트워크와 달리 사람의 생명과 직접적으로 연결되어 있기 때문에 보안이 매우 중요한 핵심사항이 된다. 빠른 속도의 환경속에서 이동하는 차량 간 인증이 원활이 이루어지기 위해서는 기존의 네트워크에서 사용된 인증방식은 그대로 적용시키기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 VANET 통신 환경에서의 보안 위협 분석을 통해 보안 요구사항을 도출하여, 이를 바탕으로 다수의 차량 간 통신 시에 보다 효율적인 차량 인증이 이루어지기 위하여 블룸필터를 사용한 메시지 일괄검증 기법을 사용한다. 이를 통하여 차량이 통신 범위를 벗어나기 전까지 별도의 불필요한 인증메시지 교환을 줄이고, 통신 범위 내에 차량이 존재하지 않을 때에만 새롭게 갱신된 블룸필터를 이용하여 다른 차량과 인증이 이루어지는 효율적 방식을 제안하고자 한다.
지능형 교통 시스템의 주요 인프라 중 하나인 VANET 은 차량과 인프라 간의 통신을 통해 교통을 예측함으로써 도로 상에서의 안전을 보장한다. VANET 은 모든 노드가 네트워크에 가입할 수 있는 개방형 네트워크이기 때문에 개인 정보 보호가 주된 관심사이다. 분산형 신뢰 관리 시스템은 차량 네트워크에서 수신된 메시지가 신뢰할 수 있는 지에 대한 여부를 결정함으로써, 악의적인 공격자로부터 차량을 지킬 수 있다. 분산형 k-익명성 체계와 블록체인을 결합한 신뢰 관리 시스템은 주변 차량들과 협력하여 익명의 은폐 영역을 구축한다. 본 논문에서는 블록체인을 적용한 분산형 신뢰 관리 시스템을 통해 차량의 위치 정보를 보호하는 최근 연구들을 살펴본 뒤에 향후 발전 방향에 대해 논하도록 하겠다.
본 논문에서는 연결성, 신뢰성, 교통량 제약조건을 만족하는 최소 비용의 소형궤도차량 선로네트워크를 설계하기 위한 유전알고리즘을 제안한다. 소형궤도차량 시스템은 다수의 자동화된 차량들이 공중에 설치된 선로네트워크를 따라 움직이는 신개념 교통 시스템이다. 주어진 역의 위치와 역간 교통량 수요에 대해 최적의 선로네트워크를 구하는 문제는 소형궤도차량 시스템에 관련된 가장 중요한 문제 가운데 하나이다. 본 논문에서는 선로네트워크를 방향성 링크를 갖는 그래프로 표현하고 그 비용과 연결성, 신뢰성, 교통량을 수식화하였다. 이렇게 주어진 네트워크 성능지표를 바탕으로 선로네트워크 설계 문제에 적절한 연산자들로 구성된 유전알고리즘을 제안한다. 이 연산자들은 안정상태 선택 연산자, 수리 알고리즘, 방향성이 있는 돌연변이 연산자를 포함한다. 제안된 유전알고리즘의 적절한 변수를 결정하고 그 성능을 타 알고리즘과 비교하기 위한 실험을 수행하였다. 최대 210개의 링크를 갖는 선로네트워크에 대해 수행된 실험결과는 제안된 유전알고리즘이 적절한 시간 내에 만족스러운 해를 구할 수 있음을 보인다.
차량 내에 장착되는 전장품의 기능과 성능의 중요성은 점점 중요해지고 있다. 이에 따라, 자동차 내의 멀티미디어 기기인 오디오, 내비게이터, 스피커 등을 네트워크로 연결하여 사용자 편의성을 증대하고 첨단화 하는 시도로써 MOST(media oriented systems transport) 네트워크가 제안 되었다 네트워크 통합화의 추세에 따라, 멀티미디어 전용 네트워크인 MOST를 차량용 제어 네트워크인 CAN에 접속하여 그 성능을 평가한다.
최근 차량에는 유지관리 및 운전자 편의성 제공 등을 위해 많은 ECU장치와 엔터테인먼트 장치들이 부착되고 있다. 차량 내부에서는 ECU 장치의 센서정보를 관리 및 제어하기 위해서 CAN이 사용되고, 각종 엔터테인먼트 장치 제어를 위해서 MOST 네트워크가 사용되고 있다. 또한, 차량 외부에서는 무선 네트워크인 Wi-Fi 등을 통해 정보를 수신 받을 수 있는 환경이 구축되고 있다. GPS 기반 자동차의 네비게이션은 CAN, MOST 네트워크와 무선네트워크에 통합되고 있다. 이런 통합 환경은 네비게이션이 자동차 네트워크를 통합 제어하는 HMI 기능을 갖게 한다. 본 논문은 터널, 빌딩 숲등의 지역에서 전파장애로 위치측정이 불가능한 GPS 장치의 문제점을 해결하고자 통합된 차량 네트워크에 연결 될 수 있는 지자기 센서와 Wi-Fi 장치(WLAN)의 센싱 데이터를 이용하여 차량의 위치정보를 측정하는 기법을 설계하고, 구현하고자 한다.
무선 통신 시스템의 개발에 의해 한 지역에서 3G 네트워크와 WLAN, 무선 광대역 네트워크와 같은 여러 무선 네트워크 접속 기술들이 사용 가능하게 되었다. 이러한 기술의 발달로 사용자는 저속 또는 고속으로 이동하는 환경과 AP(Access Point)간 거리 변화에 따른 다양한 환경에서 차량용 모바일 네트워크 환경을 경험하고 있다. 본 논문에서는 다양한 환경 변화에 따른 네트워크 성능 문제를 다루고 있다. 전송 시간이나 전송 비용을 최소화하는데 중점을 두고, 퍼지 로직을 적용해 주변환경 요소에 따른 성능 평가를 한다. 먼저 WLAN과 고정 거리간 AP를 가지는 3G 네트워크로 구성된 환경과 WLAN과 무작위 거리에 있는 AP(Access Points)를 가지는 3G 네트워크로 구성된 환경, 그리고 위 두 환경에서 차량용 Ad hoc 네트워크를 사용한 환경에서의 성능을 분석한다. 이는 V2I(Vehicle to Infrastructure) / V2V(Vehicle to Vehicle) 환경을 가정한 상황이다. 퍼지 로직을 적용한 연구 결과를 바탕으로 차량의 이동 속도와 APs간의 거리에 따른 차량용 네트워크의 최적화 방향이 되는 환경을 제안한다. 제안된 알고리즘을 적용하였을 경우, V2I와 V2V환경에서 네트워크 성능은 각각 21%/ 13%가 향상되는 결과를 보였다.
현대 차량 내부 네트워크는 ECU라고 불리는 소형 전자제어 장치로 구성되어 있다. 과거에는 주행 중인 차량의 내부 네트워크에는 접근할 수 있는 방법이 없었고, 따라서 차량 내부 네트워크 폐쇄적인 환경으로 인식되었으며 이로 인하여 내부 네트워크를 구성하고 통신하는 기기간의 인증기법이 존재 할 필요가 없었다. 하지만 현재 통신기술이 발전함에 따라 차량 내부 네트워크에 접근할 수 있는 다양한 방법이 등장하였고, 이로 인하여 발생할 수 있는 차량내부 네트워크를 구성하는 ECU간의 기기인증 문제에 대하여 관심이 집중되고 있다. HB-Family 기법은 RFID 환경에서 대표적인 경량인증기법이며, RFID 환경은 차량 내부 네트워크와 비슷한 제약사항을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 ECU의 약한 연산처리 능력과 CAN 프로토콜의 제한적인 메시지 전송량을 고려하여 효율적인 기기 인증을 수행하기 위해 HB-Family 경량인증기법을 차량 내부 CAN에 적용하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법을 적용한 인증기법의 가용성과 효율성을 평가하기 위해 DSP-F28335 Device기반의 성능평가를 수행한 결과 실험 환경에 따라 수행속도를 최소 10%에서 최대 36%의 속도를 향상 시킬 수 있었으며, 이를 차량 내부 네트워크의 다양한 측면에서 분석한다.
본 논문에서는 동적인 차량 애드혹 네트워크 환경에서 시간의 흐름에 따라 상황에 적응하는 효율적인 경로 설정을 위해 제한시간 협상 게임 기반의 확률적 라우팅 프로토콜 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 주기적인 메시지로 차량 간 신뢰도와 링크유지시간을 구하고, 이를 통해 차량 간의 링크 만족도를 정의한다. 각 차량은 그 정보를 이용해 포워딩할 데이터가 발생한 경우 자신의 효용을 최대화 하기 위해 가장 좋은 차량을 선택하게 된다. 따라서 목적지까지 링크 만족도의 총 합인 경로 만족도를 최대화 하는 경로에 가중치를 부여해 선택될 확률을 높여준다. 또한 메시지를 우선순위로 나누고, 우선순위에 따라 메시지의 경쟁 윈도우를 다르게 적용하여 충돌률을 감소시켰다.
승차 공유, 카풀, 렌터카의 이용률이 증가하면서 많은 사용자가 동일한 차량에 로컬 액세스 할 수 있는 시나리오가 더욱 보편화됨에 따라 차량 네트워크에 대한 공격 가능성이 커지고 있다. 차량용 CAN Bus Network에 대한 DoS(Denial of Service), Fuzzy Attack 및 Replay Attack과 같은 공격은 일부 ECU(Electronic Controller Unit) 비활성 및 작동 불능 상태를 유발한다. 에어백, 제동 시스템과 같은 필수 시스템이 작동 불가 상태가 되어 운전자에게 치명적인 결과를 초래할 수 있다. 차량 네트워크 침입 탐지를 위하여 많은 연구가 진행되고 있으나, 기존 화이트리스트를 이용한 탐지 방법은 새로운 유형의 공격이 발생하거나 희소성이 높은 공격일 때 탐지하기 어렵다. 본 논문에서는 인공신경망 기반의 CAN 버스 네트워크 침입 탐지 기법을 제안한다. 제안하는 침입 탐지 기법은 2단계로 나누어 진다. 1단계에서 정상 패킷 분포를 학습한 VAE 모형이 이상 탐지를 수행한다. 이상 패킷으로 판정될 경우, 2단계에서 인코더로부터 추출된 잠재변수와 VAE의 재구성 오차를 이용하여 공격 유형을 분류한다. 분류 결과의 신뢰점수(Confidence score)가 임계치보다 낮을 경우 학습하지 않은 공격으로 판단한다. 본 연구 결과물은 정보보호 연구·개발 데이터 첼린지 2019 대회의 차량 이상징후 탐지 트랙에서 제공하는 정상 및 3종의 차량 공격시도 패킷 데이터를 대상으로 성능을 평가하였다. 실험을 통해 자동차 제조사의 규칙이나 정책을 사전에 정의하지 않더라도 낮은 오탐율로 비정상 패킷을 탐지해 낼 수 있음을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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