최근 사물인터넷의 기술이 빠르게 발전하면서 실시간 및 고성능의 처리를 요구하는 서비스들을 위해 멀티 액세스 엣지 컴퓨팅(MEC)이 차세대 기술로 부상하고 있다. 제한적인 서비스 영역을 가지는 MEC 사이에서 사용자들의 잦은 이동성은 MEC 환경에서 다뤄야 할 문제 중 하나이다. 본 논문에서는 이동성이 많은 차량 엣지 컴퓨팅 환경(VEC)을 고려하였으며, 강화 학습 기법의 일종인 DQN을 이용하여 마이그레이션 여부와 대상을 결정하는 태스크 마이그레이션 기법을 제안하였다. 제안한 기법의 목표는 차량 엣지 컴퓨팅 서버(VECS)들의 큐잉 지연시간의 차이를 이용한 로드 밸런싱을 고려하여 QoS 만족도 향상과 시스템의 처리량을 향상시키는 것이다. 제안한 기법을 다른 기법들과의 성능 비교를 통해 QoS 만족도 측면에서 약 14-49%, 서비스 거절률 측면에서는 약 14-38%로 더 좋은 성능을 보임을 확인하였다.
위치기반 서비스(Location Based Service)는 이동통신망 또는 GPS 등을 기반으로 사람이나 사물의 위치를 정확하게 파악하고 이를 활용하여 다양한 응용이 가능한 서비스를 의미한다. 최근 위치기반 서비스는 이동통신 기지국이나 GPS를 통해 개인이나 차량등의 위치를 파악하여 긴급구조, 교통정보, 재난관리 등을 서비스하는 신산업 분야로서의 중요성이 증대됨에 따라 이에 대한 관심이 급증하고 있다. 그러나 이러한 산업 파급효과와 서비스 유형을 고려할 때, 공간정보의 활용과 위치기반서비스의 구현에서 핵심적인 역할을 하는 것이 위치정보인데 이러한 위치정보는 여타의 정보와 다른 특성을 가지게 된다. 즉, 위치정보는 개인정보보호 및 프라이버시(사생활)보호의 문제와 직결된다는 것이다. 특히 위치정보가 성명, 주민등록번호, 주소, 전화번호 등과 함께 직접적으로 사생활 침해의 문제를 강하게 발생시킬 수 있어 위치정보는 여타의 정보에 비하여 보다 강력한 보호를 필요로 한다. 본 논문에서는 LBS에 대한 전반적인 사항을 분석하여 문제점을 도출하고, LBS Privacy 문제점을 보호할 수 있는 방안을 제시한다. 최종적으로 제안된 모델은 차세대 LBS 시스템의 개인정보 및 Privacy 보호를 위한 기술적인 대안을 제시하였으며, 차세대 이동통신의 기반 기술이 될 것으로 기대한다.
본 논문에서는 고속 자율주행 중 차선을 이탈 하였을 때 사고를 방지하기 위해 주변 상황을 $360^{\circ}$ 카메라로 인식 후 경보를 울리는 경고 시스템을 설계하고자 한다. 자율주행 중 무리하게 차선을 바꾸려고 하거나 고속 주행 시 갑자기 나타나는 사람, 동물, 사물 등을 인지하지 못하여 사고가 발생하는 경우가 많다. 고속 자율 주행 중 차선 이탈시 카메라로 주변상황을 파악하고 차량 하부에 차선이탈 센서를 통해 경고 시스템이 울리는 자동차를 만들어 자율주행 시 일어나는 다양한 사고를 줄이고 보다 안전한 주행 시스템을 갖추고자 한다.
자율주행 자동차의 안전한 운행을 위해 카메라, RADAR(RAdio Detection And Ranging), 초음파 센서 중 중추적인 역할을 하는 LiDAR(Light Detection And Ranging) 센서는 360도에서 사물을 인식하고 탐지할 수 있다. 하지만 이러한 LiDAR 센서는 레이저를 통해서 거리를 측정하기 때문에 공격자에 노출되기 쉬우며 다양한 보안위협에 직면해있다. 따라서 본 논문에서는 LiDAR 센서를 대상으로 한 여러 가지 보안 위협인 Relay, Spoofing, Replay 공격을 살펴보고 물리적 신호교란(Jamming) 공격의 가능성과 그 영향을 분석하며, 이러한 공격이 자율주행 시스템의 안정성에 미치는 위험을 분석한다. 실험을 통해, 물리적 신호교란 공격이 LiDAR 센서의 거리 측정 능력에 오류를 유발할 수 있음을 보여준다. 개발이 진행 중인 차량 간 통신(Vehicle-to-Vehicle, V2V), 다중 센서 융합과 LiDAR 비정상 데이터 탐지를 통해 이러한 위협에 대한 대응방안과 자율주행 차량의 보안 강화를 위한 기초적인 방향을 제시하고 향후 연구에서 제안된 대응방안의 실제 적용 가능성과 효과를 검증하는 것을 목표로 한다.
터널은 대피 장소가 한정적이며 후방 진입 차량들이 전방 사고 상황을 인식하기 어렵기 때문에 터널 교통 사고 시 2차 사고로 이어질 가능성이 매우 높다. 본 논문에서는 터널 교통 사고 시 파급 효과를 경감하기 위한 사물 인터넷 기반의 스마트 터널 사고 경보 시스템에 대해 연구하였다. 터널 내의 불꽃 감지 센서, 가스 감지 센서와 충격 감지 센서를 활용하여 측정 값이 기준을 초과하면, 비상 상항으로 판단하여 경보 시스템이 작동하도록 설계하였다. 사고가 감지되면 사고 안내 메시지가 LCD를 통해 표시되고, 와이파이 통신 망을 통해 터널 내외 운전자들에게 전송되도록 설계하였다. 하나의 성능 시험 시스템을 구축하였고 수개의 사고 시나리오들에 대해 성능 평가를 수행하였다. 성능 시험 결과, 스마트 사고 경보 시스템이 주어진 기준 값을 기준으로 정확하게 사고를 감지, 경보 절차를 수행하고 와이파이 무선 통신을 통해 경보 메시지를 스마트 폰에 성공적으로 전송함으로써 그 유효성을 확인할 수 있었다.
M2M 통신은 기기간 자율적인 네트워크 구성 및 정보 전달을 통해 사물, 차량, 사람의 상태 등을 파악하는 유비쿼터스 환경 구축의 핵심 기술로 인식되고 있다. 특히 M2M 기술 구축을 위해 사용되는 무선 센서 네트워크에 대해 수집되는 데이터의 신뢰성 확보를 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 신뢰성 문제는 센서네트워크를 통해 지연에 민감한 멀티미디어 정보가 전송됨에 따라 그 중요성이 크게 부각되었다. 이러한 통신 신뢰성에 가장 큰 영향을 끼치는 것이 센서 노드 간 간섭 문제이며, 더욱이 멀티 홉 환경에서는 이러한 통신 간섭 문제로 인한 성능 저하가 급격하게 발생하는 문제점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 패킷 지연 성능 향상을 위하여 멀티 홉 환경에서 센서 노드 간의 간섭 범위를 고려하여 간섭 회피 경로를 설정하는 다중 경로 라우팅 프로토콜을 제안한다. 제안 알고리즘의 성능 평가를 위해 모의실험을 수행하였고, 그 결과 기존 무선 센서 네트워크의 라우팅 알고리즘에 비해 패킷 지연 및 전송률 성능 측면에서 우수함을 입증할 수 있었다.
최근 사물 인터넷의 발전과 함께 차량과 IT 기술의 융합되어 자율주행과 같은 고성능의 어플리케이션들이 등장하면서 멀티 액세스 엣지 컴퓨팅(MEC)이 차세대 기술로 부상하였다. 이런 계산 집약적인 태스크들을 낮은 지연시간 안에 제공하기 위해, 여러 MEC 서버(MECS)들이 협력하여 해당 태스크를 수행할 수 있도록 태스크를 파티셔닝하는 기법들이 많이 제안되고 있다. 태스크 파티셔닝과 관련된 연구들은 모바일 디바이스에서 태스크를 파티셔닝하여 여러 MECS들에게 오프로딩을 하는 기법과 디바이스에서 MECS로 오프로딩한 후 해당 MECS에서 파티셔닝하여 다른 MECS들에게 마이그레이션하는 기법으로 나누어볼 수 있다. 본 논문에서는 오프로딩과 마이그레이션을 이용한 파티셔닝 기법들을 파티셔닝 대상 선정 방법 및 파티셔닝 개수 변화에 따른 서비스 지연시간, 거절률 그리고 차량의 에너지 소비량 측면에서의 성능을 분석하였다. 파티셔닝 개수가 증가할수록 지연시간의 성능은 향상하나, 거절률과 에너지 소모량의 성능은 감소한다.
최근 중국에서 중대형 도시철도의 급속한 발전으로 고속철도의 총 운행거리와 총 EMU(Electric Multiple Units) 수가 증가하고 있다. 고속 EMU의 시스템 복잡성은 지속적으로 증가하고 있으며, 이는 장비의 안전성과 유지보수의 효율성에 대한 더 높은 요구사항을 제시한다. 현재 중국의 고속 EMU의 유지보수 모드는 여전히 계획적인 유지보수 및 고장보수에 기반한 사후 유지보수 방식을 채택하고 있어 유지보수가 미흡하거나 과도하게 이루어지며, 장비 고장 처리의 효율성을 떨어뜨리고 유지보수 비용을 증가시킨다. PHM(진단 및 예측관리)의 지능형 운영 및 유지관리 기술을 기반으로 합니다. 본 논문은 고속 EMU의 서로 다른 시나리오의 다중 소스 이기종 데이터를 통합하여 "차량 시스템-통신 시스템-지상 시스템"의 통합 PHM 플랫폼을 구축하고, 장비 고장 메커니즘을 인공지능 알고리즘과 결합하여 고속 EMU의 트랙션 모터에 대한 고장 예측 모델을 구축한다. 고속 EMU의 안전하고 효율적인 작동을 보장하기 위해 고장 예측 및 정확한 유지보수를 사전에 수행해야 한다.
자율주행차는 4차 산업혁명 시대를 대표하는 주요 서비스로 주목 받고 있다. 5G 통신망, 인공지능과, 사물인터넷 및 센서 기술을 바탕으로 자율주행차는 진화 중이고 최종적으로 운전자의 조작이 필요 없는 완전 자동화 단계까지 발전할 것으로 에상된다. 자율주행차 환경에서 운전자는 새롭게 제공되는 유휴 시간을 개인적인 공간에서 사용할 수 있게 된다. 이러한 시간과 공간을 차지하기 위해 이미 여러 영역에서 경쟁이 시작되었고 미디어 산업도 큰 변화를 예상하고 있다. 이 논문은 전문가 심층 인터뷰를 통해서 자율주행차가 미디어 산업에 미칠 영향과 사회적 제도적 쟁점을 살펴보았다. 콘텐츠 제공자로서 미디어 산업에게 자율주행차는 새로운 기회이며 자율주행차의 인포테인먼트 영역의 주도권을 두고 통신사업자와 IT 기업과도 치열한 경쟁이 예상된다. 개인정보 보호 및 자율주행차 도입을 위한 기존의 차량 운행관련 제도 개선도 중요한 과제로 지적되었다.
본 기술 해설 논문은 5G의 IoT, 증강현실, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터, 미래 자율주행주행차 기술을 다루면서 평창 동계 올림픽의 5G이용, 제주 스마트시티 모델을 제시했다. 그 이유는 5G는 4차 산업의 대동맥이기 때문이다. 5G가 4차 산업 대동맥인 이유는 5G가 4차 산업혁명의 핵심 인프라이기 때문이다. 인공지능(AI), 자율주행차, 가상 증강현실(VR AR), 사물인터넷(IoT) 시대가 본격화되려면 지금보다 데이터를 몇십배 이상 더 빠르고, 안전한 상태로 전송할 수 있어야 가능하다. 예컨대 원거리에 있는 자율주행차에 현재 통신 기술인 LTE로 정지 신호를 보낸다면 100분의 1초가량이 걸린다. 상당히 빨라 보이지만, 시속 100km로 달렸다면 차가 정지 때까지 30cm를 움직이기 때문에 안전을 장담하기 어렵다. 5G는 현재의 LTE보다 약 40배가량 빠른 '초당 20기가비트(Gbps) 이상'이다. 이론적으로 1cm 이내에서 차량을 세울 수 있다. 5G는 반경 1km 이내 사물인터넷(IoT) 기기 100만개를 동시에 연결할 뿐 아니라, 속도 지연이 0.001초 이하다. 세계 최대 스마트폰용 반도체업체 퀄컴의 스티브 몰렌코프 최고경영자(CEO)는 "5G는 미래를 연결할 핵심 요소이자 혁신 기술"이라며 "5G 상용화로 2035년쯤에는 12조달러의 경제 유발 효과와 2200만개의 새 일자리 창출 효과를 기대할 수 있을 것"이라고 말했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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