지난 5년동안 전통적인 차량에 적용된 CAN 버스 상에서의 침입탐지시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 초기에 rule-base 로 탐지하거나, 단순한 경량 알고리즘을 통해 침입탐지를 하는 알고리즘이 주를 이루었다면, 최근에는 machine learning을 적용한 탐지 알고리즘들 역시 많이 개발되고 있다. CAN 용 침입탐지시스템이 그간 학계에서 주로 연구가 이루어 졌었다면 2019년 이후에는 상용차량들에 침입탐지시스템을 실제 탑재하여 출시될 예정에 있기 때문에, 이제는 산업계 주도적인 개발과 적용이 이루어질 것으로 보여진다. 다만, CAN 버스의 설계 구조상 공격 노드를 특정하기 어렵다는 한계와 전송량 대역폭의 제한으로 인해 기술적인 한계가 있어 왔기 때문에, 최근에는 IP 체계가 적용되고 automotive ethernet 기반으로 차량 네트워크가 빠르게 적용될 예정에 있다. 이에, 본 기고문에서는 automotive ethernet 의 보안기술에 대해 살펴보고, automotive ethernet 상에서 침입탐지시스템을 개발하기 위해 필요한 사항들은 어떤 것들이 있을지 살펴보고자 한다.
차량용 네비게이션에 사용되는 지도는 새로운 도로를 추가하거나 폐쇄된 도로를 삭제하는데 어려움을 겪는다. 이는 네비게이션 벤더에 의해 변경된 도로가 업데이트 되기 때문인데 벤더가 변경된 도로를 알아내기 위해서는 실제로 도로를 조사하는 등의 경비가 소모되므로 잦은 업데이트가 어렵다. 이런 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 블루투스를 이용한 차량간 애드혹 네트워크를 이용해서 실시간으로 주변 도로의 형태를 생성하는 방법을 제안한다.
차량 항법장치에서 활용하고 있는 GNSS는 차분기법을 이용하더라도 수 미터 수준의 측위 정밀도를 확보할 수 있으므로, 길안내 수준의 위치기반서비스만 가능하다. 반면 정밀 측지/측량분야에서는 민간용 코드 대신 반송파 위상정보를 이용하여 센티미터에서 밀리미터까지의 위치 정확도를 확보할 수 있다. 본 연구에서는 국토교통부 국토지리정보원의 NRTK(Network-RTK) 서비스를 차량항법에 적용하기 위한 기반연구를 수행하였다. 이를 위해, 차량에 GNSS 장비를 탑재하고 전국범위에서 NRTK를 수행하였으며, 그 결과를 바탕으로 NRTK의 차량항법 적용가능 여부를 판단하고자 하였다. 본 연구의 분석결과, NRTK는 대체적으로 높은 모호정수 결정율을 보이며, 지상 차량항법에 충분히 적용할 수 있을 것으로 판단된다. 다만, 도심지에서는 모호정수 결정율이 급격히 낮아지며, 실수해일 경우에는 측위 오차가 10m 이상의 수준에 달할 정도로 불안정할 수 있다. 따라서 안정적인 위치정확도를 확보하기 위해서는 실수해의 오차영향을 최소화할 수 있는 방안 등이 모색되어야 할 것으로 사료된다. 그러나 수신환경이 양호한 일부 도심지에서는 NRTK를 활용하여 센티미터 수준의 측위 정확도를 확보할 수 있을 것으로 판단된다. FKP는 고속 주행 시 모호정수 결정율이 약 55%까지 낮아지는 경우가 발생하였으므로 여러 수신환경을 고려하여 측위 정확도를 결정하여야 한다. 마지막으로 대기교란(2단계 이상)에 의해 NRTK(FKP) 접속오류로 의심되는 사례가 발생하였으며, 이에 대한 정확한 원인규명이 필요하다.
최근 IT 기업들이 자동차에 IT도입에 열을 올리고 있으며, 그 중에서도 미터 클러스터는 운전자의 편의성을 고려하여 많은 연구와 관심이 증대되고 있다. 자동차 계기판은 전자기기의 발전과 더불어 아날로그 계기판, 디지털 계기판, 이 둘을 함께 사용한 하이브리드 계기판, 그리고 보다 상세한 정보를 이미지와 함께 제공해 주는 스마트 하이브리드 계기판으로 발전하고 있다. 기존의 미터 클러스터는 단순히 차량의 제한된 정보를 표시하며, 운전자의 운전 상태에 따른 시인성이 부족하며, 차량의 상태, 그리고 운행지역의 주변 환경적 정보의 부족으로 인해 운전자의 안정성이 고려되지 못한 부분이 많아 운전자의 안전 운전에 도움이 되지 못하는 부분이 많다. 따라서 본 논문에서는 차량의 상태, 운행 환경정보 등의 통합 된 정보를 LCD 디스플레이 기반에서 운전자의 시인성과 안정성 우선으로 하는 레이아웃을 연구하고자 한다.
자율주행 기술이 발전함에 따라 차량에 탑재되는 외부접점 센서의 수가 증가하고 있으며 특히 차량용 초음파 센서는 버스 토폴로지 형태로서 LIN 프로토콜을 사용하여 연결되며 주변을 감지하고 상태 메시지를 전송하여 차량 내부 네트워크에 접근한다. LIN은 프로토콜의 보안성이 검증되지 않아 공격에 취약하기 때문에 안전성을 평가하기 위한 테스트가 필요하지만, 물리적인 제약으로 인해 실제 차량을 이용한 분석에 한계가 있으며 이를 위한 테스트 환경이 부족하기 때문에 테스트에 어려움이 있다. 따라서, 본 논문에서는 LIN 프로토콜 분석 및 테스트를 위해 CAN과의 연동 분석이 가능한 테스트베드를 개발하고 초음파 센서를 이용하여 그 효용성을 검증하였다.
교통은 점차 V2X와 자율주행자동차의 시대로 변화하고 있다. 교통상황에 대한 정확한 판단은 경로선택 또는 자율주행에 있어 중요한 지표이다. 정확한 교통상황을 파악하기 위한 방법으로 택시와 같은 프로브 차량을 이용하는 방법이 많이 사용되고 있다. 이러한 방법은 프로브 차량의 특성에 따라 데이터가 편향될 수 있으며, 막대한 비용이 발생하는 문제점이 있다. V2X 차량은 이러한 문제점을 해결할 수 있으며, 무엇보다 실시간으로 교통정보를 수집하고, 배포가 가능할 것으로 판단된다. 모든 차량이 V2X 차량일 경우, 이러한 문제는 간단하게 해결될 것으로 기대된다. 하지만 일부만 V2X차량일 때는 대표성의 문제가 검토되어야 한다. 이를 위하여 가상의 네트워크와 교통류를 생성하였으며, SUMO 시뮬레이션을 통해 다양한 시나리오분석을 수행하였다. 교통량 수준에 따라 V2X 차량군과 Non-V2X 차량군 사이의 통행시간에 대한 통계적 검증을 수행하였다. 3~5% 이상으로 구성된 교통류 또는 110대/시이상으로 V2X 차량이 구성된 교통류에서는 V2X 차량의 통행정보가 대표성을 띌 수 있다는 것을 확인하였다. 향후 다양한 네트워크 및 실제 상황에 대하여 적용하고자 한다.
본 논문은 승용 및 화물 차량의 주차 시, 사각지대에 의해 발생할 수 있는 위험요소를 차량의 전방, 후방에 장착된 카메라를 이용하여, 위험 요소 발견 시 신속히 상황을 대처할 수 있도록 운전자를 도와주는 차량용 전. 후방 영상 모니터링 시스템의 개발을 제안하였다. 임베디드 시스템(embedded system) 환경에서 두 개의 고해상도 영상 데이터를 TCP/IP 기반 네트워크로 전송하는 방법으로 하나의 SoC(System on Chip)와 두 개의 고해상도 CMOS(Complementary metal-oxide-semiconductor) 영상 센서를 사용 하였다. 영상 데이터를 TCP/IP 네트워크 기반으로 전송하기 위해서 두 개의 카메라에서 입력 받은 영상을 H.264 포맷으로 압축한 뒤에 실시간 전송 규약(Real-time Transport Protocol)을 이용해서 영상 데이터를 무선(Wi-Fi)으로 전송하였다. 무선 환경에서 발생할 수 있는 전송손실, 전송지연, 전송제한 등을 감안하여 H.264로 압축된 두 개의 영상 데이터의 비트레이트를 조절하여, 무선(Wi-Fi) 환경에서 최적의 전송 조건을 갖추기 위한 시스템을 구현하여 실험하였다.
차량 사고로 인한 인명, 재산 손실 때문에 비행기에서 사용하고 있는 블랙박스와 비슷한 기능을 하는 차량용 블랙박스를 차량에 장착하여 사용되고 있다. 현재 자동차 시장에서 쓰이고 있는 제품으로는 EDR(Event Data Recorders) 시스템과 블랙박스 제품이 출시되어 지고 있다. 하지만 기존 차량의 블랙박스들은 대부분 차량의 외부 영상이나 이미지만 저장되어 사고가 났을 때 차량의 주행 상태를 알지 못하고, EDR제품들은 차량의 주행 상태만 저장 하고 차량의 외부 영상들을 알지 못한다. 본 논문에서는 영상과 이미지 정보만 저장되는 블랙박스의 문제점과 자동차와 주행 정보만 저장되는 EDR의 문제점을 보완하기 위해 차량 네트워크인 MOST(Media Oriented System Transport) OBD-II(On-Board Diagnostics-II)와 CAM(CAMera), GPS(Global positioning system)를 이용하여 영상 수집 및 시간 및 위치 정보 Data를 취합하여 통합형 자동차 상태 및 영상 저장 시스템을 구현한다.
실내에서 무용지물이 되는 GPS 의 한계로 다양한 실내 측위 기술에 대한 연구가 진행되고 있으나 대부분 사설 무선 네트워크 기반의 실내 측위 방법들로 고가의 설치 및 유지보수 비용, 비실시간성, 그리고 낮은 정확도 때문에 상용화가 어려운 실정이다. 본 논문에서는 기존에 증강현실에 사용되던 마크 인식 알고리즘을 최초로 차량용 실내 측위분야에 적용하였다. 지면에 플로어 마크를 설치하고 마크의 투영 변환 및 정보 디코딩을 통해 마크 내부의 정보(절대 좌표)를 인식하고 기하학적 분석을 통해 차량이 마크로부터 떨어진 정밀한 위치와 접근 방향(상대 좌표)를 인지할 수 있도록 하였다. 실험 결과 5m 단위로 마크를 설치했을 때 약 30 cm 이내의 오차만 발생하였고, 20km/h 의 속도에서 초당 20 프레임의 이미지 중 43.2% 의 마크 인식률을 보여 충분히 상용화 가치가 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 자동차 내부에 무선 센서 네트워크를 구축하여 데이터를 획득하고 처리하는 시스템을 개발하였다. 자동차 관리 시스템은 자동차 외부의 주행상황에 대한 정보를 받으며, 동시에 자동차 내부의 상태를 점검하고 사용자에게 내부 정보를 보여줌으로서 전문적인 지식 없이도 자신의 차를 유지 및 관리할 수 있도록 한다. 특히 사용자에게 접근이 용이하게 구현되어 승차자가 느끼는 시스템 접근의 어려움을 감소시키고 실질적인 편의를 도모한다. 시스템 구성은 차체 내부 데이터를 수집하는 단말 노드, 시리얼 통신용 수신 게이트웨이, 차체 정보를 처리하는 인터페이스 응용으로 분류된다. 자동차 관리 시스템의 성능을 확인하기 위해, 관련 하드웨어와 프로그램을 간략히 설명한다. 이를 위해 무선 센서 네트워크와 센싱 하드웨어의 특징을 기술하고, 이를 이용한 차량의 각종 전기신호와 센서들을 통합 제어하는 시스템을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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