• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.18 no.5
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• pp.115-124
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• 2008

In vehicular networks, vehicles should be able to authenticate each other to securely communicate with network-based infrastructure, and their locations and identifiers should not be exposed from the communication messages. however, when an accident occurs, the investigating authorities have to trace down its origin. As vehicles communicate not only with RSUs(Road Side Units) but also with other vehicles, it is important to minimize the number of communication flows among the vehicles while the communication satisfies the several security properties such as anonymity, authenticity, and traceability. In our paper, when the mutual authentication protocol is working between vehicles and RSUs, the protocol offers the traceability with privacy protection using pseudonym and MAC (Message Authentication Code) chain. And also by using MAC-chain as one-time pseudonyms, our protocol does not need a separate way to manage pseudonyms.

• Information and Communications Magazine
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• v.30 no.10
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• pp.18-24
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• 2013

협력 지능형 교통 시스템 (C-ITS: Cooperative Intelligent Transportation System)은 차량이 도로 인프라 또는 다른 차량과 서로 통신하면서 전방의 교통사고 및 장애물과 주변 차량 정보를 공유하여 위험상황을 피할 수 있도록 사전에 경고하는 미래형 교통체계이다. C-ITS는 보행자 및 차량의 안전을 향상시키고 배출탄소량 감소 및 교통물류의 효율성을 증가시킬 수 있는 미래사회의 핵심 인프라가 될 전망이다. C-ITS의 성공적인 실현을 위해서는 다중 센서 융 복합 기반 교통정보 수집, 교통정보를 쌍방향으로 유통하기 위한 통합 무선 통신망, 스마트 기기와 이동통신망을 활용한 실시간 교통정보 수집 및 빅 데이터 처리와 주문형 서비스 제공 등의 핵심 기술 개발이 필요하다. 본 고에서는 협력형 교통 환경에서의 C-ITS 구조 및 관련 핵심 요소 기술을 소개하고, 앞으로 해결할 과제를 소개 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.1000-1003
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• 2010

VANET은 차량 이동 간 안전성 증가와 관련 응용정보를 처리하기 위해 고안된 ad-hoc 통신기반의 무선 네트워크 기술이다. VANET 환경을 이용하면 도로 교통 통제, 날씨 정보, 인터넷 등 다양한 서비스가 가능하다. VANET 환경을 위해서는 효과적인 노드간의 라우팅 프로토콜 기법이 필요하다. 본 논문에서는 VANET상에서 각 차량의 정보를 이용하여 차량 간 안정적인 통신을 위한 그룹화 라우팅 기법을 제안한다. 제안된 기법을 통해 그룹화를 통한 라우팅 기법이 VANET 환경에 더 효과적임을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.170-172
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• 2023

최근 자동차는 자율주행차 혹은 스마트카로 진화하며 다양한 외부 통신 인터페이스를 포함하고 있습니다. 각 기능 통제를 위해 차량 소프트웨어의 복잡성과 자동차 기술 발전에 따라 통신 인터페이스의 증가로 인하여 자동차에 대한 사이버 공격 가능성 및 위험성이 꾸준히 증가하고 있습니다. 특히, 커넥티드카의 안전을 위한 V2X(Vehicle to Everything)통신이 보안 취약점을 가질 경우, 이는 탑승자의 생명에 직접적인 위협을 초래할 수 있습니다. 그러나, 지능형 교통 시스템에서는 익명성을 위해 일정 시간이 지나면 차량의 식별정보를 변경해 공격자를 찾는데 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 지능형 교통 시스템 내에서 이상행위를 유발하는 차량을 탐지하기 위해 V2X에 활용되는 표준 메시지 정보를 통해 식별하여 추적하는 기술을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2010.10a
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• pp.54-57
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• 2010

Vehicular Ad-hoc Network the core technology of ITS supports safety service or information service to driver and passenger on the roads utilizing V2V and V2I communication. WAVE, the standard of the vehicular ad hoc networks, adopts IEEE 802.11p as MAC protocol and includes the channel coordination algorithm to utilize multiple channels. However, this standard shows the problem related with QoS guarantee of urgent data for driver's safety and the limitation of the performance improvement. In this paper, we introduce WAVE-based Multi-channel MAC protocols that have proposed to resolve above problems and describe their features.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.16 no.1
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• pp.147-156
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• 2017

This paper analyzes the performance limit of WAVE system for the platooning service requirements which is referred from the de facto standards. The performance of the packet error rate and mean delay as key parameters in the wireless communication systems should be satisfied to provide safety to the platooning vehicles. The test scenarios are conducted by considering the following vehicle groups: platooning vehicles, vehicles within a hop distance and vehicles within two hop distance( called hidden node vehicles). The models of packet error rate and delay deals with the topology of aforementioned vehicle groups, vehicle speed and communication range. The numerical results are obtained in terms of packet size, packet arrival rate and data transmission rate. Finally, this paper suggests the robust range of packet error rate and delay for the WAVE system to provide the platooning vehicle service.

• Information and Communications Magazine
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• v.27 no.11
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• pp.28-35
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• 2010

스마트하이웨이는 첨단 도로기술, IT 기술 및 차세대 자동차 기술이 상호 융복합된 무정체, 무사고의 지능형 고속도로이다. 본고에서는 스마트하이웨이 개요에 대해 살펴보고 특히 고속으로 이동하는 차량에 안전 및 인포테인먼트 서비스를 제공하기 위한 스마트하이웨이 통신 시스템 및 통신 기술에 대해 알아본다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.25 no.4
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• pp.69-82
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• 2010

과거 단순한 이동 수단이 목적이었던 자동차는 더욱 안전하고 편리한 자동차, 서비스 지향 자동차로 거듭나고 있다. 점차 편리와 안전 서비스를 제공하기 위한 전자제어 장치의 장착이 확대되고 전자제어 장치간의 연동을 통한 서비스 개발이 늘고 있으며, 이로 인해 신뢰성 빛 안전성 이슈가 최근에 많이 대두되고 있다. 본 고에서는 자동차 응용 서비스의 개발에서 IT 기술들의 집합체라고 할 수 있는 전자장치용 소프트웨어의 표준 플랫폼인 AUTOSAR의 동향과 차량 전자제어 장치의 안전성 보장을 위한 ISO 26262 표준 동향 및 이슈를 살펴본다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.16 no.1
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• pp.153-159
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• 2012

Driver's view has blind spot of automobile surroundings due to physical components of automobile architecture. Obstacles on blind spot are the cause of car destruction and car accidents. Cars which produced in recent have obstacle detection sensors and rear view cameras which provide information of obstacles on the blind sopt, and have also AVM(Around View Monitoring) which provides automobile surroundings for driver's safe driving. During a low-speed travel while parking or moving in a narrow street, a driver get help for safe driving by taking information of automobile surroundings using the above-mentioned devices. In this paper, we present a design and implementation of a 4-sided monitoring (4SM) system, which helps a driver see an integrated view of a vehicle's perimeter at a glance, using a car PC connected to four cameras installed on the front, rear, left, and right sides.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.25 no.12
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• pp.1762-1769
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• 2021

The final goal of this study is to develop a system that can analyze whether a wanted vehicle is a criminal vehicle from images collected from black boxes, smartphones, CCTVs, and so on. Data collection was collected using a self-developed black box. The used data in this study has used a total of 83,753 cases such as the eight vehicle types(truck, RV, passenger car, van, SUV, bus, sports car, electric vehicle) and 434 vehicle models. As a result of vehicle recognition using YOLO v5, mAP was found to be 80%. As a result of identifying the vehicle model with ReXNet using the self-developed black box, the accuracy was found to be 99%. The result was verified by surveying field police officers. These results suggest that improving the accuracy of data labeling helps to improve vehicle recognition performance.