• 전기전자학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.531-536
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• 2023

본 논문에서는 차량 내 네트워크에서 즉각적인 공격 탐지를 위해 프레임 피처 삽입이 적용된 슬라이딩 윈도우 기법을 제안한다. 이 방법은 현재 프레임의 공격 여부에 따라 라벨링을 진행하기 때문에 공격 탐지의 실시간성을 보장할 수 있다. 또한 이 방법이 CNN 연산에서 현재 프레임에 대한 가중치를 주어 성능을 향상시킬 수 있음을 실험을 통해 확인하였다. 제안하는 모델은 경량화된 LeNet-5 구조 기반으로 설계되었으며 DoS 공격 탐지 성능에서 100%를 달성하였다. 또한 기존 연구의 모델들과 복잡성을 비교했을 때 제안하는 모델이 ECU와 같이 리소스가 제한된 장치에 더 적합함을 확인하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.99-107
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• 2014

돌발적으로 발생하는 도로 장애물은 고속으로 주행하는 차량의 안전운행을 위협한다. 따라서, 악천후 시에도 도로상의 돌발 장애물을 탐지하고, 충돌을 방지할 수 있는 전천후 레이다 센서에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 도로 장애물 탐지 및 경보를 위한 Ka-대역 펄스 도플러 레이다 시험모델의 설계 제작 및 성능시험 결과를 제시한다. 레이다 센서는 도로 환경조건에 적합하고, 다양한 고정 및 이동 장애물에 대하여 탐지, 추적 및 차선 식별 기능이 요구된다. 개발된 레이다는 안테나, 송수신기, 신호처리기 및 제어기로 구성된다. 주요 적용 기술은 고정 장애물 탐지를 위한 클러터 맵 기반 변화 탐지 기법, 이동 장애물 속도 탐지를 위한 도플러 추정 기법, 그리고 차선 식별을 위한 3-horn 모노펄스 방위각 추정 및 추적 기법이 포함된다. 개발된 레이다 시스템의 장애물 탐지와 차량 감시 성능은 성능시험과 환경시험을 통하여 설계 요구 조건을 만족하는 것으로 확인되었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.411-421
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• 2015

최근 빠르게 발전을 이룬 ICT (Information and Communications Technologies) 기술과 IoT (Internet of Things) 기술이 융합되어가고 있다. 그에 따라 ICT 환경에서 발생하였던 보안 위협들이 IoT 환경에서도 이어지고 있다. IoT의 사물로 간주되는 차량에 있어 보안 위협은 재산피해와 인명피해를 가져올 수 있다. 현재 차량 보안에 대한 대비는 미흡하고, 차량 자체에서 스스로 위협을 감지하고 대응하는 것에는 어려움이 존재하는 실정이다. 본 연구에서는 차량에서의 이상징후 탐지를 위한 의사결정 프레임워크를 제안하고, 이를 통해 IoT 관점에서 발생할 수 있는 차량 내 위협 요소들은 어떤 것이 있는지 알아보고자 한다. 차량을 대상으로 하는 공격에 대한 위협 요인과 위협 경로, 공격 형태 등을 인지하는 것은 자가 점검 기술과 디바이스 제어 공격에 대한 신속한 대처에 앞서 차량 보안 이슈를 해결하기 위한 전제가 될 것이다.

• 한국측량학회지
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• 제38권4호
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• pp.353-361
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• 2020

급격한 도시화로 인해 출퇴근 시간의 차량 정체, 상시 정체지역 발생 등 다양한 교통문제들이 발생하고 있다. 이러한 교통문제들을 해결하기 위해서는 신속·정확한 교통량 예측 및 분석이 필요하다. ITS (Intelligent Transportation System)는 최신 ICT (Information and Communications Technology) 기술들을 활용하여 최적의 교통관리를 수행하는 시스템이며, 다양한 기법을 통해 신속·정확한 교통량을 분석하기 위한 많은 연구가 수행 되었다. 본 연구에서는 높은 정확도로 실시간 교통량 분석을 위해 UAV (Unmanned Aerial Vehicle) 동영상을 활용한 딥러닝(deep learning) 기반의 차량탐지기법을 제안하고자 한다. 이를 위해, UAV를 활용하여 다양한 차량이 통행하는 교차로에서 학습 및 검증에 필요한 정사 동영상 촬영을 수행하였으며, 승용차(sedan), 트럭(truck), 버스(bus)로 분류하여 차량을 학습시켰다. 딥러닝 알고리즘은 대표적인 객체탐지 알고리즘 중의 하나인 YOLOv3 (You Only Look Once V3)를 이용하였으며, 실험결과 전체 차량 검출율은 90.21%이며, 정확도와 재현율은 각각 95.10%와 85.79%이다. 본 연구를 통하여, 드론을 이용한 영상으로부터 차량 탐지를 통한 실시간 교통량 분석이 가능함을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.228-239
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• 2022

본 논문에서는 카셰어링 서비스(car sharing service)에서 차량 상태 무인 검수를 위한 흠집 탐지 딥 러닝 모델을 제안한다. 기존의 차량 상태 검수 시스템은 대여 전, 후 사진에서 각각 흠집을 탐지하는 딥 러닝 모델과 탐지된 두 흠집 영상을 수작업으로 대조하여 새롭게 발생한 흠집을 탐색하는 두 단계로 구성되어 있다. 따라서 수동작업이 필요한 두 단계 모델을 한 단계로 줄이는 무인 흠집 탐지 모델을 위성영상에서 변화를 탐지하는 딥 러닝 모델에 전이 학습을 적용하여 구축한다. 그리고 광택 처리된 자동차 표면의 휘도가 비등방성이고 비전문가인 이용자가 일반 카메라로 촬영하기 때문에 정반사(specular reflection)가 흠집 탐지 성능에 크게 영향을 미친다. 따라서 정반사광으로 발생하는 오탐지를 감소시키기 위하여 정반사광 성분을 제거하는 전처리 과정을 적용한다. 이용자가 휴대폰 카메라로 촬영한 데이터에 대해 제안하는 시스템은 주관적인 측면과 정밀도(precision), 재현율(recall), F1, Kappa 척도면에서 각각 67.90%, 74.56%, 71.08%, 70.18%로서 높은 일치도를 보인다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.107-109
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• 2022

본 논문은 차량 내부 네트워크에서 메시지 인증을 사용하여 사이버 공격을 탐지할 수 있는 보안 시스템을 제안한다. 자동차 내부 네트워크는 브로드캐스트 방식으로 메시지를 전송하고 노드의 식별자를 사용하지 않으므로 송신자를 식별할 수 없다. 송신 노드는 제어 데이터를 암호화 해시함수를 사용하여 메시지인증코드를 생성하여 제어 데이터와 같이 전송한다. 메시지인증코드 생성 시, 결과의 임의성을 증가시키기 위해서 다차원 카오틱 맵을 적용하였다. 수신 노드는 수신한 메시지의 제어 데이터에 대해 생성된 메시지인증코드를 수신 메시지에 존재하는 메시지인증코드 값과 비교하여 전송된 메시지의 위조 여부를 탐지한다. CANoe와 CAPL(Communication Access Programming Language)을 사용하여 차량 내부 네트워크 환경을 구성하고 사이버 공격을 수행하여 성능을 평가하였으며 탐지율 100%의 성능을 보였다.

• 정보처리학회지
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• 제19권3호
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• pp.45-52
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• 2012

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.175-181
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• 2014

무선 기반의 모바일 컴퓨팅 네트워크 기술의 급속한 발전과 더불어, 다양한 관련 기술과의 융합을 통한 획기적인 모바일 애드 혹 네트워크 응용들이 빠르게 확산되고 있는 실정이다. 차량 애드 혹 망 (Vehicular Ad Hoc Networks: VANETs)은 일반적으로 높은 이동성을 갖는 차량 노드들로 구성되어 망 위상이 짧은 시간 유지되고 통신 링크가 불안정한 자기 조직화 모바일 애드 혹 망이다. 따라서 VANETs은 네트워크상에 센서들의 해로운 노이즈나 차량 노드들의 비정상 행위에 매우 취약하다. 본 논문에서는 이러한 VANETs에서 센싱된 센서로 부터의 상황정보에 대한 해로운 오동작이나 노이즈와 차량 노드들의 활동에 대한 비정상 행위를 효율적으로 식별할 수 있는 빅 데이터 처리기술을 응용한 비정상 행위 탐지 방법을 제안하고, 그 성능을 모의실험을 통해 임계 허용 오차에 대한 비정상 행위 탐지율과 거짓 경고율로 평가하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.853-856
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• 2008

센서 네트워크의 한 개의 노드인 모바일 센서 차량들은 주위를 이동하면서 장애물을 탐지하고, 자신이 만든 지도를 서로 교환하여 합쳐 자신의 위치를 지역화한다. 이를 위해서 모바일 센서 차량들은 각종 센서를 탑재하여 자신의 위치를 파악한다. 이 논문에서는 데드-레코닝, 카메라, 그리고 RSSI 를 사용한 모바일 센서 차량의 지역화를 개별적으로 실험해봄으로써 거리에 따른 정확성을 알아보고, 이로써 각각 방식들이 가진 장점을 융합하여 보다 낳은 지역화할 수 있는지 살펴본다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권7A호
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• pp.554-561
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• 2009

본 논문에서는 통신과 거리측정을 동시에 행하는 대역확산방식을 이용한 VANET에서의 거리측정 시스템에 다중반송파(Multi-Carrier) 변조방식을 적용한 시스템을 제안한다. 기존방식에서는 자기차량이 송신한 PN신호에 상대차량의 정보를 실어서 재송신하고 자기차량은 대역확산에 의해 상대차량 정보를 파악하였으며, 동시에 송수신한 PN신호의 위상차를 탐지허여 차량거리를 정확하게 측정하는 것이 가능했다. 그러나 그 차량거리 측정의 문제점으로서 위상차의 탐지 오차와 분석 능력을 높이기 위해 고속 PN신호가 펼요할 수밖에 없다. 제안 시스템은 이러한 문제점 해결을 위해 다중반송파 변조방식을 적용했다. 다중반송파 변조방식은 단일반송파와 비교해서 Chip rate이 작은 PN신호를 사용함으로 단일반송파와 동일한 주파수 대역에서 복수의 반송파 이용이 가능하다. 복수의 반송파는 등이득 합성법에 의해 합성되기 때문에 다이버시티 효과가 얻어져 위상차의 에러검출을 방지하는 것이 가능하고 정밀 거리측정도 기존방식과 비교해서 우수하게 개선되었다.