본 논문은 자율주행 자동차의 보안 취약성과 이를 해결하기 위한 솔루션에 대한 조사를 다루고 있다. 자동차의 자율주행 및 초연결성이 대두됨에 따라 보안 위협이 점점 중요해지는 현실을 직면하고 있다. 본 논문은 다양한 취약성을 카테고리 별로 다루고, 해당 취약성에 대응하기 위한 보안 솔루션과 현재 연구 개발 중인 솔루션들을 소개하고 있다. 그러나 아직 해결되지 않은 과제들이 산적해 있으며, 연구와 개발이 계속되어야 안전하고 신뢰성 있는 초연결 자율주행 자동차를 구현할 수 있을 것으로 기대한다.
인공지능 제반 기술의 발전에 힘입어 도로교통에서 자율주행이 점진적으로 보편화되고 있는 추세이다. 물류 운송 체계에 있어 화물차량의 군집주행은 물류수송의 효용을 극대화할 수 있는 장점이 있기 때문에, 이를 위한 초연결 자율주행 (Connected-Automated Vehicle) 기술이 빠르게 진화하고 있다. 그러나 군집주행으로 인한 반복 하중이 시설물에 미치는 영향에 대한 구조적 검토는 미흡한 편이다. 이 연구에서는 군집 주행 시 발생하는 교량의 동적 거동을 분석하고, 운행 안전성을 확보하기 위해 다양한 시나리오 구성하여 매개변수에 따른 응답의 증폭을 비교하였다. 주행 조건에 따른 동적 거동의 변화를 평가하기 위해 인공지능 기법을 활용하여 군집주행시 최대응답을 추정하고, 활용된 매개 변수의 중요도를 평가하였다. 인공지능 기법에 따른 추정 변위의 정합성을 평가함으로써, 최적합 알고리즘을 선정하였다.
사물 인터넷, 클라우드 컴퓨팅, 인공지능, 빅데이터 등 첨단 정보통신기술을 활용하여 모든 사물들의 지능화와 초연결을 지향하는 것을 나타내는 4차 산업혁명에 대한 관심은 나날이 증가하고 있다. 4차 산업혁명과 관련된 다양한 분야의 기술들 중에서 인공지능을 활용한 자율주행자동차 기술과 관련하여 논의를 진행하고자 한다. 여러 국가에서는 자율주행자동차 시장선점을 위해 관련 기술의 발달에 몰두하고 있다. 그러나 자율주행자동차의 상용화를 위해서는 기술의 발달뿐만 아니라 관련 법제도의 정비가 더욱 필수적인 요소라고 본다. 자율주행자동차가 안전성을 보장할 수 있도록 시험운행에 대한 규제를 완화시켜야 할 것이며, 향후 상용화가 될 경우 야기될 수 있는 민사적 손해배상문제와 형사책임의 문제, 과실책임의 문제, 사이버 보안문제 등을 대비할 수 있는 법제도 마련을 촉구하고자 한다. 타국가와의 자율주행자동차 법제도 비교분석을 통해 우리나라의 도로교통법과 기존 법 제정상태를 고려하여 법안 마련에 방향성을 설정하는 데에 목표를 두고 있다.
인공지능, 빅데이터, 자율주행 등 4차 산업혁명시대를 이끄는 핵심기술은 컴퓨팅 파워의 급속한 발전과 사물인터넷에 기반한 초연결 네트워크를 통해 구현되고 서비스된다. 본 논문에서는 자율주행을 위한 기본적인 기능으로 다양한 환경에서도 정확하게 주행가능한 영역을 인식하여 추출하는 인공지능 딥러닝 모델들을 구현하고, 그 결과를 비교, 분석한다. 주행가능한 영역을 추출하는 딥러닝 모델은 영상 분할 분야에서 성능이 우수하고 자율주행 연구에서 많이 사용하는 Deep Lab V3+와 Mask R-CNN을 활용하였다. 다양한 환경에서의 주행 정보를 위해 여러 가지 날씨 조건과 주 야간 환경에서의 주행 영상 및 이미지를 제공하는 BDD 데이터셋을 학습데이터로 사용하였다. 활용한 모델들의 실험 결과, DeepLab V3+는 48.97%의 IoU를 보였으며, Mask R-CNN은 68.33%의 IoU로 더 우수한 성능을 보였다. 또한, 구현한 모델로 추출된 주행가능 영역을 이미지에 표시하여 육안으로 검사한 결과, Mask R-CNN은 83%, Deep Lab V3+는 69% 정확도로 Mask R-CNN이 Deep Lab V3+ 보다 주행가능한 영역을 추출하는 분야에서는 더 성능이 높은 것으로 확인하였다.
초고속, 초저지연, 초연결 특성으로 대표되는 5G 시대가 도래함에 따라 새로운 통신 환경과 서비스 환경에 적합한 암호기술이 요구되고 있다. IoT 환경 등 자원이 제약된 기기를 위한 저면적/저전력 암호기술, 자율 주행 등 실시간 처리를 위한 저지연 암호기술 등 경량암호에 대한 요구사항 또한 다변화되고 있다. 본 고에서는 SPECK/SIMON, LEA 등으로 대표되는 경량 블록암호와 초저지연 암호기술에 대해 살펴보고 NIST에서 진행 중인 경량암호 공모사업을 소개한다.
사람과 사물, 장소 등 공간상의 모든 객체가 네트워크로 서로 연결되어 정보를 공유하는 '초연결 시대'가 점차 현실로 다가오고 있다. 이와 같은 정보통신 환경의 변화에 따라 공간정보도 중요한 도전에 직면해 있다. 정부는 자율주행자동차, 드론, 3차원 공간정보 등 '초연결'로 인한 공간정보의 사회적 수요에 부응하기 위해 노력하고 있지만 근본적인 대응책을 마련하지 못하고 있다. 초연결 시대가 필요로 하는 공간정보의 수요에 효과적이고 능동적으로 대응하기 위해서는 근본적인 변화를 이끌어 낼 수 있는 중장기 전략이 필요하다. 본 연구는 '초연결 시대'라는 커다란 패러다임의 변화에 직면한 공간정보의 미래 수요변화와 활용특성을 분석하고, 이를 기반으로 미래 사회의 공간정보 수요에 효과적으로 대응할 수 있는 전략을 모색하는데 목적이 있다.
오늘날 자동차 산업의 화두 중 하나는 자율주행차량이다. 국제자동차기술자협회(SAE International)가 정의한 레벨 3이상을 달성하기 위해서는 자율주행 기술과 커넥티드 기술의 조화가 필수적이다. 현재의 차량은 자율주행과 같은 새로운 기능을 가지게 됨에 따라 전장 부품의 수뿐 만 아니라 소프트웨어의 양과 복잡성도 늘어났다. 이로 인해 공격 표면(Attack surface)이 확대되고, 소프트웨어에 내재된 보안 취약점도 늘어나고 있다. 실제로 커넥티드 기능을 가진 차량의 보안 취약점을 악용하여 차량을 강제 제어할 수 있음이 연구자들에 의해 증명되기도 했다. 하지만 차량에 적용 되어야 하는 필수적인 보안 요구 사항은 정의되어 있지 않는 것이 현실이다. 본 논문에서는 실제 공격 및 취약점 사례를 바탕으로 차량내부네트워크(In-Vehicle Network)에 존재하는 자산을 식별하고, 위협을 도출하였다. 또한 보안요구사항을 정의 하였고, 위험 분석을 통해 사이버 보안으로 인한 안전 문제를 최소화하기 위한 필수 보안 요구 사항을 도출하였다.
본 연구의 목적은 초연결 산업분야 자율주행차, 커넥티드카의 핵심기술인 차량內 이더넷 네트워크 기술을 대상으로 수익접근법과 IITP 실무가이드 기반 기술가치 모델을 제시하고 제품의 시장규모, 기술의 시장규모 및 시장가치를 평가하는 것이다. 기술평가를 위한 차량內 네트워크, 이더넷 기술, 이더넷 포트 수, 포트 가격, 그리고 어플리케이션 데이터는 글로벌 시장조사기관들이 출처이다. 기업의 매출원가, 판관비, 운전자금 소요율, 자본적지출 등 산정을 위한 재무상태표 및 손익계산서 데이터는 한국은행 기업경영분석보고서를 활용한다. 연구결과에 의하면 기술의 경제적 수명주기 7년 동안 제품시장 규모는 4,703억불, 기술시장 규모는 521억불로 산정되었다. 시장진입 가능성을 반영한 기술시장 가치는 2.6억불로 평가되었고, 기업경영분석보고서를 반영한 경우에는 한국은행 전체평균 및 IITP 하위 25% 수준에서 각각 -27.8백만불, -73.6백만불, IITP 전체평균 및 상위 25%에서는 각각 0.7백만불, 40.2백만불로 평가되었다. 이는 매출대비 원가 비중이 높은 기업 R&D 수행시 정부의 정책지원 뒷받침이 필요함을 함의한다. 본 연구결과는 4차 산업혁명 시대 산업인터넷 분야 시장수요 기반 ICT R&D 기술평가에 참고자료로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구는 우리나라 중소기업들에게 4차 산업혁명 대응과 스마트 기업으로의 변화를 위해서는 어떠한 기술들을 우선적으로 적용하여야 하는가에 대한 내용을 AHP를 활용하여 규명하는 것이다. 이를 위하여 4차 산업혁명 관련 기술들을 종합하고, 김대훈 외(2019)의 분류기준을 준용하지만 전문가들의 의견을 추가로 수렴하여 관련 기술들을 분류하였다. 인공지능(AI), Big Data, Cloud Computing을 디지털 기반기술로, 모바일, 사물인터넷(IoT), Block Chain을 초연결 기술로, 무인운송(자율주행), 로봇(Robot), 3D 프린팅, 드론을 융합기술로, 스마트 제조 및 물류, 스마트 헬스케어, 스마트 교통, 스마트 금융을 스마트 산업기술로 구분하였다. AHP 분석과 종합가중치를 계산하는 방식으로 기술적용 우선순위를 확인한 결과 제조기업은 모바일, 인공지능(AI), Big Data, 로봇(Robot)의 순위가 높으며, 서비스기업은 Big Data, 로봇(Robot), 인공지능(AI), 스마트 헬스케어의 순위가 높고 전체기업에서는 Big Data, 인공지능(AI), 로봇(Robot), 모바일의 순서이다. 본 연구를 통해 4차 산업혁명 대응과 스마트 기업으로의 변화를 위해서는 어떠한 기술들을 우선적으로 적용하여야 하는가를 명확하게 규명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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