본 논문에서는 협업 지능형교통시스템과 연동되는 자율주행 차량과 연동되는 환경에서 인증서 정책과 특성에 대해 살펴보았다. 차량의 인증 기능가운데는 가명 인증기능이 있다. 이 가명성은 차량 운전자, 승객이나 차량을 식별하는 정보에 대한 프라이버시를 보호할 목적으로 제공된다. 그러므로 가명인증서의 사용 목적은 BSM 인증이나 오 동작에 대한 리포팅을 위해 사용한다. 그런데 이 가명 인증서는 차량의 OBE에서 사용되며 암호 키는 없는 것이 특징이다. 본 논문에서는 이 가명인증서의 주요 기능인 위치 개인정보 보호나 가명기능, 그리고 링키지 값이나 CRL의 폐기 처리, 등록 기관에서 요청 셔플링 처리, 버터플라이 키 처리 등을 살펴보면서, 동시에 가명인증 기능 관리를 위한 제반 인증정책과 그 특성들을 세부적으로 고찰하였다. 차량의 가명관리와 관련하여 공격자는 BSM 전송을 기록하여 운전자나 차량의 추적할 수 있으므로 이에 대한 대책으로 연결 해제 기능을 부여해야 한다. 이러 측면에서 본 연구의 결과는 기여하고 있다고 할 수 있다.
GPS 기술이 교통에 도입되면서 차량의 위치에 대한 실시간 추적이 가능하게 되었다. X, Y, Z의 3차원으로 측정되는 위치정보는 시간상으로 연속적일 뿐만 아니라, 2대 이상의 연속주행 차량에 대해서도 동시 측정이 가능하다. 따라서 그간 자료수집의 한계로 인해 제한적으로 진행되던 연구에 많은 도움이 되고 있다. 하지만 GPS를 통해 수집한 자료의 정확성을 규명하는 것이 선행되지 않고는 합리적인 결과를 기대하기는 어려울 것이다. 기본적으로 수반되는 오차의 크기에 따라 연구결과에 대한 신뢰성이 달라질 수 있기 때문이다. 따라서 본 연구의 목적은 GPS 수신기로부터 측정되는 자료의 정확도를 분석 보정함으로서 동일 기종의 장비를 이용하여 수행되는 향후 연구에 대한 준거를 제시하고자 함이다. 연구는 2가지 유형의 구간으로 구분하여 진행하였는데, 대상구간 주변의 3, 4등 삼각점을 설정하고, 이로부터 측정된 측량 좌표와 DGPS 수신자료에 의한 좌표를 비교하였다. DGPS 수신 결과는 최대 0.6m 이내의 오차를 수반하는 것으로 나타났다.
차량 통신 네트워크(VANET, Vehicle Ad hoc NETwork)는 ITS(Intelligent Transport System)의 발전과 함께 운전자의 안전 및 교통 정보, 긴급 메시지 등과 같은 서비스를 실시간으로 가능하게 할 수 있는 차세대 네트워크 기술이다. 이러한 차량 통신 네트워크는 현재 IEEE P1609에서 정의하고 있으며, WAVE(Wireless Access Vehicular Environment)로 알려져 있다. WAVE는 차량에 설치된 OBU(Onboard Unit)와 주변시설에 설치된 RSU(Road Side Unit)을 통하여 통신하며, 차량 간 통신을 지원하는 V2V(Vehicle to Vehicle)와 차량과 주변시설과의 통신을 지원하는 V2I(Vehicle to Infrastructure)로 나뉘어져 있다. 하지만 WAVE에서 정의하고 있는 네트워크 서비스(IEEE P1609.4)는 OBU와 RSU 간의 네트워크 서비스에 초점을 맞추고 있기 때문에 전체 네트워크의 QoS를 보장하기에는 미흡한 상태이다. 따라서 본 논문에서는 차량 통신 네트워크에서 End-to-End 간의 QoS 보장을 위한 무선 메쉬 네트워크 기반의 라우팅 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 무선 메쉬 네트워크 노드의 호스트 라우터 기능을 통하여 차량 노드와 이기종 간의 네트워크 서비스를 가능하게 하며, 무선 메쉬 네트워크의 다중 채널을 이용하여 데이터의 중요도에 따른 차등 서비스를 지원한다. ns-2를 이용한 시뮬레이션 결과 제안하는 알고리즘이 QoS를 보장함으로써 차량 통신 네트워크의 성능을 향상시킬 수 있음을 입증하였다.
원격탐사와 GIS의 접목은 해안정보와 지리정보 뿐만 아니라 교통정보 등에 많이 이용되고 있다. 본 연구는 10m급 중해상도를 가지는 SPOT 위성영상으로 LPF(Low Pass Filtering) 기법으로 해안지역의 섬 경계 추출에 관한 연구이다. 연구대상지역은 남해지역으로 원격탐사기법으로 해안지역에 존재하는 섬을 검출하기 위해 LPT를 적용한 후 Sobel 연산자로 경계검출 한 후 GIS를 활용하여 백터자료를 구축하였다. 분석결과 5${\times}$5 convolution mask를 사용하여 섬 경계 추출하는 것이 가장 효과적인 것으로 나타났다. 본 연구를 바탕으로 배타적 경계수역에서 발생할 해양분쟁에서 과학적이고 합리적인 근거자료의 제시가 가능할 것으로 판단된다.
하이패스 교통정보시스템은 프로브 차량을 이용하여 직접 구간정보를 수집함으로써, 보다 신뢰성 높은 정보를 운전자에게 제공할 수 있다. 그러나 프로브 차량의 운행상황과 특성, 그리고 통계처리 방법 등이 정보의 신뢰성에 영향을 미치며 특히, 도시부도로에서는 구간통행시간이 신호 지체시간 경험 유무에 의해 크게 영향을 받기 때문에, 수집되는 개별 프로브 데이터 간 많은 편차가 발생하게 된다. 따라서 구간정보의 신뢰도 제고를 위한 다각적인 방면에서의 연구가 필요하다. 그러나 하이패스 정보제공과 관련한 선행연구는, 주로 연속류 특성을 가지는 고속도로 구간을 대상으로 이루어져, 이를 단속류 교통 특성을 가지는 도시부도로에 적용시키기에 한계가 있었다. 따라서 본 연구에서는 도시부도로에서의 하이패스 교통자료 특성을 분석하고 적절한 가공방안을 마련하는데 의의를 두고자 하였다. 시공간도를 이용하여 RSE로부터 수집하는 도시부도로의 하이패스 자료 특성을 분석한 결과, 수집자료는 종료노드의 신호주기를 주기로 하여 도착 차량의 신호 대기 등에 따라 일정한 패턴을 나타내는 것을 알 수 있었다. 또한, 신호대기 횟수와 대기시간에 따라 수집데이터의 편차가 발생하는데, 혼잡 상황보다 비혼잡 상황에서 편차가 크게 나타났다. 이는 혼잡상황에서는 신호대기 횟수가 많아지면서, 편차가 일정부분 상쇄되기 때문인 것으로 분석되었다. 이러한 도시부도로의 하이패스 수집자료는 신호대기에 의한 교통특성을 반영하기 위해 평균값을 대표값으로 사용하는 것이 적절하며, 신호 및 도로 특성에 따라 지정체 판단기준을 조절할 필요가 있는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 도출한 결과가 도시부도로에서의 하이패스 정보의 신뢰성을 향상 시킬 수 있는 초석이 되길 기대한다.
세계 각국 정부는 자동차 안전성 향상을 위한 첨단 운전자 보조시스템(ADAS, Advanced Driver Assistance System)에 대해 연구 지원 및 정책을 시행하고 있다. 이러한 노력으로 교통사고 사상자수는 지속적으로 감소하고 있다. 그러나 국내 교통사고 사상자 수는 OECD 35개국 가운데 최하위이며, 사망률은 31위를 기록하고 있다. 교통사고는 사고의 원인에 따라 차대차(V2V, Vehicle to Vehicle), 차대사람(V2P, Vehicle to Pedestrian), 차량단독과 같은 세 가지 유형으로 분류된다. 사고원인은 운전자의 인지, 판단, 조작 등의 실수로 인하여 발생한다. 이러한 이유로 사고 감소 및 예방을 위해 제안된 것이 ADAS 이다. 그리고 현재 자동차 산업계에서는 각종 안전장치를 개발하고 있으나, 성능검사를 위한 실차시험은 제한적이며 위험성을 동반하고 있다. 따라서 본 연구에서는, 제한적인 실차시험의 극복을 위해 브레이크 제동력 평가 기술에 관한 시험평가 방법의 국제표준을 검토하고, 제동력에 관한 이론식과 제어 알고리즘을 제안한 뒤 이를 실차시험으로 비교하여 타당성을 검증하였다. 이 결과는 ADAS의 기능에 따른 제동력을 확인 할 수 있으며, 개발단계에서 제안한 이론식으로 경향성 예측이 가능해져 실차시험의 위험성을 감소시킬 수 있을 것으로 판단된다.
최근의 텔레매틱스 교통정보제공서비스는 지능형 교통시스템의 구축을 통한 실시간 교통정보 수집이 가능해짐에 따라 다양해지고 있다. 본 논문에서는 고품질의 다양한 교통정보제공을 위해 필요한 미래시간에 대한 단기 교통정보 예측 모델을 제안하고 개발하였다. 단기 예측 모델은 현재로부터 가까운 미래의 교통 상황을 예측하기 위한 교통 모델로 본 연구에서 제안한 예측 모델은 각 도로에 대하여 5분 이후부터 1시간 이전까지의 미래시간에 대한 차량 평균 속도를 예측 결과로 준다. 본 연구에서 제안한 예측 모델은 베이지안 네트워크에 기반을 두고 있으며 각 도로의 미래시간 교통상황에 영향을 줄 수 있는 요인들을 분석하여 베이지안 네트워크의 원인노드로 설정하였다. 설계된 베이지안 네트워크에 대하여 실시간 교통정보데이터를 이용하여 가우시안 혼합 분포를 가정한 베이지안 네트워크의 결합 확률 밀도 함수를 EM(Expectation Maximization) 알고리즘으로 구하여 미래시간의 교통정보를 예측하였다. 예측 모델의 정확도 검증을 위해 실시간 교통데이터로 다양한 실험을 수행하였다. 실험결과 제안된 모델은 현재 시간으로부터 10분 이후, 30분 이후, 60분 이후 예측 오차로 각각 4.5, 4.8, 5.2의 RMSE(Root Mean Square Error) 값을 주었다.
본 논문은 미국 정부가 추진하고 있는 커넥티드 차량에서 SCMS와 파일롯 정책에 대해 분석하였다. SCMS는 인증, 무결성, 프라이버시, 그리고 상호운용성을 보장한다. 미국의 SCMS 지원위원회는 국가단위의 SCMS를 설립하고 시스템 전반에 대한 통제 역할을 수행하고 있다. 물론 보안 정책 수립 그리고 절차와 훈련 프로그램을 도입한다. 본 논문에서는 C-ITS에 적용하는 SCMS의 필요성에 대해 논의하였다. 그리고 SCMS의 구조에 대해 분석하였고 미국 정부의 커넥티드 차량의 파일롯 정책에 대해 고찰하였다. SCMS의 필요성에 대한 논의에서 차량과 차량 사이에 SCMS의 역할과 책임성이 중요하다는 사실을 강조하였다. 보안 인증 관리시스템에서는 구조를 살펴보았는데 차량이나 RSU에 사용되는 인증서의 유형에 대해 분석하였다. 인증서에 따른 기능과 특성을 분석하였다. 또한 SCMS가 가지는 비정상 행위에 대한 탐지와 경고 기능에 대한 고찰과 함께 기본 안전성 메시지의 기능에 대해서 분석하였다. 마지막으로 현재 미국 정부가 추진하고 있는 커넥티드 차량의 파일롯 프로젝트의 현황을 분석하였다. 테스트에 사용되는 환경과 함께 관련 메시지에 대해서도 분석하였다. 파일롯 프로젝트를 추진함에 있어서 발생하는 논의점에 대해서도 살펴보았다.
소프트웨어 시스템이 대형화되고 복잡화해 짐에 따라 사용자의 요구사항을 올바로 분석하고 서술하는 것이 중요시되고 있다. 이중 유스케이스 분석 방법은 요구사항 분석에서의 복잡도를 해결해 주는 장점 때문에, 객체지향의 분석 설계와 컴포넌트 기반의 개발에서 많이 이용되고 있다. 그러나 이러한 유스케이스 분석 방법은 흩어진 유스케이스들의 단순한 집합이어서 유스케이스들을 구조화하기 어렵고, 유스케이스들간의 영향분석을 하기 어려우며, 비 기능적인 요구사항을 표현하기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 본 논문에서는 목표지향의 분석 방법을 이용한 유스케이스 모델에의 적용방안을 제안하였다. 현재 연구되고 있는 목표지향의 분석은 요구사항으로부터 목표를 추출하기 어렵고, 분석 방법이 분석가의 경험적 근거에 의존적이다. 따라서 본 논문에서는 요구사항으로부터 목표를 직관적으로 식별하는 것이 어렵기 때문에 기초자료로 시나리오를 이용하여 그것으로부터 목표를 추출하는 시나리오 근간의 목표지향 분석 방법을 제안했다. 마지막으로 제안된 방안을 검증하기 위해 ITS의 시내버스정보 서브시스템에 적용하였다. 이 제안된 방안을 통해서 소프트웨어 분석가들은 유스케이스들간의 영향분석을 쉽게 하여 소프트웨어 개발초기에 유스케이스들간의 불일치(inconsistency)를 찾을 수 있고, 비기능적인 요구사항을 표현할 수 있다.
스마트 팩토리는 설계, 개발, 제조 및 유통 등 생산과정 전반이 디지털 자동화 솔루션으로 이루어져 있으며, 내부 설비와 기계에 사물인터넷(IoT)을 설치해 공정 데이터를 실시간으로 수집하고 이를 분석해 스스로 제어할 수 있게 하는 지능형 공장이다. 스마트 팩토리의 장비들은 게임과 같이 가상의 캐릭터가 하나의 객체 단위로 구동되는 것이 아니라 수많은 하드웨어가 물리적으로 조합되어 연동한다. 즉, 특정한 공동의 목표를 위해 다수의 장치가 개별적인 행동을 동시다발적으로 수행해야 한다. 공정 데이터를 실시간으로 수집할 수 있는 스마트 팩토리의 장점을 활용하여, 일반적인 기계 학습이 아닌 강화 학습을 사용하면 미리 요구되는 훈련 데이터 없이 행동 제어를 할 수 있다. 하지만, 현실 세계에서는 물리적 마모, 시간적 문제 등으로 인해 수천만 번 이상의 반복 학습이 불가능하다. 따라서, 본 논문에서는 시뮬레이터를 활용해 스마트 팩토리 분야에서 복잡한 환경 중 하나인 이송 설비에 초점을 둔 그리드 분류 시스템을 개발하고 협력적 다중 에이전트 기반의 강화 학습을 설계하여 효율적인 행동 제어가 가능함을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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