차량사물통신은 차량이 다양한 대상과 유무선 망을 이용해 정보를 주고 받는 기술을 의미한다. 차량사물통신을 이용하면 실시간으로 변화하는 교통 상황에 대해 개별 차량의 안정성을 크게 향상시킬 수 있다. 차량사물통신을 실현하기 위해서는 고도화 된 통신 기술들이 집약적으로 활용되어야 하며, 이러한 차량사물통신은 차세대 통신 시스템에서 각광받는 주요 기술이다. 본고는 차량사물통신을 위한 통신 기술 중 특별히 5G 통신에 관련된 세부 기술들을 소개한다. 먼저 차량사물통신을 위한 무선 통신에서 요구되는 기술적인 어려움에 대해 논의하고, 이를 바탕으로 차량사물통신에 대한 5G 통신 기술의 필요성에 관해 논의한다. 다음으로 차량사물통신을 위한 5G 통신의 세부기술들을 소개하고, 각 기술에 대한 기술적인 과제와 적용 시나리오에 대해 알아본다.
도로상의 이동 중의 차량 등으로 구성된 차량간 애드혹 네트워크는 과거에는 볼 수 없었던 수준으로 인간과 주변 환경과의 소통을 가능케 해 줄 미래 사물지능통신(M2M: Machine-to-Machine)의 한 축으로써 많은 역할을 수행할 것으로 예상되고 가까운 미래에 현실화될 사물지능통신의 한예로서 많은 관심을 받고 있다. 도심 전역에 산재하는 무수한 차량들을 연결하여 다양한 서비스의 제공이 가능한 새로운 광대역 기간망등으로 활용될 수 있을 뿐 아니라 각기 차량에 설치된 센서들이 기존의 시스템으로는 채집 불가능했던 다양한 자료의 수집을 가능하게 하여 인간의 주변 환경에 대한 이해를 높이는데 도움을 줄 것이다. 차량간 애드혹 네트워크는 위상 변화가 매우 심하고 구성원이 무수한 대규모 네트워크라는 특성이 있어 기존의 네트워크에서 볼 수 없었던 이동성 기반 정보 확산 (mobility-assisted data dissemination) 기법 등 새로운 형태의 정보 전송 기법들이 활용될 것이다. 본고에서는 향후 차량간 애드혹 네트워크등의 사물지능통신의 기반 기술이 될 이동성 기반 정보 확산 기법에 대하여 소개하고 어떻게 차량간 애드혹 네트워크에서 활용되어 여러 서비스들의 구현이 가능한지 전자상거래 서비스들을 중심으로 설명한다.
이동통신망을 활용하여 사물과 사물간의 연결(Connectivity)을 제공하는 사물통신 서비스를 M2M이라 하며, 이는 인구수의 제약을 넘어서는 신규 가입자시장이다. M2M은 원격측정, 감시, 제어, 관제 등의 기능을 제공하며, 사물과 현장의 정보를 수집하는 센싱부와 이를 전달하는 광역통신망 및 수집정보의 가공, 처리, 통제하는 서버시스템의 3요소로 구성된다. 이를 위해서 기기, 센서, 통신모듈, 통신 및 IT등 다양한 전문Player의 협업을 필요로 하는 Value Chain을 가지고 있다. M2M 시장은 고정물, 이동물, 차량 및 대인시장으로 구분할 수 있으며, 전력, 수도 등 검침, 보안방범, 재난재해관리, 환경감시, 차량관제, 대인 위치추적 등 다양한 분야에서 적용되고 있다. 국내 M2M 시장은 지난 10년간 지속적인 성장을 계속하고 있으나 급속성장 및 활성화를 위하여는 소규모 세분시장의 한계를 극복하고 규모의 경제를 달성할 수 있는 방안의 모색, Value Chain내 다양한 Player간 Win-Win 협업체계의 강화, 높은 QoS에 의한 서비스 안정성 및 도입운영의 용이성 제고, 초기도입 비용장벽의 완화 등이 필요한 것으로 분석된다. 향후 높은 성장 잠재력을 가지고 있는 M2M 시장은 참여자들의 창의적인 대상시장 발굴과 가치의 제공을 통하여 상생 발전의 선순환을 도모할 필요가 있다.
사물지능통신은 낮은 네트워크 비용과 범위에서 이점을 가지고 있다. 사물지능통신의 지능형 자동차는 구성요소와 망 규모의 비율로 차량간 위치에서 극심한 변화를 보여준다. 지능형 자동차는 무선 통신 기능으로 자동차 장치들 간에 정보를 교환하기 위해 차량 애드 혹 망에서 생체 정보를 통하여 안전성 제공을 요구한다. 본 논문은 자동차 이동시 자동차간의 상호 인증을 위해 생체 정보를 제공하는 기법을 제안한다.
사물인터넷이 대중화되면서 주차장에도 사물인터넷 환경을 구축해 이용객이 주차한 차량의 위치 식별 및 주차 위치 안내 서비스를 제공하려는 연구가 진행되고 있다. 기존 시스템들은 차량을 식별하기 위해 식별 장치를 차량에 부착하거나 이용객이 소지하는 방법 또는 고화질 카메라를 이용하여 주차된 차량의 번호판을 인식하는 방법 등을 이용하고 있다. 하지만 이 방법들은 이용 방법과 비용 측면에서 아쉬운 면을 보였다. 본 논문에서는 초음파 센서와 블루투스 통신을 이용한 스마트 실내 주차장 관리 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 각 주차공간에 설치된 주차장 센서 모트의 초음파센서를 이용하여 차량의 점령을 판단하고 블루투스의 RSSI를 이용하여 주차된 차량의 위치 식별이 가능하다. 또한 블루투스 RSSI를 이용한 실시간 실내 위치 인식을 통해 주차된 차량까지의 길 안내 서비스가 가능하다. 시스템의 성능평가를 위해 주차된 차량의 위치 인식률과 RSSI를 변환해 얻은 거리의 정확도를 측정하였다.
차량 관련 기술 및 서비스가 고도화 중인 현재 차량 내외의 서비스 확장에 대한 필요성이 대두되고 있다. 다양한 연동 서비스를 통해서 차량 자체에 대한 서비스 제공뿐만이 아니라 외부와의 연결을 통한 사용자의 편의성 및 유용성을 향상하는 것이 중요하다. 최근 사물인터넷(IoT)으로 불리는 소형 연결기기 및 서비스 적용 및 출시가 주요 트렌드로 자리 잡고 있으며 전자 기기뿐만이 아닌 차량을 포함한 타 분야로의 확장을 통한 서비스의 고도화 및 다양화를 이루고 있다. 본 논문에서는 차량 측면에서 최근 확장되고 있는 IoT 기술에 대한 분석을 통해 향후 IoT 기술 방향성을 제시한다. 먼저 차량 서비스 및 IoT 서비스에 대한 분석을 진행하여 차량과 IoT 간 연동 서비스 출시 시 고려해야 할 사항 및 가이드라인을 제시한다. 추가로 현재 출시 중인 차량과 홈 IoT 기기 간 연동 서비스 사례들을 통해 전반적인 차량 연동 IoT 서비스에 대한 중요 시사점 및 향후 방향성에 관해서 기술한다.
자동차와 이동통신기술이 융합된 커넥티드 카 산업이 새로운 블루오션으로 주목받고 있고, 휴대용 전자기기(스마트폰, 태블릿 PC, MP3 플레이어 등)와 자동차를 연결한 각종 인포테인먼트(infotainment) 서비스들도 빠르게 성장하고 있다. 커낵티드 카란 자동차가 주변과 실시간으로 소통하며 운전자에게 안전과 편의를 제공한다는 개념으로 차량 연결성(Connectivity)을 강조하고 자동차에 사물인터넷(IoT)을 채용하여 플랫폼으로 활용, 현재는 실시간 내비게이션, 주차 보조기능, 원격 차량제어 및 관리 서비스뿐만 아니라 이메일, 멀티미디어 스트리밍, SNS 등 엔터테인먼트 서비스를 지원하고 있다. 지능형 자동차 네트워크는 MANET(Mobile Ad Hoc Network)의 한 종류로 도로 상의 자동차들의 안전한 운행 및 운행 효율성 제고 등을 위해 연구되고 있다.
자동차 안전을 위한 근접센서 및 후방카메라가 일반적이다. 하지만, 여전히 많은 사고가 발생하고 있다. 생체 감지 센서, 자동차의 앞, 뒤, 좌, 우와 하부까지 보여주는 All Around View 및 사물 인식 알고리즘을 사용하여 차량이 출발하거나 주차할 때 주위에 생체가 있는지 센싱하고 차량 외부를 화면에 표시한다. 또한 사물인식 알고리즘을 활용해서 사물의 위치를 표현해서 물체를 명확하게 화면에 시각화한다. 이렇게 센싱, 화면, 위치 표현에 의해 차량에 의한 인명 사고을 예방할 수 있는 강력한 안전 시스템을 제안 한다.
소셜 사물 인터넷(SIoT)에서 차량들이 다양한 정보를 생성하고 이를 다른 차량과 공유하고 피드백을 주고 받는 소셜 행위가 이루어진다. 차량 간에 신뢰성 있는 정보를 공유하기 위해서는 차량의 신뢰성을 판별하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 차량들 간에 신뢰성 있는 정보를 공유하기 위한 차량 신뢰도 계산 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 차량 간 소셜 행위에 기반한 사용자 평판과 네트워크 신뢰도를 고려하여 차량 신뢰도를 판별한다. 차량은 점수 부여, 무시, 재배포 등의 행위를 선택할 수 있으며 이에 따라 사용자 평판이 계산된다. 네트워크 신뢰도를 계산하기 위해 다른 차량과의 거리와 패킷 전송률을 이용한다. 사용자 평판과 네트워크 신뢰도를 이용하여 지역 신뢰도가 계산된다. 이때, 전달되는 데이터의 중복 배포를 방지한다. RSU(Road Side Unit)의 데이터를 활용하여 지역적인 데이터의 한계를 극복하고 전역적인 데이터를 활용하여 보다 더 정확한 차량 신뢰도 계산이 가능하다. 다양한 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해서 성능이 우수함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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