텔레매틱스 정보통신 기술은 위성, 무선 정보통신 네트워크와 차량, 도로 네트워크 상에서 휴먼이라는 네트워크간의 새로운 패러다임 관계를 만들었다. 무선음성 데이터 통신과 인공위성을 이용한 위치정보시스템을 기반으로 자동차를 이용해 정보를 주고받을 수 있도록 하는 기술이다. 즉, 위치측정시스템과 무선통신망을 이용해 운전자와 탑승자에게 교통정보, 응급상황에 대한 대처, 원격차량진단, 인터넷 이용 각종 모바일 서비스를 제공할 수 있는 단말기와 운영체제를 말한다. 또한, 디지털 기술의 발전으로 정보기기, 컴퓨터, 가전기기 및 통신기기간의 기술융합이 활성화되면서 이와 관련된 네트워크, 단말기, 소프트웨어 응용 및 서비스 등의 분야에서도 연관 효과가 발생한다. 특히, 고속화와 모바일 환경의 급속한 확대로 운전자는 이동 중에 차량 내에서 모든 업무를 처리할 수 있는 이동 사무실 이라는 새로운 개념의 차량 정보화를 요구할 것이다. 따라서 본 논문에서는 텔레매틱스의 개요, 단말 플렛폼 표준 기술, 다양한 서비스 및 기술동향에 대한 전반적인 내용을 기술함으로써 향후 핵심기술을 도출하고 사업화에 대처하고자 한다.
무선 통신 시스템의 개발에 의해 한 지역에서 3G 네트워크와 WLAN, 무선 광대역 네트워크와 같은 여러 무선 네트워크 접속 기술들이 사용 가능하게 되었다. 이러한 기술의 발달로 사용자는 저속 또는 고속으로 이동하는 환경과 AP(Access Point)간 거리 변화에 따른 다양한 환경에서 차량용 모바일 네트워크 환경을 경험하고 있다. 본 논문에서는 다양한 환경 변화에 따른 네트워크 성능 문제를 다루고 있다. 전송 시간이나 전송 비용을 최소화하는데 중점을 두고, 퍼지 로직을 적용해 주변환경 요소에 따른 성능 평가를 한다. 먼저 WLAN과 고정 거리간 AP를 가지는 3G 네트워크로 구성된 환경과 WLAN과 무작위 거리에 있는 AP(Access Points)를 가지는 3G 네트워크로 구성된 환경, 그리고 위 두 환경에서 차량용 Ad hoc 네트워크를 사용한 환경에서의 성능을 분석한다. 이는 V2I(Vehicle to Infrastructure) / V2V(Vehicle to Vehicle) 환경을 가정한 상황이다. 퍼지 로직을 적용한 연구 결과를 바탕으로 차량의 이동 속도와 APs간의 거리에 따른 차량용 네트워크의 최적화 방향이 되는 환경을 제안한다. 제안된 알고리즘을 적용하였을 경우, V2I와 V2V환경에서 네트워크 성능은 각각 21%/ 13%가 향상되는 결과를 보였다.
모바일 센서 네트워크(Mobile Sensor Network)의 노드(Node)인 모바일 센서 차량(Mobile Sensor Vehicles)들은 특정 지역에 관해 획득한 정보를 서로 교환하고 통합하는 과정을 거쳐 자신의 위치를 파악하게 되는데 이를 지역화(localization)라 한다. 이때 모바일 센서 차량은 탑재된 각종 센서를 이용하여 자신의 위치 정보를 파악한다. 본 연구에서는 데드-레코닝(Dead-Reckoning), 컴퓨터 비전 기법, 그리고 RSSI(Received Signal Strength Identification)를 사용한 모바일 센서 차량(MSV)의 지역화 정밀도를 향상시키는 방안을 제시하고, 각각의 방식들이 가진 장점을 융합하여 보다 정밀한 지역화를 할 수 있는지 살펴본다.
모바일 기기는 우리 삶에 많은 변화를 만들고 있다. 현재 가장 널리 쓰이는 모바일 운영체제로는 구글의 안드로이드와 애플사의 iOS, Microsoft사의 Windows Mobile이 있다. 그중에서도 안드로이드는 스마트폰과 태블릿 PC뿐만 아니라 자동차 분야까지 다양한 전자분야에서 연구되고 있다. MOST(Meclia Oriented Systems Transport)는 자동차산업 분야에서 고속 멀티미디어 통신에 사용되는 표준이다. 본 논문에서 안드로이드를 기반으로 MOST 네트워크를 이용해 차량용 인포테인먼트 소프트웨어를 설계한 결과를 제시한다.
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.
차량 내부에서는 컨트롤러, 센서, 텔레매틱스 단말기, 내비게이션, 오디오 및 비디오 등 다양한 모듈들이 CAN이나 MOST와 같은 차량 네트워크를 통해 연결되어 있다. 게다가, 사용자는 이동 중에 무선 모바일 네트워크를 이용하여 ITS나 인터넷에 접속할 수도 있다. 이러한 네트워크의 다양한 활용은 데이터 해킹, 프라이버시 침해, 위치 추적 등과 같은 많은 보안 문제를 야기하게 된다. 또한, 차량 운영 데이터(센서, 제어 데이터)를 해킹함으로써 차량을 고장 내거나 사고를 유발할 수 있는 가능성도 점차 커지고 있다. 본 논문에서는 CAN이나 MOST와 같은 차량 네트워크에 적용할 수 있는 암호화 기능을 가지는 보안 모듈을 제안한다. 이 보안 모듈은 DES, 3-DES, SEED, ECC 및 RSA와 같은 일반적인 암호화 알고리듬과 전자서명 기능을 제공하게 된다.
차량 간의 애드훅 네트워크 (VANET)은 모바일 애드훅 네트워크 (MANET)의 일종으로 차량 간의 무선 링크를 통하여 임시적인 정보 전송을 가능케 한다. VANET에서는 차량이 하나의 노드로 참여하면서 정보를 전송한다. 하지만 차량은 빠르게 이동하기 때문에 빈번하게 연결이 끊기게 된다. 이렇게 빈번하게 연결이 끊기기 때문에 차량의 데이터 접근성이 떨어지게 된다. 기존 연구에서는 모바일 애드훅 네트워크 환경에서 데이터 복제본 할당 기법을 통하여 노드의 데이터 접근성을 향상시키고자 하였다. 하지만 기존 연구에서 제안한 중앙 집중식 그룹 방법은 차량 간의 애드훅 네트워크에서는 빠르게 이동하는 차량 때문에 적합하지 않다. 본 연구에서는 데이터 복제본 할당을 분산적인 그룹 방법으로 할 수 있는 TBG (Tree Based Grouping)기법을 제안한다. 노드 자신 만의 TBG를 형성하여 연결의 안정성을 기반으로 데이터 복제본을 할당하여 데이터 접근성을 향상시킨다. 실험 평가를 통해 기존 기법에 비해 데이터 접근성이 크게 향상됨을 보여준다.
최근의 차량 인포테인먼트 시스템은 모바일 네트워크 및 스마트폰과 연결하여 다양한 서비스를 제공한다. 과거에는 제조사에서 독자적으로 개발한 OEM 인포테인먼트 시스템이 주를 이뤘지만, Android Auto, Apple CarPlay, Amazon Echo Auto 등의 개방형 플랫폼 생태계가 구축됨에 따라 다양한 차량들이 AI 음성인식 기반 차량 인포테인먼트 시스템을 탑재하고 있다. 이러한 차량 내 인포테인먼트 시스템은 스마트폰과 연동되며, 사용자에 대한 방대한 정보를 저장하고 처리함으로써 사용자의 선호도에 따른 On-Demand 서비스 등 다양한 편리성을 제공한다. 하지만 사용자에 대한 다양한 정보를 차량에 연동하여 사용하는 만큼 개인정보 문제로 이어질 수 있다. 그렇기 때문에 차량 인포테인먼트 시스템은 스마트폰과 같이 포렌식 관점에서 많은 증거를 획득할 수 있는 매체가 된다. 더욱이 스마트폰과 연동되는 시스템이기에 기존 모바일 포렌식 기법을 적용할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 차량 인포테인먼트 시스템을 대상으로 수행된 포렌식 연구 분석을 통해 기존 연구에서의 포렌식 기법과 보완점을 도출하고자 한다.
텔레매틱스 네트워크 구성을 위한 유용한 가이드라인과 정보를 제공하기 위하여 본 논문은 현재 운영되고 있는 택시 텔레매틱스 시스템으로부터 수집된 실제 이동이력 데이터를 바탕으로 하이브리드 텔레매틱스 네트워크에 있어서의 연결성 분석기를 설계하고 구현한다. 본 설계에 따라 구현된 분석기는 다양한 인자들을 고려한 시뮬레이션에 의해 1) 각각의 차량의 위치를 추적하고, 2) 차량의 타입, 즉, 게이트웨이 또는 일반 노드인지를 설정하며, 3) 특정시간에 한 노드가 모바일 게이트웨이에 연결 될 수 있는지 판단하고 4) 차량의 상태추적에 의해 연결의 단절 시간을 계산한다. 무선 전송거리와 게이트웨이 비율 등의 성능인자를 고려한 이 분석을 통해, 셀룰러 네트워크와 애드혹 네트워크가 결합된 하이브리드 네트워크에서 각 노드의 연결성과 연결 단절시간에 대한 사전분석을 시행할 수 있으며 이에 의해 효율적인 모바일 게이트웨이의 밀도와 버퍼 공간의 양을 결정할 수 있다.
본 논문에서는 각종 센서를 탑재한 차량을 센서 네트워크의 노드로써 움직이는 하드웨어를 구현하였다. 센서 네트워크에서 이동할 수 있는 노드들은 주위의 환경을 인지하여 대처하며 그에 대한 정보를 컴퓨터에 전달하여 차량이 있는 곳의 지도를 만들어 낸다. 이러한 센서 차량의 하드웨어를 만들기 위해 정면에 존재하는 장애물을 인지하는 라인레이저와 그것을 인지할 수 있는 카메라, 초음파 센서를 설치하였다. 절대적인 지표 없이 정확한 좌표를 알아내기 힘들고 차량 이동 시 미끄러짐 등과 같은 오차가 생길 수 있으므로 정확한 방위각을 알아낼 수 있는 디지털 나침반을 차량 설계에 포함 시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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