• 정보보호학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.1441-1455
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• 2017

전기차 충전 인프라에서는 충전 및 결제 데이터를 포함하여 다양한 데이터가 전송되기 때문에 안전한 전기차 충전 인프라를 구축하기 위해서는 이에 대한 보안 연구가 요구된다. 그렇지만 기존에 진행된 연구들은 전기차 충전을 위한 충전 인프라 보다는 전력 계통 인프라와 같은 스마트 그리드 관련 보안 연구가 주를 이루고 있다. 또한 충전 인프라 관련 연구는 아직 부족한 현실이며, 위협모델링과 같은 체계적인 방법론을 이용한 연구는 아직 진행되고 있지 않다. 따라서 안전한 전기차 충전 인프라의 구축을 위해 위협모델링을 적용하여 보안 위협을 식별하고 보안요구사항을 체계적으로 분석하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 Data Flow Diagram, STRIDE, Attack Tree를 활용한 위협모델링을 이용하여 충전 인프라에서 발생 가능한 위협을 정확히 식별하고 객관적인 보안요구사항을 도출하여 전기차 충전 인프라를 분석한다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권1호
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• pp.551-557
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• 2021

전기자동차의 증가에 따라 공공장소의 전기자동차 충방전 기반시설 또한 급격히 늘어나고 있다. 전기자동차의 충방전을 위해서는 보안상의 취약점을 최소화하기 위해 전기자동차와 서비스 제공자가 서로의 신원을 확인하는 상호인증과정 후에 층방전 서비스를 시작하여야 한다. 본고에서는 해쉬함수와 메시지 인증코드를 사용하여 전기자동차와 충방전 서비스 제공자간의 양방향 인증 방법을 제안한다. 그리고 효율적인 충방전 시스템의 운영에 대해 기술한다. 제안된 시스템은 외부로 부터의 공격에 강한 내성을 가지며 충방전 서비스 이용자의 개인정보를 효과적으로 보호할 수 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제6권1호
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• pp.441-448
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• 2020

Vehicle-to-Grid(V2G) 기술은 전기자동차의 배터리를 분산발전원 및 에너지 저장장치로의 이용하려는 기술로 스마트그리드의 주요한 한 부분을 차지하고 있다. V2G 네트워크는 양방향의 통신망을 사용함으로 피할 수 없는 보안 취약점과 개인정보보호의 문제를 가지고 있다. 본고에서는 V2G 시스템의 구조, 사용되는 개인정보, 보안취약점 및 보안 요구사항에 대해 자세히 알아보고 분석한다. 그리고 V2G 시스템의 특성을 고려하여 효율적인 V2G 시스템의 구조와 운용방안을 제안한다. 제안하는 방식은 대칭키 암호와 해쉬 알고리즘을 이용하여 개인정보의 유출을 방지하고 양방향 인증을 수행하며 개인정보 유출의 위험성을 최소화 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권7호
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• pp.141-148
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• 2013

스마트그리드는 정보통신기술을 이용하여 전력공급자와 소비자의 양방향통신을 가능하게 한다. 또한 동적인 전력 공급이 가능하기 때문에 전기 자동차 기술과 접목시킬 경우 전기 자동차 충전 인프라를 활성화시키고 전기 자동차의 배터리를 가정용 축전지로 활용하여 재판매할 수도 있다. 이러한 전기 자동차 충전 인프라는 가정, 아파트, 건물, 기타 충전소 등에 고정적으로 위치하여 있고 사용자만 유동적으로 서비스를 이용한다. 만약 유동적으로 서비스를 이용하는 사용자에 대해 인증이 이루어지지 않을 경우 전력 서비스의 불법적인 사용, 전력 정보 유출, 불법적인 전력 요금 변경 등의 피해가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 스마트그리드 환경에서 안전하게 전기 자동차 관련 서비스를 이용하기 위해 스마트카드 및 동적 ID 기반 사용자 인증 스킴을 제안한다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제13권2호
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• pp.25-34
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• 2024

The paper investigates how the semiconductor and electric vehicle industries are addressing safety and security concerns in the era of autonomous driving, emphasizing the prioritization of safety over security for market competitiveness. Collaboration between these sectors is deemed essential for maintaining competitiveness and value. The research suggests solutions such as advanced autonomous driving technologies and enhanced battery safety measures, with the integration of AI chips playing a pivotal role. However, challenges persist, including the limitations of big data and potential errors in semiconductor-related issues. Legacy automotive manufacturers are transitioning towards software-driven cars, leveraging artificial intelligence to mitigate risks associated with safety and security. Conflicting safety expectations and security concerns can lead to accidents, underscoring the continuous need for safety improvements. We analyzed the expansion of electric vehicles as a means to enhance safety within a framework of converging security concerns, with AI chips being instrumental in this process. Ultimately, the paper advocates for informed safety and security decisions to drive technological advancements in electric vehicles, ensuring significant strides in safety innovation.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제14권2호
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• pp.35-42
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• 2021

본 논문은 전기자동차 충전시설 확충계획에 중요한 요소인 전기자동차 전력 수요량 예측정보를 생산하기 위하여 Exponential Smoothing를 이용하여 전력 수요량 예측 모형을 제안하였다. 모형의 입력자료 구축을 위하여 종속변수로 월별 시군구 전력수요량을 독립변수로 월별 시군구 충전소 보급대수, 월별 시군구 전기자동차 충전소 충전 횟수, 월별 전기자동차 등록대수 자료를 월 단위로 수집하고 수집된 7년간 자료 중 4년간 자료를 학습기간으로 3년간 자료를 검증 기간으로 적용하였다. 전기자동차 전력 수요량 예측 모형의 정확성을 검증하기위하여 통계적 방법인 Exponential Smoothing(ETS), ARIMA모형의 결과와 비교한 결과 ETS, ARIMA 각각의 오차율은 12%, 21%로 본 논문에서 제시한 ETS가 9% 더 정확하게 분석되었으며, 전기자동차 전력 수요량 예측 모형으로써 적합함을 확인하였다. 향후 이 모형을 이용한 전기자동차 충전소 설치 계획부터 운영관리 측면에서 활용될 것으로 기대한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.279-287
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• 2012

전기 자동차의 배터리는 휘발유 경유로 연료를 공급하는 자동차에 비해 배터리 충전에 오랜 시간이 소요된다. 이는 전기 자동차의 상용화를 위해 산업계에서 해결해야 할 문제이다. 따라서 관련 업계에서는 배터리 교환소에서 충전되어 있는 배터리를 교체해 주는 방안이 제시되고 있다. 하지만, 아직 배터리 교체 방법에 대한 보안 위협과 요구 사항 등에 대한 연구가 미비한 실정이다. 본 논문에서는 배터리 교체 충전 방식에서 보안을 위협하는 요소들을 살펴보고, 이를 해결하기 위해 보안 요구사항을 적용한 배터리 교체식 시스템을 정의한다. 본 논문의 연구 결과는 추후 배터리 충전 방식의 상용화 및 해당 분야의 보안 분석에 있어 참고자료의 역할을 할 것으로 기대된다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제31권4호
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• pp.47-73
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• 2022

Purpose The purpose of this study is to select the electronic architecture concept of the powertrain domain of the electronic platform to be applied to electric vehicles after 2025. Previously, the automotive electrical and electronic architecture was determined only by trend analysis, but the purpose was to determine the scenario based on the data and select it with clear evaluation indicators. Design/methodology/approach This study identified the function to be applied to the powertrain domain of next-generation electric vehicle, estimated the controller, defined the function feature list, organized the scenario candidates with the controller list and function feature list, and selected the final architecture scenario. Findings According to the research results, the powertrain domain of electric vehicles was selected as the architectural concept to apply the DCU (Domain Control Unit) and VCU (Vehicle Control Unit) integrated architecture to next-generation electric vehicles. Although it is disadvantageous or equivalent in terms of cost, it was found to be excellent in most indicators such as stability, security, and hardware demand.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권4호
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• pp.237-244
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• 2022

Eco-driving of vehicles today presents an advantage that aims to reduce energy consumption and limit CO2 emissions. The application for this option is possible to older vehicles. In this paper, we propose an efficient implementation for IoT (Internet of Things) system for controlling vehicle components that affect the quality of driving (acceleration, braking, clutch, gear change) via Smartphone using Wi-Fi and BLE as communication protocol. The user can see in real-time data from sensors that control driver action on vehicle driving systems such as acceleration, braking, and vehicle shifting through a web interface. Thanks to this communication, the user can control his driving quality and, hence, eco-driving can be achieved

• 융합보안논문지
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• 제20권5호
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• pp.11-17
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• 2020

IoT의 핵심 요소 기술 중 하나인 Bluetooth를 전기차 무선 충전 시스템에 사용하는 경우가 늘어나면서 이에 대한 보안 문제가 큰 이슈로 부각되고 있다. 무선 통신 기술인 Bluetooth에 보안을 강화하기 위한 다양한 기술적 노력이 있어 왔지만 여전히 다양한 공격 방법이 존재한다. 본 논문은 Bluetooth 시스템을 대상으로 대표적인 2가지 공격 방법을 지능적으로 탐지하기 위해 잘 알려진 Hidden Markov Model을 이용한 지능형 Bluetooth 침입 탐지 시스템을 제안한다. 제안 방법은 탐지의 정확성 이외에 실시간 탐지가 가능하도록 Bluetooth 전송 계층 프로토코인 H4의 패킷 타입과 전송 방향을 조합하고 이들의 시간상의 전개를 특징으로 사용한다. 데이터 수집 환경을 구성하고 실험을 통해 얻은 데이터를 대상으로 개발한 시스템의 성능을 분석한다.