차량 클라우드 기술은 차량 통신 환경기술과 유무선 인터넷에서 활용되고 있는 클라우드 컴퓨팅을 융합한 기술로서 새로운 IT 패러다임으로 부각 받고 있다. 차량 환경에서 효율적인 통신을 사용자로부터 컴퓨터, 센서, 통신, Device, 리소스 등을 제공하여 도로 교통 환경에서 크게 기여할 수 있을 것으로 예상하고 있다. 하지만 차량 클라우드 환경을 적용하기 위해서는 보안문제가 해결되어야 하며, 차량환경의 보안위협과 유․무선환경에서 발생하는 공격기법에 대하여 안전하게 해결되어야 한다. 그러므로 본 논문에서는 차량 클라우드 환경에서 차량과 차량, 차량과 노변과의 안전한 통신을 수행하도록 보안 프레임 워크를 설계하였다. 차량환경의 안전성과 보안성은 차량기반 및 클라우드 환경의 보안요구사항을 만족하였으며, 기존의 차량네트워크의 통신 프로토콜보다 효율성을 높였다.
위성방송수신 및 위성 양방향 인터넷, VSAT 등의 위성통신서비스를 차량 이동시에도 이용할 수 있기 위해서는 차량에 탑재하기 용이하도록 소형이며 높이가 낮은 안테나 구조가 요구된다. 또한 중위도 지역에서 평면 안테나 상태로 45도 빔틸트 특성을 갖고, Ka 밴드의 위성통신용으로 충분한 고이득을 얻기 위해, 빔폭이 좁고 사이드로브가 적으며 저손실 구조의 배열안테나 개발이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 성능을 만족시키기 위해, 진행파형 누설파 모드를 기초로 한 도파관 종방향 슬롯 배열안테나를 제안하였으며, 특히 슬롯 배열들 각각의 폭을 조절하여 복사 전력을 제어함으로써 복사 패턴의 사이드로브 레벨을 저감시켰다. 32개 누설파 소자의 배열안테나 이득은 34 dBi 였으며, 빔폭은 3.6도, 사이드로브 레벨은 -25 dB 이하로 기존의 경우보다 약 8 dB 의 저감 개선효과를 얻었다. 중심주파수 20.0 GHz에서 빔틸트 각도는 43도를 얻었다. 급전선로는 도파관의 코퍼레이트 급전방식으로 설계하여 광대역, 저손실 특성을 얻을 수 있었다.
보행교통류를 주제로 다양한 연구들이 진행되었지만 초기의 보행연구는 차량의 교통류이론을 그대로 적용하여 해석하기도 하였다. 최근 보행교통류에 대한 다양한 모형들이 제시되고 있으며, 특히 CA모형은 보행교통류를 위한 시뮬레이션 모형으로 빈번하게 사용되고 있다. 대표적인 CA 모형으로 가스입자의 움직임을 이용하여 양방향의 보행교통류를 설명하기도 하였는데 초기에는 정방형의 Gas-lattice 모형이 제안되었으며 이후에 정육방 Gas-lattice 모형을 이용하여 보행자의 움직임과 회피를 묘사하기도 하였다. 하지만 이러한 모형들은 보행자의 움직임을 편의임의보행으로 가정하였기 때문에 단일방향으로의 움직임만을 설명할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 MLPM(the Multi-Layer Pedestrian Model)은 어떤 공간에서 복수개의 기종점을 가진 경우에도 현실적인 보행자의 움직임을 설명할 수 있는 모형이다.
AIS는 상대선박의 식별 및 정보 등의 전송을 담당하는 주요 항해통신설비이지만, 최근 AIS 활용도의 증가로 과부하 문제 등 문제점이 대두되고 있다. 정부는 SMART-Navigation 사업 추진의 일환으로 연안 100 km에 무선 LTE망을 도입하는 계획을 수립 중에 있고 해양사고예방 및 환경보호 등 주요 목표를 달성하기 위해서는 이러한 Platform 위에 이용 가능한 서비스의 지속적인 개발 보급이 필요할 것이다. 본 연구에서는 이러한 서비스 개발의 기반이 될 수 있는 차량용 무선통신기술(WAVE)을 해상에 적용하고자 실선 해상실험을 통해 WAVE 환경성능 평가를 실시하였다. 연구 수행 결과, 도로교통에서는 최대 1 km 내로 서비스가 제한되었지만 해상에서는 약 5마일 정도의 통신범위에서 신뢰성 높은 Data 전송이 가능한 것으로 도출되었다. 이러한 실험 결과에 따라 추가적인 연구를 통해 충돌 회피 및 선박간 해양안전정보 전송 등 해양사고 예방에 WAVE 통신기술이 다양하게 활용 될 것으로 기대된다.
근접한 차량으로부터 수신한 브로드케스트 메시지는 운전자와 승객의 생명과 직간접적으로 연관이 있는 메시지를 포함하고 있기 때문에 VANET에서 보안 통신은 주요 과제 중 하나가 되어 왔다. 이 때문에 보안 통신에 대한 다양한 기법들이 제안되어 왔다. 하지만, 그 기법들의 대부분은, 직접적으로 관련되지 않는 즉 방치된, RSU를 신뢰해야 한다는 가정에 기반을 두고 있다. 본 논문은 RSU를 신뢰할 필요가 없는 보안 통신 기법을 제안하며 사용자의 익명성을 위태롭게 하는 것 없이 서버에 지워지는 부담을 평균적으로 나누기 위하여 그룹핑 기술을 적용하였다. 게다가 본 논문에서는 상대적으로 낮은 하드웨어 성능을 요구하는 보안 요구 사항을 만족시키기 위하여 완전 집합(Complete set)을 설계하였다. 마지막으로 본 논문은 보안 요구사항, 통신 오버헤드, 저장 용량, 그리고 네트워크 성능 측면에서 제안한 기법을 평가하였다.
충돌회피, 협력운전과 같은 서비스를 차량 애드혹 네트워크(VANET. Vehicular Ad hoc NETwork)에서 제공하기 위해서는 차량 간 교환되는 메시지의 인증이 매우 중요하다. 하지만 일반 전자서명 기법을 사용할 경우에는 프라이버시 침해 문제가 발생할 수 있어, 조건부 익명성을 제공하는 인증시스템이 필요하다. 최근에 Zhang 등은 조작불가능한 하드웨어를 활용하는 VANET를 위한 조건부 익명 인증시스템을 제안하였다. 이 시스템은 차량에서 조건부익명성이 보장되는 신원기반의 공개키 쌍을 생성하여 메시지를 서명하여 교환한다. 또한 많은 메시지를 효과적으로 검증하기 위해 일괄 확인 기법을 사용한다. 이 논문에서는 Zhang 등의 시스템을 다음 측면에서 개선한다. 첫째, 보다 효율적인 확률 서명기법을 사용한다. 둘째, Zhang 등과 달리 안전성이 증명된 일괄확인 기법을 사용한다. 이 밖에 키 철회 문제, 익명 철회 문제 등에 대한 효과적인 해결방안도 제시한다.
VANET은 애드 혹 네트워크의 한 종류로 네트워크 인프라 없이 도로를 운행하는 자동차 노드들 사이에서 혹은 자동차들과 RSU 사이에서 운전자에게 주변의 교통 정보를 제공하고 탑승자에게 다양한 부가 정보를 제공하기 위해 생성되는 네트워크이다. VANET을 구성할 때 CCN을 기반으로 하는 경우 사용자는 필요한 자료를 저장하는 서버 주소를 지정하지 않고 키워드 등으로 주변 교통 콘텐츠를 조회할 수 있고 네트워크에 참여하는 주변 노드들의 캐시 정보를 즉시 사용할 수 있으며 멀티캐스트 전송으로 다른 노드들과 쉽게 정보를 공유할 수 있다. 본 논문은 VCCN에 참여하는 노드들이 다양한 무선 채널을 사용하는 경우 각 무선 채널에 대해 데이터 전송 성능을 측정하고 평가하였다. 모의실험 결과 802.11a 무선 채널이 다른 채널에 비해 전반적으로 전송 성능이 우수하였다. 또한 채널의 데이터 전송 용량이 허용하는 범위 내에서 CCN의 멀티캐스트 통신 속성에 의해 동시에 여러 노드가 데이터를 수신하는 경우 물리적으로 제공하는 네트워크 대역폭 이상으로 데이터를 전송할 수 있다.
최근 무선 네트워크에서 발생하는 계산 집약적이고 지연시간에 민감한 태스크를 처리하기 위해 모바일 엣지 서비스에 대한 연구가 진행되고 있다. 하지만 지상에 고정되어 있는 MEC는 출퇴근 시간과 같이 태스크 처리 요청이 일시적으로 급증하는 상황에 대해 유연하게 대처할 수 없다. 이를 해결하기 위해 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)를 추가로 이용해 모바일 엣지 서비스를 제공하는 기술이 등장하였다. UAV는 지상 MEC 서버와 달리 배터리 용량이 제한되어 있어 UAV MEC 서버 간 로드 밸런싱을 통해 에너지 효율성을 최적화 하는 것이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 UAV의 에너지 상태와 차량의 이동성을 고려하며 유전 알고리즘 기반의 태스크 오프로딩과 Q-learning 기반의 태스크 마이그레이션을 통한 로드 밸런싱 기법을 제안한다. 제안 시스템의 성능을 평가하기 위해 차량 속도와 수에 따른 실험을 진행하고, 로드 분산, 에너지 사용량, 통신 오버헤드, 지연 시간 만족도 측면에서 성능을 분석하였다.
차량들의 차량추종과 차로변경에 행태에 의해 차량 교통류는 다양한 형태를 보이게 되며, 차로변경의 행태에 따라 차로이용률은 매우 다양하게 나타난다. 따라서 미시적 차량 모의실험을 이용하여 다양한 교통류를 설명하기 위해서는 차량추종과 더불어 다양한 차로이용 행태를 구현하는 차로변경 모형이 필수적이다. 국내의 경우 차량추종모형에 대한 연구는 보고되고 있으나 차로변경모형에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 대규모 고속도로망 모의실험에 적합한 CA(Cellular Automata)모형을 기반으로 미시적 2차로 차로변경모형을 개발하였다. 개발된 모형을 기존의 CA 차량추종모형과 결합하여 모의실험을 수행한 결과, 다양한 차로이용률 행태를 설명하는 것으로 분석되었다. 개발된 차로변경모형은 보다 다양한 고속도로 교통류의 모의실험에 활용될 것으로 기대된다.
딥러닝과 강화학습을 활용한 비전 기반 엔드투엔드 자율주행 시스템 관련 연구가 지속적으로 증가하고 있다. 일반적으로 이러한 시스템은 위치, 속도, 방향, 센서 데이터 등 연속적이고 고차원적인 차량의 상태를 잠재 특징 벡터로 인코딩하고, 이를 차량의 주행 정책으로 디코딩하는 두 단계로 구성된다. 도심 주행과 같이 다양하고 복잡한 환경에서는 Variational Autoencoder(VAE)나 Convolutional Neural Network(CNN)과 같은 네트워크를 이용한 효율적인 상태 표현 방법의 필요성이 더욱 부각된다. 본 논문은 차량의 이미지 상태 표현이 강화학습 성능에 미치는 영향을 분석하였다. CARLA 시뮬레이터 환경에서 실험을 수행하였고, 차량의 전방 카메라 센서로부터 취득한 RGB 이미지 및 Semantic Segmented 이미지를 각각 VAE와 Vision Transformer(ViT) 네트워크로 특징 추출하여 상태 표현 학습에 활용하였다. 이러한 방법론이 강화학습에 미치는 영향을 실험하여, 데이터 유형과 상태 표현 기법이 자율주행의 학습 효율성과 결정 능력 향상에 어떤 역할을 하는지를 실험하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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