| 2차년도 |
● 자율협력주행 도로 인프라의 5G 기반 강건한 통신 아키텍처 연구
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● 연구개발 내용 1: 5G 기반 LDM 수집 배포를 위한 효율적인 차량-클라우드 (V2Cloud) 통신 아키텍쳐 연구- V2Cloud의 구간은 LDM upload를 기준으로 크게 (1) 센서데이터를 ECU 사이에서 실어나르는 차 내 네트워크 구간, (2) V2X를 통해 기지국에 전송하는 구간, (3) 이동통신 core망을 통해 Cloud 서버로 전송하는 구간으로 구분됨. 이 중 구간 (2)와 (3)에 관한 최적화 연구를 수행할 것임. 특히 sidelink의 효율화와 MEC를 이용한 LDM 데이터 중복전송 방지에 집중할 것임 - V2X 구간에서는 지연최소화와 신뢰성 제고를 위해 기존의 SPS 알고리듬을 개선하는 연구 수행- 5G V2X의 혼잡제어는 아직 연구가 거의 시작되지 않았으며, sidelink-uplink 무선 자원 배분이라는 새로운 차원이 더해지면 기존의 파라미터 (최대전송전력, 패킷재전송 회수, 서브채널 수, 변조 및 코딩 방식, 최대 채널 점유율 한계치)와 함께 최적의 혼잡제어를 위해 연구되어야 함- 유선 구간에서는 기지국에 설치된 MEC 기능을 사용하여 중복되어 upload되는 데이터를 제거하고 cloud로 전송하는 연구 수행- 유선 구간에서 Edge AI를 사용하여 가장 중요한 데이터를 추출하고 이를 통신 프로토콜에 연동하여 전송하는 연구 수행● 연구개발 내용 2: 5G 통신상의 LDM 정보 업로드 (uplink)와 V2V 전송 (sidelink) 무선 자원 관리 효율화 연구- LDM을 위한 uplink 트래픽과 sidelink 트래픽이 무선자원을 공유하는 점에 착안, 상황에 따라 자원할당을 조정함으로써 무선자원을 효율적으로 사용하면서도 LDM과 V2V 응용의 요구조건을 만족시키는 연구를 수행할 것임- BSM, PSM 등이 사용하는 sidelink 무선 자원을 효율적으로 관리 및 사용함으로써 더 강건한 sidelink 전송을 가능하게 하는 연구- Sidelink의 무선자원 활용도를 관찰함으로써 무선자원 할당을 uplink와의 사이에서 어떻게 조절해야 하는가에 관한 알고리듬을 연구할 것임. 이 과정에서 가장 트래픽 양이 많은 자동차의 수효를 추정하는 기법을 사용한 연구를 수행할 것임● 연구개발 내용 3: Roadside attacker로부터의 jamming 및 false information 공격 방어 아키텍처 연구 - 자율협력주행을 위한 도로 인프라는 roadside attacker의 공격행위를 탐지 및 방지하는 대응 기술을 가지고 있어야 함- 자율협력주행 응용과 이를 지원하는 지능형 도로 인프라에서 물리적 통신 기술 및 프로토콜에 기반하여 roadside attacker들의 공격을 탐지하거나 이를 미연에 방지하는 기술을 연구할 것임- Jamming attack의 경우 차량에서 전송되는 주기적인 위치 메시지등을 방해하기 위한 목적으로 수행되기 때문에, cellular 통신의 특성을 활용하여 정보 전달이 실패한 것을 주변 차량에 의해 검출할 수 있도록 하는 통신 프로토콜에 대한 연구를 수행할 것임- False information 공격의 경우 전송되는 정보를 통신의 물리 계층 수준에서 검출할 수 있는 기법에 대한 연구를 수행할 것임● 연구개발 내용 4: 다수의 IoT 센서로부터 생성된 도로 상황 정보를 효율적으로 수집, VRU의 위치를 파악하는 연구- 다수의 5G 기반 IoT 센서로부터 데이터가 동시 다발적으로 전송될 때, random access에 의한 경쟁을 효율적으로 소화할 수 있어야 하는데, 이 때 전송하고자 하는 센서의 수효를 추정하는 것이 핵심적임. 또한 센서들이 데이터 양과 접속 빈도등 특성이 다른 경우 그것을 반영하여 random access를 소화할 수 있는 무선 자원을 적절하게 할당하는 것이 필요하므로 이에 관련한 연구를 수행할 것임- 전통적인 셀룰러 방식을 따라 grant 방식을 통한 자원 할당으로 인한 비효율성 및 지연 시간을 감소시키기 위한 grant-free 방식의 자원 할당 프로토콜을 통해 다수의 IoT 센서의 데이터 전송 지연이 최소화되고, 시그널링을 위한 무선 자원 사용을 줄이기 위한 연구를 수행할 것임- IoT 센서를 활용하는 한 가지 케이스로서 VRU (보행자, 자전거 탑승자)의 안전을 위해 모바일 기기에서 전송하는 신호를 기반으로 위치 파악 및 LDM에 반영 및 공유될 수 있도록 하는 연구를 수행할 것임. 모바일 기기에서 전송된 신호를 다수의 IoT 센서들이 수집하고 도로 인프라에서 종합하여 보다 정확한 위치를 LDM에 표기할 수 있는 연구를 수행할 것임- VRU에 가까운 위치의 차량의 센서를 활용하여 VRU에서 전송되는 신호와 물리적 위치간의 비교 이후 LDM의 정보가 부정확한 경우 이를 정확한 위치로 반영하는 연구를 수행할 것임- FMCW 레이더와 카메라 영상으로 장애물 뒤에 있는 사람을 레이더 반사파만을 사용해서 탐지할 수 있도록 딥러닝에 기반한 학습 연구를 수행할 것임
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| 연구성과 |
기술적 기대성과 |
● 5G 표준에 기반을 둔 LDM 업데이트 연구를 통해 5G 관련 V2X 표준화에 기여- LDM은 주행 중인 차량 주변의 도로 지형, 표지판 등 정적 정보들과 도로 상황, 날씨, 주변 차량 정보 등 동적 정보들을 실시간으로 제공하여 자율주행차량의 안전성 향상에 기여하므로 자율협력주행에 있어 필수적임- LDM 정보 중 type 4 정보는 유동성이 심하여 잦은 업데이트를 요구하는 동시에 높은 신뢰성을 요구로 하는데, 이에 해당하는 정보들은 주로 차량에서 얻을 수 있는 정보들로서 5G의 URLLC를 이용하여 업데이트하는 것이 효과적임- 기존에는 도로환경정보 시스템 구축을 위한 LDM 구성에 대해 연구가 진행되었지만 5G 표준과 연계하여 대응하려는 시도는 없었음- 우리 연구가 추진되었을 경우, 5G의 URLLC를 통하여 LDM 업데이트 요구사항을 만족시키는 연구를 통해 현재 뒤처지고 있는 국내 5G 관련 V2X 표준화와 상용화에 기여할 수 있음● 자율협력주행 도로 인프라의 5G 기반 강건한 통신 아키텍처를 통한 차량 텔레매틱스 시스템 연계 및 통합에 기여- 자율주행차량의 안전에 영향을 줄 수 있는 도로 상태, 혼잡 및 사고를 감지하기 위하여 IoT 센서들이 정확한 정보 획득을 위해 자율협력주행 도로에 다수 설치될 것으로 예상됨- IoT 센서들은 VRU의 위치를 정확하게 찾아내거나 도로변의 공격자에 의한 악의적인 공격을 탐지하는 목적으로 사용될 수 있음- 다수의 IoT 센서가 데이터를 빈번히 전송하는 경우, 무선 자원의 부족 문제를 비롯한 각종 문제가 발생 가능함- 우리 연구가 추진되었을 경우, 5G 단말기에서 요구하는 위치 정확도를 제공하는 기술, mMTC 등 5G 기술을 활용하여 자율협력주행 도로 인프라의 5G 기반 강건한 통신 아키텍처를 구성하고, 이는 전반적인 차량 텔레매틱스 시스템과 연계 및 통합되어 5G 기반 V2X 시스템을 한 단계 진화하는 계기로 만들 것임
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| 사회 경제적 파급효과 |
● 주변 차량 정보 및 도로의 교통 혼잡 상황 정보 등을 실시간으로 전파함으로써, 교통사고나 교통정체로부터 발생하는 손실을 줄이는 경제적 효과를 얻을 수 있음 - 차량간의 원활한 통신을 보장하여 주변 차량의 위치 등을 담은 LDM 정보를 실시간으로 업데이트 하도록 지원함으로써, 센서 오작동, 악천후로 인한 전방 시야 미확보 등의 악조건에서도 자율주행차량의 사고를 줄일 수 있음- 도로 인프라 데이터 수집을 통해 교통 혼잡 상황 등을 자율주행차량에 실시간으로 제공함으로써, 자율주행차가 교통 정체와 같은 도로 위의 악조건에 보다 효과적으로 대응하도록 하고 이는 곧 자율주행차의 소모 연료 및 주행 시간의 감소로 이어질 수 있음- 각 자율주행차의 주행 중 연료 소모를 줄임으로써, 해외에 의존하고 있는 연료 수입을 낮추고 대기 오염으로 인한 비용을 절감할 수 있음● 우리 연구는 자동차, 물류 등 교통 관련 산업뿐만 아니라 통신 등 ICT 산업 및 이들을 융합하는 C-ITS 산업 전반에 관련된 요소 기술을 연구 개발하여 산업 구조 개선, 국가 경쟁력 제고 등의 긍정적인 영향을 끼칠 것임- 우리 연구는 도로 인프라의 5G 기반 통신 기술에 관한 것으로 통신 관점에서 도로 인프라의 역할을 새롭게 조명함으로써, 도로 인프라 관련 산업의 패러다임을 바꾸고, 이를 통한 새로운 수요 창출 및 산업 구조 개선의 효과를 꾀할 수 있음☞ 기존의 분산되고 하드웨어 (도로 및 센서 등) 중심의 패러다임에서 중앙화되고 소프트웨어 (통신 및 데이터 가공 등) 중심의 패러다임으로의 변화를 이루고자 함- 도로의 교통 혼잡 상황에 각 자율주행차량이 효과적으로 대응하도록 하여 도로 흐름이 원활해지고, 이는 곧 물류, 운송 등 관련 산업 발전에 긍정적인 영향을 미칠 것임- 자율협력주행에 도로 인프라를 통한 추가적인 안전장치 제공은 자율주행차의 안정성 제고하고 자율주행에 대한 긍정적인 인식을 갖도록 하여 자율주행차 산업 활성화에 도움을 줄 것임- 우리 연구가 성공적으로 수행되었을 경우 5G 기반 V2X를 도로 인프라에 융합하는 선도 사례가 되어 우리나라가 해당 분야를 세계적으로 선도할 수 있도록 하여, 국가 경쟁력 제고에 이바지 할 수 있음- 우리 연구의 5G 기술 (mMTC, URLLC) 활용 연구는 현재 표준화가 진행 중인 5G 통신 기술 및 산업에서 활용 가능한 형태로 관련 산업 발전에 도움을 줄 수 있음
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| 활용방안 |
○ 5G 기반 자율협력주행 도로 데이터 수집 및 배포 효율화 연구를 통해 도로 상황을 빠짐없이 모니터링하여 도로 상황 정보를 얻고 해당 정보를 도로 시스템에 활용할 수 있을 것이며, 이를 통해 교통 혼잡 개선, 도로 교통 안정성 증진을 도모하고 지능형 주행 서비스를 제공할 수 있음○ URLLC와 mMTC같은 5G의 서비스를 활용하는 자율협력주행 도로 인프라는 전반적인 차량 텔레매틱스 시스템과 통합이 되어 효율성 증가와 비용 절감이 더욱 극대화될 것임○ 자율협력주행에 있어 가장 중요하게 여겨지는 안정성을 확보할 수 있도록 5G 통신기술을 활용해 신뢰 있는 통신을 지향하고, 이를 통해 교통사고 없는 자율주행 시대를 만들고 자율주행차의 조기 상용화를 달성할 수 있음○ 자율협력주행 도로 인프라의 5G 기반 강건한 통신 아키텍처는 자율협력주행에서 도로 인프라를 정보 처리 통합의 주체로 만들 것이고 데이터 간의 긴밀한 통합을 지원하게 만들 것이며 정보서비스들을 더욱 정교하게 하여 이를 기반으로 하는 플랫폼 개발, 페이먼트 서비스 등 신규 산업을 창출할 수 있음
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