안녕하세요 STARLIKE입니다. 오늘은 교내 과학탐구토론대회 개요서 수상작을 올립니다.참고바랍니다.
논제는 다음과 같습니다.자율주행자동차 상용화와 관련해 해결해야 할 문제를 3가지 선정하고 해결하기 위한 창의적인 방법을 과학적 근거와 함께 제시하라.주장 우리 팀은 자율주행 자동차의 시스템 오류로 인해 일어나는 사고를 막기 위한 해결책이 필요하다고 생각했다. 따라서 이에 초점을 맞추어 로직에 오류, 내부 시스템 고장, 내부 시스템 해킹이라는 세 가지 문제점을 선정했다.첫째, 자율주행 자동차 중심의 판단 논리로 인해 사고 회피 시 주변 차량이나 보행자가 피해를 입을 수 있고, 사고 방지 논리로 인해 혼잡 지역에서 정상적인 운행이 어려워지는 문제점이 있다. 우리 팀은 이를 해결하기 위한 해결책으로 EAA&V2C(Exclusive Area for Autonomous & Vehicle to Cloud)를 제시한다.둘째, 우리 팀은 카메라 오작동과 동일한 H/W 및 내부 시스템 고장 시 안전을 확보하기 위한 해결책으로 RIMA 시스템(Redundancy & In-Vehicle Network & Manual Switching System & Alarming System) 및 V2V 통신을 활용한 Sharing 시스템 구축을 제시한다.셋째, 한국팀은 해킹을 통해 안전을 위협하는 테러리스트를 막기 위한 해결책으로 SQUS(Security and Quick Updateing System)를 제시한다.창의적 문제의 해결책 1. 자율주행 자동차 로직 판단 오류에 대한 해결책(1) 문제 상황: 자율주행 차량 핵심 기술인 ADAS(첨단운전자보조시스템)의 중심은 스스로 충돌을 피하거나 운전자가 피하도록 경고를 해주는 ‘충돌방지 시스템’이어야 한다. 기본적으로 FCW(전방충돌경고), FCA(전방충돌방지보조), BCW(사각지대충돌경고)가 있어야 한다. 이와 함께 자율주행 자동차는 이동에 방해되는 장애물을 피하려는 논리를 갖고 있어 이로 인한 문제 상황이 발생할 수 있다.문제1) 옆차량이 갑자기 차선을 바꾸는 등의 자율주행차량의 판단 로직범위에서 벗어난 행동을 할 때 앞차와 사고를 내지 않는 자율주행차량 중심의 판단 로직에 의해 사고를 회피한다. 이때 자율주행 자동차가 사람이 많은 보행로에 뛰어들거나 다른 차량과 부딪혀 많은 사람과 운전자가 다칠 수 있다.문제2)의 자율주행차량과 일반차량이 동일한 도로에서 주행하는 경우에는 일반차량의 운전자가 자율주행차량의 사고방지로직을 사전에 알고 악의적으로 자율주행차량의 정상주행을 방해할 수 있다.(2)해결방안 : EAA & V2C (자율주행차량 전용지역 & 중앙통제 = Exclusive Area For Autonomous & Vehicle to Cloud) – EAA (Exclusive Area for Autonomous) : 자율주행차량 전용지역으로 현재 한국, 일본 등에서 시행하고 있는 버스전용차도와 유사한 제도임. 일반 차량이 자율주행 차량을 방해하는 등의 행위를 미연에 방지하기 위해 자율주행 차량만 사용 가능한 지역을 만들어 놓는 것. 일반 차량과 자율주행 차량 간 도로 구분을 위해서는 red lane을 사용한다. 현재 사용되지 않는 다음 색에는 white, skyblue, yellow가 있는데, 추체세포에 red 계열을 보는 장파장세포인 로우세포가 가장 많고 멀리서도 red lane이 눈에 띄기 쉽고 가장 효과적일 것.*EAA는 일반 차량이 자율주행 차량을 의도적으로 방해하는 것을 미연에 차단하는데 효과적이지만 실질적으로 일반 차량이 자율주행 차량을 방해하는 상황이나 사고가 날 수 있는 상황에서 자율주행 차량이 빠져나오기 위한 해결책이 필요하므로 V2C(Vehicle to Cloud): 모든 자율주행 자동차의 경로 및 현 상황을 Cloud로 전송해 IoT 플랫폼 기반의 자율주행 관제 플랫폼을 개발한다. 이를 통해 일반차량, 보행자, 자율주행자동차 등 모든 교통상황을 제어해 원활하고 안전한 운행이 가능하도록 함.(i)의 교차로 내 신호현시: 신호정보를 수집해 자율주행차가 안전주행할 수 있도록 지원을 강화한다.(ii) 보행자 Care : 자율주행차를 통한 적외선 및 영상 검지로 보행자의 현재 위치를 파악해 교차로 등 사고 다발지역에서의 보행자 도보 안전 지원을 강화한다.(iii) 도로환경감시: 주요 지점 노면정보를 수집해 사고 및 위험지역을 우회할 수 있는 경로를 제시하고 자율주행차량 및 일반 차량의 안전주행 지원을 강화한다.(iv) 자율주행 도로감시 : 돌발상황 발생 시 모니터링을 위해 자율주행차량 및 일반차량 주행상태, 도로교통정보를 수집하고 실시간 현황을 파악해 신속한 해결책을 제시한다.
2. 자율주행 자동차 내부 시스템 및 H/W 고장 해결책(1) 문제 상황: 2018년 3월 테슬라, 자율주행 자동차 사고가 태양 역광에 의한 인식 오류로 발생한 것. 즉 의외의 기후 현상으로 인한 상황에서 자율주행 차량의 판단 능력이 저하되었다는 것. 이 같은 센서 인식률 저하와 센서 오작동으로 인해 전문가들은 센서 개발과 V2X(양방향 통신)에 초점을 맞추고 있지만 실질적으로 센서가 고장난 상태에서 운전자가 사고 상황을 벗어날 수 있는 명확한 해결책은 부족한 것.- 센서 고장 : 센서 오작동 시 차량 주변 상황에 대한 인식이 불가능하게 정확한 경로나 위험 상황을 예측하지 않았다.- 액추에이터 고장 : 액추에이터 고장이 발생하여 정해진 경로로 이동하는 것이 불가능해져 급커브나 방향 전환에 어려움이 있음.- ECU 고장 : ECU에 고장이 발생해도 엔진, 자동변속기, 브레이크 장치 등의 조작이 불가능해져 급발진이나 급제동 등의 위험한 이동이 생길 수 있음.(2)해결책 1: RIMA 시스템 구축(Redundancy & In-Vehicle Network & Manual Switching System & Alarming System) – Redundancy : 센서, 액추에이터, ECU 고장으로 인한 오작동을 대비하여 즉시 교체되는 예비부품을 2개 이상 차량 내에 설치하여 상호 보완할 것. – In-Vehicle Network : 차량이 고장난 H/W를 차량 내에 설치되어 있는 Redundancy에서 자동으로 교체할 수 있도록 차량 내 백업 시스템과 내부 시스템의 결함 및 해킹 시 대응할 수 있는 예비부품을 만들 것.Manual Switching: 고장난 H/W가 총 교체된 이후에도 비슷한 상황이 다시 반복되는 등 전혀 위험에서 벗어난 것이 아니기 때문에 위험한 상황에서 우선적으로 벗어나기 위해 운전자가 직접 운전하도록 전환한다.- Alarming System : 3레벨 자율주행 자동차의 경우 맑은 날씨와 동일한 제한적인 조건에서 자율주행이 가능하지만 운전자가 여전히 없어서는 안 될 단계라는 점. 그러나 2016년 5월 3레벨 테슬라 자율주행 차량 사고 당시 운전자는 37분의 주행시간 중 25초간만 운전하는 등 자율주행 위험에 대한 사람들의 경각심이 부족하다. 이뿐만 아니라 탑승자가 잠을 자거나 졸고 있는 상태라면 수동운전이 어려워지고 있는 것. 이 부분을 현재 위험 상황을 탑승자에게 알려주는 Alarming System을 개발, 사용하여 해결한다.(3)해결책 2 Sharing(feat. V2V): 특정 자율주행 자동차의 센서 고장 시 V2V 통신(자동차와 자동차 사이의 직접적인 통신)을 활용해 가장 가까운 자율주행 자동차와 연결한 후 받은 경로를 이용해 안전한 장소로 안내되는 시스템을 개발한다. 액추에이터나 ECU에 고장이 발생하여 독자적인 이동 자체가 위험하므로 다른 차량과 H/W를 통한 연결로 이동할 수 있도록 만드는 것.
3. 해킹에 의한 테러 방지를 위한 해결방안 (1) 자율주행 자동차 내부 시스템 해킹(i)의 자율주행 자동차 해킹 문제점 : 2016년 동사의 자율주행 자동차를 해킹한 사례가 제시될 것. 또한 2015년 블랙햇 컨퍼런스에서 찰리 밀러와 크리스 밸러섹이 차량 인포테인먼트 시스템을 해킹하여 차량의 브레이크, 핸들 등 중요한 부품을 원격으로 조종한다. 자율주행자동차가 상용화되면 이 같은 해킹을 통해 안전을 위협하는 테러리스트가 늘어날 가능성이 높다.(ii) 자율주행 자동차 해킹 경로: 자동차는 자동차를 움직이게 하는 직접적인 장치인 구동부, 자동차를 제어하는 전자제어장치(ECU), 외부와 연결할 수 있는 인포테인먼트(Infotainment) 시스템으로 구분된다. ECU 간의 데이터 전송 및 교환은 CAN(Controller Area Network) 컨트롤러(컴퓨터의 데이터 전송 통로)를 통해 이루어진다.(iii) 차량 내 시스템 보안 위협 – ECU 보안 위협 : 임베디드 시스템에서 보안 설계가 미흡하고 ECUSW 결함에 따른 보안 위협이 존재하며 불법 접근 및 위장 ECU 등의 공격에 취약하며 ECU 조작 권한을 획득할 수 있다.- 센서 보안 위협 : 센서가 전송한 정보를 변조하여 ECU가 비정상적인 작동을 하도록 유도한다.- 액추에이터 보안 위협: ECU가 전송한 제어 명령을 조작해 액추에이터가 잘못 실행하도록 하는 종이를 찾아 조작하고 브레이크, 변속기 등 핵심 부품을 원격으로 제어할 수 있다. 테러리스트가 CAN에 진입해 ECU를 조작하면 자동차를 급발진, 급정지시키거나 부품이 작동하지 않는 등의 조작을 할 수 있다.(iv) 차량 외부 시스템 보안 위협: 차량과 외부를 연결하는 V2X 네트워크나 차량과 모바일 기기 간 통신 기술 V2N과 같은 인포테인먼트 시스템을 공격해 차량 사고를 유발하고 오작동을 일으켜 악성코드를 설치할 수 있다.(2)해결책: SQUS 도입(Security Quick Updateing System): 보안을 위한 Cyber Security 솔루션을 지속적으로 강화하고 이를 각 자율주행차에 신속하고 지속적으로 수행한다.(i)Cyber Security Process 진행 상황에 대해 보안 테스트를 정기적으로 실시하고 탑승자의 안전을 확보할 수 있는 자동차 개발 프로세스를 강화·업데이트하는 방법인 Cyber Security Process를 수행한다.- System Development : 하드웨어와 소프트웨어 사이에서
안녕하세요 STARLIKE입니다. 오늘은 교내 과학탐구토론대회 개요서 수상작을 올립니다.참고바랍니다.
논제는 다음과 같습니다.자율주행자동차 상용화와 관련해 해결해야 할 문제를 3가지 선정하고 해결하기 위한 창의적인 방법을 과학적 근거와 함께 제시하라.주장 우리 팀은 자율주행 자동차의 시스템 오류로 인해 일어나는 사고를 막기 위한 해결책이 필요하다고 생각했다. 따라서 이에 초점을 맞추어 로직에 오류, 내부 시스템 고장, 내부 시스템 해킹이라는 세 가지 문제점을 선정했다.첫째, 자율주행 자동차 중심의 판단 논리로 인해 사고 회피 시 주변 차량이나 보행자가 피해를 입을 수 있고, 사고 방지 논리로 인해 혼잡 지역에서 정상적인 운행이 어려워지는 문제점이 있다. 우리 팀은 이를 해결하기 위한 해결책으로 EAA&V2C(Exclusive Area for Autonomous & Vehicle to Cloud)를 제시한다.둘째, 우리 팀은 카메라 오작동과 동일한 H/W 및 내부 시스템 고장 시 안전을 확보하기 위한 해결책으로 RIMA 시스템(Redundancy & In-Vehicle Network & Manual Switching System & Alarming System) 및 V2V 통신을 활용한 Sharing 시스템 구축을 제시한다.셋째, 한국팀은 해킹을 통해 안전을 위협하는 테러리스트를 막기 위한 해결책으로 SQUS(Security and Quick Updateing System)를 제시한다.창의적 문제의 해결책 1. 자율주행 자동차 로직 판단 오류에 대한 해결책(1) 문제 상황: 자율주행 차량 핵심 기술인 ADAS(첨단운전자보조시스템)의 중심은 스스로 충돌을 피하거나 운전자가 피하도록 경고를 해주는 ‘충돌방지 시스템’이어야 한다. 기본적으로 FCW(전방충돌경고), FCA(전방충돌방지보조), BCW(사각지대충돌경고)가 있어야 한다. 이와 함께 자율주행 자동차는 이동에 방해되는 장애물을 피하려는 논리를 갖고 있어 이로 인한 문제 상황이 발생할 수 있다.문제1) 옆차량이 갑자기 차선을 바꾸는 등의 자율주행차량의 판단 로직범위에서 벗어난 행동을 할 때 앞차와 사고를 내지 않는 자율주행차량 중심의 판단 로직에 의해 사고를 회피한다. 이때 자율주행 자동차가 사람이 많은 보행로에 뛰어들거나 다른 차량과 부딪혀 많은 사람과 운전자가 다칠 수 있다.문제2)의 자율주행차량과 일반차량이 동일한 도로에서 주행하는 경우에는 일반차량의 운전자가 자율주행차량의 사고방지로직을 사전에 알고 악의적으로 자율주행차량의 정상주행을 방해할 수 있다.(2)해결방안 : EAA & V2C (자율주행차량 전용지역 & 중앙통제 = Exclusive Area For Autonomous & Vehicle to Cloud) – EAA (Exclusive Area for Autonomous) : 자율주행차량 전용지역으로 현재 한국, 일본 등에서 시행하고 있는 버스전용차도와 유사한 제도임. 일반 차량이 자율주행 차량을 방해하는 등의 행위를 미연에 방지하기 위해 자율주행 차량만 사용 가능한 지역을 만들어 놓는 것. 일반 차량과 자율주행 차량 간 도로 구분을 위해서는 red lane을 사용한다. 현재 사용되지 않는 다음 색에는 white, skyblue, yellow가 있는데, 추체세포에 red 계열을 보는 장파장세포인 로우세포가 가장 많고 멀리서도 red lane이 눈에 띄기 쉽고 가장 효과적일 것.*EAA는 일반 차량이 자율주행 차량을 의도적으로 방해하는 것을 미연에 차단하는데 효과적이지만 실질적으로 일반 차량이 자율주행 차량을 방해하는 상황이나 사고가 날 수 있는 상황에서 자율주행 차량이 빠져나오기 위한 해결책이 필요하므로 V2C(Vehicle to Cloud): 모든 자율주행 자동차의 경로 및 현 상황을 Cloud로 전송해 IoT 플랫폼 기반의 자율주행 관제 플랫폼을 개발한다. 이를 통해 일반차량, 보행자, 자율주행자동차 등 모든 교통상황을 제어해 원활하고 안전한 운행이 가능하도록 함.(i)의 교차로 내 신호현시: 신호정보를 수집해 자율주행차가 안전주행할 수 있도록 지원을 강화한다.(ii) 보행자 Care : 자율주행차를 통한 적외선 및 영상 검지로 보행자의 현재 위치를 파악해 교차로 등 사고 다발지역에서의 보행자 도보 안전 지원을 강화한다.(iii) 도로환경감시: 주요 지점 노면정보를 수집해 사고 및 위험지역을 우회할 수 있는 경로를 제시하고 자율주행차량 및 일반 차량의 안전주행 지원을 강화한다.(iv) 자율주행 도로감시 : 돌발상황 발생 시 모니터링을 위해 자율주행차량 및 일반차량 주행상태, 도로교통정보를 수집하고 실시간 현황을 파악해 신속한 해결책을 제시한다.
2. 자율주행 자동차 내부 시스템 및 H/W 고장 해결책(1) 문제 상황: 2018년 3월 테슬라, 자율주행 자동차 사고가 태양 역광에 의한 인식 오류로 발생한 것. 즉 의외의 기후 현상으로 인한 상황에서 자율주행 차량의 판단 능력이 저하되었다는 것. 이 같은 센서 인식률 저하와 센서 오작동으로 인해 전문가들은 센서 개발과 V2X(양방향 통신)에 초점을 맞추고 있지만 실질적으로 센서가 고장난 상태에서 운전자가 사고 상황을 벗어날 수 있는 명확한 해결책은 부족한 것.- 센서 고장 : 센서 오작동 시 차량 주변 상황에 대한 인식이 불가능하게 정확한 경로나 위험 상황을 예측하지 않았다.- 액추에이터 고장 : 액추에이터 고장이 발생하여 정해진 경로로 이동하는 것이 불가능해져 급커브나 방향 전환에 어려움이 있음.- ECU 고장 : ECU에 고장이 발생해도 엔진, 자동변속기, 브레이크 장치 등의 조작이 불가능해져 급발진이나 급제동 등의 위험한 이동이 생길 수 있음.(2)해결책 1: RIMA 시스템 구축(Redundancy & In-Vehicle Network & Manual Switching System & Alarming System) – Redundancy : 센서, 액추에이터, ECU 고장으로 인한 오작동을 대비하여 즉시 교체되는 예비부품을 2개 이상 차량 내에 설치하여 상호 보완할 것. – In-Vehicle Network : 차량이 고장난 H/W를 차량 내에 설치되어 있는 Redundancy에서 자동으로 교체할 수 있도록 차량 내 백업 시스템과 내부 시스템의 결함 및 해킹 시 대응할 수 있는 예비부품을 만들 것.Manual Switching: 고장난 H/W가 총 교체된 이후에도 비슷한 상황이 다시 반복되는 등 전혀 위험에서 벗어난 것이 아니기 때문에 위험한 상황에서 우선적으로 벗어나기 위해 운전자가 직접 운전하도록 전환한다.- Alarming System : 3레벨 자율주행 자동차의 경우 맑은 날씨와 동일한 제한적인 조건에서 자율주행이 가능하지만 운전자가 여전히 없어서는 안 될 단계라는 점. 그러나 2016년 5월 3레벨 테슬라 자율주행 차량 사고 당시 운전자는 37분의 주행시간 중 25초간만 운전하는 등 자율주행 위험에 대한 사람들의 경각심이 부족하다. 이뿐만 아니라 탑승자가 잠을 자거나 졸고 있는 상태라면 수동운전이 어려워지고 있는 것. 이 부분을 현재 위험 상황을 탑승자에게 알려주는 Alarming System을 개발, 사용하여 해결한다.(3)해결책 2 Sharing(feat. V2V): 특정 자율주행 자동차의 센서 고장 시 V2V 통신(자동차와 자동차 사이의 직접적인 통신)을 활용해 가장 가까운 자율주행 자동차와 연결한 후 받은 경로를 이용해 안전한 장소로 안내되는 시스템을 개발한다. 액추에이터나 ECU에 고장이 발생하여 독자적인 이동 자체가 위험하므로 다른 차량과 H/W를 통한 연결로 이동할 수 있도록 만드는 것.
3. 해킹에 의한 테러 방지를 위한 해결방안 (1) 자율주행 자동차 내부 시스템 해킹(i)의 자율주행 자동차 해킹 문제점 : 2016년 동사의 자율주행 자동차를 해킹한 사례가 제시될 것. 또한 2015년 블랙햇 컨퍼런스에서 찰리 밀러와 크리스 밸러섹이 차량 인포테인먼트 시스템을 해킹하여 차량의 브레이크, 핸들 등 중요한 부품을 원격으로 조종한다. 자율주행자동차가 상용화되면 이 같은 해킹을 통해 안전을 위협하는 테러리스트가 늘어날 가능성이 높다.(ii) 자율주행 자동차 해킹 경로: 자동차는 자동차를 움직이게 하는 직접적인 장치인 구동부, 자동차를 제어하는 전자제어장치(ECU), 외부와 연결할 수 있는 인포테인먼트(Infotainment) 시스템으로 구분된다. ECU 간의 데이터 전송 및 교환은 CAN(Controller Area Network) 컨트롤러(컴퓨터의 데이터 전송 통로)를 통해 이루어진다.(iii) 차량 내 시스템 보안 위협 – ECU 보안 위협 : 임베디드 시스템에서 보안 설계가 미흡하고 ECUSW 결함에 따른 보안 위협이 존재하며 불법 접근 및 위장 ECU 등의 공격에 취약하며 ECU 조작 권한을 획득할 수 있다.- 센서 보안 위협 : 센서가 전송한 정보를 변조하여 ECU가 비정상적인 작동을 하도록 유도한다.- 액추에이터 보안 위협: ECU가 전송한 제어 명령을 조작해 액추에이터가 잘못 실행하도록 하는 종이를 찾아 조작하고 브레이크, 변속기 등 핵심 부품을 원격으로 제어할 수 있다. 테러리스트가 CAN에 진입해 ECU를 조작하면 자동차를 급발진, 급정지시키거나 부품이 작동하지 않는 등의 조작을 할 수 있다.(iv) 차량 외부 시스템 보안 위협: 차량과 외부를 연결하는 V2X 네트워크나 차량과 모바일 기기 간 통신 기술 V2N과 같은 인포테인먼트 시스템을 공격해 차량 사고를 유발하고 오작동을 일으켜 악성코드를 설치할 수 있다.(2)해결책: SQUS 도입(Security Quick Updateing System): 보안을 위한 Cyber Security 솔루션을 지속적으로 강화하고 이를 각 자율주행차에 신속하고 지속적으로 수행한다.(i)Cyber Security Process 진행 상황에 대해 보안 테스트를 정기적으로 실시하고 탑승자의 안전을 확보할 수 있는 자동차 개발 프로세스를 강화·업데이트하는 방법인 Cyber Security Process를 수행한다.- System Development : 하드웨어와 소프트웨어 사이에서
