˃ 자율주행의 완성도와 안정성 보장을 위해 상황 인지-판단-제어 수준을 인간 수준으로 고도화하기 위한 연구 증가 - 각종 센서로 수집한 차량 내 〮 외부 데이터를 분석하여 차량 〮 보행자 등 주변 상황에 대한 정확한 판단을 위해 AI 기술 적용 - 안전한 자율주행을 위한 주변환경 인지와 예측 기술
- 운전자 행동 학습과 운전자 상태 감지에 기반한 차량 제어 기술 고도화
- 자율주행시스템 구현을 위한 센싱(Radar), 클라우드-통신(VANET) 등 기반 기술과 능동형 제어 관련 기술 또한 지속 성장
˃ 사용자 맞춤형 자율주행기술 관련 클러스터 - 자율주행시대 V2X 보안, 신뢰성 향상 기술 [878]
- 자율주행을 위한 MIMO 레이더-통신 시스템 [1615]
- 만능 센서, 도플러 레이더(Doppler Radar) [1940]
- 운전 행동, 교통 상황 분석에 기초한 사용자 중심 자율주행 시스템 [2645]
- 뇌전도(Electroencephalogram) 기반 운전자 피로 감지 기술 [2253]
- 자율 주행 고도화를 위한 능동형 차량 제어 기술 (2020_Top100) [1126]
<그림 37>
회전 의도와 주행궤적 기반 교차로 차량 움직임 예측 (IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2021)
91)자율주행시대 V2X 보안, 신뢰성 향상 기술 [878]
유망기술
구분 사용자 맞춤형 자율주행기술 평균
출판 연도 2016.0
개요/정의
○ V2X(Vehicle to everything)는 차량과 다른 차량, 인프라 및 기타 장치들 사이에서 상황 정보와 제어 신호를 직접 통 신을 통해 지연 없이 전달함으로써 안전한 운행을 지원하는 서비스임.
- V2X에서 전송되는 메시지는 생명과 직결된다는 측면에서 신뢰성이 매우 중요하며 개인정보보호, 인증 및 높은 보안 성은 V2X의 확산을 위해 필수적인 요소임.92)
- 많은 연구들이 V2X 서비스에서 신뢰, 보안 및 개인 정보 보호 관련 이슈를 다루고, 잠재적 공격 가능성과 대응 방법 을 제시함.93)
○ V2X를 구현하는 대표 기술로 VANET(Vehicular Ad-Hoc Network)는 무선통신 장치를 탑재한 차량들 간에 형성되는 자율적(Ad-Hoc) 네트워크를 의미하며, 이를 구현함으로써 광범위한 실시간 서비스가 가능해짐.
- VANET의 보안과 신뢰성 확보를 위해서는 블록체인 기반의 프레임워크가 고려되고 있는데, 블록체인의 분산화 및 불변 특성을 바탕으로 악의적인 차량노드/메시지를 탐지하고 신뢰성 있는 애드혹 네트워크 관리를 추구함.94) 주요 키워드 vanets, vehicular ad hoc network, vehicle, vehicular cloud, vehicle communication
부상성
○ 세계 V2X 사이버보안 시장 규모는 2022년 12억 달러에서 2028년에는 32억 달러 규모로 성장할 것으로 전망되며, V2X 서비스의 보급 증가와 같은 요인으로 인해 더욱 수요가 증가할 것으로 예상95)
- 자율주행과 첨단주행보조시스템 기술의 확산과 발전으로 인해 V2X 서비스와 VANET 등 요소 기술, 그리고 안전한 V2X 환경에 대한 요구는 지속적으로 증가할 전망
○ 특히, 5G 기반으로 V2X 서비스가 상용화되면 더 안전한 자율주행을 위해 필수적인 ‘지연없고 안정적인 통신’을 통해 주변 상황 인지 정보(주변 차량/인프라 정보 및 돌발 상황/보행자 인지 등)의 실시간 교환이 가능해질 것으로 예상되어 V2X의 보안과 안정성 기술에 대한 요구도 함께 증가할 것으로 예상
- 최근 시장에서는 V2X 사이버 보안을 위한 하드웨어 플랫폼과 소프트웨어 솔루션을 통해 외부 취약성에 의해 차량 내 네트워크가 조작되거나 승인되지 않은 작업이 실행되는 일을 방지하고자 기술 개발을 진행 중
논문 수 추세 (글로벌/한국) 최근 3년간 저자 키워드 분포
국가별 연구 수준 비교
번호 국가명 논문 수
(06-20년)
10%
논문 수 (06-20년)
10% 논문 비율(%) (06-20년)
논문 수 (18-20년)
10%
논문 수 (18-20년)
10% 논문 비율(%) (18-20년)
1 Peoples R China 2,358 252 10.7 1,256 198 15.8
2 USA 1,169 213 18.2 412 80 19.4
3 India 608 40 6.6 356 47 13.2
4 South Korea 585 20 3.4 278 12 4.3
5 Canada 519 106 20.4 160 31 19.4
6 Taiwan 425 34 8.0 77 8 10.4
7 Spain 358 36 10.1 89 7 7.9
8 France 337 58 17.2 104 5 4.8
9 England 299 35 11.7 153 26 17.0
10 Pakistan 253 2 0.8 204 23 11.3
최근 고피인용 논문 (10건)
연도 피인용 수 저널명 논문 제목
2020 208 PROCEEDINGS OF THE IEEE Future Intelligent and Secure Vehicular Network Toward 6G: Machine-Learning Approaches
2020 140 PROCEEDINGS OF THE IEEE Evolutionary V2X Technologies Toward the Internet of Vehicles: Challenges and Opportunities
2020 76 IEEE INTERNET OF THINGS JOURNAL A Vision of C-V2X: Technologies, Field Testing, and Challenges With Chinese Development
2020 73 IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL INFORMATICS
BPAS: Blockchain-Assisted Privacy-Preserving Authentication System for Vehicular Ad Hoc Networks 2020 69 IEEE TRANSACTIONS ON INTELLIGENT
TRANSPORTATION SYSTEMS
A Topological Approach to Secure Message Dissemination in Vehicular Networks 2019 262 IEEE TRANSACTIONS ON INTELLIGENT
TRANSPORTATION SYSTEMS
A Survey on Recent Advances in Vehicular Network Security, Trust, and Privacy
2019 171 IEEE ACCESS IEEE 802.11bd & 5G NR V2X: Evolution of Radio Access Technologies for V2X Communications 2019 170 IEEE COMMUNICATIONS SURVEYS
AND TUTORIALS
Networking and Communications in Autonomous Driving: A Survey
2019 118 IEEE TRANSACTIONS ON VEHICULAR TECHNOLOGY
Analytical Models of the Performance of C-V2X Mode 4 Vehicular Communications
2019 115 IEEE TRANSACTIONS ON VEHICULAR TECHNOLOGY
Vehicular Communications: A Network Layer Perspective
주요 글로벌 기관 주요 한국 기관
번호 기관명 논문 수
1 Univ Waterloo 124
2 Xidian Univ 106
3 Univ Ottawa 94
4 Beijing Univ Posts & Telecommun 93 5 Shanghai Jiao Tong Univ 88
번호 기관명 논문 수
1 Korea Univ 32
2 Hanyang Univ 30
3 Kyungpook Natl Univ 27
4 Kyung Hee Univ 20
5 Korea Adv Inst Sci & Technol 20
자율주행을 위한 MIMO 레이더-통신 시스템 [1615]
유망기술
구분 사용자 맞춤형 자율주행기술 평균
출판 연도 2015.4
개요/정의
○ 자율 주행차의 눈 역할은 카메라(이미지), 레이더(MIMO 등), 라이다(LiDAR), 초음파 센서가 담당하고 있음. 이 중 레 이더는 원거리·근거리 둘 중 하나만 볼 수 있는 다른 센서와 달리 최장 250m 거리에 있는 물체를 모두 볼 수 있고, 악천후에 강하다는 장점을 갖고 있음.
○ Massive MIMO(multiple-input, multiple-output)란 동시에 다수의 단말과 통신하기 위해 기지국 당 다수의 안테나 를 사용하여 통신하며, 이를 위해 간섭과 잡음을 제거하고 에너지를 소비를 최소화하는 기술임. 기존 자율주행의 경우 넓은 대역을 보기 위해 안테나가 여러 곳의 수신구와 송신구가 있었지만, 실제 기능은 한 채널에서 했음. 최근에는 4G/5G, 와이파이에 많이 사용하는 MIMO 기술을 적용해 신호를 쏘고 받을 때 여러 개의 채널에서 신호처리를 통해 물체를 3차원으로 받아 많은 정보를 얻을 수 있음.
○ 자율주행차에서 안전은 핵심요소임. 이에 레이더 및 라이다 등 자율주행차를 구성하는 핵심 기술이 어떠한 환경에서도 기능하고 감지가 가능한지에 따라 생명과 산업에 직결된 안전한 자율주행차 상용화 여부의 결정 요소임. 레이더는 MIMO 기반의 정밀도 향상과 가드레일과 터널에서는 신호가 튕겨 불안정한 Multi Path 상황의 개선을, 라이다는 고가 의 장비와 낮은 해상도가 해결과제임.96)
주요 키워드 passive radar, cognitive radar, mimo radar, waveform design, power allocation
부상성
○ 2~4개 안테나만 이용하는 4G의 MIMO 기술과 달리 5G에서는 100개 이상의 안테나 소자를 사용해 수십개 채널에서 데이터를 동시에 전송할 수 있어 기지국 용량이 향상되는 효과가 있음. 또한 다중 MIMO는 다수의 사용자에게 무선공 간 자원을 분배해 여러 단말이 동시에 접속해도 속도 저하를 막아줌. 이 MIMO를 통해 많아진 송수신 안테나로 빔을 자유롭게 생성해 단말간 간섭이 감소하고, 전송 속도가 향상되며, 무선 용량도 증가함.97)
○ 자율주행 기술은 먼 미래의 이야기가 아님. 운전자가 필요없는 완전 자율주행(레벨5)까지는 시간이 필요하지만, 시스템 이 차량을 제어하면서 운전자가 필요에 따라 개입하는 레벨 3~4 수준의 자율주행의 상용화는 그리 멀지 않았음. 한국경 제연구원의 보고서에 따르면 2030년 판매되는 전세계 신차의 절반 이상은 ‘레벨3’ 이상의 기술을 탑재할 것으로 예측 됨.98) 한국정부가 오는 2025년까지 운전자가 개입하지 않는 완전자율주행(레벨4) 버스·택시를, 2027년까지는 승용차 를 출시하겠다는 ‘모빌리티 혁신 로드맵’ 발표99)
○ 이에 한경연은 자율주행차 세계 시장 규모를 2020년 71억 달러(약 8조 8,000억 원)에서 2035년 1조 달러(약 1,243 조 원)로 연평균 41% 성장할 것으로 예상함. 또한 세계의 자동차용 4D 이미징 레이더 시장 규모는 2022년에 5,069 만 달러로 추정되며, 2028년까지 26억 5,553만 달러로 성장함. 예측기간(2022-2028년) 중 CAGR로 93.44%의 성 장이 예측됨.100)
논문 수 추세 (글로벌/한국) 최근 3년간 저자 키워드 분포
국가별 연구 수준 비교
번호 국가명 논문 수
(06-20년)
10%
논문 수 (06-20년)
10% 논문 비율(%) (06-20년)
논문 수 (18-20년)
10%
논문 수 (18-20년)
10% 논문 비율(%) (18-20년)
1 Peoples R China 2,130 143 6.7 1,104 116 10.5
2 USA 982 231 23.5 273 58 21.2
3 Italy 253 65 25.7 89 23 25.8
4 Iran 184 10 5.4 86 3 3.5
5 England 175 22 12.6 68 16 23.5
6 Germany 134 14 10.4 80 20 25.0
7 Canada 101 13 12.9 32 7 21.9
8 Australia 94 17 18.1 39 5 12.8
9 France 80 7 8.8 21 3 14.3
10 India 79 2 2.5 33 3 9.1
최근 고피인용 논문 (10건)
연도 피인용 수 저널명 논문 제목
2020 188 IEEE TRANSACTIONS ON COMMUNICATIONS
Joint Radar and Communication Design: Applications, State-of-the-Art, and the Road Ahead
2020 76 INFORMATION FUSION Collaborative detection and power allocation framework for target tracking in multiple radar system
2020 65 IEEE TRANSACTIONS ON SIGNAL PROCESSING
Optimal Resource Allocation for Asynchronous Multiple Targets Tracking in Heterogeneous Radar Networks 2020 62 IEEE SIGNAL PROCESSING MAGAZINE Joint Radar-Communication Strategies for Autonomous
Vehicles: Combining Two Key Automotive Technologies 2020 52 IEEE TRANSACTIONS ON SIGNAL
PROCESSING
Joint Transmit Beamforming for Multiuser MIMO Communications and MIMO Radar
2019 121 IEEE SIGNAL PROCESSING MAGAZINE Radar and Communication Coexistence: An Overview A review of recent methods
2019 116 IEEE SIGNAL PROCESSING MAGAZINE Toward Millimeter-Wave Joint Radar Communications A signal processing perspective
2019 86 IEEE SIGNAL PROCESSING MAGAZINE Dual-Function Radar Communication Systems A solution to the spectrum congestion problem 2019 83 IEEE TRANSACTIONS ON AEROSPACE
AND ELECTRONIC SYSTEMS
A mmWave Automotive Joint Radar-Communications System
2019 72 IEEE TRANSACTIONS ON AEROSPACE AND ELECTRONIC SYSTEMS
Constrained Waveform Design for Colocated MIMO Radar With Uncertain Steering Matrices
주요 글로벌 기관 주요 한국 기관
번호 기관명 논문 수
1 Xidian Univ 251
2 Univ Elect Sci & Technol China 245 3 Natl Univ Def Technol 142 4 Nanjing Univ Aeronaut & Astronaut 132
5 Tsinghua Univ 71
번호 기관명 논문 수
1 Agcy Def Dev 11
2 Korea Adv Inst Sci & Technol 7
3 Korea Univ 6
4 Hanyang Univ 6
5 Kwangwoon Univ 5
만능 센서, 도플러 레이더(Doppler Radar) [1940]
유망기술
구분 사용자 맞춤형 자율주행기술 평균
출판 연도 2015.5
개요/정의
○ 도플러 레이더(Doppler radar)는 도플러 효과를 이용하여 이동하는 물체의 방향과 속도를 측정하는 레이더임. 펄스형과 지속파(CW)형이 있음. 펄스형은 하나의 안테나로 송수신을 같이 쓸 수 있기 때문에 항공기나 미사일에 많이 사용됨.
장점은 간단하고, 저렴하며, 유지 관리가 쉽고 완전히 자동화되어 있다는 점, 그리고 고전력이 필요하지 않으며 크기가 작고 정지된 물체가 레이더 성능에 영향을 미치지 않는다는 부분 또한 장점임.101)
○ 군의 첨단무기에도, 4차 산업혁명의 핵심기술인 자율주행자동차에도, 산사태와 같은 재난에서 인명 구조, 기류를 직접 파악할 수 있어 중규모 기상이나 태풍의 연구 및 구름물리의 연구 분야에서도 활용되고, 항공기의 안전 운항 관측 분야 등 수많은 분야에서 사용되는 첨단기술의 중심에 레이더가 있음.
주요 키워드 wall radar, wall, vital sign, micro doppler signature, wall imaging
부상성
○ 자율주행자동차용 센서 중 가시광선 카메라, 레이저 거리측정 센서(LiDAR), 초음파 센서, 전파 거리측정 센서(Radar)가 가장 중요한 역할을 함. 이중 전파거리측정 센서는 차량 주변의 보행자, 다른 차량, 가드레일 등의 속도와 방향을 추적 뿐만 아니라 원거리에 있는 물체 및 장애물을 탐지하기 위하여 밀리미터파 전파 주파수를 사용함. 레이더는 차량의 전 방과 측·후방에 상대 차량과 장애물의 위치 정보를 운전자에게 제공하며, 자율주행자동차에 있어서 차량을 제어하고 운 전자가 안전하게 주행할 수 있도록 돕는 역할을 수행함. 차량용 레이더는 야간이나 악천후 상황, 200m 이상의 장거리 사용의 장점이 있으며, Level 5 차량에는 최소 32개 이상의 많은 센서가 필요할 것으로 예상됨. 차량용 레이더의 기술 흐름은 경량화, 소형화, 저비용, 기능별 단일 칩에서 다양한 ADAS(Advanced Driver Assistance Systems) 기능을 구현할 수 있는 통합 칩으로 바뀌어 가고 있음. 또한 레이더가 카메라 및 통신과 융합하여 자율주행/자율비행, 교통감시 의 핵심기술로 적용되며 스마트시티, 홈 건물에서의 무선센싱, 드론탐지 등 다양한 센싱 응용에 활용되고 있음.102)
○ 자율주행차 시장의 세계 시장규모는 2020년 64억 달러에서 연평균 41% 성장하여 2035년에는 1조 1,204억 달러 규 모, 특히, 완전자율주행기능의 자율주행차 세계 시장규모는 2020년 6.6억 달러에서 연평균 84.2% 성장하여 2035년 에는 6,299억 달러 규모에 이를 것으로 예상됨. 또한 자율주행 레벨 3 이상의 자율주행 기술을 탑재한 양산형 자동차 는 2025년경부터 시장을 형성할 것으로 예상되며, 2025년에서 2035년까지 연평균성장률은 14.7%에 이를 것으로 전 망됨.103) ADAS와 자율주행 기능의 채택률이 증가함에 따라 향후(2020-2030) 자동차 센서 시장 중 자율주행 센서만 유일하게, 연간 약 8% 이상 성장할 것으로 예측됨. 이에 Radar 센서 시장도 연간 13%씩 성장하여 2030년에는 시장 규모가 140억 USD 달러에 달하는 가장 큰 센서 시장이 될 것으로 예상됨.104)
논문 수 추세 (글로벌/한국) 최근 3년간 저자 키워드 분포
국가별 연구 수준 비교
번호 국가명 논문 수
(06-20년)
10%
논문 수 (06-20년)
10% 논문 비율(%) (06-20년)
논문 수 (18-20년)
10%
논문 수 (18-20년)
10% 논문 비율(%) (18-20년)
1 Peoples R China 961 50 5.2 501 47 9.4
2 USA 681 172 25.3 170 44 25.9
3 South Korea 347 16 4.6 192 13 6.8
4 Germany 192 12 6.2 72 10 13.9
5 Japan 129 5 3.9 43 2 4.7
6 Italy 124 18 14.5 26 1 3.8
7 Taiwan 103 19 18.4 36 3 8.3
8 England 101 14 13.9 37 7 18.9
9 Canada 84 10 11.9 40 6 15.0
10 Spain 64 6 9.4 11 0 0.0