Ⅰ. 서 론
지상에 위치한 GNSS1) 수신기는 고도 20,000km 이상의 상공을 선회하는 위성으로부터 송신된 위성 신호 를 저전력으로 수신한 후 신호 처리를 통해 위치정보를 계산한다. 일반적으로 지상에서의 수신 전력은 주변 환경으로 인한 전력감소를 고려하지 않을 경우, 대략 –160dBW의 크기를 가지며, 신호가 미약해 여러 전파 간섭원들에 대한 강인성이 낮다. 또한 의도적인 재밍 신호나 스푸핑 신호로 인해 수신기가 신호 추적을 실패 하게 되며 신호 재획득에 방해를 받는다(Kaplan et al and Hegarty, 2006).
재밍은 비의도적 재밍과 의도적 재밍으로 나뉜다. 비의도적 재밍의 대표적인 예로는공항 주변 항공기의 이착륙을 보조하는 DME2)/TACAN3) 시스템의 강력한 펄스신호가 GPS L5대역과 Galileo E5a/E5b대역을 의도 치 않게 간섭하는 형태가 있으며, 이러한 재밍 영향을 완화시키는 연구가 보고되었다(Gao et al., 2013). DME/TACAN은 펄스 형태 신호로서 GNSS 수신기 입장에서는 규칙적인 재밍 펄스로 인해 포화현상을 야기 한다. 이를 해결하고자 펄스 간격과 일치 또는 펄스 유무를 추정 및 판단하여 해당 시간영역 신호를 blanking 해버리는 기법이 연구되었다(Musumeci et al., 2014).
이러한 재밍 신호는 차량, 선박, 항공기 등에 장착된 GNSS 수신기 기반 항법장치의 오동작을 야기시키며, 심각한 재산 및 인명 피해를 초래할 가능성이 있다. 특히 최근 자율주행 차량, 무인기, 드론 기술의 발전으로 민간영역에서 무인화가 현실화 되면서 이런 방해 요소들로 인하여 더 빈번한 사고가 유발될 가능성이 높아 지고 있다. 또한, 자율주행에 대한 연구가 늘어남에 따라 자율주행 차량의 신기술도 꾸준하게 등장하고 있는 실정이다. 하지만 GNSS의 핵심 요소인 항법 기술에 존재하는 허점을 악용하여 자율주행 차량의 위치가 조 작될 가능성이 존재한다(Luo et al, 2019). GNSS 위치 정보의 높은 가치와 GNSS 신호 스푸핑 장치의 손쉬운 가용성은 공격자가 자율주행 차량과 같은 위치 기반 플랫폼에 대해 GNSS 스푸핑 공격이 가능하게 된다 (Zeng et al., 2017). Zeng et al.(2017)에서 시뮬레이션을 이용하여 스푸핑으로 목적지 도착 실험에서는 최소 200m에서 최대 2000m까지 실제 도착지와 목적지 간의 오차가 발생하였다. 스푸퍼를 사용하여 자율주행 차 량를 납치하는 상황은 가능하다고 판단된다.
한편 대한민국은 북한의 의도적인 재밍 공격에 지속적으로 노출되어 있다. 재밍 공격의 범위도 수십 km 정 도로 광범위하여 인천 국제 공항이나 항만 등 수도권 일대의 중요 시설에서 GNSS 서비스를 방해한다. 실제 2011년에는 북한이 전송한 것으로 추측되는 재밍 신호가 대한민국 경기북부 지역에서 간헐적으로 감지되었다. 국내 주요 시설과 GNSS신호를 이용하는 항공, 선박 등에 영향을 미칠 가능성이 있는 신호 세기였으며, 시각 동기화가 필요한 네트워크 및 시스템에서는 치명적인 오류가 발생했다. 이를 배경으로 재밍 신호에 대한 영향 을 분석하고 위성 코드에 대한 재밍 신호의 최대 범위를 예측하는 논문이 발표되었다(Baek et al., 2012).
이와 별개로 다양한 미약 신호 특성의 재밍 사례들이 해외에서 보고되고 있다. 미국의 Newark공항에서 PPD4)로 공항내의 GBAS5)장비가 순차적으로 마비된 사례가 있다. 미연방항공국의 조사결과에 따르면 트럭 운전자들의 프라이버시를 이유로 자신의 현재 위치를 운송업체 관제 시스템으로부터 숨기기 위하여 PPD로 자발적 재밍신호 방출한 것이 원인인 것으로 규명되었다(Tedeschi, 2011). 위 사례에서 확인할 수 있듯, PPD 재머는 누구나 쉽게 구매가능하고 이베이나 아마존 등과 같은 공개된 전자장터에서 저가로 공급되는 실정이 다. 또한 PPD 성능도 L1대역에 재밍 신호를 방출하는 USB타입이나 L1대역과 L2대역을 동시에 차단할 수 있는 시거잭 타입의 재머 등 다양하다. 이러한 PPD의 접근성과 성능 향상에 대응하여 ANF6), FBPB7), FDA F8)등 다방면으로 항재밍 기법들이 연구되고 있다(van der Merwe et al., 2018). 다양한 연구 중 CWI9)신호가 포함된 위성 신호에 FDAF기법을 적용하여 CWI신호의 영향을 최소화하기 위한 연구 결과도 진행되었다 (Denks et al., 2009).
앞서 언급한 강력한 신호전력으로 송출하는 북한의 재밍 및 비의도적이기는 하나 또한 강력한 신호전력 을 갖는 DME/TACAN 또는 기타 알려지지않은 통신 신호들은 수십~수백km 정도의 재밍 반경을 갖으며, AOA10) 및 삼각측량법을 이용하는 고가의 재밍 감시 시스템을 이용하여 비교적 쉽게 재밍원 위치추정이 가 능하다(Dempster and Cetin, 2016). 즉, 재밍 반경이 넓으면, 재밍 감시의 측면에서는 비교적 적은 수의 감시 장비들로 이루어진 재밍 감시 네트워크의 구축이 요구된다.
저가 재머 감지 장비를 사용하여 감시하는 시스템에는 미국토안보부의 Patriot Watch라 명명되는 감시 시 스템이 실행 중에 있다. Patriot Watch 시스템은 대중의 스마트폰에서 크라우드소싱 데이터를 받거나 FCC11) 또는 FAA12)의 수신기에서 기준의 dBm보다 낮은 신호세기를 수신하면 재밍 신호를 감지해 재밍 신호 분석 가에게 전해진다. 이 신호를 이용해 JLOC13) Master Station에서 위치가 확인되면 주변의 수신기에서 재밍 신 호의 근원을 찾아 CCTV의 영상으로 차량의 번호판을 추적하여 제거한다(Homeland Security, 2012).
그러나 앞서 설명한 기법은 재밍 신호의 유형을 판별하기 까다롭다. 이에 대해 최근 클라우드 데이터 처 리기법을 이용하는 효율적인 재밍 감시 기법에 대한 연구가 시뮬레이션 결과를 중심으로 발표되었다(Lee et al., 2018). 본 논문에서는 앞서 언급된 클라우드 데이터 처리기법을 이용하여 국가기관 시설망에서의 재밍 신호에 대한 실측 실험을 진행한다.
본 논문은 다음과 같이 구성되어 있다. 2장에서는 앞서 언급된 클라우드 데이터의 2-D 이미지 기법과 시 뮬레이션 예제를 설명한다. 3장에서는 K-시티에 대하여 설명하고 K-시티에서의 실험결과를 분석한다. 4장에 서는 인천 국제 공항에서의 실험결과를 분석한다. 마지막으로 5장에서는 재밍 신호의 유무와 재밍 신호의 영향 가능성을 고찰한다.
Ⅱ. Cloud Data Processing Technique
1. Cloud Data Processing Technique
<Fig. 1>은 수신 데이터의 처리 과정을 묘사한 도식화이다. 재머는 최대 300m의 반경에 영향을 미치는 미 약 재밍 신호를 방출하는 것으로 가정하였다. 다수의 저가 GNSS 수신기가 넓은 영역에 조밀한 밀도로 분포 되어 있는 경우, 재밍 신호 영향 범위 내의 수신기는 강한 세기의 재밍 신호가 위성 신호 추적을 방해한다. 재밍 신호 영향의 여부와 무관하게 모든 수신기는 클라우드 서버로 수신 데이터를 송신한다. 클라우드 서버 는 수신된 신호를 취합하고 2-D 이미지를 생성하여 재밍 신호를 감지할 경우, 재밍 신호의 종류를 판별하고 신호의 세기에 대한 정보를 획득한다. 또한, 재밍 신호에서 TDOA의 정보를 획득하여 재머의 위치를 추정할 수 있다.
2. 2-D 이미지 생성
Lee et al.(2018)은 2-D 이미지를 생성하기 위해 IF14) 신호 데이터를 이용한다. 수신기에서 획득한 IF 신호 데이터에 Hamming Window를 적용한다. 그 후 <Fig. 2>와 같이 FFT15)를 취하여 시간 순서에 따라 나열하게 되면 2-D 매트릭스 이미지가 생성되고 단일 매트릭스의 색에 따라 신호세기를 표현한다. 이런 이미지를 이 용하여 재밍 신호가 집중되는 주파수가 어딘지 확인할 수 있다. 재밍 신호가 집중되는 주파수가 시간에 따라 변하는 형태를 분석하여 어떤 유형의 재밍 신호가 있는지도 확인 가능하다.
위의 내용을 구현하여 <Fig. 3>의 (a)는 재밍이 존재하지 않는 2-D 매트릭스 이미지와 <Fig. 3>의 (b)는 CWI 신호가 존재하는 2-D매트릭스 이미지를 예제로 나타내었다. <Fig. 3>의 (a)는 재밍신호가 존재하지 않은 경우의 2-D 매트릭스 이미지이다. 위성 신호가 잡음에 묻혀있기 때문에 일정한 높이의 FFT 결과와 특징이 모호한 불규칙적인 패턴을 가진 2-D 매트릭스 이미지를 보인다. <Fig. 3>의 (b)는 CWI가 존재하는 경우의 2-D 매트릭스 이미지이다. 가우시안 잡음과 함께 횡방향으로 황색의 띠를 확인할 수 있다. 이는 FFT 결과에 서 CWI 신호가 주파수 영역에서 높은 진폭으로 나타남을 확인할 수 있다. 이를 배경으로 재밍 신호의 존재 유무를 확인할 수 있으며, 재밍 신호의 특성을 그림을 통하여 구분 가능하다.
Ⅲ. 국가 기반 시설에서의 재밍 실측 실험
1. K-시티 실험
1) K-시티
K-시티는 2018년 하반기 경기도 화성에 위치한 자동차안전연구원 주행시험장내에 32만m2 (약 11만 평)의 규모로 구축한 자율주행 기술 상용화를 위한 모의 실험 환경을 갖춘 테스트베드이다. <Fig. 4>의 (a)와 같이 실제 도로상황과 유사하게 도심부, 커뮤니티부, 자동차전용도로, 교외도로, 자율주차시설인 5대 주요 도로 교 통환경을 재현해 자율주행자동차 개발 및 안정성을 검증, 기술에 대해 반복 및 재현 평가를 진행할 수 있도 록 한다. V2X 통신으로부터 송·수신되는 교차로 주변 사고 발생 경보 기능을 지원한다. V2X 통신은 자율주 행 기술 시험에 수반되는, 차량간 또는 차량과 주변 환경 사이에 이뤄지는 정보 교환을 일컫는다. 버스전용 차로에서는 전용차로 인지 및 버스 전용 차로의 영향을 평가하게 된다. 버스, 택시정류장에서는 대중교통의 정차 및 출발 시 충돌상황 발생에 대한 검사를 할 수 있다. 교외도로는 상대적으로 교통 인프라가 저조한 주 행 환경을 재현한다. 복잡한 도로 구조의 인지, 판단, 제어 기능을 수행한다. 차선이 흐려져서 잘 안 보인다 든가 신호 표지판의 시야가 방해되거나 낙하 장애물, 공사도로, 가로수로 인한 전방 주시 저하 등의 환경에 서도 정상 주행이 가능하도록 평가한다. 통신인프라가 부족한 부분이나 통신장애가 발생하는 상황도 시험한 다. 회전교차로 역시 차량 간 우선순위를 결정하고 사고 발생 상황을 인지 및 통과하는 상황을 평가한다(T S16), 2017).
K-시티 부지의 범위가 광범위해 3곳의 실측 장소를 임의로 지정하여 실험을 진행하였다. <Fig. 4>의 (b)에 서 확인할 수 있듯, A, B, C의 장소로 구분하여 재밍 신호의 존재 유무를 확인하였다. 우선, A지점은 고속주 행로 도입부 도로의 횡단면의 한쪽 끝부분이다. Open-sky 환경인점을 고려하여 선정했다. B지점은 고속도로 요금소의 구조물이 존재하여 통신장애 및 GNSS 신호 순간차단 현상이 발생할 위험성이 있는 곳이다. C지점 은 K-시티에서 터널환경이 조성된 지역이며 터널 내부에서 데이터를 수신했다. 터널에서 GNSS가 가용이 안 될 것이라는 가정이 있으므로 내부에서 GNSS의 신호가 차단되는 환경이라는 전제하에 선정했다.
2) K-시티 실험 결과
<Fig. 5>는 재밍 실험 위치에 따른 2-D 이미지 결과이다. <Fig. 5>의 (a)는 A지점에서의 실험결과로 L1대 역과 L5대역에서 확인되는 재밍 신호는 존재하지 않지만, L2대역에서 CWI 신호로 확인되는 재밍 신호가 미 약하게 존재했다. <Fig. 5>의 (b)는 B지점에서 측정한 데이터이다. A지점과 동일하게 L1대역과 L5대역에서 재밍 신호가 존재하지 않았고, L2대역에서 A지역 대비 강한 CWI 신호가 확인되었다. <Fig. 5>의 (c)는 C지점 에서 수신된 데이터를 2-D이미지로 출력한 결과이며, 모든 대역에서 재밍 신호가 관측되지 않았다.
2. 인천 국제 공항 실험
1) 인천 국제 공항
인천 국제 공항은 수도권의 항공수요와 동북아시아의 중심 공항으로서의 역할을 담당하기 위해 건설된 국가의 핵심 인프라 중의 하나이다. 제1/2 여객터미널과 탑승동, 활주로 3본, 제1/2 교통센터 등으로 구성되 었으며, 총 74개의 탑승구가 있으며, 42개의 항공사가 배치되어 있다. 2016년 실제 운항 횟수는 총 33만 9673 회로 많은 인구가 이용한다. <Fig. 6>은 인천 국제 공항의 실험장소를 나타낸다. 활주로 옆의 공터에서 데이 터를 취득했다. 실험장소는 open-sky 환경이고, DME/TACAN의 영향을 확인함을 목적으로 실험환경으로 선 정했다.
2) 인천 국제 공항 실험 결과
<Fig. 7>은 인천 국제 공항에서 취득한 데이터로 2-D 이미지를 출력한 결과다. L1, L2대역에서 재밍 신호 가 확인되지 않았고, L5대역에서 중심 주파수에서 약 3.5MHz 차이가 있는 CWI 신호가 존재했다. DME/TACAN은 펄스 형태 신호로 존재하는 것이 일반적인데, L5대역에서의 CWI 신호는 DME/TACAN의 영 향이 아닌, 알 수 없는 통신 시스템에서 유입되는 재밍 신호로 판단된다.
Ⅳ. 실험 결과 분석
J/S17)는 dB 형태로 표현되는 재밍 신호 전력과 원신호 전력 사이의 비율을 나타내는 값으로서 재밍 신호 의 영향을 판별하는 가장 대표적인 성능 지수이다. 재밍이 없는 경우 J/S는 ‘0’으로 수렴하여야 한다. J/S는 재밍 신호를 제외한 주파수 영역의 전체 신호세기의 평균값을 구하여 재밍 신호가 존재하는 주파수 영역의 신호세기의 평균값을 차분해 구한다. 이는 식 (1)과 같다.
여기서,
<Table 1>은 J/S를 각 지점별로 구하여 정리한 결과이다. K-시티의 L2대역에서 A지점은 B지점보다 옅은 색의 재밍 신호가 나타나는 것을 확인할 수 있다. 이와 비례하여 J/S 역시 A지점이 B지점보다 7.02dB 낮은 수치가 확인된다. C지점에서는 재밍 신호가 없는 것으로 판단되며 J/S는 0에 수렴하는 것으로 판단된다. 인 천 국제 공항에서는 L5대역에 15.05dB로 K-시티의 L1 대역의 경우보다 높은 수치를 기록했다.
<Table 1>
J/S ratio for each site
| Bandwidth | K-City | Incheon International Airport | ||
|---|---|---|---|---|
| A site | B site | C site | ||
| L1 Band | -0.13 | -0.08 | 0.71 | 0.13 |
| L2 Band | 4.12 | 11.14 | -1.36 | 2.26 |
| L5 Band | -0.02 | 0.25 | -0.83 | 15.05 |
Ⅴ. 결 론
본 논문에서는 클라우드 데이터 처리방식 GNSS 재밍 모니터링을 이용하여 국가 주요시설에서의 GNSS 재밍 신호의 실측 실험을 진행하였다. Lee et al.(2018)에서 제안한 클라우드 데이터 처리 방식은 시뮬레이션 에서 재밍 신호를 생성하여 GNSS 수신기의 수신 데이터를 클라우드 서버에 전송하여 2-D 이미지를 생성하 고 TDOA의 정보를 통하여 재머의 위치를 추정하는 시나리오를 제시했다. 이를 배경으로 국가의 주요시설에 서의 재밍 신호 데이터를 실제 GNSS 수신기로 수신하여 2-D 이미지를 생성하여 재밍 신호의 특성에 따라 종류를 분류하고 J/S에 대하여 분석하였다.
K-시티에서의 실험결과는 A지점과 B지점에서 L2대역의 중심주파수에서 약 4.3MHz 차이가 있는 CWI신호 가 존재했다. 이 재밍 신호는 각각 A지점에서 4.12dB-Hz, B지점에서 11.14dB-Hz의 신호 세기가 확인된다. C 지점에서는 J/S는 크지 않다고 판단하여 재밍 신호가 존재한다고 볼 수 없다고 판단하였다.
인천 국제 공항에서의 실험결과는 DME/TACAN의 영향을 확인하기 위해 실험을 진행하였지만 Pulse의 특 성을 가지는 DME/TACAN의 특징과 달리 L5대역의 중심 주파수에서 약 3.5MHz 차이가 있는 CWI의 신호를 확인하였다. 이 재밍 신호는 15.05dB-Hz의 신호세기가 확인된다. 이는 DME/TACAN의 영향이 아닌, 미지의 통신 시스템에서 유입되는 재밍 신호로 판단된다.
이상과 같이 국가 주요 시설에서의 GNSS 신호 대역에 대한 실측실험을 통하여 일부 재밍 신호가 있음을 확인하였다. K-시티의 L2대역 11.14(J/S) 및 인천 국제 공항 L5대역 15.05(J/S)로 J/S가 GNSS 고유 서비스의 성능을 완벽하게 저하시킬 정도는 아니나, 미약하나마 일정부분 측위서비스 정확도를 감소시킬 가능성이 존 재한다. CWI신호에 대하여 Denks.H et al(2009)등과 같이 FDAF기법을 적용하여 재밍 신호의 영향을 감소시 키는 방법이 대표적으로 연구되고 있으며, 추가 실험을 통하여 정확한 재밍원인 규명이 필요하다.
