Ⅰ. 서 론
국가적 미래 먹거리로 자율주행 기술을 활용한 서비스 및 수익 창출이 예상됨에 따라 관련 법령이 제정되 고, 자율주행차의 상용화를 목표로 관련 기술 분야에 관한 연구가 가속되고 있다. 자율주행 시스템의 대표적 인 현행기술로 LKAS1), AEB2), SCC3) 등 다양한 ADAS4) 기술이 시장에 출시되고 있다(Delhi, 2013). <Fig. 1> 은 Camera, Lidar, Radar, GNSS5), IMU6) 등 다양한 다중 이종 센서들을 장착하여 제작된 실험용 자율주행차 의 한 예시로서, 각 센서의 정확도, 해상도, 민감도, 동적 범위 등을 고려하여 다양한 자율주행 시스템이 연 구되고 있다(Ahn et al., 2018). 센서 융합을 통해 <Fig. 2>와 같이 일정 범위 내 사각지대 감지, 차선 유지, 속 도 경보 시스템 등 운전자에게 필요한 서비스를 제공함으로써 자율주행에 대한 안전도 향상을 위해 활발히 연구가 진행되고 있다(Okuda et al., 2014).
전통적인 자동차 산업에서, 시스템의 안전성은 중요한 요소이다. ADAS 기술이나 V2X7), 자율주행과 같은 애플리케이션에는 기본적으로 정밀한 측위가 요구되기 때문에, 차량의 위치를 실시간으로 파악할 수 있는 GNSS 및 IMU 기반 항법 장치 등으로 측위 서비스가 제공된다. ADAS 기술을 갖춘 차량에 탑재된 센서들은 먼저 차량의 위치를 정확하게 계산하며 복합적인 작동으로 주변 상황을 인지, 판단하여 운전자에게 안정성 을 제공한다. 하지만 환경적인 영향에 따라 발생하는 오차로 인해 자율주행에서 요구하는 정확도 수준으로 자차 위치를 계산하는 것이 불가능한 경우가 빈번히 발생한다. 이에 대한 방안으로 GNSS, IMU, Camera, Lidar 등의 센서와 고정밀 지도를 융합함으로써 저장된 지도의 위치 정보와 센서로부터 측정된 객체의 거리 를 비교하고 자차의 위치를 정밀하게 보정하는 SFP8) 기술이 연구되고 있다(Ilci and Toth, 2020).
이 중 GNSS 센서는 고도 20,000km 이상의 상공을 선회하는 위성이 송신한 위성 신호를 지상의 수신기가 저전력으로 수신한 후 신호 처리를 진행하여 전 지구적 범위에서 사용자의 위치, 속도, 방향, 시간 정보를 제 공해준다.(Kaplan and Hegarty, 2005). 그러나 고의적인 전파 지연 및 방해로 인한 재밍으로 인해 GNSS 센서 를 기반으로 제공되는 내비게이션 시스템 성능이 제한되며, 전파 항법 시스템 특성상 전파 차단에 대한 강인 성이 취약하고, 각종 RFI9) 신호 존재 시 측위 정확도 저감 및 신호 재획득 실패가 발생할 수 있다. 특히 RFI 영향에 대한 분석은 최근 다양한 분야에서 GNSS 기반 측위 기술의 범용화가 진행됨에 따라 중요성이 증가 하고 있으며 기술적으로 상세히 분석되고 있다(Idris et al., 2013).
RFI는 크게 비의도적 RFI와 의도적 RFI로 분류된다. 비의도적 RFI는 GNSS 센서에 미치는 영향이 비교적 적으며 법제화 또는 기술적 대응을 통해 GNSS 측위 시스템에 미치는 영향을 최소화할 수 있다. 이와는 달리 GNSS 센서를 의도적으로 교란하는 RFI은 크게 재밍(Jamming), 스푸핑(Spoofing), 미코닝(Meaconing)으로 분류 할 수 있으며, 불순한 의도로 측위 시스템의 성능을 무력화시키기 때문에 자율주행 차량 안전에 크게 저해하 게 된다. 첫 번째로 재밍은 불특정한 잡음 신호를 위성 신호보다 일정 수준 더 크게 방출하여 GNSS 신호를 교란하는 것이다. 재밍은 장비 제작이 용이하고 단순히 고출력으로 잡음을 방사하는 교란 기법이어서 전파 교란 기술 연구 초기부터 개발된 기술이고, 현재까지도 사용되는 기법이다(Kaplan and Hegarty, 2005). 두 번 째인 스푸핑 공격은 대표적으로 <Fig. 3>과 같이 잘못된 위치를 인가하는 특징을 갖고 있다. 스푸핑 공격이 시작됨과 동시에 차량 내 GNSS 센서는 다른 PVT10) 결과를 수신받으며, 이러한 결과 때문에 차량이 원 궤도 를 벗어나 적색 화살표로 표기된 잘못된 위치(Spoofed position)로 주행하게 된다. GNSS 센서가 스푸핑에 노 출된 것을 인지하는 것이 용이하지 않지만, 교란 장비 제작이 복잡한 단점이 있다(Humphreys et al., 2008). 마 지막으로 미코닝은 기존 GNSS 신호를 가로채어 보다 더 높은 신호로 재송신한 뒤, 시각 및 위치 정보를 교 란하는 기법이다. 전형적인 미코닝 공격은 <Fig. 4>와 같이 사용 가능한 모든 위성 신호를 미코너가 수신한 뒤, 몇 가지의 특수 처리 후 일정 시간 동안 위성 신호를 지연시켜 재방출하는 방식을 갖는다. 측정 신호의 전력을 실제의 신호보다 높게 조정할 수 있으므로 차량 내 GNSS 센서는 잘못된 신호만 추정하고 다른 위치 를 출력한다. 이로 인해 적색 화살표로 표기된 것처럼 잘못된 위치에서 항법이 재계산되어 다른 궤적을 생성 하는 특징을 갖고 있다. 광의로써 스푸핑, 미코닝 및 비의도적 RFI를 모두 포함하며 재밍이라 일컫기도 한다 (Zhang et al., 2018).
본 논문에서는 ADAS 및 자율주행 시스템의 센서 오동작 문제로 인해 발생하는 사고를 초기에 방지하기 위해 차량 내 센서를 임의로 결합하여 수동 상태로 전환해주는 시스템으로 가정하고, 이를 테스트하기 위한 검증 방법으로 간단한 차량 내 재밍 신호 데이터 발생 장치에 관해 연구한다. 안정성을 이유로 실정 법규상 실외 공간에서 GNSS 대역에 재밍 신호를 방사할 수 없으므로, 본 논문에서 제안하는 차량 내 재밍 신호 데 이터 발생 장치는 실제 재밍 신호 방출 없이 데이터 영역에서 재밍의 효과를 모사한다. 차량 내부 및 외부로 부터 침투하여 센서의 성능을 저하하는 모사 재밍 시나리오를 설계하였으며, 독립적 직렬 통신으로 타 차량 의 손상 없이 자차의 재밍 상태 실험을 진행할 수 있다. 자율주행 차량에 장착하여 관제 센터와 TCP/IP 통신 을 통해 실시간 상황을 감시, 관찰이 가능하며 이를 실험하기 위해 자율주행 시뮬레이터를 이용하였다. 또 한, 원신호와 결함 신호를 비교하여 운전자에게 수동 상태로 전환하는 과정도 설계하여 실험을 진행하였다.
본 논문은 다음과 같이 구성되어 있다. 2장에서는 GNSS 센서 연구 현황 및 기존 성능 평가 과정에 대해 고찰하고, 3장에서는 소형 프로세서 내 시스템 구성 및 의도적인 재밍 신호 생성에 대한 예제를 설명한다. 4 장에서는 신호 발생 및 평가 방법과 특정 시간에 발생한 교란 신호 실험 결과를 시뮬레이션을 통해 분석한 다. 마지막으로 5장에서는 실험 결과를 기반으로 실차에 적용 방법 및 대처 방안 알고리즘 연구를 고찰한다.
Ⅱ. 기존 연구 고찰
최근 재밍 신호를 의도적으로 방출한 GNSS 센서 교란 사례들이 다수 보고되고 있다. 대표적으로 미국 Newark 공항에서 PPD11)로 활주로 주변 GBAS12) 장비가 차례로 마비된 사례가 있다. FAA13)의 조사 결과 트 럭 운전자들이 운송업체 관제 시스템으로부터 자신의 위치를 숨기기 위해 PPD로 재밍 신호를 방출한 것이 원인으로 규명되었다(Tedeschi, 2011). 이 사례에서 확인할 수 있듯이 PPD 재머는 공개된 전자 장터에서 저가 로 공급되어 일반인이 쉽게 구매 가능한 실정이다. 최근 USB 타입 소형 장비로까지 발전하여 어디서나 사용 할 수 있으며, 성능 또한 L1 및 L2 대역을 동시에 차단할 수 있다. 이러한 PPD의 성능 향상과 접근성에 대응 하여 FDAF14), FBPB15), ANF16) 등 항 재밍 기법들이 다방면으로 연구되고 있다(van der Merwe et al., 2018). 이와는 다르게 스푸핑 장비는 저수준 해커가 일반적으로 사용하는 SDR17)부터 정교한 RF 신호 생성기까지 다양한 장비가 있으며, 네비게이션 데이터 공격, Code/Carrier attack, 다중 방법 공격 등 다양한 공격 방법으 로 GNSS 센서에 위성 상태, 반송파 신호 조작 등의 연쇄적인 센서를 결함시킬 수 있다(Psiaki and Humphreys, 2016).
대표적으로 Zeng et al.(2017)의 GNSS 관련 연구가 진행된 실험에서 GNSS 신호 스푸핑 장치를 이용했을 경우, 자율주행 차량의 위치를 조작하여 납치가 어렵지 않게 진행되는 것을 확인할 수 있다. 기존 궤적을 따 라 주행하는 자율주행 차량이 스푸핑으로 인해 생성된 다른 궤적으로 주행함으로써, 기존 목적지와 변경된 목적지 사이의 오차가 최소 200m에서 최대 2km까지 발생한 것을 확인할 수 있었다. 이는 자율주행 차량에 대한 사이버 공격에 해당하는 것으로서 자율주행 차량이 범용화되기 이전에 해결되어야 하는 문제이다.
위와 같은 재밍 신호에 대응하기 위해 재밍 신호 발생 시 감지 기법과 종류를 판별하는 연구가 다양하게 진행되고 있다. Lee et al.(2018)는 재밍 신호를 시뮬레이션에서 생성하여 GNSS 센서에서의 수신 데이터를 클 라우드 서버에 전송 후 2차원 이미지로 생성하고, 전파 도달 지연 시차 정보를 통해 재머의 위치를 추정하는 클라우드 데이터 처리 시나리오를 제시하고 있다. 이를 기반으로 GNSS 센서로 국가의 주요시설의 재밍 신 호 데이터를 수신하여 재밍 신호 특성에 따라 2차원으로 종류를 분류하고 J/S18)에 관해 분석하는 연구 또한 진행되었다(Jin and Won, 2020).
또한, 차량의 정밀한 위치를 추출하는 과정에서 예측 불가능한 전파 교란 또는 GNSS 센서의 결함 등의 따라 차량에 오차율이 높은 GNSS 데이터를 전달할 수 있다. 특히 자율주행 시스템에 재밍 신호가 융합된 GNSS 측위 결과를 전달하여 사고 위험에 노출될 우려가 있다. 이러한 이유로 Kyusic et al.(2017)은 GNSS의 보안을 유지하기 위해 RFI 검출 시스템을 설계하였으며, 이는 이동통신 시스템 기반 기술인 배열 안테나 기 술을 활용한 차량 항재밍 시스템이다. ULA19) 및 URA20) 안테나에 재밍 신호 환경을 조건별로 나누어 실험 하고, 상호 결합의 영향을 보상하는 기술인 오프라인 보상과 온라인 보상 알고리즘을 사용하여 평균 제곱근 편차 분석을 통해 GNSS 항재밍 성능 평가를 진행하였다.
Zeng et al.(2017)은 차량이 도심지에서 네비게이션을 중심으로 이동하는 실시간 환경을 구축하고, 스푸핑 장치를 가동하였을 경우 발생하는 상황을 설계하였다. 기존 GNSS 센서는 스푸핑 공격에 대응하는 방법으로 위성 통신 시스템 암호화 및 센서 안테나 조정, 소프트웨어 수정 후 자체 알고리즘 검사 등이 있지만, 다양 한 실용적 한계로 인해 민간용 GNSS 센서에 대한 효과적인 대응책이 구현되지 않은 실정이다. 스푸핑 장치 는 이러한 민간용 GNSS 센서를 다양한 방법으로 공격하기 때문에, 이에 따른 대처로 스푸핑 공격을 평가할 수 있는 구조를 개발하였다. 공격자가 도시락 크기의 휴대용 스푸퍼로 차량의 GNSS 센서를 원격으로 공격 을 시작하는 실험을 <Fig. 5>와 같이 진행하였다. <Fig. 5(a)>와 같이 링컨 터널에서 뉴욕 대학교까지의 운전 자의 경로를 지정하였으며, 터널 끝에서 공격자가 운전자에게 스푸핑 공격을 시작한다고 가정하였다. 스푸핑 공격을 시작할 지점과 안내할 다른 경로를 사전에 계산하고, <Fig. 5(b)>와 <Fig. 5(c)>같이 공격 시작 지점 (Black Circle)에 위치할 때, 재계산된 다른 경로로 우회시키는 고스트 내비게이션 경로를 만들어 운전자를 다 른 위치로 이동하게 만들 수도 있다는 것을 증명하였다.
이처럼 다양한 재밍 신호가 발생했을 경우, 이를 대비할 수 있는 항재밍 시스템 연구가 필요한 실정이다. 그러므로 연구를 진행하기 위해서는 재밍 시뮬레이션이 필요하고, 다양한 재밍 신호 발생 장치가 설치되어 있어야 한다. 하지만 일부 국가들에서는 휴대폰 소음 차단, 불법 드론 차단 등을 목적으로 의도적으로 GNSS 재머를 실외에 설치하는 경우가 있는데, 이를 규제하기 위해 국내에서는 전파법 제 47조의3(전자파 적합성 등), 제 58조의2(방송 통신기 자재 등의 적합성 평가) 등 전자파장해 방지기준 및 보호 기준 절차에 따라 재 밍 장치 설치를 불법으로 규정하고 있다(National Center for Legal Information, 2021). 이는 많은 수의 국가들 이 GNSS 서비스가 국가적 인프라에 해당함을 인지하고, GNSS 대역 신호를 방사 또는 재방사하는 것을 엄 격히 금지하는 것과 같은 추세이다. 따라서 재밍과 관련된 실측 실외 실험을 하기 위해서는 법에 위반되지 않는 재밍 신호 데이터 발생 장치가 필요하다.
Ⅲ. 본 론
1. 시스템 개요
본 연구에서는 공개된 실외 도로상에서 주행하는 차량에 장착된 GNSS 센서의 재밍 상황을 시험하기 위 하여, 차량의 위치를 의도적으로 변경하는 GNSS 재밍 신호 데이터 발생 장치를 연구한다. GNSS 센서가 임 의의 간섭 신호에 노출될 때 발생하는 자율주행 시스템의 오작동을 차량 시뮬레이션을 통해 확인함으로써, 재밍과 관련된 실험을 진행할 수 있는 재밍 신호 데이터 발생 장치를 설계한다. 기존 재밍 발생 장치의 경우 1~2GHz 신호 대역의 전파를 방사하여 재밍 신호와 미코닝 신호를 생성하는 잡음 및 미코닝 발생 장치가 있 으며, GNSS 기만 신호를 생성하는 스푸핑 발생 장치가 있다. 현재 재밍과 관련한 연구 분야에서는 항 재밍 실험 및 다수의 모의실험을 진행하기 위해 재밍 발생 장치를 적극적으로 활용하고 있다(Morong et al., 2019). 반면 본 논문에서 제안한 GNSS 재밍 신호 데이터 발생 장치는, 잡음 및 기만 기법에서 발생하는 데이터 오 차를 기반으로 차량 내 발생 가능한 모사 GNSS 재밍 환경을 구현하는 시스템이다. 이러한 시스템의 이점은 첫 번째로 실험하고자 하는 차량에만 재밍 신호 데이터를 인가함으로써 주위 차량에 피해를 주지 않는다. 기 존 PPD와 같은 재머 모듈을 사용하여 실험하였을 경우 차량의 항법뿐만 아니라 주변 차량 및 인프라 시설 통신까지 마비시킬 수가 있다. 하지만 <Fig, 6(a)>처럼 외부 환경이 아닌 <Fig, 6(b)>와 같이 내부 GNSS 재밍 신호 데이터 발생 장치를 설계하고 소형 프로세서상에 구현함으로써, 실험하고자 하는 차량에 직접 재밍 실 험을 진행할 수 있는 ICJDG21)를 구성한다. 또한, 직렬 통신으로 계산된 데이터를 변환하기 때문에, 타 GNSS 센서에 영향을 주지 않는 장점이 있다. 두 번째로 모사 GNSS 재밍 실험을 진행하며 발생하는 비정상적인 차 량 제어 및 센서 데이터를 취득할 수 있으며, 차량에 발생한 재밍 상황을 기록하여 실험을 재차 진행할 수 있는 이점이 있다.
자율주행 자동차에 사용되는 대부분의 GNSS 센서는 NMEA-0813 프로토콜을 사용하여 시간, 방위, 위치 등의 정보를 전송한다. 주로 GNSS, INS22) 등에 사용되며 수신되는 위성 신호를 취합하여 <Table 1>과 같은 메시지를 이용한다. 대표적으로 GPGGA는 GPS Fix Data이며 세계 표준시각 및 경도, 동경과 서경, 위도, 북 위와 남위 등을 나타내며 GPGSV, GPRMC 등 위성에서 송신하는 데이터를 다각도로 취합하여 실시간으로 데이터를 취득할 수 있도록 구성되어 있다(Langley, 1995). 자율주행 시스템이 내장된 차량은 NMEA 프로토 콜 프레임 내의 정보를 기반으로 주행거리 측정장치를 활용한 DR23)과 IMU 센서를 이용하여 정밀한 위치를 추정한다. 하지만 내부의 GNSS 센서의 결함이 발생하거나, 외부의 영향으로 재밍이나 스푸핑, 미코닝과 같 은 간섭 신호가 발생하여 자율주행 차량에 치명적인 사고가 발생할 수 있다(Shin et al., 2010).
ICJDG에 대한 전체 시스템 구조는 <Fig. 7>에 간단히 나타나 있으며, 이와 함께 상세한 설명을 <Table 2> 에 나타내었다. 앞서 언급한 대로 <Fig. 7>에서는 차량 내 위치 정보를 임의로 조절하는 시스템 구조를 나타 낸 그림이며, GNSS 센서에서 자율주행 차량의 자율주행 처리기에 항법 데이터를 전달하는 과정에서 ICJDG 를 연결하여 시스템을 제어하는 과정이다. 먼저 자율주행 차량에서 경로계획 수행 후 생성된 좌표 데이터를 CAN/Ethernet 통신으로 Jamming Data Generator에 입력한다. Jamming Data Generator는 수신된 데이터의 범위 내에서 미리 준비한 재밍, 스푸핑, 미코닝 시나리오를 생성한다. 이때 중앙 관제 센터에서는 각 시나리오 중 실험하고자 하는 시나리오를 선택하여 Self Driving Processor에 전송한 후 검증을 진행한다.
차량 내 GNSS 센서 모듈은 CAN, Ethernet 규격을 연동하며, GNSS 센서와 통신 규격에 맞는 연결 방식으 로 항법 데이터를 취득한다. 실시간으로 데이터를 취득하는 과정에서 ICJDG은 재밍 실험을 위해, 차량의 초 기 시작 지점과 목적지까지의 위치 데이터에 기반한 재밍 신호 데이터를 생성한다. 이후 초기 시작 지점에 위치하여 재밍 신호를 설정할 구간을 LTE 라우터와 Ethernet 통신으로 연결된 ICJDG가 지정한다. 차량이 초 기 위치에서 자율주행을 시작하게 되며, 재밍 신호가 시작하는 지점에 도달할 경우, 차량의 원 GNSS 신호와 비교하여 GNSS 측위 결과를 보여준다. 이러한 모든 과정을 Ethernet 통신으로 연결된 중앙 관제 센터에서 관 장한다.
2. GNSS 교란 신호 데이터 발생 장치
재밍 신호를 생성하기 위해 GNSS 신호 재밍 기법으로 세 가지 종류의 교란 기법을 ICJDG 모듈 내에 소 프트웨어를 설계하였으며, 위치 정보 조절 장치의 구조와 구현 방식은 <Fig. 8>과 <Fig. 9>를 통해 확인할 수 있다. GNSS 센서와 연결된 ICJDG는 재밍과 스푸핑, 미코닝 기법을 구성하기 위해 초기 지점부터 목적지까 지의 항법 데이터를 ICJDG 모듈 내 재밍 모사 소프트웨어로 송신한다. 재밍 모사 소프트웨어는 자율주행 차 량이 경로를 따라 주행하기 이전에, 실험하고자 하는 재밍 기법을 추가하여 수신된 항법 데이터를 변환하기 시작한다. 먼저 재밍 시나리오를 시작하고자 하는 지점을 설정하고, 각 재밍 기법의 종류에 따라 항법 데이 터의 위치, 거리, 시간을 조절한다. 이후 자율주행 차량이 주행을 시작할 때, 변환된 항법 데이터를 Self Driving Processor에 UDP 통신으로 송신하며, 실험을 진행할 재밍 시나리오를 육안으로 확인하기 위해 TCP/IP 통신으로 중앙 관제 센터에 송신한다.
ICJDG는 디지털 제어를 통해 개별 제어 기능을 제공하고, 시스템 분해능과 제어 범위에서 일반적인 설정 정확도 이하로 실제 GNSS 센서 출력 레벨과 같은 출력 레벨을 갖도록 설계되었다. 또한, 위치 정보 조절장 치는 NMEA-0813 Data converter 및 Maximal relative acceleration: no limits, Multi constellation, multi-frequency(GPS, GLONASS, Galileo, BDS, QZSS, etc) 무관, Output-rate: 1 ~ 10 Hz (가변), 신호 변환 어댑 터와 호환, Ethernet 연동 (중앙제어/관제 부)의 사양을 가진다.
Ⅳ. 적용 및 평가
1. 실험 환경 구성
본 연구에서 제안한 차량 내 GNSS 재밍 신호 데이터 발생기 평가를 위해서 실제 자율주행 시스템이 내장 된 차량으로의 실험 과정은 사고가 발생할 수 있는 우려가 있으므로, 자율주행 드라이빙 시뮬레이터를 통해 각 재밍 모사 소프트웨어를 구축하여 실험하였다. 상용 게임 엔진을 활용하여 자체 개발한 자율주행 드라이 빙 시뮬레이터를 활용하여 실험 환경을 구성하였다(Im, 2019). 이 시뮬레이터에서는 카메라, Lidar, Radar, GNSS, INS, Ultrasonic 등과 같은 센서 데이터가 제공되며, 가상의 맵 과 차량, 객체, 외부 환경을 실제와 유 사하게 설정할 수 있어 자율주행 실험을 진행할 수 있는 최적의 조건을 갖추고 있다. 또한 GNSS Signal Generator와 GNSS 센서를 연동하여, 실제 차량이 GNSS 신호를 받아 주행하는 과정을 모사하는 HILS24) 환경 이 구현되어있다. HILS 구성은 먼저 시뮬레이터에서 제공되는 지도 좌표의 중심점을 임의의 WGS8425) 좌표 로 변환하고, 이를 기반으로 시뮬레이터에서 출력되는 차량의 ENU 좌표 값을 <Fig. 10>과 같이 WGS84 좌표 로 변환한다. 이후 변환된 좌표가 직렬 통신으로 GNSS Signal Generator에 수신되며, RF 항법 신호를 송출할 수 있는 서버가 GNSS Signal Generator에 생성된다. GNSS 센서는 GNSS 안테나를 사용하여 RF 신호를 수신 받고 NMEA-0813 규격으로 변환한 뒤, 제공된 전체지도에 주행 경로를 기록 및 차량에 위치를 반환하는 시 스템으로 구성되어 있다.
본 연구에서는 이 자율주행 드라이빙 시뮬레이터를 활용하여 <Fig. 11>와 같이 GNSS 센서 데이터 기반 재밍 모사 실험 환경을 구성한다. 시뮬레이터 내 차량이 자율주행을 시작하기 전에 계획한 경로 데이터를 ICJDG가 수집하고, 간섭 신호 발생 시나리오인 재밍, 스푸핑, 미코닝 데이터를 생성한다. 이후 차량의 주행 시작 부터 간섭 신호 발생, 목적지까지의 주행 경로 데이터를 수집한 뒤 재밍 모사 소프트웨어의 작동 여부 및 차량의 주행 상태를 확인한다.
2. 평가 결과
주행하고 있는 자율주행 차량에 GNSS 재밍 신호 데이터를 인가하였을 경우 발생하는 사고 위험 상황을 모사하기 위하여, 음영 지역이 없는 도심지 환경을 자율주행 시나리오로 선정하였다. 또한, 2차선으로 이루 어진 일반 교차로에서 차량의 실험을 위해 차량 및 인파가 없는 Open-sky 환경으로 설정하였다. 3종류의 재 밍 시나리오 발생 시 변환되는 PVT 데이터 및 실시간 차량 상태를 동일한 조건에서 확인하기 위해 드라이 빙 시뮬레이터에서 제공하는 일부 항법 지도를 기반으로 Dijkstra 알고리즘을 활용한 경로계획을 <Fig. 12>과 같이 진행하였다. Dijkstra 알고리즘을 활용하기 위해 각 교차로를 기준으로 도로를 나누었으며, 교차로와 도 로에 ID를 부여하여 나누어진 도로를 각 ID에 맞게 라벨링 하였다. 이후, 서로의 ID를 비교한 뒤, 인접한 ID 를 기준으로 가중치를 할당하여 최단 경로를 계산하였다. 경로가 설정되고 난 후, 차량의 원만한 주행을 위 해 Cubic Spline Interpolation을 이용하여 주행로를 설정하였다. 또한 계산된 각 주행 지점마다의 Yaw와 Curvature 데이터를 산출하고, 주행로를 벗어나지 않도록 Jerk Minimization을 이용해 일정 시간마다 변화되는 자율주행 차량의 속력 조절과 부드러운 종·횡방향 전환을 진행하였다(Werling et al., 2010).
재밍과 스푸핑 종류로는 대역 잡음, 진폭변조 잡음, Code/carrier 공격, 다중 방법 공격 등 정교한 공격 방 식이 존재하지만, 본 실험에서는 <Table 3>과 같이 대표적인 공격 기법 3가지를 구성하였으며, 효과적인 실 험을 진행하기 위해 종·횡방향 전환이 잦은 교차로 지점에서 재밍이 발생하도록 설정하였다. 교차로 설정 이 유는 도로교통공단 교통사고의 통계분석에서 사고 발생 추이를 분석한 결과, 교차로에서 높은 비율로 사고 가 발생했기 때문이다(The Road Traffic Authority, 2020).
재밍 시나리오를 위해 Jerry et al.(2007)의 GNSS 센서 재밍 테스트 방법을 기초하였으며, –145dBm부터 –110dBm으로 실험하기 위한 재밍 강도 범위를 지정하였다. 실제 GNSS 센서에 재밍 신호가 인가되어 발생 하는 상황을 모사하기 위해 설정되는 재밍 강도에 따라 Random Gaussian Noise를 가변하여 위도, 경도, 고도 에 영향을 주도록 설정하였다. <Fig. 13>은 재밍 등 GNSS 신호 왜곡이 없을 시 경로 계획하여 생성된 궤적 을 따라 좌표(0, 0)부터 30km/h의 속력으로 주행하는 시뮬레이터 차량의 일반적인 주행 경로를 2D로 표현한 그래프이다. 이 궤적을 기반으로 재밍 실험을 진행하기 위해 <Fig. 14>와 같이 각 교차로 지점에서 25, 40dB 의 Jamming Noise를 인가하였으며, 그 결과 매 초마다 페이딩(fading) 현상이 발생하는 동시에 차량이 비정상 적인 종·횡방향 전환이 이루어진 것을 <Fig. 15> 그래프와 드라이빙 시뮬레이션을 통해 확인할 수 있었다.
다음의 <Fig. 16>는 <Fig. 13>를 기반하여 스푸핑 공격 실험을 진행한 그래프이다. 먼저 스푸핑 공격의 목 적에 맞게 다른 목적지까지의 경로를 할당하기 위하여, 주행을 시작하기 이전에 다른 궤적과 공격 시작점을 설정하였다. 이전 재밍 실험과 마찬가지로 교차로 진입 시에 공격을 시작하도록 설정하였으며, 그 결과 <Fig. 16>와 같이 드라이빙 시뮬레이션 상에서 원 궤적이 아닌 다른 궤적으로 주행한 것을 확인할 수 있었다. <Fig. 17>은 미코닝 공격 실험을 진행한 그래프이며, 실험을 진행하기 위해 사전에 차량에 인가할 다른 위치 와 지연시간을 할당하였다. 다른 위치를 할당하기 위한 지연시간은 12초로 설정하였으며, 마찬가지로 교차로 진입 시에 미코닝 공격을 시작하도록 설정하였다. 그 결과 <Fig. 17>와 같이 드라이빙 시뮬레이터 상에서 지 연시간 동안 기존 경로를 벗어나 주행하고, 다시 Local Path Planning을 수행하여 기존 경로로 진입한 것을 확 인할 수 있었다.
Ⅴ. 결 론
본 연구는 자율주행 차량에 내장된 센서 중 하나인 GNSS 센서에, 각 재밍 신호가 인가되었을 때 발생하 는 ADAS 및 자율주행 시스템 오작동 상황을 ICJDG와 드라이빙 시뮬레이터를 이용하여 환경 구성 및 실험 을 진행하였다. GNSS 신호를 교란하는 각종 재밍 기법을 기반으로 한 재밍 시나리오를 ICJDG 내에 설계하 고, 계획된 경로로 주행하는 자율주행 차량에 생성되는 GNSS 센서 데이터를 각 재밍의 목적에 따라 변환하 는 과정을 구현하였다. 사고의 위험성과 재밍 장치 설치가 불법으로 명시돼 있는 전파법 규정으로 인해 재밍 실험을 실제 환경이 아닌 드라이빙 시뮬레이션 내에서 진행하였으며, 각 재밍 시나리오를 인가하였을 때 발 생하는 차량의 불안정한 현상을 확인할 수 있었다. 이후 GNSS 센서에 AWGN26)을 추가함으로써 다양한 의 도적 및 비의도적 재밍 시나리오를 설계할 예정이며, 재밍 발생 상황에서 적용할 수 있는 대처 방안 알고리 즘 연구 또한 진행하고자 한다.
