Earticle

본 논문은 자율주행차량 환경에서 V2X(Vehicle-to-Everything) 통신의 성능을 최적화하고, 높은 이동성과 네트워크 불안정성이 특징인 VANET(Vehicular Ad Hoc Network) 환경에서 효과적인 지능형 교통 시스템(ITS)을 구현하기 위한 SDVN(Software-Defined Vehicular Network) 기반 설계 방법을 제안한다. 기존의 VANET은 분산형 구조로 인해 패킷 손실, 지연 증가, 네트워크 단절 등 여러 한계가 존재하며, 이를 해결하기 위해 본 연구는 SDN 아키텍처를 차량 통신망에 통합하였다. SDN의 중앙집중 제어 특성을 활용하여 네트워크 토폴로지를 실시간으로 관리하고, 트래픽 상황에 따라 최적의 경로를 동적으로 설정할 수 있도록 하였다. 시뮬레이션은 VEINS, SUMO, OMNeT++, Mininet-WiFi, Ryu 컨트롤러를 통합하여 구축되었으며, 다양한 차량 밀도와 도시 교차로 기반 시나리오에서 VANET 대비 SDVN의 성능을 정량적으로 비교하였다. 실험 결과, SDVN 기반 ITS는 평균 지연 시간에서 최대 25% 감소, 패킷 전달률(PDR) 15% 증가, 네트워크 처리량(Throughput) 약 30% 향상을 나타냈으며, 중앙제어로 인한 제어 메시지 오버헤드는 소폭 증가하였다. 본 연구는 향후 자율주행 기술의 확산과 더불어 차량 통신 인프라의 고도화를 위한 기반 기술로 활용될 수 있을 것이다.

This paper presents an in-depth optimization strategy for Vehicle-to-Everything (V2X) communication tailored for autonomous vehicle networks and proposes a robust Intelligent Transportation System (ITS) architecture built upon Software-Defined Vehicular Networking (SDVN) within highly dynamic VANET environments. While traditional Vehicular Ad Hoc Networks (VANETs) offer decentralized communication among mobile nodes, they suffer from inherent limitations such as frequent topology changes, high latency, and unreliable data delivery. The proposed architecture integrates real-time mobility simulation (SUMO), discrete event network modeling (OMNeT++), vehicular communication (VEINS), wireless emulation (Mininet-WiFi), and programmable flow control via the Ryu SDN controller. Various urban traffic scenarios with differing vehicle densities (low, medium, high) were simulated, and the performance of the SDVN-based ITS was benchmarked against a conventional VANET model. The SDVN model demonstrated a reduction of up to 25% in latency, a 15% improvement in PDR, and up to 30% higher throughput, while incurring only a moderate increase in control overhead due to SDN signaling. These findings validate the feasibility and efficiency of SDVN-enhanced ITS frameworks for next-generation smart transportation infrastructures and offer valuable insights for large-scale deployment in future autonomous mobility ecosystems.

본 연구는 자율주행 자동차에 대한 통합 수용 모델을 개념화하기 위해 계획행동이론을 기반으로 혁신 확산이론과 기술준비도의 이론적 근거를 결합한 확장 모델을 제시하였다. 또한, 연령에 따른 소비 특 성의 차이를 고려하여 모델의 구조적 관계에서 연령 집단 간 차이를 검증하였다. 이를 위해 운전자 191명을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였다. 연구 모형은 PLS-SEM으로 분석하였으며, SmartPLS 3.0을 이용하여 변수들 간의 관계를 구조방정식 모델로 검증하였다. 연구 결과, 계획행동이론의 태도, 주관적 규범, 지각된 행동 통제는 자율주행 자동차 구매의도에 정(+)의 영향을 미쳤다. 혁신확산이론의 지각된 혁신 특성에서는 상대적 이점, 적합성, 관찰 가능성이, 기술준비도에서는 혁신성, 낙관성이 태 도에 정(+)의 영향을 미쳤다. 연령 집단 간 차이 분석에서는 40~50대 집단이 20~30대 집단보다 지각된 행동 통제와 의도와의 관계, 적합성과 태도와의 관계가 더 강하게 나타났다. 본 연구는 자율주행 자동 차 기업 관련자에게 마케팅 전략을 수립하는데 필요한 실무적 시사점을 제공하는데 의의가 있다.

This study provides a conceptualization of an integrated acceptance model for autonomous vehicles by presenting an extended model that combines the TPB, DOI, TR. In addition, considering the differences in consumption values and characteristics according to age, the differences between groups by age were verified in the structural relationships of the model. To verify the model of this study, an online survey was conducted targeting 191 car drivers. The research model was analyzed by PLS-SEM, and the relationships between variables were verified with a structural equation model using SmartPLS 3.0. The results showed that attitude, subjective norm, and perceived behavioral control of the TPB had a significant effect on intention to purchase an autonomous vehicle. Among the perceived innovation characteristics of DOI, relative advantage, compatibility, and observability, and among the TR variables, innovativeness and optimism had a significant effect on attitude. In the analysis of differences between age groups, the relationship between perceived behavioral control and intention, and the relationship between compatibility and attitude were stronger in the group in their 40s and 50s than the group in their 20s and 30s. This study is expected to provide practical implications for marketers of autonomous vehicle companies to establish strategies to expand demand for autonomous vehicles.

연구목적: 자율주행차(AV)의 급격한 혁신은 모빌리티 산업뿐만 아니라 사회 전반에도 큰 변화를 겨져 왔다. 자율주행차는 교통사고 사망자를 감소할 수 있고 효율성과 대중의 편의성 증진 등 다양한 잠재적 이점을 제공한다. 그러나 기술적 발전에도 불구하고 한국에서의 자율주행차에 대한 대중 수용은 여전 히 미흡한다. 본 연구는 기술적 요인, 사회적 요인, 그리고 개인적 요인이라는 세 가지 요인이 자율주행 차에 대한 신뢰 형성에 어떠한 영향을 미치는지를 분석한다. 연구방법: 한국에 거주하고 있는 성인 남녀 264명 대상으로 구조방정식 모형(SEM)을 활용하여 분석을 수행하였으며 데이터 처리는 R 소프트웨어 를 통해 진행되었다. 연구결과: 안전성과 적합성 등 기술적 요인과 교육 및 경험 등 개인적 요인은 신뢰 에 긍정적인 직접 효과를 미치는 것으로 나타났다. 반면, 정부 지원과 미디어 영향 등 사회적 요인은 신 뢰에 부정적인 영향을 주는 것으로 확인되었다. 결론: 본 연구는 신뢰가 대중의 자율추행차 이용 의도에 핵심적인 요인임을 보여준다.

Purpose: The rapid revolution of autonomous vehicles(AVs) has brought significant changes to the mobility industry as well as society. AVs offer potential benefits such as reducing traffic fatalities, enhancing efficiency and improving convenience i.e., to the public. However, despite significant technological advancements, the public acceptance of AVs remains dismayed in Korea. This study examines the impact of three elements including technical factors, social factors as well as individual factors in building trust in AVs. Method: A structure equation model (SEM) conducted in software R was employed to analyse data from a valid sample of 264 participants in Korea. Result: The research findings indicate that technical factors including safety and compatibility, individual factors including educability have direct positive effects on trust, while social factors such as government support and media impact show negative effects on trust. Conclusion: The results indicate that trust serves as a pivotal factor for the public to use AVs.

본 연구는 레벨 3(조건부 자동화) 이상 자율주행자동차에서 생성되는 자동운전시스 템(ADS) 데이터를 중심으로, 데이터 거버넌스와 사이버보안 쟁점을 분석하고 치안현 장 적용을 위한 통합적 활용 모델을 제시하는 것을 목적으로 한다. 자율주행자동차는 센서·통신·인공지능이 결합된 대표적 사이버-물리 시스템으로, 운행 과정에서 대용량· 고빈도·시계열 데이터를 생성한다. 이러한 데이터는 교통사고 조사, 형사책임 판단, 보 험 분쟁 해결, 범죄 수사 및 재난 대응에서 핵심 증거로 활용될 수 있는 잠재력을 가진 다. 그러나 자율주행 데이터의 접근·보존·제출을 둘러싼 법·제도적 기준은 아직 충분히 정립되지 않았으며, 네트워크 해킹, GPS 스푸핑, 센서 교란 등 다양한 사이버보안 위협 과 함께 프라이버시 침해 및 감시사회화 우려가 제기되고 있다. 이에 본 연구는 국제규범과 국내 법제 등 분석하여, 차량(EDR·DSSAD·ADSDL) → 통신·클라우드 → 경 찰 시스템 → 분석·재현 단계로 이어지는 치안현장 중심 데이터 흐름 모델을 제안하였 다. 또한 최소수집, 목적제한, 보존기간 설정, 역할기반 접근통제(RBAC), 암호화 및 무 결성 검증 등을 통합한 보안·프라이버시 결합형 데이터 거버넌스 원칙을 제시하였다. 본 연구는 자율주행 시대에 적합한 치안 데이터 인프라 설계 방향을 제시하고, 공공 안전과 기본권 보호의 균형을 모색하는 정책적·제도적 함의를 제공한다는 점에서 의의 를 가진다.

This study examines data governance and cybersecurity issues surrounding Automated Driving System (ADS) data generated by Level 3 (Conditional Automation) and higher autonomous vehicles, and proposes an integrated operational model for policing applications. Autonomous vehicles represent a typical cyber-physical system that combines sensors, communication networks, and artificial intelligence, continuously generating high-volume, high-frequency, time-series data during vehicle operation. Such data holds significant potential as digital evidence in traffic accident investigations, criminal liability determinations, insurance dispute resolutions, crime investigations, and disaster response. However, legal and institutional standards governing data access, retention, and disclosure remain insufficiently established. In addition, autonomous vehicle data environments are exposed to various cybersecurity threats, including network hacking, GPS spoofing, and sensor manipulation, while also raising concerns regarding privacy infringement and the risk of surveillance expansion. This study analyzes international regulatory frameworks alongside domestic legal developments. Based on this analysis, it proposes a policing-centered data flow model structured as: Vehicle (EDR·DSSAD·ADSDL) → Communication & Cloud → Police Systems → Analysis & Reconstruction. Furthermore, the study presents an integrated governance framework combining security and privacy principles, including data minimization, purpose limitation, retention control, role-based access control (RBAC), encryption, and integrity verification. The findings contribute to the design of policing data infrastructure suitable for the autonomous vehicle era and offer policy implications for balancing public safety and fundamental rights protection.

본 연구는 자율주행차 관련 논문 5,068건을 수집하여 글로벌 연구협력 동향과 공저 네트워크, 협력 키워드 특성을 분석하였다. 그 결과 최근 자율주행차 협력 논문 출판은 중국의 대폭적인 성장과 함께 10년간 69% 내외 수준에서 꾸준히 증가하였으며, 우리나라의 경우 다른 국가 대비 기관 간 협력 논문(54.1%)과 글로벌 국가 간 협력 논문(36.9%)에서 상대적으로 낮은 수준으로 나타났다. 또한, 네트워크 특성을 동태적으로 분석한 결과 커뮤니티가 거대화되고 다원화되는 가운데 대학과 연구기관 중심의 협력 연구는 민간영역으로 확대되고 있으며, 협력 키워드는 범용적 주제 중심에서 농업, 경로 탐지, 협력형 자율주행 등 다양한 응용 분야로 구체화하는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 글로벌 경쟁 상황에서 우리나라가 기술개발 과정의 비용과 시간을 줄이고, 시장에서 우위를 확보하기 위해 협력연구에 대한 관심과 세부 분야별 협력 주제를 구체화해야 함을 시사한다.

This study collected 5,068 self-driving car research papers and analyzed global research cooperation trends, co-authorship networks, and collaboration keyword characteristics. As a result, the publication of collaborative papers in the field of self-driving cars has steadily increased from around 69% over the past 10 years along with China's recent significant growth, and in the case of Korea, compared to other countries, cooperation between institutions (54.1%) and international cooperation (36.9%) showed a relatively low level. In addition, as a result of dynamic analysis of network characteristics, as the community becomes larger and more diverse, collaborative research centered on universities and research institutes is expanding to the private sector, and the keywords for cooperation are agriculture, route detection, and cooperative autonomous driving, focusing on general topics. It was confirmed that it was materialized into various application fields such as:This study suggests that in the context of global autonomous vehicle competition, Korea needs to focus on collaborative research and specify cooperation topics by specific field in order to reduce the cost and time of the technology development process and secure an advantage in the market.

자율주행 차량은 위치·행동·생체 정보를 실시간으로 수집·활용하는 피지컬 AI로 진화하면서, 보안 중심이 '물리적 접근 차단'에서 'AI에 제공하는 개인정보 범위와 프라이버시 보호 간의 균형'으로 이동하고 있다. 그러나 이러한 변화를 체계적으로 다룰 개인정보 분류 체계는 아직 마련되어 있지 않다. 이에 본 연구는 개인정보를 기능적 필요성과 프라이버시 위험도에 따라 4단계로 분류하는 AV-PHL 모델을 제안하고, Waymo·Tesla·현대차·기아의 개인정보 처리 방침 및 실제 데이터 수집 사례를 비교·분석하는 한편, 기존 개인정보 침해 사고를 역추적함으로써 모델의 현실 적용 가능성을 검증하였다. 그 결과 실제 침해 사고는 상위 계층 데이터가 하위 계층 데이터와 혼재되거나 상업적으로 유출될 때 발생함을 확인하였으며, 이를 통해 AV-PHL의 계층 분리 원칙이 갖는 실효성을 입증하였다. 나아가 본 연구는 향후 보안·거버넌스 장치와의 결합이 병행되어야 함을 제언한다.

As autonomous vehicles evolve into physical AI systems collecting real-time location, behavioral, and biometric data, security is shifting from restricting physical access toward balancing personal data disclosure with privacy protection—yet no classification framework addresses this shift. This study proposes the AV-PHL model, a four-tier classification of personal data based on functional necessity and privacy risk, and tests its applicability by comparing Waymo, Tesla, and Hyundai-Kia's privacy policies and data practices, and retrospectively analyzing past breach incidents. Results show breaches consistently arose when higher-tier data mixed with lower-tier data or was commercially exploited, confirming the validity of AV-PHL's tier-separation principle. The study concludes that this framework must be integrated with future security and governance mechanisms.

본 연구는 2015년 ｢중국제조 2025｣부터 현재까지 중국 자율주행 자동차 정책이 어떠한 과정을 거쳐 전개되어 왔는지를 중앙정부의 주요 정책을 통해 검토함으로써, 관련 정책의 특징과 정책 수립·운영의 원리, 그리고 한국에 대한 시사점을 도출하는 것을 목적으로 하였다. 분석 결과 중국은 자율주행 자동차를 단순한 산업육성 대상이 아니라 과학기술의 자립과 자강, 국가전략, 나아가 국가안보와 연결된 핵심 정책영역으로 위치시키고 있음을 확인할 수 있었다. 정책 추진 방식에서는 정책 초기 단계에 신중하게 가능성을 타진하는 점진적 접근을 취하였으나, 일정한 전략 방향이 설정된 이후에는 상용화에 가속도를 붙이며 관련 정책을 빠르게 추진하는 양상을 확인할 수 있었다. 또한 중앙정부가 기본 방향과 제도적 틀을 제시하고 지방정부가 실증과 적용을 담당하는 중앙·지방 분업형 추진모델, 규범성문건을 활용한 유연한 대응도 주요 특징으로 확인되었다. 이러한 중국의 경험은 한국이 자율주행 자동차 정책을 기술개발 지원이나 시범운행 허용에 머물게 할 것이 아니라, 실증에서 상용화로 이어지는 제도적 경로를 보다 촘촘하게 설계해야 함을 시사한다. 또한 지역별 교통환경과 여러 사정을 반영하여 지방정부가 능동적으로 실증을 설계·운영할 수 있는 제도적 여지를 확대할 필요가 있다. 반면 중국 사례는 빠른 상용화 추진 과정에서 일자리 문제와 사회적 갈등에 대한 대응이 후행할 경우 사회적 갈등이 뒤늦게 표출되어 정책 추진력이 약화될 수 있음을 보여주는 반면교사로도 기능한다.

This study aims to examine how China's autonomous vehicle policy has developed from the release of Made in China 2025 in 2015 to the present by analyzing major central government policy documents, and to derive the characteristics of such policies, the principles underlying their formulation and implementation, and implications for Korea. The analysis shows that China has positioned autonomous vehicles not merely as an object of industrial promotion, but as a core policy area linked to scientific and technological self-reliance and self-strengthening (自立自强), national strategy, and even national security. In terms of policy implementation, China initially adopted a gradual approach that cautiously explored the feasibility of autonomous driving. However, once a strategic direction was established, it began to accelerate commercialization and rapidly promote related policies. In addition, a central-local division of roles — in which the central government presents the basic direction and institutional framework while local governments take charge of demonstration and application — as well as flexible responses through sub-regulatory policy instruments, were also identified as key characteristics. China's experience suggests that Korea should not limit its autonomous vehicle policy to support for technology development or permission for pilot operation. Rather, Korea needs to design a more detailed institutional pathway connecting demonstration projects to commercialization. It is also necessary to expand the institutional room for local governments to actively design and operate demonstration projects by reflecting regional traffic environments, industrial bases, and other local conditions. At the same time, the Chinese case also serves as a cautionary tale: if responses to employment issues and social conflicts lag behind the rapid promotion of commercialization, such conflicts may emerge belatedly and weaken the momentum of policy implementation.

자율주행차(AV)의 안전성에도 불구하고, 기존 수용 모델은 선진국의 ‘자동차 중심' 전환에 편중되어 글로벌 사우스의 혼합 교통 환경에서 나타나는 ‘수단 도약(Modal Leapfrog)' 역학을 간과한다. 본 연구는 인도네시아 ‘도시 초기 수용자'의 심리통계적 변수를 분석하여 이 한계를 극복한다. 부트스트랩 서열 로지스틱 회귀분석과 CHAID (Chi-squared Automatic Interaction Detection) 의사결정나무를 통해, 취약한 이륜차 이용자가 AV를 ‘안전 업그레이드'로 수용하는 수단 도약 효과와, 고학력이 기술적 회의감 및 수용 의도를 동시에 높이는 ‘교육의 역설'을 검 증했다. 회귀분석 결과 안전성이 편의성을 압도했으며, CHAID 분석은 시장을 ‘안전 회의론자', ‘불안한 실용주의자', ‘진정한 신봉자'로 계층화했다. 결론적으로 혼잡한 교통 속 AV 도입은 단순 자동화가 아닌 ‘물리적 안전에 대한 근본적 욕구'에 의해 주도된다. 이에 이륜차 의존 중 산층의 잠재력을 이끌어내기 위해, 재정적 지원보다 물리적 안전 인증과 법적 명확성을 우선 하는 공공 정책 로드맵을 제안한다.

Although Autonomous Vehicles (AVs) offer safety benefits, current adoption models focus on the “car-centric” transition of wealthier nations and disregard the “Modal Leapfrog” dynamics under the mixed-traffic conditions of the Global South. This study fills this gap by studying Indonesia's “Urban Early Adopter” psychographic variables. This study validated the “Modal Leapfrog” effect, where vulnerable motorcyclists adopt AVs as a “Safety Upgrade,” and the “Education Paradox,” where higher academic literacy correlates with technical skepticism but higher adoption intent, using bootstrapped ordinal logistic regression and CHAID decision trees. According to regression, safety trumps convenience. CHAID research revealed a market hierarchy comprising “Safety Skeptics,” “Anxious Pragmatists,” and “True Believers.” Studies showed that “fundamental need for physical safety” drives implementation in chaotic traffic, not automation. A public policy roadmap stresses physical safety certification and legal clarity over financial incentives to tap the potential of the motorcycle-dependent middle class.

트롤리 딜레마가 도덕 심리학, 인공지능 윤리 등 다양한 분야로 확 장 논의됨에 따라, 그 본래의 규범 윤리적 맥락을 상실한 채 단순한 측정 도구로 소비되는 경향이 나타난다. 본 연구는 트롤리 딜레마를 방법론적 소재로만 주목하는 응용적 접근이 개념의 오용, 기존 이론의 재포장, 규범적 논의의 후퇴를 초래하는 과정을 비판적으로 고찰한다. 탈맥락화된 트롤리 딜레마 논의는 도덕적 정당화라는 윤리학의 핵심 문제를 간과하여 피상적 이해를 낳을 뿐만 아니라, 지적 계보를 왜곡 연구의 독창성을 과장하는 결과를 낳는다. 트롤리 딜레마 연구의 학제 간 확장은 개념적 엄밀성과 충분한 규범적 이해를 전제로 할 때 비로 소 풍요로운 논의로 발전할 수 있다.

As the Trolley Dilemma has expanded into diverse fields such as moral psychology and AI ethics, it has increasingly lost its original normative ethical context, becoming a mere measurement tool. This study critically examines how the applied approaches that treat the trolley dilemma merely as methodological material lead to conceptual misuse, the repackaging of existing theories, and the regression of normative discourse. The decontextualized discussion of the trolley dilemma not only overlooks the core ethical issue of moral justification—thereby yielding a superficial understanding—but also distorts its intellectual genealogy, ultimately exaggerating the originality of subsequent research. A truly fruitful interdisciplinary discussion of the Trolley Problem can only proceed if it is grounded in conceptual rigor and a profound understanding of its original normative implications.

자율주행 기술의 발전은 기존의 교통 시스템을 혁신적으로 바꿀 것이며, 운전자의 역할과 책임을 새롭게 정의할 필요성을 제기시킨다. 본 연구는 국내외 자율주행 관련 법·제도를 분석 하고, 운전자 및 전문가 의견을 수렴하여 실효성 있는 운전면허제도 개편 방안을 모색한다. 본 연구에서는 자율주행 상용화에 대비하여 자율주행차 적용 기술 및 상용화 수준 단계별로 운전 자에게 필요한 요건을 분석하여 운전면허제도 개선의 대안을 도출한다. 이를 위해 자율주행 이용자(운전자, 탑승자) 및 자율주행시스템 측면에서 도로이용자 의견을 조사･수렴하였다. 설 문조사를 통한 시사점은 다음과 같다. 우선, 일반 대중은 현재 상용화된 자율주행차 기술에 대 해 비교적 높은 안전성을 인식하고 있으나, 향후 등장할 고도화된 자율주행 기술에 대해서는 중요성을 충분히 이해하고 있으면서도 직접적인 경험이 부족해 아직까지 신뢰성이 충분히 형 성되지 않은 상태이다. 이는 자율주행 기술의 발전 수준을 고려한 운전면허제도의 개선 방향 설정에 중요한 시사점을 제공한다. 현재 자율주행차 기술은 레벨 2(Lv.2) 수준이 가장 보편화 되어 있으며, 일반 차량과 혼재하여 도로에서 운행되고 있다. 따라서, 기존의 전통적인 운전면 허 제도를 전면적으로 개편하기보다는, 이를 유지하되 자율주행차의 기능과 관련된 내용을 교 육과정에서 적극적으로 반영하여 자율주행 시스템에 대한 신뢰성을 제고할 필요가 있다. 아울 러, 현재 시장에서 보편적으로 활용되고 있는 자율주행 기술의 종류와 기능에 대해 대중을 대 상으로 한 이해도 증진 노력이 함께 요구된다. 이러한 접근은 자율주행 운전면허제도의 단계 별 도입 방안 마련의 기초적 방향성을 제공할 것이며, 궁극적으로 안전하고 효율적인 교통 환 경 조성을 위한 제도적 기반 마련에 기여할 것으로 판단된다.

Autonomous vehicle technology is fundamentally transforming existing transportation systems, highlighting the need to redefine the roles and responsibilities of drivers. This study analyzes domestic and international legal frameworks and policies related to autonomous driving, gathering opinions from both drivers and experts to develop practical strategies for reforming driver licensing systems. Specifically, the study examines driver requirements based on the technological and commercialization levels of autonomous vehicles in order to propose targeted improvements in a licensing framework. To achieve this, opinions were collected from autonomous vehicle drivers and passengers as well as perspectives on autonomous driving systems. Key insights from the survey are as follows. First, while the general public currently perceives relatively high levels of safety in commercially available autonomous vehicle technologies, they recognize the importance of forthcoming advanced autonomous technologies, but they do not trust them owing to limited direct experience. These results suggest the need to enhance existing licensing systems by reflecting current commercialization levels of autonomous driving. Given that Level 2 autonomous technology (which is currently most prevalent on the roads) is mixed with conventional vehicles, existing traditional driver's licensing systems should be maintained, and educational programs on autonomous driving functionalities need to be reinforced. Additionally, a more precise understanding of specific autonomous driving technologies currently on the market is required. Ultimately, this study can contribute to establishing an institutional foundation for a safer and more efficient transportation environment by proposing a phased introduction of autonomous vehicles

인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT)의 융합인 인공지능 사물인터넷(AIoT)은 다양한 산업에 깊은 영향을 미치 는 중요한 기술 발전을 나타낸다. AIoT는 IoT 장치의 데이터 생성 능력과 AI의 의사 결정 능력을 활용하여 지능 형 자율 시스템을 만든다. 이 논문은 스마트 홈, 헬스케어, 산업 자동화 및 자율 차량을 포함한 AIoT를 이끄는 주요 혁신을 탐구하여 연구에 도움이 되기 위한 자료를 제공한다. 또한 보안, 데이터 관리 및 윤리적 문제와 같은 주요 과제를 검토하고 이러한 문제를 해결하기 위한 솔루션과 모범 사례를 제시한다. 현재 문헌에 대한 포괄적인 검토와 신흥 트렌드 분석을 통해 AIoT의 미래 방향에 대한 통찰력을 제공하며, 기술과 사회를 혁신할 잠재력을 강조하는 논문이다.

The convergence of Artificial Intelligence (AI) and the Internet of Things (IoT), known as AIoT, represents a significant technological advancement with profound implications across various industries. AIoT leverages the data generation capabilities of IoT devices and the decision-making power of AI to create intelligent, autonomous systems. This paper explores the key innovations driving AIoT, including smart homes, healthcare, industrial automation, and autonomous vehicles. It also examines the primary challenges, such as security, data management, and ethical concerns, offering solutions and best practices to address these issues. Through a comprehensive review of current literature and analysis of emerging trends, this paper provides insights into the future directions of AIoT, highlighting its potential to revolutionize technology and society.

인류는 현재 정보통신기술의 융합으로 이루어진 4차 산업혁명 시대를 맞이하고 있고 다양한 분야에서 다양한 방식으로 연구가 이루어지고 있다. 이러한 시대에 중 요한 키워드 중 하나는 바로 연결성이며 최근 국제적으로 앞다투어 기술개발에 힘쓰 고 있는 자율운항선박에서도 이 연결성이 매우 중요한 부분을 차지한다. 국제해사기구(IMO)에서는 제98차 해사안전위원회 등에서 자율운항선박의 개념을 정립하였고 협약 적용범위 분류작업(RSE)을 준비하는 등 자율운항선박 대응 노력을 기울이고 있다. 유럽의 MUNIN 프로젝트와 Rolls-Royce사 주도의 AAWA 등 세계 각국과 산업계에서는 자율운항선박 기술 개발을 위한 다양한 연구를 시도하고 있다. 우리나라에서도 스마트 자율운항선박의 개발 등을 위한 사업을 추진하고 있으며 완 전자율화 전단계의 자율화 수준의 선박 개발을 목표로 하고 있다. 자율운항선박의 자율화 기술을 개발하기 위한 연결성 측면에서 선박의 통신 기술 은 매우 중요하다. 하지만, 기술개발에 대한 필요성을 인지하고는 있지만 도로교통에 서처럼 적극적인 연구개발은 미흡한 편이다. 도로 교통에서는 자율주행 자동차에 대한 본격적인 개발에 착수하기 이전부터 육 상 이동통신기술을 차량에 적용하기 위한 V2X(Vehicle to Everything) 통신기술 등 연결성에 대한 수많은 연구와 시범사업이 활발하게 이루어졌다. V2X 통신기술은 차량(Vehicle)과 차량(Vehicle), 차량(Vehicle)과 인프라(Infrastructure), 차량(Vehicle)과 특정하지 않은 전체 대상(Everything)과의 통신체계를 의미한다. 미국과 유럽에서 채 택한 WAVE 통신기술, 일본에서의 DSRC 통신망 확장 등 주요 선진국에서는 V2X 통신기술 개발과 기술표준화, 통신주파수 배정, 통신 인증 시험 환경 구축 등 실용화 를 위한 각고의 노력을 기울이고 있다. 하지만, 해상교통에서는 이와 같은 통신기술 에 대한 연구가 걸음마 단계에 있으며 언급한 바와 같이 연구 필요성에 대해서는 인 지하고 있으나 적극적인 대응은 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 자율운항선박 기술동향을 우선 파악하고 자율주행 자동차와 V2X 기술개발 동향분석 등을 통해 향 후 개발되어져야 할 S2X(Ship to Everything) 통신기술의 개념을 정립, 기술개발 방 향을 제시하고자 한다.

Humanity is currently in the era of the fourth industrial revolution, which is made up of the convergence of information and communication technology, and research is being conducted in various ways in various fields. One of the most important keywords in this era is connectivity, and it is also a very important part of the Maritime Autonomous Surface Ships which have recently been developing internationally. The International Maritime Organization (IMO) has established the concept of Maritime Autonomous Surface Ships at the 98th Maritime Safety Committee and is making efforts to respond to autonomous vessels by preparing RSE(Regulatory Scoping Exercise). Countries and industries around the world, including the MUNIN project in Europe and AAWA led by Rolls-Royce Inc., are attempting various studies to develop technology for Maritime Autonomous Surface Ships. South Korea is also pursuing projects for the development of smart autonomous vessels and aims to develop vessels with an autonomous level of fully autonomous prioritization. In terms of connectivity to develop autonomous technologies for autonomous vessels, ship communication technology is very important. However, although it recognizes the need for technology development, active research and development are not enough as in road transportation. Prior to the full-fledged development of autonomous vehicles in road transportation, numerous research and pilot projects have been actively conducted on connectivity including V2X communication technology for applying mobile communication technology to vehicles. V2X communication technology refers to a system of communication between vehicle and vehicle, vehicle and infrastructure, vehicle, and all non-specific objects. Major advanced countries such as WAVE communication technology adopted in the United States and Europe and DSRC communication network expansion in Japan are making efforts to commercialize V2X communication technology, including technology standardization, communication frequency assignment, and establishment of a communication certification test environment. However, in maritime transportation, research on such communication technologies is in its infancy, and as mentioned, is aware of the need for research, but no active response has been made. In this study, we analyze the trends of autonomous navigation technology with analyzing autonomous vehicles and V2X technology development trends and establish the concept of S2X (Ship to Everything) communication technology that should be developed in the future.

최근 기술의 발전과 더불어 자율주행 자동차가 상용화가 되어 가고 있다. 하지만 자율주행 자동차에 대한 사고가 발생하고 있어 자율주행 자동차의 안전성 문제가 화두가 되고 있다. 또한, 현재 명확한 법률과 보안윤리에 대한 구체적인 가이드라인이 정해져 있지 않는 문제점이 있다. 이러한 가이드라인이 정해지려면 많은 정보와 경험이 필요하다. 본 연구는 과거에서 현재까 지 사고 사례를 바탕으로 기본적으로 시나리오 기반의 모델을 정한다. 본 연구는 미래 자율주행 자동사 사고 시 보안윤리에 대한 사고 시나리오 사례를 통한 보안 고려 요소에 대한 모델을 제안 한다.

Along with the recent technological development, autonomous vehicles are being commercialized. but The accident of au tonomous driving car is becoming an issue, and safety problem of autonomous driving car is becoming a hot topic. Also There are currently no specific guidelines for clear laws and security ethics. These guidelines require a lot of information and experience. This study establishes basic guidelines based on cases of accidents from past to present. This study sugg ests security considerations through case study of security ethics in autonomous car accident.

Three-dimensional (3D) object tracking is crucial in computer vision applications, particularly in autonomous driving, robotics, and surveillance. Despite advancements, effectively utilizing multimodal data to improve multi-object detection and tracking (MODT) remains challenging. This study introduces ACMODT, an affinity computation-based multi-object detection and tracking framework that integrates camera (2D) and LiDAR (3D) data for enhanced MODT performance in autonomous driving. This approach leverages EPNet as a backbone, utilizing 2D?3D feature fusion for accurate proposal generation. A deep neural network (DNN) extracts robust appearance and geometric features, while an improved affinity computation module combines Refined Boost Correlation Features (RBCF) and 3D-Extended Geometric IoU (3D-XGIoU) for precise object association. Motion prediction is refined using a Kalman filter (KF), and Gaussian Mixture Model (GMM)-based data association ensures consistent tracking. Experiments on the KITTI car tracking benchmark for quantitative analysis and the RADIATE dataset for visualization demonstrate that our method achieves superior tracking accuracy and precision compared to state-of-the-art multi-object tracking (MOT) approaches, proving its effectiveness for real-time object tracking.

6G cellular networks are expected to support a full service for autonomous driving. A super-resolution localization is required for the full service. When TDoA measurements are available, most localization systems usually rely on Kalman filtering for tracking of high-speed vehicles. However, TDoA outages considerably deteriorates the localization performance for Kalman filtering especially in wireless environments such as 6G cellular networks. This paper addresses a localization method based on TDoA projection for the autonomous vehicles in 6G cellular networks. The proposed approach exploits a TDoA projection in order to replace the TDoA measurement whenever a TDoA measurement outage occurs. For the TDoA projection, we derive the probability distribution of the TDoA measurement conditioned on the previous location estimate. Then, the presented technique establishes the hyper-ellipsoid for the TDoA projection using the conditional distribution. Finally, the approach selects a TDoA projection sample on the hyper-ellipsoid, which gives a minimum distance between the projection sample and the measurement-based coordinate. Simulation results exhibit that the projection method effectively avoids the performance degradation due to the TDoA outages.

Vision, Radar, and LiDAR sensors are widely used for autonomous vehicle perception technology. Especially object detection and classification are primarily dependent on vision sensors. However, under poor lighting conditions, dazzling sunlight, or bad weather an object might be difficult to be identified with general vision sensors. In this paper, we propose a sensor fusion system that combines a thermal infrared camera and a LiDAR sensor that can reliably detect and identify objects even in environments with poor visibility, such as day or night. The proposed method obtains the external parameters of the two sensors by designing and manufacturing a 3D calibration target to externally calibrate the thermal infrared camera and the LiDAR sensor. To verify the performance, experiments were conducted in day and night environments. The proposed sensor system and fusion algorithm show that it can reliably detect and identify objects even in environments with poor visibility, such as day or night.