Edge CPS 및 C-V2X 표준 동향 | Mind Map

Edge CPS

개념

디바이스 자원 한계를 극복하기 위해 가상화된 저사양 디바이스를 서버자원융합형 고성능 가상디바이스로 구성하여 지능형 서비스를 제공하는 초성능 시스템 기술(Device to the Edge)

특징

실시간 분석

가상세계 구축

인공지능 기술, 실세계 정밀 제어

구성요소

Device Edge Cloud

컴퓨딩자원, 메모리, 스토리지, CPU, NW, 서버

Multimodal IF

응용: 국방, 드론, 시티, 공장, 로봇, 자동차

시스템: 엣지환경, 집단지성 연합, 군집지능강화

Cyber space

Edge CPS 미들웨어: 가상자원풀, 디바이스 모니터링, 가상디바이스군집, 가상자원-엣지 매핑, 가상-실자원 매핑

Massive Device Twine: 구성된 자원, CPD Control loop

Physical Space

Massive things

- 디바이스리스 컴퓨팅 및 서버자원융합형 대규모 디바이스 가상화 기술 활용

주요기술

디바이스리스 컴퓨팅

디바이스를 중심에 둔 컴퓨팅 기술

개별 디바이스들이 자원의 한계를 극복하고 고성능의 컴퓨팅 수행

자원증강요청->자원할당->디바이스 사용

주요기술

실디바이스의 가상화

마이크로서비스 기반 실행 가상화

서비스 기반 HW 가속 지원

대규모 디바이스 가상화

실제 디바이스와 가상환경에서 동작하는 디바이스 트윈 을 실시간으로 동기화하여 정밀제어하기 위한 가상화 기술

디바이스 트윈

디바이스 연결 지원 인터페이스

EdgeCPS 응용 사례

AI 서비스 개발

도심 교통 시스템 활용

메타버스 활용

- EdgeCPS 플랫폼 기술은 적용대상 도메인을 철저히 분석하여 사전구축계획 필요

C-V2X 표준 동향

미래 모빌리티의 방향성

CASES

Connected, Autonomous, Subscription, Electrified, Smart UI/UX

Personalized, Mobility

필요성

- 컨트롤 센터

수집, 관리, 통제 역할을 수행

- 안전성 확보

차량 간 공유

- 고해상도 지도

3D 지도 구축을 위한 차량간 데이터 공유

- 신기술 지원

군집주행, 원격 운전

동향

미국

- LTE-V2X에 75MHz ITS 주파수 중 상위 30MHz를 할당, 자국 V2X 통신 기술로 C-V2X를 사용할 것을 2021년 11월 18일 FCC 위원회 표결에서 만장일치로 확정

- Ford의 경우에는 2022년부터 신규 출시되는 전 모델의 차량에 LTE-V2X를 탑재할 예정

중국

- 2018년 11월부터 C-V2X 실증사업, 자율자동차 개발 등의 상용화를 진행

- 2020년 12월 홍치 플래그쉽 스마트 전기차 SUV E-HS9에 Qualcomm LTE-V2X 칩셋을 내장

- 현재 LTE-V2X 차량단말(OBU, OnBoard Unit)을 탑재한 10종의 차량이 출시

한국

- 2022년까지 LTE-V2X 실도로 실증(대전-세종 C-ITS 시범사업구간)

- 2023년 까지 LTE-V2X와 DSRC 두 가지 통신방식의 RSU를 일부 고속도로 구간에 구축

- 2024년부터 단일 V2X 통신방식 선정 전 국토 도로에 V2X를 구축 및 운용하기로 결정

C-V2X 기술비교

비교요소

핵심서비스, 표준, 전송자원, QoS, Carrior, 지연, 전송율, 공존자원

LTE-V2X

기본안전 서비스

3GPP Rel.14

LTE-eV2X

교통편의

3GPP Rel.15

5G-NR-V2X

자율주행 핵심

3GPP Rel.16~

Smart Car

메인 주제

구성

인지

레이더, 라이더, 영상센서, 초음파센서, V2X, GPS, 디지털 정밀지도, 노변인프라

판단

AI, 경로추종, 슈퍼컴

제어

ECU, 엔진제어, 조향, 원격제어

HVI

HUD, 외부Display, 인포테인먼트, 음성, 차량보안

- 자율주행 자동차는 인지, 판단, 제어 세 부분으로 구성되며, 교통 및 환경 분야의 공공 이익 강화와 4 차 산업 혁명에서 이종 산업간 기술 융복합의 첨병으로서, 국가 산업경쟁력 신규 창출의 중요 수단으로 발전 중

C-ITS 동향

메인 주제

VEC

개념

VEC(Vehicular Edge Computing)

- 차량 엣지 컴퓨팅 : 오프로딩 기기가 차량

- 모바일 엣지 컴퓨팅 : 엣지 서버 부착 기기가 차량인 차량용 엣지 서버를 고려

- 오프로딩: 컴퓨팅 자원 및 계산 속도의 한계를 극복하기 위해 로컬 컴퓨터에서 수행하는 어플리케이션 일부를 컴퓨팅 자원과 처리능력이 우수한 원격지 컴퓨터에 전달하여 처리한 후 결과를 반환받는 방식

VEC Vs. MEC

Offloading Divice

차량

모바일 디바이스

Offloading Divice (Edge node)

RSU

UAV

대상채널, 무선전파, 이슈

기술동향

차량 엣지 컴퓨팅

고려사항

- 오프로딩으로 인한 지연시간을 최소화하여 엣지 컴퓨팅 성능 향상

- 차량 및 차량 내 기기들의 한정적인 배터리 용량 특징으로 인해 에너지 효율성 고려(e-하이웨이)

오프로딩

평균 송신 전력 최소화 오프로딩

저 복잡도 오프로딩 솔루션

에너지 효율성이 고려된 오프로딩

자동 차량 엣지

분산 방식 기반 차량 엣지 컴

에너지 효율화

에너지 효율성

UAV 활용 MEC

고려사항

무인항공기의 올바른 경로와 위치 선정 통해 제한적 배터리 조건 하에서 최대의 목표 성능을 설계하는 기술이 중요

릴레이

throughput 최대화 무인항공기 릴레이 시스템

애드혹 네트워크(ad hoc network)

무인항공기 릴레이의 비행 경로 설계 기술

전체 데이터 레이트를 최대화

무인항공기 릴레이들의 배치 기술

저소비전력 상시 구동, 빠른 이동 채널의 무선 전송 통신 프로토콜 선정 및 응용, 다양한 무선통신 스마트 기기 간의 제어, 효율적인 정보 전송 네트워크 디자인 및 적용 등에 대한 기술 개발 지속 필요

UAV 경로탐색

UAV 개념

UAV(Unmanned Aerial Vehicle)

조종사가 탑승하지 않고, 지상에서 사전에 프로그래밍 되어 있는 경로에 기반하여 자동 또는 반자동으로 이동하는 비행체

필요성

안정성 증대

항공전자 기술 발전

- 공중 이동수단 역할로서의 전망, 최적의 비행경로 탐색이 필요

UAV 의 비행경로 탐색기술 Framework

UAV 운영

3D 경로탐색 시스템

비행 데이터 수집

데이터 가공&분석

분석 데이터 축적

절차 시각화

3D 경로/운항 계획

Data Engineering

추정 모델링

운영 및 응용

최적의 항로 및 분석정보 제공/모니터링

운항기록 수집, 전처리 및 분석을 수행후, 프로파일 생성, 저장을 통해 시각화 처리

비행경로 탐색 기술

수집 및 전처리

데이터 수집

전처리

프로파일 생성

데이터 테이블화

불필요한 속성제거

이상치 제거

비행경로 탐색 모델

사전 예측

경로 추천

실시간 대응 기술

최적의 비행경로를 추천하기 위해 A-Star 알고리즘 기반 비행경 추천 시스템 활용

A-Star 알고리즘

빅데이터를 인공지능 기술을 활용하여 다양한 상황에 따른 최적 경로를 분석하는 알고리즘

최적 비용 수식

f(n) = g(n) + h(n)

드론탐지 기술

이슈

허가되지 않은 지역에서 드론 활동

허가되지 않은 장비를 탑재하여 운행하는 드론

1) 2020 년 9 월 불법드론 2 대가 인천국제공항 무단비행, 항공기 5 대 회항

2) 지난 5 년간 원전주변에서 적발한 불법 비행 드론 건수는 총 26 건이며, 그중 9 건은 조종자 발견 못함

3) 2021년 11월 이라크 총리 관저에서 폭발물을 실은 드론 3대의 공격, 최소 7명 경호원 부상

4) 드론에 장착된 고성능 카메라를 이용해 광범위한 정보 수집이 가능함에도 불구하고 드론으로 인한 개인정보의 무분별한 유출을 막을 제도적 장치 미비

안티드론 기술

탐지

전파, 레이다, 영상, 음향 기반의 다양한 센서들을 활용하여 수행가능

판단

판단 기술은 탐지 단계와 무력화 단계를 이어주는 역할을 하며 지시·제어 기술을 포함

탐지장비들로부터 획득한 정보를 융합하여 불법 드론여부 판단

불법 드론의 이동 경로 등을 고려하여 최적화된 무력화 대응 방안 도출

무력화

드론을 무력화, 경고, 유도, 포획, 교란/마비, 파괴 등

무력화 방법이 가장 안전하고 효과적 인 방법이지만 기술적 어려움

유도, 포획, 파괴 등으로 구분

탐지 센서별 장단점

레이더(능동/수동)

카메라

라이다

RF

음향

무력화 방법별 장단점

유도

RF/GNSS 재머

포획

넷건, 독수리, 포획 드론

파괴

대공포, 레이저, 미사일, 기관총, 자폭 드론

저고도드론탐지시스템

한국전자통신연구원에서는 경찰청의 지원을 받아 2017 ~ 2021년까지 “무인비행장치의 불법 비행 감지를 위한 EO/IR 연동 레이다 개발 및 실증시험” 과제를 수행

본 과제를 통해 개발한 LADD(Low Altitude Drone Detection) 시스템은 레이다 서브시스템, EO/IR 서브시스템과 이를 통제 운용하는 지시제어 서브시스템으로 구성

LADD 시스템

LADD 시스템 인터페이스

레이더

지시제어

EO/IR(영상/적외선)

대응체계 인터페이스

레이다 서브시스템

Ku 대역 레이더(12~18GHz)

X밴드 대비 정확도 높고, 탐지거리는 짧음

EO/IR 서브시스템

광학탐지(카메라, 적외선)

3Km 탐지/추적

2Km 드론여부 식별

지시제어 서브시스템

위협도 산출

탐지시스템 제어

지능형 안티드론 기술 개발을 통해 불법 드론의 위협으로부터 국가 안보 및 국민의 안전을 확보 가능

메인 아이디어

메인 주제