[논문]실차기반 LIN-CAN 연계 통합 분석 테스트베드 개발과 초음파센서 물리적 오류주입 및 분석을 통한 효용성 검증

김윤지; 고예지; 오인수; 임강빈

doi:10.13089/jkiisc.2023.33.2.325

초록
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자율주행 기술이 발전함에 따라 차량에 탑재되는 외부접점 센서의 수가 증가하고 있으며 특히 차량용 초음파 센서는 버스 토폴로지 형태로서 LIN 프로토콜을 사용하여 연결되며 주변을 감지하고 상태 메시지를 전송하여 차량 내부 네트워크에 접근한다. LIN은 프로토콜의 보안성이 검증되지 않아 공격에 취약하기 때문에 안전성을 평가하기 위한 테스트가 필요하지만, 물리적인 제약으로 인해 실제 차량을 이용한 분석에 한계가 있으며 이를 위한 테스트 환경이 부족하기 때문에 테스트에 어려움이 있다. 따라서, 본 논문에서는 LIN 프로토콜 분석 및 테스트를 위해 CAN과의 연동 분석이 가능한 테스트베드를 개발하고 초음파 센서를 이용하여 그 효용성을 검증하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

With the development of autonomous driving technology, the number of external contact sensors mounted on vehicles is increasing, and the importance is also rising. The vehicular ultrasonic sensor uses the LIN protocol in the form of a bus topology and reports a status message about its surroundings ...

With the development of autonomous driving technology, the number of external contact sensors mounted on vehicles is increasing, and the importance is also rising. The vehicular ultrasonic sensor uses the LIN protocol in the form of a bus topology and reports a status message about its surroundings through the vehicle's internal network. Since ultrasonic sensors are vulnerable to various threats due to poor security protocols, physical testing on actual vehicle is needed. Therefore, this paper developed a LIN-CAN co-analysis testbed with a jig for location-specific distance test to examine the operational relation between LIN and CAN caused by ultrasonic sensors.

주제어

표/그림 (17)

그림 Fig. 1. Advanced Driving Assistance System for self-driving vehicle
표 Table 1. ISO 17987 standard[6]
그림 Fig. 2. LIN protocol frame format
그림 Fig. 3. Test-bed for LIN-CAN frames co-analysis
그림 Fig. 4. Ultrasonic sensor connection circuit diagram
그림 Fig. 5. CAN data collection under front ultrasonic sensor operation
그림 Fig. 6. CAN data collection under rear ultrasonic sensor operation
그림 Fig. 7. Ultrasonic sensor error injection zig for physical error injection analysis
그림 Fig. 8. LIN Logic signal frame
표 Table 2. 14 ultrasonic sensor run scenarios
그림 Fig. 9. PCAN-LIN Hardware accessory Pin-map[13]
그림 Fig. 10. Schematic diagram for collecting LIN data from vehicle ultrasonic sensors testbed
그림 Fig. 11. Master mode
그림 Fig. 12. Slave mode
그림 Fig. 13. LIN protocol data extracted from the front ultrasonic sensor after injecting CAN dataset into testbed
표 Table 3. Obstacle sensing alarm by distance
그림 Fig. 14. CAN data on physical error injection

AI 본문요약
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문제 정의

그러므로 초음파 센서 계통을 안전하게 분석할 수 있는 환경이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 초음파 센서를 분석할 수 있는 실차 기반의 테스트 프레임워크를 구축하고 물리적인 오류 주입을 통해 초음파 센서가 사용하는 LIN 프로토콜에 주입한 공격이 차량 내부 네트워크에 어떠한 영향을 미치는지 분석하고 평가한다.

가설 설정

또한, 차량의 전진 및 후진 속도가 10km/h 이하일 경우에 작동한다. 따라서, 본 논문에서는 초음파 센서 앞에 장애물이 설치되는 위치에 따라 데이터가 다를 수 있음을 가정하여 장애물을 고정해 전후로 움직일 수 있도록 Fig. 7.

제안 방법

특히 차량용 초음파 센서는 모델과 옵션에 상관없이 모든 차량에 탑재되어 있으며 전·후방에 설치되어 운전자가 자주 사용하는 기능이다. 따라서 본 논문에서는 외부접점 센서 중에서 차량 주차 보조 시스템에 사용되는 차량용 초음파 센서를 선택하여 차량용 초음파 센서에 대한 물리적인 오류주입을 통한 차량 내부 네트워크의 변화를 분석한다.
저전력 통신이며 저렴한 비용으로 효율적인 설계를 할 수 있다는 장점을 가진 LIN 프로토콜은 보안 안전성이 고려되지 않은 문제점이 지적되고 있다. 따라서 본 논문에서는 차량 외부접점 센서인 초음파 센서를 분석하기 위한 테스트베드 환경을 구축한 다음, 발생할 수 있는 보안 위협을 도출하고 다양한 환경에서의 데이터 셋을 확보하며 초음파 센서에서 사용하는 LIN 프로토콜의 구조적 특성과 기능 분석을 진행한다.
따라서, 본 논문에서는 초음파 센서를 사용하여 간이 테스트베드를 구축하였고 장애물을 위치별로 테스트하기 위해 테스트베드용 지그를 개발하였다. 또한, 구현한 간이 테스트베드의 검증을 위해 테스트베드에서 수집하였던 데이터를 실제 차량에 주입해보며 초음파 센서 버저가 작동하는 결과를 보여주었다.
향후 단계에서는 차량용 초음파 센서 간이 테스트 베드를 사용하여 LIN 데이터를 분석하고 더 나아가 소프트웨어 V모델을 기준으로 삼아 해당 차량이 합리적인 구조로 설계가 되었는지를 테스트하기 위한 시나리오를 작성하여 테스트할 수 있을 것으로 사료된다. 또한, 이를 기반으로 테스트 지그의 구동을 모터 구동으로 전자화하여 자동차 전체에서의 LIN-CAN 연동 분석을 위한 통합 자동화 패킷 수집 분석 프레임워크로 발전시키고자 한다.
초음파 센서와 통신하는 대표적인 ECU로 ICU(Integrated Control Unit), IBU(Integrated Body Control Unit), 운전자 주차 보조 제어기를 사용하여 연결하였으며 각각의 ECU와 초음파 센서에 전원을 공급하고 차량 측면부에 탑재되는 초음파 센서는 운전자 주차 보조 제어기와 연결되며 차량 전면부 및 후면부 센터에 장착되는 초음파 센서는 IBU와 연결하였다.

대상 데이터

Table 2.와 같이 실제 차량에서 초음파 센서가 동작하기 위한 조건인 10km/h 속도의 전진(D)과 후진(R) 상태에서 전방과 후방 초음파 센서의 14개의 시나리오에 따른 CAN 데이터셋을 수집하였다. LIN 프레임이 발생하기 위한 내부 B-CAN 데이터셋을 기반으로 분석에 활용하기 위해 각각 1분씩 수집하였다.
또한, 테스트베드에서 실제 상황을 재현하고 LIN 프로토콜 데이터를 분석하기 위해 실제 차량에서 발생할 수 있는 총 14개의 초음파 센서 작동 상황별 시나리오를 설계하여 초음파 센서와 관련 있는 내부 네트워크 메시지인 B-CAN(Body CAN) 데이터를 수집하였다. 테스트베드에 B-CAN 데이터를 주입하면 수집 당시 상황에서의 LIN 데이터를 오실로스코프로 측정해본 결과 초음파 센서 관련 LIN 신호가 표준에 명시된 프레임과 동일한 신호로 Fig.
차량에 사용되는 초음파 센서는 최대 20kbit/s의 비트 속도를 가지는 LIN 프로토콜을 사용하여 차량 내부에 메시지를 전달하는 역할을 하며 버스 토폴로지의 형태를 갖추고 있다. 주로 차량에서 고대역폭을 필요로 하지 않고 저전력으로 사용할 수 있는 파워 윈도우 모듈, 와이퍼 모듈, 초음파 센서 모듈 등에 사용되며 효율적인 버스 통신을 제공한다.
과 같다. 해당 테스트는 중앙에 있는 전방 초음파센서 4개를 대상으로 진행하였으며 아래 표와 같이 전방 초음파센서는 60~100cm까지 1단계 경보, 30~60cm까지는 2단계 경보, 30cm 이하에서는 3단계로 버저를 구동한다.

성능/효과

또한, 거리별로 장애물을 위치시켜 테스트할 수 있는 테스트베드용 지그(jig)를 개발한다. 구현한 테스트베드에서는 실제 초음파 센서 동작에 따라 LIN 프레임 신호를 확인할 수 있고 CAN 메시지가 생성되는 것을 확인할 수 있다.
따라서, 본 논문에서 구현한 초음파 센서용 테스트베드는 LIN 데이터와 CAN 데이터를 동시에 확보할 수 있으며 비교 분석이 가능하다.
설치된 초음파 센서 앞에서 장애물을 거리별로 위치하여 측정해본 결과 LIN 데이터값이 지속적으로 변화하는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 테스트한 초음파 센서는 4개지만 LIN 버스 상에서는 2개의 LIN ID만 활성화되었으며 동시에 CAN 데이터를 통해 확인해본 결과 CAN ID가 0x3E5의 데이터값이 변화하는 것을 확인하였다.
전방 초음파 센서를 작동시킨 데이터를 주입하였을 때 LIN ID가 0x06, 0x07인 데이터가 생성되었으며 각각의 PID는 0x85, 0x06이었다. 설치된 초음파 센서 앞에서 장애물을 거리별로 위치하여 측정해본 결과 LIN 데이터값이 지속적으로 변화하는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 테스트한 초음파 센서는 4개지만 LIN 버스 상에서는 2개의 LIN ID만 활성화되었으며 동시에 CAN 데이터를 통해 확인해본 결과 CAN ID가 0x3E5의 데이터값이 변화하는 것을 확인하였다.

후속연구

향후 단계에서는 차량용 초음파 센서 간이 테스트 베드를 사용하여 LIN 데이터를 분석하고 더 나아가 소프트웨어 V모델을 기준으로 삼아 해당 차량이 합리적인 구조로 설계가 되었는지를 테스트하기 위한 시나리오를 작성하여 테스트할 수 있을 것으로 사료된다. 또한, 이를 기반으로 테스트 지그의 구동을 모터 구동으로 전자화하여 자동차 전체에서의 LIN-CAN 연동 분석을 위한 통합 자동화 패킷 수집 분석 프레임워크로 발전시키고자 한다.

참고문헌 (13)

Seo, Hwajeong, Kwon YongBeen, Kwon HyeokDong and An Kyuhwang, "Security trends for automonous driving vehicle," Review of KIISC, 28(5), pp. 9-14, Oct. 2018.？
Jin San Kwon, Tae Ho Hwang and Hyun Moon Park, "A development of effective object detection system using multi-device LiDAR sensor in vehicle driving environment," KIECS, 13(2), pp. 313-320, Apr. 2018.？
Si Hyeon Lee and Yeonsik Kang, "Segmentation of driving areas for autonomous vehicle based on deep learning method using automotive camera sensor," Journal of institute of Control, Robotics and Systems, 26(6), pp. 452-461, May. 2020.？
Si-woong Jang and Dong-hunJung, "Design and implementation of a distance measurement system using radar sensor," Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, 22(7), pp. 1009-1014, July, 2018.？

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LIN Steering Group, "LIN Specification Package, Revision 2.2A," LIN Consortium, Dec. 2010.？
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Jong-Bae Lee and Seongsoo Lee. "Design and verification of automotive LIN Controller," Journal of IKEEE, 20(3), pp. 333-336. Sep. 2016.？

원문보기 상세보기
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B. S. Lim, S. L. Keoh and V. L. L. Thing, "Autonomous vehicle ultrasonic sensor vulnerability and impact assessment," 2018 IEEE 4th World Forum on Internet of Things(WF-IoT), pp. 231-236, May. 2018.？
Yan Chen, Wenyuan Xu, and Jianhao Liu. "Can you trust autonomous vehicles: Contactless attacks against sensors of self-driving vehicle," Def Con, Vol.24, Aug. 2016.？
PEAK System, "PLIN-View Pro", https://www.peak-system.com/PLINUSB.485.0.html?&L1, Dec. 2023.

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