김준식, 김종현, 서예린, 김민규,

Vol. 36, No. 1, pp. 227-238, 2월. 2026
10.13089/JKIISC.2025.35.6.227, Full Text:
Keywords: Cooperative Awareness Message(CAM), 5G/6G C-ITS, V2X, Anomaly Detection, Autoencoder
Abstract

5G/6G 차세대 지능형 교통 시스템에서 CAM은 차량 간 주행 상태를 주기적으로 공유하여, 실시간 상황 인지와 충돌 방지를 가능하게 하며, CAM의 신뢰성을 보장하는 것은 교통안전 확보의 핵심이다. 본 연구는 Prediction AutoEncoder를 활용하여 V2X 환경의 CAM 변조 공격 탐지를 수행하였다. 정상 주행 데이터셋(V2AIX)로 학습된 모델을 IEEE 802.11p 기반 시뮬레이션 데이터셋(VeReMi Extension)에 적용하였다. 실험 결과, 메시지 수준에서는 노이즈와 주행 변동성으로 인해 상대적으로 높은 오탐·미탐이 발생했으나, 차량 단위 집계 방식을 도입하여 이러한 한계를 완화할 수 있었다. 또한 서로 다른 무선 기술에서 수집된 데이터로 학습·평가가 이루어졌음에도 일정 수준의 탐지 성능을 유지함을 보였으며, 이는 제안된 방법이 통신 세대 간 일반화 가능성과 5G-V2X를 넘어, 향후 6G-V2X 환경으로의 확장성을 동시에 지님을 보여준다.

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