무인 이동체 메시지 ID 시퀀스 생성을 위한 생성적 적대 신경망 모델과 그 학습 방법

• 핵심 기능

패킷 데이터에서 메시지 ID를 추출·정규화하고, N-gram 모델의 변환 데이터와 GAN 생성 시퀀스를 이용해 생성 모델을 학습·평가합니다. 정상 통신 상태의 메시지 ID 순서를 예측하도록 이상 탐지 모델을 학습한 후, 일정 시간의 예측 성공률 또는 손실값이 설정 임계값을 벗어나면 이상징후로 판단합니다.

• 차별 강점

기존 학습 데이터 증강은 이미지 기하학 변환처럼 특정 데이터 유형에 국한되거나, 실제 데이터를 추가로 확보해야 하는 부담이 있었습니다. 본 특허는 메시지 ID 시퀀스의 순서 특성에 맞춰 N-gram 변환 데이터로 GAN 생성 시퀀스를 평가하고, 실제·생성 시퀀스를 함께 이상 탐지 학습에 활용하는 점에서 차별성이 있습니다.

• 활용 범위

기술·연구 측면에서는 차량 내부 통신망, 드론 통신, 자율주행차 및 무인 이동체의 메시지 시퀀스 기반 침입·이상 탐지 분야에 활용 가능하며, 정상 통신 데이터 중심의 학습 데이터 증강 연구로 확장할 수 있습니다. 사업 측면에서는 완성차·부품 기업의 차량 보안 모니터링, 차량용 보안 솔루션, 드론과 지상 통제 시스템 간 통신 보호, 무인 이동체 보안 관제 제품으로 확장할 수 있습니다.