KR20190048545A - 해시 암호화를 이용한 안전한 도로교통 데이터 관리 방법 및 시스템 - Google Patents

해시 암호화를 이용한 안전한 도로교통 데이터 관리 방법 및 시스템 Download PDF

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KR20190048545A
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부산대학교 산학협력단
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Abstract

본 발명은 해시 암호화를 이용한 안전한 도로교통 데이터 관리 방법 및 시스템에 관한 것으로, 본 발명에 따른 해시 암호화를 이용한 안전한 도로교통 데이터 관리 방법은 해시 암호화를 이용한 안전한 도로교통 데이터 관리 방법은 데이터 측정 차량에 설치되는 커넥티드 카 모듈의 카메라가 주변의 일반 차량의 번호판의 번호를 인지하는 제1 단계; 상기 커넥티드 카 모듈이 상기 일반 차량의 번호로부터 해시값을 추출하는 제2 단계; 상기 커넥티드 카 모듈이 상기 일반 차량의 추출된 해시값, 번호판 인지 시간 및 속도를 전송하는 제3 단계; 교통량 예측 서버가 상기 일반 차량의 추출된 해시값, 번호판 인지 시간 및 속도를 수신하는 제4 단계; 상기 교통량 예측 서버가 상기 해시값이 등록된 값인지 판단하는 제5 단계; 및 상기 교통량 예측 서버가 상기 해시값이 등록된 값으로 판단하면, 상기 일반 차량의 번호판 인지 시간, 속도 및 이동 거리를 포함하는 데이터를 이용해 교통량 알고리즘을 학습하여 교통량을 예측하는 제6 단계;를 포함한다.

Description

해시 암호화를 이용한 안전한 도로교통 데이터 관리 방법 및 시스템{Secure road traffic data management method and system using hash encryption}
본 발명의 실시예는 해시 암호화를 이용한 안전한 도로교통 데이터 관리 시스템에 관한 것이다.
최근 산업계에서 주목을 받는 분야 중 하나가 커넥티드 카 관련 산업이다. 커넥티드 카는 자동차와 IT 기술을 융합하여 양방향 인터넷 접속이 가능한 자동차를 정의하는 단어이다. 더 나아가 자동차는 단순히 탈 것을 넘어 인류의 삶을 뒤바꿀 새로운 이동수단으로 진화하고 있고, 그에 따라 산업계의 패러다임에도 급격한 변화가 감지되고 있다.
이러한 커넥티드 카를 이용해 여러 데이터를 수집할 수 있지만 다른 차량의 번호판 정보를 수집하는 것은 개인정보보호법에 저촉될 수 있는 문제점이 발생한다. 그렇기 때문에 이미지를 수집할 때 이미지의 암호화가 필요하다.
기존 주행 차량의 교통량 예측 방식은 CCTV 카메라, 사람의 제보 등을 통해 주변의 환경에 대한 데이터를 수집한 후 그러한 데이터를 이용해 교통량을 측정한다. 이러한 측정은 카메라가 설치되어 있는 도로의 데이터로만 예측하기 때문에 정확한 예측을 할 수 없는 문제점이 있었다.
한국공개특허번호 10-2004-0092568 한국공개특허번호 10-2013-0105952 한국공개특허번호 10-2016-0057101
본 발명은 전술한 문제를 해결하기 위해 안출된 것으로서, 본 발명은 커넥티드 카에 탑재된 카메라를 이용해 타 차량의 번호판을 인식하여 해시 값 추출하고 해시 값 및 차량의 시간, 속도 정보를 서버에 송신하며, 서버에서 수신 받은 차량의 데이터를 학습해 교통량을 예측하는 방법을 제공하고자 한다.
전술한 문제를 해결하기 위한 본 실시예에 따른 해시 암호화를 이용한 안전한 도로교통 데이터 관리 방법은 데이터 측정 차량에 설치되는 커넥티드 카 모듈의 카메라가 주변의 일반 차량의 번호판의 번호를 인지하는 제1 단계; 상기 커넥티드 카 모듈이 상기 일반 차량의 번호로부터 해시값을 추출하는 제2 단계; 상기 커넥티드 카 모듈이 상기 일반 차량의 추출된 해시값, 번호판 인지 시간 및 속도를 전송하는 제3 단계; 교통량 예측 서버가 상기 일반 차량의 추출된 해시값, 번호판 인지 시간 및 속도를 수신하는 제4 단계; 상기 교통량 예측 서버가 상기 해시값이 등록된 값인지 판단하는 제5 단계; 및 상기 교통량 예측 서버가 상기 해시값이 등록된 값으로 판단하면, 상기 일반 차량의 번호판 인지 시간, 속도 및 이동 거리를 포함하는 데이터를 이용해 교통량 알고리즘을 학습하여 교통량을 예측하는 제6 단계;를 포함한다.
본 발명의 다른 일실시예에 따르면, 상기 제1 단계 이전에, 상기 커넥티드 카 모듈이 제1 비밀키와 제1 공개키를 생성하는 단계; 상기 커넥티드 카 모듈이 상기 제1 비밀키와 상기 제1 공개키에 임의의 연산을 적용하여 제1 연산 값을 생성하여 전송하는 단계; 상기 커넥티드 카 모듈이 상기 교통량 예측 서버로부터 제2 비밀키와 제2 공개키에 임의의 연산을 적용한 제2 연산 값을 수신하는 단계; 및 상기 커넥티드 카 모듈이 상기 제1 연산 값과 상기 제2 연산 값에 임의의 연산을 적용하여 세션키를 생성하는 단계;를 포함할 수 있다..
본 발명의 다른 일실시예에 따르면, 상기 제3 단계는 상기 커넥티드 카 모듈이 상기 일반 차량의 추출된 해시값, 번호판 인지 시간 및 속도를 상기 세션키를 이용해 암호화하여 전송하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 일실시예에 따르면, 상기 제4 단계는 상기 교통량 예측 서버가 제2 비밀키와 제2 공개키를 생성하는 단계; 상기 교통량 예측 서버가 상기 커넥티드 카 모듈로부터 제1 비밀키와 제1 공개키에 임의의 연산을 적용한 제1 연산 값을 수신하는 단계; 상기 교통량 예측 서버가 상기 제2 비밀키와 상기 제2 공개키에 임의의 연산을 적용하여 제2 연산 값을 생성하여 상기 커넥티드 카 모듈로 전송하는 단계; 상기 교통량 예측 서버가 상기 제1 연산 값과 상기 제2 연산 값에 임의의 연산을 적용하여 세션키를 생성하는 단계; 상기 교통량 예측 서버가 상기 커넥티드 카 모듈로부터 상기 일반 차량의 추출된 해시값, 번호판 인지 시간 및 속도를 암호화한 정보를 수신하는 단계; 상기 교통량 예측 서버가 상시 세션키를 이용해 상기 일반 차량의 추출된 해시값, 번호판 인지 시간 및 속도를 복호화하는 단계; 및 상기 교통량 예측 서버가 상기 복호화된 정보를 저장하는 단계;를 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 일실시예에 따르면, 상기 교통량 예측 서버가 상기 일반 차량으로 상기 예측한 교통량을 전송하는 제7 단계;를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 암호화를 이용한 안전한 도로교통 데이터 관리 시스템은 데이터 측정 차량에 설치되며, 카메라를 통해 주변의 일반 차량의 번호판의 번호를 인지하는 이미지 인식부, 상기 일반 차량의 번호로부터 해시값을 추출하는 해시값 추출부, 상기 일반 차량의 추출된 해시값, 번호판 인지 시간 및 속도를 전송하는 제1 데이터 통신부를 포함하는 커넥티드 카 모듈; 및 상기 일반 차량의 추출된 해시값, 번호판 인지 시간 및 속도를 수신하고, 상기 해시값이 등록된 값인지 판단하는 해시값 비교부, 상기 해시값이 등록된 값으로 판단되면 상기 일반 차량의 번호판 인지 시간, 속도 및 이동 거리를 포함하는 데이터를 이용해 교통량 알고리즘을 학습하여 교통량을 예측하는 데이터 학습부, 상기 일반 차량으로 상기 예측한 교통량을 전송하는 제2 데이터 통신부를 포함하는 교통량 예측 서버;를 포함한다.
본 발명의 다른 일실시예에 따르면, 상기 커넥티드 카 모듈은 제1 비밀키와 제1 공개키를 생성하여 상기 제1 비밀키와 상기 제1 공개키에 임의의 연산을 적용하여 제1 연산 값을 생성하는 제1 키 성생부; 상기 제1 연산 값을 전송하고, 상기 교통량 예측 서버로부터 제2 비밀키와 제2 공개키에 임의의 연산을 적용한 제2 연산 값을 수신하는 제1 키 교환부; 및 상기 제1 연산 값과 상기 제2 연산 값에 임의의 연산을 적용하여 세션키를 생성하고, 상기 일반 차량의 추출된 해시값, 번호판 인지 시간 및 속도를 상기 세션키를 이용해 암호화하여 전송하는 제1 암호화 알고리즘부;를 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 일실시예에 따르면, 상기 교통량 예측 서버는 제2 비밀키와 제2 공개키를 생성하는 제2 키 생성부; 상기 제2 비밀키와 상기 제2 공개키에 임의의 연산을 적용하여 제2 연산 값을 생성하여 상기 커넥티드 카 모듈로 전송하고, 상기 커넥티드 카 모듈로부터 제1 비밀키와 제1 공개키에 임의의 연산을 적용한 제1 연산 값을 수신하는 제2 키 교환부; 상기 커넥티드 카 모듈로부터 상기 일반 차량의 추출된 해시값, 번호판 인지 시간 및 속도를 암호화한 정보를 수신하는 제2 데이터 통신부; 상기 제1 연산 값과 상기 제2 연산 값에 임의의 연산을 적용하여 세션키를 생성하고, 상시 세션키를 이용해 상기 일반 차량의 추출된 해시값, 번호판 인지 시간 및 속도를 복호화하는 제2 암호화 알고리즘부; 및 상기 복호화된 정보를 저장하는 데이터 저장부;를 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 일실시예에 따르면, 상기 제2 데이터 통신부는 상기 일반 차량으로 상기 예측한 교통량을 전송할 수 있다.
본 발명에 따르면, 차량의 번호판을 암호화하여 서버에 송신하기 때문에 개인정보의 문제를 해결할 수 있으며, 서버에서 데이터를 이용해 교통량 측정을 하여 학습 속도가 빨라 신속하게 교통 정보를 제공할 수 있으며, 네트워크를 이용할 수 있는 차량들은 교통량 예측 정보를 받아 특정 도로로의 차량 쏠림 현상을 줄일 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 해시 암호화를 이용한 안전한 도로교통 데이터 관리 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 커넥티드 카 모듈이 설치된 데이터 측정 차량을 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 해시 암호화를 이용한 안전한 도로교통 데이터 관리 시스템의 구성도이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 해시 암호화를 이용한 안전한 도로교통 데이터 관리 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 커넥티드 카 모듈의 동작 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
이하에서는 첨부한 도면을 참조하여 바람직한 본 발명의 일실시예에 대해서 상세히 설명한다. 다만, 실시형태를 설명함에 있어서, 관련된 공지 기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그에 대한 상세한 설명은 생략한다. 또한, 도면에서의 각 구성요소들의 크기는 설명을 위하여 과장될 수 있으며, 실제로 적용되는 크기를 의미하는 것은 아니다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 해시 암호화를 이용한 안전한 도로교통 데이터 관리 시스템을 설명하기 위한 도면이고, 도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 커넥티드 카 모듈이 설치된 데이터 측정 차량을 도시한 도면이다. 또한, 도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 해시 암호화를 이용한 안전한 도로교통 데이터 관리 시스템의 구성도이다.
이후부터는 도 1 내지 도 3을 참조하여 본 발명의 일실시예에 따른 해시 암호화를 이용한 안전한 도로교통 데이터 관리 시스템의 구성을 설명하기로 한다.
도 1 내지 도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 해시 암호화를 이용한 안전한 도로교통 데이터 관리 시스템은 데이터 측정 차량(100)에 장착되는 커넥티드 카 모듈(101) 및 교통량 예측 서버(200)를 포함하여 구성된다.
커넥티드 카 모듈(connected car module: 101)은 데이터 측정 차량(100)에 장착되며, 측정된 데이터를 교통량 예측 서버(200)로 제공하고, 상기 커넥티드 카 모듈(101)은 무인카메라(Speed Camera), CCTV, 블랙박스(Dash cam) 등의 다양한 장치의 기능을 포함하도록 구성될 수 있다.
상기 커넥티드 카 모듈(101)은 이미지 인식부(110), 해시 값 추출부(120), 제1 데이터 통신부(130), 제1 키 생성부(140), 제1 키 교환부(150) 및 제1 암호화 알고리즘부(160)를 포함하여 구성될 수 있다.
이미지 인식부(110)는 데이터 측정 차량의 도로 주행 중에 주변의 일반 차량의 번호판의 번호를 인지할 수 있다. 상기 이미지 인식부(110)는 직접 차량의 번호판을 촬영하거나 별도의 카메라로부터 차량 번호판을 촬영한 데이터를 수신하도록 구성될 수 있다.
해시 값 추출부(120)는 상기 일반 차량의 번호로부터 해시 값을 추출한다.
제1 데이터 통신부(130)는 상기 일반 차량의 추출된 해시 값, 번호판 인지 시간 및 속도를 전송한다.
제1 키 생성부(140)는 제1 비밀키와 제1 공개키를 생성하며, 생성된 상기 제1 비밀키와 상기 제1 공개키에 임의의 연산을 적용하여 제1 연산 값을 생성한다.
제1 키 교환부(150)는 생성된 상기 제1 연산 값을 전송하고, 상기 교통량 예측 서버(200)로부터 제2 비밀키와 제2 공개키에 임의의 연산을 적용한 제2 연산 값을 수신한다.
제1 암호화 알고리즘부(160)는 상기 제1 연산 값과 상기 제2 연산 값에 임의의 연산을 적용하여 세션키를 생성하고, 상기 일반 차량의 추출된 해시 값, 번호판 인지 시간 및 속도를 상기 세션키를 이용해 암호화하여 전송한다.
교통량 예측 서버(200)는 해시값 비교부(210), 데이터 학습부(220), 제2 데이터 통신부(230), 데이터 저장부(240), 제2 키 생성부(250), 제2 키 교환부(260) 및 제2 암호화 알고리즘부(270)를 포함하여 구성될 수 있다.
해시값 비교부(210)는 상기 일반 차량의 추출된 해시값, 번호판 인지 시간 및 속도를 전달받아, 상기 해시값이 등록된 값인지 판단한다.
데이터 학습부(220)는 상기 해시값이 등록된 값으로 판단되면, 상기 일반 차량의 번호판 인지 시간, 속도 및 이동 거리를 포함하는 데이터를 이용해 교통량 알고리즘을 학습하여 교통량을 예측한다.
제2 데이터 통신부(230)는 상기 일반 차량의 추출된 해시값, 번호판 인지 시간 및 속도를 수신하며, 상기 일반 차량으로 상기 예측한 교통량을 전송한다.
제2 키 생성부(250)는 제2 비밀키와 제2 공개키를 생성한다.
제2 키 교환부(260)는 상기 제2 비밀키와 상기 제2 공개키에 임의의 연산을 적용하여 제2 연산 값을 생성하여 전송하고, 상기 커넥티드 카 모듈(101)로부터 제1 비밀키와 제1 공개키에 임의의 연산을 적용한 제1 연산 값을 수신한다.
제2 데이터 통신부(230)는 상기 커넥티드 카 모듈(101)로부터 상기 일반 차량의 추출된 해시값, 번호판 인지 시간 및 속도를 암호화한 정보를 수신한다.
제2 암호화 알고리즘부(270)는 상기 제1 연산 값과 상기 제2 연산 값에 임의의 연산을 적용하여 세션키를 생성하고, 상시 세션키를 이용해 상기 일반 차량의 추출된 해시값, 번호판 인지 시간 및 속도를 복호화하며, 데이터 저장부(240)는 상기 복호화된 정보를 저장한다.
또한, 상기 제2 데이터 통신부(230)는 상기 일반 차량으로 상기 예측한 교통량을 전송할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 해시 암호화를 이용한 안전한 도로교통 데이터 관리 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
이후부터는 도 4를 참조하여 해시 암호화를 이용한 안전한 도로교통 데이터 관리 방법을 설명하기로 한다.
먼저, 도 4에 도시된 바와 같이 데이터 측정 차량에 설치된 커넥티드 카 모듈이 일반 차량 번호판을 인식할 수 있다(S410). 예를 들어, 일반차량이 데이터 측정 차량를 지나가면 뒤에 설치된 커넥티드 카 모듈이 일반차량의 번호를 인식할 수 있다.
이후, 커넥티드 카 모듈이 상기 인식한 번호로부터 해시값을 추출한다(S420). 예를 들어, 일반 차량의 인식한 번호가 “1234”인 경우 “1234”인 번호를 해시 값으로 변환할 수 있다.
이후, 커넥티드 카 모듈이 해시값, 번호판 인지 시간 및 속도 정보를 교통량 예측 서버(200)로 전송할 수 있다(S430). 예를 들어, 일반 차량이 지나가면서 커넥티드 카 모듈에 번호판이 인식될 때마다, 해시 값과 인식한 시간 및 현재 속도를 반복적으로 교통량 예측 서버(200)에 송신할 수 있다.
이후에는 교통량 예측 서버가 상기 일반 차량의 추출된 해시값, 번호판 인지 시간 및 속도를 수신하고, 상기 수신한 해시 값을 비교할 수 있다(S440). 예를 들어, 수신한 해시값이 저장되어 있지 않은 차량이면 새로 저장하고, 해시값이 저장되어 있는 차량이면 기존 저장되어 있는 차량의 정보에 추가할 수 있다.
이후, 교통량 예측 서버에서 저장된 데이터를 이용한 학습 후 교통량 예측을 할 수 있다(S450). 예를 들어, 교통량 예측 서버가 제1 커넥티드 카 모듈에서 인식해 저장된 차량의 출발한 시간 및 거리와, 제2 커넥티드 카 모듈에서 인식해 저장된 차량의 도착한 시간 및 거리를 교통량 알고리즘을 이용하여 학습하여 교통량을 예측할 수 있다.
이후, 교통량 예측 서버에서 예측한 교통량 데이터를 저장하고(S460), 교통량 예측 서버가 네트워크에 접속가능 한 차량에 상기 예측한 교통량 데이터를 제공할 수 있다(S470).
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 커넥티드 카 모듈의 동작 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
이후부터는 도 5를 참조하여 본 발명의 일실시예에 따른 커넥티드 카 모듈의 동작 방법을 설명하기로 한다.
먼저, 도 5를 참고하면, 커넥티드 카 모듈이 제1 비밀키와 제1 공개키를 생성한다(S501).
이후, 상기 커넥티드 카 모듈이 상기 제1 비밀키와 상기 제1 공개키에 임의의 연산을 적용하여 제1 연산 값을 생성하여 전송한다(S502).
이후에는 상기 커넥티드 카 모듈이 교통량 예측 서버로부터 제2 비밀키와 제2 공개키에 임의의 연산을 적용한 제2 연산 값을 수신한다(S503).
그에 따라, 상기 커넥티드 카 모듈이 상기 제1 연산 값과 상기 제2 연산 값에 임의의 연산을 적용하여 세션키를 생성할 수 있다(S504).
이후에는 상기 커넥티드 카 모듈이 일반 차량 번호판을 인식할 수 있으며(S505), 커넥티드 카 모듈이 상기 인식한 번호로부터 해시값을 추출할 수 있다(S506).
따라서, 상기 커넥티드 카 모듈이 상기 세션키를 이용해 해시값, 번호판 인지 시간 및 속도 정보를 암호화 하여 교통량 예측 서버로 전송할 수 있다(S507).
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 교통량 예측 서버의 동작 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
이후부터는 도 6을 참조하여 본 발명의 일실시예에 따른 교통량 예측 서버의 동작 방법을 설명하기로 한다.
도 6을 참조하면, 먼저 교통량 예측 서버가 제2 비밀키와 제2 공개키를 생성한다(S601).
이후, 상기 교통량 예측 서버가 상기 커넥티드 카 모듈로부터 제1 비밀키와 제1 공개키에 임의의 연산을 적용한 제1 연산 값을 수신한다(S602).
또한, 상기 교통량 예측 서버가 상기 제2 비밀키와 상기 제2 공개키에 임의의 연산을 적용해 제2 연산 값을 생성하여 상기 커넥티드 카 모듈로 전송한다(S603).
이후에는 상기 교통량 예측 서버가 상기 제1 연산 값과 상기 제2 연산 값에 임의의 연산을 적용하여 세션키를 생성한다(S604).
이후, 상기 교통량 예측 서버가 상기 커넥티드 카 모듈로부터 상기 일반 차량의 추출된 해시값, 번호판 인지 시간 및 속도를 암호화한 정보를 수신한다(S605).
이후에는 상기 교통량 예측 서버가 상시 세션키를 이용해 상기 일반 차량의 추출된 해시값, 번호판 인지 시간 및 속도를 복호화하고(S606), 상기 교통량 예측 서버가 상기 복호화된 정보를 저장한다(S607).
상기 교통량 예측 서버는 상기 해시값과 동일한 해시값이 교통량 예측 서버에 저장되어 있으면 저장되어 있는 값과 복호화된 값을 이용해 일반 차량의 정보를 사용해 학습하고(S620), 상기 해시값과 동일한 해시값이 교통량 예측 서버에 저장되어 있지 않으면 복호화된 정보만을 사용해 학습한다(S610).
이후에는 교통량 예측 서버가 데이터를 이용한 학습 후 교통량 예측을 할 수 있다(S611). 즉, 교통량 예측 서버가 제1 커넥티드 카 모듈에서 인식해 저장된 차량의 출발한 시간 및 거리와, 제2 커넥티드 카 모듈에서 인식해 저장된 차량의 도착한 시간 및 거리를 교통량 알고리즘을 이용하여 학습하여 교통량을 예측할 수 있다.
이후, 교통량 예측 서버가 예측한 교통량 데이터를 저장하고, 네트워크에 접속가능 한 차량에 상기 예측한 교통량 데이터를 제공하여, 네비게이션 등의 장치에서 교통량 정보를 업데이트 할 수 있다(S612).
따라서, 본 발명에 따르면, 차량의 번호판을 암호화하여 교통량 예측 서버에 송신하기 때문에 개인정보의 문제를 해결할 수 있으며, 교통량 예측 서버에서 데이터를 이용해 교통량 측정을 하여 학습 속도가 빨라 신속하게 교통 정보를 제공할 수 있으며, 네트워크를 이용할 수 있는 차량들은 교통량 예측 정보를 받아 특정 도로로의 차량 쏠림 현상을 줄일 수 있다.
전술한 바와 같은 본 발명의 상세한 설명에서는 구체적인 실시예에 관해 설명하였다. 그러나 본 발명의 범주에서 벗어나지 않는 한도 내에서는 여러 가지 변형이 가능하다. 본 발명의 기술적 사상은 본 발명의 전술한 실시예에 국한되어 정해져서는 안 되며, 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
100: 데이터 측정 차량
101: 커넥티드 카 모듈
105: 일반 차량
110: 이미지 인식부
120: 해시값 추출부
130: 제1 데이터 통신부
140: 제1 키 생성부
150: 제1 키 교환부
160: 제1 암호화 알고리즘부
200: 교통량 예측 서버
210: 해시값 비교부
220: 데이터 학습부
230: 제2 데이터 통신부
240: 데이터 저장부
250: 제2 키 생성부
260: 제2 키 교환부
270: 제2 암호화 알고리즘부

Claims (9)

  1. 데이터 측정 차량에 설치되는 커넥티드 카 모듈의 카메라가 주변의 일반 차량의 번호판의 번호를 인지하는 제1 단계;
    상기 커넥티드 카 모듈이 상기 일반 차량의 번호로부터 해시값을 추출하는 제2 단계;
    상기 커넥티드 카 모듈이 상기 일반 차량의 추출된 해시값, 번호판 인지 시간 및 속도를 전송하는 제3 단계;
    교통량 예측 서버가 상기 일반 차량의 추출된 해시값, 번호판 인지 시간 및 속도를 수신하는 제4 단계;
    상기 교통량 예측 서버가 상기 해시값이 등록된 값인지 판단하는 제5 단계; 및
    상기 교통량 예측 서버가 상기 해시값이 등록된 값으로 판단하면, 상기 일반 차량의 번호판 인지 시간, 속도 및 이동 거리를 포함하는 데이터를 이용해 교통량 알고리즘을 학습하여 교통량을 예측하는 제6 단계;
    를 포함하는 해시 암호화를 이용한 안전한 도로교통 데이터 관리 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 제1 단계 이전에,
    상기 커넥티드 카 모듈이 제1 비밀키와 제1 공개키를 생성하는 단계;
    상기 커넥티드 카 모듈이 상기 제1 비밀키와 상기 제1 공개키에 임의의 연산을 적용하여 제1 연산 값을 생성하여 전송하는 단계;
    상기 커넥티드 카 모듈이 상기 교통량 예측 서버로부터 제2 비밀키와 제2 공개키에 임의의 연산을 적용한 제2 연산 값을 수신하는 단계; 및
    상기 커넥티드 카 모듈이 상기 제1 연산 값과 상기 제2 연산 값에 임의의 연산을 적용하여 세션키를 생성하는 단계;
    를 포함하는 해시 암호화를 이용한 안전한 도로교통 데이터 관리 방법.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 제3 단계는,
    상기 커넥티드 카 모듈이 상기 일반 차량의 추출된 해시값, 번호판 인지 시간 및 속도를 상기 세션키를 이용해 암호화하여 전송하는 단계;
    를 더 포함하는 해시 암호화를 이용한 안전한 도로교통 데이터 관리 방법.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 제4 단계는,
    상기 교통량 예측 서버가 제2 비밀키와 제2 공개키를 생성하는 단계;
    상기 교통량 예측 서버가 상기 커넥티드 카 모듈로부터 제1 비밀키와 제1 공개키에 임의의 연산을 적용한 제1 연산 값을 수신하는 단계;
    상기 교통량 예측 서버가 상기 제2 비밀키와 상기 제2 공개키에 임의의 연산을 적용하여 제2 연산 값을 생성하여 상기 커넥티드 카 모듈로 전송하는 단계;
    상기 교통량 예측 서버가 상기 제1 연산 값과 상기 제2 연산 값에 임의의 연산을 적용하여 세션키를 생성하는 단계;
    상기 교통량 예측 서버가 상기 커넥티드 카 모듈로부터 상기 일반 차량의 추출된 해시값, 번호판 인지 시간 및 속도를 암호화한 정보를 수신하는 단계; 및
    상기 교통량 예측 서버가 상시 세션키를 이용해 상기 일반 차량의 추출된 해시값, 번호판 인지 시간 및 속도를 복호화하는 단계;
    상기 교통량 예측 서버가 상기 복호화된 정보를 저장하는 단계;
    를 포함하는 해시 암호화를 이용한 안전한 도로교통 데이터 관리 방법.
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 교통량 예측 서버가 상기 일반 차량으로 상기 예측한 교통량을 전송하는 제7 단계;
    를 더 포함하는 해시 암호화를 이용한 안전한 도로교통 데이터 관리 방법.
  6. 데이터 측정 차량에 설치되며, 카메라를 통해 주변의 일반 차량의 번호판의 번호를 인지하는 이미지 인식부, 상기 일반 차량의 번호로부터 해시값을 추출하는 해시값 추출부, 상기 일반 차량의 추출된 해시값, 번호판 인지 시간 및 속도를 전송하는 제1 데이터 통신부를 포함하는 커넥티드 카 모듈;
    상기 일반 차량의 추출된 해시값, 번호판 인지 시간 및 속도를 수신하고, 상기 해시값이 등록된 값인지 판단하는 해시값 비교부, 상기 해시값이 등록된 값으로 판단되면 상기 일반 차량의 번호판 인지 시간, 속도 및 이동 거리를 포함하는 데이터를 이용해 교통량 알고리즘을 학습하여 교통량을 예측하는 데이터 학습부, 상기 일반 차량으로 상기 예측한 교통량을 전송하는 제2 데이터 통신부를 포함하는 교통량 예측 서버;
    를 포함하는 해시 암호화를 이용한 안전한 도로교통 데이터 관리 시스템.
  7. 청구항 6에 있어서,
    상기 커넥티드 카 모듈은,
    제1 비밀키와 제1 공개키를 생성하여 상기 제1 비밀키와 상기 제1 공개키에 임의의 연산을 적용하여 제1 연산 값을 생성하는 제1 키 성생부;
    상기 제1 연산 값을 전송하고, 상기 교통량 예측 서버로부터 제2 비밀키와 제2 공개키에 임의의 연산을 적용한 제2 연산 값을 수신하는 제1 키 교환부; 및
    상기 제1 연산 값과 상기 제2 연산 값에 임의의 연산을 적용하여 세션키를 생성하고, 상기 일반 차량의 추출된 해시값, 번호판 인지 시간 및 속도를 상기 세션키를 이용해 암호화하여 전송하는 제1 암호화 알고리즘부;
    를 포함하는 해시 암호화를 이용한 안전한 도로교통 데이터 관리 시스템.
  8. 청구항 7에 있어서,
    상기 교통량 예측 서버는,
    제2 비밀키와 제2 공개키를 생성하는 제2 키 생성부;
    상기 제2 비밀키와 상기 제2 공개키에 임의의 연산을 적용하여 제2 연산 값을 생성하여 상기 커넥티드 카 모듈로 전송하고, 상기 커넥티드 카 모듈로부터 제1 비밀키와 제1 공개키에 임의의 연산을 적용한 제1 연산 값을 수신하는 제2 키 교환부;
    상기 커넥티드 카 모듈로부터 상기 일반 차량의 추출된 해시값, 번호판 인지 시간 및 속도를 암호화한 정보를 수신하는 제2 데이터 통신부;
    상기 제1 연산 값과 상기 제2 연산 값에 임의의 연산을 적용하여 세션키를 생성하고, 상시 세션키를 이용해 상기 일반 차량의 추출된 해시값, 번호판 인지 시간 및 속도를 복호화하는 제2 암호화 알고리즘부;
    상기 복호화된 정보를 저장하는 데이터 저장부;
    를 포함하는 해시 암호화를 이용한 안전한 도로교통 데이터 관리 시스템.
  9. 청구항 6에 있어서,
    상기 제2 데이터 통신부는,
    상기 일반 차량으로 상기 예측한 교통량을 전송하는 해시 암호화를 이용한 안전한 도로교통 데이터 관리 시스템.
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