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BMS 데이터의 실시간 수집 및 보안 저장을 위한 블록체인 기반 데이터 무결성 보장 기법

원문정보

Blockchain-based Architecture for Ensuring BMS Data Integrity

김종명

피인용수 : 0(자료제공 : 네이버학술정보)

초록

영어

Battery management systems (BMS) play a critical role in ensuring the safety and efficiency of electric vehicles, relying on real-time sensor data. However, centralized architectures currently used for BMS data management are increasingly vulnerable to hacking and data tampering, highlighting the urgent need for a secure and trustworthy data management framework. This paper proposes a blockchain-based architecture for real-time data integrity assurance in BMS. The framework employs a dual-storage structure in which hash values are recorded on a private blockchain while original data are stored in the cloud. Automated verification through smart contracts enables efficient, tamper-proof validation of the data. The architecture not only strengthens data reliability and traceability but also supports future expansion to EV infrastructure, such as OCPP-compliant charging data and ISO 15118-based V2G applications. This work offers a foundational framework for further empirical development of secure data systems in intelligent mobility.

한국어

전기차 배터리 관리 시스템(BMS)은 차량 안전성과 직결되는 핵심 기술로, 실시간 센서 데이터를 기반으로 배터리 상태를 진단하고 제어한다. 그러나 기존의 중앙 집중형 데이터 관리 방식은 해킹, 위변조 등 보안 위협에 취약하다는 한계 가 있다. 이에 따라, BMS 데이터를 보다 안전하고 신뢰성 있게 처리할 수 있는 새로운 구조가 필요하다. 본 논문에서는 블록체인 기반 데이터 무결성 보장 아키텍처를 제안하고, 해시 기반 데이터 검증 및 스마트 컨트랙트(Smart Contract) 자동화를 통해 위변조 탐지 및 검증 효율성을 제고한다. 특히, 프라이빗 블록체인과 클라우드 이중 저장 구조를 통해 실시 간 검증과 저장 효율성을 동시에 달성하였다. 제안된 시스템은 OCPP 기반 충전 데이터, ISO 15118 기반 V2G 데이터 등 다양한 전기차 인프라로의 확장 가능성을 지니며, 실증 기반의 연구로 발전할 수 있는 기초를 제공한다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
1.1 연구 배경
1.2 연구 필요성
1.3 연구 목적 및 구성
2. 관련 연구 및 기술 동향
2.1 BMS 데이터 관리 기술 동향
2.2 블록체인 기반 데이터 보안 기술 동향
2.3 유사 연구와의 비교 분석
3. BMS 데이터 흐름 및 보안 위협 분석
3.1 BMS 데이터 흐름 분석
3.2 보안 위협 분석
4. 블록체인 기반 BMS 데이터 무결성 보장 아키텍처설계
4.1 아키텍처 개요
4.2 블록체인 네트워크 구성
4.3 데이터 흐름 및 검증 프로세스
4.4 스마트 컨트랙트를 활용한 무결성 자동 검증
4.5 개념 증명(Proof of Concept) 기반 무결성 검증시나리오
4.6 보안 위협 대응 전략
5. 기대효과 및 결론
REFERENCES

저자정보

  • 김종명 JongMyoung Kim. 세한대학교 인공지능빅데이터학과 교수

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

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