1. 서 론
2. 이론적 배경
2.1. 디지털 사고 데이터의 개요
2.2. 테슬라 대시캠 SEI 메타데이터 구조
2.3. 생성형 AI 기반 데이터 처리 환경
2.4. 선행연구 조사
3. 메타데이터 위변조 실험 및 결과
3.1. 데이터 위변조 절차 및 방법
3.2. 실험 조건
3.3. 항목별 위변조 결과
4. 차량 사고 데이터 신뢰성 확보 방안
4.1. 다중 데이터 기반 교차검증
4.2. 위변조 가능성에 대한 정보 공유 및 실무 대응
4.3. 제조사 대응 및 제도적 보완 방향
5. 결 론
1. 서 론
교통사고 분석에 활용되는 사고기록장치는 EDR(Event Data Recorder), 디지털운행기록장치(Digital Tachograph, DTG), 영상기록장치(블랙박스) 등이 있으며, 이 장치들은 차량의 주행 및 충돌 정보를 기록하여 사고 당시 상황을 재구성하는 핵심적인 데이터 소스로 활용되고 있다. 이러한 사고기록 데이터는 개별 사고의 원인 분석, 책임 판단, 보험 처리, 수사 및 재판 과정에서 중요한 근거자료로 활용될 뿐만 아니라, 사고 유형 분석, 운전자 조작 특성 파악, 첨단 운전자지원시스템(ADAS) 및 사고예방장치 개발 등 자동차안전 분야의 기초자료로도 활용될 수 있다. 따라서 사고기록 데이터의 신뢰성이 확보되지 않을 경우, 특정 사건의 판단 오류에 그치지 않고 향후 안전장치 개발 및 안전정책 수립에도 부정적인 영향을 미칠 수 있다.
과거의 교통사고 분석은 도로 상에 남은 물리적 흔적을 기반으로 사고 당시 차량의 속도와 거동을 추정하는 방식으로 수행되어 왔다.(1) 그러나 2010년 전후로 차량용 블랙박스의 보급이 확대되면서, 사고 당시 상황을 영상으로 기록하고 이를 분석에 활용하는 방식이 보편화되었으며, 현재는 사실상 필수적인 장비로 자리잡고 있다. 이러한 변화에 따라 자동차 제조사들은 첨단 운전자 보조 시스템을 위한 카메라뿐만 아니라, 주행 및 사고 상황 기록을 위한 영상 기록 장치를 차량 출고 시 기본적으로 장착하고 있다. 한편, 일부 애프터마켓 블랙박스의 경우 자체 가속도 센서 정보를 비롯하여 GPS 기반 위치 및 속도 정보, 그리고 OBD-II 단자 연결을 통한 차량 신호 등을 함께 기록하는 기능을 제공한다.(2)
최근 테슬라는 소프트웨어 업데이트를 통해 Fig. 1과 같이 차량 내부 센서 데이터를 영상과 함께 기록하고, 이를 사용자에게 제공하는 기능이 도입하였다.(3) 이는 영상기록장치가 단순한 영상 저장 장치를 넘어 차량 상태 정보와 주행 데이터를 함께 제공하는 사고기록 데이터 시스템으로 확장되고 있음을 보여준다. 이러한 데이터는 단순한 참고자료를 넘어 행정적, 형사적, 민사적 판단에 활용될 수 있는 중요한 근거자료로 기능하고 있으며, 영상만 존재하는 경우에 비해 사고 분석의 효율성과 정확도를 크게 향상시킬 수 있다.
영상만을 이용하는 경우에는 차량 속도를 산출하기 위해 이동거리와 시간에 대한 별도의 분석이 필요하며, 이동거리는 영상에 나타난 객체를 기준으로 산정해야 하므로 현장 실측 등의 추가 절차가 요구된다. 이로 인해 분석 과정이 복잡해지고 오차가 발생할 가능성도 존재한다. 반면, 속도 데이터가 함께 기록된 경우에는 별도의 추정 과정 없이 사고 시점의 속도를 직접 확인할 수 있어 보다 신속하고 정량적인 판단이 가능하다. 이와 같이 영상기록장치는 단순 영상 기록 장치를 넘어 차량 상태 정보를 포함하는 방향으로 발전하고 있으며, 향후 다른 제조사에서도 유사한 기능이 확대될 것으로 예상된다.
그러나 차량 메타데이터가 적절한 보안 및 무결성 확보 체계 없이 관리될 경우, 데이터가 위변조되거나 왜곡된 상태로 사고 분석에 활용될 가능성이 존재한다. 특히 운전자 조작 여부가 쟁점이 되는 사고에서는 차량 속도, 가속 페달 입력, 브레이크 작동 여부, 조향 상태 등의 데이터 신뢰성이 매우 중요하다. 최근 페달 오조작 여부를 직접 확인할 수 있는 영상자료와 관련 안전장치 개발 필요성이 제기되고 있으며, 이는 사고 원인 규명과 안전대책 수립에서 차량 데이터 신뢰성이 핵심 요소임을 보여준다. 따라서 차량 메타데이터의 활용성 확대와 함께 원본성, 무결성 및 위변조 가능성에 대한 검토가 필요하다.
본 연구에서는 테슬라 대시캠 메타데이터가 위변조된 이후 해당 데이터가 원본으로 제출되는 경우, 이를 식별하기 어려운 한계가 존재한다고 가정한다.
특히 차량 내 디스플레이 화면을 재촬영하거나, 테슬라 애플리케이션을 통해 재생되는 영상을 화면 캡처 형태로 제출하는 경우, 메타데이터의 원본성 여부를 외형적으로 구분하는 것은 사실상 어렵다. 이론적으로는 테슬라 서버에 저장된 데이터 또는 차량의 EDR 데이터와의 비교를 통해 검증이 가능하나, 데이터 접근 권한, 분석 절차, 시간적 제약 등으로 인해 실제 사고 조사 및 민사 분쟁 실무에서 적용하기에는 상당한 제약이 따른다.
이에 본 연구에서는 테슬라 대시캠 SEI 메타데이터의 위변조 가능성을 실험적으로 분석하고, 데이터 구조적 특성에 따른 취약성과 한계를 검토한다. 또한 위변조 가능성 확인에 그치지 않고, 영상 기반 분석, GPS 정보, 가속도 데이터, 속도와 조향각을 이용한 차량 거동의 물리적 일관성 검토, 다중 데이터 간 교차검증을 활용한 신뢰성 검증 방안을 제안한다. 이를 통해 사고 분석에 활용되는 차량 디지털 데이터의 신뢰성을 확보하고, 자동차안전 분석 및 사고예방 대책 수립의 기초자료로 활용될 수 있는 검증 방향을 제시하고자 한다.
2. 이론적 배경
2.1. 디지털 사고 데이터의 개요
최근 사고기록장치의 기록 범위와 활용성은 지속적으로 확대되고 있다. 미국 NHTSA 규정에 따르면 EDR의 기록 구간은 기존 약 5초 수준에서 최대 20초까지 확장되고 있으며, ADAS 및 자율주행 시스템이 활성화된 상태에서 발생한 사고에 대한 보고 체계 역시 강화되고 있다.(4,5) 또한 UNECE WP.29에서 논의 중인 DSSAD(Data Storage System for Automated Driving)는 자율주행 시스템의 작동 상태 및 차량 데이터를 일정 기간 저장하도록 규정하고 있다.(6) 이와 같은 변화는 차량 사고 분석 과정에서 디지털 데이터의 활용 범위가 지속적으로 확대되고 있음을 보여준다.
실제로 최근 차량 및 운행기록 시스템은 단순 영상 기록을 넘어 다양한 차량 상태 데이터를 함께 저장하고 있다. Table 1은 차량 데이터 시스템별 주요 기록 항목을 비교한 것이다. 테슬라 대시캠의 경우 속도, 조향각, 가속 페달 입력, 브레이크 상태, 방향지시등, GPS, 가속도 등 다양한 차량 상태 데이터를 영상과 함께 기록하고 있으며, 현대·기아 빌트인 캠과 BMW Drive Recorder 역시 속도 및 GPS 기반 위치정보 등을 저장하는 것으로 확인된다.(7,8) 또한 EDR은 사고 직전 차량 거동 데이터를 저장하며, DTG는 시간, 속도, GPS 위치 및 가속도 등의 운행 정보를 기록한다.
Table 1.
Comparison of metadata fields recorded by vehicle data systems
한편, DTG와 같이 일부 시스템은 제조사 또는 저장 방식에 따라 TXT 파일 형태로 데이터가 제공되며, 별도의 보호 체계가 없는 경우 데이터 수정이 비교적 용이하다는 한계가 존재한다.(9,10) 이처럼 사고 분석에 활용되는 디지털 데이터는 기록 범위 확대와 함께 다양한 형태로 제공되고 있으나, 데이터 구조 및 저장 방식에 따라 위변조에 노출될 가능성이 존재한다.
특히 교통사고에 대한 처벌 기준이 강화되고, 생성형 AI를 포함한 데이터 처리 기술이 발전함에 따라, 전문적인 지식이 없는 사용자라도 디지털 데이터의 위변조를 시도할 수 있는 환경이 조성되고 있다. 따라서 사고 분석에 활용되는 디지털 데이터는 활용성뿐만 아니라 데이터 무결성 및 신뢰성 확보 측면에서도 함께 고려될 필요가 있다.
2.2. 테슬라 대시캠 SEI 메타데이터 구조
테슬라 대시캠 영상에는 주행 정보를 포함한 메타데이터가 영상 파일 내부에 함께 저장되며, 이는 SEI(Supplemental Enhancement Information) 영역을 통해 기록된다. 해당 메타데이터에는 차량 속도, 변속 상태, 조향각, 가속도, 가속 및 제동 입력 상태, 방향지시등 작동 여부, GPS 기반 위치 정보 등 다양한 차량 상태 정보가 포함된다. 이러한 정보는 단순 영상 기록을 넘어 차량의 주행 상태와 운전자 입력을 함께 확인할 수 있도록 구성되어 있으며, 사고 분석 과정에서 차량 거동 재현 및 운전자 조작 판단에 활용될 수 있다. Table 2는 테슬라 대시캠에서 제공하는 주요 메타데이터 항목과 데이터 형식을 정리한 것이다.(11)
Table 2.
Metadata fields recorded in Tesla dashcam SEI
특히 테슬라 대시캠 메타데이터는 프레임 단위로 기록되며, 영상과 함께 차량 상태 정보를 동기화하여 저장하는 특징을 가진다. 이를 통해 특정 시점의 영상 장면과 차량 상태 데이터를 동시에 확인할 수 있으며, 단순 영상 기반 분석보다 다양한 분석이 가능하다. 예를 들어 차량 속도 변화, 조향 입력, 가속 및 감속 상태, 방향지시등 작동 여부 등을 시간 흐름에 따라 함께 분석할 수 있다. 한편, 메타데이터는 항목에 따라 서로 다른 데이터 구조를 가지며, 크게 고정 길이 데이터와 가변 길이 데이터 형태로 구분될 수 있다. 차량 속도, 조향각, 가속도와 같이 모든 프레임에서 지속적으로 기록되는 항목은 비교적 일정한 형식으로 반복 저장되는 특성을 가진다. 반면, 브레이크 상태, 방향지시등 상태, 가속 페달 입력 등 일부 항목은 특정 조건에서만 기록되거나 데이터 길이가 변하는 구조를 가진다.
이와 같은 구조적 차이에 따라 메타데이터의 위변조 가능성 또한 다르게 나타날 수 있다. 일정한 구조로 반복 저장되는 데이터는 비교적 단순한 값 변경 방식의 수정이 가능할 수 있으나, 조건부로 기록되는 데이터는 데이터 추가 또는 삭제 과정에서 전체 인코딩 구조와의 불일치가 발생할 가능성이 존재한다. 이러한 경우 일부 프레임에서 메타데이터가 정상적으로 출력되지 않거나 파일 재생 과정에서 오류가 발생할 수 있다. 따라서 메타데이터의 저장 구조와 기록 방식은 데이터 위변조 가능성뿐만 아니라, 위변조 탐지 가능성에도 중요한 영향을 미치는 요소로 판단된다.
2.3. 생성형 AI 기반 데이터 처리 환경
최근 생성형 AI의 발전으로 인해 데이터 처리 및 분석 환경이 크게 변화하고 있다. ChatGPT, Gemini, Claude, Grok과 같은 생성형 AI 모델은 자연어 기반의 입력만으로도 코드 생성, 데이터 처리, 파일 입출력 등의 작업을 수행할 수 있으며, 사용자는 별도의 전문 지식 없이도 다양한 프로그래밍 작업을 수행할 수 있게 되었다. 특히 Python과 같은 범용 프로그래밍 언어를 실행할 수 있는 기본적인 환경만 갖추어진 경우, 생성형 AI를 활용하여 영상 파일 처리, 데이터 추출, 값 변경 및 재저장과 같은 일련의 과정을 비교적 손쉽게 구현할 수 있다. 이러한 과정은 기존에는 관련 분야의 전문 지식이 요구되던 작업이었으나, 현재는 생성형 AI의 도움을 통해 비전문가 수준에서도 수행이 가능한 수준으로 접근성이 낮아지고 있다. 이와 같은 기술 환경은 데이터 활용의 편의성을 향상시키는 긍정적인 측면이 있으나, 동시에 디지털 데이터의 위변조를 시도할 수 있는 진입장벽을 크게 낮추는 요인으로 작용한다. 따라서 사고 분석에 활용되는 디지털 데이터는 기술적 가능성뿐만 아니라, 이러한 환경적 변화에 따른 위변조 가능성 역시 함께 고려될 필요가 있다.
2.4. 선행연구 조사
디지털 증거의 신뢰성 확보에 관한 선행연구는 주로 절차적 정당성과 기술적 무결성에 집중되어 왔다. 우선 Kim과 Choi는 임의 제출된 디지털 증거의 94.6%가 별도 검증 없이 활용되는 실태를 지적하며 사전 검증의 시급성을 강조하였다.(12) Kwon 등은 테슬라의 MCU, RCM, 서버 데이터를 교차 분석하여 신뢰성을 확보하는 방법론을 제시하였고,(13) Yoo는 VILS 환경에서 EMIT 도구와 전자서명을 활용해 EDR 데이터의 무결성을 보존하는 표준 포렌식 프로세스를 체계화하였다.(14) 또한 Kim은 생성형 AI를 이용한 증거조작이 재판 과정의 실체적 진실 발견에 중대한 영향을 미칠 수 있으며, 기존 증거 판단 체계만으로는 정교한 AI 기반 조작 증거를 식별하는 데 한계가 존재한다고 분석하였다.(15) 한편 Yang 등은 특징점 기반 군집화 기법을 활용한 이미지 위변조 탐지 기법을 제안하는 등 디지털 데이터의 위변조 탐지 기술에 대한 연구를 수행하였다.(16)
차량 사고분석과 자동차 안전 개선의 연계 측면에서도 관련 연구가 수행되고 있다. Park 등은 전기 버스에서 발생한 HHC(Hill Hold Control) 해제 매커니즘을 분석하고, 제동 시스템 구성, HHC 작동 조건, 주차 브레이크 결함 가능성 등을 검토하였다.(17) 해당 연구는 사고분석이 단순히 사고 당사자의 과실 판단이나 형사·민사상 책임 판단에 그치는 것이 아니라, 차량 시스템의 구조적 문제를 확인하고 사고 예방 대책으로 연결될 수 있음을 보여준다. 특히 분석 결과가 관계기관 및 제작사에 전달되고, 이후 운전자가 주차 브레이크를 작동하지 않은 상태에서 시동을 끄는 경우 경고음으로 사용자에게 알리는 방식의 개선 조치가 이루어진 사례는, 사고분석 결과가 자동차 안전성 향상과 동일 유형 사고 예방에 기여할 수 있음을 시사한다.
이와 같이 기존 연구들은 디지털 증거의 무결성 확보, 차량 데이터 포렌식, AI 기반 증거조작 위험, 이미지 위변조 탐지, 그리고 사고분석 결과의 안전 개선 활용 가능성을 각각 제시하고 있다. 그러나 실제 사고 분석 현장에서 형사 및 민사적 책임을 회피하기 위해 테슬라 대시캠 SEI 메타데이터와 같이 사용자가 접근 가능한 차량 사고 데이터를 의도적으로 위변조하려는 시도와, 이를 실무적으로 식별하기 위한 교차검증 방법에 관한 연구는 아직 충분하지 않다. 이에 본 연구는 생성형 AI를 활용한 차량 메타데이터 위변조 가능성을 실험적으로 분석하고, GPS 기반 속도, 가속도 기반 속도, 속도–조향각 기반 차량 거동, 영상 기반 속도 분석 등 사고분석 실무에서 적용 가능한 다중 데이터 기반 신뢰성 검증 방안을 검토하고자 한다.
3. 메타데이터 위변조 실험 및 결과
3.1. 데이터 위변조 절차 및 방법
본 연구에서는 테슬라 대시캠 메타데이터의 위변조 가능성을 확인하기 위해 생성형 AI를 활용한 데이터 수정 절차를 구성하였다. 실차 주행을 통해 메타데이터가 포함된 영상 파일을 확보한 후, 공개된 SEI 메타데이터 추출 도구를 기반으로 생성형 AI에 Python 코드 생성을 요청하였다. 동일한 요청을 여러 생성형 AI 모델에 입력하여 응답을 비교하였으며, 데이터 수정이 가능한 코드를 제시한 사례를 기반으로 해당 코드를 활용하여 메타데이터 위변조를 수행하였다. 이후 위변조된 영상 파일을 차량 내 디스플레이에서 재생하여 메타데이터의 정상 인식 및 표시 여부를 확인하였다. Fig. 2는 생성형 AI를 활용한 메타데이터 위변조 및 검증 절차를 나타낸 것이다.
3.2. 실험 조건
3.2.1. 실험 차량 및 환경 조건
실차 시험은 테슬라 차량을 대상으로 수행하였으며, 차량 모델 및 소프트웨어 버전 등의 세부 사항은 Table 3과 같다. 데이터는 일반 도로 주행 환경에서 수집하였으며, 차량 주행 영상과 함께 메타데이터를 확보하였다. 또한 가속 페달 오버라이드, 방향지시등 점등 및 차로 변경, 브레이크 입력에 따른 오토파일럿 해제(Take-over) 상황 등의 데이터를 수집하였다.
Table 3.
Test vehicle and software configuration
| Item | Description | Image |
| Vehicle | Tesla Model 3 |  |
| Year | 2020 | |
| Trim | Standard Range Plus | |
| Software Version | 2025.44.25.4 |
3.2.2. 활용 AI 모델
본 연구에서는 생성형 AI를 활용한 코드 생성 가능성을 비교하기 위해 상용화되어 널리 사용되고 있는 대표적인 생성형 AI 모델을 대상으로 실험을 수행하였다. 각 모델은 자연어 기반 코드 생성 기능을 제공하며, 동일한 입력 조건에서 메타데이터 수정 가능 여부를 비교하였다. 또한 각 모델의 응답이 실제로 실행 가능한 코드 형태로 제공되는지 여부와, 위변조 수행 가능 수준을 함께 검토하였다. Table 4는 위변조 요청에 대한 생성형 AI 모델의 응답을 비교한 것이다. 실험 결과, 위변조가 가능한 코드는 Gemini에서만 제공된 것으로 확인되었으며, 다른 모델의 경우 위변조 요청을 제한하거나 수행 가능한 코드 생성을 제공하지 않는 경향을 보였다.
Table 4.
Comparison of AI model responses to falsification requests
3.3. 항목별 위변조 결과
3.3.1. 속도 위변조 결과
Fig. 3은 Gemini를 통해 생성된 코드를 이용하여 속도 데이터를 50% 감소시키도록 위변조한 결과를 나타낸 것이다. Fig. 3(a)는 원본 데이터를 차량 디스플레이에서 재생한 화면이며, Fig. 3(b)는 위변조된 데이터를 재생한 화면이다.
비교 결과, 표시되는 속도가 약 50% 감소한 것을 확인할 수 있으며, 위변조 여부를 식별할 수 있는 외형적 특징은 관찰되지 않았다. Fig. 3(c)는 원본 속도 데이터와 위변조 속도 데이터를 비교한 결과를 나타낸 것이다. 위변조 데이터는 전체적으로 원본 데이터 대비 약 50% 수준으로 감소한 형태를 보였으며, 주행 패턴 및 속도 변화 경향은 원본 데이터와 유사하게 유지되는 것으로 확인되었다. 또한 데이터 누락이나 비정상적인 출력 현상은 확인되지 않았으며, 비교적 자연스러운 형태로 위변조가 수행된 것으로 판단된다.
3.3.2. 가속페달 위변조 결과
Fig. 4는 가속 페달 변위량을 위변조한 결과를 나타낸다. 오토파일럿 작동 상태에서 운전자가 가속 페달을 오버라이드하여 가속하는 상황의 데이터를 수집한 후, 가속 페달 변위량을 0%로 위변조하였다. Fig. 4(a)는 원본 데이터로, 우측 하단의 가속 페달 아이콘 내부 게이지가 아래에서 위로 상승하는 형태로 표시되어 가속 페달 변위량이 반영되는 모습을 확인할 수 있다. Fig. 4(b)는 변위량을 0%로 위변조한 결과로, 가속 페달 아이콘은 표시되지만 내부 게이지가 상승하지 않아 가속 페달이 작동하지 않은 것처럼 나타난다. 그러나 속도 데이터와는 달리, Fig. 4(c)와 같이 일부 프레임에서 메타데이터 전체가 출력되지 않는 현상이 확인되었다. 이러한 특징은 데이터 위변조 가능성을 의심할 수 있는 단서로 판단된다. Fig. 5는 원본 데이터와 위변조 데이터의 비교 결과를 나타낸 것이다.
Fig. 5(a)는 가속 페달 변위량 데이터를 나타낸 것으로, 위변조 후 가속 페달 값이 0으로 변경된 것을 확인할 수 있다. 반면 Fig. 5(b)는 별도의 수정이 수행되지 않은 속도 데이터임에도 불구하고, 일부 프레임에서 0에 가까운 값으로 급격히 감소하는 현상이 확인되었다. 또한 일부 프레임에서는 속도값의 이상 저하뿐만 아니라 해당 프레임의 메타데이터가 차량 뷰어상에서 정상적으로 출력되지 않는 현상도 함께 나타났다. 이는 가속 페달 데이터 위변조 과정에서 메타데이터 구조의 불일치가 발생한 결과로 판단된다. 이러한 결과는 특정 데이터만 수정하더라도 연관된 메타데이터 구조에 영향을 줄 수 있음을 보여준다. 다만 본 실험은 비전문가 수준의 사용 환경을 가정하여 생성형 AI에 최소한의 요청만을 입력한 결과이며, 프롬프트 구성 및 코드 수정 방식에 따라 결과가 달라질 가능성이 존재한다. 따라서 추가적인 코드 수정 또는 최적화가 수행될 경우 속도값의 이상 저하 또는 메타데이터 미출력 현상이 개선될 가능성도 존재한다.
3.3.3. 브레이크페달 및 방향지시등 위변조 결과
브레이크 페달 작동 여부 및 방향지시등 데이터에 대한 위변조를 시도하였으나, 생성된 파일이 정상적으로 재생되지 않거나 위변조가 수행되지 않는 결과가 확인되었다. 이는 해당 데이터가 조건부로 기록되거나 가변적인 구조를 가지는 특성으로 인해, 데이터의 추가 또는 삭제 시 전체 인코딩 구조와의 불일치가 발생하기 때문으로 판단된다.
3.3.4. 성공 및 실패 원인 분석
본 연구 결과, 차량 속도와 가속 페달 데이터는 위변조가 가능했으나 가속 페달의 경우 일부 프레임에서 데이터가 출력되지 않는 이상 현상이 확인되었다. 반면 브레이크 및 방향지시등 항목은 위변조가 불가능했다. 이러한 차이는 영상 파일의 인코딩 구조 및 메타데이터 기록 방식의 특성에 기인한다. 일정한 구조를 유지하며 값만 변경되는 속도 데이터는 조작이 용이한 반면, 데이터 존재 여부가 기록 조건에 따라 변하는 가속 페달 등은 조작 시 구조적 불일치가 발생하여 데이터 누락이나 출력 오류를 유발한다. 특히 브레이크 작동 여부 및 방향지시등과 같이 조건부 또는 가변 구조를 가지는 데이터는 본 연구에서 적용한 위변조 방식으로는 정상적인 수정이 어려운 것으로 분석되었다.
4. 차량 사고 데이터 신뢰성 확보 방안
4.1. 다중 데이터 기반 교차검증
본 연구 결과에서 가속 페달 변위량, 브레이크 작동 여부, 방향지시등 등 일부 메타데이터는 위변조 과정에서 데이터 누락, 출력 이상 또는 파일 재생 오류 등이 발생하여 위변조 흔적이 비교적 쉽게 확인되었다. 반면 속도 데이터는 위변조 이후에도 차량 디스플레이 및 모바일 애플리케이션에서 정상적으로 표시되었으며, 외형적으로 위변조 여부를 식별하기 어려운 것으로 확인되었다. 따라서 본 절에서는 위변조 흔적이 상대적으로 적게 나타난 속도 메타데이터를 중심으로, 데이터 신뢰성 확보를 위한 교차검증 방안을 검토하였다.
속도 데이터의 신뢰성을 판단하기 위해서는 단순히 화면에 표시되는 수치 정보만을 근거로 하기보다, 서로 다른 특성을 가지는 독립 자료와의 비교가 필요하다. 속도 데이터는 GPS 좌표 변화량을 이용한 속도 산출 결과와 비교할 수 있으며, 가속도 데이터는 속도 변화의 물리적 일관성을 검토하는 데 활용될 수 있다. 또한 속도와 조향각을 이용한 주행 궤적 재구성 결과를 실제 GPS 기반 주행 경로와 비교함으로써, 속도 데이터와 차량 거동 간의 정합성을 추가적으로 검토할 수 있다. 본 절에서는 이러한 교차검증 방법으로서 GPS 기반 속도 비교, 가속도 기반 속도 비교, 그리고 속도–조향각 기반 궤적 비교 결과를 제시한다.
4.1.1. GPS 기반 속도 및 이동거리 검증
속도 메타데이터의 신뢰성을 검토하기 위한 가장 직접적인 방법 중 하나는 GPS 좌표 변화량을 이용하여 속도를 산출하고, 이를 메타데이터 속도와 비교하는 것이다. 본 연구에서는 GPS 좌표가 프레임 단위로 일정하게 갱신되지 않을 수 있으며, 위치 오차와 수신 환경의 영향을 받을 수 있음을 고려하여 일정 시간 구간의 이동거리를 기반으로 GPS 속도를 계산하였다. 이후 원본 속도, 위변조 속도, GPS 기반 계산 속도를 동일한 시간축에서 비교하였다.
Fig. 6은 원본 속도, 위변조 속도 및 GPS 기반 계산 속도를 비교한 결과이다. 분석 결과, 원본 속도는 GPS 기반 계산 속도와 전반적으로 유사한 변화 경향을 보였으며, 주행 중 속도 증가 및 감속 패턴도 대체로 일치하는 것으로 확인되었다. 반면 위변조 속도는 원본 속도의 약 50% 수준으로 낮아진 값이 기록되어 GPS 기반 계산 속도와 명확한 차이를 나타냈다. 이는 속도 데이터가 크게 위변조된 경우, GPS 기반 속도와의 비교만으로도 위변조 가능성을 비교적 명확하게 식별할 수 있음을 의미한다.
또한 속도 데이터의 정합성은 GPS 기반 주행 경로의 전체 이동거리와 속도 메타데이터를 시간에 대해 적분한 이동거리를 비교함으로써도 검토할 수 있다. Fig. 7은 GPS 기반 주행 경로와 원본 및 위변조 속도 데이터를 이용하여 산출한 이동거리 기준 종점을 비교한 결과이다. 분석 결과, GPS 기반 경로 길이는 약 360.0 m로 산출되었으며, 원본 속도 기반 이동거리는 약 368.1 m로 나타나 GPS 경로의 종점과 대체로 유사한 위치에 도달하였다. 반면 속도를 50% 감소시킨 위변조 데이터의 이동거리는 약 184.1 m로 산출되어, GPS 기반 경로의 중간 지점 부근에서 종료되는 것으로 나타났다.
이러한 결과는 속도 메타데이터가 실제 주행 경로와 물리적으로 일관되는지를 검토하기 위해서는 단순히 특정 시점의 속도값만 비교하는 것보다, GPS 기반 속도 변화와 전체 이동거리 정합성을 함께 검토하는 것이 효과적임을 보여준다. 특히 속도 데이터만 위변조된 경우에는 GPS 좌표 변화에 따른 실제 이동거리와 속도 적분을 통해 산출한 이동거리 사이에 명확한 불일치가 발생할 수 있으므로, GPS 기반 속도 및 이동거리 검증은 속도 메타데이터의 신뢰성을 판단하기 위한 유효한 교차검증 방법으로 활용될 수 있다.
다만 GPS 데이터는 위치 오차, 갱신 주기, 주행 환경에 따른 수신 품질 저하의 영향을 받을 수 있다. 따라서 단일 프레임 기준의 속도 비교보다는 일정 시간 구간을 이용한 평균 속도 또는 속도 변화 경향 비교가 더 적절하며, 이동거리 검증 역시 GPS 경로의 누적 오차와 좌표 보정 방식의 영향을 고려하여 해석할 필요가 있다. 특히 소규모 속도 위변조의 경우 GPS 오차 범위 내에 포함될 가능성이 있으므로, 가속도 기반 속도, 영상 기반 속도 분석, EDR 또는 제조사 서버 데이터 등 다른 독립 자료와 함께 종합적으로 검토하는 것이 적절하다.
4.1.2. 가속도 기반 속도 변화 검증
가속도 데이터는 속도 메타데이터의 물리적 일관성을 검토하기 위한 보조적인 교차검증 자료로 활용될 수 있다. 다만 가속도 데이터를 이용하기 위해서는 먼저 메타데이터의 좌표계 기준을 확인할 필요가 있다. Fig. 8은 일반적인 SAE 차량 좌표계와 테슬라 대시캠 SEI 메타데이터에서 해석되는 좌표계를 비교한 것이다. 일반적인 차량 동역학 좌표계에서는 차량 진행 방향을 X축 기준으로 정의하는 경우가 많으나, 본 연구에서 분석한 테슬라 대시캠 SEI 메타데이터에서는 차량 진행 방향이 Y축 기준으로 기록되는 특성이 확인되었다. 이에 따라 본 연구에서는 Y축 가속도에 -1을 곱한 값을 종방향 가속도로 해석하였다.
이를 시간에 대해 적분하여 가속도 기반 속도를 산출하였다. 이때 프레임 단위 가속도 노이즈를 완화하기 위해 이동평균을 적용하였으며, 가속도 적분 과정에서 발생하는 누적 오차를 줄이기 위해 원본 데이터와 위변조 데이터에 대해 각각 바이어스 보정을 수행하였다.
Fig. 9는 원본 및 위변조 속도 데이터와 각 데이터에 대해 바이어스 보정이 적용된 가속도 기반 속도를 비교한 결과이다. 원본 데이터의 경우, 바이어스 보정 후 가속도 기반 속도는 원본 메타데이터 속도와 전반적으로 잘 일치하였으며, 평균절대오차는 약 0.57 km/h로 나타났다. 반면 위변조 데이터의 경우, 바이어스 보정을 적용하더라도 가속 및 감속이 발생하는 구간에서 가속도 기반 속도와 위변조 메타데이터 속도 간 차이가 확인되었으며, 평균절대오차는 약 4.00 km/h, 최대절대오차는 약 15.81 km/h로 분석되었다.
이러한 결과는 등속 주행에 가까운 구간에서는 바이어스 보정에 의해 가속도 기반 속도와 메타데이터 속도의 차이가 줄어들 수 있으나, 속도 변화가 발생하는 구간에서는 두 데이터 간 물리적 불일치가 나타날 수 있음을 보여준다.
따라서 가속도 기반 속도 비교는 속도 메타데이터의 위변조 여부를 단독으로 확정하는 방법이라기보다는, 가속 및 감속 구간에서 속도 변화의 물리적 일관성을 검토하기 위한 교차검증 방법으로 활용하는 것이 적절하다. 다만 본 사례는 속도 데이터를 50% 감소시킨 현저한 위변조 조건에 해당하므로, 제한속도 초과 여부와 같이 특정 임계값을 회피하기 위한 소규모 위변조의 경우에는 가속도 적분 오차, 센서 바이어스, 필터링 조건 및 노이즈 범위 내에 포함되어 위변조 여부를 명확히 식별하기 어려울 가능성이 있다. 따라서 가속도 기반 검증은 GPS 기반 속도, 영상 기반 속도 분석, EDR 또는 제조사 서버 데이터 등 다른 독립 자료와 함께 활용될 필요가 있다.
4.1.3. 속도-조향각 기반 궤적 검증
속도 데이터의 위변조 여부는 조향각과 결합한 차량 거동 재구성을 통해서도 검토할 수 있다. 차량의 주행 궤적은 속도, 조향각, 휠베이스 등의 차량 제원을 이용하여 운동학적 차량 모델 기반으로 추정할 수 있으며, 이를 GPS 기반 주행 경로와 비교함으로써 속도 데이터와 차량 거동 간의 물리적 정합성을 검토할 수 있다.
다만 일반적인 사고분석 실무에서는 분석 대상 차량의 실제 조향기어비, 차속에 따른 조향 특성, 조향 제어 개입 여부 등을 즉시 확인하기 어려운 경우가 많다. 이에 본 연구에서는 먼저 사고분석 프로그램에서 일반적으로 적용되는 기본 조향기어비인 15:1을 기준으로 단순 운동학적 차량 모델을 구성하고, 원본 속도와 원본 조향각 기반 재구성 궤적, 그리고 위변조 속도와 동일한 원본 조향각 기반 재구성 궤적을 산출하였다. 이때 테슬라 대시캠 SEI 메타데이터의 조향각 부호가 일반적인 차량 모델의 조향 부호와 반대 방향으로 해석되는 것으로 확인되어, 조향각 부호를 반전하여 적용하였다.(18)
Fig. 10은 GPS 기반 경로와 단순 운동학 모델을 이용한 속도–조향각 기반 재구성 궤적을 비교한 결과이다. 분석 결과, 15:1의 조향기어비를 적용한 간이 재구성 궤적은 GPS 기반 경로와 완전히 일치하지는 않았다. 이는 실제 차량의 조향기어비, 차속에 따른 조향 특성, 타이어 슬립, 조향 제어 개입, GPS 위치 오차 등을 단순 운동학 모델에 충분히 반영하지 못했기 때문으로 판단된다. 따라서 본 결과를 실제 차량의 정밀 주행 궤적 또는 조향기어비 추정 결과로 해석해서는 안 된다.
그럼에도 동일한 조향 입력 조건에서 속도를 50% 감소시킨 위변조 데이터를 적용한 경우에는 원본 속도 적용 결과에 비해 종방향 이동거리 및 궤적 형상이 달라지는 경향이 확인되었다. 이는 속도 데이터가 크게 위변조될 경우 조향각 기반 차량 거동 재구성 결과에서도 실제 주행 경로와의 물리적 불일치가 나타날 수 있음을 보여준다. 따라서 속도–조향각 기반 궤적 비교는 속도 위변조 여부를 단독으로 판단하기 위한 방법이라기보다는, 속도 데이터와 조향각 기반 차량 거동 사이의 정합성을 빠르게 살펴보기 위한 보조적 참고자료로 활용하는 것이 적절하다.
특히 곡률 변화가 크거나 조향 전환이 반복적으로 발생하는 구간에서는 속도, 조향각, 요각 변화 및 횡방향 변위 간의 관계가 복합적으로 작용하므로, 속도만 위변조된 경우 실제 주행 경로와의 불일치가 상대적으로 크게 나타날 가능성이 있다. 반면 직선 주행 또는 완만한 곡선 구간에서는 속도 위변조의 영향이 주로 종방향 이동거리 차이로 나타나며, 소규모 위변조의 경우 차량 모델 오차 또는 GPS 오차 범위 내에 포함될 수 있다.
다만 실제 사고 분석에서 문제가 될 수 있는 위변조는 본 연구의 50% 속도 감소 조건과 같이 현저한 형태보다는, 제한속도 초과 여부나 형사처벌 기준을 회피하기 위한 1~20 km/h 수준의 소규모 수정일 가능성이 높다. 이러한 경우 단순 운동학 모델 기반 궤적 비교만으로는 위변조 여부를 명확히 판단하기 어렵다. 따라서 본 방법은 GPS 기반 속도 및 이동거리 검증, 가속도 기반 속도 비교, 영상 기반 속도 분석 등 다른 교차검증 결과와 함께 보조적으로 활용되어야 하며, 법적·보험적 판단에 중요한 영향을 미치는 경우에는 차량 제원, 조향 특성, 타이어 특성 및 실제 주행 경로를 반영한 별도의 정밀 분석이 필요하다.
4.1.4. 영상 기반 속도 분석과 메타데이터 비교
속도 메타데이터의 신뢰성은 기존 사고분석에서 활용되는 영상 기반 속도 분석 결과와의 비교를 통해서도 검토할 수 있다. 영상 기반 속도 분석은 주행 영상에 나타나는 차선, 노면표시, 도로시설물 등 도로 위의 고정된 특징점을 기준으로 차량의 이동거리와 소요시간을 산정하고, 이를 이용하여 차량 속도를 추정하는 방법이다. 이 방법은 GPS, 가속도, 조향각 등 차량 내부 메타데이터와 독립적으로 수행될 수 있으므로, 속도 메타데이터의 위변조 가능성을 검토하기 위한 교차검증 자료로 활용될 수 있다.
다만 영상 기반 속도 분석을 수행할 때에는 먼저 영상 파일의 시간축 특성을 확인할 필요가 있다. Fig. 11은 분석 영상의 프레임별 FPS 변화를 나타낸 것이다. 분석 결과, 평균 FPS는 약 36 수준으로 확인되었으나, 프레임별 FPS 값은 지속적으로 변동하는 특성을 보였다. 이는 해당 영상이 고정 프레임레이트 방식이 아니라 가변 프레임레이트 방식으로 저장되었음을 의미한다. 따라서 단순히 프레임 수를 평균 FPS로 나누어 시간을 산정할 경우 구간별 시간 오차가 발생할 수 있으며, 영상 기반 속도 분석에서는 실제 프레임 타임스탬프를 이용한 시간 산정이 필요하다.
본 연구에서는 영상 화면상에 기준선을 설정하고, 차선 점선 등 도로 위 특징점이 기준선에 도달하는 시점을 프레임 단위로 판독하였다. 이후 두 개 이상의 특징점 사이의 실제 거리를 기준거리로 설정하고, 각 구간의 이동거리와 소요시간을 이용하여 구간 평균속도를 산출하였다. Fig. 12는 영상 기반으로 산출한 구간 평균속도와 속도 메타데이터를 비교한 결과이다. 시간축은 속도 변화가 크게 나타나는 분석 대상 구간의 시작 프레임을 0초로 재정렬하여 표시하였다. 영상 기반 속도 분석 결과는 두 지점 사이의 평균속도를 나타내므로, 그래프에서는 구간별 속도가 일정하게 유지되는 계단형 형태로 표시된다. 이는 실제 차량 속도가 해당 구간 내에서 완전히 일정하다는 의미가 아니라, 분석 구간의 평균속도를 대표값으로 표시한 결과이다.
분석 결과, 영상 기반 속도는 전반적으로 원본 속도 메타데이터와 유사한 변화 경향을 보였다. 특히 속도가 증가하는 구간과 이후 감속되는 구간에서 영상 기반 평균속도와 원본 메타데이터 속도는 대체로 유사한 패턴을 나타냈다. 반면 위변조 속도 데이터는 원본 속도 및 영상 기반 속도보다 낮은 수준으로 표시되어, 영상 기반 속도 분석 결과와 명확한 차이를 보였다. 이는 영상 기반 속도 분석이 속도 메타데이터의 위변조 여부를 검토하기 위한 독립적인 교차검증 자료로 활용될 수 있음을 보여준다.
다만 일부 구간에서는 영상 기반 속도가 주변 구간에 비해 급격히 높게 산출되는 값이 확인되었다. 이러한 차이는 실제 차량의 순간적인 급가속만을 의미한다기보다는, 영상 기반 수동 분석 과정에서 발생할 수 있는 통과 시점 판독 오차와 기준거리 설정 오차의 영향으로 판단된다. 본 분석에서는 고속도로 차선 점선 구간을 기준으로 이동거리를 설정하였으나, 실제 노면표시는 도색부와 공백부의 길이가 구간별로 완전히 일정하지 않을 수 있으며, 도색 마모, 곡선 구간, 카메라 시점 및 원근 효과에 따라 기준거리 판독에 오차가 발생할 수 있다. 또한 차선 점선 또는 도로 위 특징점이 기준선에 도달하는 시점을 프레임 단위로 판독하는 과정에서도 영상 해상도와 프레임 간 위치 변화로 인해 통과 시점이 일부 앞뒤로 판독될 수 있다. 분석 구간의 거리가 20 m로 비교적 짧기 때문에, 통과 시점이 몇 프레임만 달라지거나 기준거리 설정에 일부 오차가 포함되더라도 산출 속도에는 큰 차이가 발생할 수 있다.
영상 기반 속도 분석은 차량 내부 메타데이터에 의존하지 않고 영상 자체에 나타난 외부 기준물을 이용한다는 점에서 독립성이 높다. 또한 위변조를 위해서는 메타데이터뿐만 아니라 영상 내 차량 위치, 도로시설물, 차선 및 배경의 시간적 변화까지 일관되게 조작해야 하므로, 다른 메타데이터 항목에 비해 위변조 난이도가 상대적으로 높다. 따라서 영상 기반 속도 분석 결과와 속도 메타데이터 간의 불일치는 위변조 가능성을 검토하는 중요한 단서가 될 수 있다.
다만 영상 기반 속도 분석은 분석자의 수작업이 많이 요구되는 방법이다. 분석 구간 선정, 기준점 식별, 차량 통과 시점 판독, 기준거리 산정, 원근 보정 및 시간 산정 과정이 필요하며, 영상 품질이나 도로 환경에 따라 분석 정확도가 달라질 수 있다. 또한 두 지점 사이의 이동거리와 통과 시간을 이용하는 방식이므로, 특정 프레임에서의 순간속도라기보다는 분석 구간의 평균속도에 해당한다. 따라서 제한속도 초과 여부와 같이 순간속도 판단이 중요한 경우에는 단일 구간의 속도값만으로 위변조 여부를 판단하기보다, 전체 구간의 변화 경향과 GPS 기반 속도, 가속도 기반 속도 및 속도–조향각 기반 차량 거동 검토 결과를 함께 종합적으로 해석하는 것이 적절하다.
4.2. 위변조 가능성에 대한 정보 공유 및 실무 대응
현재 차량 메타데이터는 보험사, 수사기관, 사고 분석가 등 다양한 분야에서 사고 판단 자료로 활용될 가능성이 높다. 그러나 본 연구에서 확인된 바와 같이 생성형 AI와 공개된 도구를 활용할 경우 비전문가 수준에서도 일부 데이터의 위변조가 가능하다는 점은 중요한 위험 요소가 될 수 있다.
특히 차량 디스플레이 또는 모바일 애플리케이션에서 재생되는 화면은 일반 사용자에게 높은 신뢰성을 가지는 자료로 인식될 가능성이 높으며, 화면 녹화 또는 재촬영 형태로 제출되는 경우 원본 여부를 직관적으로 판단하기 어렵다. 이러한 특성은 향후 민사·형사·행정 절차에서 데이터 신뢰성과 관련된 새로운 문제를 야기할 가능성이 있다. 따라서 사고 분석 실무에서는 단순 재생 화면이나 캡처 영상만을 근거로 데이터를 신뢰하기보다, 원본 파일 확보 여부와 메타데이터 구조 검증 절차를 함께 수행할 필요가 있다. 또한 사고 분석 실무자, 보험사, 수사기관 등을 대상으로 차량 메타데이터의 위변조 가능성과 검증 필요성에 대한 정보 공유가 필요하며, 향후에는 원본 파일 제출 기준, 검증 절차, 분석 방법 등을 포함한 실무 가이드라인 마련이 요구된다.
4.3. 제조사 대응 및 제도적 보완 방향
차량 데이터 기록 기술은 지속적으로 발전하고 있으며, 최근에는 단순 영상 기록을 넘어 차량 상태 및 주행 정보를 함께 저장하는 방향으로 확대되고 있다. 테슬라뿐만 아니라 일부 제조사 및 상용 블랙박스에서도 GPS, 속도, 센서 정보 등을 영상과 함께 기록하는 기능이 제공되고 있다. 그러나 이러한 기능은 데이터 활용성 향상에 초점이 맞추어져 발전해 왔으며, 사고 분석 또는 법적 판단 과정에서 활용될 가능성과 이에 따른 보안 문제에 대한 고려는 상대적으로 부족한 것으로 판단된다.
일반적인 사이버 보안 분야에서는 취약점 발견 시 제조사 또는 관련 기관에 사전 통보하고 대응 방안을 마련하는 방식이 권장되고 있다.(19) 그러나 차량 메타데이터와 같이 사고 분석 및 법적 판단에 활용되는 데이터에 대해서는 아직 명확한 대응 체계가 마련되어 있지 않은 것으로 보인다. 따라서 향후 차량 데이터 기록 기능은 개발 단계에서부터 데이터 무결성 및 보안성을 고려할 필요가 있으며, 데이터 위변조 여부를 검증할 수 있는 기술적 보호 체계와 제도적 기준 마련이 요구된다. 또한 제조사 차원에서도 취약점 제보 및 대응 체계를 강화하고, 데이터 신뢰성을 확보하기 위한 지속적인 보완이 필요할 것으로 판단된다.
5. 결 론
본 연구에서는 테슬라 대시캠 SEI 메타데이터의 위변조 가능성을 분석하고, 생성형 AI를 활용한 실험을 통해 차량 사고 데이터의 신뢰성 저하 가능성과 이에 대한 교차검증 방안을 검토하였다. 주요 결과는 다음과 같다.
1) 생성형 AI를 활용할 경우 차량 메타데이터 구조 분석 및 위변조 작업이 비전문가 수준에서도 수행될 수 있음을 확인하였다.
2) 속도와 같이 상시 기록되는 메타데이터는 비교적 용이하게 위변조가 가능하였으며, 위변조 이후에도 차량 디스플레이 및 모바일 애플리케이션에서 정상적으로 표시되어 외형적 식별이 어려운 것으로 나타났다.
3) 가속 페달 변위량, 브레이크 작동 여부, 방향지시등과 같이 조건부 또는 가변 구조를 가지는 데이터는 위변조 과정에서 데이터 누락, 출력 이상 또는 재생 오류 등이 발생하여 항목별 위변조 가능성과 탐지 난이도에 차이가 있음을 확인하였다.
4) 속도 메타데이터의 신뢰성은 GPS 기반 속도 및 이동거리, 가속도 기반 속도, 속도–조향각 기반 차량 거동, 영상 기반 속도 분석 결과와의 교차검증을 통해 검토할 수 있었다. 특히 속도를 50% 감소시킨 현저한 위변조 조건에서는 GPS 및 영상 기반 속도와의 비교를 통해 위변조 가능성을 비교적 명확하게 확인할 수 있었다.
5) 속도–조향각 기반 차량 거동 검토는 단순 운동학 모델을 이용하여 속도 데이터와 조향각 기반 차량 거동 간의 물리적 정합성을 1차적으로 확인하는 보조적 교차검증 방법으로 활용할 수 있다. 다만 실제 조향기어비, 차속에 따른 조향 특성, 타이어 슬립, 조향 제어 개입 등을 충분히 반영하기 어렵기 때문에 단독 판단보다는 다른 교차검증 결과와 함께 해석하는 것이 적절하다.
이상의 결과는 차량 메타데이터의 신뢰성 저하가 단순한 디지털 포렌식 문제에 그치지 않고, 교통사고 원인 분석, 과속 여부 판단, 보험 및 법적 책임 판단, 나아가 사고 데이터 기반의 자동차 안전기술 개발과 안전정책 수립에도 영향을 미칠 수 있음을 시사한다. 특히 사고 분석에서 대시캠, EDR, GPS, 영상자료 등 다양한 디지털 데이터의 활용이 확대되고 있는 상황에서, 메타데이터의 무결성 확보와 교차검증 체계 구축은 차량 사고 데이터의 신뢰성을 확보하기 위한 중요한 과제로 판단된다.
다만 본 연구의 위변조 실험은 속도 데이터를 50% 감소시키는 현저한 위변조 조건을 포함하고 있으므로, 실제 사고 분석에서 문제가 될 수 있는 1~20 km/h 수준의 소규모 속도 위변조와는 차이가 있을 수 있다. 제한속도 초과 여부나 형사처벌 기준을 회피하기 위한 소규모 위변조의 경우에는 GPS 오차, 영상 분석 오차, 가속도 적분 오차, 차량 모델 오차 범위 내에 포함되어 단일 검증 방법만으로 위변조 여부를 명확히 판단하기 어려울 가능성이 있다. 따라서 향후 연구에서는 위변조 규모별 탐지 가능 범위, 주행 조건별 민감도, 도로 곡률 및 조향 입력 특성에 따른 검증 성능을 정량적으로 분석할 필요가 있다.
또한 차량 제조사 차원에서는 대시캠 및 주행기록 메타데이터에 대한 무결성 검증 체계, 암호화 또는 전자서명 기반의 변조 방지 구조, 원본성 확인 절차를 마련할 필요가 있다. 사고분석 실무에서는 단일 데이터에 의존하기보다 GPS 기반 속도, 가속도 기반 속도, 영상 기반 속도, EDR 및 제조사 서버 데이터 등을 종합적으로 비교하는 다중 데이터 기반 교차검증 절차가 요구된다. 향후에는 다양한 차종과 메타데이터 구조를 대상으로 위변조 가능성을 확장 검토하고, 위변조 규모 및 주행 조건에 따른 탐지 가능 범위를 정량적으로 분석할 필요가 있다.
