• 제목/요약/키워드: 자동차 데이터

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End to End 딥러닝 기반의 자율주행을 위한 실세계 환경을 반영한 가상 주행 데이터 수집 및 활용 (Collecting and utilizing virtual driving data reflecting real-world environment for autonomous driving based on End to End deep learning)

  • 김준태;배창석
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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    • pp.394-397
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    • 2018
  • 최근 인공지능 연구가 활발하게 진행이 되면서 여러 기업에서 자율 주행연구도 활발하게 진행되고 있다. 하지만 실제 상황에서 자동차 주행 데이터를 얻기에는 여러 위험사항들과 경제적인 낭비가 있다. 그렇기 때문에 게임 상에서 데이터를 수집하고 딥러닝을 이용해 학습을 하기로 했다. 본 논문에서는 실제 세계와 유사한 환경을 가지고 있는 자동차 게임을 이용하여 자율 주행을 시도 했다. 자율 주행 시 많이 쓰이는 End to End 방법으로 데이터를 수집하면 두 가지 데이터가 저장된다. 하나는 이미지 데이터고 두 번째는 방향키 데이터다. 이러한 데이터들을 numpy 타입으로 40분간 데이터를 수집한 후 딥러닝에 많이 쓰이는 tensorflow를 사용하여 구현한 CNN을 이용하여 학습이 되는 것을 확인을 하고 91.9%의 정확도를 얻었다. 이를 기반으로 실세계에서의 사용 가능성을 확인했다.

자동차 데이터 공유의 장애/성공 요인 및 기술개발 과제 (Bottleneck and Success Factors of Vehicle Data Sharing and Suggestions for Technology Development)

  • 김주성
    • 전자통신동향분석
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    • 제37권4호
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    • pp.11-18
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    • 2022
  • Sharing vehicle data among the companies within a car ecosystem can improve driving experience, increase driver comfort, contribute to social goals such as improving road safety and lowering fuel consumption. Furthermore, by participating in the ecosystem, companies can secure long-term and sustainable new revenue-generating opportunities. In this paper, we will examine the bottleneck and success factors of data sharing, as well as the technological solutions that urgently require development for car data sharing.

WCDMA를 이용한 자동차 상태 모니터링 시스템 구현 (Implementation of vehicle state monitoring system using WCDMA)

  • 송민섭;백성현;장종욱
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
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    • pp.343-346
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    • 2012
  • 오늘 날 3세대 이동통신망의 서비스가 널리 사용됨에 따라, WCDMA 모듈의 개발 기술 및 그 활용도가 점차 확대되고 있으며 그에 따라서 IT 융합 산업들이 많이 나타나고 있는 추세이다. 본 연구는 자동차 정보를 가져오기 위한 OBD-II통신을 이용하고 외부 서버로 데이터를 전송을 하여 다른 외부 장치에서도 자동차 상태 모니터링을 할 수 있는 시스템을 개발 하였다. 차량 내부의 각종 센서들로부터 OBD-II 커넥터를 이용하여 정보를 읽고 사용자가 보기 쉽게 변환한 후, WCDMA 모듈을 이용하여 외부 데이터 서버로 전송을 하는 자동차 상태 모니터링 시스템을 구현하였다. 개발한 시스템의 성능 테스트를 위하여, 가상의 자동차 상태 시뮬레이터를 사용했으며, 이는 실제차량에서 발생하는 데이터를 생성한다. 발생된 데이터는 OBD-II 커넥터로 전송하였으며, 자동차 상태 모니터링 시스템은 이 데이터를 에러 없이 수신 되는 것을 확인하였다. 또한 이 데이터를 WCDMA를 이용하여 외부 서버로 데이터를 전송을 하였을 때 똑같은 데이터가 에러 없이 수신되는 것을 확인 하였다. 향후, 이런 기술은 OBD-II를 이용한 차량 IT 융합 기술에서 다양한 활용이 가능할 것이다.

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RT-eCos 기반의 차량용 다중 우선순위 데이터 처리 모듈 설계에 관한 연구 (A Study on the module design for vehicle multi-priority data processing based on RT-eCos)

  • 김동민;김정국
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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    • pp.95-97
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    • 2013
  • 최근 지능형 자동차에 대한 연구가 활발하게 진행 되면서, 차량에서 발생하는 데이터를 처리하기 위한 다양한 기술들이 연구되고 있다. 더불어 운전자의 상태 인식을 위한 다양한 기술들이 되면서 지능형 자동차에 대한 구색을 갖추기 위한 연구도 활발히 이루어지고 있다. 하나의 MCU에서 차량상태표현을 위한 데이터 및 운전자 상태 정보를 표현하는 데이터를 동시에 처리하려면 병목현상이 발생되기 때문에 정상적이 데이터 처리가 어려울 것이다. 본 연구에서는 실시간 데이터 처리가 가능한 RT-eCos 기반의 태스크 처리에 우선순위를 두어 차량상태정보와 운전자 상태 정보의 원활한 데이터 처리를 위한 데이터 처리 모듈을 설계하기 위한 내용을 기술한다.

텍스트 임베딩을 이용한 자율주행자동차 교통사고 분석에 관한 연구 (Study of Analysis for Autonomous Vehicle Collision Using Text Embedding)

  • 박상민;이환필;소재현;윤일수
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제20권1호
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    • pp.160-173
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    • 2021
  • 최근 전 세계적으로 자율주행자동차 개발을 위한 연구가 증가하고 있으며, 자율주행자동차의 실도로 도입이 증가되고 있는 추세이다. 하지만, 자율주행자동차의 교통사고 발생으로 인해 자율주행자동차 안전성에 대한 관심이 높아지고 있다. 또한, 자율주행자동차 교통사고에 대한 특성 파악 및 분석 방법론 개발의 필요성이 대두되고 있다. 특히 미국 캘리포니아 차량관리국(California Department of Motor Vehicles, DMV)에서는 자율주행자동차의 교통사고 데이터를 수집하여 리포트 형태로 제공하고 있다. 본 연구에서는 DMV에서 제공하는 자율주행자동차 교통사고를 분석하는 방법론을 제시하였다. 또한, 텍스트 임베딩 기법을 이용하여 주요 키워드 및 주요 토픽 도출을 통해 개발된 방법론의 활용도를 검토하였다. 본 연구에서 개발된 방법론은 향후 자율주행자동차 교통사고 데이터가 충분히 수집된다면 자율주행자동차 교통사고 분석 및 자율주행자동차 개발시 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

국내 자동차부두별 생산성 사례 분석 (A Case Study on the Productivity Analysis for Korean Automobile Ports)

  • 한대송;하도연;남형식
    • 한국항만경제학회지
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    • 제39권3호
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    • pp.21-32
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    • 2023
  • 국내 자동차 산업은, 과거부터 현재까지 지속적인 정부 지원 정책과 높은 기술력으로 인하여 성장하고 있다. 자동차 산업이 활발해짐에 따라, 자동차 부두의 역할 또한 중요성이 높아지고 있다. 하지만, 여전히 자동차부두와 관련된 연구는 미비한 실정이다. 이에, 국내 자동차부두의 실증 데이터를 활용하여 국내 자동차부두 생산성 사례분석을 진행하였다. 본 연구는, 내 자동차부두의 생산성 사례분석 결과를 토대로 국내 각 자동차 부두별 생산성을 비교분석하고 시사점 제시하는데 목적을 가진다. 생산성 분석의 경우 설비, 노동, 작업시간, 비용 생산성을 산출하였으며, 기간의 경우 2021년부터 2022년 2분기까지로 생산성 사례 분석을 실시하였다. 생산성 분석을 종합적으로 분석한 결과, 2021년부터 2022년 2분기까지 D부두가 모든 생산성에서 가장 높게 나타났으며, 그 다음으로는 B부두,C부두,A부두로 나타났다. 본 연구는 국내 자동차부두의 실제 기항 데이터를 활용한 생산성 분석으로, 각 자동차부두의 현재 상황을 파악하고 발전방향을 도출하였다는 점에서 유의미하다고 판단된다. 따라서, 본 연구 결과를 바탕으로 각 부두가 발전방향을 모색하고 보다 구체적인 전략을 수립에 기차 자료로 활용될 수 있을 것이다.

자율주행 자동차의 시스템 보안 향상을 위한 새로운 데이터처리 기능 제안 (Proposal of New Data Processing Function to Improve the Security of Self-driving Cars' Systems)

  • 장은진;신승중
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제20권4호
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    • pp.81-86
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    • 2020
  • 사물인터넷 IoT를 넘어선 지능형사물인터넷 AIoT의 발달로 산업 분야가 전반적으로 변해가고 있다. 또한, 4차 산업 혁명 시대가 도래함 에 따라 자동차 산업 분야에서도 획기적인 변화와 발전이 이루어지고 있는데, 그 대표적인 예시가 바로 "자율주행자동차"라고 할 수 있다. 자율주행자동차에 대한 국내외적 관심이 높아짐에 따라 유관기관들의 관련 연구 또한 활발히 진행되고 있고, 실제로 많은 발전을 이루었으며 제한적이나마 상용화 단계로 까지 발전하였다. 하지만, 운전자가 아닌 자동차에 장착된 다양한 센서 들을 활용하여 데이터를 수집, 분석하여 제어하는 자율주행 자동차의 구조 상 보안에 대한 다중화 된 장치가 미흡하여 해킹에 고스란히 노출되는 경우가 많다. 이 경우, 운전자뿐만 아니라 주변 환경에도 위협이 될 수 있기 때문에 본 논문에서는 자율주행 자동차의 시스템 보안 향상을 위한 새로운 데이터 처리 기능을 제안하고자 한다.

Hadoop을 이용한 자동차 센서 데이터 분석 기법 연구 (Data Analysis of Car Sensor System using Hadoop Framework)

  • 윤재열;임지연;김이준;김응모
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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    • pp.216-219
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    • 2012
  • 최근 정보의 다양화와 대량화로 인해 대두된 빅데이터 환경은 여러 분야로의 연구 방향을 제시하고 있다. 이미 데이터 양이 페타바이트 규모를 넘어서고 있으며, 이를 처리하기 위한 방안이 연구중이다. 본 논문에서는 무선 통신기기 및 센서 기술의 발달로 대규모 네트워크 구축이 가능해진 센서 데이터 중 차량에 사용되는 센서 데이터를 연구하는 방안을 제시하고자 한다. 빅데이터 개념이 대두되면서 이슈화되고 있는 Hadoop 시스템을 이용하여 자동차 센서 데이터 (CAN Message)를 분석하고자 한다.

LabVIEW를 이용한 그린카 모니터링 시스템 설계 (Green Car Monitoring System Design by using LabVIEW)

  • 한설화;손영대
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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    • pp.91-92
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    • 2015
  • 본 논문에서는 전기자동차나 고카트와 같은 최근의 친환경 자동차에 적용하여, 그 구동시스템의 특정 데이터 관측을 위한 모니터링 시스템을 설계하는 것을 주목적으로 한다. 즉, 인휠 BLDC 전동기의 드라이브 시스템에서 출력되는 데이터를 CAN 통신을 통해 분석하고, 이것을 PC상의 LabVIEW 소프트웨어를 이용해 원하는 파라미터 또는 제어변수 값들을 감시할 수 있는 모니터링 시스템을 구축하였다. 본 논문에서 사용한 BLDC 구동제어기는 Kelly Controls사(社)의 KBL48221X이며, 전기자동차 구동시 CAN 통신을 데이터 프레임 ID는 0x6B, 0x73을 갖도록 설정하였다.

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자동차산업에서 제품데이터품질 향상을 위한 연구 (A Study on Product Data Quality Assurance for Automotive Industry)

  • 양정삼;한순흥;강혜정;김준기
    • 한국자동차공학회논문집
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    • 제13권1호
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    • pp.184-193
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    • 2005
  • Digital representations of products and parts have largely replaced physical drawings as the form in which product data are stored, analyzed, and communicated among the people contributing to the design of an automobile. Many individuals and companies participate in the design of an increasingly complex automobile; hence, the design process depends critically on team members' ability to share information about essential design elements. These trends have elevated the importance of the quality of product data and its efficient exchange. In this paper, we show state-of-the-art on Product Data Quality(PDQ), and activities of PDQ assurance. And we propose a novel design history-based approach for diagnosis and healing of a CAD model.