모바일 기기는 우리 삶에 많은 변화를 만들고 있다. 현재 가장 널리 쓰이는 모바일 운영체제로는 구글의 안드로이드와 애플사의 iOS, Microsoft사의 Windows Mobile이 있다. 그중에서도 안드로이드는 스마트폰과 태블릿 PC뿐만 아니라 자동차 분야까지 다양한 전자분야에서 연구되고 있다. MOST(Meclia Oriented Systems Transport)는 자동차산업 분야에서 고속 멀티미디어 통신에 사용되는 표준이다. 본 논문에서 안드로이드를 기반으로 MOST 네트워크를 이용해 차량용 인포테인먼트 소프트웨어를 설계한 결과를 제시한다.
본 논문은 차량 네트워크망의 성능개선을 위하여 교통류 모델을 이용한 STPC 알고리즘이 적용된 전송파워 제어기법을 제안한다. 교통량 혼잡 상태에서 차량 간의 전송파워는 메시지 충돌 확률을 증가시키며, 이는 차량 네트워크망의 성능저하 문제의 원인이 된다. 이를 해결하기 위하여, 제안된 전송파워 제어기법의 효용성을 증명하기 위하여 네트워크 모의실험 도구인 OPNet 모델러에서 원홉 지연, 패킷전송성공 확률 및 처리율을 분석하였다. 모의실험 결과를 살펴보면, 제안된 기법은 기존의 고정 전송파워를 적용한 기법보다 우수한 지연감소 효과를 보였고, 차량의 밀도가 높을 때 패킷전송 성공확률과 처리율은 향상되었다.
최근 네트워크를 이용한 제어 시스템은 기존의 중앙집중식 제어방식을 벗어나 점차 분산형 제어 방식을 이용하고 있다. 이는 흔히 필드 버스라 일컫는 분산형 제어방식이 여러 가지 장점을 가지고 있기 때문이다. 특히 CAN(Controller Area Network)는 차량내의 Wiring Harness의 공간과 중량을 덜 차지하고 Controller 간의 빠르고 안정적이며 내구성이 우수한 차량 내 네트워크 프로토콜로 주로 사용되고 있다. 본 논문에서는 CAN 프로토콜을 이용하여 차량 HVAC FAN의 엑추에이터로 사용되는 DC Motor의 속도 제어를 수행하였다.
차량 애드 혹 네트워크는 도심 교차로에서 도로의 특성과 차량의 높은 이동성으로 인해 네트워크의 단절이 자주 일어난다. 향상된 지리기반 라우팅 프로토콜인 GBSR(Greedy Border Superiority Routing)은 V2V(Vehicle-to-Vehicle)에 적합하다. 그러나 탐욕모드에서 stale노드가 로컬최대에 직면하는 문제를 가지고 있다. EGBSR(Enhanced GBSR)은 반대 방향의 차량과 같은 방향의 차량에게 보내는 비콘 메시지와 도로 정보를 관리하는 테이블을 이용하여 경로를 탐색하고 설정된 경로를 통해 패킷을 보낸다. 이를 통해 소스노드가 목적지노드에 빠르고 안전하게 패킷을 전달할 수 있는 양방향 라우팅 기법 제안한다.
최근 차량의 멀티미디어 장치들이 증가하면서 이 장치들을 광 네트워크로 연결하여 멀티미디어 데이터를 송 수신해서 사용할 수 있는 MOST(Media Oriented Systems Transport) 네트워크를 적용한 차량들이 늘어나고 있다. MOST 네트워크는 최근 자동차 멀티미디어 시스템에 넓게 사용되고 있는 통신 시스템으로서, 동기 및 비동기 데이터를 동시에 전송할 수 있고, 최근에는 150Mbps를 전송할 수 있는 MOST150 네트워크를 이용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 MOST150 네트워크에서 Audio 데이터 입출력을 제어하기 위한 알고리즘을 설계 및 구현하였다. Audio 데이터를 제어하는 방식은 ADC(Analog to Digital Converter)를 통해 Audio 데이터가 들어오면 IOC(IO Companion)를 통해 INIC으로 Audio데이터를 전달한다. INIC은 MOST150 네트워크로 데이터를 전송하고 그렇게 보내진 Audio 데이터를 MOST150 네트워크 내부의 다른 장치에서 INIC을 통해 데이터를 수신하여 DAC(Digital to Analog Converter)를 통해 Audio 장치에서 소리가 나는 것을 테스트하여 정상적으로 동작함을 확인하였다.
최근의 자동차 내부에는 차량의 제어, 진단기능 및 ECU 프로그램 업그레이드 등의 다양한 목적으로 차량 내부 네트워크를 사용하고 있는데 현재 CAN과 FlexRay가 가장 대표적인 네트워크이며 차세대 네트워크로는 CAN FD와 차량용 이더넷의 사용이 적극 연구되고 있다. 본 논문에서는 진단기능 및 ECU 프로그램 업그레이드 관점에서 CAN, CAN FD, 그리고 FlexRay 네트워크 적용시의 각 네트워크별 다운로드 시간과 관련된 특성에 대해서 상호 비교 평가를 하는 것을 목적으로 하였다. 시뮬레이션 결과 CAN FD 네트워크가 현재 실질적인 사용가능 속도인 500Kbps, 2Mbps 조건에서도 가격대비 성능측면에서 다른 네트워크들을 제치고 차세대 네트워크로 가장 적합함을 판단할 수 있었다.
최근 들어 스마트폰 등 모바일 단말기의 활용이 증대되면서 이동 중인 보행자에게 길안내 서비스를 제공하는 보행자 내비게이션 서비스의 필요성이 증가하고 있다. 이러한 내비게이션 서비스에서 도로 네트워크는 경로와 안내 정보를 생성하는데 있어 가장 핵심적인 요소이다. 하지만, 차량을 위한 도로 네트워크에 비하여 보행 네트워크는 더욱 상세하고 방대한 공간에 대한 모델링 기법이 요구된다. 따라서 기존에 현지 조사와 수동 편집 과정을 통하여 구축하는 방법보다 효율적인 방안이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 기 구축되어 있는 차량용 내비게이션 데이터를 기반으로 보행자에게 적합한 보행 네트워크 생성 기법을 제안하였다. 보행 네트워크는 실제 보행자의 이동과 유사한 경로를 생성하기 위하여 보행 공간을 그 특성에 따라 보행 링크(인도, 이면도로, 보행 시설물)와 오픈 스페이스 링크로 구분하고 서로 다른 방법을 적용하여 구축하였다. 이와 같은 기법은 보행 네트워크 생성에 관한 표준 및 방법론이 존재하지 않는 현 시점에서 하나의 효율적인 대안으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제40권9호
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pp.830-835
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2016
미국을 중심으로 상업용 무인비행체에 대한 규제가 명시된 조건하에 완화되어 관련 산업의 발전이 예상된다. 이에 따라 2017년에 미국에서 약 60만대에 이르는 무인비행체가 운용될 것으로 예상되지만 안전사고의 문제로 무인비행체의 자율 비행에 제약이 따른다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 무인비행체의 충돌을 방지하고 경로를 탐색하는 연구가 진행되었으나, 경로 탐색 과정에서 상황에 따른 동적인 대처가 불가능하고 효율적인 경로 유도가 되지 못하는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 해당 문제를 해결하기 위하여 차량 네트워크를 이용한 중앙관리방식의 무인비행체 경로 유도 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 방식은 차량 통신용 네트워크가 경로 탐색의 주체가 되어 무인비행체를 데이터 패킷과 같이 라우팅의 대상으로 처리하여, 무인비행체가 직접 처리할 경로 탐색 과정을 줄이기 때문에 무인비행체의 에너지 효율성을 증가시킬 수 있고, 동일한 네트워크 내 무인비행체들의 전체적인 비행 흐름을 미리 파악하여 갑작스런 혼잡현상을 미연에 대비할 수 있으므로 무인비행체 라우팅 효율을 개선할 수 있다.
본 논문에서는 차량 자동화 구현을 위한 센서네트워크 기반의 차량용 자동화 시스템을 설계 및 구현하였다. 이를 위하여 자동차내부의 각종 센서로부터 Zigbee 센서 망을 이용하여 무선으로 각종 센싱 데이터를 수집한 후 모니터 프로그램에서 이를 분석한다. 그리고 분석된 데이터를 무선 단말기와 인터페이스 시켜 차량의 상태 정보를 한눈에 운전자가 한눈에 파악할 수 있도록 하였다. 또한, 센서 네트워크 기반으로 온도센서, 습도센서 그리고 조도센서 등을 모니터링하고 이들 데이터를 기반으로 히터, 에어콘 및 차량의 실내등을 자동 구동시키는 차량 내 온/습도 자동제어 및 조도 자동조절기를 구현하였다.
차량 애드혹 네트워크 환경에서 브로드캐스트 메시지 전송을 위한 효율적인 기법으로 클러스터링 기법이 있다. 대부분의 클러스터링 기법들은 안정적인 클러스터 구성을 위해 차량들 간에 정보를 교환하거나 이동성 정보를 계산하는 오버헤드를 야기한다. 이러한 오버헤드를 줄이기 위해 차량의 절대 속도를 기반으로 클러스터를 구축하는 CF-IVC[1]가 제안되었으나, CF-IVC의 경우 도로 혼잡 상황이나 운전자의 운전 행태를 고려하지 않음으로써 클러스터를 비효율적으로 구성하는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 도로의 최고 제한 속도 및 도로 혼잡 상황을 고려한 차량 자체 정보 기반의 효율적인 클러스터 구축 기법을 제안한다. 제안 방식을 simple 플러딩 및 CF-IVC와 NS-2 시뮬레이션을 통해 비교함으로써 성능의 우수성을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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