• 제목/요약/키워드: 차량센싱 데이터

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차량의 데이터 처리 오버헤드를 줄이기 위한 이동 속도와 거리 추정 기반의 센싱 데이터 수집 주기 제어 기법 (Velocity and Distance Estimation-based Sensing Data Collection Interval Control Technique for Vehicle Data-Processing Overhead Reduction)

  • 권지수;박대진
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제24권12호
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    • pp.1697-1703
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    • 2020
  • 주변 환경으로부터 직접 데이터를 수집하는 센서 노드는 많은 제약 조건을 가지기 때문에 자원의 효율적인 사용이 필요하다. 본 논문에서는 도로를 주행 중인 차량의 위치 데이터를 수신하는 센서 노드에서, 칼만 필터로 추정한 대상의 속도와 이동 거리 가중치로 데이터 수신 주기를 변경한다. 차량의 속도가 느릴수록 센서 노드의 데이터 수신 주기를 길게 함으로써 전체 네트워크에서 이루어지는 연산 시간을 줄일 수 있다. 제안하는 기법은 MATLAB으로 구현된 교통 시뮬레이터를 통하여 검증하였으며, 기존 방법에 비해 제안하는 기법을 사용하는 센서 네트워크에서 연산에 소요되는 시간이 감소하는 것을 확인하였다.

효율적인 도로 비산먼지 제거 경로 제안을 위한 LSTM 기반 미세먼지 예측 (LSTM-based Particulate Matter prediction for efficient road scattering dust removal path proposal)

  • 임동진;김태홍;이용;정한민
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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    • pp.1258-1261
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    • 2017
  • 1급 발암물질인 미세먼지 중 44.3%를 차지하고 있는 도로 비산먼지는 효과적인 미세먼지 농도 저감 대책의 방안 중 하나이다. 도로 비산먼지 제거는 일반적으로 특수 차량을 이용, 정해진 경로와 주기에 따라 운행된다. 이러한 운행방식은 도로의 오염 현황에 따른 효과적 경로 선정 및 운영이 어렵다. 본 논문에서는 도로 비산먼지 제거의 효율적인 경로 제안을 위해 대구지역에 분포된 KISTI 이동형 도시센싱 테스트베드에서 수집되는 고해상도의 실시간 지역별 오염 현황 데이터를 활용하여 실시간 오염도를 분석하고, LSTM(LONG SHORT-TERM MEMORY) 알고리즘을 활용하여 미래의 미세먼지 농도를 예측하였다. 기존 연구와 달리 지역별 상황을 고려한 데이터를 사용하여 선형 회귀 분석을 수행하였다. 실험 결과, 시간 속성을 고려한 LSTM이 MLP 보다 평균 제곱근 오차 값이 경우에 따라 최대 30% 더 작음을 확인했다. 본 연구를 기반으로 고해상도 사물 데이터 기반 예측 연구의 가능성을 보였으며, 미세먼지 예측 결과를 활용 유연하고 효과적인 도로 청소차량의 운행 경로를 설정에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

모바일 기상정보 서비스를 위한 시스템 설계 (The System Design for Mobile Meteorological Information Services)

  • 최진오
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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    • pp.245-247
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    • 2011
  • 모바일 기상 정보 서비스에서 USN, 휴대폰, 대중 교통차량 등 다양한 클라이언트로부터 센싱된 데이터는 무선 통신망을 통하여 서버에 수집되어야 한다. 수집된 데이터는 지속적으로 증가하는 대용량 데이터로서 특별한 쿼리 방법과 자료 구조가 요구된다. 이 논문은 기상 정보 서비스를 위해 필요한 시스템 구조를 설계하고 자료구조와 쿼리 유형을 분석한다.

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무선 센서 네트워크 기반 사용자 접근 용이한 자동차 관리 시스템의 개발 (A User Friendly Automobile Management System Based on a Wireless Sensor Network)

  • 김태진;하란
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(B)
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    • pp.106-109
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    • 2011
  • 본 논문에서는 자동차 내부에 무선 센서 네트워크를 구축하여 데이터를 획득하고 처리하는 시스템을 개발하였다. 자동차 관리 시스템은 자동차 외부의 주행상황에 대한 정보를 받으며, 동시에 자동차 내부의 상태를 점검하고 사용자에게 내부 정보를 보여줌으로서 전문적인 지식 없이도 자신의 차를 유지 및 관리할 수 있도록 한다. 특히 사용자에게 접근이 용이하게 구현되어 승차자가 느끼는 시스템 접근의 어려움을 감소시키고 실질적인 편의를 도모한다. 시스템 구성은 차체 내부 데이터를 수집하는 단말 노드, 시리얼 통신용 수신 게이트웨이, 차체 정보를 처리하는 인터페이스 응용으로 분류된다. 자동차 관리 시스템의 성능을 확인하기 위해, 관련 하드웨어와 프로그램을 간략히 설명한다. 이를 위해 무선 센서 네트워크와 센싱 하드웨어의 특징을 기술하고, 이를 이용한 차량의 각종 전기신호와 센서들을 통합 제어하는 시스템을 제시한다.

AMESim을 이용한 휠로더 유압시스템의 모델링 및 시뮬레이션에 관한 연구 (A Study on Modeling and Simulation of Hydraulic System for a Wheel Loader using AMESim)

  • 정영규;박성희;정찬세;정영만;양순용
    • 유공압시스템학회논문집
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    • 제7권4호
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    • pp.1-8
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    • 2010
  • 본 논문은 유압해석 상용툴인 AMESim을 이용하여 로드센싱형 휠로더 유압 시스템을 모델링 하였다. 휠로더 유압장치의 주요 구성요소인 펌프, 메인 컨트롤밸브, 압력 보상기, 리모트 컨트롤밸브 및 작업 장치를 모델링 하였으며 실제 차량의 제원을 적용하여 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과와 실차 데이터를 비교 검토하여 시뮬레이션 결과와 실차 데이터가 유사함을 알 수 있었다.

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VANETs에서 비정상 행위 탐지를 위한 빅 데이터 응용 (A Big Data Application for Anomaly Detection in VANETs)

  • 김식;오선진
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제14권6호
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    • pp.175-181
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    • 2014
  • 무선 기반의 모바일 컴퓨팅 네트워크 기술의 급속한 발전과 더불어, 다양한 관련 기술과의 융합을 통한 획기적인 모바일 애드 혹 네트워크 응용들이 빠르게 확산되고 있는 실정이다. 차량 애드 혹 망 (Vehicular Ad Hoc Networks: VANETs)은 일반적으로 높은 이동성을 갖는 차량 노드들로 구성되어 망 위상이 짧은 시간 유지되고 통신 링크가 불안정한 자기 조직화 모바일 애드 혹 망이다. 따라서 VANETs은 네트워크상에 센서들의 해로운 노이즈나 차량 노드들의 비정상 행위에 매우 취약하다. 본 논문에서는 이러한 VANETs에서 센싱된 센서로 부터의 상황정보에 대한 해로운 오동작이나 노이즈와 차량 노드들의 활동에 대한 비정상 행위를 효율적으로 식별할 수 있는 빅 데이터 처리기술을 응용한 비정상 행위 탐지 방법을 제안하고, 그 성능을 모의실험을 통해 임계 허용 오차에 대한 비정상 행위 탐지율과 거짓 경고율로 평가하였다.

확장 가능한 모바일 기상 정보 서비스를 위한 센서 시스템의 설계 (The Design of Sensor System for Scalable Mobile Meteorological Information Services)

  • 최진오
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제15권6호
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    • pp.1327-1332
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    • 2011
  • 모바일 기상 정보 서비스에서 동네 수준 이상의 정밀한 정보를 제공하기 위해서는 기존의 센서를 확장하여야 한다. 기존 센서를 추가 설치하는 것은 큰 비용문제 때문에 받아들일 수 없기 때문이다. 이 논문은 모바일 기상 정보 서비스 환경을 구축할 수 있는 시스템 구조를 제시하고 확장 가능한 센서로서 휴대폰, 센서 네트워크, 그리고 대중 교통차량을 제안한다. 제안한 확장 센서들을 비교 분석하여 각각의 장단점을 평가해 보인다. 그리고 이 시스템에서 서버에 수집되는 센싱 데이터의 특성을 고려하여 효율적인 질의 지원을 위한 데이터 처리 기법을 소개한다. 제안하는 데이터 처리 기법은 수많은 센서들로부터 수집된 정보들을 논리적 단위로 압축하여 데이터 용량을 줄이면서도 서비스 품질을 유지할 수 있는 장점을 지닌다.

CAN 연계형 안전진단센서 하드웨어 설계에 관한 연구 (The Implementation research of CAN linked safety sensor hardware)

  • 정순호;김성권;차재상
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제10권5호
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    • pp.209-213
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    • 2010
  • 본 논문에서는 차량용 네트워크인 CAN(controller area network)와 연계되어 다양한 안전진단을 가능하게 하는 안전진단 센서하드웨어를 구현하고 그 성능을 확인하였다. 본 연구를 통하여 새롭게 설계 및 구현된 안전진단센서 하드웨어는 차량용 CAN인터페이스와 연결되며, 안전진단을 위한 다양한 센서(충돌센서, 거리 센서 등)의 데이터를 취득하고 이를 처리하여 CAN, RS232, RS485, I2C등의 통신인터페이스를 통해 전송하는 구조를 가지고 있다. 본 논문에서는 새롭게 설계 제작된 CAN연계형 안전진단 센서보드의 동작을 센싱 데이터와 연계하여 다양한 상황에서 그 성능을 검증함으로서 개발된 하드웨어의 유용성을 확인하였다.

소프트웨어 정의 모바일 에지 차량 네트워크(SDMEVN)의 센싱 데이터 수집 전략 (A Sensing Data Collection Strategy in Software-Defined Mobile-Edge Vehicular Networks (SDMEVN))

  • 라이오넬;장종욱
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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    • pp.62-65
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    • 2018
  • This paper comes out with the study on sensing data collection strategy in a Software-Defined Mobile Edge vehicular networking. The two cooperative data dissemination are Direct Vehicular cloud mode and edge cell trajectory prediction decision mode. In direct vehicular cloud, the vehicle observe its neighboring vehicles and sets up vehicular cloud for cooperative sensing data collection, the data collection output can be transmitted from vehicles participating in the cooperative sensing data collection computation to the vehicle on which the sensing data collection request originate through V2V communication. The vehicle on which computation originate will reassemble the computation out-put and send to the closest RSU. The SDMEVN (Software Defined Mobile Edge Vehicular Network) Controller determines how much effort the sensing data collection request requires and calculates the number of RSUs required to support coverage of one RSU to the other. We set up a simulation scenario based on realistic traffic and communication features and demonstrate the scalability of the proposed solution.

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도로 주행환경 분석을 위한 빅데이터 플랫폼 구축 정보기술 인프라 개발 (Development of Information Technology Infrastructures through Construction of Big Data Platform for Road Driving Environment Analysis)

  • 정인택;정규수
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제19권3호
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    • pp.669-678
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    • 2018
  • 본 연구는 차량센싱데이터, 공공데이터 등 다종의 빅데이터를 활용하여 주행환경 분석 플랫폼 구축을 위한 정보기술 인프라를 개발하였다. 정보기술 인프라는 H/W 기술과 S/W 기술로 구분할 수 있다. 먼저, H/W 기술은 빅데이터 분산 처리를 위한 병렬처리 구조의 소형 플랫폼 서버를 개발하였다. 해당 서버는 1대의 마스터 노드와 9대의 슬래이브 노드로 구성하였으며, H/W 결함에 따른 데이터 유실을 막기 위하여 클러스터 기반 H/W 구성으로 설계하였다. 다음으로 S/W 기술은 빅데이터 수집 및 저장, 가공 및 분석, 정보시각화를 위한 각각의 프로그램을 개발하였다. 수집 S/W의 경우, 실시간 데이터는 카프카와 플럼으로 비실시간 데이터는 스쿱을 이용하여 수집 인터페이스를 개발하였다. 저장 S/W는 데이터의 활용 용도에 따라 하둡 분산파일시스템과 카산드라 DB로 구분하여 저장하는 인터페이스를 개발하였다. 가공 S/W는 그리드 인덱스 기법을 적용하여 수집데이터의 공간 단위 매칭과 시간간격 보간 및 집계를 위한 프로그램을 개발하였다. 분석 S/W는 개발 알고리즘의 탐재 및 평가, 장래 주행환경 예측모형 개발을 위하여 제플린 노트북 기반의 분석 도구를 개발하였다. 마지막으로 정보시각화 S/W는 다양한 주행환경 정보제공 및 시각화를 위하여 지오서버 기반의 웹 GIS 엔진 프로그램을 개발하였다. 성능평가는 개발서버의 메모리 용량과 코어개수에 따른 연산 테스트를 수행하였으며, 타 기관의 클라우드 컴퓨팅과도 연산성능을 비교하였다. 그 결과, 개발 서버에 대한 최적의 익스큐터 개수, 메모리 용량과 코어 개수를 도출하였으며, 개발 서버는 타 시스템 보다 연산성능이 우수한 것으로 나타났다.