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.
도로네트워크 데이터는 교통 정보, 경로 안내서비스 등 실시간 정보제공을 위해 차량 항법용 데이터에서 가장 핵심적인 영역에 해당하며 효율적인 관리와 유지가 필수적이다. 기존 파일 기반 시스템인 미디어 포맷(KIWI, GDF 등)에서는 콤팩트한 데이터 구성으로 읽기 위주의 빠른 매체 접근 등에 좋은 이점이 있지만, 최근 모바일 시스템 환경에 DBMS를 활용한 위치 기반 서비스(LBS)에 대한 관심이 증가 하고 있다. 이에 본 연구에서는 임베디드 DBMS를 이용하여 네트워크의 계층성을 지원하는 데이터 모델과 이를 활용한 탐색 알고리듬을 설계하고 프로토타입 시스템을 구현하였다. 특히 대규모 도로망의 원거리 탐색을 대상으로 메모리 구성과 탐색 시간 측면에서 일반 영역 탐색방법과 계층 탐색방법의 검색 결과를 비교하여 계층 탐색 방법의 효율성을 검증하였다.
최근에는 차량 진단을 위한 방법으로 차량 내 네트워크 방식이 사용되고 있으며, CAN(Controller Area Network), MOST, LIN, FlexRay와 같은 차량 프로토콜의 사용 증대로 인해 차량에 대한 분산 제어와 원하는 데이터를 실시간 모니터링 하기 위한 방법들이 모색되고 있다. 현재의 자동차의 경우 자가진단 점검단자인 OBD2(On Board Diagnostics)표준 DLC(Data Link Connector)커넥터를 이용한 진단용 모듈(스캐너)을 통해 차량을 진단 한다. 그러나 엔진과 동력전달 계통(Powertrain) 부분으로 진단이 국한되어 있고, 사용자 측면을 고려하지 못하였다. 따라서, 본 논문에서는 Ethernet port를 이용한 차량 진단 모니터링 시스템을 설계하여 CAN 프로토콜 차량 데이터를 송수신하고 PC를 이용하여 보다 간편하게 차량의 상태와 정보를 제공하고 진단할 수 있는 모니터링 시스템을 구현한다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅과 유비쿼터스 네트워크를 활용하여 새로운 서비스들을 개발하려는 노력이 진행 중이며, 이와 관련된 기술의 중요성도 급증하고 있다. 특히 감시정찰 센서네트워크의 핵심 구성요소인 저가의 경량 센서노드에서 측정한 미가공 데이터(raw data)를 사용하여 침입 물체의 실시간 탐지, 식별, 추적 및 예측하기 위한 디지털 신호처리 기술은 주요 기술 중 하나이다. 본 논문에서는 감시정찰 센서네트워크의 핵심 구성요소인 소리센서 노드에서 측정한 소리 미가공 데이터를 사용하여 차량을 탐지할 수 있는 소리센서 디지털 신호처리 알고리즘을 설계 및 구현 한다. 알고리즘의 주 목표는 감시정찰용 센서노드의 탐지 신뢰성을 높이기 위한 높은 침입물체 탐지 성공률(success rate)과 낮은 허위신고(false alarm) 횟수를 가지는 것이다. 성능평가 결과에 의하면 제안한 AMIDA 알고리즘은 90% 이상의 탐지 성공률과 2 회 이하의 허위신고 횟수를 가지는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 자동차 관리 및 진단, 차량 편의장치 제어 동의 보다 향상된 텔레매틱스 서비스 제공을 위해 단말기용 서비스 플랫폼을 설계 구현한다. 서비스 플랫폼은 텔레매틱스용 소프트웨어를 개발하는 개발자에게 하부 자동차 내부 네트워크와 각종 하드웨어 장치, 무선 네트워크 장치에 독립적인 개발방법을 제공한다. 이를 위해 각 장치별로 제공되는 서비스를 분류하고 정형화한 텔레매틱스 API(Application Programming Interface)를 설계하였다. 제안된 서비스 플랫폼은 무선 네트워크 장치들과 단말기 간의 데이터 송수신을 위한 무선 접속부분과 자동차 내부 네트워크 장치들의 서비스를 위한 CAN 네트워크 부분, 위치기반 서비스를 위해 필요한 GPS 데이터 수신부분, 그리고 이기종의 네트워크 간 통신 시 발생하는 상이한 데이터 포맷의 상호 호환성을 위한 메시지 파서 부분으로 구성된다.
본 논문에서는 버스안전을 위한 다중 HD 카메라 기반의 IP통신망 AVB(Audio Video Bridge) 이더넷 케이블을 연동한 FPGA(Xilinx Zynq702)로 멀티뷰어 플랫폼을 제안하였다. 이러한 AVB(IEEE802.1BA) 시스템은 차량용 네트워크에서 다중 HD 비디오와 오디오 디지털 신호의 실시간 전송이 가능하다. 제안한 멀티뷰어 플랫폼은 기존 이더넷 케이블 1Gbps전송과 2-선 100Mbps 스트림 전송방식을 통해 4개의 초광각 HD 카메라로 부터 H.264 비디오 신호를 다중화하기 위한 지연속도의 개선을 위해 FPGA로 설계하였다. 아울러, 차량용 HD 동영상 전송망에서 시간지연을 최소화하기 위한 AVB 플랫폼은 Zynq 702기반의 H.264 AVC 저지연 코덱의 설계 방안을 제안하였다. 이러한 H.264 AVC 코덱의 부호화/복호화 결과확인을 위해 JM 모델을 참조한 PSNR(Peak Signal-to-noise-ratio)을 분석하였다. 설계한 Zynq 702기반의 H.264 AVC CODEC은 다중 HD 카메라의 다중뷰어 동영상 손실 압축에서 화질 손실에 대한 PSNR은 이론 값과 유사한 HW 결과 값을 확인하였다. 이로서 제안한 AVB기반의 다중 HD 카메라 연동형 멀티뷰어 플랫폼은 H.264 AVC CODEC의 저지연 특성이 차량용 특성에 만족함으로서 버스안전을 위한 주변의 오디오와 비디오 영상감시가 가능할 것이다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅과 유비쿼터스 네트워크를 활용하여 새로운 서비스들을 개발하려는 노력이 활발히 진행 중이며, 이에 관련된 기술의 중요성도 급증하고 있다. 특히 감시정찰 센서네트워크의 핵심 구성요소인 저가의 경량 센서노드에서 측정한 미가공 데이터(raw data)를 사용하여 침입 물체의 실시간 탐지, 식별, 추적 및 예측하기 위한 디지털 신호처리 기술은 주요 기술 중 하나이다. 본 논문에서는 감시정찰 센서네트워크의 핵심 구성요소인 센서노드의 적외선 센서에서 측정한 척외선 미가공 데이터를 사용하여 사람과 차량을 탐지할 수 있는 디지털 신호처리 알고리즘을 설계 및 구현한다. 알고리즘의 주 목표는 감사정찰용 센서노드의 탐지 신뢰성을 높이기 위하여 높은 침입물체 탐지 성공률(success rate)과 낮은 허위신고(false alarm) 횟수를 갖도록 하는 것이다. 성능평가 결과에 의하면 제안한 APIDA 알고리즘은 평지일 경우 90% 이상의 탐지 성공률과 2회 이하의 허위신고 횟수를 가지는 것을 확인할 수 있었다.
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.
본 논문에서는 비지도학습 모델인 오토인코더와 가우시안 커널 밀도 추정 함수를 이용하여 차량용 CAN 네트워크에서 비정상적인 데이터를 탐지하는 방안을 제안한다. 제안하는 오토인코더 모델은 정상 데이터에서 CAN 프레임의 ID만으로 학습시킨다. 이후 가우시안 커널 밀도 추정 함수를 이용하여 구한 최적의 프레임 개수와 손실 임계값을 가지는 모델을 사용하여 비정상 데이터를 효과적으로 탐지한다. DoS 공격, Gear 스푸핑 공격, RPM 스푸핑 공격, Fuzzy 공격 등 4가지 공격 데이터로 오토인코더 기반 IDS를 검증하였으며 성능을 평가하였다. 기존 비지도학습 기반 모델들과 비교했을 때 우수한 성능을 나타냈으며 모든 평가 지표에서 99% 이상의 성능을 나타냈다.
The research of network system, being used to reduce automotive wiring harness, is reaching to the development of by-wire system. It is by-wire system that apply IVN(In-Vehicle-Network) to steering, braking system, and it has the advantage of mass-decreasing, easy to diagnose fault and so on. But until now, many developed device can't satisfied with reliability that system have ever had. So redundancy of each network module, i.e., It is only way to make backup module. This paper researches development of network module and redundancy management of backup module when error occurred for implementation of brake-by-wire system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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