모바일 단말기의 성능과 해상도가 발전함에 따라 모바일 단말기는 단순히 음성통신 장치가 아닌 다양한 서비스를 제공하는 도구로 인식되기에 이르게 되었다. 또한 인간과 기계간의 사용자 인터페이스의 진보로 인하여 전자장치와 임베디드 시스템 기술에 기반한 차량의 진단과 관리 기술이 출현하고 있다. 본 논문에서는 모바일 단말기에서 OBD-II(On Board Diagnostics version II) 프로토콜을 이용하여 자동차를 진단하는 기능에 대하여 설명하고자 한다. 2005년 이후 국내에 출시되는 모든 자동차에는 진단 시스템 표준인 OBD-II 시스템 장착이 의무화되었다. 본 연구에서는 이러한 배경을 바탕으로 OBD-II표준을 기반으로 한 프로토콜 변환기와 개인소지 휴대폰만으로 자동차의 진단이 가능한 자동차 자기진단시스템을 개발하게 되었으며, 여기에 필요한 사용자 인터페이스는 모바일 표준 플랫폼인 WIPI에서 구현하였다.
인간의 생체 신호 데이터가 인간의 상태를 가장 잘 설명할 수 있다 할지라도 실제 운전 중에 운전자의 생체 데이터를 얻어 운전자의 상태를 판단하는 일은 쉽지 않다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위한 방법 중 하나로 운전자의 주행 정보를 이용한 운전자 스트레스 모니터링 시스템을 제안한다. 운전자의 주행 정보는 OBD-II 스캐너를 통해 취득하고, 실제 운전자의 운전 스트레스 여부는 E4 밴드를 통해 취득한 EDA 데이터를 이용하여 판단한다. 스트레스 감지 모델은 MLP 신경망 모델을 사용하였으며 약 한 달 간의 운행 데이터를 이용하여 학습시켰다. 제안한 시스템을 평가하기 위하여 약 1시간의 운행 데이터를 사용하였고 약 92%의 정확도를 얻을 수 있었다.
The CARB in USA has demanded OBD functions that detect any deterioration of performance of OTS as well as a simple defect of OTS which can affect emission to meet the reinforced emission regulation. In this paper, OTS plausibility monitoring functions to meet the demand from CARB are discussed. The output from OTS is used for the diagnostics of the torque converter clutch stuck and the gear ratio synchronous error. It is possible to diagnose the abnormality of OTS function by considering the oil temperature characteristics which changes according to the driving status of vehicles. In result, the OBD regulations of the CARB can be satisfied obligating car manufacturer to detect any problems in OTS functions which can affect emissions.
본 논문은 OBD(On-Board Diagnostics)를 통해 얻은 데이터(직접 취득 128대, 관련 사이트 획득 데이터 1,114대)를 토대로 승용차 엔진의 고장 유형별 분포를 분석하고, 이를 다시 승용차 엔진의 계통별 및 복잡한 경우의 고장 현상으로 구분하여 그에 따른 대표적인 진단 사례 방안을 제시하고 있다. 그 결과, 고장 유형별 분포는 공회전시 부조가 32%(394대), 가속 불량이 21% (261대), 주행중 시동 꺼짐이 19%(234대), 시동 불량이 11%(133대), 연비 불량이 9%(116대), 출력 부족이 8%(104대)의 순으로 나타났다. 또한 고장 현상을 입력, 제어, 출력, 기계적인 계통으로 나누어 분석하여본 결과, 계통별 고장현상 및 진단에서는 단순 부품에 의한 고장은 진단하는데 크게 어렵지 않으나 제어 계통에서는 복합적인 문제가 발생되면 OBD와 연계된 전용장비로 해당구간을 취하여 데이터를 얻어 파형을 겹쳐보는 등의 방법을 이용하여 분석함으로써 대표적인 진단사례 방안을 제시할 수 있었다.
최근, 차량 사고로 인한 인명, 재산 손실 때문에 비행기에서 사용하고 있는 블랙박스와 비슷한 기능을 하는 차량용 블랙박스를 차량에 장착하여 사용되고 있다. 기존의 자동차 블랙박스들은 차량의 외부영상이나 이미지만 저장 되어 사고가 났을 때 차량의 주행상태를 알지 못한다. 자동차에는 차량의 상태를 알기 위하여 여러 가지 계측과 제어를 위한 센서를 탑재하고 있으며 이러한 장치들은 ECU(Electronic Control Unit)에 의하여 제어되고 ECU들 간의 통신을 위해 2006년도에 모든 차량에 의무탑재 되어진 OBD2(On-board diagnostics) 프로토콜이 사용되고 있다. OBD2 프로토콜의 사용으로 차량의 많은 ECU에서 발생되는 여러 주행 데이터를 블랙박스의 자료로 사용 할 수 있어서 운전자는 좀 더 확실한 정보를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 기존의 영상과 이미지 정보만 저장되는 것이 아닌, OBD2 프로토콜을 이용하여 차량의 정확한 주행 데이터를 사용한 스마트 블랙박스 시스템을 구현 하고자 한다.
차량의 OBD 커넥터로부터 획득한 차량 정보를 스마트기기와의 통신을 통해 확인하는 기존의 제품은 차량 내혹은 차량의 근처에서만 통신이 가능할 뿐 외부로 전송하는 기능은 지원하지 않는다. 본 논문에서는 기존의 제품과 달리 OBD를 통해 얻은 차량 정보를 외부로 전송하여 서버에서 관리할 수 있는 OBD 차량 진단 정보 통신을 위한 IoT 장치의 구현에 관해 기술한다.
최근 차량에 블루투스와 와이파이 등 근거리 통신기능을 부가하여 스마트폰과 연동함으로써, 최신 자동차는 차량 전자제어장치인 ECU를 통하여 자동차 위치정보, 고장 진단정보 등 다양한 정보를 파악할 수 있도록 엔터테인먼트화 되어 가고 있다. 본 연구를 통하여, 온보드 진단기와 스마트폰의 근거리 통신 기능을 활용하여, 차량 온보드 진단기와 연관하여 여러 가지 스마트폰 모델과 블루투스 및 근거리 무선통신인 NFC와의 호환성 시험을 실시하고, 이를 분석해 보았다. 더 나아가, 스마트폰 연동 블루투스 및 NFC 인터페이스 기능을 갖는 온보드 진단기의 단말기 구성과 고장진단 기능 구현을 비롯하여, 고장진단용 디버깅 프로그램을 개발하였다. 또한, OBD-II 인터페이스를 통해 차량의 고장진단 데이터를 추출하였으며, 끝으로 온보드 진단기 CAN 프로토콜 구현 제시와 함께 이의 결과를 분석하였다.
본 논문에서는 차량의 상태를 실시간으로 모니터링하고, 중요한 정보를 운전자에게 효과적으로 제공하는 시스템을 제안한다. 본 논문에서 개발한 차량 운행 정보시스템은 블루투스 OBD2 커넥터를 통해 차량의 PID 값을 식별 및 수집하고, 이를 라즈베리파이와 7인치 터치 디스플레이를 이용하여 운전자에게 한눈에 보일 수 있는 형태로 정보를 제공한다. 수집된 데이터는 실시간으로 SD 카드에 저장되며, 차량에 이상이 생겼거나 사고가 발생했을 때, 이를 입증하기 위한 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근에 국내에서 출시되는 많은 모바일 단말기에는 CDMA모듈 이외에 근거리 무선통신을 위한 블루투스 등의 통신장치가 장착되고 있으며, 이를 활용한 다양한 제품이 개발되고 있다. 본 연구에서는 근거리 무선통신을 위한 블루투스 송수신 장치가 장착된 모바일 단말기에서 사용 가능한 무선 자동차 진단 소프트웨어의 개발과 사용자 인터페이스에 관하여 다룬다. 본 연구에서는 OBD(On Board Diagnostics)-II 표준을 기반으로 한 ECU(Engine Control Unit) 데이터 프로토콜 변환기와 블루투스 송수신기, 그리고 모바일 단말기에서 무선으로 자동차의 진단이 가능한 자동차 자기진단시스템을 개발하게 되었으며, 여기에 필요한 모바일 단말기의 사용자 인터페이스는 윈도우즈 닷넷 컴팩트 프레임워크 플랫폼에서 구현하였다. 본 연구를 통해서 개발한 시스템은 1) 무선 환경에서 소프트웨어의 다운로드와 업그레이드가 용이하며, 2) 추가의 고장진단 단말기가 불필요하므로 비용이 절감되며 상시적인 고장 진단이 가능하고, 3) 닷넷 컴팩트 프레임워크 환경에서 작성된 코드로 PDA와 네비게이션 등의 다른 임베디드 시스템에 손쉽게 이식이 가능하다는 장점이 있다.
차량의 정확한 위치 추정을 위하여 GPS (global positioning system)와 영상 센서, 관성 센서 등을 결합한 복합 측위에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 복합 측위에 있어 중요한 요소 중 하나인 각 센서 간의 시각동기화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 GPS 시각 정보를 기준으로 시각동기화 된 영상 센서, 관성 센서와 OBD (on-board diagnostics) 측정치를 획득하는 기법이다. GPS로부터 시각 정보와 위치 정보를 획득하며, 관성 센서로부터 차량의 자세에 관련된 측정치와 OBD를 활용하여 차량의 속력을 획득한다. 영상 센서로부터 획득한 영상에 GPS 시각 정보와 위치 정보, 관성 센서와 OBD의 측정치를 색상으로 변환하여 영상 픽셀에 삽입하는 기법을 제안한다. 또한, 영상에 삽입된 시각동기화 된 센서 측정치들은 변환 과정을 통하여 추출할 수 있다. 각 센서들의 결합을 위하여 임베디드 리눅스 보드를 활용하였으며, 제안된 기법의 성능 평가를 위하여 실제 차량 주행을 통한 실험을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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