최근, 무선 네트워크의 서비스가 널리 사용됨에 따라, 무선 네트워크 모듈의 개발 기술 및 그 활용도가 점차 확대되고 있으며, 그에 따라서 IT 융합 산업들이 많이 나타나고 있는 추세이다. 본 연구는 자동차 정보를 가져오기 위해 OBD-II 통신을 이용하고, 외부 서버로 데이터를 전송하여 다른 외부 장치에서도 고속 주행 중인 차량의 상태 정보를 확인 할 수 있는 시스템을 개발하였다. 차량 내부의 각종 센서들로부터 OBD-II 커넥터를 이용하여 정보를 읽고 사용자가 보기 쉽게 변환한 뒤, 무선 네트워크 모듈을 이용하여 외부 서버로 전송을 하는 고속 차량 상태 확인 시스템을 구현하였다. 개발한 시스템의 성능 테스트를 위하여 실제 써킷에서 고속 주행 중인 경주용 차량을 이용했다. 고속 주행 중인 차량에서 발생된 데이터는 OBD-II 스캐너를 통하여 전송되었으며, 고속 차량 상태 확인 시스템은 이 데이터가 정상적으로 수신 되는 것을 확인하였다. 수신된 데이터는 무선 네트워크를 이용하여 외부 서버로 전송을 하였을 때 똑같은 데이터가 에러 없이 송 수신되는 것을 확인하였다. 향후 이런 기술은 새로운 자동차 IT 융합의 새로운 연구 분야로써 성장하게 될 것이다.
국내외의 배출가스 규제 강화에 부합하기위하여, 사용자 의도에 따른 연료 분사시기와 분사량 조절이 가능한 커먼레일 ECU를 제어할 수 있는 알고리즘 개발의 필요에 따라서 본 논문에서는 커먼레일 엔진 전용 ECU에 적용할 수 있는 노킹 판별 및 엔진 밸런스 보정이 가능한 노킹 진단 알고리즘을 구현하여 시뮬레이터로 개발하였다. 또한 운전자가 직접 차량을 진단하는 운전자 중심의 진단 서비스를 제공하고자 시뮬레이터의 결과를 OBD-II 표준에 의거하는 차량 위주의 진단기로 개발하고자 한다. 이를 위해 자동차 고장진단 신호 및 센서 출력 신호를 송수신하는 유선 시스템과 무선 시스템인 블루투스 모듈을 이용하여 실시간 통신이 제공될 수 있는 OBD-II 진단기 S/W 설계방안을 제안함으로써 차량의 연비향상 및 유해가스 저감을 통한 엔진의 효율성 향상을 실현하도록 한다.
알려진바 한 해 우리나라에서 200여 건 이상의 차량 급발진으로 추청 되는 사고(Sudden Unintended Acceleration, SUA)가 발생하지만 지금까지 명확하게 급발진으로 추정되는 사고의 원인을 밝혀내지 못해 사고를 당한 운전자는 막대한 정신적, 물질적 피해를 보고 있다. 이에 차량의 급발진으로 추정되는 사고 시 차량의 상태 및 원인 파악을 위하여 차량 내 설치되는 OBD-II(On Board Diagnostics-II)와 운전자의 발쪽을 촬영하는 Foot Camera를 이용하여 통합 블랙박스 시스템을 구현하고자 한다. 지금까지의 블랙박스 시스템은 단순히 사고 시 영상을 촬영 저장하여 운전자에게 보여 주는 장치라면 현재 구현하려는 통합시스템은 블랙박스 자체에서 이동 통신을 통한 차량데이터 실시간 서버 전송 및 스마트 폰과 스마트 패드의 앱(App)으로 OBD-II와 메인서버와의 통신을 통해 사용자 차량의 현재 상태, 차량의 이상 유무, 소모품 교환 시기, 차량사고 시 영상 및 급발진 추정 시 차량상태, 위치, 이동거리, 운전자의 발쪽 영상 저장 및 재생 등 사용자가 필요로 하는 다양한 기능과 정보들을 블랙박스 하나로 통합하여 구현 할 것이다. 이 시스템이 개발되면 차량 관리에 서툰 여성 운전자들, 좀 더 체계적이고 손쉽게 내 차 정보를 원하는 운전자들과 전 세계 자동차 소비자들의 관심사인 급발진에 대한 사고 분석이 정확해 질 것으로 여겨진다.
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.
IT의 발달로 인해 스마트폰의 다양한 기능을 이용하여 차량의 상태를 점검할 수 있게 되었다. 그러나 기존 스마트폰 자동차 진단 시스템은 자동차에 대한 전문적인 지식이 있어야 차량 상태를 알 수 있어 사용자에게 진단기의 필요성이 부각되지 않았다. 이런 불편한 점을 반영하여 스마트폰을 이용해 사용자들이 쉽게 사용할 수 있고 자신의 차량 상태를 한 번에 파악할 수 있는 시스템이 요구된다. 본 연구에서는 OBD-II 프로토콜 변환 와이파이 커넥터를 통해 받아오는 OBD-II 정보를 이용해 자동차 운전자에게 필요한 차량 소모품 교체주기, 차량 문제점 진단, 에코 드라이빙 판단 정보를 사용자에게 실시간으로 자동차 진단 시스템을 윈도우폰에서 설계하였다.
본 논문에서는 에코 드라이빙 컴포넌트 기반 카쉐어링 서비스를 제안하였다. 카쉐어링 서비스는 웹 서비스와 스마트폰 애플리케이션으로 구성된다. 제안한 서비스는 시간과 연료 소모량을 기반으로 요금을 징수한다. 연료 소모량을 획득하기 위해 OBD-II 데이터의 MAF 값을 이용하였다. 애플리케이션은 스마트폰과 차의 OBD-II 포트를 연결하기 위해 블루투스를 이용한다.
CRDI 시스템에서의 ECU는 센서의 정보를 분석하여 최적의 조건으로 엔진이 동작하도록 한다. 이러한 ECU의 프로그램 부분과 데이터 부분은 제작자에서만 변경할 수 있어 엔진을 진단하는 진단기의 경우 전문가가 아니면 사용하거나 내용을 이해하기가 쉽지 않다. 본 연구에서는 산업용 차량의 엔진 데이터 값을 OBD-II표준을 사용하여 입력받아 사용자 중심의 진단기를 PC 및 모바일용으로 개발하였다. 본 연구의 진단기는 운전자 중심의 진단 서비스를 제공하며, 자동차 고장진단 신호 및 센서 출력 신호를 유선시스템과 무선 시스템인 블루투스 모듈을 이용하여 실시간 통신이 제공되도록 함으로써 엔진이상으로 인한 사고의 예방이 가능하고, 최적의 조건으로 엔진이 동작하므로 과도한 배기가스 배출이나 불완전 연소가스 배출과 같은 대기환경오염을 예방할 수 있어 최근 대두되고 있는 에코산업에도 이바지 할 수 있을 것이다.
차량 사고로 인한 인명, 재산 손실 때문에 비행기에서 사용하고 있는 블랙박스와 비슷한 기능을 하는 차량용 블랙박스를 차량에 장착하여 사용되고 있다. 현재 자동차 시장에서 쓰이고 있는 제품으로는 EDR(Event Data Recorders) 시스템과 블랙박스 제품이 출시되어 지고 있다. 하지만 기존 차량의 블랙박스들은 대부분 차량의 외부 영상이나 이미지만 저장되어 사고가 났을 때 차량의 주행 상태를 알지 못하고, EDR제품들은 차량의 주행 상태만 저장 하고 차량의 외부 영상들을 알지 못한다. 본 논문에서는 영상과 이미지 정보만 저장되는 블랙박스의 문제점과 자동차와 주행 정보만 저장되는 EDR의 문제점을 보완하기 위해 차량 네트워크인 MOST(Media Oriented System Transport) OBD-II(On-Board Diagnostics-II)와 CAM(CAMera), GPS(Global positioning system)를 이용하여 영상 수집 및 시간 및 위치 정보 Data를 취합하여 통합형 자동차 상태 및 영상 저장 시스템을 구현한다.
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.
차량 운전자는 안전을 위해 항상 자신의 차량의 상태를 점검하고 파악하는 것이 필수이다. 하지만 운전자가 차량의 상태를 알고자 한다면 전문 업체에게 의뢰하기 때문에 운전자는 시간과 금전적인 비용이 지불되어야 한다. 오늘날 빠르게 변화하는 IT기술의 발달로 인해 스마트폰의 다양한 기능을 이용하여 차량의 상태 점검을 할 수 있게 되었다. 하지만, 기존 스마트폰 자동차 진단 시스템은 자동차의 전문적인 지식을 학습해야 차량 상태를 알 수 있기 때문에 사용자들에게 진단기의 필요성이 부각되지 않는다. 이러한 점을 반영하여 스마트폰을 이용해 사용자들이 손쉽게 자신의 차량 상태를 한 번에 파악할 수 있는 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 OBD-II 프로토콜 변환 WiFi 커넥터를 통해 받아오는 OBD-II 정보를 차량 운전자에게 필요한 차량 소모품 교체 주기의 점검, 차량 문제점 진단 정보를 사용자에게 실시간으로 보여주며 손쉽게 사용할 수 있는 자동차 소모품 구현을 IOS 기반 스마트폰에서 구현 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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