본 연구는 스마트하이웨이 같은 첨단 도로 인프라가 구축이 되어 WAVE(Wireless Access for Vehicular Environments) 기술을 이용하여 차량의 정보를 수집하는 서비스를 시행할 경우, 차량데이터를 수집하는 전송간격의 결정 문제를 다루고 있다. 여기서 차량데이터는 위치정보이외에 속도, RPM, 연료소모량 및 DTC 코드와 같은 차량안전데이터를 포함하는 OBD II와 연계된 차량수집장치로부터 매초별로 수집될 수 있는 데이터이다. 이러한 차량데이터는 기존의 교통소통정보로 가공 및 제공이 가능할 뿐만 아니라 다각화된 서비스가 가능한 컨텐츠로 활용이 될 수 있다. 본 연구에서는 이러한 실시간 차량데이터를 일상적인 상황에서 수집될 경우 교통조건의 변화에 따라 전송간격(교통정보 수집주기)를 변경하는 방법으로 공간적, 시간적 교통상황을 고려하는 모델을 제안한다. 연구에서는 이러한 전송간격 결정모델에 대하여 교통상황묘사가 가능한 VISSIM이라는 미시적 교통시뮬레이터를 기반으로 시나리오를 약 32가지 설정하여 전송간격, 통신전송량, 통신간격, 통신수 및 BPS 등에 대하여 확인하여 보았다. 그 결과 2차로의 1km 고속도로 구간에서는 차량데이터를 2회 정도 수집할 경우에 통신전송량의 특성상 가장 적절할 것으로 확인되었다. 향후 다양한 도로상의 무선 통신 기술이 도입될 경우 교통 및 통신기술 특성을 동시적으로 고려한 전송간격 모델을 제시한 본 연구는 그 활용가치가 높을 것으로 판단되는 바이다.
본 논문은 차량의 엔진 및 내부 고장을 잘 알지 못하는 차량운전자들을 위해 휴대기기를 이용한 차량의 운행, 고장, 이상 정보를 모니터링하고 인터넷 환경에서 자료를 조회할 수 있는 서버시스템 운용에 관한 것이다. 운행 중 실시간으로 차량의 상태를 알려주기 위하여 기존의 네비게이션 및 GPS 위주의 텔레메틱스 기술에서 벗어나 차량 내부 망(In-Vehicle Network)에 연결된 엔진, 트랜스미션, 브레이크, 에어백 등의 제어장치인 ECU(Electronics Control Unit) 및 각종 센서들로부터의 데이터 획득을 위해 차량내의 OBD-II(On-Board Diagnostics) 커넥터에 직접연구 개발한 차량 정보 수집 장치를 연결한다. 또한, 무선 통신통신이 가능한 휴대기기(휴대폰, PDA, PMP, UMPC 등)에 차량 진단 프로그램을 탑재하여 차량 주행 중에 발생되는 운행, 고장, 이상 정보를 실시간으로 수집 및 분석한다. 이상 징후 발생 시 알림 메시지를 발생하여 차량의 이상에 대해 신속히 대처 할 수 있다. 이와 동시에, 휴대기기를 통해 수집된 차량 정보 데이터는 무선통신망을 통해 차량 관리 전문회사의 서버로 전송되고, 체계적인 차량 관리에 활용될 수 있도록 하기 위해 구축된 서비스 시스템에서 조회 및 활용되어지게 된다. 따라서 차량에 대한 지식이나 상식이 부족한 모든 운전자에게 차량 관리에 대한 편리함을 제공하여 안전운전 및 경제운전에 관련된 운전이력관리 등의 서비스를 제공할 수 있다. 이러한 편리성을 제공하고자 본 연구에서는 차량에 탑재되는 차량 정보 수집 장치와 운전자가 사용 중인 개인의 무선통신 휴대기기와 인터넷망으로 연계되는 차량 진단 및 모니터링이 가능한 시스템을 구성하였고, 자료의 조회 관리 기술을 연구하였다.
우리는 자동차 소유자에게 자동차 소모품의 교체 주기를 알려주는 자동차 유지관리 지원 장치를 제안한다. 소모품 교체 주기를 놓친다면 차량의 상태가 악화되기 때문에 권장 기간 내에 소모품을 교체하는 것이 중요하다. 자동차 유지관리 지원 시스템은 설치된 차량의 주행 거리를 기준으로 차량 소유자가 정하는 교체 시간을 알려준다. 이 시스템은 On Board Diagnostics-II 포트에 노출된 Electronic Control Unit과 계기판 사이의 통신을 위해 Controller Area Network 인터페이스에서 획득한 속도 정보를 통합하여 차량 주행 거리를 계산한다. 이를 통해 시스템에 추가 배선이 필요하지 않다. 시스템의 주행 거리를 차량의 계기판과 비교하여 시스템의 오차가 0.28%에 불과하다는 것을 확인하였다. 자동차의 일반적인 조건으로는 무시할 수 있는 15mW를 소비하는 저전력 모드로 자동으로 진입해 점화 스위치가 꺼졌을 때 차량 배터리가 방전되는 것을 방지한다.
지금 우리가 살고 있는 대한민국은 공정한 사회를 지향하고 있고, 사회 각 분야에서는 이를 위한 다양한 대책과 방안을 수립하는 중이다. 경제적 비용이 발생하는 분야의 업무에서는 다른 분야 보다 더 완고하게 공정한 비용 지급을 위한 방안 대책을 수립하고 있다. 대표적 사례로 정부기관의 관용차량의 유류비 지급부분이다. 기존의 유류비 지급 시스템에서 유류사용을 올바르게 사용하였는지 근거가 되는 정보가 없어 유류비를 청구하는 사람의 양심에 의존해야 한다. 본 논문에서는 ICT(Information and Communication Technology)기술을 활용하여 자동차 유류비 및 유지보수비용을 공정하게 지급 할 수 있도록 돕는 목적을 가진 시스템을 설계하였다. 본 논문의 시스템은 주행중 자동차의 주행정보(주행위치 및 자동차 내부정보)를 전용단말기(Android 기반)에서 수집하고 인터넷을 이용해 실시간으로 서버로 전송하고, 인터넷 웹사이트를 통해 해당단체 및 개인에게 실시간 및 이전 주행정보 데이터를 제공한다. 수집된 주행정보 데이터를 분석하여 자동차 유류비 및 유지보수비용을 올바르게 지급할 수 있게 도와주는 시스템을 설계하기 위한 내용을 다룬다.
In this study, the emission intensity calculation method of GHGs was developed by considering the characteristics of the models and time series. The telematics device was installed on the car (OBD-II) to collect information on the operation conditions from each sample vehicle of public authorities. Based on emission intensity of GHGs, it presented a methodology of quantitative comparison of GHGs emission by vehicles. Collected driving information of vehicle was used for operating characteristics analysis of the target vehicle, and it was confirmed different operating characteristics through comparison of the results and previous study. GHGs emission intensity were analyzed considering characteristics of vehicle type by passenger car, van, cargo, and considering characteristics of the time series by summer, winter, and intermediate. From the analysis result, it was calculated GHGs emission intensity based on mileage ($g\;CO_2\;eq./km$) and operating time ($g\;CO_2\;eq./sec$).
In this study, the telematics device was installed on the car (OBD-II) to collect the information on the operation conditions from each sample vehicle. Based on the information the domestic driving pattern was analysed and the ratio of cold start length was estimated. As a result of analysis for driving pattern, we found a difference in the frequency of driving on the hourly or seasonal basis. Then, the driving pattern of the rush hours, weekdays, and weekends could be derived. Also, from the study, an average of 2.22 times per day occurred in a single trip and average driving distance for the trip was 15.72 km. In addition, the proportion of cold start length was analyzed to be 16.11%. The seasonal cold start length has big difference from season to season (Winter 26.63%, Summer 8.22%, Intermediate 12.65%). There was an inverse relationship between the outside temperature and ratio of cold start length. In order to improve the accuracy of the cold emission estimation, it is necessary to apply domestic ratio of cold start length that driving pattern and temperature in Korea is reflected.
최근, 사용이 급증하고 있고 중요성이 높아지고 있는 차량용 블랙박스는 이제 보다 정확하고 다양한 정보를 요구하고 있다. 그 이유는 정확한 사고원인 분석에 도움을 주고 차량관련 범죄에 객관적인 증거자료로 사용될 수 있도록 하기 위함이다. 본 논문에서는 영상과 음정 정보에만 의존하던 기존의 블랙박스가 가지고 있는 한계를 극복하고자 다양한 센서들과 차량 내부정보를 사용 하였다. 우선 차량내부 정보를 알 수 있는 OBDII 프로토콜을 사용하여 차량의 현재 상태를 저장하였으며, 또한 외부센서로는 방향각을 알 수 있는 Gyro 센서와 GPS를 사용하여 정확한 현재위치 및 차량의 방향정보를 저장하였으며 차량의 사고 전후의 이동경로 및 방향을 알 수 있으며, 정보들의 동기화를 위해서는 GPS의 시간 정보를 사용하였다. 또한 wifi망을 사용하여 정보를 백업하여 블랙박스 손상 시에도 정보를 확인 할 수 있게 하였다.
Kim, KyungDeuk;Son, SuRak;Jeong, YiNa;Lee, ByungKwan
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권8호
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pp.4123-4141
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2019
Autonomous driving technology is divided into 0~5 levels. Of these, Level 5 is a fully autonomous vehicle that does not require a person to drive at all. The automobile industry has been trying to develop Level 5 to satisfy safety, but commercialization has not yet been achieved. In order to commercialize autonomous unmanned vehicles, there are several problems to be solved for driving safety. To solve one of these, this paper proposes 'A Deep Learning Part-diagnosis Platform(DLPP) based on an In-vehicle On-board gateway for an Autonomous Vehicle' that diagnoses not only the parts of a vehicle and the sensors belonging to the parts, but also the influence upon other parts when a certain fault happens. The DLPP consists of an In-vehicle On-board gateway(IOG) and a Part Self-diagnosis Module(PSM). Though an existing vehicle gateway was used for the translation of messages happening in a vehicle, the IOG not only has the translation function of an existing gateway but also judges whether a fault happened in a sensor or parts by using a Loopback. The payloads which are used to judge a sensor as normal in the IOG is transferred to the PSM for self-diagnosis. The Part Self-diagnosis Module(PSM) diagnoses parts itself by using the payloads transferred from the IOG. Because the PSM is designed based on an LSTM algorithm, it diagnoses a vehicle's fault by considering the correlation between previous diagnosis result and current measured parts data.
본 논문에서는 IoT와 저 전력 장거리 통신(NB-IoT)기술을 적용한 차량관제용 단말기를 개발했다. 본 시스템은 주차중인 차량의 위치, 상태에 대한 정보를 수집하고, 저 전력 실시간으로 차량 소유자의 단말로 차량 상태를 전송하여 차량의 도난을 방지하고, 주행 중인 차량의 경우, 주행 속도, 급제동, 미끄러짐, 충격 등 차량의 1차 정보를 수집하여 서버로 전송하면 서버에서 관련 데이터를 분석하여 교통 정체, 도로 파손 안전사고 발생 등에 대한 2차 정보를 생성할 수 있으며, 주기적 알람 형태로 목적지의 예상 도착 시간을 전송하여 목적지에 차량의 정확한 도착 시간을 알 수 있다. 본 단말 장치는 차량용 IoT 게이트웨이로 차량 내부의 다양한 유무선 센서와 연결될 수 있다. 또한 자동차의 유지관리, 효율적인 운행과 차량들에게서 수집된 데이터를 민간 또는 공공부분에서 유용하게 활용할 수 있다.
This paper presents a misfire monitoring method by using the weight factor. According to OBD II(On-Board Diagnostics) regulations of the CARB (California Air Resources Board), an ECU (Electronic Control Unit) should detect misfires which occur in the internal combustion engine. A misfire is 1311owe4 by post-oscillations for short duration. Sometimes, the amplitude of oscillations may be as high as misfire and can be falsely detected as another misfire. To prevent this, the software designers do not attempt to detect another misfire for this short duration, during which the post oscillations exist. Because of this, ECU does not detect all the misfires and hence, the unstable state of automobile cannot be detected. If this happens for a long time, automobile may get damaged. To solve these problems, this paper suggests a new algorithm to detect misfire by using weighting factor Weighting factor is a concept to distinguish the misfire with the post oscillation and to improve the detection rate. This value of weighting factor is used for counting the misfire. This paper also shows the result of experiment done on a automobile using this software. The software is implemented using ASCET-SD which is preferred in the design of engine control. This paper's result show the possibility of improving the misfire detection by implementing this algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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