최근 국내에서 미세먼지로 인해 심혈관계 질환이 유발되는 것으로 알려져 운전자들은 대기오염을 일으키는 자동차의 연료를 효율적으로 사용하여 배출 가스를 감소시키는 방안에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 따라, 연비운전으로 연료를 절약시키고 운전자의 잘못된 운전습관을 개선하는 운전 보조 시스템을 개발했다. 개발한 시스템은 라즈베리파이, 아두이노와 안드로이드를 사용했다. OBD-II에서 얻어지는 차량의 RPM, 속도, 연료 분사량 정보들과 자이로센서의 값들을 이용하여 사용자로 하여금 Fuel-Cut을 유도하여 최적의 관성주행 환경을 유도한다. 뿐만 아니라 GUI와 음성인식기능을 통해 날씨, 주행환경, 졸음운전 방지 등 여러 가지 인포테이먼트 시스템을 제공한다. 안드로이드 애플리케이션을 이용하여 주행 기록 및 차량 고장 정보를 확인 할 수 있으며 IoT환경에 최적화 된 MQTT 프로토콜을 사용하여 메시지 전송의 오버헤드가 적게 구현했다.
현대 사회에서 자동차는 가장 중요한 이동수단으로써 사용되고 있다. 그로 인해 교통사고 또한 증가되고 있는 추세이다. 교통사고의 가장 큰 요소는 운전자이다. 그렇기 때문에 운전자에 대한 연구는 반응속도, 심리상태, 생체 선호, 연령, 주행패턴 등으로 다양하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 운전자의 숙련도에 따른 장애물 인식 반응속도를 측정하기 위한 임베디드 시스템을 설계하였다. 본 논문에서 제안된 시스템은 브레이크 측정 모듈과 OBD-2 스캐너, 블루투스 전송 모듈로 구성되어있다. 또한, 측정된 데이터를 저장하고 분석하기 위해 GUI 프로그램과 데이터베이스를 구축하였다. 제안된 시스템을 통해 운전자의 반응 속도를 측정한 결과, 운전 숙련도를 판단할 수 있었다.
주행중인 차량내의 컴퓨터 시스템과 통신을 효과적으로 연계해서 언제, 어디서나 각종 데이터의 검색이나 수정 등이 가능하고, 제한적인 플랫폼에서 원활한 동작을 하기 위해 장비를 적절히 제어할 수 있도록 주행차량에 맞게 시스템이 구축되어야 한다. 또한 시스템 엔진 정보 추출을 위해 차량 CAN 통신을 이용하고, 이러한 정보 전송을 위해 ZigBee을 이용하여 데이터를 전송한다. 따라서 차량 CAN을 위해 차량에서 자체 제공되는 OBD-II 프로토콜을 사용하여 차량의 각종 센서 정보 및 O2 센서 값을 이용하여 차량 상태 정보와 배기 가스양을 구하고 ZigBee 메인 컨트롤 시스템에 전송한다. 본 연구는 저전력 차량용 임베디드 시스템으로 전력 사용량을 최대로 줄여서 배터리 부하의 데미지를 최대한으로 감소시키고, ZigBee 통신을 통한 차량의 내부 상태 모니터링을 할 수 있는 시스템을 구현하였다.
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.
4차 산업혁명의 발전에 따라 빅데이터의 기술들을 이용하여 연식이 오래된 차량들에서 확인할 수 없는 결과들을 모바일을 이용하여 즉각적으로 확인할 수 있는 시스템을 개발하였다. 먼저 OBD2 센서를 이용하여 차량의 데이터를 수집하였고 수집된 데이터를 라즈베리파이에 저장하여 라즈베리파이가 차량이 주행하는 것과 같은 상황을 두었다. 이후 차량의 데이터가 발생되면 데이터를 실시간으로 수집하고, 수집된 데이터를 여러 개의 노드를 이용해 분산저장한 뒤 시각화 하고자 하는 데이터를 가공, 정제, 처리하고 처리된 결과를 바탕으로 시각화하여 출력한다. 우리는 이와 같은 진행에 빅데이터를 이용하고 차량데이터를 빠르게 처리하여 모바일 기기를 통하여 효과적으로 확인할 수 있다.
본 논문은 대기오염의 주범인 자동차 배기 가스량을 체크하고 차량내의 고장 유 무 진단 시스템 개발이다. 시스템 엔진 정보 추출을 위해 차량 CAN 통신을 이용하고 정보 전송을 위해 ZigBee를 통해 데이터 전송을 한다. 차량 CAN을 위해 차량에서 자체 제공되는 OBD-II 프로토콜을 사용하여 차량의 각종 센서 정보 및 O2 센서 값을 통해 차량 상태 정보 및 배기 가스양을 계산한다. 주행 중인 자동차 엔진 및 내부 고장에 잘 알지 못하는 일반 사용자를 위해 운행 중 실시간 차량의 자가진단 시스템 구축을 목적으로 하고 고장진단 프로토콜 전송을 위한 무선통신 인터페이스로 저 전력 저비용 ZigBee 통신 인터페이스를 구축한다. 자동차 그리고 진단 시스템의 통신을 위해 ZigBee 시스템을 통하여 효율적 저비용 통신 인터페이스를 구성하여 차량내의 엔진 및 각종 센서 정보 네트워크를 지원한다. 차량에서 전송되어 온 각종 센서정보는 ZigBee 기반을 통해 ZigBee 메인 컨트를 시스템에 전송된다. 차량에 이상이 생겼을 때 트러블 코드를 저장하고 자동차가 정비소에 갔을 때 정확한 판단을 하여 신속하게 처리 할 수 있게 해 주며 자동차에 대해서 잘 알지 못하는 운전자에게 정확한 정보를 제공한다. 또한 멀티미디어 시스템 기능을 추가하고 주행 중 무선 인터넷이 가능하도록 시스템을 확장한다. 마지막으로 주행 중 차량 자가진단을 위해 저 전력 임베디드 리눅스 시스템을 구축하고 실 실험을 통하여 구현하고 검증한다.
We demonstrate the hybrid polymer-quantum dot based multi-functional device (Organic bistable devices, Light-emitting diode, and Photovoltaic cell) with a single active-layer structure consisting of CdSe/ZnS semiconductor quantum-dots (QDs) dispersed in a poly N-vinylcarbazole (PVK) and 1,3,5-tirs- (N-phenylbenzimidazol-2-yl) benzene (TPBi) fabricated on indium-tin-oxide (ITO)/glass substrate by using a simple spin coating technique. The multi-functionality of the device as Organic bistable device (OBD), Light Emitting Diode (LED), and Photovoltaic cell can be successfully achieved by adding an electron transport layer (ETL) TPBi to OBD for attaining the functions of LED and Photovoltaic cell in which the lowest unoccupied molecular orbital (LUMO) level of TPBi is positioned at the energy level between the conduction band of CdSe/ZnS and LiF/Al electrode (band-gap engineering). Through transmission electron microscopy (TEM) study, the active layer of the device has a p-i-n structure of a consolidated core-shell structure in which semiconductor QDs are uniformly and isotropically adsorbed on the surface of a p-type polymer core and the n-type small molecular organic materials surround the semiconductor QDs.
It's important to measure fuel consumption of vehicles. It's possible to monitor green house gas from vehicles for various traffic conditions with the measured data. It's effective to eco-drive for drivers with fuel consumption data also. There's a display of fuel consumption in the modern vehicles, but it's not useful to get the data from the display. An estimating method for fuel consumption of a vehicle is suggested in the study. It's a simple but an effective method using GPS data. The GPS data(speed, acceleration, road slope) and vehicle data(weight, frontal area, model year, certified fuel economy) is necessary to estimate the fuel consumption for the method. It calculates driving resistance force to estimate engine power. Then it estimates the necessary fuel consumption to maintain the engine power with fuel-power conversion factor. The conversion factor is corrected with certified fuel economy, model year and rated power. The precision of the methods is checked with road test data. The test driving data was measured with GPS and OBD. The error of the estimated fuel consumption for the measured one is about 1.8%. But the error is large for the 1000 and 100 data number from the total data number of about 10,000. The error is from the larger change range of the GPS data than the one of the measured fuel consumption data. But the proposed estimating method is useful to percept the fuel consumption change for better fuel economy with simple gadget like smart phone or other GPS instruments.
To keep up with the regulation of OBD II(on board diagnostics II), many detection methods for engine misfire have been developed. Among them, the method of using the crankshaft speed fluctuation is the most noticeable in the point of view of lower cost and easier installation than any others. On the basis of the results obtained from the previous engine-dynamometer test, the integrating torque index (ITI) has been introduced. In this research, the instrumental and the interfacing systems to engine control unit(ECU) are developed for the vehicle test. Therefore, the vehicle and chassis-dynamometer test can be carried out in addition to the rough road test. From this test, the previousproposed method proved that it can be applied to the real vehicle.
This paper presents a new evaporative system monitoring method using a virtual HC sensor for an automotive on-board diagnosis. A development was made at providing mathematical expressions from the lambda control information to estimate the HC mass flow purged into the intake manifold from the canister for implementing a virtual HC sensor. The change of the lambda averagevalue reflected the influence of the additional fuel from purging results the sensor estimation of the purged HC amount. Based on this virtual HC sensor, a new evaporative system monitoring method was proposed comparing the amount of purged HC amount with the amount of the HC gas evaporated from the fuel tank and absorbed into the canister. Finally, the method was validated with a simulation using the data logged from the retail car.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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