• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.497-499
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• 2020

자율주행 차량이 많아지고 차량의 ECU가 고도화되면서 정확한 차량의 데이터를 획득하고 분석하여 활용하는 것이 중요해지고 있다. 현재에는 내연 기관 차량의 ECU 데이터를 얻기 위해서 OBDII 포트(규격)에 기반한 CAN동선을 주로 이용하고 있다. 하지만 OBDII 규격을 통해서 연비와 같은 중요한 차량 정보를 얻는 경우, 변환식 (MAF 센서(흡입 공기량 센서)와 공기/연료 비율을 이용)의 오차 범위가 커서 데이터의 정확도가 낮다. 본 연구에서는 머신 러닝 기법 중에 하나인 회귀 기법을 통해서 기존의 계산보디 더 정확한 연비를 구할 수 있는 모델을 개발하였다. 이러한 모델 개발을 통하여 차량의 RAW 데이터를 기반으로 필요한 차량 데이터를 정확하게 구할 수 있게 되었으며 20회가 넘는 실 도로주행을 통해서 본 모델의 정확도를 검증하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권2호
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• pp.57-64
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• 2021

자율주행차 시대가 도래하면서 ECU (Electronic Control Unit)는 점차 고도화되고 있고, 이에 따라 차량에서 정확한 데이터를 추출하고 분석하려는 연구가 다양하게 시도되어 왔다. 그러나 ECU는 차량 제조사별로 상이한 프로토콜을 가지고 있어 상용 단말기로는 정확한 데이터 추출과 분석이 어렵다. 본 연구에서는 정확한 차량 데이터를 추출하기 위하여 전용 펌웨어를 개발하여 차량의 2019년 1월부터 2월의 실제 주행데이터 53,580건의 데이터를 추출하였으며, 20회가 넘는 실제 도로 주행을 통해서 데이터의 정확도를 검증하였다. 이러한 데이터를 바탕으로 실시간 연료 소비량 예측 모델의 정확도를 높이기 위하여 스태킹 앙상블 기법을 이용하였다. 본 연구에서는 베이스 모델로 Ridge, Lasso, XGBoost, LightGBM이 사용되고 메타 모델은 Ridge가 사용되었으며, 예측 성능은 MAE 0.011, RMSE 0.017로 최적의 결과를 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.66-69
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• 2010

최근 차량에는 차량과 IT와 결합을 차량의 안전성, 편리성을 위해 많은 전자제어장치(ECU)가 장착되어 있고 있다. 이러한 전자제어장치는 각 전자제어장치에 대한 Data는 OBDII 네트워크에 전송을 하고 멀티미디어에 대한 Data 는 MOST 네트워크에 전송을 한다. 본 논문에서는 기존의 블랙박스의 문제점을 보완하기 위해 차량용 네트워크의 새로운 멀티미디어 네트워크인 MOST 차량용 네트워크와 현재 차량에서 표준적으로 쓰이는 OBDII 차량용 네트워크를 이용하여 전자제어장치의 데이터를 이용한 Data들을 취합하여 차량의 현재 상황을 판단하고 정보를 제공함으로써 차량의 안전성 및 블랙박스로써의 역할을 극대화 시킬 수 있는 차량용 블랙박스 시스템을 구현하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.76-79
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• 2010

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.