오늘날 자동차에서 배출되는 유해 가스로 인한 지구 온난화를 막기 위하여 많은 환경규제를 받고 있다. 때문에 대부분의 국가들은 출시되는 자동차나 운행 중인 자동차에 대하여 배출가스 검사를 의무적으로 실시하여 배출가스에 의한 대기오염을 줄일 수 있도록 법제화하고 있다. 본 논문에서는 "배출가스 검사/진단시스템" 개발에 대한 고찰을 통하여 배출가스, RPM, 소음을 측정할 수 있는 MCU(micro controller unit) 기반의 데이터 계측기에 대한 설계방안을 제시하고자 한다. 또한, MCU를 기반으로 배출가스(HC, CO, CO2 등) 데이터 확보를 위한 광학 필터처리 기술 및 신호처리 알고리즘을 검토하였다. 자동차의 RPM을 측정할 수 있는 알고리즘에 대한 검토와 배출가스 및 소음을 측정할 수 있는 알고리즘을 개발하여 RS-485, TCP/IP 기반으로 데이터를 전송할 수 있는 배출가스 검사시스템을 제시하고자 한다.
최근 탄소배출을 최소화하기 위해 전기자동차의 사용이 증가함에 따라 핵심 부품인 리튬이온 배터리의 상태 및 성능 분석의 중요성이 대두되고 있다. 따라서 배터리의 상태 및 성능에 영향을 줄 수 있는 배터리의 전압, 전류 및 온도뿐만 아니라 전기 자동차의 운행 데이터 및 충전 패턴 데이터를 활용한 종합적인 분석이 필요하다. 따라서 전기적 이동 수단에서 수집되는 배터리 데이터 수집 및 데이터 전처리, 단순 배터리 데이터에 추가적인 운전자 운전 습관에 대한 데이터 수집 및 전처리, 분석된 영향인자를 기반으로 인공지능 알고리즘 세부 설계 및 수정, 해당 알고리즘을 기반으로 하는 배터리 분석 및 평가 모델 설계하였다. 본 논문에서는 실시간 전기버스를 대상으로 운행 데이터와 배터리 데이터를 수집하여 Random Forest 알고리즘 활용하여 학습시킨 후, XAI 알고리즘을 통해 배터리 상태 중요 영향인자로 배터리의 상태, 운행 및 충전 패턴 데이터 등을 종합적으로 고려하여 운행 패턴에서 급가속, 급 감속, 급정지와 충 방전 패턴에서 일 주행횟수, 일일 누적 DOD와 셀 방전에서 셀 전압 차 , 셀 최대온도, 셀 최소온도의 요소가 배터리 상태에 많은 영향을 미치는 인자로 확인되었으며, Random Forest 알고리즘 기반으로 배터리 분석 및 평가 모델을 설계하고 평가하였다.
자동차 산업 인프라의 발달로 자동차 사용 인구는 지속적으로 증가하고 있으며, 이에 따른 자동차 사고도 매년 증가하고 있다. 자동차 사고는 개인 및 사회의 비용손실과 즉결되므로 많은 운전자들이 자동차용 블랙박스(사고영상기록장치)를 구입하여 장착하고 있다. 이런 자동차용 블랙박스는 교통사고 시점의 영상을 저장 재생 하므로 정확한 사고원인을 규명하는데 활용되고 교통사고를 예방하는 효과가 있다. 그러나 그 이면에 자동차용 블랙박스는 자동차가 운행될 때 마다 영상을 촬영하고 저장되기 때문에 의도되지 않은 개인의 사생활이 노출 될 수 있으며 또한 저장된 사고영상 데이터를 의도적으로 조작하여 교통사고의 원인규명을 방해하는 문제가 발생 하기도 한다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 국내 관련 동향을 알아보고 보안기술을 적용 할 수 있는 방안을 제시하고자 한다.
본 논문은 Crandall의 탑승자 사망에 관한 모형에 Directed Graph를 응용한 것으로써 데이터는 Crandall이 사용한 미국의 1947-1981 기간의 탑승자 사망 데이터를 1993년까지 확장한 것을 사용하였다. Directed Graph Algorithm방법은 최근에 컴퓨터과학 분야에서 발전된 것을 원용한 것이다. 먼저 1947-1981 기간의 데이터를 기초로 하여 회귀분석을 통한 분석 대신에 Directed Graph Algorithm을 이용한 결과, 회귀분석을 이용했던 Crandall의 결과와는 달리 탑승자 사망은 소득수준, 자동차의 운행거리, 자동차의 안전장치 수준에 의하여 직접적으로 결정이 되는 것으로 나타났다. 자동차의 운행거리는 수득수준과 시내주행에 대한 교외주행 의 비 에 의해서 결정되는 것으로 나타났다. 이런 결과에 근거하여 3SLS(three stage least squares regression)를 이용하여 추정하고, 이러한 추정에 근거하여 1982-1993 기간을 예측했으며, Crandall의 원래의 모형의 예측력과 비교를 하여?. 예측 결과 본 모형이 MSE(mean squared error)를 기준으로한 예측력에서 훨씬 뛰어난 결과를 보였다. 더욱 중요한 것은 본고에서는 Crandall이 사용한 변수간에 기존의 계량적 방법으로는 색출이 불가능했던 잠재변수 (Latent variable)가 존재함을 구체적으로 보임으로써 회귀분석을 통한 모형화는 진정한 변수간의 관계를 반영치 못함을 보인 것이다.
본 논문에서는 32비트 RISC 프로세서인 PXA255 임베디드 시스템에 리눅스와 HTTP(Hypertext Transfer Protocol) 웹 서버인 GoAhead를 포팅해 웹 서버를 구축하고, 웹 서버를 기반으로 자동차의 실시간 위치 추적시스템을 구현하였다. 운행중인 자동차의 위치 파악은 임베디드 시스템에 GPS 수신기를 장착하여 위성으로부터 전송받은 위치 데이터를 CGI나 자바프로그램을 이용해 프로그램 하였으며, 웹 브라우저를 통해 현재 자동차의 위치를 추적할 수 있는 있도록 하여, PC나 핸드폰, PDA와 같은 개인용 단말기로 장소에 구애받지 않고 쉽게 위치를 파악하도록 하였다.
자동차를 안전운행하기 위해선 운전자는 항상 자동차 상태를 점검해야 한다. 많은 현대인이 자신의 주된 업무 이외에 시간을 따로 할애하여 전문 정비 업소에 방문해 자신의 자동차 상태를 점검받는 것은 정말 어려운 일이다. 지속적으로 자동차 상태를 점검 받지 못하면 운전자 자신의 생명은 물론 주변의 상황까지 어렵게 만드는 큰 사고를 발생할 가능성이 크다. 이를 방지하기 위해 운전자 스스로 자동차 상태를 손쉽게 확인 할 수 있게 도와주는 점검 도구 및 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 운전 중 변화하는 데이터(위치 및 자동차 내부 데이터)를 근거로 주행정보를 기록 후 스마트폰을 활용해 운전자가 스스로 자동차 상태를 손쉽게 점검할 수 있고, 좀 더 나아가 인터넷을 이용해 주행정보를 전문 정비업소에게 공유하여 자동차 상태를 자세히 점검 받을 수 있는 시스템을 설계하고 구현하였다.
장래 국내외 자율주행 차량이 보급되면, 자율주행 차량의 사고 역시 발생 빈도가 늘어날 전망이다. 특히, 완전자율주행 자동차가 운행할 경우, 자동차의 사고 자체뿐만 아니라 운행 중 승객 간의 성폭력, 폭행, 사기 등 여러 가지 형사/민사상 문제가 발생할 수 있다. 이 경우, 자율주행차량의 운행 사고와 차량 내 승객의 사고에 대한 포렌식 역시 변화할 전밍이다. 이 글은 자율주행차량의 보안 위협에 대한 유형, 블록체인 기술을 이용한 증거 데이터의 무결성 유지 방안, 디지털 포렌식의 연구를 고찰하였다. 이를 통해 블록체인 기술을 활용한 자율주행 차량에서 발생할 위협과 다양한 사고 유형 별 포렌식 기법 등을 시나리오식으로 기술할 수 있었다. 본 연구를 통해 자율 주행 차량 대상 취약점, 공격에 대응하기 위한 국내외 웹사이트의 포렌식 보안 기술 조사 및 연구기관, 정보보안기업의 블록체인 보안 연구를 조사하여 사고 전/후 자율주행 차량의 포렌식을 돕는 블록체인 기법을 제안하였다.
차량용 블랙박스는 음성, 영상 및 자동차의 여러 운행정보를 저장하는 매체이며, 이를 근거로 사고의 재구성이 가능하기 때문에 최근 자동차 시장에서 주목을 받고 있다. 또한 상업용 차량을 중심으로 블랙박스의 장착이 확산되면서 수년 내에 시장은 더욱 커질 전망이다. 그러나 현재의 블랙박스는 저장된 데이터에 대한 변경을 확인할 수 있는 무결성을 제공하지 못하기 때문에 사고 원인에 대한 법적 증거로 채택되기에는 적합하지 않다. 즉, 블랙박스는 생성한 데이터를 단지 저장만 할 뿐이기 때문에 저장된 데이터는 외부공격자나 내부공격자에 의해 위, 변조될 수가 있다. 무결성을 보호받지 못한 데이터는 신뢰 받을 수 없기 때문에 이점은 자동차 보험회사나 법정에서 큰 이슈이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결할 수 있는 차량용 블랙박스 시스템을 위한 실시간 데이터의 무결성을 보장하는 기법을 제안하고, 이 기법을 구현한 시뮬레이션 프로그램의 실험 결과를 제시한다.
대중교통의 이용량이 증가해 감에 따라 그 중 자동차의 연비를 올리기 위하여 많은 연구들이 수행되고 있다. 본 연구의 목표는 자동차의 3가지 모델을 통해 자동차의 연비를 높일 수 있기 위하여 전방 차체를 설계하고자 하는 것이다. 모든 모델들은 CATIA 프로그램으로 설계되었고 ANSYS 프로그램으로 자동차의 외부 공기에 대한 유동해석을 모델별로 수행하였다. 시속 90km/h의 운행 속도에서는 차체가 길쭉할수록 공기의 저항을 덜 받아 연비를 높일 수 있는 효과가 있다고 사료된다. 본 연구를 통하여 기차의 효율성을 극대화할 수 있는 자동차의 전방 차체를 설계하는데 도움이 될 수 있다. 본 연구에서의 자동차 내부에 있는 라디에이터 위치에 따른 유동 해석에 관한 설계 데이터를 이용함으로서 실제적인 자동차에서의 부품에 융합하여 그 미적 감각을 줄 수 있다.
Changwon City has the second highest accident rate with 79.6 according to the city bus accident rate. In fact, 250,000 people use the city bus a day in Changwon, The number of accidents is increasing gradually. In addition, a recent fire accident occurred in the engine room of a city bus (CNG) in Changwon, which has gradually expanded the public's anxiety. In the case of business vehicles, the government conducts inspections with a short inspection cycle for the purpose of periodic safety inspections, etc., but it is not in the monitoring stage. In the case of city buses, the operation records are monitored using Digital Tacho Graph (DTG). As such, driving records, methods, etc. are continuously monitored, but inspections are conducted every six months to ascertain the safety and performance of automobiles. It is difficult to identify real-time information on automobile safety. Therefore, in this study, individual automobile management solutions are presented through machine learning techniques of inspection results based on driving records or habits by linking DTG data and Vehicle Inspection Management System (VIMS) data for city buses in Changwon from 2019 to 2020.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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