• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.267-270
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• 2021

자동차 진단을 위해서는 자동차 전자 장치인 ECU(Electronic Control Unit)로 구성된 전자 장치를 통해 다양한 통신방식을 활용하여 ECU 내 또는 ECU 간 진단 데이터를 수집하고 진단데이터를 관리하여 이뤄지고 있다. 통신 방식으로는 LIN, CAN, FlexRay 등이 주로 사용되고 있다. 최근에는 Ethernet 기반으로 유선/무선 통신을 활용하고 있다. 자동차 진단을 수행하려면 ECU에서 발생되는 진단코드를 알고 있어야 하고, 진단통신을 이용하여 진단 데이터를 수집할 수 있어야 가능하다. 또한, 자동차 진단에 필요한 응용소프트웨어가 구성되어야 ECU로부터 진단데이터를 관리할 수 있다. 많은 자동차 제조사가 자동차 전장 표준인 AUTOSAR 표준을 기반으로 ECU를 제작하고 있으면, 소프트웨어 구조 또한 표준에 따라 적용될 수 있도록 구성되어 있다. 본 논문에서는 AUTUSAR 표준의 자동차 진단 통신 방식을 이해하고 진단 데이터 구성과 처리 방식에 대해서 연구하였으며, 소프트웨어 컴포넌트와 진단통신, 진단 이벤트 처리에 대한 내용에 대해서 연구하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.507-509
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• 2022

자동차 내부 진단 데이터를 수집하기 위해서는 다양한 자동차 부품에 포함되어 있는 ECU(Electronic Control Unit)의 진단데이터를 수집하여야 한다. ECU의 진단데이터를 수집하기 위해서는 진단통신을 활용할 수 있다. 본 논문에서는 표준 진단 통신을 통해 ECU의 기능에 따른 진단데이터를 수집하는 방법과 진단통신 모듈에 대해서 분석하였다. 많은 자동차 제조사가 사용하는 자동차 전장 표준인 AUTOSAR의 표준 모듈 중에서 진단 통신 모듈에 대해서 연구하였으며, 진단데이터 처리가 ECU를 통해 처리되는 과정에 대해서 연구하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.555-560
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• 2018

본 논문에서는 실차기반의 전기자동차 진단시스템을 활용한 교육용 콘텐츠에 관한 연구를 대상으로 한다. 먼저, 최근 늘어나고 있는 전기자동차의 이해를 돕기 위해 전기자동차를 구성하고 있는 핵심 부품과 전기자동차의 주행모드와 동작원리에 대해서 기술한다. 또한 전기자동차 시험 장치와 특성분석을 위한 진단시스템을 구현하였으며 실차기반의 실험 수행을 통해 주행모드에 따라 나타나는 특성을 분석하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.62-66
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• 2007

본 논문은 Wibro 시대를 맞아 차량내에서 인터넷이 가능하고 다양해지는 자동차 시스템에 적응하고 사용자가 자동차를 스스로 진단하고 이상이 생겼을 때 스스로 저장하여 자동차 정비소에 갔을 때 정확한 판단을 하여 신속하게 처리 할 수 있게 해 주며 자동차에 대해서 잘 모르는 운전자에게 정확한 정보를 제공한다. 주행 중에 자가 진단을 위해 임베디드 리눅스 시스템을 구축하고 자동차 와 진단 시스템의 통신을 위해 캔과 RS232 통신을 위한 EML327를 통해 통신을 한다. 그리고 미디어 플레이와 웹서버를 포팅하여 사용자 어플리케이션을 제공한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.499-502
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• 2011

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.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권10호
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• pp.1338-1346
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• 2007

모바일 단말기의 성능과 해상도가 발전함에 따라 모바일 단말기는 단순히 음성통신 장치가 아닌 다양한 서비스를 제공하는 도구로 인식되기에 이르게 되었다. 또한 인간과 기계간의 사용자 인터페이스의 진보로 인하여 전자장치와 임베디드 시스템 기술에 기반한 차량의 진단과 관리 기술이 출현하고 있다. 본 논문에서는 모바일 단말기에서 OBD-II(On Board Diagnostics version II) 프로토콜을 이용하여 자동차를 진단하는 기능에 대하여 설명하고자 한다. 2005년 이후 국내에 출시되는 모든 자동차에는 진단 시스템 표준인 OBD-II 시스템 장착이 의무화되었다. 본 연구에서는 이러한 배경을 바탕으로 OBD-II표준을 기반으로 한 프로토콜 변환기와 개인소지 휴대폰만으로 자동차의 진단이 가능한 자동차 자기진단시스템을 개발하게 되었으며, 여기에 필요한 사용자 인터페이스는 모바일 표준 플랫폼인 WIPI에서 구현하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.607-612
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• 2015

자동차 진단 데이터의 양이 증가함에 따라 자동차 에코시스템의 액터는 스마트 자동차에서 수집된 데이터에 따라 새로운 서비스를 시뮬레이션 하거나 설계하기 위하여 실시간으로 분석을 해야 하는 어려움에 직면하게 된다. 본 논문에서는 자동차에서 생성된 막대한 양의 자동차 내장 진단 데이터를 처리하고 분석하는데 필수적이고 심오한 해석학을 제시하는 빅 데이터 솔루션에 관한 연구를 하였다. Hadoop 및 그 에코시스템은 자동차 소유자에 대한 새로운 서비스 제공을 위해 자동차 에코시스템의 액터에 의해 사용될 수 있는 막대한 데이터 및 전달된 유용한 결과를 처리하기 위해 개발된 것이다. 지능형 교통시스템이 안전성 보장, 속도로 인한 사고로 입는 상해 및 충돌의 비율 감소 등에 관여함에 따라, 자동차 진단 데이터 기반의 빅 데이터 솔루션 개발을 통해 향후 실시간 결과 감시, 여러 스마트 자동차에서의 데이터 수집, 수집된 데이터에 대한 신뢰성 있는 처리 및 용이한 저장을 실현화하게 된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.263-266
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• 2011

자동차 운전자는 자신의 안전을 위해 항상 차량의 상태를 점검하여 차량의 상태를 파악하는 것이 필수이다. 만약 운전자가 차량의 상태를 알고자 한다면 전문 업체에게 의뢰하기 때문에 운전자는 많은 시간과 금전적 비용이 지불되어야 한다. 현재 IT의 발달로 인해 스마트폰의 다양한 기능을 이용하여 차량의 상태를 점검 할 수 있게 되었다. 그렇지만 기존의 스마트폰 자동차 진단 시스템은 자동차의 전문적인 지식이 학습해야 차량 상태를 알 수 있는 상태라 사용자들에게 진단기의 필요성이 부각되지 않는다. 이러한 불편한 점을 반영하여 스마트폰을 이용해 사용자들이 손쉽게 사용할 수 있으면서 자신의 차량 상태를 한 번에 파악할 수 있는 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 OBD-II 프로토콜 변환 블루투스 커넥터를 통해 받아오는 OBD-II 정보를 이용해 자동차 운전자에게 필요한 차량 소모품 교체 주기의 점검, 차량 문제점 진단, 그리고 에코 드라이빙 판단 정보를 사용자에게 실시간으로 보여주며 손쉽게 사용할 수 있는 자동차 진단 시스템을 안드로이드 기반 스마트폰에서 구현 하였다.

• 대한기계학회논문집
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• 제16권10호
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• pp.1833-1840
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• 1992

본 연구에서는 자동차의 발달에 따른 정비 전문가의 상대적인 능력 감퇴를 보 완하고 진단의 정확성을 높일 수 있도록 소음계측에 의한 인공 지능적 뉴로-퍼지 진단 기법을 연구하였다. 이를 위하여 진단결과에 영향을 미치는 많은 작용변수와 다양한 차량상태 등을 고려함으로서 보다 신뢰성 있는 결과를 산출해내기 위한 퍼지(fuzzy) 추론 방식의 판단법을 도입하였으며, 진단이 실패했을 경우나 입력된 데이터가 충분하 지 못할 경우에 시스템 자체의 지식을 확장시켜 나갈 수 있도록 해밍네트(hamming net )에 의한 패턴인식 기법을 적용하였다. 그리고 컴퓨터 시뮬레이션과 자동차를 대상 으로 고장진단 실험을 실시하여 기존의 진단기법과의 비교를 통한 뉴로-퍼지 진단기법 의 효율성과 알고리즘의 타당성을 검증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.1449-1454
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• 2015

자동차 진단 데이터의 양이 증가함에 따라 자동차 에코시스템의 액터는 스마트 자동차에서 수집된 데이터에 따라 새로운 서비스를 시뮬레이션 하거나 설계하기 위하여 실시간으로 분석을 해야 하는 어려움에 직면하게 된다. 본 논문에서는 자동차에서 생성된 막대한 양의 자동차 내장 진단 데이터를 처리하고 분석하는데 필수적이고 심오한 해석학을 제시하는 빅 데이터 솔루션에 관한 연구를 하였다. Hadoop 및 그 에코시스템은 자동차 소유자에 대한 새로운 서비스 제공을 위해 자동차 에코시스템의 액터에 의해 사용될 수 있는 막대한 데이터 및 전달된 유용한 결과를 처리하기 위해 개발된 것이다. 지능형 교통시스템이 안전성 보장, 속도로 인한 사고로 입는 상해 및 충돌의 비율 감소 등에 관여함에 따라, 자동차 진단 데이터 기반의 빅 데이터 솔루션 개발을 통해 향후 실시간 결과 감시, 여러 스마트 자동차에서의 데이터 수집, 수집된 데이터에 대한 신뢰성 있는 처리 및 용이한 저장을 실현화하게 된다.