유기물/무기물 나노 복합체를 사용하여 제작한 메모리 소자는 간단한 공정과 3차원의 고집적, 그리고 플렉서블한 특성을 가지고 있어 차세대 전자 소자 제작에 매우 유용한 소재이기 때문에 많은 연구가 진행되고 있다. 다양한 유기물 메모리 소자중에서 유기 쌍안정성 소자(organic bistable devices, OBD)의 전하 수송 메커니즘은 많이 연구가 되었지만, 트랩의 밀도와 분포에 따른 전기적 특성에 대한 연구는 미흡하다. 본 연구에서는 두 전극 사이에 나노 입자가 분산되어 있는 유기물 박막에 존재하는 트랩의 밀도와 분포로 인해 같은 인가전압에서도 다른 전도율이 나타나는 현상을 분석하였다. 하부 전극으로 Indium-tin-oxide가 코팅된 유리기판과 상부 전극인 Al 사이에 나노입자가 분산된 폴리스티렌 박막을 기억 매체로 사용하는 OBD를 제작하였다. OBD의 전기적 특성을 관찰하기 위하여 space-charge-limited-current (SCLS) 모델을 사용한 이론적인 연구를 실험 결과와 비교 분석하였다. 계산된 전류-전압 결과는 트랩 깊이에 따른 가우스 분포로 이루어진 개선된 SCLS 모델을 사용하였을 때 측정된 전류-전압 결과와 잘 일치 하였다. 낮은 인가전압에서 Ohmic 전류가 생기는 것을 개선된 SCLS 모델과 병렬저항을 사용하여 설명하였다. 이 연구 결과는 유기물/무기물 나노 복합체를 사용하여 제작한 OBD의 트랩의 밀도와 분포에 따른 전기적 특성을 이해하는데 도움을 준다.
알려진바 한 해 우리나라에서 200여 건 이상의 차량 급발진으로 추청 되는 사고(Sudden Unintended Acceleration, SUA)가 발생하지만 지금까지 명확하게 급발진으로 추정되는 사고의 원인을 밝혀내지 못해 사고를 당한 운전자는 막대한 정신적, 물질적 피해를 보고 있다. 이에 차량의 급발진으로 추정되는 사고 시 차량의 상태 및 원인 파악을 위하여 차량 내 설치되는 OBD-II(On Board Diagnostics-II)와 운전자의 발쪽을 촬영하는 Foot Camera를 이용하여 통합 블랙박스 시스템을 구현하고자 한다. 지금까지의 블랙박스 시스템은 단순히 사고 시 영상을 촬영 저장하여 운전자에게 보여 주는 장치라면 현재 구현하려는 통합시스템은 블랙박스 자체에서 이동 통신을 통한 차량데이터 실시간 서버 전송 및 스마트 폰과 스마트 패드의 앱(App)으로 OBD-II와 메인서버와의 통신을 통해 사용자 차량의 현재 상태, 차량의 이상 유무, 소모품 교환 시기, 차량사고 시 영상 및 급발진 추정 시 차량상태, 위치, 이동거리, 운전자의 발쪽 영상 저장 및 재생 등 사용자가 필요로 하는 다양한 기능과 정보들을 블랙박스 하나로 통합하여 구현 할 것이다. 이 시스템이 개발되면 차량 관리에 서툰 여성 운전자들, 좀 더 체계적이고 손쉽게 내 차 정보를 원하는 운전자들과 전 세계 자동차 소비자들의 관심사인 급발진에 대한 사고 분석이 정확해 질 것으로 여겨진다.
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.
본 논문에서는 에코 드라이빙 컴포넌트 기반 카쉐어링 서비스를 제안하였다. 카쉐어링 서비스는 웹 서비스와 스마트폰 애플리케이션으로 구성된다. 제안한 서비스는 시간과 연료 소모량을 기반으로 요금을 징수한다. 연료 소모량을 획득하기 위해 OBD-II 데이터의 MAF 값을 이용하였다. 애플리케이션은 스마트폰과 차의 OBD-II 포트를 연결하기 위해 블루투스를 이용한다.
CRDI 시스템에서의 ECU는 센서의 정보를 분석하여 최적의 조건으로 엔진이 동작하도록 한다. 이러한 ECU의 프로그램 부분과 데이터 부분은 제작자에서만 변경할 수 있어 엔진을 진단하는 진단기의 경우 전문가가 아니면 사용하거나 내용을 이해하기가 쉽지 않다. 본 연구에서는 산업용 차량의 엔진 데이터 값을 OBD-II표준을 사용하여 입력받아 사용자 중심의 진단기를 PC 및 모바일용으로 개발하였다. 본 연구의 진단기는 운전자 중심의 진단 서비스를 제공하며, 자동차 고장진단 신호 및 센서 출력 신호를 유선시스템과 무선 시스템인 블루투스 모듈을 이용하여 실시간 통신이 제공되도록 함으로써 엔진이상으로 인한 사고의 예방이 가능하고, 최적의 조건으로 엔진이 동작하므로 과도한 배기가스 배출이나 불완전 연소가스 배출과 같은 대기환경오염을 예방할 수 있어 최근 대두되고 있는 에코산업에도 이바지 할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 차량의 상태를 실시간으로 모니터링하고, 중요한 정보를 운전자에게 효과적으로 제공하는 시스템을 제안한다. 본 논문에서 개발한 차량 운행 정보시스템은 블루투스 OBD2 커넥터를 통해 차량의 PID 값을 식별 및 수집하고, 이를 라즈베리파이와 7인치 터치 디스플레이를 이용하여 운전자에게 한눈에 보일 수 있는 형태로 정보를 제공한다. 수집된 데이터는 실시간으로 SD 카드에 저장되며, 차량에 이상이 생겼거나 사고가 발생했을 때, 이를 입증하기 위한 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
차량의 정확한 위치 추정을 위하여 GPS (global positioning system)와 영상 센서, 관성 센서 등을 결합한 복합 측위에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 복합 측위에 있어 중요한 요소 중 하나인 각 센서 간의 시각동기화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 GPS 시각 정보를 기준으로 시각동기화 된 영상 센서, 관성 센서와 OBD (on-board diagnostics) 측정치를 획득하는 기법이다. GPS로부터 시각 정보와 위치 정보를 획득하며, 관성 센서로부터 차량의 자세에 관련된 측정치와 OBD를 활용하여 차량의 속력을 획득한다. 영상 센서로부터 획득한 영상에 GPS 시각 정보와 위치 정보, 관성 센서와 OBD의 측정치를 색상으로 변환하여 영상 픽셀에 삽입하는 기법을 제안한다. 또한, 영상에 삽입된 시각동기화 된 센서 측정치들은 변환 과정을 통하여 추출할 수 있다. 각 센서들의 결합을 위하여 임베디드 리눅스 보드를 활용하였으며, 제안된 기법의 성능 평가를 위하여 실제 차량 주행을 통한 실험을 수행하였다.
차량 운전자는 안전을 위해 항상 자신의 차량의 상태를 점검하고 파악하는 것이 필수이다. 하지만 운전자가 차량의 상태를 알고자 한다면 전문 업체에게 의뢰하기 때문에 운전자는 시간과 금전적인 비용이 지불되어야 한다. 오늘날 빠르게 변화하는 IT기술의 발달로 인해 스마트폰의 다양한 기능을 이용하여 차량의 상태 점검을 할 수 있게 되었다. 하지만, 기존 스마트폰 자동차 진단 시스템은 자동차의 전문적인 지식을 학습해야 차량 상태를 알 수 있기 때문에 사용자들에게 진단기의 필요성이 부각되지 않는다. 이러한 점을 반영하여 스마트폰을 이용해 사용자들이 손쉽게 자신의 차량 상태를 한 번에 파악할 수 있는 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 OBD-II 프로토콜 변환 WiFi 커넥터를 통해 받아오는 OBD-II 정보를 차량 운전자에게 필요한 차량 소모품 교체 주기의 점검, 차량 문제점 진단 정보를 사용자에게 실시간으로 보여주며 손쉽게 사용할 수 있는 자동차 소모품 구현을 IOS 기반 스마트폰에서 구현 하였다.
본 논문에서는 차량 OBD-II 인터페이스를 통해 쉽게 확보할 수 있는 차량 진단 정보로부터 차량의 연료 소모량을 예측하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 차량으로부터 제공되는 흡입 공기량(MAF), 단기 연료 보정(STFT), 장기 연료 보정 (LTFT) 값이 연료 소모량과 관계가 있다고 가정하고, 흡입 공기량, 단기 연료 보정, 장기 연료 보정을 입력 변수로 하며, 연료 소모량을 출력으로 구성하였다. 차량 OBD-II 인터페이스를 이용하여 획득한 값과 차량관련 전문업체로부터 지원받은 연료 소모량 값의 관계를 연소 반응식으로 구성하였다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위해 도심 도로 5 Km를 실제 주행테스트를 수행하였고, 제안한 차량 데이터를 이용한 연료 소모량 예측 알고리즘의 성능을 확인하였다.
OBD-II regulations are already effective in many countries. The California Air Resources Board(CARB) first issued regulations in 1985 for the 1988 model year, known as OBD-I, and required the vehicle's engine management computer to warn the driver by means of a dash-mounted light if a malfunction occurred in either the oxygen sensor, the exhaust gas recirculation(EGR) valve or the evaporative emission system purge solenoid, and to store information on troubles that have no recurrent characteristics. This paper presents two methods of wireless monitoring OBD signal, which is one of the ECU output for self diagnostic measurement. RF module is used to monitor ECU's Self diagnostic signal remotely. Two kinds of measurement systems which are based on micro-controller(80C196KC) for portable detection and PC for sever are considered for receiving the RF signal. Therefore, possibility of real-time monitoring of ECU's self diagnostic signal remotely is verified on this paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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