• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권12호
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• pp.2582-2589
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• 2011

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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.369-373
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• 2012

최근 강화된 국내외의 배출가스 규제 조건을 충족시키기 위해, 사용자의 요구대로 연료의 분사시기와 분사량을 조절할 수 있는 CRDI ECU 제어 알고리즘의 개발이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 산업용 CRDI 엔진 전용 ECU에 적용할 수 있는 노킹 판별 및 엔진 밸런스 보정이 가능한 노킹 분석 시뮬레이터를 개발하였다. 개발한 노킹 분석 시뮬레이터의 결과를 OBD-II 표준을 사용하여 차량 위주의 진단기를 개발하여 운전자가 직접 차량을 진단할 수 있는 운전자 중심의 진단 서비스를 제공하고자 한다. 이를 위해 자동차 고장진단 신호 및 센서 출력 신호를 유선시스템과 무선 시스템인 블루투스 모듈을 이용하여 실시간 통신이 제공 될 수 있는 OBD-II 진단기 S/W 설계 방안을 제안함으로써 차량의 연비를 향상시키고, 유해 배출가스의 발생을 최소화하여 엔진 효율성의 개선 방안을 제시하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.1277-1282
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• 2011

최근 유사석유제품 판매와 정량주유를 하지 않는 주유소로 인해 많은 운전자들이 피해를 입고 있고, 운전자들이 받는 피해가 더 증가할 것이라고 예측한다. 유사석유제품을 사용함으로써 발생하는 피해는 연료계통의 윤활작용 및 자가 청정기능 문제, 부품의 조기 노후화 및 연료계통의 불순물 누적, 배기가스의 유독성 물질 배출, 확인되지 않은 화학적 반응 등이 있다. 이러한 피해를 예방하기 위해 OBD-II 프로토콜로 자동차의 주행 내부정보를 받아 유사 석유제품과 정량주유를 측정하고자 한다. 본 논문에서는 WinCe 기반의 개발보드를 이용하여 WiFi 통신을 지원하는 OBD-II 스캐너를 통해 주행 내부정보를 받아와서 현재 차량의 유사석유제품판별 시스템과 정량주유 시스템을 구현하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.281-284
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• 2011

최근 유사석유제품 판매와 정량주유를 하지 않는 주유소로 인해 많은 운전자들이 피해를 입고 있고, 이러한 현상들이 점점 증가하여 앞으로 그 피해는 더 늘어날 전망이다. 유사석유제품을 사용함으로써 발생하는 피해는 연료계통의 윤활작용 및 자가 청정기능 문제, 부품의 조기 노후화 및 연료계통의 불순물 누적, 정품 휘발유와의 연소속도 차이로 인한 엔진의 부담 가중, 배기가스의 유독성물질 배출, 엔진오일과 확인되지 않은 화학적 반응 등이 발생하게 되는 문제점이 있다. 이러한 피해를 예방하기 위해 OBD-II 프로토콜로 자동차의 주행 내부정보를 받아 유사석유제품과 정량주유를 측정하고자 한다. 본 논문에서는 WinCe 기반의 개발보드를 이용하여 WiFi 통신을 지원하는 OBD-II 스캐너를 통해 주행 내부정보를 받아와서 현재 차량의 유사석유제품판별 시스템과 정량주유 시스템을 구현하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.167-174
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• 2011

본 논문에서는 차량의 CO2 배출량을 추정하기 위한 방법들을 설명하였다. 전 세계적으로 에너지와 환경의 중요성이 부각되고 있으며 자동차 부문의 기술개발에서도 이 점이 크게 강조되고 있다. 특히 CO2는 지구 온난화에 영향을 미치는 온실가스로 배출 규제 대상이 되고 있다. 차량의 주행 거리에 따른 CO2 배출량 추정 방법, 기후 변화 위원회(IPCC))에서 제시한 CO2 배출량 추정 방법, MAF(Mass Air Flow)와 옥탄의 화학반응식을 이용한 CO2 배출량 추정 방법 등에 대해서 설명하고 각각의 방법들의 성능을 비교하였다. 각각의 CO2 추정 방법들에 대한 성능을 확인하기 위해 실차를 이용하여 약 5km의 도로를 주행하면서 OBD-II 포트로 차량의 진단 정보를 획득하고, 주행 거리, 연료 소모량을 구하였다. 정속 주행에서는 비슷한 CO2 배출량 결과를 얻었고, 급가속 주행에서는 IPCC 방식과 화학반응식 방식이 보다 현실적인 배출량 결과를 보임을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.1238-1241
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• 2012

오늘 날 무선 통신의 범위나 그 서비스가 널리 사용됨에 따라, 무선 통신 모듈의 개발 기술 및 그 활용도가 점차 확대되고 있으며 그에 따라서 IT 융합 산업들이 많이 나타나고 있는 추세이다. 본 연구는 차량의 상태를 가져오기 위하여 OBD-II 통신을 이용하고 획득한 데이터를 외부 서버로 전송하여 차량 내부에서 상태를 확인하는 시스템이 아닌 차량 외부에서 확인이 가능한 시스템을 구현하였다. 차량에 장착 된 각종 OBD-II 정보 및 다른 센서들로부터 정보를 읽고 사용자가 보기 쉽게 변환한 후, 무선 통신 모듈을 이용하여 외부 데이터 서버로 전송을 하는 차량 상태 확인 시스템을 구현하였다. 개발한 시스템은 가상의 차량 상태 시뮬레이터와 실제 차량에서 테스트를 진행하였으며 발생된 차량 내부정보는 OBD-II 커넥터를 이용하여 전송하였으며, 본 시스템은 에러 및 손실 없이 해당 데이터가 수신 되는 것을 확인하였다. 또한 이 데이터를 무선 통신 모듈 이용하여 외부 서버로 데이터를 전송을 하였을 때 똑같은 데이터가 에러 없이 송신되는 것을 확인 하였다.

• 오토저널
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• 제22권4호
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• pp.39-43
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• 2000

• 전자공학회논문지 IE
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• 제48권2호
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• pp.19-25
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• 2011

본 논문에서는 연료 소모량을 예측하기 위해 차량 데이터를 이용한 신경회로망 모델링 방식을 제안하였다. 제안한 신경회로망의 훈련과 시험 데이터를 획득하기 위해 시내를 중형 가솔린 차량을 주행하였고, OBD-II 포트에서 입력 데이터로 속도, 엔진 RPM, 쓰로틀 위치 센서(TPS), 흡기 공기량(MAF)을 측정하였고, 목표값으로 연료 소모량을 측정하였다. 입력과 출력 데이터의 빈선형 맵핑을 위해 다층 퍼셉트론 네트워크를 사용하였다. 신경회로망 모델은 평균 제곱오차가 $1.306{\times}10^{-6}$로 연료 소모량을 매우 잘 예측함을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.1292-1305
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• 2013

자동차에 환경 관련 규제가 강화되고 있으나 대체 에너지 개발 이전에 에너지 절감 기술에 대한 필요성이 대두되어 차량의 공회전 상태 시 엔진 구동을 정지시키는 공회전 방지 시스템에 대한 연구가 자동차 제조사 중심으로 연구되어 왔다. 이와 함께 관심도가 높은 차량용 스마트키 시스템에 공회전 방지 시스템을 융합하여 소비자의 구매 욕구를 높임과 동시에 편의성에 대한 장점을 높이고 에너지도 절약하여 친환경적인 공회전 방지 시스템을 보급하기 위한 움직임도 보이고 있다. 본 논문에서는 하나의 전자제어장치에서 두 개의 상이한 시스템을 제어해 친환경적인 공회전 방지 기능과 지능적인 스마트키 기능을 동시에 사용할 수 있는 OBD-II 인터페이스를 이용한 사후 시장용 스마트키 시스템에서의 공회전 방지 알고리즘을 구현하였다. 구현된 공회전 방지 알고리즘은 차량과의 통신 인터페이스를 표준화함으로써 다양한 차종에 대해 시스템을 실제 차량에 장착하는 시간을 단축하였고, 차량 상태 요청신호에 대한 표준 응답 제한시간을 만족함으로써 시스템 제어 시 통신 응답 지연 시간으로 인한 장애가 발생하지 않음을 확인하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권2호
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• pp.285-304
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• 2017

Big data information and pattern analysis have applications in many industrial sectors. To reduce energy consumption effectively, the eco-driving method that reduces the fuel consumption of vehicles has recently come under scrutiny. Using big data on commercial vehicles obtained from digital tachographs (DTGs), it is possible not only to aid traffic safety but also improve eco-driving. In this study, we estimate fuel consumption efficiency by processing and analyzing DTG big data for commercial vehicles using parallel processing with the MapReduce mechanism. Compared to the conventional measurement of fuel consumption using the On-Board Diagnostics II (OBD-II) device, in this paper, we use actual DTG data and OBD-II fuel consumption data to identify meaningful relationships to calculate fuel efficiency rates. Based on the driving pattern extracted from DTG data, estimating fuel consumption is possible by analyzing driving patterns obtained only from DTG big data.