KR102186297B1 - 멀티플랫폼 지능형 자동차 진단 시스템 - Google Patents

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KR102186297B1 KR1020190002738A KR20190002738A KR102186297B1 KR 102186297 B1 KR102186297 B1 KR 102186297B1 KR 1020190002738 A KR1020190002738 A KR 1020190002738A KR 20190002738 A KR20190002738 A KR 20190002738A KR 102186297 B1 KR102186297 B1 KR 102186297B1
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    • G06N3/02—Neural networks

Abstract

본 발명은 멀티플랫폼 지능형 자동차 진단 시스템에 관한 것으로, 내부통신망(21)을 통해 차량(20)의 각종 제어기들에서 공유되는 진단데이터를 외부로 송신하는 외부통신모듈(25)과, 차종별 진단정보 데이터베이스(41)를 포함하여, 진단데이터에 부합하는 진단정보 데이터를 전송하는 진단서버(40)와, 상기 외부통신모듈(25)을 통해 차량(20)의 제조사, 모델 및 연식을 포함하는 차량 정보 및 진단데이터를 수신하고, 상기 진단서버(40)에 차량 정보 및 진단데이터를 제공하고, 진단서버(40)로부터 진단정보 데이터를 수신하여 표시하는 차주 진단기기(10)를 포함한다.

Description

멀티플랫폼 지능형 자동차 진단 시스템{Multi-platform intelligent automotive diagnostic system and diagnostic}
본 발명은 멀티플랫폼 지능형 자동차 진단 시스템에 관한 것으로, 더 상세하게는 스마트 기기를 이용하여 자동차 진단을 수행할 수 있는 멀티플랫폼 지능형 자동차 진단 시스템에 관한 것이다.
종래의 자동차 진단은 스캐너로 자동차와 통신하여 센서의 이상 등을 감지하는 수준이었다. 이때 자동차 제조사에 따라 또는 자동차의 모델과 연식에 따라 통신 방식 등에 차이가 있으며, 따라서 하나의 스캐너로는 모든 차종에 대한 진단을 수행할 수 없는 문제점이 있었다.
이러한 문제점을 고려하여 등록특허 10-1889049(2018년 8월 9일 등록, 딥러닝 기반의 인공지능을 이용한 자동차 진단 방법 및 장치)에는 OBD 데이터를 전처리하여 공통으로 처리할 수 있는 데이터로 변환하여 신경망 훈련을 통해 고장을 진단할 수 있는 특징이 있다.
또한, AUTEL 사의 범용 진단기 등이 개발되어 다양한 차종에 대한 진단을 수행할 수 있으나, 가격이 비싸며, 신규 차량의 출시 또는 연식의 변경 내용이 계속 업데이트 되어야 하지만, 업데이트가 용이하지 않은 문제점이 있었다.
아울러 종래의 자동차 진단은 주로 자동차의 안전 관련 센서의 검출결과 또는 센서이상을 확인하는 작업이었으며, 안전 관련 센서가 아닌 외부 통신장치, 오디오시스템 등의 이상은 별도로 점검해야 하는 문제점이 있었다.
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는, 스마트폰 또는 테블릿, PC 등의 통신 가능한 기기를 이용하여 자동차를 진단할 수 있는 멀티플랫폼 지능형 자동차 진단 시스템을 제공함에 있다.
또한, 본 발명은 자동차의 제조사, 모델 및 연식 정보를 자동으로 추출하여, 해당 차량에 부합하는 정확한 진단 정보를 사용할 수 있도록 하여 진단 신뢰성을 높일 수 있는 멀티플랫폼 지능형 자동차 진단 시스템을 제공함에 있다.
아울러 자동차의 제조사, 모델 및 연식 별로 구분된 딥러닝 수행을 통해 진단의 정확성을 높일 수 있는 멀티플랫폼 지능형 자동차 진단 시스템을 제공함에 있다.
본 발명의 일측면에 따른 멀티플랫폼 지능형 자동차 진단 시스템은, 내부통신망(21)을 통해 차량(20)의 각종 제어기들에서 공유되는 진단데이터를 외부로 송신하는 외부통신모듈(25)과, 차종별 진단정보 데이터베이스(41)를 포함하여, 진단데이터에 부합하는 진단정보 데이터를 전송하는 진단서버(40)와, 상기 외부통신모듈(25)을 통해 차량(20)의 제조사, 모델 및 연식을 포함하는 차량 정보 및 진단데이터를 수신하고, 상기 진단서버(40)에 차량 정보 및 진단데이터를 제공하고, 진단서버(40)로부터 진단정보 데이터를 수신하여 표시하는 차주 진단기기(10)를 포함한다.
본 발명의 실시예에서, 상기 외부통신모듈(25)을 통해 차량(20)의 제조사, 모델 및 연식을 포함하는 차량 정보 및 진단데이터를 수신하고, 상기 진단서버(40)에 차량 정보 및 진단데이터를 제공하고, 진단서버(40)로부터 진단정보 데이터를 수신하여 표시하는 정비업체 진단기기(60)와, 상기 진단서버(40)로부터 차량 정보 및 진단데이터를 제공받으며, 상기 정비업체 진단기기(60)로부터 정비 내용 및 효과를 제공받아 학습하여, 차종별 고장패턴과 센서별 고장코드를 학습하는 딥러닝 클라우드 서버(50)를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에서, 상기 차주 진단기기(10) 및 상기 정비업체 진단기기(60)는, 각각 진단서버(40)로부터 차량 정보에 부합하는 진단정보 데이터를 수신하여, 내부에 진단정보 데이터베이스를 구축하여, 상기 진단서버(40)에 접속하지 않고도 진단데이터에 부합하는 진단정보 데이터를 검색 및 표시할 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따른 멀티플랫폼 지능형 자동차 진단 방법은, a) 차주 진단기기 또는 정비업체 진단기기에서 차량의 내부통신망의 차량정보 및 진단데이터를 차량의 외부통신 모듈을 통해 수신하는 단계와, b) 차주 진단기기 또는 정비업체 진단기기에서 차량 정보 및 진단데이터를 진단서버로 제공하고, 진단서버의 진단정보 데이터베이스에서 차량 정보 및 진단데이터에 부합하는 진단정보 데이터를 검색하는 단계와, c) 검색된 진단정보 데이터를 상기 차주 진단기기 또는 정비업체 진단기기로 전송하여 표시하는 단계와, d) 상기 b) 단계에서 진단정보 데이터가 검색되지 않는 경우, 차량 정보 및 진단데이터를 딥러닝 클라우드 서버로 제공하여 이전의 진단데이터들과 진단정보 데이터들을 이용하여 학습하여 고장패턴 또는 센서별 고장 코드를 검출하는 단계와, e) 검출된 고장패턴 또는 센서별 고장 코드를 상기 진단서버의 진단정보 데이터에 저장하고, 상기 차주 진단기기 또는 정비업체 진단기기로 전송하여 표시하는 단계를 포함한다.
본 발명의 실시예에서, 상기 차주 진단기기 또는 상기 정비업체 진단기기에서, 차량 정보에 부합하는 진단정보 데이터를 상기 진단서버에서 다운받아 상기 차주 진단기기 또는 정비업체 진단기기 자체의 진단정보 데이터베이스를 구축할 수 있다.
본 발명은 스마트폰 또는 테블릿, PC 등의 통신 가능한 기기를 이용하여 자동차를 진단할 수 있어, 자동차 소유주가 정비소에 방문하지 않고도 간단한 진단을 수행할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 자동차의 제조사, 모델 및 연식 정보를 자동으로 추출하여, 해당 차량에 부합하는 정확한 진단 정보를 사용할 수 있도록 하여 진단 신뢰성을 높일 수 있는 효과가 있다.
그리고 본 발명은 자동차의 제조사, 모델 및 연식 별로 구분된 딥러닝 수행하여 진단의 정확성을 높일 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 멀티플랫폼 지능형 자동차 진단 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 멀티플랫폼 지능형 자동차 진단 시스템의 구성도이다.
도 3은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 멀티플랫폼 지능형 자동차 진단 방법의 흐름도이다.
이하, 본 발명 멀티플랫폼 지능형 자동차 진단 시스템에 대하여 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다.
본 발명의 실시 예들은 당해 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 발명을 더욱 완전하게 설명하기 위해 제공되는 것이며, 아래에 설명되는 실시 예들은 여러 가지 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 아래의 실시 예들로 한정되는 것은 아니다. 오히려, 이들 실시 예는 본 발명을 더욱 충실하고 완전하게 하며 당업자에게 본 발명의 사상을 완전하게 전달하기 위하여 제공되는 것이다.
본 명세서에서 사용된 용어는 특정 실시 예를 설명하기 위하여 사용되며, 본 발명을 제한하기 위한 것이 아니다. 본 명세서에서 사용된 바와 같이 단수 형태는 문맥상 다른 경우를 분명히 지적하는 것이 아니라면, 복수의 형태를 포함할 수 있다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 경우 "포함한다(comprise)" 및/또는"포함하는(comprising)"은 언급한 형상들, 숫자, 단계, 동작, 부재, 요소 및/또는 이들 그룹의 존재를 특정하는 것이며, 하나 이상의 다른 형상, 숫자, 동작, 부재, 요소 및/또는 그룹들의 존재 또는 부가를 배제하는 것이 아니다. 본 명세서에서 사용된 바와 같이, 용어 "및/또는"은 해당 열거된 항목 중 어느 하나 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다.　
본 명세서에서 제1, 제2 등의 용어가 다양한 부재, 영역 및/또는 부위들을 설명하기 위하여 사용되지만, 이들 부재, 부품, 영역, 층들 및/또는 부위들은 이들 용어에 의해 한정되지 않음은 자명하다. 이들 용어는 특정 순서나 상하, 또는 우열을 의미하지 않으며, 하나의 부재, 영역 또는 부위를 다른 부재, 영역 또는 부위와 구별하기 위하여만 사용된다. 따라서, 이하 상술할 제1 부재, 영역 또는 부위는 본 발명의 가르침으로부터 벗어나지 않고서도 제2 부재, 영역 또는 부위를 지칭할 수 있다.
이하, 본 발명의 실시 예들은 본 발명의 실시 예들을 개략적으로 도시하는 도면들을 참조하여 설명한다. 도면들에 있어서, 예를 들면, 제조 기술 및/또는 공차에 따라, 도시된 형상의 변형들이 예상될 수 있다. 따라서, 본 발명의 실시 예는 본 명세서에 도시된 영역의 특정 형상에 제한된 것으로 해석되어서는 아니 되며, 예를 들면 제조상 초래되는 형상의 변화를 포함하여야 한다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 멀티플랫폼 지능형 자동차 진단 시스템의 구성도이다.
도 1을 참조하면 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 멀티플랫폼 지능형 자동차 진단 시스템은, 차량(20)의 내부통신망(21)을 통해 진단데이터 및 차량정보를 수신하고, 자체 데이터베이스를 이용하여 진단할 수 있는 차주 진단기기(10)와, 상기 차주 진단기기(10)로부터 수신된 차량정보에 부합하는 진단정보 데이터를 제공하는 진단서버(40)를 포함하여 구성된다.
이하, 상기와 같이 구성된 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 멀티플랫폼 지능형 자동차 진단 시스템의 구성과 작용에 대하여 보다 상세히 설명한다.
통상 차량(20)에는 다수의 제어기들이 마련되어 있으며, 최근 출시된 차량들은 차량 내부 통신(CAN 통신)을 이용하여 제어기간의 통신을 지원한다. 차량 내부 통신망은 복잡한 와이어의 연결방식에서 점차 탈피하여 각종 센서, 제어기, 보안요소 등이 하나의 접속경로를 이룰수 있는 OBD Ⅱ 등이 통신기술이 적용되어 있다.
도 1에서는 제어기로서 ECU(22), TCU(23), 멀티미디어 제어유닛(MCU, 24), ABS ECU(26) 등이 하나의 내부통신망(21)을 통해 연결되어 있는 상태를 도시하였다. 실제로 ECU(22)는 엔진 ECU, 안전관련 ECU 등으로 나뉠 수 있으나 설명의 편의를 위하여 하나의 구성으로 설명한다.
TCU(23)는 트랜스미션 ECU이며, 입력측 속도센서, 출력측 속도센서, 유온센서, 브레이크 스위치, 주행모드 선택스위치 등의 전기적인 신호를 받아 변속패턴 제어 등을 수행하며, 고장진단 제어를 수행한다.
MCU(24)은 차량의 오디오시스템에 대한 전반적인 제어와 고장진단 제어를 수행할 수 있다.
상기 내부통신망(21)에는 외부통신 모듈(25)이 탑제되어 외부 기기에 내부통신망(21)의 진단데이터를 전송할 수 있다.
상기 외부통신 모듈(25)은 다양한 근거리 무선통신을 사용할 수 있으며, 바람직하게는 차량(20)의 오디오시스템에 포함된 블루투스 모듈을 사용할 수 있다. 이외에 비콘, NFC 등 다앙한 근거리 무선통신방식을 사용할 수 있다.
상기 차주 진단기기(10)는 상기 외부통신 모듈(25)을 통해 진단데이터를 입력받을 수 있으며, 차량의 제조사, 모델명, 연식 정보를 수신한다.
상기 차량의 제조사, 모델명, 연식 정보를 포함하는 차량 정보는 ECU(22)의 비휘발성 메모리에 기재된 것일 수 있으며, 이러한 정보의 제공은 보안을 위하여 허가된 차주 진단기기(10)를 통해서만 제공받을 수 있도록 한다.
이때 다양한 암호화 기술이 사용될 수 있으며, 지문입력 등 생체 정보를 이용한 승인도 수행할 수 있다.
차주 진단기기(10)는 차량(20) 소유주의 스마트폰, 스마트 패드, PC 등 근거리 무선통신 및 IP 네트워크(30)에 접속할 수 있는 기기로서, 어플리케이션의 설치가 가능하며, 내부에 저장공간을 포함하여 진단정보 데이터베이스를 구축할 수 있는 기기로 한정된다.
먼저, 차주 진단기기(10)를 이용하여 차량(20)의 내부통신망(21)에 접속하여 차량정보를 수신하고, 차량정보를 IP네트워크(30)를 통해 진단서버(40)로 제공한다.
상기 진단서버(40)는 방대한 진단데이터를 포함하는 진단정보 데이터베이스(41)를 포함하며, 이때 진단정보 데이터베이스(41)는 제조사, 모델 및 연식별 진단정보 데이터를 포함한다.
위에서 '진단데이터'는 차량(20)에서 각종 센서 등을 진단한 결과의 데이터이며, '진단정보 데이터'는 진단데이터의 발생 원인을 분석한 데이터로 정의한다.
차주 진단기기(10)는 어플리케이션의 설치에 의해 차량(20)의 내부통신망(21)에서 획득한 차량정보를 자동으로 진단서버(40)로 제공할 수 있으며, 진단서버(40)에서는 해당 차량정보를 확인하고, 해당 차량에 부합하는 진단정보 데이터를 상기 차주 진단기기(10)로 제공한다.
이때 진단정보 데이터의 제공은 필요시 유료일 수 있다.
상기 진단정보 데이터를 수신한 차주 진단기기(10)에 설치된 어플리케이션은 메모리에 진단정보 데이터베이스를 구축한다.
이때 상기 차량(20)의 내부통신망(21)을 통해 차주 진단기기(10)에 수신된 진단데이터에 부합하는 진단정보 데이터를 검출하여 표시할 수 있다.
상기 차주 진단기기(10)는 진단정보 데이터베이스가 구축된 상태에서는 업데이트 내용만을 진단서버(40)로부터 수신하여 차량(20)의 진단 데이터를 수신하여 진단할 수 있다.
이와 같은 과정을 통해 차주는 정비업체에 방문하지 않고도 차량(20)의 진단 결과를 확인할 수 있게 된다.
또한, 차량(20)의 운행에 관련된 센서들의 진단뿐만 아니라 오디오시스템 등 멀티미디어 장치의 이상 여부도 확인할 수 있어 점검의 편의성을 향상시킬 수 있다.
멀티미디어 장치의 이상은 파일의 변환, 재생의 오류 등의 정보 데이터를 포함할 수 있다.
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 멀티플랫폼 지능형 자동차 진단 시스템의 구성도이다.
도 2를 참조하면 본 발명의 다른 실시예에 따른 멀티플랫폼 지능형 자동차 진단 시스템은, 도 1에 도시한 예에서 정비업체 진단기기(60)를 더 포함하고, 진단서버(40)에 진단정보 데이터를 제공하는 딥러닝 클라우드 서버(50)를 더 포함한다.
정비업체 진단기기(60)의 구성은 실질적으로 스마트폰이나 스마트패드, PC등으로 상기 차주 진단기기(10)와 동일한 구성일 수 있으며, 차량(20)의 내부통신망(21)의 데이터를 외부통신모듈(25)을 통해 수신 가능하며 IP네트워크(30)를 통해 진단서버(40)에 접속할 수 있으며, 좀 더 방대한 데이터를 처리할 수 있도록 개발된 기기일 수 있다.
상기 정비업체 진단기기(60)는 모든 제조사, 모델 및 연식에 따른 차종 진단정보 데이터베이스가 구축되어 있으며, 정비업체 진단기기(60)를 이용하여 진단서버(40)에 접속하지 않고도 차량(20)의 진단정보 데이터를 확인할 수 있다.
정비업체 진단기기(60)는 내부에 구축된 진단정보 데이터베이스를 통해 상기 차량(20)의 진단데이터에 부합하는 진단정보 데이터를 검색하고, 이를 표시할 수 있지만 진단데이터에 부합하는 진단정보 데이터가 내부의 진단정보 데이터베이스에 없는 경우에는 상기 진단서버(40)로 현재 진단하는 차량(20)의 정보와 진단데이터를 전송할 수 있다.
상기 진단서버(40)는 진단정보 데이터베이스(41)에서 해당 차량(20)의 제조사, 모델명, 연식 정보에 부합하는 진단정보 데이터베이스에서 수신된 진단데이터에 부합하는 진단정보 데이터를 검색하고, 검색된 진단정보 데이터를 정비업체 진단기기(60)로 전송한다.
이때, 진단서버(40)는 검색된 진단정보 데이터를 정비업체 진단기기(60)로 전송함과 아울러 차주 진단기기(10)가 진단서버(40)에 등록되어 있으면 진단정보 데이터를 함께 전송한다.
상기 진단서버(40)는 수신된 차량정보와 진단데이터를 딥러닝 클라우드 서버(50)로 전송하여, 학습을 통해 특정 제조사의 특정 모델 및 연식의 차량에 대한 고장패턴, 센서별고장 원인에 대한 학습을 하도록 할 수 있다. 딥러닝 클라우드 서버(50)는 차량별 과거 진단데이터와 진단 정보데이터를 이용하여 학습을 통해 고장패턴, 센서별 고장 코드를 도출한다.
이때, 정비업체 진단기기(60)를 통해 특정 진단데이터에 대한 정비 결과를 수신하여, 함께 학습하도록 함으로써, 특정 차량에 대한 특정 진단데이터에 대한 정비내용 및 정비효과를 매칭시킬 수 있다.
도 3은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 멀티플랫폼 지능형 자동차 진단 방법의 흐름도이다.
도 3에 도시한 바와 같이 상기 정비업체 진단기기(60)는 앞서 설명한 바와 같이 차량(20)의 내부통신망(21)의 데이터를 외부통신모듈(25)을 통해 수신하여, 차량정보를 확인하고, 진단데이터를 수신하여 진단정보 데이터베이스에서 매칭되는 진단정보 데이터를 확인한다(S01).
이때 매칭되는 진단정보 데이터가 있으면 화면에 표시한다(S03).
매칭되는 진단정보 데이터가 없으면, 상기 차량정보와 진단데이터를 상기 IP네트워크(30)를 통해 진단서버(40)에 제공한다.
상기 진단서버(40)는 차량정보에 해당하는 진단정보 데이터베이스(41)에서 진단데이터에 매칭되는 진단정보 데이터를 검색한다(S02).
이때 매칭되는 진단정보 데이터가 있으면, 진단정보 데이터를 정비업체 진단기기(60)로 전송하여(S04) 표시한다(S03).
상기 S02과정의 검색결과 진단데이터에 매칭되는 진단정보 데이터가 검색된 경우, 정비업체 진단기기(60)의 진단정보 데이터베이스가 업데이트되지 않은 상태일 수 있다.
그 다음, 진단정보 데이터가 매칭되지 않은 경우, 해당 차량정보와 진단데이터를 딥러닝 클라우드 서버(50)로 제공한다.
딥러닝 클라우드 서버(50)는 딥러인 정책 허용을 확인(S05)하고, 정비업체 진단기기(60)에서 허용의 의사표시가 있으면(S06), 차종별 센서 문제인지 확인하여 차종별 알려진 센서문제인지 확인(S07)하여, 차종별 알려진 센서문제이면 센서별 고장코드를 통지(S08)한다.
상기 센서별 고장코드는 진단서버(40)에 제공되어 진단정보 데이터베이스(41)를 업데이트하도록 하고(S09), 정비업체 진단기기(60)에 센서별 고장코드를 통지(S10)한다.
통지된 센서별 고장코드는 정비업체 진단기기(60)의 화면에 표시되어, 적당한 작업을 통해 교체 또는 수리될 수 있다.
차종별 센서문제가 아닌 경우, 차종별 고장패턴의 학습결과를 확인(S11)한다.
차종별 고장패턴은 축적된 차종별 주된 고장증상, 알려진 고장원인, 성공한 정비결과 등을 포함할 수 있다.
상기 차종별 고장패턴의 학습결과는 진단서버(40)로 제공되어 진단정보 데이터베이스를 업데이트(S12)하고, 이 정보는 정비업체 진단기기(60)로 전송되어 고장패턴을 통지(S13)한다.
상기 진단서버(40)에서 정비업체 진단기기(60)로 통지되는 센서별 고장 코드 통지(S10)와, 고장패턴 통지(S13)는 차주 진단기기(10)에도 함께 전송될 수 있다.
본 발명은 상기 실시예에 한정되지 않고 본 발명의 기술적 요지를 벗어나지 아니하는 범위 내에서 다양하게 수정, 변형되어 실시될 수 있음은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 있어서 자명한 것이다.
10:차주 진단기기 20:차량
21:내부통신망 22:ECU
23:TCU 24:MCU
25:외부통신 모듈 26:ABS
30:IP네트워크 40:진단서버
41:진단정보 데이터베이스 50:딥러닝 클라우드 서버
60:정비업체 진단기기

Claims (5)

  1. 내부 통신망(21)에 의해 상호 연결되는 ECU(22), TCU(23), 멀티미디어 제어유닛(MCU, 24) 및 ABS ECU(26) 각각의 엔진 고장진단 수행결과, 입력측 속도센서, 출력측 속도센서, 유온센서, 브레이크 스위치, 주행모드 선택스위치의 고장진단 수행결과와 오디오시스템의 고장진단 수행결과를 통합하여 차량 정보 및 진단데이터를 근거리 무선 통신을 통해 송신하는 외부통신모듈(25)과,
    차종별 진단정보 데이터베이스(41)를 포함하여, 진단데이터에 부합하는 진단정보 데이터를 전송하는 진단서버(40)와,
    상기 외부통신모듈(25)과 상호 통신이 가능하도록 지정된 기기이며, 차주의 지문을 입력받아 통신을 승인한 후, 상기 외부통신모듈(25)을 통해 차량(20)의 제조사, 모델 및 연식을 포함하는 차량 정보 및 진단데이터를 수신하고, 상기 진단서버(40)에 차량 정보 및 진단데이터를 제공하고, 진단서버(40)로부터 진단정보 데이터를 수신하여 표시하는 차주 진단기기(10)와,
    상기 외부통신모듈(25)을 통해 차량(20)의 제조사, 모델 및 연식을 포함하는 차량 정보 및 진단데이터를 수신하고, 상기 진단서버(40)에 차량 정보 및 진단데이터를 제공하고, 진단서버(40)로부터 진단정보 데이터를 수신하여 표시하는 정비업체 진단기기(60)와,
    상기 진단서버(40)로부터 차량 정보 및 진단데이터를 제공받으며, 상기 정비업체 진단기기(60)로부터 정비 내용 및 효과를 제공받아 학습하되, 차종별 주된 고장 증상, 알려진 고장원인, 성공한 정비결과를 포함하는 차종별 고장패턴과 차종별 알려진 센서문제를 포함하는 센서별 고장코드를 학습하고, 센서별 고장코드 또는 차종별 고장패턴의 학습결과를 상기 진단서버(40)에 제공하여 진단정보 데이터베이스(41)를 업데이트하도록 함과 아울러 센서별 고장코드 또는 차종별 고장패턴의 학습결과를 상기 정비업체 진단기기(60)에 통지하여 표시되도록 하는 딥러닝 클라우드 서버(50)를 더 포함하는 멀티플랫폼 지능형 자동차 진단 시스템.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 차주 진단기기(10) 및 상기 정비업체 진단기기(60)는,
    각각 진단서버(40)로부터 차량 정보에 부합하는 진단정보 데이터를 수신하여, 내부에 진단정보 데이터베이스를 구축하여,
    상기 진단서버(40)에 접속하지 않고도 진단데이터에 부합하는 진단정보 데이터를 검색 및 표시하는 멀티플랫폼 지능형 자동차 진단 시스템.

  4. 삭제
  5. 삭제
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