KR102652085B1 - 전기차 성능 평가정보 제공 시스템 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 전기차 성능 평가정보 제공 시스템에 관한 것이다. 본 발명은, 전기차(100), 전기차 충전 및 진단기(200), OBD 모듈(200a), 네트워크(400), 전기차 성능 평가 서버(500)를 포함하는 전기차 성능 평가정보 제공 시스템(1)에 있어서, 전기차 성능 평가 서버(500)는, 운전자에 의한 초기의 로그인에 따라 기존에 전기차 충전 또는 전기차 성능 테스트에 대한 서비스를 이용한 이력 정보를 데이터베이스(530)에서 추출한 뒤, 네트워크(400)를 통해 전기차 충전 및 진단기(200)로 전송하도록 송수신부(510)를 제어한 뒤, 이력 정보를 전기차 충전 및 진단기(200)의 터치스크린으로 출력하도록 하는 입력화면 제어모듈(521); 및 전기차 충전 및 진단기(200)에 구비된 OBD 모듈(On-Board Diagnosis Module)(200a)에 의한 전기차(100) 내부의 전기차 단말과의 사이에서 블루투스(Bluetooth) 통신 또는 CAN 통신을 통해 전기차(100)의 배터리 진단용 데이터가 취득되면, OBD 모듈(200a)로부터 네트워크(400)를 통한 무선통신을 통해 진단용 데이터를 수신하도록 송수신부(510)를 제어한 뒤, 수신된 진단용 데이터를 회원 ID를 메타데이터로 데이터베이스(530)에 저장하고 진단용 데이터를 분석하여 배터리 성능을 평가하는 진단장치 제어모듈(522); 을 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다. 이에 의해, 전기차를 위한 성능 평가 외에 충전이력 및 검사 결과 조회 기능을 제공하도록 하기 위한 전기차 성능 평가정보 제공 시스템에 관한 것이다.
Description
본 발명은 전기차 성능 평가정보 제공 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로는, 전기차를 위한 성능 평가 외에 충전이력 및 검사 결과 조회 기능을 제공하도록 하기 위한 전기차 성능 평가정보 제공 시스템에 관한 것이다.
차량 연료로는 경유, 휘발유 등의 석유나 LNG, LPG 등의 천연가스와 같은 화석연료가 주로 사용되고 있다. 그런데 근래에 들어선 화석연료를 사용하면 환경을 오염시키는 배기가스가 다량으로 배출되는 문제 등으로 인하여 화석연료 차량의 대안으로서 전기를 에너지원으로 하는 전기차(electric vehicle, EV)가 주목을 받고 있다.
전기차로는 순수 전기차(battery powered EV), 연료 전지를 전동기로 사용하는 연료 전지 전기차(fuel cell EV), 전동기와 엔진(engine)을 함께 이용하는 하이브리드 전기차(hybrid EV) 등이 개발되고 있다. 아울러, 전기차의 보급 확대 및 활성화를 위하여, 전기차 충전 인프라(EV charging infra) 구축에 관한 연구 또한 다양하게 진행되고 있다.
전기차는 플러그인(plug-in) 방식으로 충전되므로, 전기차 배터리의 성능의 유지 및 관리가 중요한 문제로 대두되고 있다.
본 발명은 상기의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 전기차를 위한 성능 평가 외에 충전이력 및 검사 결과 조회 기능을 제공하도록 하기 위한 전기차 성능 평가정보 제공 시스템을 제공하기 위한 것이다.
또한, 본 발명은 검사 서비스 결과도 조회 가능하도록 서비스를 제공함으로써, 전기차 사용에 따른 충전 이력뿐만 아니라 차량 상태 관리도 병행 가능한 고객 서비스를 제공하도록 하기 위한 전기차 성능 평가정보 제공 시스템을 제공하기 위한 것이다.
또한, 본 발명은 전기차 검사 결과를 연계 사업자간 조회/등록 서비스를 통해 전기차 중고 거래에 활용되도록 하기 위한 전기차 성능 평가정보 제공 시스템을 제공하기 위한 것이다.
그러나 본 발명의 목적들은 상기에 언급된 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기의 목적을 달성하기 위해 본 발명의 실시예에 따른 전기차 성능 평가정보 제공 시스템은, 전기차(100), 전기차 충전 및 진단기(200), OBD 모듈(200a), 네트워크(400), 전기차 성능 평가 서버(500)를 포함하는 전기차 성능 평가정보 제공 시스템(1)에 있어서, 전기차 성능 평가 서버(500)는, 운전자에 의한 초기의 로그인에 따라 기존에 전기차 충전 또는 전기차 성능 테스트에 대한 서비스를 이용한 이력 정보를 데이터베이스(530)에서 추출한 뒤, 네트워크(400)를 통해 전기차 충전 및 진단기(200)로 전송하도록 송수신부(510)를 제어한 뒤, 이력 정보를 전기차 충전 및 진단기(200)의 터치스크린으로 출력하도록 하는 입력화면 제어모듈(521); 및 전기차 충전 및 진단기(200)에 구비된 OBD 모듈(On-Board Diagnosis Module)(200a)에 의한 전기차(100) 내부의 전기차 단말과의 사이에서 블루투스(Bluetooth) 통신 또는 CAN 통신을 통해 전기차(100)의 배터리 진단용 데이터가 취득되면, OBD 모듈(200a)로부터 네트워크(400)를 통한 무선통신을 통해 진단용 데이터를 수신하도록 송수신부(510)를 제어한 뒤, 수신된 진단용 데이터를 회원 ID를 메타데이터로 데이터베이스(530)에 저장하고 진단용 데이터를 분석하여 배터리 성능을 평가하는 진단장치 제어모듈(522); 을 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
이때, 입력화면 제어모듈(521)은, 전기차 충전 및 진단기(200)의 터치스크린 상으로 초기의 입력 UI 화면을 출력하도록 네트워크(400)를 통해 제어신호를 제공한 뒤, 입력 UI 화면으로 전기차(100)의 운전자가 전기차 충전 및 성능 테스트를 위한 로그인을 수행하는 경우, 전기차 충전 및 진단기(200)로부터 회원 ID 및 비밀번호를 수신하도록 송수신부(510)를 제어하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 입력화면 제어모듈(521)은, 운전자에 의한 초기의 로그인인 경우, 전기차 충전 및 성능 테스트를 위한 전기차 접수를 위한 접수 UI 화면을 전기차 충전 및 진단기(200)의 터치스크린으로 출력하도록 하는 제어 명령을 네트워크(400)를 통해 전기차 충전 및 진단기(200)로 전송하도록 송수신부(510)를 제어하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 입력화면 제어모듈(521)은, 전기차(100)의 운전자 또는 전문진단사 단말(300)을 운영하는 전문진단사에 의해 전기차 충전 및 성능 테스트를 위한 접수 내용을 전기차 충전 및 진단기(200)의 터치스크린 상을 통해 입력되면, 전기차 충전 및 진단기(200)로부터 접수 내용을 수신하도록 송수신부(510)를 제어한 뒤, 회원 ID를 메타데이터로 접수 내용을 데이터베이스(530)에 저장하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 접수 내용은 전기차 내용(제조사, 차종, 주행거리 포함) 및 연식 확인 내용, 이미지 확인 내용(차량등록증, 차대번호 등에 대한 전기차 충전 및 진단기(200)에 구비된 촬영부에 의해 촬영된 이미지 정보 포함)을 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 전기차 성능 평가정보 제공 시스템은, 전기차를 위한 성능 평가 외에 충전이력 및 검사 결과 조회 기능을 제공하는 효과가 있다.
또한, 본 발명의 다른 실시예에 따른 전기차 성능 평가정보 제공 시스템은, 검사 서비스 결과도 조회가능하도록 서비스를 제공함으로써, 전기차 사용에 따른 충전이력뿐만 아니라 차량 상태 관리도 병행 가능한 고객 서비스를 제공할 수 있는 효과가 있다.
뿐만 아니라, 본 발명의 다른 실시예에 따른 전기차 성능 평가정보 제공 시스템은, 전기차 검사 결과를 연계 사업자간 조회/등록 서비스를 통해 전기차 중고 거래에 활용되도록 할 수 있는 효과를 제공한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 전기차 성능 평가정보 제공 시스템(1)을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 전기차 성능 평가정보 제공 시스템(1) 중 전기차 성능 평가 서버(500)의 구성요소를 나타내는 블록도이다.
도 3 내지 도 8은 본 발명의 실시예에 따른 전기차 성능 평가정보 제공 시스템(1)에서 전기차 충전 및 진단기(200)의 터치스크린으로 구현된 유저인터페이스 화면을 나타내는 도면이다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 전기차 성능 평가정보 제공 시스템(1) 중 전기차 성능 평가 서버(500)에 의한 빅데이터 기반의 머신 러닝을 통해 정보 도출 원리를 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 전기차 성능 평가정보 제공 시스템에 의한 전기차 성능 평가가 수행되는 과정을 나타내는 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 전기차 성능 평가정보 제공 시스템(1) 중 전기차 성능 평가 서버(500)의 구성요소를 나타내는 블록도이다.
도 3 내지 도 8은 본 발명의 실시예에 따른 전기차 성능 평가정보 제공 시스템(1)에서 전기차 충전 및 진단기(200)의 터치스크린으로 구현된 유저인터페이스 화면을 나타내는 도면이다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 전기차 성능 평가정보 제공 시스템(1) 중 전기차 성능 평가 서버(500)에 의한 빅데이터 기반의 머신 러닝을 통해 정보 도출 원리를 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 전기차 성능 평가정보 제공 시스템에 의한 전기차 성능 평가가 수행되는 과정을 나타내는 흐름도이다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예의 상세한 설명은 첨부된 도면들을 참조하여 설명할 것이다. 하기에서 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다.
본 명세서에 있어서는 어느 하나의 구성요소가 다른 구성요소로 데이터 또는 신호를 '전송'하는 경우에는 구성요소는 다른 구성요소로 직접 상기 데이터 또는 신호를 전송할 수 있고, 적어도 하나의 또 다른 구성요소를 통하여 데이터 또는 신호를 다른 구성요소로 전송할 수 있음을 의미한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 전기차 성능 평가정보 제공 시스템(1)을 나타내는 도면이다. 도 1을 참조하면, 전기차 성능 평가정보 제공 시스템(1)은 전기차(100), 전기차 충전 및 진단기(200), OBD 모듈(200a), 전문진단사 단말(300), 네트워크(400), 전기차 성능 평가 서버(500), 빅데이터 서버(600), 차량 중고거래 서버(700)를 포함할 수 있다.
네트워크(400)는 대용량, 장거리 음성 및 데이터 서비스가 가능한 대형 통신망의 고속 기간 망인 통신망이며, 인터넷(Internet) 또는 고속의 멀티미디어 서비스를 제공하기 위한 차세대 유선 및 무선 망일 수 있다. 네트워크(400)가 이동통신망일 경우 동기식 이동 통신망일 수도 있고, 비동기식 이동 통신망일 수도 있다. 비동기식 이동 통신망의 일 실시 예로서, WCDMA(Wideband Code Division Multiple Access) 방식의 통신망을 들 수 있다. 이 경우 도면에 도시되진 않았지만, 네트워크(400)는 RNC(Radio Network Controller)을 포함할 수 있다. 한편, WCDMA망을 일 예로 들었지만, 3G LTE망, 4G망 그 밖의 5G 등 차세대 통신망, 그 밖의 IP를 기반으로 한 IP망일 수 있다. 네트워크(400)는 OBD 모듈(200a)과 함께 형성된 전기차 충전 및 진단기(200), 전문진단사 단말(300), 전기차 성능 평가 서버(500), 빅데이터 서버(600), 차량 중고거래 서버(700), 그 밖의 시스템 상호 간의 신호 및 데이터를 상호 전달하는 역할을 한다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 전기차 성능 평가정보 제공 시스템(1) 중 전기차 성능 평가 서버(500)의 구성요소를 나타내는 블록도이다. 도 3 내지 도 8은 본 발명의 실시예에 따른 전기차 성능 평가정보 제공 시스템(1)에서 전기차 충전 및 진단기(200)의 터치스크린으로 구현된 유저인터페이스(User Interface, 이하, 'UI') 화면을 나타내는 도면이다. 도 9는 본 발명의 실시예에 따른 전기차 성능 평가정보 제공 시스템(1) 중 전기차 성능 평가 서버(500)에 의한 빅데이터 기반의 머신 러닝을 통해 정보 도출 원리를 설명하기 위한 도면이다.
먼저, 도 2를 참조하면, 전기차 성능 평가 서버(500)는 송수신부(510), 제어부(520) 및 데이터베이스(530)를 포함할 수 있다. 제어부(520)는 입력화면 제어모듈(521), 진단장치 제어모듈(522), 전문가진단 제어모듈(523), 전장 및 기계부품 진단모듈(524), 자가평가 진단모듈(525) 및 차량평가 점수제공모듈(526)을 포함할 수 있다.
입력화면 제어모듈(521)은 전기차 충전 및 진단기(200)의 터치스크린 상으로 초기의 입력 UI 화면을 출력하도록 네트워크(400)를 통해 제어신호를 제공한 뒤, 입력 UI 화면으로 전기차(100)의 운전자가 전기차 충전 및 성능 테스트를 위한 로그인을 수행하는 경우, 전기차 충전 및 진단기(200)로부터 회원 ID 및 비밀번호를 수신하도록 송수신부(510)를 제어할 수 있다.
이후, 입력화면 제어모듈(521)은 운전자에 의한 초기의 로그인인 경우, 전기차 충전 및 성능 테스트를 위한 전기차 접수를 위한 접수 UI 화면을 전기차 충전 및 진단기(200)의 터치스크린으로 출력하도록 하는 제어 명령을 네트워크(400)를 통해 전기차 충전 및 진단기(200)로 전송하도록 송수신부(510)를 제어할 수 있다.
이에 따라, 입력화면 제어모듈(521)은 운전자 또는 전문진단사 단말(300)을 운영하는 전문진단사에 의해 전기차 충전 및 성능 테스트를 위한 접수 내용을 전기차 충전 및 진단기(200)의 터치스크린 상을 통해 입력되면, 전기차 충전 및 진단기(200)로부터 접수 내용을 수신하도록 송수신부(510)를 제어한 뒤, 회원 ID를 메타데이터로 접수 내용을 데이터베이스(530)에 저장할 수 있다.
여기서 접수 내용은 전기차 내용(제조사, 차종, 주행거리) 및 연식 확인 내용, 이미지 확인 내용(차량등록증, 차대번호 등에 대한 전기차 충전 및 진단기(200)에 구비된 촬영부에 의해 촬영된 이미지 정보)을 포함할 수 있다(도 6 참조).
한편, 입력화면 제어모듈(521)은 운전자에 의한 초기의 로그인이 아닌 기존에 전기차 충전 또는 전기차 성능 테스트에 대한 서비스를 이용한 이력 정보를 데이터베이스(530)에서 추출한 뒤, 네트워크(400)를 통해 전기차 충전 및 진단기(200)로 전송하도록 송수신부(510)를 제어한 뒤, 이력 정보를 전기차 충전 및 진단기(200)의 터치스크린으로 출력하도록 할 수 있다(도 4 참조).
진단장치 제어모듈(522)은 전기차 충전 및 진단기(200)에 구비된 OBD 모듈(On-Board Diagnosis Module)(200a)에 의한 전기차(100) 내부의 전기차 단말과의 사이에서 블루투스(Bluetooth) 통신 또는 CAN 통신을 통해 전기차(100)의 배터리 전압, 전류, 온도 정보를 취득할 뿐만 아니라(도 3 참조), 전기차(100)의 위도, 경도, 고도 정보가 취득되면, OBD 모듈(200a)로부터 네트워크(400)를 통한 무선통신을 통해 진단용 데이터를 수신하도록 송수신부(510)를 제어한 뒤, 수신된 진단용 데이터를 회원 ID를 메타데이터로 데이터베이스(530)에 저장할 수 있다(도 7 참조).
이에 따라 진단장치 제어모듈(522)은 진단용 데이터에 대해서 도 9와 같이 빅데이터 기반의 머신 러닝을 통해 SOC(States Of Charge), SOH(States Of Health) 정보를 도출할 수 있다.
보다 구체적으로, 진단장치 제어모듈(522)은 진단용 데이터를 네트워크(400)르 통해 빅데이터 서버(600)로 전송하도록 송수신부(510)를 제어할 수 있다.
이에 따라, 빅데이터 서버(600)는 입력화면 제어모듈(521)에 의해 데이터베이스(530)에 저장된 전기차 내용(제조사, 차종, 주행거리) 및 연식 확인 내용에 따라 각 분산 파일 프로그램에 의해 DCS DB에 분산 저장된 수집 데이터인 진단용 데이터에 해당하는 배터리 전압, 전류, 온도 정보, 전기차(100)의 위도, 경도, 고도 정보와 매칭되는 심층 신경망 속의 다중의 은닉층의 노드로의 비선형적 관계를 학습하고 머신러닝 알고리즘을 통해 분석하여 SOC(States Of Charge), SOH(States Of Health) 정보를 출력 노드로 추출할 수 있다. 보다 구체적으로, 분석/제어 프로그램에서 사용되는 머신러닝 알고리즘은 결정 트리(DT, Decision Tree) 분류 알고리즘, 랜덤 포레스트 분류 알고리즘, SVM(Support Vector Machine) 분류 알고리즘 중 하나일 수 있다.
즉, 분석/제어 프로그램은 분산 파일 프로그램에 의해 DCS DB에 분산 저장된 수집 데이터를 분석하여 그 분석한 결과로 다수의 특징 정보를 추출하고 추출된 특징 정보를 복수의 머신러닝 알고리즘 중 적어도 하나 이상을 이용하여 학습하여 학습한 결과로 각 SOC(States Of Charge), SOH(States Of Health) 알고리즘에 따라 SOC(States Of Charge), SOH(States Of Health) 정보를 추출할 수 있는 것이다.
즉, 분석/제어 프로그램은 상태 여부 판단 결과의 정확도 향상을 위해 다수의 상호 보완적인 머신러닝 알고리즘들로 구성된 앙상블 구조를 적용할 수 있다.
결정 트리 분류 알고리즘은 트리 구조로 학습하여 결과를 도출하는 방식으로 결과 해석 및 이해가 용이하고, 데이터 처리 속도가 빠르며 탐색 트리 기반으로 룰 도출이 가능할 수 있다. DT의 낮은 분류 정확도를 개선하기 위한 방안으로 RF를 적용할 수 있다. 랜덤 포레스트 분류 알고리즘은 다수의 DT를 앙상블로 학습한 결과를 도축하는 방식으로, DT보다 결과 이해가 어려우나 DT보다 결과 정확도가 높을 수 있다. DT 또는 RF 학습을 통해 발생 가능한 과적합의 개선 방안으로 SVM을 적용할 수 있다. SVM 분류 알고리즘은 서로 다른 분류에 속한 데이터를 평면 기반으로 분류하는 방식으로, 일반적으로 높은 정확도를 갖고, 구조적으로 과적합(overfitting)에 낮은 민감도를 가질 수 있다.
빅데이터 서버(600)는 머신러닝 이후 정제된 데이터를 활용해 딥러닝 수행하며, 딥러닝 방식은 수집 데이터를 분석하여 형성된 패턴 데이터별 반복 작업시 하나의 전체 프로세스에 소요되는 시간인 사이클 타임(Cycle time)과, 각 정보 생성시간의 최대 시간인 택트 타임(Tact time)의 감소를 최소화하는 방식으로 각 수집 데이터의 공정 파라미터에 대한 딥러닝 알고리즘 프로그램의 변환 및 적용에 따라 수행될 수 있다.
이후, 빅데이터 서버(600)는 SOC(States Of Charge), SOH(States Of Health) 정보를 진단장치 제어모듈(522)로 제공하면, 진단장치 제어모듈(522)은 네트워크(400)를 통해 SOC(States Of Charge), SOH(States Of Health) 정보를 OBD 모듈(200a)을 구비한 전기차 충전 및 진단기(200)로 전송하도록 송수신부(510)를 제어함으로써, SOC(States Of Charge), SOH(States Of Health) 정보가 전기차 충전 및 진단기(200)의 터치스크린으로 출력하도록 할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예로, 진단장치 제어모듈(522)은 도 5a와 같이 기본 진단과 표준 진단으로 구분하여 전기차 충전 및 진단기(200)의 터치스크린을 통해 모드를 제공한 뒤, 기본 진단의 경우 도 5b와 같이 전기차(100)에 대한 표준 진단에 비해 짧은 방전 및 충전 시간에 의해 이루어지는 상태에서의 진단용 데이터를 수집함으로써, 신속하게 차량 진단이 가능하도록 할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예로, 진단장치 제어모듈(522)은 배터리팩 전압, 충전 가능 파워, 방전 가능 파워에 대한 제 1 테스트 모드로 수행하거나, 배터리 진단, 차량충전상태 검사, 차량 배터리 상태 검사에 대한 제 2 테스트 모드로 수행할 수 있다.
전문가진단 제어모듈(523)은 전문진단사 단말(300)을 운영하는 전문진단사에 의해 전기차(100)에 대한 전문가 진단 구성요소인 각 부 개폐(본네트, 주유구, 트렁그 개방 포함), 외부 진단(성능점검 토대로 자동차 프레임 사고 유무 확인 포함), 침수 확인(시트 하단, 대시패널 하단부 부식 확인, 안전벨트 물 얼룩 확인 포함), 도막 측정(사고로 인한 재도색 여부 확인), 차량 옵션 확인(차량 등급별 옵션 확인)에 대한 확인이 완료되면 각 전문가 진단 구성요소에 대한 항목별 확인 결과 정보를 전문진단사 단말(300)로부터 네트워크(400)를 통해 수신하도록 송수신부(510)를 제어할 수 있다.
전문가진단 제어모듈(523)은 각 전문가 진단 구성요소에 대한 항목별 확인 결과 정보를 회원 ID를 메타데이터로 데이터베이스(540)에 저장할 수 있다.
전장 및 기계부품 진단모듈(524)은 전문진단사 단말(300)을 운영하는 전문진단사에 의해 전기차(100)에 대한 자기 진단(차량 전자 제어장치 고장 유무 확인), 리프트 진단(배터리 하부읜 실링, 체결, 용접 포함) 확인에 대한 전장 및 기계부품 확인 결과 정보를 전문진단사 단말(300)로부터 네트워크(400)를 통해 수신하도록 송수신부(510)를 제어할 수 있다.
전장 및 기계부품 진단모듈(524)은 각 전장 및 기계부품 확인 결과 정보를 회원 ID를 메타데이터로 데이터베이스(540)에 저장할 수 있다.
자가평가 진단모듈(525)은 전기차 충전 및 진단기(200)의 터치스크린 상으로 자가평가 UI 화면을 출력하도록 네트워크(400)를 통해 제어신호를 전송하도록 송수신부(510)를 제어한 뒤, 전기차(100)의 운전자로부터 전기차(100)의 사고 유무 및 교환, 용도 이력, 그 밖의 모든 진단 항목 결과가 전기차 충전 및 진단기(200)의 터치스크린 상으로 입력되는 경우, 네트워크(400)를 통해 사고 유무 및 교환, 용도 이력, 그외 모든 진단 항목 결과 정보를 포함하는 고객 설명 정보를 수신하도록 송수신부(510)를 제어할 수 있다.
이후, 자가평가 진단모듈(525)은 고객 설명 정보를 회원 ID를 메타데이터로 데이터베이스(530) 상에 저장할 수 있다.
차량평가 점수제공모듈(526)은 진단장치 제어모듈(522)에 의해 데이터베이스(530) 상에 저장된 도 8과 같은 SOC(States Of Charge), SOH(States Of Health) 정보에 해당하는 각 "진단등급의 구성요소 정보", 전문가진단 제어모듈(523)에 의해 데이터베이스(530) 상에 저장된 항목별 확인 결과 정보를 구성하는 각 전문가 진단 구성요소인 각 부 개폐(본네트, 주유구, 트렁그 개방 포함), 외부 진단(성능점검 토대로 자동차 프레임 사고 유무 확인 포함), 침수 확인(시트 하단, 대시패널 하단부 부식 확인, 안전벨트 물 얼룩 확인 포함), 도막 측정(사고로 인한 재도색 여부 확인), 차량 옵션 확인(차량 등급별 옵션 확인)에 해당하는 "전문가진단 확인 결과의 구성요소 정보", 전장 및 기계부품 진단모듈(524)에 의해 데이터베이스(530) 상에 저장된 전장 및 기계부품 확인 결과 정보를 구성하는 자기 진단(차량 전자 제어장치 고장 유무 확인), 리프트 진단(배터리 하부읜 실링, 체결, 용접 포함) 확인에 해당하는 "전장 및 기계부품 확인 결과의 구성요소 정보", 자가평가 진단모듈(525)에 의해 데이터베이스(530) 상에 저장된 고객 설명 정보를 구성하는 전기차(100)의 사고 유무 및 교환, 용도 이력, 그외 모든 진단 항목 결과에 해당하는 "고객 설명의 구성요소 정보"에 대해서 각 구성요소 정보별로 설정된 가중치 정보를 멀티플리케이션 연산을 수행한 뒤, 연산된 결과치에 대해서 모두 합산한 뒤, 합산된 정량적 수치에 대해서 제 1 내지 제 n 단계(n은 2 이상의 자연수)로 구분하여 차량평가 점수를 생성할 수 있다.
차량평가 점수제공모듈(526)은 생성된 "차량평가 점수"와 "회원 ID" 그리고, 입력화면 제어모듈(521)에 의해 데이터베이스(530)에 저장된 "접수 내용"인 전기차 내용(제조사, 차종, 주행거리) 및 연식 확인 내용, 이미지 확인 내용(차량등록증, 차대번호 등을 네트워크(400)를 통해 차량 중고거래 서버(700)로 전송하도록 송수신부(700)를 제어할 수 있다.
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 전기차 성능 평가정보 제공 시스템에 의한 전기차 성능 평가가 수행되는 과정을 나타내는 흐름도이다. 도 10을 참조하면, 입력화면 제공 단계(S110), 배터리 진단 제공 단계(S120), 전문가 진단 제공 단계(S130), 전장 및 기계부품 진단 제공 단계(S140), 자가평가 제공 단계(S150) 및 차량평가 점수 제공 단계(S160)로 이루어지면 각 단계(S110 내지 S160)는 상술한 전기차 성능 평가 서버(500)의 입력화면 제어모듈(521), 진단장치 제어모듈(522), 전문가진단 제어모듈(523), 전장 및 기계부품 진단모듈(524), 자가평가 진단모듈(525) 및 차량평가 점수제공모듈(526)에 의해 수행되는 내용과 동일하므로 이에 대한 구체적인 설명은 생략하도록 한다.
본 발명은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다.
또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고 본 발명을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술 분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있다.
이상과 같이, 본 명세서와 도면에는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 개시하였으며, 비록 특정 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 발명의 이해를 돕기 위한 일반적인 의미에서 사용된 것이지, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기에 개시된 실시예 외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.
1 : 전기차 성능 평가정보 제공 시스템
100 : 전기차
200 : 전기차 충전 및 진단기
200a : OBD 모듈
300 : 전문진단사 단말
400 : 네트워크
500 : 전기차 성능 평가 서버
510 : 송수신부
520 : 제어부
521 : 입력화면 제어모듈
522 : 진단장치 제어모듈
523 : 전문가진단 제어모듈
524 : 전장 및 기계부품 진단모듈
525 : 자가평가 진단모듈
526 : 차량평가 점수제공모듈
530 : 데이터베이스
600 : 빅데이터 서버
700 : 차량 중고거래 서버
100 : 전기차
200 : 전기차 충전 및 진단기
200a : OBD 모듈
300 : 전문진단사 단말
400 : 네트워크
500 : 전기차 성능 평가 서버
510 : 송수신부
520 : 제어부
521 : 입력화면 제어모듈
522 : 진단장치 제어모듈
523 : 전문가진단 제어모듈
524 : 전장 및 기계부품 진단모듈
525 : 자가평가 진단모듈
526 : 차량평가 점수제공모듈
530 : 데이터베이스
600 : 빅데이터 서버
700 : 차량 중고거래 서버
Claims (5)
- 전기차(100), 전기차 충전 및 진단기(200), OBD 모듈(200a), 전문진단사 단말(300), 네트워크(400), 전기차 성능 평가 서버(500), 빅데이터 서버(600), 차량 중고거래 서버(700)를 포함하는 전기차 성능 평가정보 제공 시스템(1)에 있어서,
상기 전기차 성능 평가 서버(500)는 송수신부(510), 제어부(520) 및 데이터베이스(530)를 포함하며,
상기 제어부(520)는 입력화면 제어모듈(521), 진단장치 제어모듈(522), 전문가진단 제어모듈(523), 전장 및 기계부품 진단모듈(524), 자가평가 진단모듈(525) 및 차량평가 점수제공모듈(526)을 포함하는 것으로서,
상기 입력화면 제어모듈(521)은
전기차 충전 및 진단기(200)의 터치스크린 상으로 초기의 입력 UI 화면을 출력시켜, 전기차(100)의 운전자가 전기차 충전 및 성능 테스트를 위한 회원 ID 및 비밀번호로 로그인하도록 안내하고,
상기 운전자의 초기 로그인시 전기차 충전 및 성능 테스트를 위한 전기차 접수를 위한 접수 UI 화면을 전기차 충전 및 진단기(200)의 터치스크린으로 출력시키고, 운전자 또는 전문진단사 단말(300)을 운영하는 전문진단사에 의해 전기차 충전 및 성능 테스트를 위한 접수 내용이 상기 전기차 충전 및 진단기(200)의 터치스크린 상을 통해 입력되면, 전기차 충전 및 진단기(200)로부터 접수 내용을 수신하여 회원 ID를 메타데이터로 접수 내용을 데이터베이스(530)에 저장시키며
상기 운전자의 초기 로그인이 아닌 경우, 기존에 전기차 충전 또는 전기차 성능 테스트에 대한 서비스를 이용한 이력 정보를 데이터베이스(530)에서 추출한 뒤, 상기 이력 정보를 전기차 충전 및 진단기(200)의 터치스크린으로 출력시키고,
상기 진단장치 제어모듈(522)은
전기차 충전 및 진단기(200)에 구비된 OBD 모듈(On-Board Diagnosis Module)(200a)을 제어하여 전기차(100) 내부의 전기차 단말과의 사이에서 블루투스(Bluetooth) 통신 또는 CAN 통신을 통해 전기차(100)의 배터리 전압, 전류, 온도 정보, 전기차(100)의 위도, 경도, 고도 정보를 진단용 데이터로 수집 및 수신하고, 수신된 진단용 데이터를 회원 ID를 메타데이터로 데이터베이스(530)에 저장 및 빅데이터 서버(600)로 전송하고,
상기 빅데이터 서버(600)가 상기 데이터베이스(530)에 저장된 전기차 내용(제조사, 차종, 주행거리) 및 연식 확인 내용에 따라 각 분산 파일 프로그램에 의해 DCS DB에 분산 저장된 수집 데이터인 진단용 데이터에 해당하는 배터리 전압, 전류, 온도 정보, 전기차(100)의 위도, 경도, 고도 정보와 매칭되는 심층 신경망 속의 다중의 은닉층의 노드로의 비선형적 관계를 학습하고 머신러닝을 통해 분석하여 SOC(States Of Charge), SOH(States Of Health) 정보를 출력 노드로 추출하고, 머신러닝 이후 정제된 데이터를 활용해 딥러닝 수행하며, 상기 SOC(States Of Charge), SOH(States Of Health) 정보를 진단장치 제어모듈(522)로 전달하면,
네트워크(400)를 통해 SOC(States Of Charge), SOH(States Of Health) 정보를 전기차 충전 및 진단기(200)의 터치스크린로 출력시키며,
전문가진단 제어모듈(523)은
전문진단사 단말(300)을 운영하는 전문진단사에 의해 전기차(100)에 대한 전문가 진단 구성요소인 각 부 개폐(본네트, 주유구, 트렁그 개방 포함), 외부 진단(성능점검 토대로 자동차 프레임 사고 유무 확인 포함), 침수 확인(시트 하단, 대시패널 하단부 부식 확인, 안전벨트 물 얼룩 확인 포함), 도막 측정(사고로 인한 재도색 여부 확인), 차량 옵션 확인(차량 등급별 옵션 확인)에 대한 확인을 수행하고, 각 전문가 진단 구성요소에 대한 항목별 확인 결과 정보를 전문진단사 단말(300)로부터 네트워크(400)를 통해 수신하여 회원 ID를 메타데이터로 데이터베이스(540)에 저장하며,
전장 및 기계부품 진단모듈(524)은
전문진단사 단말(300)을 운영하는 전문진단사에 의해 전기차(100)에 대한 자기 진단(차량 전자 제어장치 고장 유무 확인), 리프트 진단(배터리 하부읜 실링, 체결, 용접 포함)에 대한 확인을 수행하며, 전장 및 기계부품 확인 결과 정보를 전문진단사 단말(300)로부터 네트워크(400)를 통해 수신하여 회원 ID를 메타데이터로 데이터베이스(540)에 저장하며,
자가평가 진단모듈(525)은
전기차 충전 및 진단기(200)의 터치스크린 상으로 자가평가 UI 화면을 출력하고,
전기차(100)의 운전자로부터 전기차(100)의 사고 유무 및 교환, 용도 이력, 그 밖의 모든 진단 항목 결과가 고객 설명 정보로 입력되면, 상기 고객 설명 정보를 회원 ID를 메타데이터로 데이터베이스(530) 상에 저장하며,
차량평가 점수제공모듈(526)은
상기 데이터베이스(530) 상에 저장된 상기 진단장치 제어모듈(522), 전문가진단 제어모듈(523), 전장 및 기계부품 진단모듈(524), 자가평가 진단모듈(525)의 정보를 연산하여 차량평가 점수를 생성하며,
상기 차량평가 점수제공모듈(526)은 생성된 "차량평가 점수"와 "회원 ID" 그리고, 입력화면 제어모듈(521)에 의해 데이터베이스(530)에 저장된 "접수 내용"인 전기차 내용(제조사, 차종, 주행거리) 및 연식 확인 내용, 이미지 확인 내용(차량등록증, 차대번호 등을 네트워크(400)를 통해 차량 중고거래 서버(700)로 전송시키는 것을 특징으로 하는 전기차 성능 평가정보 제공 시스템. - 삭제
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| Ghaderi et al. | Online energy management of a hybrid fuel cell vehicle considering the performance variation of the power sources | |
| Hasib et al. | Driving range prediction of electric vehicles: A machine learning approach | |
| Hou et al. | A vehicle alarm network for high-temperature fault diagnosis of electric vehicles | |
| Schoch et al. | Smart data selection and reduction for electric vehicle service analytics | |
| Eider et al. | Requirements for Prescriptive Recommender Systems Extending the Lifetime of EV Batteries | |
| Giacomini et al. | An AHP-based method to assess the introduction of electric cars in a public administration | |
| Alankus | Technology forecast for electrical vehicle battery technology and future electric vehicle market estimation | |
| Liu | Battery aging studies based on real-world driving | |
| Qin | Estimation of the state of charge (SoC) and/or state of health (SOH) in real driving cycles | |
| Yue | Contribution of developing a prognostics-based energy management strategy for fuel cell hybrid system-application to a fuel cell/battery hybrid electric vehicle | |
| Staudt et al. | Applying Data Reduction Methods to Battery Degradation Prediction Models for Electric Vehicles |
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