KR20180098062A - 차량데이터 계층화 및 적응형 데이터 전송 장치 및 방법 - Google Patents

차량데이터 계층화 및 적응형 데이터 전송 장치 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20180098062A
KR20180098062A KR1020170025063A KR20170025063A KR20180098062A KR 20180098062 A KR20180098062 A KR 20180098062A KR 1020170025063 A KR1020170025063 A KR 1020170025063A KR 20170025063 A KR20170025063 A KR 20170025063A KR 20180098062 A KR20180098062 A KR 20180098062A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
data
vehicle
transmission
layering
network
Prior art date
Application number
KR1020170025063A
Other languages
English (en)
Inventor
장동일
Original Assignee
주식회사 포키비언
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 포키비언 filed Critical 주식회사 포키비언
Priority to KR1020170025063A priority Critical patent/KR20180098062A/ko
Publication of KR20180098062A publication Critical patent/KR20180098062A/ko

Links

Images

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L12/00Data switching networks
    • H04L12/28Data switching networks characterised by path configuration, e.g. LAN [Local Area Networks] or WAN [Wide Area Networks]
    • H04L12/40Bus networks
    • H04L12/40143Bus networks involving priority mechanisms
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L12/00Data switching networks
    • H04L12/28Data switching networks characterised by path configuration, e.g. LAN [Local Area Networks] or WAN [Wide Area Networks]
    • H04L12/40Bus networks
    • H04L2012/40267Bus for use in transportation systems
    • H04L2012/40273Bus for use in transportation systems the transportation system being a vehicle

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Small-Scale Networks (AREA)

Abstract

차량데이터 계층화 및 적응형 데이터 전송 장치 및 방법을 제공하며, 상기 장치는, 차량 내 각 파트에서 생성되는 데이터를 수집하는 데이터 수집부; 수집된 데이터를 다양한 서비스의 활용도 및 데이터의 특성 등을 고려하여 데이터 분류 및 우선순위를 부여하고, 부여된 각 그룹별 데이터를 수집함에 있어 부여된 우선순위에 따라 데이터 수집주기를 차등화하며, 각 그룹 내 동일한 우선순위를 갖는 데이터를 계층화하여 구조화하는 데이터 계층화/전송부; 및 구조화된 실시간 수집 데이터를 전송 네트워크의 대역폭 및 품질에 따라 계층 별로 전송하는 네트워크 연동부를 포함한다.

Description

차량데이터 계층화 및 적응형 데이터 전송 장치 및 방법{ADAPTIVE VEHICLE DATA TRANSMISSION APPARATUS USING LAYERING AND METHOD THEREOF}
본 발명은 차량데이터를 처리하는 데이터 전송 장치 및 방법에 관한 것이다.
4G/5G 통신망의 확대 및 이를 활용한 서비스로 다량의 데이터의 전송 및 활용이 필요한 커넥티드카 서비스에 대한 관심이 증가하고 있다. 커넥티드카 서비스는 그 특성에 따라서 서비스에 활용하는 데이터의 종류 및 크기가 달라지게 되며, 데이터의 크기 및 수집량에 따라서 서비스 대상 차량에 부가되는 서비스 비용에 차등이 생기게 된다.
차량 내 CAN (Car Area Network) 네트워크에는 차량에 내재된 다수의 센서 및 장치에서 발생하는 데이터의 측정값은 물론 프로세서 간 메시지 등이 교환된다. 이러한 CAN 네트워크 상의 센서 값 및 메시지는 차량에 장착하는 별도의 장치 또는 차량 내의 통신 프로세서 등을 통해 수집할 수 있다.
수십 ms (millisecond)에서 수백 ms 단위로 지속적으로 생성되는 이러한 데이터를 수집하여 분석하는 과정을 통해서 실제 도로 상에서 주행하는 차량의 성능 측정 및 개선은 물론 차량 진단 및 정비, 긴급 구조, 차량상태 측정, 운전습관 분석 등의 다양한 서비스와 연계가 가능하기 때문에, 모바일 데이터 망을 활용하여 실시간 데이터를 수집하여 분석하고자 하는 시도가 이뤄지고 있다.
차량에서 생성되는 모든 데이터를 수집하여 활용하는 것이 이상적이나, 현실적으로 서비스에 따라 필수 데이터 및 이에 대한 수집/전송주기를 정하여, 모바일 데이터 네트워크의 사용량 및 비용을 산정해야 한다. 이때 차량 제조사에서 성능 측정 및 개선을 위해 수집해야 하는 데이터 종류 및 수집량과, 차량/주행 상태정보를 기반으로 하는 애프터마켓 응용 서비스에서 요구되는 데이터의 종류 및 수집량은 큰 차이가 있다. 따라서 서비스 특성에 따라 필요한 데이터를 정의하고 이에 따라 최적의 수집주기를 정하는 것이 실제 서비스 운용 상에서 매우 중요한 의미를 갖는다.
한 대의 차량 또는 차량에 부착된 수집/전송 장치에서 서비스에 따라서 적응적으로 데이터 수집 범위 및 수집 주기를 결정하고, 이와 연동되는 서버 플랫폼 또한 이에 따라 적응적으로 동작하도록 하는 방법을 사용하지 않을 경우, 서비스 별로 독립적인 장치 및 서버 시스템을 구성하여 제공해야 하는데, 이 경우 서비스 운용에 필요한 비용이 급증하는 단점이 있다.
본 발명의 일 실시예는 차량에서 생성되는 다양한 데이터에 대해, 데이터 자체의 특성과 차량의 주행상태 및 진단결과 등을 바탕으로 차량에서 발생되는 데이터의 우선 순위를 동적으로 할당하고, 우선 순위에 따라 데이터를 계층화하며, 우선 순위 별로 계층화된 차량데이터를 목표 전송량에 맞춰 적응적으로 전송할 수 있는 장치 및 방법을 제공하고자 한다.
다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 일 측면에 따른 차량데이터 계층화 및 적응형 데이터 전송 장치는, 차량 내 각 파트에서 생성되는 데이터를 수집하는 데이터 수집부; 수집된 데이터를 다양한 서비스의 활용도 및 데이터의 특성 등을 고려하여 데이터 분류 및 우선순위를 부여하고, 부여된 각 그룹별 데이터를 수집함에 있어 부여된 우선순위에 따라 데이터 수집주기를 차등화하며, 각 그룹 내 동일한 우선순위를 갖는 데이터를 계층화하여 구조화하는 데이터 계층화/전송부; 및 구조화된 실시간 수집 데이터를 전송 네트워크의 대역폭 및 품질에 따라 계층 별로 전송하는 네트워크 연동부를 포함한다. 이때, 상기 계층의 범위는 전송 상황에 따라 동적으로 결정된 것이다.
전술한 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 차량에서 생성되는 다양한 데이터에 대해, 데이터 자체의 특성과 차량의 주행상태 및 진단결과 등을 바탕으로 차량에서 발생되는 데이터의 우선 순위를 동적으로 할당하고, 우선 순위에 따라 데이터를 계층화하며, 우선 순위 별로 계층화된 차량데이터를 목표 전송량에 맞춰 적응적으로 전송할 수 있다.
도 1은 본 발명이 적용되는 차량데이터 처리 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량데이터 계층화 및 적응형 데이터 전송 장치의 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량데이터의 분류 및 수집 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 데이터 계층화 및 구조화를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 네트워크 환경에 맞는 동적 데이터 계층 전송 방식을 설명하기 위한 도면이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미하며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
본 명세서에 있어서 '부(部)' 또는 '모듈'이란, 하드웨어에 의해 실현되는 유닛(unit), 소프트웨어에 의해 실현되는 유닛, 양방을 이용하여 실현되는 유닛을 포함한다. 또한, 1 개의 유닛이 2 개 이상의 하드웨어를 이용하여 실현되어도 되고, 2 개 이상의 유닛이 1 개의 하드웨어에 의해 실현되어도 된다. 한편, '~부' 또는 '~모듈' 은 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니며, 어드레싱 할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서, '~부' 또는 '~모듈' 은 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과, '~부'(또는 '~모듈')들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'(또는 '~모듈')들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'(또는 '~모듈')들로 더 분리될 수 있다. 뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'(또는 '~모듈')들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 차랑데이터 계층화 및 적응형 데이터 전송 장치 및 방법에 대해서 상세히 설명하도록 한다.
도 1은 본 발명이 적용되는 차량데이터 처리 시스템의 구성도이다.
차량으로부터 생성되는 다양한 데이터는 그 특성에 따라 수집해야 할 최소의 주기가 달라질 수 있다. 예를 들어 차량 내 연료 잔량의 경우, 1초 이내의 주기로 지속적으로 데이터를 모니터링 및 수집할 필요 없이, 특정 시간 또는 거리 이상 주행했을 경우에 수집해도 서비스 구현에 문제가 없다. 배터리 전압, 냉각수 온도, 오일 온도의 경우에도 데이터의 레벨이 위험 구간 내에 있을 경우에만 수십 초 또는 1분 내외의 주기로 데이터를 수집해도 서비스 구현에 문제가 발생하지 않는 특성을 갖는다.
반면 속도, 엔진회전수, 가속페달 위치, 공기/연료 주입량, 엔진부하, 충격센서 등의 정보는 1초 이하의 주기로 실시간으로 수집해야만 운전패턴의 분석 및 경제운전 정보의 산출이 가능하므로, 최대한 짧은 주기로 데이터의 수집 및 전송을 하는 것이 매우 중요한 의미를 갖는다.
마찬가지로 배터리 전압, 냉각수 온도, 연료 잔량 등의 데이터는 수집된 모든 데이터를 전송할 필요가 없이, 데이터의 값이 특정 구간에 해당할 경우에만 선택적으로 전송하는 것을 고려할 수 있으며, 전송 중 일부 데이터가 유실된다고 하더라도 서비스 제공에 큰 문제가 없다.
반면 속도, 엔진회전수, 가속페달 위치, 공기/연료 주입량, 엔진부하 등의 경우에는 지속적인 데이터의 전송이 필요할 뿐 아니라, 일부 구간의 데이터가 유실될 경우, 정확한 누적데이터의 산정 및 구간 데이터의 산출이 불가능해 지는 문제가 발생한다.
도 1에 도시한 바와 같이, 이러한 데이터 전송량 및 네트워크 통신 오류의 문제는 IoT 용 네트워크 서비스와 고속 통신 네트워크 서비스가 공존하는 현재 서비스 환경에서, 응용 서비스 시스템 구현 시 네트워크 환경에 맞는 개별 서비스 시스템을 구현 및 유지보수 해야 하는 부담을 발생시키기 때문에 관련 시장의 확대 및 대중화에도 큰 걸림돌로 작용하고 있다.
본 발명에서는 단일한 데이터 수집 기능 모듈을 활용하여, 데이터를 특성에 따라서 적응적인 주기를 통해 수집하고, 수집한 데이터를 특성에 따라 계층화한 후, 계층 별로 데이터를 전송하고, 모바일 데이터 네트워크의 상태 및 전송 오류 발생 패턴을 바탕으로 계층의 전송 여부를 동적으로 결정하는 차량데이터의 계층화 구조를 이용한 적응적 데이터 수집 및 전송 방법을 제시한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량데이터 계층화 및 적응형 데이터 전송 장치의 구성도이다.
본 발명에서는 차량 내 각 파트에서 생성되는 데이터를 다양한 서비스의 활용도 및 데이터의 특성 등을 고려하여 데이터 분류 및 우선 순위를 부여하고, 부여된 각 그룹별 데이터를 수집함에 있어 부여된 우선순위에 따라 데이터 수집주기를 차등화하며, 각 그룹 내 동일한 우선순위를 가지는 데이터를 계층화하여 구조화한다. 구조화된 실시간 수집 데이터는 전송 네트워크의 대역폭 및 품질 등에 따라 계층 별로 전송하며, 실제 네트워크 환경 하에서 전송되는 계층의 범위는 전송 상황에 따라 동적으로 결정한다.
도 2에 도시한 바와 같이, 차량데이터 계층화 및 적응형 데이터 전송 장치는, 차량 내 각 파트에서 생성되는 데이터를 수집하는 데이터 수집부; 수집된 데이터를 다양한 서비스의 활용도 및 데이터의 특성 등을 고려하여 데이터 분류 및 우선순위를 부여하고, 부여된 각 그룹별 데이터를 수집함에 있어 부여된 우선순위에 따라 데이터 수집주기를 차등화하며, 각 그룹 내 동일한 우선순위를 갖는 데이터를 계층화하여 구조화하는 데이터 계층화/전송부; 및 구조화된 실시간 수집 데이터를 전송 네트워크의 대역폭 및 품질에 따라 계층 별로 전송하는 네트워크 연동부를 포함한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량데이터의 분류 및 수집 과정을 설명하기 위한 도면이다.
차량에서 생성되는 실시간 차량 센서데이터와 진단/고장 데이터를 수집하는 단계에서 계층화 및 동적 전송에 필요한 사전 작업이 필수적이다. 먼저 서비스의 요구사항 및 네트워크 환경에 따라서 수집할 최소 데이터의 주기 및 범위를 설정하여 불필요한 차량 네트워크 접속 및 데이터 송수신 동작을 줄일 수 있다.
이때 서비스의 요구사항 및 데이터 특성에 따라서 데이터 별 수신 여부 및 수신 주기의 초기값을 결정하고 데이터 수집을 진행한다. 1차 수집된 데이터를 기준으로 데이터의 유효성 분석, 차량상태 및 주행상태 등 사후 작업에 필요한 최소한의 데이터가 수집이 가능한지에 대한 판단에 따라, 실질적으로 수집할 데이터의 범위 및 주기를 동적으로 결정한다.
예를 들어 차량 엔진의 불량 여부 측정에만 사용되는 필수 데이터 5종 중 2종이 수집되지 않는 차량이라면, 나머지 3종에 대한 수집도 불필요하다. 마찬가지로 서비스 제공 기능에 포함되지 않는 용도로만 활용할 수 있는 데이터의 경우에도 네트워크 환경에 따라 데이터 수집의 필요성이 낮아질 수 있다.
서비스 제공 목적이나 데이터 유효성 및 실제 차량의 데이터 제공 여부 등에 따라, 수집데이터의 우선 순위는 동적으로 달라지게 된다. 이러한 우선 순위를 기반으로 데이터를 계층화하고 계층 별 수집 주기를 제공하기 위한 전처리 단계가 필수적이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 데이터 계층화 및 구조화를 설명하기 위한 도면이다.
네트워크 대역폭 및 상태 등에 따라 수집된 데이터는 각 그룹 별로 차등화된 우선 순위를 부여 받는다. 이러한 차등화된 우선 순위는 계층의 형태로 각 데이터 별로 부여된다.
각 그룹 내 우선 순위를 부여받은 데이터는 물리적인 그룹의 형태가 아닌 우선순위 개념의 계층 형태로 재배열된다. 이때 설정되는 계층 개수 및 데이터 우선순위의 경우 실제 수집 결과에 따라 동적으로 결정이 된다.
실제로 네트워크에 전송되는 데이터 패킷은 그룹 별이 아닌 계층 별로 구성이 되어 그 계층의 중요도에 따라 차별화된 전송 방법을 적용할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 네트워크 환경에 맞는 동적 데이터 계층 전송 방식을 설명하기 위한 도면이다.
각 계층 별도 구조화된 네트워크 전송 패킷에 대해서 계층 별로 각기 다른 암호화, 압축 및 오류 복원을 위한 채널 부호화 기술이 적용될 수 있다. 실제 효과적인 처리를 위해서 각 계층 별 데이터의 양은 피라미드 형태에 가깝도록 결정하는 것이 유리하다.
암호화, 압축 및 채널 부호화 등을 통해 실제 전송할 수 있는 네트워크 데이터 패킷이 구성되면, 우선 순위가 높은 계층 순으로 서버에 전송을 실시한다. 이때 전송할 데이터의 최하위 계층은 네트워크 특성이나 서비스 특성에 따른 사전 설정에 따라 제한될 수 있으며, 실제 제한되지 않았을 경우에도 데이터 패킷의 전송 및 오류 발생 분석을 통해서 동적으로 범위가 추가적으로 제한될 수 있다.
동적으로 수집 데이터의 종류와 주기가 변경되는 환경에 따라 수집서버 및 데이터 분석 서버는 수집된 데이터의 계층에 따라 지원 서비스 기능의 범위가 동적으로 변경되도록 구현함으로써, 단일 서버-클라이언트 모듈을 활용하여 다양한 서비스를 동시에 대응할 수 있는 시스템을 구축할 수 있다.
이상에서 설명한 본 발명의 일 실시예에 따른 장치 및 방법은, 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 포함하는 기록매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독 가능매체는 컴퓨터 저장 매체 및 통신 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장매체는 컴퓨터 판독 가능 명령어, 데이터구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 통신매체는 전형적으로 컴퓨터 판독 가능 명령어, 데이터구조, 프로그램 모듈, 또는 반송파와 같은 변조된 데이터신호의 기타 데이터, 또는 기타 전송 메커니즘을 포함하며, 임의의 정보 전달 매체를 포함한다.
본 발명의 시스템 및 방법은 특정 실시예와 관련하여 설명되었지만, 그것들의 구성 요소 또는 동작의 일부 또는 전부는 범용 하드웨어 아키텍처를 갖는 컴퓨터 시스템을 사용하여 구현될 수 있다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허 청구 범위에 의하여 나타내어지며, 특허 청구 범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
한편, 본 발명을 지원한 국가연구개발사업은 미래창조과학부 방송통신산업기술개발의 연구과제인 고유번호 1711026871 "기기 정보뿐 아니라 사용자의 환경/감성/인지 정보에 적응적으로 반응하는 정보기기용 원격 UI 기술 개발" 사업이며, 주관 기관인 전자부품연구원이 지원하였다.
차량 데이터 수집부
데이터 계층화/전송부
네트워크 연동부

Claims (1)

  1. 차량데이터 계층화 및 적응형 데이터 전송 장치에 있어서,
    차량 내 각 파트에서 생성되는 데이터를 수집하는 데이터 수집부;
    수집된 데이터를 다양한 서비스의 활용도 및 데이터의 특성 등을 고려하여 데이터 분류 및 우선순위를 부여하고, 부여된 각 그룹별 데이터를 수집함에 있어 부여된 우선순위에 따라 데이터 수집주기를 차등화하며, 각 그룹 내 동일한 우선순위를 갖는 데이터를 계층화하여 구조화하는 데이터 계층화/전송부; 및
    구조화된 실시간 수집 데이터를 전송 네트워크의 대역폭 및 품질에 따라 계층 별로 전송하는 네트워크 연동부를 포함하며,
    상기 계층의 범위는 전송 상황에 따라 동적으로 결정된 것인, 차량데이터 계층화 및 적응형 데이터 전송 장치.
KR1020170025063A 2017-02-24 2017-02-24 차량데이터 계층화 및 적응형 데이터 전송 장치 및 방법 KR20180098062A (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020170025063A KR20180098062A (ko) 2017-02-24 2017-02-24 차량데이터 계층화 및 적응형 데이터 전송 장치 및 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020170025063A KR20180098062A (ko) 2017-02-24 2017-02-24 차량데이터 계층화 및 적응형 데이터 전송 장치 및 방법

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20180098062A true KR20180098062A (ko) 2018-09-03

Family

ID=63600900

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020170025063A KR20180098062A (ko) 2017-02-24 2017-02-24 차량데이터 계층화 및 적응형 데이터 전송 장치 및 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20180098062A (ko)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20200094852A (ko) * 2019-01-25 2020-08-10 전자부품연구원 커넥티드카 빅데이터 수집장치, 시스템 및 방법
KR20220039172A (ko) * 2020-09-22 2022-03-29 (주) 엘렉스정보통신 커넥티드 데이터 다중접속 동시전송장치 및 커넥티드 데이터 관리시스템
WO2023276816A1 (ja) * 2021-07-02 2023-01-05 株式会社デンソー データ処理方法、および通信システム

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20200094852A (ko) * 2019-01-25 2020-08-10 전자부품연구원 커넥티드카 빅데이터 수집장치, 시스템 및 방법
US11609922B2 (en) 2019-01-25 2023-03-21 Korea Electronics Technology Institute Connected car big data acquisition device, system and method for storing data gathered in a single platform
KR20220039172A (ko) * 2020-09-22 2022-03-29 (주) 엘렉스정보통신 커넥티드 데이터 다중접속 동시전송장치 및 커넥티드 데이터 관리시스템
WO2023276816A1 (ja) * 2021-07-02 2023-01-05 株式会社デンソー データ処理方法、および通信システム

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN112816954B (zh) 一种基于真值的路侧感知系统评测方法和系统
Arun et al. A systematic mapping review of surrogate safety assessment using traffic conflict techniques
US20220332335A1 (en) Vehicle-data analytics
AU2018222826B2 (en) Real time trajectory identification from communications network
US11145142B2 (en) Detection of road surface defects
US20160284214A1 (en) Vehicle-based abnormal travel event detecting and reporting
EP2981095A1 (en) Data collection and management system, data collection and management method, terminal, and management device
US11392733B2 (en) Multi-dimensional event model generation
CN1831893A (zh) 交通信息系统
KR20180098062A (ko) 차량데이터 계층화 및 적응형 데이터 전송 장치 및 방법
US10945096B2 (en) Mobility gene for visit data
Lin et al. Efficient data collection and accurate travel time estimation in a connected vehicle environment via real-time compressive sensing
CN105187790B (zh) 一种车载终端的工作状态的监控方法、装置和系统
CN105788280A (zh) 一种基于车联网的智慧城市车辆自动追踪系统
WO2018146762A1 (ja) 情報処理装置、車載装置、情報処理方法、通信方法、情報処理プログラム及び通信プログラム
US20210176597A1 (en) Trajectory Analysis With Mode Of Transportation Analysis
CN114076631A (zh) 超载车辆识别方法、系统及设备
US20230056115A1 (en) Method of Collecting Data from Fleet of Vehicles
WO2018151676A1 (en) Stay and trajectory identification from historical analysis of communications network observations
Shi et al. Computing Systems for Autonomous Driving
CN103791908B (zh) 用于更新和用于检验导航数据库的数据记录的方法
CN107924423B (zh) 模型确定设备和模型确定方法
Sachenko et al. Development of the flexible traffic control system using the LabView and ThingSpeak
CN114495505B (zh) 拥堵路段通过时长的预测方法、装置、介质及服务器
CN113114539B (zh) 一种智能网联设备的先进性评估方法