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KR102445622B1 - 클라우드를 이용한 차량 연료 분석 시스템 - Google Patents

클라우드를 이용한 차량 연료 분석 시스템 Download PDF

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KR102445622B1
KR102445622B1 KR1020200190033A KR20200190033A KR102445622B1 KR 102445622 B1 KR102445622 B1 KR 102445622B1 KR 1020200190033 A KR1020200190033 A KR 1020200190033A KR 20200190033 A KR20200190033 A KR 20200190033A KR 102445622 B1 KR102445622 B1 KR 102445622B1
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서종길
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주식회사 아이카
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Abstract

클라우드를 이용한 차량 연료 분석 시스템을 개시한다. 본 발명에 따른 클라우드를 이용한 차량 연료 분석 시스템은 시중에 판매되는 차량을 제조사, 연료타입, 배기량, 연식, 최대동력을 포함한 제원정보에 따라 분류하여 차종고유번호(Vehicle ID)를 부여하고, 각 차종고유번호(Vehicle ID)에 속하는 차량의 엔진부하(engine load)와 엔진속력(engine rpm)에 대한 토크(torque)를 다이나모미터(Dynamometer)에 의해 측정하여 작성한 토크 프로파일(torque profile)과, 엔진속력(engine rpm)과 토크(torque)에 대한 유량(flow rate)를 다이나모미터(Dynamometer)에 의해 측정하여 작성한 연료맵(fuel map)을, 저장한 토크기반 연료맵 데이터베이스와, 사용자 차량의 주행 중 엔진부하(engine load)와 엔진속력(engine rpm)를 일정한 주기로 측정하여 저장한 후 트립(trip)이 종료될 때마다, 트립단위의 엔진부하(engine load)와 엔진속력(engine rpm) 데이터를 사용자 차량의 제원정보와 함께 전송하는 사용자 차량 디바이스와, 상기 사용자 차량 디바이스와 인터넷으로 연결된 서버의 마이크로서비스 레이어에서 실행되고, 상기 사용자 차량 디바이스로부터 차량의 제원정보와 트립단위의 엔진부하 및 엔진속력 데이터를 전송 받아, 사용자 차량의 제원정보와 일치하거나 가장 근접한 차종고유번호(Vehicle ID)를 결정하고, 결정된 차종고유번호(Vehicle ID)의 상기 토크 프로파일 및 연료맵 이용하여 트립단위의 엔진부하 및 엔진속력 데이터에 대응하는 유량을 산출하는 유량산출 마이크로서비스를 포함한다.

Description

클라우드를 이용한 차량 연료 분석 시스템{VEHICLE FUEL CONSUMPTION ANALYSIS SYSTEM ON CLOUD}
본 발명은 차량 연료 분석 시스템에 관한 것으로, 더 상세하게는 클라우드를 이용한 차량 연료 분석 시스템에 관한 것이다.
운전자의 운전 습관 개선을 통해 에너지 절감과 차량 수명 증대를 유도하기 위한 에코드라이빙 기술이 다양한 방향으로 개발되고 있다.
대형 상용차를 중심으로 디지털 운행 기록계(DTG: Digital Tacho Graph)를 채용하여, 차 운행에 관련한 정보를 실시간으로 저장하고 운전 습관에 해당하는 과속, 엔진 과회전, 긴 시간 과속, 급가속, 급제동 같은 운전 자료를 데이터베이스로 남겨 에코 드라이빙을 유도하고 있다. 차량에 설치된 DTG와 같은 디바이스에서 차량데이터를 수집 및 저장하고, 분석을 하여 제공하는 방식은 산출 로직이 비교적 단순하고, 빅 데이터나 높은 연산 능력을 필요로 하는 분석을 할 수 없을 뿐만 아니라, 데이터 수집 및 저장 능력과 연산 능력을 높일 경우 그로 인한 디바이스 제조단가가 상승하고 디바이스 가격 경쟁력이 하락하는 등 여러가지 문제점이 발생한다.
한국등록특허 제10-1932695호는 차량 탑재 디바이스를 대체하거나 병행하는 빅데이터 분석을 위한 인프라를 통하여 차량 데이터를 처리하는 시도를 하고 있다.
한국등록특허 제10-1932695호는, 차량으로부터 획득된 운행 데이터를 정제(refine)하는 전처리부, 정제된 운행 데이터 및 맵 데이터를 기초로 차량의 운행 경로에 대응하는 도로 속성 정보를 획득하고 도로 속성 정보를 정제된 운행 데이터에 반영하는 제1 처리부, 도로 속성 정보가 반영된 운행 데이터를 기초로 통계 데이터를 생성하는 제2 처리부, 및 도로 속성 정보가 반영된 운행 데이터 및 생성된 통계 데이터 중 적어도 하나를 기초로 차량의 연료 소모량을 추정하는 연료 소모량 추정부를 포함하는 연료 소모량 추정 시스템을 개시하고 있다.
한국등록특허 제10-1932695호에 의하면, 차량 단말에서 연료 소모량 추정에 필요한 차량 데이터를 모두 보내야 한다. 특히, 연료 소모량 추정 시스템에 제공되는 운행 데이터에 도로 속성 정보가 반영되어야 하기 때문에 데이터의 사이즈가 지나치게 커지고, 이는 데이터 통신 부하를 증가시키고, 연료 소모량 추정 연산 시간을 길게 한다.
한국 등록특허공보 제10-1932695호(등록일자 : 2018.12.19)
본 발명은, 상술한 빅데이터 처리 인프라를 이용한 차량 데이터 처리 문제를 해결하기 위하여 이루어 진 것으로, 본 발명이 해결하고자 하는 제1과제는, 클라우드에 차량 연료 분석에 필요한 데이터의 대부분을 미리 저장하여 두고, 차량 탑재 디바이스에서는 차량 연료 분석에 필요한 최소한의 데이터만 클라우드로 전송하여, 미리 저장된 클라우드의 보유 데이터와 차량에서 전송한 최소한의 데이터를 통합 분석하여 연료 소모량을 산출할 수 있는 클라우드를 이용한 차량 연료 분석 시스템을 제공하는 데 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 제2과제는, OBD II(On Board Diagnostic II)의 PIDs 가운데, 대부분의 차종에서 제공되는 데이터인 PID 04 데이터(calculated engine load), PID 0C 데이터(engine rpm), PID 0D(vehicle speed (km/h))만을 입력 받고, 이를 클라우드에 저장된 데이터와 통합하여 연료 소모량 및 연비를 산출할 수 있는 클라우드를 이용한 차량 연료 분석 시스템을 제공하는 데 있다.
상술한 본 발명의 과제는, 시중에 판매되는 차량을 제조사, 연료타입, 배기량, 연식, 최대동력을 포함한 제원정보에 따라 분류하여 차종고유번호(Vehicle ID)를 부여하고, 각 차종고유번호(Vehicle ID)에 속하는 차량의 엔진부하(engine load)와 엔진속력(engine rpm)에 대한 토크(torque)를 다이나모미터(Dynamometer)에 의해 측정하여 작성한 토크 프로파일(torque profile)과, 엔진속력(engine rpm)과 토크(torque)에 대한 유량(flow rate)를 다이나모미터(Dynamometer)에 의해 측정하여 작성한 연료맵(fuel map)을, 저장한 토크기반 연료맵 데이터베이스와, 사용자 차량의 주행 중 엔진부하(engine load)와 엔진속력(engine rpm)를 일정한 주기로 측정하여 저장한 후 트립(trip)이 종료될 때마다, 트립단위의 엔진부하(engine load)와 엔진속력(engine rpm) 데이터를 사용자 차량의 제원정보와 함께 전송하는 사용자 차량 디바이스와, 상기 사용자 차량 디바이스와 인터넷으로 연결된 서버의 마이크로서비스 레이어에서 실행되고, 상기 사용자 차량 디바이스로부터 차량의 제원정보와 트립단위의 엔진부하 및 엔진속력 데이터를 전송 받아, 사용자 차량의 제원정보와 일치하거나 가장 근접한 차종고유번호(Vehicle ID)를 결정하고, 결정된 차종고유번호(Vehicle ID)의 상기 토크 프로파일 및 연료맵 이용하여 트립단위의 엔진부하 및 엔진속력 데이터에 대응하는 유량을 산출하는 유량산출 마이크로서비스를 포함하는 클라우드를 이용한 차량 연료 분석 시스템에 의하여 해결할 수 있다.
상기 사용자 차량 디바이스는 사용자 차량의 주행 중 차량속력(vehicle speed)를 일정한 주기로 더 측정하여 저장한 후 트립(trip)이 종료될 때마다, 트립단위의 차량속력(vehicle) 데이터를 트립단위의 엔진부하(engine load)와 엔진속력(engine rpm) 데이터와 함께 상기 유량산출 마이크로서비스에 전송하고, 유량산출 마이크로서비스는 차량속력(vehicle speed)과 산출된 유량을 이용하여 이동거리 또는 연비를 산출할 수 있다.
시중에 판매되는 대부분의 차량은 차량에 탑재된 OBD II에서 엔진부하(calculated engine load: PID 04), 엔진속력(engine rpm:PID 0C) 및 차량속력(vehicle speed: PID 0D)를 기본적으로 제공한다. 본 발명에 의하면, 차종 및 차량제원 별로 엔진부하 및 엔진속력과 토크 및 소비 유량간의 모델을 미리 다이나모미터에 의하여 측정하여 클라우드의 데이터베이스에 미리 저장하고, 클라우드의 서버에서는 사용자 차량으로부터는 최소한의 데이터인 엔진부하 및 차량속력만을 전송 받아 소비 연료를 산출할 수 있다. 또한, 차량속력(vehicle speed) 데이터까지 더 전송 받을 경우 사용자 차량의 이동거리 또는 연비를 산출할 수 있다. 따라서, 사용자 차량에 높은 연산 능력을 가진 값비싼 디바이스를 설치하지 않고도 사용자 차량의 트립별 연료를 빠르게 산출하여 이를 바탕으로 에코 스코어, 낭비된 연료, 운전자의 운전습관 등에 관한 정보를 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 클라우드를 이용한 차량 연료 분석 시스템의 구성도이다.
도 2는 사용자 차량 디바이스에서 유량산출 마이크로서비스에 제공하는 데이터 요소를 보여주는 도표이다.
도 3은 도 2에 도시된 데이터가 가운데, OBD II에서 제공하는 데이터의 일 예를 보여주는 도표이다.
도 4는 본 발명에 따른 유량산출 마이크로서비스의 입출력을 보여주는 블록도이다.
도 5는 본 발명에 따른 낭비연료 마이크로서비스의 입출력을 보여주는 블록도이다.
도 6은 본 발명에 따른 에코스코어 마이크로서비스의 입출력을 보여주는 블록도이다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 구체적인 실시 예를 상세히 설명한다.
본 발명에 따른 클라우드를 이용한 차량 연료 분석 시스템은, 차량에 부착된 OBD II의 데이터 중 일부와 차량제원을 전송할 수 있는 사용자 차량 디바이스(1)와, 사용자 차량 디바이스(1)에서 전송된 원시데이터를 수신하여 마이크로서비스에서 사용할 수 있는 일정한 포멧의 데이터로 전환하는 API(Application Programming Interface)와, API로부터 수신한 원시데이터를 마이크로서비스 레이어(7)에 있는 어떤 마이크로서비스에 전달할지 결정하여 결정하여 전달하는 게이트웨이(5)와, 인터넷에 연결된 서버에서 실행되는 여러가지 마이크로서비스를 포함하는 마이크로서비스 레이어(7)와, 마이크로서비스 레이어(7)에서 실행되는 마이크로서비스들의 연산에 필요한 데이터와 마이크로서비스들의 연산 결과를 저장하는 데이터베이스(11)를 포함한다.
상기 마이크로서비스 레이어(7)에는 후술하는 바와 같이, 유량산출 마이크로서비스(9), 낭비연료 마이크로서비스(15), 에코 스코어 마이크로서비스(17) 등 다양한 마이크로서비스를 포함할 수 있다.
도 1의 ①단계에서, 원시데이터는 API가 수신할 수 있는 포멧으로 사용자 차량 디바이스(1)에 의해 제공된다. 이 원시데이터는 차량에 부착된 OBD II 디바이스로부터 출력된 원시데이터와 차량제원에 관한 데이터이다.
도 2에 도시된 바와 같이, OBD II 디바이스로부터 출력된 원시데이터는 엔진부하, 엔진속력, 차량속력 등에 관한 데이터이고, 차량제원에 관한 데이터는 배기량, 유종, 최대출력, 차량제조사, 연식, 트랜스미션 타입, 모델 등에 관한 데이터이다. 차량제원 데이터는 단일 데이터이고, OBD II 디바이스로부터 출력된 원시데이터는 1초 단위로 샘플링 된 데이터 셋트이다.
도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명은 OBD II의 PID(Parameter ID) 가운데, 거의 모든 차종의 OBD II에서 제공되는 데이터인 PID 04 데이터(calculated engine load ), PID 0C 데이터(engine rpm) 및 PID 0D(vehicle speed (km/h))를 사용한다.
도 1의 ②단계에서, 원시데이터는 API(3)를 통해 게이트웨이(5)에 입력되고, 게이트웨이(5)는 어떤 마이크로서비스가 활성활 될지를 결정한다. 게이트웨이(5)는 활성활될 마이크로서비스에 원시데이터를 전달하여 마이크로서비스의 연산에 사용하게 한다.
도 1의 ③단계에서, 입력데이터는 데이터베이스(11)의 메모리관리모듈과 마이크로서비스레이어(7)에 활성화 토큰(activation token)과 함께 보내진다. 데이터베이스(11)의 프레임워크로는 하둡분산파일시스템(HDFS)를 사용할 수 있다.
도 1의 ④단계에서, 하둡분산파일시스템(HDFS)은 일정기간 동안(예를 들어 6개월간) 게이트웨이(5)에서 입력된 모든 데이터를 저장한다. 이 데이터는 이력관리와 마이크로서비스들의 캘리브레이션를 위하여 사용될 수 있다.
도 1의 ⑤단계에서, 마이크로서비스에서 처리된 출력이 게이트웨이(5)를 통해 사용자 차량 디바이스(1)로 보내질 수 있다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명은 시중에 판매되는 모든 차량을 제조사, 연료타입, 배기량, 연식, 최대동력을 포함한 제원정보에 따라 분류하여 차종고유번호(Vehicle ID)를 부여한다. 차량 분류 기준으로 모델명(Model)이나 트랜스미션 형식(Gear Box)을 더 포함할 수 있다. 분류 방법에 따라, 차종고유번호(Vehicle ID)는 수백에서 수만개가 부여될 수 있다.
본 발명은 차량의 토크(torque)를 엔진부하(engine load)와 엔진속력(engine rpm)을 이용하여 산출할 수 있고, 엔진이 소비한 유량(fuel flow rate)을 엔진속력(engine rpm)과 토크(torque)에 의하여 산출할 수 있다는 기초에서 출발한다.
본 발명에 따른 클라우드를 이용한 차량 연료 분석 시스템은 각 차종고유번호(Vehicle ID)에 속하는 차량의 엔진부하(engine load)와 엔진속력(engine rpm)에 대한 토크(torque)를 다이나모미터(Dynamometer)에 의해 측정하여 작성한 토크 프로파일(torque profile)과, 엔진속력(engine rpm)과 토크(torque)에 대한 유량(flow rate)를 다이나모미터(Dynamometer)에 의해 측정하여 작성한 연료맵(fuel map)을, 저장한 토크기반 연료맵 데이터베이스를 포함한다. 다이나모미터에 의한 테스트는 차종고유번호(Vehicle ID)가 부여된 모든 차종에 대하여 이루어지기 때문에 데이터 규모가 매우 크다.
사용자 차량 디바이스(1)는, 사용자 차량의 주행 중 엔진부하(engine load)와 엔진속력(engine rpm)를 일정한 주기로 측정하여 저장한 후 트립(trip)이 종료될 때마다, 트립단위의 엔진부하(engine load)와 엔진속력(engine rpm) 데이터를 사용자 차량의 제원정보(vehicle details)와 함께 전송한다. 여기에서 트립(trip)은 차량의 시동을 건 다음부터 시동을 끌 때까지의 기간이다. 본 발명은 사용자 차량 디바이스(1)의 기능을 축소한 방식으로서, 사용자 차량 디바이스(1)는 연료 산출에 필요한 원본데이터(raw data;engine load, engine rpm, vehicle speed 등)를 차량에서 수집해서, 백엔드에 전송하는 역할만 수행한다.
본 발명에 따른 클라우드를 이용한 차량 연료 분석 시스템은 상기 사용자 차량 디바이스와 인터넷으로 연결된 서버의 마이크로서비스 레이어(micro servive layer)에서 실행되는 유량산출 마이크로서비스(9)를 포함한다.
상기 API(3)는 사용자 차량 디바이스(1)에서 전송된 원시데이터를 수신하여 유량산출 마이크로서비스(9)에서 사용할 수 있는 일정한 포멧의 데이터로 전환하여 게이트웨이(5)에 전송하고, 상기 게이트웨이(5)는 상기 API로부터 수신한 원시데이터를 마이크로서비스 레이어에 있는 상기 유량산출 마이크로서비스(9)를 선택하여 전달한다.
상기 유량산출 마이크로서비스(9)는, 상기 사용자 차량 디바이스(1)로부터 차량의 제원정보와 트립단위의 엔진부하 및 엔진속력 데이터를 전송 받아, 사용자 차량의 제원정보와 일치하거나 가장 근접한 차종고유번호(Vehicle ID)를 결정하고, 결정된 차종고유번호(Vehicle ID)의 상기 토크 프로파일 및 연료맵 이용하여 트립단위의 엔진부하 및 엔진속력 데이터에 대응하는 유량(flow rate)을 산출한다.
도 4에 도시된 바와 같이, 상기 사용자 차량 디바이스(1)는 사용자 차량의 주행 중 차량속력(vehicle speed)를 일정한 주기로 더 측정하여 저장한 후 트립(trip)이 종료될 때마다, 트립단위의 차량속력(vehicle) 데이터를 트립단위의 엔진부하(engine load)와 엔진속력(engine rpm) 데이터와 함께 상기 유량산출 마이크로서비스(9)에 전송하고, 유량산출 마이크로서비스(9)는 차량속력(vehicle speed)과 산출된 유량을 이용하여 트립단위의 이동거리 또는 연비를 산출할 수 있다.
도 5에 도시된 바와 같이, 상기 유량산출 마이크로서비스(9)의 연산에 추가적인 연산을 할 경우 동일한 원시데이터를 입력받아 낭비연료(wasted fuel) 비율을 산출하는 낭비연료 마이크로서비스(15)를 제공할 수 있다. 낭비연료 마이크로서비스(15)가 차량에 탑재된 GPS로부터 위치 데이터를 더 수신할 경우, 낭비연료에서 차지하는 차량정체 낭비연료 비율, 오기어 낭비연료 비율, 브레이크 낭비연료 비율, 과속 낭비연료 비율, 가속 낭비연료 비율, 과다 공회전 낭비연료 비율 등을 산출할 수 있다.
도 6에 도시된 바와 같이, 상기 유량산출 마이크로서비스(9)의 연산에 추가적인 연산을 할 경우 동일한 원시데이터를 입력받아 친환경 점수(eco-score)를 산출하는 에코스코어 마이크로서비스를 제공할 수 있다. 친환경 점수(eco-score)는 연비점수(트립단위)와 운전점수를 포함할 수 있다.
산출된 결과값은 별도의 마이크로서비스 및 web/app 등 클라이언트 모듈을 통하여 사용자에게 제공될 수 있다.
1 : 사용자 차량 디바이스
3 : API(Application Programming Interface)
5 : 게이트웨이
7 : 마이크로서비스 레이어
9 : 유량산출 마이크로서비스
11 : 토크기반 연료맵 데이터베이스
13 : 다이나모미터
15 : 낭비연료 마이크로서비스
17 : 에코 스코어 마이크로서비스

Claims (4)

  1. 시중에 판매되는 차량을 제조사, 연료타입, 배기량, 연식, 최대동력을 포함한 제원정보에 따라 분류하여 차종고유번호(Vehicle ID)를 부여하고, 각 차종고유번호(Vehicle ID)에 속하는 차량의 엔진부하(engine load)와 엔진속력(engine rpm)에 대한 토크(torque)를 다이나모미터(Dynamometer)에 의해 측정하여 작성한 토크 프로파일(torque profile)과, 엔진속력(engine rpm)과 토크(torque)에 대한 유량(flow rate)를 다이나모미터(Dynamometer)에 의해 측정하여 작성한 연료맵(fuel map)을, 저장한 토크기반 연료맵 데이터베이스;
    사용자 차량의 주행 중 엔진부하(engine load)와 엔진속력(engine rpm)를 일정한 주기로 측정하여 저장한 후 트립(trip)이 종료될 때마다, 트립단위의 엔진부하(engine load)와 엔진속력(engine rpm) 데이터를 사용자 차량의 제원정보(vehicle details)와 함께 전송하는 사용자 차량 디바이스; 및
    상기 사용자 차량 디바이스와 인터넷으로 연결된 서버의 마이크로서비스 레이어(micro servive layer)에서 실행되고, 상기 사용자 차량 디바이스로부터 차량의 제원정보와 트립단위의 엔진부하 및 엔진속력 데이터를 전송 받아, 사용자 차량의 제원정보와 일치하거나 가장 근접한 차종고유번호(Vehicle ID)를 결정하고, 결정된 차종고유번호(Vehicle ID)의 상기 토크 프로파일 및 연료맵 이용하여 트립단위의 엔진부하 및 엔진속력 데이터에 대응하는 유량(flow rate)을 산출하는 유량산출 마이크로서비스;를 포함하는 것을 특징으로 하는 클라우드를 이용한 차량 연료 분석 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 사용자 차량 디바이스는 사용자 차량의 주행 중 차량속력(vehicle speed)를 일정한 주기로 더 측정하여 저장한 후 트립(trip)이 종료될 때마다, 트립단위의 차량속력(vehicle) 데이터를 트립단위의 엔진부하(engine load)와 엔진속력(engine rpm) 데이터와 함께 상기 유량산출 마이크로서비스에 전송하고, 유량산출 마이크로서비스는 차량속력(vehicle speed)과 산출된 유량을 이용하여 이동거리 또는 연비를 산출하는 것을 특징으로 하는 클라우드를 이용한 차량 연료 분석 시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 엔진부하 데이터는 사용자 차량에 탑재된 OBD II의 PID 04 데이터이고, 상기 엔진속력 데이터는 OBD II의 PID 0C 데이터이고, 상기 차량속력 데이터는 PID 0D데이터인 것을 특징으로 하는 클라우드를 이용한 차량 연료 분석 시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    사용자 차량 디바이스에서 전송된 원시데이터를 수신하여 유량산출 마이크로서비스에서 사용할 수 있는 일정한 포멧의 데이터로 전환하는 API(Application Programming Interface)와, 상기 API로부터 수신한 원시데이터를 마이크로서비스 레이어에 있는 상기 유량산출 마이크로서비스를 선택하여 전달하는 게이트웨이를 더 포함한 것을 특징으로 하는 클라우드를 이용한 차량 연료 분석 시스템.


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