자동차 데이터 분석기술

자동차와 빅데이터는 어떠한 연관이 있으며, 이를 어떻게 활용하는 것이 올바른 방법일까? 그리고 이러한 빅데이터를 다루는 기술에는 어떠한 것이 있는지 한번 찾아보고 조사해 보았다.

 

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1. 자동차와 빅데이터

빅 데이터의 저장 기술은 수집된 정형, 비정형 데이터를 효과적으로 저장하고 검색할 수 있게 하기 위함으로 사용이 된다. 기존의 데이터베이스 시스템에서는 순차적인 데이터를 저장하고 저장된 데이터를 인덱스로 처리하여 검색의 속도를 높이는 방법으로 사용되었으며 이는 정형 데이터에 관해서는 효과적이었으나, 비정형 데이터에 대해서는 효과적이지 못하고 그리하여 빅 데이터 저장 기술이 발달하게 되었다.

 

본 논문에서는 차량의 데이터인 정형 데이터를 실시간으로 저장하여 처리하거나, 단말에 저장된 정형 데이터를 데이터베이스에 저장하여 처리할 수 있는 개념과 정지 영상 또는 동영상에 대한 비정형 데이터의 저장 및 처리에 관해 연구하였으며 차량에서 수집된 데이터는 테스트에 사용된 정형 데이터로 30분가량 자동차를 운행했을 때 약 25만 줄 이상의 데이터가 생기며 이를 CSV 파일로 저장하면 약 15매가 정도의 파일로 저장되는 것을 확인되었다. 기준 데이터를 생성하고, 외부의 정보를 수집하여 처리하고자 하는 시스템에서는 필연적으로 빅 데이터의 개념을 사용할 수밖에 없었다. 그리하여, 빅 데이터의 저장기술의 일부를 사용할 필요성이 생겼으며, MS-SQL에서 지원하는 NoSQL을 사용하여 저장하는 데 사용한다.

 

2. OBD 란 무엇인가?

OBD(On board Diagnostics)는 자동차 산업에서 사용하는 자동차의 상태를 진단하는 기술의 표준 프로토콜로써 자동차의 전자 장치에 관한 연구는 1970년대부터 이루어져 왔으며, 자동차의 장치 복잡도가 높아짐에 따라 제어할 수 있는 장치가 늘어 자동차의 엔진 제어 시스템, 각종 센서 등 데이터를 모니터링해야 하는 요구가 필요하여 제작되었다. 그리하여, 센서 또는 제어 시스템의 발전으로 인하여 OBD는 1970년대 폭스바겐으로부터 On Board 스캔 기능을 선보인 후 1.5 버전 2 버전으로 업그레이드되었으며 최초의 온 보드 컴퓨터는 연료분사 시스템을 실시간으로 튜닝하는 것이 목적이었다. 또한, 당시 기술로는 다른 전자제어 시스템에서 사용할 목적이나 추가적인 응용 개념이 없었다. 그러나, 1980년대 제너럴 모터스(GM)에서는 독자적인 프로토콜을 개발하여 사용하였으며, 당시 프로토콜은 보드에서는 진폭 모듈 레이션(Pulse Width Modulation, PWM) 신호방식과 몇 개의 센서만 감시할 수 있는 프로토콜로 구성되었다고 한다.

 

그 이후 보드의 발전으로 인하여 반 이중 신호방식을 사용할 수 있는 프로토콜이 개발되었으며, 1990년대에는 모든 차량에 온 보드 진단기의 이름으로 자동차에 장착을 의무화하게 되었으며 현대에 이르러 OBD-Ⅱ는 모든 자동차에 표준화된 규격을 사용하고 있으며, 고장 진단 코드와 접속 인터페이스(ISO J1962)를 채택하고 있다. 그러나 제조사마다 특정한 고장 진단 코드를 사용하며, 그 코드는 내부 개발용 또는 제어 정보로 사용되는 예도 있어 외부 개발자에게 부담을 주고 있다.

 

이러한 호환이 불가한 문제를 해결하기 위해 2008년부터 ISO 15765-4라는 표준을 사용하도록 권장하였으며, 국내에서는 2012년 이후 생산된 차량에 권장된 규격이 적용되고 있고 현재의 OBD-Ⅱ 표준은 ISO J1962 커넥터와 외부 스캐너 (PC 또는 전문 PDA)를 이용하면 차량의 전자제어 장비(Electronic Control Unit, 이하 ECU)와 통신을 할 수 있으며 OBD-Ⅱ의 정보는 스캐너를 통해 볼 수 있으며, 5자리의 고장 진단 코드를 통하여 고장 내용을 알려 준다. 본 논문에서는 SAE J1979에 설명된 표준으로만 자료를 수집하였다. OBD 데이터는 CAN 통신으로 주고받을 수 있으며, 앞 서비스 코드는 16진수로 표현하며 조합되는 코드를 이용하여 데이터의 정의를 파악할 수 있다는 장점이 있다.

 

 

3. OBD 데이터 분석 방법

OBD-Ⅱ 의 자료수집은 전처리 과정 중에서 가장 중요한 부분으로 차량의 특성을 고려한 자료수집 장치를 개발에 목적이 있고 이론적으로는 가능하다고 판단이 되었으며, 일부 상용 프로그램 또는 상용 장비에서는 OBD-Ⅱ를 이용하여 차량의 정비 또는 응용 데이터를 사용한 연구가 진행되고 있는 상황이지만 본 논문에서 제시하는 개념은 아직 많은 연구가 이루어지고 있지 않은 것이 특이한 점이며 차량 데이터 분석을 하기 이전 차량의 자료를 수집할 수 있는 유틸리티가 필요하였다. 다음은 OBD-Ⅱ를 하드웨어적으로 연결하고, 소프트웨어로 자료를 수집하는 방법을 기술한다.

 

OBD-Ⅱ 의 Hardware 적인 데이터 분석 방법은 규격화된 OBD Port를 통해 통신이 이루어지며 OBD-Ⅱ는 CAN BUS에서 직접 데이터를 송수신할 수 있으며, 본 논문에서는 ELM 327 칩을 이용한 자료수집 장치를 개발하여 자료를 수집 분석할 수 있도록 하였다. ECU의 종류에 따라 8bit, 16bit 칩을 사용하며, 최근 32 Bit 칩을 사용하는 ECU가 생산되고 있으며 다음 그림 1은 OBD-Ⅱ의 포트 구성이다.

 

 

OBD에는 두 가지 방법이 있는 것으로 확인이 되었다. 이는 자동차에서 나오는 여러 가지 데이터를 수집하는 기술 중 하나이고, 이를 이용하여 자동차의 빅데이터를 활용할 수 있다는 것을 알게 되었다. 그만큼 자동차에 대한 정보를 더 세세하게 수집할 수 있다는 것의 반증이며, 우리의 자동차 분석 기술들이 많이 발전했다는 것을 알 수 있는 대목이다.

 

 

 

※ 참고문헌 : 자동차 기록 정보의 분석과 데이터 활용 방안 연구 (함종완 2019)