요즘자동차는 스스로 고장부위를진단해서
요즘 자동차는스스로 고장부위를 진단해서 운전자에게
알려주는 시스템이 보편화가 되었는데. 이런시스템은
어떤기술이 들어가있는것인가요?
안녕하세요. 서종현 전문가입니다.
자동차의 자가 진단 시스템은 주로 OBD(온보드 진단) 시스템을 기반으로 합니다. 이 시스템은 차량의 다양한 센서와 모듈에서 데이터를 수집하여 엔진,변속기,배출가스 시스템등의 상태를 모니터링합니다.
센서 : 차량의 여러 부품에서 실시간 데이터를 수집하는 센서가 장착되어있습니다. 예를 들어, 온도 센서, 압력센서, 속도 센서 등이 있습니다.
ECU(전자제어유닛) : 수집된 데이터를 처리하여 고장 여부를 판단하는 컴퓨터입니다.ECU는 차량의 성능을 최적화하고, 문제가 발생할 경우 경고 메세지를 운전자에게 전달합니다.
디스플레이 시스템: 운전자가 쉽게 이해할수있도록 경고등이나 메세지로 정보를 제공합니다.
이러한 기술들은 차량의 안전성과 효율성을 높여주며, 운전자가 문제를 조기에 인식할수있도록 돕습니다.
안녕하세요. 김상규 전문가입니다.
최근 자동차 시스템에서 고장 부위 자체 진단으로 이상을 알려주는 시스템은 다양한 기술이 접목되어 있습니다.
주요 기술들 중에는 다음과 같은 것들이 있습니다
1. OBD(On Board Diagnostics) 시스템설명: OBD 시스템은 자동차의 전기/전자적인 작동 상태를 확인하고 제어하기 위한 진단 규격입니다. 이 시스템은 배출 가스와 관련된 시스템을 감시하고, ECU(Engine Control Unit)에 이상이 있는지 확인합니다. OBD 시스템은 고장 부위를 검출하고 정비하는데 도움이 되도록 설계되었습니다
설명: 센서 기술은 자동차 내부에서 발생하는 다양한 신호를 감지하여 고장 부위를 진단하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 엔진룸의 소음을 검출하는 다수의 음향 센서를 포함한 시스템이 있습니다. 이러한 센서들은 부품 이상에 따라 발생되는 소음을 검출하여 전송하며, 이를 통해 고장 부품의 종류와 위치를 특정할 수 있습니다
설명: AI 및 머신 러닝 기술은 고장 부위를 자동으로 진단하고, 수리비 견적을 내주는 시스템을 구축하는 데 사용됩니다. 예를 들어, Ravin은 컴퓨터 비전과 AI 기술을 활용하여 고장 부위를 감지하고, 수리비 견적을 내주는 시스템을 제공합니다. 사용자는 자동차 주변을 돌면서 동영상을 촬영하고, AI가 자동으로 고장 부위를 파악하여 유형을 분류하고 견적을 내줍니다
설명: 자동 검사 시스템은 스마트 스캐너를 통해 차량의 데이터를 활용하여 고장 진단과 다양한 관리 기능을 제공합니다. 스마트 스캐너를 OBD 단자에 연결하고, 전용 애플리케이션과 연동하면, 버튼 한 번만 누르면 바로 내 차량의 고장을 진단할 수 있습니다. 이 시스템은 차량의 센서 데이터를 이용하여 고장 부위를 진단하고, 중요한 큰 문제일 때는 정비소로 가서 정비를 할 수 있도록 합니다
안녕하세요. 강상우 전문가입니다.
ADAS는 센서, 카메라, 레이더를 활용해 차량 주변과 내부 시스템을 모니터링합니다. 이러한 시스템은 타이어 공기압 이상이나 브레이크 오작동과 같은 내부 문제를 감지하고 그에 따라 운전자에게 알려줄수있습니다.
또는 AI는 고장을 예측하고 예방하기 위해 차량 진단에 점점 더 통합되고 있습니다. AI는 다양한 센서의 데이터를 분석하여 잠재적인 문제가 심각해지기 전에 이를 나타내는 패턴을 식별하여 사전 예방적인 유지 관리를 가능하게 합니다.
안녕하세요. 고한석 전문가입니다.
요즘 자동차에서 고장 부위를 스스로 진단하고 운전자에게 알려주는 시스템은 차량 자가 진단 시스템(On-Board Diagnostics, OBD)과 다양한 센서 기술, 전자 제어 장치(ECU), 그리고 통신 기술이 결합된 결과입니다. 구체적으로는 다음과 같은 기술들이 포함됩니다:
안녕하세요. 안다람 전문가입니다.
요즘 자동차 제조사에서는 AI를 활용한 고장진단 시스템을 개발하여 적용하고 있습니다.
차량의 여러 부위에 설치된 음향 센서가 주행 중 발생하는 소음을 감지하는 음향 센서 기술이 탑재되어 있습니다.
AI가 정상 소음과 비정상 소음을 구분하고 특정 소음 패턴을 특정 고장과 연관 짓도록 돕는 머신러닝과 딥러닝 기술이 들어갑니다.
수집된 소음 데이터를 분석하여 고장 부품의 종류 및 위치 위험도 등을 판단합니다.
CAN 데이터를 활용함으로써 차량 내부 통신망에서 수집되는 데이터도 함께 분석하여 진단의 정확도를 높입니다.
ENAS기반의 AI진단 모델 자동화 기법을 통해 더욱 효율적인 진단 시스템을 개발하고 있습니다.
이런 기술들을 통하여 자동차는 고장 부위를 스스로 진단하고 그 결과를 운전자에게 알려 줄 수 있으며 기술의 정확도가 87%에 달합니다. 지속적은 개선을 통하여 90%이상의 정확도를 목표로 하고 있습니다.