검색 상세

FlexRay 이용률 개선을 위한 프레임 패킹 메커니즘

Frame Packing Mechanism for Improving FlexRay Network Utilization

초록/요약

최근 자동차에 대한 안전성과 편의성에 대한 소비자의 요구가 높아짐에 따라 지능형 자동차에 대한 연구•개발이 활발하게 진행되고 있으며, 이에 따라 자동차 내부에 전자 장치(Electronics)와 소프트웨어가 급속도로 증가되어 이들 사이에서 주고 받는 데이터를 정확하고 안전하게 전송하기 위해서 차량 내부 네트워크(In-Vehicle Network)의 성능 향상이 필수적이다. 이에 본 연구에서는 향후 자동차 업계 표준이 될 것으로 기대되는 차량 내부 네트워크인 FlexRay 네트워크 시스템에서 주기적으로 전송되는 메시지를 대상으로 그들의 마감 시간을 지키면서 네트워크 이용률을 개선하는 프레임 패킹 메커니즘을 제안하였다. 세부적인 연구 내용으로써 서로 다른 전송 주기를 갖는 데이터의 프레임 패킹 문제를 정수계획법 모형을 활용하여 모델링 하였으며, 제안된 메커니즘의 성능을 평가하기 위해 SAE (The Society of Automotive Engineers) 벤치마크 데이터 및 GLPK (GNU Linear Programming Kit)를 사용하였다. 본 논문에서 제안한 메커니즘은 기존 연구의 결과에 비해 네트워크 이용률이 약 10% 개선하는 것을 확인하였다.

more

초록/요약

Recently, an intelligent car is studied and is developed actively. Because a consumer demands that a car is manufactured safely, conveniently. So electronics and software in in-vehicle increased rapidly. In order to transmit data between electronics and software correctly, safely, performance improvement in in-vehicle network is essentially needed. This thesis dealing with FlexRay that is expected to be de-facto standard in in-vehicle network proposed frame packing mechanism for periodic messages to improve network utilization as well as keep deadline. In detail, the proposed mechanism uses integer linear programming to model a frame packing for another period data. In order to evaluate mechanism proposed this thesis uses SAE (The Society of Automotive Engineers) benchmark data and GLPK (GNU Linear Programming Kit) for proposed ILP model. As a result of, a proposed mechanism in this thesis improves network utilization of FlexRay 10% rather than existing study.

more

목차

논문 요약 = 1
목 차 = 2
제 1 장 서 론 = 6
제 1 절 연구의 필요성 및 목적 = 6
제 2 절 연구의 범위 및 구성 = 9
제 2 장 관련 연구 = 11
제 1 절 FlexRay 네트워크 프로토콜 = 11
제 2 절 차량 내부 네트워크의 프레임 패킹 연구 = 15
제 3 장 FlexRay 정적 구간의 프레임 패킹 메커니즘 = 18
제 1 절 시스템 모델 = 18
제 2 절 정적 슬롯의 길이 결정 = 20
제 3 절 프레임 패킹을 위한 정수계획법 모형 = 22
2.1.1. 네트워크 이용률 정의 = 25
2.1.2. 정수 계획법 모형 = 25
2.1.3. 정적 슬롯 길이의 상하한 계산 = 28
2.1.4. 사례 연구 = 29
제 4 장 성능 평가 = 32
제 5 장 결 론 = 37
참고문헌 = 38
Abstract = 41

more