With advent of C-ITS which supports diverse and sophisticated ITS application service, roads, vehi-cles and drivers are getting closer together. And it makes drivers drive safely and conveniently using surrounding information of road infrastructure and other vehicles. Also, with advanced connected car environments, the requirements for device resources which are implemented on the car are increasing because the connected car application services need computation-intensive workings. However, computation-intensive connected car application services are limited in the mobile resource environment.
Understandings of global-level vehicle mobility, network configuration, cloud server configuration, service profiling, and collection, process, and management of a large scale data for C-ITS services in connected car environments are required for implementing geographic information-based intelligent car services to realize C-ITS in connected car environment. To do this, the mobility of the user equipment, network connectivity and computation operations should be synchronized organically, and the information should be provided efficiently.
In this thesis, we suggest a model of how to manage LDM application services. The suggested model is composed of three steps - on-road detection, event estimation and processing. Especially, the processing step is classified into car movement, operation on network, cloud, and LDM. Also, it can present a provider model for cooperative and cognitive application services using LDM which has recognition, estimation and process from the status of the road. In this thesis, therefore, we describe management for providing services using LDM and provide an experimental system analysis for evaluation about feasibility and functionality of connected car LDM services by analyzing results of simulation using integrated network-cloud simulator.
다양해지고 고도화되는 ITS 응용 서비스의 협력 지능형 교통 시스템 (C-ITS) 이 등장하여 도로, 차량, 운전자 간의 연결성이 긴밀해졌고, 도로 주변의 인프라를 이용한 정보를 활용하여 운전자는 보다 편안하고 안전하게 운행할 수 있다. 그리고 커넥티드 카 환경의 발전과 함께, 응용 서비스 동작에 대해 차량에 탑재되어 있는 디바이스의 자원에 대한 요구사항이 증가하고 있으며 연산량이 많은 커넥티드 카 응용 서비스의 중요성이 커지고 있다.
본 논문에서는 우리는 클라우드 커넥티드 카 환경에서 협력 지능형 교통 시스템 실현을 위한 LDM 응용 서비스를 특이경로(Critical Path)에 따른 컴퓨팅 처리 시간을 효율적 제어 관리하는 모형을 제안하고 실험적으로 평가한다.
제안된 모델은 세가지 단계 On-Road Detection, Event Estimation, Processing 로 크게 나누어지며, Processing 단계에서는 차량 움직임, 네트워크, 클라우드 상에서의 연산, LDM 연산으로 나눈다. 도로상에 발생되는 상태에 대한 인식과 추정, 처리를 통하여 LDM을 이용하여 서비스를 제공하여 협력적 인식 응용 서비스 제공 모델을 제시한다. 유저 단말의 이동성, 네트워크 연결성, 실시간적인 네트워크 특성과 서비스 가용성, 자원 모니터링 서비스 레벨 관리 등 서비스 컴퓨팅 특성들이 유기적으로 동기화 되어 LDM 관리 시스템으로 통합된 정보가 관리 되어야 하고 그 정보가 효율적으로 이용될 수 있어야 한다. 이러한 통합적 환경을 통합 네트워크-클라우드 시뮬레이터를 사용하여 서비스에 대한 가용성을 확인하는 프레임워크 모델을 제시한다.
실험적으로 구현된 통합 시뮬레이터를 사용하여, 지리적 정보기반의 다양한 차량 주행 환경에 따라 지능형 커넥티드 카 서비스를 제공함에 LDM을 이용하여 서비스하는 데에 요구하는 서비스 기능 구조와 그 관리 방법을 평가, 분석하고 커넥티드 카 LDM 서비스의 가용성에 대한 정량/정성적으로 평가를 하였다.
