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Hadoop 기반 전기자동차 배터리 소모량 데이터의 정제 메카니즘 개발

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Alternative Title
Development of a data refinement mechanism for the battery consumption of electric vehicles based on Hadoop
Abstract
스마트그리드 5대 분야 중 지능형 운송에 해당하는 전기자동차는 국가적으로 연
구개발 및 보급을 추진하고 있다. 제주대학교 전기차사업단이 총괄 주관하여 추
진하였던 '2012년 광역경제권연계협력사업'에서 생성된 전기자동차 주행에 대한
원시데이터를 Hadoop을 사용하여 가공하고, 분석한다. 원시데이터는 1초마다 14
개의 필드를 가지는 레코드로 구성되어 있고, 중복된 GPS 좌표 및 측정 센서의
오류값을 포함하고 있다. 또한, 동일구간에 대한 데이터를 비교해보았을 때 SoC
초기값이 다르게 나타나는 문제점이 있다. 이러한 원시데이터를 제주대학교 전기
차사업단에서 관리하는 웹서버에 설치된 Hadoop과 Pig Script를 사용하여 중복
된 좌표값을 제거하고 SoC에 대한 정규화 작업을 한다. Pig는 Map-Reduce를
대체하는 Pig Latin을 제공하며, 간단한 코딩으로 데이터의 가공이 가능하다. 또
한, Hadoop Pig는 사용자 정의함수인 UDF(User Define Function)를 제공하며,
이 UDF를 사용하여 GPS 좌표값으로 누적 이동 거리를 계산한다.
정제된 데이터를 도식화하고 분석하여 오르막구간에서는 배터리가 지속적으로
소비되는 것과 내리막구간에서는 회생 제동으로 인하여 배터리 소비가 적은 것
을 확인한다. 또한, 동일구간의 여러 데이터를 비교해 본 결과 0.158 : 0.061로 내
리막구간에서는 오르막구간 보다 61%의 배터리 소비량이 줄어든 것을 알 수 있
다. 동일지점에 대해 정방향과 역방향 주행데이터를 비교해 본 결과 회생 제동으
로 충전되는 배터리 양이 0.2 : 0.227로 소비되는 양보다 높게 나타났으며, 이는
동일구간을 왕복 주행 하더라도 SoC의 소비량은 다르지만, 정규화를 통해 0.0 ∼
1.0 사이로 변환하였기에 생기는 오차로 예상된다. 도식화한 데이터를 바탕으로 전
기자동차는 운전자의 운전습관, 회생 제동, 주변 환경요인에 따라 SoC 소비량에
변화가 있음을 확인한다.
전기자동차의 보급이 더욱 활성화되면 방대한 양의 데이터 스트림이 생성될 것
이며, 제안 메카니즘을 통해 쉬운 분석이 가능할 것이다. 그리고 다른 스마트그
리드 엔티티에서 생성되는 데이터 스트림에도 적용 가능할 것으로 예상한다.
An EV (Electric Vehicle) is the most essential element in the smart grid
transportation, which is one of the 5 core smart grid areas in the Republic of
Korea. While the national government is accelerating the penetration of EVs
and also the development of EV-related business models, JNU (Jeju National
University) EVRC (Electric Vehicle Research Center) has carried out a
inter-metropolitan area cooperative research project in which a tracking
system acquires and accumulates the SoC (State-Of-Charge) stream from
each EV. Here, an EV reports its status record consisting of 14 fields,
definitely including spatial and temporal stamps, to the central server with a
period of 1 second.
According to our observation, the record stream contains duplicated GPS
coordinates and erroneous sensor readings. Moreover, each trip begins from
different SoC levels, leading to different consumption patterns. To solve this
problem, this thesis develops a Pig script to remove redundant information
and normalize SoC values, taking advantage of the Hadoop platform installed
in the JNU EVRC web server. Next, a user-defined function, or UDF in
short, is implemented to convert the record-by-record location to the
accumulated distance from the start point.
After the visualization of the filtered stream, our analysis finds that the SoC
level almost linearly drops along the upslope area, while it increases in the
downhill road due to the regenerative braking torque. In addition, the
comparative analysis for 4 different trips on a single route, reveals the SoC
consumption in the downslope is less than that in the upslope by 61 %. Next,
for bidirectional trips between the two same points, the amount of battery
charged by the regenerative torque is larger than that consumed by 02.:0.227.This result confirms the effect of drivers' behavior, regenerative brake, and
other environmental aspect to the energy consumption of EVs.
After all, it is expected that a large volume of data streams will be created
according to the deployment of EVs, and our mechanism will make it possible
to systematically analyze the big data. Moreover, this framework can apply to
other smart grid entity streams and integrate heterogeneous ones.
Author(s)
김경원
Issued Date
2015
Awarded Date
2015. 8
Type
Dissertation
URI
http://dcoll.jejunu.ac.kr/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000000007338
Alternative Author(s)
Kim, Kyung won
Department
대학원 전산통계학과
Table Of Contents
I. 서론 1
II. 배경과 관련 연구 4
1. 「광역경제권연계협력사업」전기차 산업 활성화를 위한 차량부품 및 운영시스템 개발 사업의 수행 4
2. Hadoop 5
3. 스마트그리드 관련 빅데이터 분석 사례 10
III. 데이터 정제 메카니즘 분석 13
1. 원시 데이터 현황과 문제점 13
2. Hadoop Pig 인터페이스 15
3. 정제 메카니즘 17
IV. 결과 24
V. 결론 30
VI. 참고문헌 32
Degree
Master
Publisher
제주대학교 대학원
Citation
김경원. (2015). Hadoop 기반 전기자동차 배터리 소모량 데이터의 정제 메카니즘 개발
Appears in Collections:
General Graduate School > Computer Science and Statistics
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