생산 차량의 종합 진단을 위한 소프트웨어 솔루션 개발

정현석 인천대학교 정보통신대학원 2009 국내석사

This study is purposed to develop a software solution to inspect total automobile status for the automobile factory inside and outside of country. Before making up this study, some main items which are needed to develop software solution are analyzed first. These items include function of operating, security, management, convenience and so on. Experience of working in automobile factory makes me feel to improve operating problems. And the career of software solution engineer helps me using data of interviewing a person in charge and data of issue item as “regulation”. First, in aspect of function, the developing a new automobile indispensably needs remodeled inspection facilities. Because existing facilities are optimized to inspect mass production of existing automobile. With this problem, existing inspection facilities should be equipped with flexible inspection structure. Second, in aspect of management, combination with old and new inspection items can be used to inspect newly developed automobile options. This function can contribute to shorten develop period following reuse existing inspection items. Third, in aspect of convenience, the problem of using foreign language based software solution(display message, order message, and reaction) can be solved by translating all the items to Korean. And also, founding structure which can store and reuse additional manufacture history can supply new regulation and needs for the new automobile. With the three functional advantages, constructive effect by overcoming foreign technology and developing our own solution can be fully expected. As this thesis is conducted by experience and studying as software engineer, this study has significant meaning of supplying information to apply our own solution technology. 본 논문에서는 검차 설비중에서 롤&브레이크에 추가하여 개발된 진단 소프트웨어 솔루션을 소게하여, 진단 솔루션 분야에서 국내 기술로 개발하여 납품된 예를 알아본다. 외국 기술에 의존하지 않고 품질 및 생산단가를 절감하는 과정에서 필요한 기능과 기존 솔루션에서 보안해야 하는 내용에는 다음과 같은 내용이 주 관심 분야라고 할 수 있다. 먼저, 기능적인 측면에서 최초 솔루션 적용 시점의 양산 차량 및 생산라인의 제반 여건 위주로 개발된 한계로, 신규 차량 개발 요구 시점에서는 기존에 구성된 검차 설비에는 신규 절차 및 진단 모듈의 추가적인 개발이 필수적으로 수반된다. 이러한 여건상 기존에 구성된 설비의 검차 설비 프로시져 절차는 신규차량 진단 절차에 대하여 대응할 수 없어 이를 극복 하여 유연성 있는 구조를 갖추어야 한다. 관리 기능으로는 신규 개발 차량의 옵션 사양에 대하여 신규 개발된 아이템과 과거 개발된 아이템 조합의 경우에는 선택적으로 사용자가 조합을 구성하여 진단 모듈의 재사용성을 유도 하며 개발 기간을 단축 한다. 편의 기능으로는 외국 업체의 솔루션 특성상 자국어로 된 화면 메시지, 지시 메시지, 리엑션 관련 작업자용 메시지등은 한글화 하여 작업상의 편의를 도모 하는 것이다. 또한 기 솔루션에 추가 되어 요구 되어지는 제조 이력을 보관하고 재사용 할 수 있는 구조를 정립 하여 새로운 자동차 제조상의 규제와 요구 사항을 충족 할 수 있는 솔루션을 공급 한다. 이상과 같이 외국 기술에 의하여 개발 및 운영되어 왔던 한계를 극복하고 국내에서 공급 가능한 진단 솔루션을 개발함으로서 얻어지는 대체 효과는 매우 크다고 예상 할 수 있다. 엔지니어로 해당 프로젝트를 진행하며 느끼고 실감했던 내용을 바탕으로 본 논문을 통해 여러 사람에게 알리는 계기가 될 것이며, 차량을 제조 하는 해당 업체의 담당자는 국내 기술로 개발된 진단 솔루션의 도입 의사를 결정할 수 있는 근거를 제공한다.

IoT를 이용한 센서 기반의 자동차 후미등 상태 감지 시스템 설계 및 구현

이지선 부산외국어대학교 일반대학원 2018 국내석사

현대 사회에서 자동차는 사람과 화물 등을 수송하는 중요 운송수단으로서 그 필요성에 따라 자동차의 수 또한 꾸준히 증가하고 있다. 자동차의 등화장치는 기능에 따라 약 20종이 장착되어 있으며 크게 두 가지로 분류를 할 수 있는데, 첫째는 야간 및 시야 확보가 어려운 경우 사용되는 조명기능과 둘째는 마주 오는 자동차 및 도로 이용자에게 상태를 알려주는 신호기능이다. 그러나 최근 들어 야간 운전 시 전조등과 후미등을 켜지않고 운전하는 차량이 심야 교통사고의 주범으로 지목되고 있다. 후미등의 경우 고장 발생 시 별도의 고장 경고장치가 부착되어 있지 않아 운전자는 고장 여부를 알지 못한 채 운전을 하게 된다. IoT 기술이 발전하면서 자동차와 IoT 기술이 융합하여 차량 내부의 센서 및 각종 전자제어장치(ECU)의 데이터를 네트워크를 통해 자동차의 위치 추적 및 원격 차량 진단, 사고 감지 등의 서비스를 제공하는 차세대 자동차가 출시되었지만 아직 완벽한 실시간 감지 서비스를 제공하고 있지는 않다. 본 논문는 후미등의 상태를 실시간으로 감지하며 양측 모두 고장 발생 시 야간 사고 방지를 위하여 비상등을 강제 점등하며, Wi-fi soft AP 접속을 통하여 후미등의 상태를 실시간으로 스마트폰을 이용하여 확인할 수 있는 시스템을 구현한 연구이다. 후미등의 상태를 감지하기 위하여 자동차 등화장치의 신호를 제어하는 Arduino 기반의 shield module의 MCU를 이용하여 등화장치 구현 회로의 신호를 수집한다. 후미등의 상태는 lamp로 흐르는 전압을 10W 10Ω의 shunt 저항을 사용하여 강하되는 전압을 측정하여 전류로 상태를 검출한다. 운전 중 미등이 켜진 상태에서 후미등 양쪽이 고장이 났을 경우 방향지시등 출력 신호를 제어하여 비상등을 강제 점등하게 된다. 강제 점등 모드에서도 기존의 방향지시등 기능 또한 정상적으로 동작하여 시스템 운용의 효율성을 높였다. MCU를 통해 측정한 값은 shield module와 연결된 esp8266 Wi-fi module을 통해 웹서버로 전송하게 된다. Wi-fi module은 무선 Access Point(AP)를 구성하여 차량 내 무선 네트워크망을 생성하며, 스마트폰으로 무선 AP에 접속할 시 후미등의 전류 상태를 20sec 주기로 실시간 확인이 가능하다. The number of automobiles has been increasing steadily according to the necessity as an important way of transportation that transport people and freight in modern society. Approximately 20 types of vehicle lighting system are installed according to the function and can be classified into two types. The first is a lighting function that is being used at night and when it is difficult to secure clear view and the second is a signaling function that informs condition to oncoming cars and road users. However, vehicles that do not turn the headlight and taillight when driving at night time are being pointed out as the culprit of traffic accidents in the middle of the night. People drive without knowing the failure in taillight because a separate hazard warning device is not attached. Next-generation cars that provide services as location tracking, vehicle remote diagnosis, and accident detection through sensor inside the vehicle and data of various electronic control units(ECU) with the convergence of automobile and IoT technology, but there are still no perfect detection services. This study implemented a system that forcibly turns on the emergency light to prevent accidents at night when taillight failure occurs on both sides by detecting condition of taillight in real time, and implemented a system that can check the condition of taillight in real time using smartphone through Wi-fi soft AP access. It collects the signal of implementation circuit of lighting system using MCU of Arduino-based shield module that controls the signal of vehicle lighting system to detect the condition of taillight. The condition of taillight gets detected with current by measuring voltage drop using 10W 10Ω shunt resistance that flows into the lamp. Emergency light is forced to get turned on by controlling output signals as a turn signal when both taillights are broken down when taillights are turned on while driving. Forced lighting mode raised the efficiency of system operation by normally operating the existing turn signal. The measured value through MCU gets transmitted to a web server through esp8266 Wi-fi module connected to the shield module. Wi-fi module generates in-vehicle wireless network by configurating wireless Access Point(AP), and can check the current state of taillight when getting connected to the wireless AP with a smart phone.

都市鐵道車輛 故障診斷 시스템 開發 및 維持補修 效率性 向上 硏究

박기준 성균관대학교 일반대학원 2011 국내박사

도시철도차량은 전기, 기계적으로 결합된 매우 복잡한 구조를 가진 대형시스템으로 대량수송에 따른 안정성의 확보가 중요하고, 장시간 수명주기(life cycle)를 갖기 때문에 초기 건설비용보다 유지보수 비용이 많은 비중을 점유하고 있다. 일반적으로 도시철도와 같은 대형복잡시스템(complex system)의 운영 및 유지보수에 필요한 비용은 총수명주기 비용(LCC, Life Cycle Cost)의 60∼70% 정도를 차지할 정도로 유지보수비가 전체 운영비에 미치는 영향이 크다고 알려져 있어 효율적인 운영 및 유지보수 시스템의 구축을 통하여 유지보수 비용을 절감하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 안정성을 향상시키면서 동시에 유지보수 효율성을 향상시켜 효율적으로 도시철도를 운영할 수 있도록 도시철도차량의 유지보수주기 최적화 및 주요 장치의 고장진단 시스템을 개발하였다. 본 논문의 주요 연구결과는 다음과 같다. 각 부품의 신뢰도 정보와 시스템과 부품의 상호 관계, 즉 RBD(Reliability Block Diagram)를 알고 있으나 시스템 신뢰도를 구하기 어려운 경우, 또는 자동으로 시스템의 신뢰도를 계산해야 하는 경우에 유용하게 적용할 수 있는 고장열거 기법을 이용한 시스템 신뢰도 계산 알고리즘을 개발하였다. 본 연구에서 제안한 알고리즘은 자동화, 시스템화가 가능한 것이며 실제 시스템 개발을 통해 그 효과를 입증하였다. 도시철도 차량의 유지보수를 효율적으로 수행할 수 있도록 유전자 알고리즘을 적용하여 목표신뢰도와 유지보수비용 기반의 예방정비주기를 최적화 하였다. FMEA(Failure Mode and Effects Analysis)를 적용하는데 있어서 각 산업 별로 기본적인 방법에는 큰 차이가 없으나, 각 산업의 특징에 따라 특화되어 적용되고 있다. 하지만, 높은 신뢰성을 요하는 도시철도 산업 분야에는 아직 특화된 FMEA분석 기법이 제정되어 있지 못한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 도시철도 시스템의 특성을 고려하여 도시철도 시스템에 특화된 FMEA/FMECA(Failure Mode and Effects Criticality Analysis) 작업표를 제시하였고, FMEA를 수행하는 절차도 제시하였다. 품질 관리도를 활용하여 도시철도차량의 고장진단을 수행할 수 있도록 여러 가지의 품질 관리도를 분석하였으며, 이 분석 결과를 바탕으로 I-MR 관리도, P 관리도, U 관리도를 도시철도차량에 적용이 가능한 것으로 판단하였다. 이 관리도를 이용하여 도시철도차량의 부품 및 장치의 고장을 진단할 수 있는 시스템을 개발하였다. TCMS(Train Control and Monitoring System)가 가지고 있는 수많은 정보 중에서 열차운행정보 데이터, 가전선압 데이터, 열차운행고장 데이터, 주요장치 추적(trace) 데이터를 기반으로 SVM(Support Vector Machine) 분석방법론을 이용하여 고장진단을 할 수 있는 흐름도를 개발하여 시스템화 하였고, 이를 VVVF(Variable Voltage Variable Frequency) 인버터(Invertor)를 대상으로 검증하였다.

분산형 원격 차량 진단 시스템

정병옥 전남대학교 대학원 2015 국내석사

기존 시장에 차량의 이상 진단을 수행하는 장비는 다수 존재한다. 하지만, 차량 신호 중 C-CAN 신호만을 지원하므로 B-CAN 신호를 사용하는 부품의 진단은 할 수 없다. 대부분의 차량 부품은 센서 및 엑츄에이터를 구동시키기 위하여 Analog Signal 을 동시에 발생시키기 때문에 정확한 진단을 하기 위해선 전기적 신호의 수집이 필수적이다. 하지만 기존의 장비를 이용하여 이를 진단하기 위해선 다수의 개별 장비가 연동되어야 하므로 수집된 데이터의 신뢰성이 떨어지게 된다. 또한 사용자가 수집된 데이터에서 유효한 데이터를 추출하기 위해선 수작업으로 데이터 추출과정을 거쳐야 하므로 시간 소비가 크고, 비효율적으로 전체적인 검사 및 검증 작업 프로세스의 효율성이 떨어지게 된다. 일반적인 차량 진단 장비는 차량의 정차상태에서 사용한다. 하지만 실제 차량 의 이상 신호가 발생하는 빈도는 일상생활 속에서 차량을 운행하는 중에 높게 발생하며, 발생 시점 또한 일정하지 않다. 일반적으로 운행되는 다수의 차량을 동시에 모니터링 할 수 있는 것이 이러한 상황 속에서 차량 이상을 찾아낼 수 있는 지의 여부가 자동차 품질을 크게 향상시킬 수 있는 관건이 된다. 그리하여, 본 연구에서는 분산형 원격 차량 진단 시스템으로써 C-CAN, B-CAN 및 Analog Signal 을 수집 및 분석하는 시스템을 개발하였다. CAN 통신과 Analog Signal의 동기화를 통해 기존 장비와 차별화된 성능으로 차량 데이터의 신뢰성을 확보하였다. 개발된 진단 시스템은 동기화된 AI 신호의 연계 분석과 세분화된 진단을 통해 부품 이상 진단 및 원인 검색이 가능하며, 기존 다수 개별의 진단 장비를 통합하는 효과를 이룸으로써 구매자의 원가 절감을 이룰 수 있다. 또한, 소형의 장시간 시험이 가능한 시스템으로써 실제 운행 중인 차량에 장착되어 일상생활 원인 규명이 가능하며, 장시간동안 원거리의 차량 상태 검사가 용이해짐으로 차량 개발 및 연구 신뢰성 향상에 기여할 수 있다고 본다. 활용방안으로는 차량 개발단계에서 연구소, 완성차 회사, 차량 부품 제조 회사등 에서 차량 이상 유무 파악을 위한 검증용으로 이용할 수 있으며, 차량 수리 위한 정비소에서 차량 부품 이상 유무 판독을 위한 검사 장비로 사용 가능하다. 특히 차량의 이동시 상태 모니터링이 가능하므로 다수 차량의 위치에 상관없이 차량 상태 모니터링이 요구되는 조건에서 이용할 수 있을 것으로 보인다. There are a large number of devices that conduct diagnosis for abnormality of vehicle in the market. However, those devices support only C-CAN signal among the vehicle signals; therefore, it is not possible to diagnose parts that use B-CAN signal. A majority of vehicle parts generate analog signal in order to operate sensor and actuator. On that account, it is essential to collect electric signal for an accurate diagnosis. However, it is required to connect a number of individual devices in order to diagnose by using the existing equipment; thus, the level of reliability of collected data will be reduced. Moreover, it is also required for an user to undergo data extraction process manually in order to extract valid data from the collected data. As a result, it takes a lot of time and the efficiency of overall inspection and verification will be reduced. Those conventional vehicle diagnostic devices are used when a vehicle is not running. However, the frequency of abnormal signal of an actual vehicle is high while a vehicle is running. The time of occurrence is not uniform either. In general, the critical part is to monitor multiple vehicles simultaneously and finding abnormality of vehicle in this situation in terms of improving the quality of vehicle substantially. Therefore, this study developed the dispersed remote vehicle diagnostic system that would collect and analyze C-CAN, B-CAN and analog signal. Also, this study secured the reliability of vehicle data with the differentiated performance from the conventional equipment through the synchronization with CAN communication and analog signal. The developed diagnostic system is able to diagnose abnormality of parts and search the cause hereof through the linked analyzed of synchronized AI signal and the segmented diagnosis. It is also able to reduce the unit cost of a purchaser by integrating a large number of individual diagnostic devices. Moreover, it is installed in an actually running vehicle as a system allowing for a small-scale long-hour test. As a result, it is possible to identify the cause in a daily life. It is also believed that it can contribute to the development of vehicle and improvement in research reliability since it facilitates a remote test on vehicle status for a long time. As for the applications thereof, it can be utilized for identifying vehicle abnormality in research institutes, car manufacturers, vehicle parts manufacturers, etc. at the phase of vehicle development. Moreover, it can be utilized as test equipment for identifying vehicle abnormality at a car repair shop for vehicle repair work. In particular, it is possible to monitor the status when moving a vehicle. Therefore, it is believed that this system can be utilized for an application that monitors the status of vehicle regardless of the location of vehicle.

차량정보 추출을 위한 무선환경 OBD2 API

장, 원앙 부산대학교 2013 국내석사

The latest vehicle obtain its inner information from ECU(Electronix Control Unit) which is used for improving performance and interacting with between vehi- cle and human. The driver pursue driving environment by convenience and safety device based on the various vehicle's inner information. The past vehicle focused on the faulty engine system but the current one notices to us trivial fault in- cluding core fault such as remote key's battery low or no seatbelts. It is possible to get inner information to connect diagnostic equipment port, OBD(On-Board Disgnostic) II which provides access to data from the ECU. The past diagnostic equipment is used restrictive because it's expensive and dicult to use. However the current diagnostic equipment is smaller and works on wireless environment such as WIFI or Bluetooth. The driver gather information with smart phone and tablet PC using wireless diagnostic device. Although the diagnostic equipment is small and communications way is easy, the analysis of query is complicated. In this thesis, I suggest convenient and eidetic API using the wireless diagnostic equipment. The purpose of API is to overcome the device's limitations and to in- teract with between vehicle and human. The API consists of 7 classes : Connection PID, Request and response, Option class and so on.

전동차량 고장진단 전문가 시스템

김현숙 서강대학교 공공정책대학원 1990 국내석사

정상파 반사 측정을 통한 차량 내 전원 배선 및 커넥터 결함 검출 시스템

김진석 부산대학교 대학원 2022 국내석사

차량 내 전장 비율의 증가로 전장 시스템의 동작 신뢰성은 주행 안전에 필수적인 요소로 자리잡았다. 그리고 전장 시스템의 결함 원인중 하나인 와이어링 하네스와 커넥터의 결함은 주행에 의한 진동, 열등에 의해 발생할 수 있다. 따라서 주행 중 전장 부품이 동작하고 있는 상태에서의 결함 검출 방법 도입이 필요하다. 본 논문에서는 기존 반사파 측정 방법이 차량 와이어링 하네스에 바로 적용될 수 없는 이유를 차량 와이어링 하네스의 특징을 중심으로 고찰한다. 그리고 본 논문에서는 차량 와이어링 하네스의 검사를 위한 정상파 반사 측정 방법을 제안한다. 정상파 반사 측정 방법은 주파수에 따른 반사파의 크기가 정상 – 결함 상태일 때 달라짐을 측정하는 방식이다. 설계된 정상파 반사 측정 시스템의 성능 검증을 위해 실험실 환경과 차량 주행환경에서 실험을 진행하였다. 그 결과 두 가지 환경 모두에서 개방 회로 결함에 대하여 참 양성률 99% 이상과 오 검출률 1% 이하의 검사 성능을 확보하였다.

블루투스를 이용한 CAN 데이터 전송의 속도 향상에 관한 연구

강창원 서울대학교 대학원 2003 국내석사

철도차량 전장품 커패시터 상태진단을 위한 정전용량 추정기법에 관한 연구

오효석 한국교통대학교 교통대학원 2022 국내석사

철도차량 유지보수의 목적은 차량이 운행 중 고장 및 장애 등으로 인해 운행에 문제가 발생하지 않도록 예방하는 것이다. 그러나 철도차량은 전기전자 부품수의 증가와 더불어 IT 기술의 접목 등으로 시스템이 복잡해지며 고장 유형이 다양해지고 예측이 힘든 고장들이 증가하고 있다. 본 논문에서는 보조전원장치의 주요 고장 인자 중 필터 커패시터를 대상으로 연구를 하였다. 커패시터의 성능은 주로 정전용량 또는 ESR로 판별되며, 차량 운행 환경과 구조를 고려해 상태진단 변수로 정전용량을 선정하였다. 정전용량 추정을 위해 전압과 전류값은 필수적이나 보조전원장치 커패시터는 강체로 연결되어 일반적인 전류 센서류 부착이 어렵고 커패시터에 흐르는 전류를 측정할 수 없는 구조이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 전류 센서로 부착이 용이한 로고스키 코일을 적용하였으며, 주파수 분석을 통해 커패시터에 흐르는 전류를 간접 도출할 수 있는 기법을 제시하였다. 제안된 기법 검증을 위해 컨버터 회로와 축소형 보조전원장치를 구성하여 정전용량 추정 실험을 진행하였다. 그 결과 컨버터 회로는 2.7~4.1%, 축소형 보조전원장치의 경우 3.8~5.5% 정도의 오차로 커패시터 상태진단 시스템의 유효성을 확인하였다. The purpose of railway vehicle maintenance is to prevent problems in operation due to breakdowns or failures while the vehicle is in operation. Recently, as the number of electric and electronic components increases and the system becomes more complex, the types of failures are diversifying, and failures that are difficult to predict are increasing. In this paper, the prediction of filter capacitor failure among the main failure factors of static inverter(SIV) was studied. Capacitor performance is mainly determined by capacitance or ESR, but the ESR value is extremely small, so capacitance was selected as a condition diagnosis variable in consideration of the vehicle operating environment and structure. Voltage and current values are essential for estimating the capacitance, but the capacitor of the SIV is connected with a Bus-bar, making it difficult to attach general current sensors and it is impossible to measure the current flowing into the capacitor. To solve this problem, a Rogowski Coil was applied as a current sensor, and a technique to indirectly derive the current flowing into the capacitor by applying frequency analysis is presented. To verify the proposed technique, a capacitance estimation experiment was conducted by configuring a converter and a prototype SIV. As a result, the effectiveness of the capacitor condition diagnosis system was confirmed with an error of 2.7~4.1% for the converter and 3.8~5.5% for the prototype SIV.

자기장을 이용한 루프검지기 자동진단시스템 개발

김남선 亞洲大學校 2005 국내박사

본 연구는 기존의 루프검지기의 설치 및 유지보수를 위한 성능평가 방법으로서 사용해왔던 L-R-C Test에 의한 Q Factor(질 계수)방법을 대체/보완할 수 있는 새로운 방법에 대한 연구이다. 기존의 Q Factor방법은 크게 세 가지 문제점을 수반하고 있다. 첫째, 현장의 루프검지기의 전기적 특성인 L-R-C값을 Q Factor를 기준으로 루프검지기의 현재 성능을 평가함으로써 인력에 의존하는 효율성에 문제를 안고 있으며 둘째, 루프검지시스템의 전체를 대상으로 하지 않고 일부의 측정치만으로 전체시스템을 추론하고 있다는 점과 셋째, 기존의 방법으로는 루프검지기의 검지영역, 즉 높이별 검지영역를 알 수 없다는 것이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완할 수 있는 방법으로서 루프검지기헤드에서 발생하는 자기장을 측정하여 루프검지기 전체시스템의 현재상태를 파악하고자 하였다. 루프검지기 헤드에서 형성되는 자기장 수집자료는 주파수와 세기이며 이를 높이별로 검지영역의 단면에 대하여 자료를 수집한다. 이를 위하여 루프검지기에서 생성되는 자기장을 검출할 수 있는 센서와 자료수집방법, 분석방법 및 진단방법등을 개발하였다. 이러한 방법은 기존에 문제점으로 제시한 세 가지를 모두 극복할 수 있는 방법으로서 본 연구에서 개발된 자동진단시스템은 첫째, 자기장센서를 차량에 부착하여 주행함으로써 자료수집이 가능하므로 인력에 의존한 효율성 문제를 극복하였다. 둘째, 루프검지기에 형성된 자기장은 루프검지기 전체시스템의 최종산출물이므로 루프선의 상태를 측정하는 기존시스템의 문제를 극복하였다. 셋째, 자기장센서를 높이별로 설치하여 각 높이별로 검지영역에 대한 단면자료를 수집함으로써 연속류와 단속류를 포함한 교통관리시스템 운영시 검지가능차종 및 보정계수설정의 기반을 마련하였다. 본 연구에서는 자기장을 이용한 자동진단시스템을 구현하기 위하여 다음과 같은 내용의 연구를 진행하였다. 1. 자기장 센서 설치방안수립 2. 자기장 기준값 설정 3. 자료수집차량 속도산정 알고리즘 4. 검지영역 추정 알고리즘 5. 점유시간 추정 알고리즘 6. 상태진단 방법 7. 루프검지기 튜닝방안 개발된 자동진단시스템에 대하여 이상적으로 설치된 루프검지기를 대상으로 실차량 점유시간의 비교를 통한 신뢰성 평가를 실시하였다. 평가지표는 등가계수(Equality Coefficient), 카이스쿼어 검정(Chi-Square Test), Z 검정(Z Test)등 세 가지 평가척도를 사용하였다. 그 결과 32각 검지기는 각각 0.977, 귀무가설 채택, 귀무가설 채택, 8각 검지기는 각각 0.974, 귀무가설 채택, 귀무가설 기각, 원형 검지기는 각각 0.991, 귀무가설 채택, 귀무가설 채택의 결과를 보였다. 여기서 카이스쿼어 검정과 Z 검정의 유의수준은 5%, 검정통계량은 각각 70.224와 1.96이다. 결론적으로 본 연구에서 개발된 “자기장을 이용한 루프검지기 자동진단시스템”의 장점을 들면 다음과 같다. 1. 루프검지기 유지보수시 교통류의 흐름을 원활. 2. 유지보수체계의 자동화. 3. 교통변수(점유시간, 실검지영역 길이, 검지높이 등)의 참값을 제공. 4. 루프검지기 작동상태에 대한 과학적인 근거제시와 분석가능. 5. 현행 유지보수체계에 비해 비용의 절감효과가 높음. This research aims at developing a new method which can replace the existing method, known as the quality factor(Q factor) method by an L-R-C test for use in the performance test of inductive loop detectors(ILD) being installed and maintained. The existing Q factor method has the following three drawbacks : First, the performance test of ILD is based on the L-R-C values whose properties are electrical, which requires the test procedure to be a manual process, resulting in inefficiency of the test procedure due to a manual process. The second problem of the existing method is that the whole system of ILD is estimated based on the partially measured values instead of targeting the whole system of ILD. Third, the existing method is not able to measure detection area by height from the ground level. Thus, for those drawbacks to be corrected, a new approach was taken in which a magnetic field being generated from the inductive loop head was measured in order to understand the current status of the whole system of ILD. In this study, a sensor to detect a magnetic field in terms of frequency and intensity, a method to collect field data, the method of analysis, and the method of diagnosis were developed. An automatic diagnosis system which was developed to overcome those drawbacks has the following features : First, field data is collected automatically by a test vehicle equipped with magnetic field sensors that is running can be said to along the roadway and, thus, the new system completely overcome the roadway and , thus, the new system can be said to completely overcome the inefficiency of the existing method second, since the magnetic field generated from the ILD is the final output of the whole system of ILD, the existing problem has been solved. third, since each of the detection area by height is collected by the magnetic sensors installed by height, a basic for the identification of the vehicle types to be detectable and the setting of adjustment factors has been made. For the automatic diagnosis system developed during in this study, a reliability test was carried out by comparing vehicle times of ILD installed ideally. for the test, three indexes were used, namely, Equivalent Coefficient(EC), Chi-Square test, and Z test, and three types of ILD, namely, a 32 cornered (or a combination of 4 octagonal)loop, an octagonal(or square)loop and a circular loop were used. The field test results are as follows: ⅰ) 32 cornered ILD showed 0.977, acceptance of null hypothesis, acceptance of null hypothesis, ⅱ) an octagonal ILD showed 0.974, acceptance of null hypothesis, rejection of null hypothesis, ⅲ) a circular ILD showed 0.991, acceptance of null hypothesis, acceptance of null hypothesis, with respect to the three test indices mentioned above respectively. In conclusion, an automatic diagnosis ILD system using a magnetic field has been newly developed in this study and showed that it overcame the existing method's three drawbacks completely.