□ RFP_기반조성

세부사업

자동차산업미래기술혁신을위한오픈플랫폼생태계구축

내역사업

자동차산업미래기술혁신을위한오픈플랫폼생태계구축

산업기술분류1

대분류

기계·소재

중분류

자동차/철도차량

소분류

차량지능화기술

과제명

자동차산업미래기술혁신을위한오픈플랫폼생태계구축

개요 및

필요성

ㅇ (개요) 자동차 산업에서 활용성이 높은 데이터(주행, 시험·평가, 신뢰성, 환경 등)를 수집·저장·가공할 수 있는 오픈 플랫폼을 구축하고 자동차 분야에 대한 데이터 비즈니스(신제품, 신개념 서비스 등) 모델 발굴을 지원함으로써 자동차 산업 데이터 생태계 활성화 및 국내 중소기업의 역량 제고

ㅇ  (필요성) 빅데이터와 AI기술을 활용하여 미래차 시대 주도권 경쟁 심화

- (데이터 신뢰성·용이성 확보) 국내 빅데이터산업은 공공데이터를 중심으로 양적확대 중, 질적 측면에서 데이터 신뢰성, 연계활용 용이성 등 부족

과제목표

ㅇ (최종목표) 개별기업이 확보하기 힘든 자동차 분야의 다양한 데이터(주행, 평가, 환경 등)를 종합적으로 수집하고, 표준화하여 제공함으로써 지능형 제품개발 및 AI‧데이터 기반 신개념 서비스 실증을 신속하게 지원할 수 있는 개방형 데이터 플랫폼 구축 및 지능형 제품개발

- 표준화된 자동차산업데이터을 수집·저장·생성·처리하기 위한 센터 구축

- 데이터를 목적에 따라 검색, 가공 및 분석할 수 있는 SW플랫폼 구축

- 개방형 데이터 플랫폼 활성화와 생태계 조성을 위한 데이터 거버넌스 운영

	1단계 : `21년~`23년	2단계 : `24년~`25년
장비구축	소형 데이터센터 등 장비구축	데이터분석 SW 등 장비구축
DB 구축	160건 이상	40건 이상
	7,000TB 이상 축적(10,000대/년 이상 실주행 데이터 확보)
제공 API	25건 이상	15건 이상
기술/사업화지원	DB활용 지원 40개社 이상	DB활용 지원 60개社 이상

과제내용

ㅇ (기반조성) 중소·중견기업이 공동으로 활용 가능한 개방형 자동차산업 데이터 플랫폼 구축

- (데이터센터) 표준화된 자동차산업데이터(산업데이터, 개인데이터, 환경데이터, 가상데이터 등)을 수집·저장·처리를 할 수 있는 센터

* 기술 개발 생성확보된 데이터와 기반조성간의 연계방안 제시 필요

** 데이터 제공/활용 지원의 경우, 타기업의 이익을 침해하지 않도록 보안체계 수립필요

- (오픈플랫폼) 센터에 수집·저장된 데이터와 AI 기술을 활용한 개별기업 맞춤형 가공·분석 환경 구축(수행기간내 7,000TB↑ 자동차산업데이터 확보 및 데이터 표준(안) 등 제시) 및 실증

- (장비구축) 실차·가상의 환경에서 다양한 주행시나리오를 적용한 자동차산업 데이터 생성 장비 구축

· 장비활용률(사업종료년도 운영기준) : 50% 이상(3천만 원 이상 장비에 한함)

- (네트워크) 개방형 데이터 비즈니스 생태계 조성을 위한 산학연 협의체 구성

· 자동차산업데이터 보유기관 5곳 이상 포함

- (대상지역) 차량 전산해석 시스템 및 관련 인프라(장비, 센터 등) 보유 지역

ㅇ (기업지원) 오픈플랫폼에서 제공되는 데이터 및 인공지능 등을 활용한 부품, 서비스 등의 기술개발 및 실증을 통한 기업지원

- (기술지원) 개방형 데이터 플랫폼을 활용한 고부가가치 신제품 개발, 신개념 서비스 발굴을 위한 데이터 및 분석 API 등 제공

· 100개사 이상(1단계 40건 이상, 2단계 60건 이상)

주요 구축

인프라

ㅇ 개방형 데이터 센터

- 자동차산업데이터을 수집·저장·생성·처리하기 위한 소형 데이터센터

ㅇ 개방형 데이터 플랫폼

- 자동차산업데이터 수집·축적·분석·검증·활용을 위한 장비·시스템

* 차량 부품 모델링용 SW, 차량모델 검증 SW, 데이터분석SW, 데이터 분석 SW, 데이터 KeySolver 등

ㅇ 자동차산업데이터 지원센터

- 자동차데이터 거버넌스와 연계하여 활용 기업·기관의 협력을 통해 플랫폼 활용성을 제고하고 데이터 생태계 활성화 지원

활용방안

ㅇ (AI·빅데이터 활용 기업지원) 신차·부품개발·혁신서비스를 제공한 新비지니스 모델 창출

ㅇ (데이터 다양성·신뢰성 확보) 자동차산업 데이터의 단순 양적 확대 지양 및 다양한 데이터의 신뢰성 확보를 통한 기업 지원

- (산업적) 다양한 중소·중견기업의 자동차산업 데이터 접근성 제고를 통한 데이터 비즈니스 및 타산업과의 연계를 통한 선순환 생태계 마련

- (기술적) 개방형 데이터 플랫폼기반의 데이터 및 분석 API 활용을 통해 빅데이터기반 수요(활용)기업의 R&D 문제해결 및 기술혁신 지원

- (경제적) 기존 자동차기업과 New Player(ICT, 스타트업 등)의 연계를 통한 신규사업 확대와 신시장 창출 가능

총연구개발기간

2021년 ∼ 2025년 (5년 이내)

(1차년도 수행기간 : 10개월 이내)

총 정부지원연구개발비*

(‘21년 정부지원연구개발비)

20,138백만원이내

(4,578백만원이내)

주관연구개발기관

□산업체 ■대학 ■연구소 ■비영리법인 □제한없음

공동연구개발기관

□산업체 ■대학 ■연구소 ■비영리법인 □제한없음

* 상기의 정부출연금은 예산 현황 및 평가결과에 따라 변동 될 수 있음

** 국비지원기준 : 「산업기술혁신사업 기반조성사업 평가관리지침」 <별표4> 사업비 구분별 출연금 인정기준 참조

□ RFP_기술개발

세부사업

자동차산업미래기술혁신을위한오픈플랫폼생태계구축

내역사업

자동차산업미래기술혁신을

위한오픈플랫폼생태계구축

산업기술분류1

대분류

기계·소재

중분류

자동차/철도차량

소분류

차량지능화기술

과제명

상용차 OBD 상태정보기반 건전성관리 기술개발

1. 개요 및 필요성

ㅇ 버스, 트럭 등 상용차의 상태정보를 이용하여 부품의 이상진단, 교체시기 등의 정보를 미리 제공하여 차량 운영유지 비용절감 및 안전사고를 예방할 수 있는 기술 개발

ㅇ 現 버스, 트럭 등 상용차는 차량의 운영상황을 고려하지 않은 일괄적으로 부품을 교환하고 있으며, 최근 버스 내에 전장품 등이 다수 장착되어 부품의 상태관리가  어려우며 이로 인해, 사전에 부품 수급 예측이 부정확하여 차량 운영 애로사항 및 관리비용/시간이 많이 소요

ㅇ 상용차는 정확한 부품 상태정보 없이 정비사의 경험에만 의존하여 차량을 점검하고 운행하고 있으며, 대중교통 이용자들의 안전사고 우려가 높고 사고 발생 시 대형사고 발생 가능성이 높음

2. 연구목표

□ 최종목표 : 상용차 제동 및 전장부품의 상태를 진단하고 교체시기를 알려주는 건전성 관리 기술개발(TRL :  [시작] 4단계 ~ [종료] 7단계)

□ 개발 내용

ㅇ 건전성 관리 시스템 개발

ㆍ부품 상태정보 알림 기술개발

ㆍ사용자 UI/UX, 앱, Web 등 다양한 시스템 개발

ㅇ 차량 데이터 수집, 처리 및 분석 기술개발

- 차량과의 데이터 네트워크 구축 및 운행데이터 수집

- 데이터 수집, 저장 및 관리를 위한 데이터 처리기술

- 데이터 플랫폼을 활용한 수집데이터의 분석 기술

ㅇ 상용차 제동 및 전장부품의 상태분석 및 성능평가

- 실차 부품의 열화 상태분석

- 부품의 실차 재현 성능평가

ㅇ 이상진단 및 수명예지 기술개발

- 데이터의 군집화 및 특징인자 추출기법 개발

- 모델 및 데이터 기반 이상진단 및 수명예지 알고리즘 개발

- 이상진단 및 수명예지 결과의 신뢰도 검증기법 개발

* 해당 사업에서 생성·확보된 데이터는 기반조성사업과 연계 및 실증

□ 개발목표

성능지표		단위	달성목표	국내 최고수준	세계최고수준 (보유국, 기업/기관명)
1	제동 및 전장부품	개	2 이상
2	측정 차량	대	10 이상	-	-
3	특징인자 추출기법	개	2 이상	-	-
4	개발 알고리즘	개	2 이상	-	-
5	진단예지처리속도	sec	1 이하	1	1.5(미국, 메릴랜드대학교)
6	진단예지정확도	%	85 이상	80	85(미국, 메릴랜드대학교)

* 대상부품은 상용차 제동 부품(1개 이상), 전장부품(1개 이상), ** 달성목표치(2, 3, 4, 5, 6)는 각각 적용(제동부품, 전장부품)

총 연구개발기간

2021년 ∼ 2023년 (3년 이내)

(1차년도 수행기간 : 10개월 이내)

총 정부지원연구개발비*

(‘21년 정부지원연구개발비)

1,560백만원이내

(520백만원이내)

주관연구개발기관

■산업체 □대학 □연구소 □비영리법인 □제한없음

공동연구개발기관

□산업체 □대학 □연구소 □비영리법인 ■제한없음

* 상기의 정부출연금은 예산 현황 및 평가결과에 따라 변동 될 수 있음

세부사업

자동차산업미래기술혁신을위한오픈플랫폼생태계구축

내역사업

자동차산업미래기술혁신을

위한오픈플랫폼생태계구축

산업기술분류1

대분류

기계·소재

중분류

자동차/철도차량

소분류

차량지능화기술

과제명

오픈플랫폼기반의 실도로 전기차 배터리 수명추정 및 진단기술 개발

1. 개요 및 필요성

ㅇ 일반 운행중인 전기차의 실주행 데이터를 취득 및 분석하여 전기차 핵심부품인 배터리의 정밀한 수명추정 및 진단기술 개발

ㅇ 배터리의 잔존수명 및 정확한 상태는 개발사 자체적으로 관리하여 공개하지 않고 있는 실정이며, 중고전기차 또는 렌트 시장에서 사용된 전기차의 배터리에 대한 진단 방법이 없어 중고 전기차의 잔존가치 판단이 어려운 실정임

ㅇ 최근 코나 전기차 화재 문제 등 전기차 배터리 안전문제가 대두되고 있으며 소비자 및 공유전기차등의 서비스사업자들이 접근할 수 있는 배터리 잔존 수명과 상태 진단에 대한 기술수요는 점점 높아질 것으로 예상됨

2. 연구목표

□ 최종목표 : 전기차의 상태 모니터링 및 분석을 통한 전기차 배터리의 정밀한 수명추정

및 진단 기술을 개발 및 배터리 잔존수명예측 및 상태진단 기술검증

(TRL :  [시작] 4단계 ~ [종료] 7단계)

□ 개발 내용

ㅇ 실시간 전기차 배터리 데이터 취득 장치 및 DB 개발

- 일반 주행* 중의 전기차 배터리 실시간 상태 정보 계측 장치 개발

- 수집된 배터리 정보 관리 및 개발 알고리즘 적용을 위한 DB 개발

* 일반주행 상태: 주행중, 주/정차, 충전 중

ㅇ 빅데이타 기반 배터리 수명추정 알고리즘 개발

- 빅데이터 기반의 배터리 잔존 수명 추정 알고리즘 개발

- 실도로 전기차 주행 환경 인자 반영하여 추정 정확도 향상

ㅇ 배터리 상태 진단 및 성능지표 개발

- 취득 데이터기반 배터리 상태 진단 및 안전성 지표 개발

- 배터리 상태 관련 성능 지표 개발

ㅇ 실차 기반 개발 알고리즘 검증

- 대상 실차 평가 차량 중 일부 샘플 차량 배터리 정밀 계측 및 진단

- 실험실/실차기반 배터리 잔존 수명 추정 및 진단 알고리즘 검증

ㅇ 개인/서비스사업자 대상의 전기차 배터리 상태 실시간 진단기술 사업화모델 발굴

* 해당 사업에서 생성·확보된 데이터는 기반조성사업과 연계 및 실증

□ 개발목표

성능지표		단위	달성목표	국내 최고수준	세계최고수준 (보유국, 기업/기관명)
1	SOH 측정 정확도(잔존수명, 잔존용량 등)	%	3% 이내	-	-
2	배터리 안전성 진단성능지표	개	3종 이상	-	-
3	주행 DB	km	50,000 이상 (1차년도 10,000이상)	-	-
4	실증차량(승용)	대	30대 이상 (1차년도 10대이상)	-	-
5	수집 인자	종	100종 이상	-	-

총 연구개발기간

2021년 ∼ 2023년 (3년 이내)

(1차년도 수행기간 : 10개월 이내)

총 정부지원연구개발비*

(‘21년 정부지원연구개발비)

1,560백만원이내

(520백만원이내)

주관연구개발기관

■산업체 □대학 □연구소 □비영리법인 □제한없음

공동연구개발기관

□산업체 □대학 □연구소 □비영리법인 ■제한없음

* 상기의 정부출연금은 예산 현황 및 평가결과에 따라 변동 될 수 있음

세부사업

자동차산업미래기술혁신을위한오픈플랫폼생태계구축

내역사업

자동차산업미래기술혁신을위한오픈플랫폼생태계구축

산업기술분류1

대분류

기계·소재

중분류

자동차/철도차량

소분류

차량지능화기술

과제명

탑승객 모니터링 기반 자율주행 안전확보 및 AI 통합 운영 기술 개발

1. 개요 및 필요성

ㅇ 자율주행 셔틀 주행환경에서 예기치 않게 발생할 수 있는 실내 탑승객 안전사고(급출발, 급정지, 위험상태 등) 예방을 위한 인식 및 운영·관리를 지원할 수 있는 기술 개발

ㅇ 국내·외에서 미래차 모빌리티 서비스를 도입・적용중이나, 다수의 승객이 탑승하는 자율셔틀*의 탑승객 안전을 위한 기술 부재

* 자율셔틀 : 탑승객 10-15인 및 최고속도 32KPH 미만의 전기구동 기반의 저속 자율주행차(U.S. DOT 및 ISO 22737 기준)

ㅇ 안전운영을 위한 탑승객 데이터 부족) 자율셔틀은 대중교통 및 지정구간에 도입되어 공유교통 수단으로 확장될 것으로 전망되고 있으나, 탑승객 통합관리 및 안전운영 서비스(안전관리, 실내 탑승자 현황 및 상태 정보제공 등)를 위한 데이터 확보와 이를 활용한 기술개발이 부족

2. 연구목표

□ 최종목표 : 자율셔틀 운행 관리 안전성과 탑승객 안전사고 예방을 위한 실내 탑승객      영상 데이터 기반 인식기술 개발(TRL :  [시작] 4단계 ~ [종료] 7단계)

□ 개발 내용

ㅇ 자율셔틀 탑승객·주행 데이터 구축 및 상태인식모델 개발

- 자율셔틀 탑승객 영상 및 차량주행 상태 데이터 구축

- 수집된 데이터를 처리·분석하여 자율주행셔틀 탑승객 상태인식모델 개발

* 영상 데이터 : 실내 탑승객 영상 데이터 구축

* 차량주행 상태 데이터 : 속도, 위치, 가속도, 도어 상태 등 차량주행 관련 데이터 구축

ㅇ AI 기반 탑승객 통합인식 기술 개발

- 자율셔틀 탑승객 인원, 분류, 상태 등 인공지능 기반 통합인식 기술개발

* 인원 : 탑승인원/하차인원 수 인식 기술 개발

* 분류 : 성인, 어린이 등 탑승객 분류 인식 기술 개발

* 상태 : 입석, 착석, 쓰러짐(급출발/급제동 및 인적요인에 의해 발생) 등 탑승/하차 상태 인식 기술 개발

ㅇ 자율셔틀 안전정보제공(좌석 및 위험상태 알림) 및 운행관리(출발/정차 제어 등) 기술개발

- 자율셔틀 탑승객 통합인식 기반 자율셔틀 운영/관리 및 정보제공기술 개발

- 자율셔틀 서비스 운영을 통한 사용자 만족도 평가

* 해당 사업에서 생성·확보된 데이터는 기반조성사업과 연계 및 실증

□ 개발목표

성능지표		단위	달성목표	국내 최고수준	세계최고수준 (보유국, 기업/기관명)
1	탑승자 상태인식용 데이터(안면인식용 영상데이터)	장	1,500만 이상/연	-	-
2	탑승상태 추론인자 (입석/착석/쓰러짐등)	종	3 이상	-	3종 (미국, Affectiva)
3	탑승상태 인식 정확도	%	95% 이상	-	95(미국, ADAM CogTec)
4	탑승인원 인식 정확도	%	95% 이상	-	95(미국, Clever Devices)
5	탑승객 분류 정확도	%	97% 이상	-	90(독일, Bosch)

총 연구개발기간

2021년 ∼ 2023년 (3년 이내)

(1차년도 수행기간 : 10개월 이내)

총 정부지원연구개발비*

(‘21년 정부지원연구개발비)

1,560백만원이내

(520백만원이내)

주관연구개발기관

■산업체 □대학 □연구소 □비영리법인 □제한없음

공동연구개발기관

□산업체 □대학 □연구소 □비영리법인 ■제한없음

* 상기의 정부출연금은 예산 현황 및 평가결과에 따라 변동 될 수 있음