CAN(controller area network)은 1980년대 중반에 개발되었으며 시스템 내의 소자들 간에 일대일 배선이 아닌 하나의 직렬 버스를 통한 통신을 제공 한다 [1]. CAN 시스템은 자동차를 비롯하여 로봇, 공장자동화, 비행기, 의료기기 등 많은 산업분야에 널리 쓰이고 있는데 그 주된 이유는 CAN 시스템의 높은 신뢰성과 저비용 때문이다 [1-3].
전기전자 기술이 발전하면서 차량에도 전자식 연료 분사장치, ABS (anti-lock braking system), 차량 자세 제어장치와 같은 다양한 전자 제어장치가 탑재되고 있다. 이에 따라 자동차 내 ECU(electronic control unit)의 개수도 해마다 증가하고 있으며 이러한 ECU개수의 증가는 CAN버스의 점유율을 높이게 된다. CAN 버스의 점유율이 높아지면 우선순위가 낮은 메시지의 전송 지연시간이 증가될 뿐 아니라 메시지 전송오류 확률 증가를 초래 한다 [4].
CAN 버스 점유율 증가 문제를 해결하기 위해 다수의 네트워크를 증설하거나, 높은 대역폭을 가진 통신 프로토콜을 적용하는 방법이 있다. 다수 네트워크 증설은 유지보수의 어려움과 차체의 중량 증가를 초래하고, 높은 대역폭을 가진 통신 프로토콜의 적용은 고비용과 연구개발시간의 투자가 필요하다.
CAN 버스로드의 과부하를 효율적으로 줄이기 위해 기존의 프로토콜을 유지하며 데이터 프레임을 압축하는 다양한 알고리즘들이 개발 되었다. CAN 데이터 압축의 기본 원리는 CAN 데이터 프레임에서 현재 데이터 필드와 이전 데이터 필드의 변화량이 크지 않는 것에 착안하여 CAN데이터 프레임의 변화량만 전송하는 것이며, ADR/IADR 알고리즘 [5-6], EDR 알고리즘 [7], BFC 알고리즘 [8], ECANDC 알고리즘 [9-10], ICANDR 알고리즘 [11]등이 제안되었다. 일반적인 CAN데이터 압축알고리즘에서 압축 효율은 변화량의 최댓값을 얼마나 정확하게 예측 하였는지에 따라 달라진다. 하지만, ECANDC 및 ICANDR 알고리즘은 변화량의 최댓값 설정을 피하기 위해 CAS(compression area selection) 맵 의 사용을 도입하였다.
CAN의 데이터 필드는 64비트로 구성되며 서로 다른 여러 신호들이 하나의 데이터 필드에 배열된다. 이 때, 배열되는 신호들의 순서에 따라 데이터의 압축효율이 달라진다. 하지만 최고의 압축률을 얻기 위해 신호들을 어떻게 배열할 지에 대한 연구는 수행되지 않았다.
본 논문에서는 기존의 ICANDR 알고리즘을 보완하여 LZDR(last zero-byte data reduction) 알고리즘을 제안 한다 [12]. 기아소렌토 자동차의 실제 CAN 데이터를 이용한 시뮬레이션을 통해 기존 알고리즘 중 가장 높은 압축률을 보이는 ICANDR 알고리즘 보다 제안한 알고리즘을 통해 최대 1.57%까지 압축률이 증가됨을 보인다. 또한, 최고의 압축률을 얻기 위한 CAN 데이터 배열 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 CAS 맵을 이용하는 모든 CAN 데이터압축 알고리즘에 적용 가능하다. 실제 CAN 데이터를 이용하여 시뮬레이션 한 결과 제안한 알고리즘에 의해 최대 50%까지 압축 효율을 증가시킬 수 있음을 보인다.
본 논문은 2장에서 CAN 시스템의 개요와 데이터프레임에 대해 설명한다. 3장에서는 기존의 다양한 CAN 데이터 압축 알고리즘들을 소개한다. 4장에서는 3장에서 제시된 ICANDR 알고리즘의 압축률을 추가적으로 향상 시킬 수 있는 LZDR 알고리즘을 제안한다. 5장에서 CAN 데이터 배열 알고리즘을 제안한다. 마지막으로 6장에서 본 논문의 결론과 향후 연구 방향을 제시한다.

Controller area networks (CANs) have been designed for multiplexing communication between electronic control units (ECUs) in vehicles and many high-level industrial control applications. CAN has become the most widely used protocol in automotive network due to its efficiency and robustness.
The majority of product innovations in the automotive industry are delivered through the increasing use of ECUs. As the number of ECUs connected to the CAN bus increases, so does the bus load. When a CAN bus is overloaded, it is not easy to transmit low priority messages due to the increased waiting time. The error probability of the data transmission also increases.
The bus overload can be efficiently reduced by applying data reduction techniques to the CAN data.
The development of data reduction techniques is based on the observation that there is only small difference between the successive CAN frames with the same message identifiers.
In conventional data reduction algorithms, CAN signals are rearranged within the data field of a CAN frame such that the length of the reduced data field is minimized. However, no systematic approach to signal rearrangement has been proposed so far.
In this thesis, a systematic signal rearrangement algorithm is proposed to effectively maximize the data compression efficiency. In addition, the last zero-byte data reduction (LZDR) algorithm is proposed to further reduce the data length of already compressed data.
By simulations, it is shown that the data compression efficiency can be increased up to 50.02% by the proposed signal rearrangement algorithm. In addition, it is demonstrated that the data compression efficiency of already compressed data can be increased up to 1.57% by the proposed LZDR algorithm.