3. V2G V2D V2N

✅ V2X (Vehicle-to-Everything)의 하위 기술

V2X (Vehicle-to-Everything)의 구성 요소 중 V2G (Vehicle-to-Grid), V2D (Vehicle-to-Device), V2G (Vehicle-to-Grid)에 대해 알아보겠습니다.

🟡 V2G (Vehicle-to-Grid)

전기차(특히 자율주행 전기차)와 전력망(Grid) 간의 양방향 에너지 통신 및 전력 교환을 의미합니다. 즉, 전기차가 단순히 전력을 소비하는 것뿐 아니라, 필요 시 전력을 다시 전력망에 공급하는 역할도 할 수 있습니다.

🟨 V2G (Vehicle-to-Grid) 예시

● 전기차가 낮에는 태양광으로 충전된 전력을 저장하고, 전력 수요가 높은 저녁 시간에 전력을 전력망에 되돌려 공급
● 차량이 집에 도착하면 스마트그리드와 통신하여 충전 시간과 전력 단가를 분석, 가장 경제적인 시간대에 충전 자동 실행
● 자연재해나 정전 발생 시, 전기차 배터리를 통해 가정이나 건물에 전력을 공급 (V2H: Vehicle-to-Home의 응용 형태)
● 전기차가 주차장에 있을 때 스마트 시티 에너지 관리 시스템과 연동되어 지역 전력 수급 상황에 따라 자동 충전 및 방전 조절.

💡 예시를 통한 이해

📍 V2G 시나리오:
  에너지 관리 시스템에서 전력량 모니터링
  예상 사용 시간 계산 → 100% 일 때, 4시간 기준

  ※ 모니터링 도중 주미 AI에 유선 케이블을 끼웠을 때 전력량 확인

1️⃣ V2G를 활용한 실시간 배터리 모니터링 시스템

* 이 예제는 matplotlib 모듈을 사용 합니다. 따라서 matplotlib 모듈이 설치 되어 있지 않다면,
   명령프롬포트(cmd) 에서 pip install matplotlib 를 설치 한 뒤에 실행 해주세요

🟢 V2D (Vehicle-to-Device)

차량과 운전자 또는 보행자 등의 개인 디바이스(스마트폰, 웨어러블, 태블릿 등) 간의 통신을 의미합니다.

🟩V2D (Vehicle-to-Device) 예시

● 자율주행 차량이 근처의 보행자의 스마트폰 신호를 감지하여 보행자가
   도로에 진입할 가능성이 있다고 판단하고 속도를 줄임
● 운전자의 스마트워치와 차량이 연동되어 심박수나 피로도 정보를 수집하고
   피로가 높다고 판단되면 자동으로 휴식 권고 알림 표시
● 차량 소유자의 스마트폰 앱을 통해 차량을 원격으로 호출하거나, 주차 위치를 확인하는 기능

💡 예시를 통한 이해

📍 V2D 시나리오:
● 배터리량 실시간 모니터링 (간소화)
스마트폰 앱을 통해 자율주행차 또는 로봇형 차량의 배터리 상태를 실시간으로 확인
→ 차량이 배터리 정보를 사용자의 디바이스로 실시간 무선 전송 → 사용자가 언제든 확인 가능

●앱을 통해 차량에 장착된 전방 센서, 하단 거리 센서 등의 값을 실시간 확인.
→ 센서 데이터가 차량에서 스마트폰으로 직접 전송 → 전원이 꺼진 상태에서 물체 접촉 확인 기능 (블랙박스)

●앱에서 버튼을 누르면 차량 LED를 원하는 색으로 변경.
→ 사용자의 디바이스가 제어 명령을 차량으로 전송 → 운전중이 아닐 때 누군가 접촉 하려 하면 경고등을 켜는 기능

●원격 버튼을 사용한 디지털 표정 또는 전면/후면 카메라 전환을 앱으로 조작.
→ 사용자의 디바이스에서 보내는 명령에 따라 차량이 표정·카메라 전환을 즉시 실행 → 원격 모니터링 가능

●앱에서 절전 모드 상태를 켜거나 끌 수 있는 버튼을 사용.
→ 절전 모드 제어 신호가 디바이스에서 차량으로 전송되어 시스템 전원 관리를 원격으로 수행

2️⃣ V2D를 활용한 디바이스 무선 컨트롤 APP

* 이 예제는 tkinter와 math 모듈을 사용합니다. 별도의 설치는 필요 없지만, 만약 tkinter 관련 오류가 발생한다면
  Python 설치 시 tkinter가 포함되어 있는지 확인해주세요.

🟣 V2N (Vehicle-to-Network)

V2N (Vehicle-to-Network)는 차량이 외부 네트워크(예: 셀룰러 4G/5G, 위성, Wi-Fi 등)와 직접 연결되어,
클라우드 서버, 인터넷, 중앙 교통 시스템 등과 통신할 수 있도록 하는 기술입니다.
이 기술은 네트워크 기반의 확장된 정보(교통 상황, 날씨, 정비 정보, AI 분석 등)를 실시간으로 받아들이고
서버와 양방향 소통하여 보다 안전하고 지능적인 주행을 가능하게 합니다.

🟪 V2N (Vehicle-to-Network) 예시

● 차량이 5G 네트워크를 통해 클라우드 서버에 연결되어, 실시간 교통 상황과 사고 데이터를 수신하여 경로 재탐색
● 자율주행차가 중앙 제어 서버로부터 최신 지도 및 소프트웨어 업데이트(OTA)를 수신
● 차량 내 대화형 인공지능(AI)이 클라우드와 연결되어 운전자 질문에 답하거나 음악, 날씨 정보 제공
● 차량이 도로 인프라와 통신해 교통 신호, 공사 정보 등을 사전에 받아 감속 및 회피 경로 결정 V2I 와 협업
● 차량이 서버에 사고나 고장 데이터를 실시간 전송 → 긴급 구조, 정비 서비스 자동 요청

💡 예시를 통한 이해

📍 V2N (Vehicle-to-Network) 시나리오: 클라우드 기반 대화형 자율주행 차량
● 질문을 이해하고 자연스럽게 답변
사용자가 PC나 APP을 통해 질문 “오늘 날시가 어때?”라고 질문하면,
→ 네트워크를 통해 클라우드 AI 서버로 전송
→ 서버가 자연어를 분석해 적절한 답변을 생성한 뒤 차량으로 전달, 출력 및 반응

●실시간 대화 학습 및 응답 업데이트
→ “요즘 뭐가 유행이야?”라는 질문을 받으면
→ 클라우드 서버가 네트워크를 통해 최신 트렌드 정보를 검색
→ 실시간 데이터 기반으로 답변을 생성하여 응답

●대화 패턴을 서버에 저장하고 분석
→ 사용자와의 대화 기록은 클라우드에 저장
→ 이를 분석하여 개인 맞춤 응답이나 관심사를 파악
→ 더 자연스럽고 개인화된 대화를 수행

●간략화 된 데이터 사용
→ Chat GPT 같은 OPEN API는 용량이 너무 크고 API KEY를 적용해야 하기 떄문에
→ 축소화된 대화 데이터 모델 사용 (답변이 제한적)

2️⃣ V2N 어시스턴트 스마트 채팅

* 이 예제는 tkinter 모듈을 사용하며, 코드에서는 import tkinter as tk로 사용됩니다. 별도의 설치는 필요 없지만
   만약 tkinter 관련 오류가 발생한다면 Python 설치 시 tkinter가 포함되어 있는지 확인해주세요.