손쉬운 CAN 네트워크 분석
2013년 11월호 지면기사  / 글 │요흔 노이퍼(Jochen Neuffer), 벡터(Vector Informatik)

네트워킹 ECU와 관련한 요구사항이 끊임없이 변화하고 있다. 나날이 복잡해져 가는 작업으로 인해 이를 처리하기 위한 툴 또한 점점 복잡해지고 있는데 빠르게 처리할 수 있는 간단한 작업들도 툴에 포함된 기능이 너무 많다 보니 오히려 사용하기 번거로운 경우도 있다. 이러한 간단한 작업에서는 조작이 쉬우면서도 필요에 따라 다양한 기능도 사용할 수 있는 툴이 요구된다.


글 │요흔 노이퍼(Jochen Neuffer), 벡터(Vector Informatik)

네트워킹 ECU와 관련한 요구사항이 끊임없이 변화하고 있다. 나날이 복잡해져 가는 작업으로 인해 이를 처리하기 위한 툴 또한 점점 복잡해지고 있는데 빠르게 처리할 수 있는 간단한 작업들도 툴에 포함된 기능이 너무 많다 보니 오히려 사용하기 번거로운 경우도 있다. 이러한 간단한 작업에서는 조작이 쉬우면서도 필요에 따라 다양한 기능도 사용할 수 있는 툴이 요구된다.
이러한 불편은 버스 모니터링, 신호 인가, 데이터 로깅 등 일반적인 작업에서 발생한다. 예를 들어 모니터링의 경우에는, 필요로 하는 정보에 따라 버스 상의 데이터 트래픽에 대해 중요시 하는 점이 다를 수 있다. 여기에서 Trace 기능은 모든 버스 이벤트의 타임 시퀀스(Time sequence)를 보여 준다.
개별 파라미터를 그래픽으로 표시하는 것도 가능하다. 또한, 사용자는 일반적으로 버스 통계에 대한 개요를 원하는 경우가 많다. 반면에 신호 인가에서는 자발적 또는 주기적으로 특정 메시지를 버스에 전송해야 한다. 물론 데이터는 나중에 이뤄질 오프라인 분석을 위해 로깅돼야 한다.
앞에서 언급한 세 가지 핵심 업무는 벡터(Vector)의 CANalyzer Beginner 모드를 통해 작업할 수 있다. 이 모드는 가장 기본이 되는 핵심 작업에 초점을 맞춘 만큼 신규 사용자도 손쉽게 조작할 수 있다.
개별 작업 영역을 결합할 수 있으며, 사용자가 원하면 언제든지 각 작업 영역을 새로이 추가하거나 제거할 수 있다. CANalyzer의 모든 기능이 처음부터 표시되지는 않지만 언제든지 불러올 수 있기 때문에 빠르고 효율적인 작업이 가능하다.
CANalyzer Beginner는 CANalyzer(CAN 및 LIN 버스용)가 설치돼 있다면 즉시 사용할 수 있다. 별도의 툴을 구매하거나 설치할 필요가 없으므로 시간과 비용이 절약된다. Beginner 모드는 완전히 바뀐 CANalyzer의 윈도우 레이아웃의 이점을 충분히 보여준다. 고정된 바탕 화면에 따로 수정할 필요가 없거나 미리 구성된 윈도우를 이미 포함하고 있는 개별 작업이 정리되어 있다(그림 1).



따라서 수동으로 구성하느라 시간을 허비할 필요가 없다. 윈도우의 위치가 고정되어 있기 때문에 중요한 부분에 쉽게 집중할 수 있다. 또한, 윈도우를 닫을 수 없기 때문에 잘못 닫힌 윈도우를 찾느라 소비하는 시간도 없어진다. 윈도우는 드래그 앤 드롭 또는 툴바 기능을 이용해 손쉽게 구성할 수 있다.



몇 번의 마우스 클릭만으로 자신만의 구성을 만들 수도 있다. 이를 위해 사용자는 각 버스에 대한 채널과 적절한 네트워크 설명 파일(CAN의 경우 DBC, LIN의 경우 LDF)을 중앙 구성 윈도우에 추가하기만 하면 된다(그림 2). 경우에 따라 보드 레이트(Baud rate)도 구성되며, 이후 사용자가 수행해야 할 작업을 선택하면 된다. 예를 들어 측정 중에는 Trace 윈도우가 메시지 또는 채널의 필터를 차단하거나 전달하는 등 특정 이벤트를 필터링하기 위한 여러 가지 옵션을 제공한다. 더구나 Trace 윈도우는 매우 긴 데이터 내역을 제공하므로, 며칠에 걸친 장기적인 측정도 전부 보존할 수 있다. Statistics 윈도우는 버스의 현재 상황에 대한 자세한 요약을 제공하며, 노드 레벨 또는 심지어 메시지 레벨에서 통계 정보를 준비할 수 있다.
복잡한 작업을 수행해야 하는 경우에도 아무런 문제가 없다. Beginner 모드에서 생성한 구성을 CANalyzer에서 완벽하게 로드할 수 있다. CANalyzer를 사용해 로깅된 데이터에 대한 추가적인 오프라인 분석을 수행하는 것도 가능하다. CANalyzer Beginner에서 CANalyzer로의 전환은 물론, CANoe로 전환하는 경우에도 마찬가지로 수월하다. CANalyzer Beginner로 만든 구성을 CANoe에서도 로드할 수 있기 때문이다.
향후에는 CANalyzer Beginner에서 추가적인 작업을 지원하는 방향과 CANalyzer에 콘셉트를 병합시키는 방향이 논의되고 있다.   AE



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