SYSTEM FOR OPTIMIZING TRANSMISSION TIME OF NETWORK USING NEURAL NETWORK LEARNING

The present invention relates to a system for determining an offset value of a transmission signal using neural network learning in a controller area network (CAN) applied to autonomous driving or an advanced driver assistance system (ADAS). According to an aspect of the present invention, a system for optimizing a network transmission time using the neural network learning includes: a CAN transceiving module receiving a CAN signal and transmitting a message on the basis of transmission time adjustment; a factor extracting part extracting a factor from data of the CAN transceiving module; a neural network learning part performing learning of a new offset value through the neural network learning on the basis of the extracted factor; and a verification module checking whether a message to which the offset value is applied is transmitted within a CAN transmission interval to transmit the checked verification result to the CAN transceiving module. 본 발명은 자율 주행 또는 ADAS에 적용되는 CAN 네트워크에 있어서, 신경망 학습을 이용하여 송신 신호의 오프셋값을 결정하는 시스템에 관한 것이다. 본 발명의 일면에 따른 신경망 학습을 이용한 네트워크 송신 시점 최적화 시스템은 CAN 신호를 수신하고, 송신 시점 조정에 따라 메시지를 송신하는 CAN 송수신 모듈과, CAN 송수신모듈의 데이터로부터 인자를 추출하는 인자 추출부와, 추출된 인자를 바탕으로 신경망 학습을 통해 새로운 오프셋값의 학습을 수행하는 신경망 학습부 및 오프셋값이 적용된 메시지가 CAN 네트워크 전송 주기 내에서 전송되는지 여부를 체크하여, 그 검증 결과를 CAN 송수신 모듈로 전송하는 검증 모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.