본 논문에서는 CAV(connected and autonomous vehicle) 기술의 연결성과 미리보기(preview) 정보를 활용하는 실시간 에너지-최적 전략을, 가상 도로 및 신호등 시스템을 갖춘 실차-인-루프(vehicle-in-the-loop) 시험대에서 실차 탑재(on-board) 컴퓨팅 방법과 연계된 실험 분석을 통해 검증한다. 미리보기 정보를 활용하는 전동화(electrified) 차량용 서비스 지향 기술로서 에너지-최적 감속 계획/추종 시스템(EDPS)이 마이크로컨트롤러에 적용되며, 주어진 시스템 아키텍처에서 데이터 접근 경로와 위치를 최적화하여 연산 시간을 단축한다. 또한 임베디드 컨트롤러의 연산 자원을 효율적으로 운용하고 연산 부하를 분산하기 위해 두 가지 유형의 멀티코어 전략을 비교 분석하였으며, 전략 비교 결과 목표 코어를 사전에 고려한 기능 수준의 작업 분할이 연산 부하를 실질적으로 감소시킬 수 있음을 시사한다. 가상 도로 및 CAV 기술 기반 정보를 사용한 실차-인-루프 시뮬레이션(VILS)에서, 임베디드 EDPS 계획 결과는 상용 자동차용 마이크로컨트롤러에서 에너지-최적 속도 프로파일이 적절히 계산되면서, 주어진 시간 제약 내에서 실시간 데이터 입력/출력을 안정적으로 처리하고 최적 계획을 수행함을 보여준다.

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