서포트 벡터 머신을 이용한 차량도어의 개폐 보조력 예측

양학진; 신현찬; 김성근

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자료유형: 학술저널

저자정보: 양학진 신현찬 김성근

저널정보: 한국산학기술학회 한국산학기술학회 논문지 한국산학기술학회논문지 제17권 제5호

발행연도: 2016.5

수록면: 364 - 371 (8page)

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본 논문에서는 차량이 주차된 지형의 조건에 따라 적용되는 도어 개폐 보조력 예측 모델을 제시하였다. 경사도, 사용자의 힘 등의 조건에 따른 개폐력 설정을 위하여 작동 보조력에 대한 학습 모델을 구현하여 비교하였고, 예측 모델의 학습을 위하여 축소모형을 제작하여 실험을 통해 학습데이터를 얻을 수 있는 실험 모델을 구성하였다. 실제 보상력 데이터를 학습, 반영하여 적정 값을 도출할 수 있는 학습 알고리즘을 개발하고, 이를 적용할 수 있는 시스템을 개발하였다. 학습 방법 중에서 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)과 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM) 알고리즘을 적용하여 비교·검증하였다. 실제 측정값과 비교·검증한 결과, 차량의 도어 개폐 보조력 예측을 위해서 서포트 벡터 머신의 상대적으로 높은 적용성을 확인할 수 있었으며, 이 예측 모델을 활용하여 경사, 사용자의 힘에 따라 도어 개폐 구동 모터가 보상해야 할 적정한 힘을 예측하여 시간에 따라 구동함으로써 사용자가 평지와 같은 힘으로 문을 제어할 수 있는 시스템 구성을 제시 하였다.

#SVM #Artificial Neural Network #Assistance Force #OEM Door #ANN #Support Vector Machine #Mechanism

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[학술대회논문] - S. H. Yoon / 2014 / Development of Smart Cruise Control System with the Consideration of Driver’s Tendency / KSME IT, Spring Conference : 89 ~ 90

[학술지(정기간행물)] - 윤용원 / 2014 / 실차평가시험을 기반으로 한 액티브 후드 및 보행자 보호 에어백 효과 / 한국자동차공학회 논문집 22 (1) : 36 ~ 45

[학술지(정기간행물)] - J. K. Lee / 2011 / Development Trends of Smart Safety Vehicle / Auto Journal 33 (5) : 38 ~ 44

[학술대회논문] - C. G. Oh / 2012 / Mechanism Study for the Invisible Rail Sliding Door using 6-Bar Linkage / KSAE, Fall Conference : 1722 ~ 1727

[학술대회논문] - S. J. Chai / 2011 / A Development of the Body with B Pillarless Sliding Door Type / KSAE, Fall Conference : 1874 ~ 1882

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