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저자정보
이백희 (현대자동차) 곽민혁 (현대자동차) 김영식 (현대자동차) 안성철 (현대자동차)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2018 한국자동차공학회 춘계학술대회
발행연도
2018.6
수록면
914 - 918 (5page)

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The present study developed Logistic regression models for discrimination of seat stain degrees. Seat stains have been qualitatively evaluated by a tester using gray scale (G/S) chart (1 ~ 5 points), but quantification of seat stains is needed due to inter-tester variability (e.g., visual acuity, color preference) and intra-tester variability (e.g., condition, feeling). To quantify seat stain degree, a driver’s lower body shaped-seat stain machine was developed for considering real ingress/egress conditions. Seven leather seats and 14 fabric seats, selected for considering full coverage of Lab color space in seat color dimensions, were contaminated using soil cloth (E128), and were measured color difference (ΔE) using color-difference meter. Ninety six ordinal Logistic regression (logit model) model candidates were developed, and then optimal models for leather and fabric seat were selected considering discriminability for 4.5 ~ 3.5 of G/S and %concordant (leather: 95.2%, fabric: 96.7%). Logistic discriminant methods developed in the study can contribute to quantification of seat stain degrees and reduction of customer’s satisfaction.
#Seat(시트) #Stain(오염) #Stain resistance test(오염제거시험) #Soiled fabric(오염포) #Logistic regression(로지스틱회귀식)

목차

Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 결론
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