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이정훈 (한온시스템) 신기영 (현대기아자동차) 김중재 (한온시스템) 권동호 (현대기아자동차) 이성제 (한온시스템) 황동우 (한온시스템)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2018년 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회
발행연도
2018.11
수록면
1,314 - 1,317 (4page)

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An ‘auto’ mode on conventional FATC system provides climate control automatically based on the map which is preset. The values preset on the map are setting temperature, ambient temperature, in-car temperature, sun-road, evaporator temperature, coolant temperature, and etc. Those various values are regarded as inputs to calculate Td; thermal index. Calculated Td determines output values for discharging air temperature, Mode selection, AC on/off, blower steps, or compressor capacity to control internal cabin climate environment. The output values; however, does not always guarantee to satisfy every passengers’ climate comfort in cabin. Therefore, customized or passenger climate preference reflection on FATC are needed to provide better climate comfort to passenger in cabin area. To reflect a user climate preference into FATC, machine learning algorithm has been incorporated into FATC logic. Its machine learning algorithm is based on frequency of climate operation setting and lasting time. It is suitable for vehicle climate control because of no need for high performance CPU and heavy memory compared with deep learning and others. This is demonstrated in a bench test and vehicle experiments.
#Climate Control (공조 제어) #FATC (자동온도조절장치) #Climate Preference (공조 선호도) #Machine Learning (기계 학습) #Frequency based machine learning (빈도 기반 기계 학습)

목차

Abstract
1. 서론
2. 알고리즘 선정 및 선정기준
3. 사용자 공조사용 학습 알고리즘 개발
4. 학습데이터에 대한 시뮬레이션실험내용 및 결과
4. 결론
References

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