딥러닝 기법을 이용한 차량 연료차단 주행의 감지법

고광호

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자료유형: 학술저널

저자정보: 고광호

저널정보: 한국융합학회 한국융합학회논문지 한국융합학회논문지 제10권 제11호

발행연도: 2019.1

수록면: 327 - 333 (7page)

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차량의 변속기어가 체결된 주행 상태에서 가속페달을 방치하는 경우 연료차단 주행이 시작된다. 적극적인 연료차단 주행을 활용하면 차량 연비가 개선된다. 본 연구에서는 차량의 속도, 가속도, 도로구배를 입력데이터로 사용하여 연료차단 주행 여부를 예측할 수 있는 딥러닝 기법을 제안하였다. 약 12km 정도의 도로주행을 통해 측정한 9600개의 데이터에 은닉층 3~10개, 매개변수 10~20개의 딥러닝 연산법을 적용하여 연료차단 주행여부를 예측하였다. 연산 결과, 렐루함수를 활성화함수로 적용하고 은닉층 7개, 매개변수 10개인 경우 정확도 84.5% 수준으로 예측할 수 있었다. 입력데이터인 속도, 가속도, 도로구배의 변화율이 연료소모율 데이터의 변화율에 비해 큰 것이 오차의 원인으로 판단된다. 따라서 입력데이터 정규화 과정을 통해 정확도를 높일 수 있을 것으로 예상된다. 본 연구의 특징은 차량의 연료분사 인젝터나 OBD 데이터를 사용하지 않고 GPS 등에서 쉽게 측정할 수 있는 데이터에 딥러닝을 적용한 방식이다. 또한 연산량이 적어 본 연구에서 제안한 방식으로 친환경 경제운전에 적용하기 용이할 것으로 기대된다.

#Fuel-cut #Eco-drive #Deep-learning #Fuel economy #GPS

참고문헌 (15)

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Muji Setiyo / 2017 / AFR and fuel cut-off modeling of LPG-fueled engine based on engine, transmission, and brake system using fuzzy logic controller (FLC) / Journal of Mechatronics, Electrical Power, and Vehicular Technology 8(1):50~59

고광호 / 2012 / 연료차단 주행에 의한 연비 개선 효과에 대한 연구 / 한국산학기술학회논문지 13(2):498~503

최성철 / 2013 / OPTIMAL FUEL-CUT DRIVING METHOD FOR BETTER FUEL ECONOMY / International Journal of Automotive Technology 14(2):183~187

고광호 / 2010 / The Change Rate of Fuel Consumption for Different IRI of Paved Roads / 한국도로학회논문집 12(1):55~59

윤재곤 / 2019 / 차량의 CAN DATA와 Fuel Flowmeter를 이용한 연비 측정에 관한 실험적 연구 / 한국기계기술학회지 21(1):63~68

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