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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.10
- 수록면
- 539 - 547 (9page)
- DOI
- 10.7232/JKIIE.2020.46.5.539
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Recently, machine learning algorithms have been widely applied in the automotive industry. In particular, it is important to characterize tire quality that can determine the reliability of product design. However, the previous studies are insufficient to explain tire quality because they are based mainly on experimental design methods. In this study, we propose using convolutional neural networks (CNN) and class activation map (CAM) to predict tire quality and perform cause analysis. To properly reflect the location information of a car, we convert the structured data into the image data. We compare the proposed CNN+CAM with other machine learning methods including random forest, gradient boosting machine, adaboost, linear regression with feature selection, support vector regression, partial least square regression, and deep neural networks. The results indicate that the CNN+ CAM yields higher prediction accuracy than other methods. This implies that the proposed CNN+CAM can identify important variables that play an important role in predicting tire quality.
목차
1. 서론
2. 제안 방법론
3. 실험결과
4. 결론
참고문헌
참고문헌 (24)
참고문헌 신청
Abdi, H. (2003), Partial least square regression (PLS regression), Encyclopedia for Research Methods for the Social Sciences, 6(4), 792-795.
Ahn, G., Yoo, J. H., Lee, S. H., and Kim, S. B. (2019), Explainable Convolutional Neural Networks for Multi-Sensor Data, Journal of the Korean Institute of Industrial Engineers, 45(2).
Breiman, L. (2001), Random forests, Machine Learning, 45(1), 5-32.
Brey, T. A. (2007), U.S. Patent No. 7,180,409. Washington, DC : U.S. Patent and Trademark Office (Tire tread wear sensor system).
Drucker, H., Burges, C. J., Kaufman, L., Smola, A. J., and Vapnik, V. (1997), Support vector regression machines, In Advances in Neural Information Processing Systems, 155-161.
Ahn, G., Yoo, J. H., Lee, S. H., and Kim, S. B. (2019), Explainable Convolutional Neural Networks for Multi-Sensor Data, Journal of the Korean Institute of Industrial Engineers, 45(2).
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