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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
김정석 (지엠테크니컬센터코리아)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2021년 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회
발행연도
2021.11
수록면
476 - 479 (4page)

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Software verification plays a crucial role in automotive embedded software development. Current software verification approach is based on test cases, which require understanding of its software and technical expertise. Simply increasing the number of test cases to secure software quality is not suitable in automotive industry. In this paper, a new software verification method with machine learning techniques is presented, which make use of anomaly detection and clustering. Driving data from vehicles are collected and preprocessed with specific sections. PCA is used to extract features and K-means clustering to determine where data are in anomaly situation. Fault injection experiment shows its effectiveness and automation for software verification is also discussed.
#Software verification(소프트웨어 검증) #Machine learning(머신러닝) #Unsupervised learning(비지도형 학습) #Anomaly detection(비정상 행위 탐지) #Principal component analysis(주성분 분석) #Clustering(클러스터링)

목차

Abstract
1. 서론
2. 비정상 행위 탐지
3. 결함 주입
4. 결론
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