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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
이철우 (현대모비스) 박태원 (현대모비스) 김용준 (현대자동차)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2021년 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회
발행연도
2021.11
수록면
658 - 666 (9page)

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Recently, deep learning model performance using HPC(high-performance computing) processors is improving rapidly. This deep learning technology is also actively applied to automotive fields, such as recognition, decision, estimation. In this study, we studied frontal crash mode classification and TTF estimation using deep learning. We propose 1-Dimension-Convolution and RNN, Long Short-Term Memory, that combines a neural network for frontal crash mode classification and TTF estimation. And to improve performance, we applied filtering, data conversion and scaling techniques to perform pre-processing. The proposed network was validated by performance index (accuracy, precision, recall, F1-score) and sequential accuracy, statistic graph.
#Crash algorithm(충돌알고리즘) #Deep learning(딥러닝) #RNN(순환 신경망) #LSTM(장기 단기기억) #CNN(컨볼루션 신경망) #Crash mode(충돌 유형) #TTF(전개시점)

목차

Abstract
1. 서론
2. 딥러닝 네트워크
3. 데이터 전처리
4. 충돌유형구분
5. 에어백 전개시점 추정
6. 결론
References

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