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양두희 (현대자동차) 최홍민 (현대자동차) 이기수 (현대자동차) 김세호 (현대자동차) 김응만 (현대자동차)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2022 한국자동차공학회 춘계학술대회
발행연도
2022.6
수록면
657 - 663 (7page)

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When developing a vehicle, it is difficult to determine whether a submarine has occurred or not, when measurement values cannot be obtained due to a failure of the belt load cell sensor or test data without a load cell sensor. For the above reasons, a predictive model that can confirm submarine occurrence was studied using the pelvic decel-eration data of the test data where the submarine judgment is clear with the belt load cell data.
Introduced principal component analysis (PCA) and wavelet transforms (Wavelet Transforms) concepts, and using that, supervised learning of machine learning through pelvic acceleration was applied to training data with labeled submarine occurrence and nonoccurrence cases. The prediction model was devised by performing binary classification on the labeled learning data, and the accuracy of each algorithm used was compared.

목차

Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 결론
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