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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
강주연 (순천향대학교) 이동현 (순천향대학교) 박성근 (순천향대학교) 한창민 (현대모비스)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2022 한국자동차공학회 춘계학술대회
발행연도
2022.6
수록면
674 - 677 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

OC-SVM기반 탑승자 칵핏모듈 충돌 상해위험도 예측알고리즘 연구
강주연 ,  이동현 ,  박성근 외 1명 한국자동차공학회 춘계학술대회 2022.06 학술대회자료

2021

딥 러닝기반 탑승자 칵핏모듈 충격량 예측 알고리즘 개발
강주연 ,  이동현 ,  강남규 외 2명 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2021.11 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문에서는 칵핏모듈과 탑승자 충돌에 따른 상해위험도 예측알고리즘을 제안한다. 상해위험도는 충돌 충격 값 ‘64G’를 기준 값으로 정하고, 64G미만은 상해위험도 ‘보통’, 64G 이상은 ‘위험’으로 구분한다. 상해위험도 예측을 위한 알고리즘은 OC-SVM을 선정하였으며, 영상데이터 3종류(A/L/T Section)와 수치 데이터 2종류(충격 속도, 충격 각도)를 Concatenation연산 후 OC-SVM 알고리즘의 입력으로 활용된다. 영상데이터의 경우 InceptionResNetV2[2]의 CNN(Convolution Neural Network)부분만 추출한 네트워크를 기반으로 Concatenation연산 전에 영상데이터 내부 특징 추출 과정을 진행한다. 제안한 예측 알고리즘은 테스트 데이터 선정 방법에 따라 (1) 40차종 중 19차종 선정, (2) K개의 데이터 선정, 총 2가지 경우를 기반으로 성능을 검증한다.
#Passenger criterion(탑승자 상해도) #Passenger safety(탑승자 안전) #Passive safety(수동 안전) #Anomaly Detection(이상 감지) #Machine Learning(머신 러닝)

목차

Abstract
1. 서론
2. 데이터 베이스 구축
3. 예측 모델 구조
4. 실험 및 결과
5. 결론
References

참고문헌 (0)

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