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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
김기복 (테너지) 이종화 (아주대학교) 박진일 (아주대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2022년 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회
발행연도
2022.11
수록면
185 - 190 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

머신러닝을 활용한 시내버스 연비 운전 점수화 알고리즘 개발
김기복 ,  이종화 ,  박진일 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2022.11 학술대회자료
머신러닝을 이용한 시내버스 연비 운전 점수화 알고리즘 개발에 관한 연구
김기복 2022.01 학위논문

초록· 키워드

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An eco-drive system was implemented on urban buses in Seoul. The system includes a shift indicator and the calculation of eco-drive score. With the implementation, 3,864 vehicles showed improvement in fuel economy by 12.1% annually. The eco-drive score indicates the degree of fuel economy of driving by monitoring acceleration and deceleration, timing of gear shift, accelerator pedal gradient, and coasting rate. During the annual operation, the eco-drive score showed discrepancy depending on the driving environment. This revealed the need to improve the linearity between fuel economy and the score. The eco-drive score was calculated based on OBD data, and external factors such as traffic environment and road conditions were not considered. In this study, the environmental factors of fuel economy were identified to supplement the eco-drive score. This is achieved by developing a machine learning fuel economy prediction model. The environmental factors are examined by assessing the contribution of each input variable (feature) of the fuel economy prediction model through SHAP-value. The driving start time, driving date, number of gear shifts per unit distance, and brake operation ratio during driving were set as the environmental factors of fuel economy. The measured fuel economy is normalized using the relationship between the average fuel economy and each of the environmental factor of the annual driving data. The eco-drive score is corrected in the range of 0.84-1.05 times based on the normalized fuel economy distribution of the equivalent eco-drive score. A corrected eco-drive score prediction model was developed, and the environmental factor of the fuel economy was used as the prediction model feature of the eco-drive score. The eco-drive score increased with an increase in the normalized fuel economy. The correlation between fuel economy and eco-drive score was 34% improved by considering the environmental factors of fuel economy.
#Fuel Economy(연비) #Eco-Drive(연비 운전) #Urban Bus(시내버스) #Eco-Drive Score(연비 운전 점수) #Environmental Factors(환경 인자) #Machine Learning(머신러닝)

목차

Abstract
1. 서론
2. 시내버스에 적용된 Eco-drive system 및 개선 필요성
3. 머신러닝을 활용한 연비 운전 점수 환경 인자 보정
4. 운행 환경 인자 보정에 따른 연비 운전 점수 변화
5. 결론
References

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