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저자정보
위경수 (현대자동차) 구정모 (현대자동차) 이혜연 (현대자동차) 이승태 (현대자동차)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2023 한국자동차공학회 춘계학술대회
발행연도
2023.5
수록면
931 - 938 (8page)

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Auto-Terrain logic was released in 2021 to enhance controllability of sport utility vehicles on every road surfaces such as paved, snowy, sandy and unpaved ways. For this, this logic uses machine learning techniques to recognize the road surface the car is driving on and automatically selects the appropriate driving mode. To improve the accuracy of the road surface recognition, post-processing has been added to the result of the learning model, and this causes the additional delay in recognizing the road surface. In this paper, to reduce the delay of the post-processing, we try to increase the accuracy of the learning model. For this, we explore the problem space which consists of various input combinations of the model. As a result, we get the improved model which increases the accuracy from 84.4% to 98.5%, and also get the efficient model which reduces the memory usage while minimizing the decrease in accuracy compared to the improved model. Also, this efficient model reduces the post-processing delay by 57% compared to the original model.
#Machine Learning(머신러닝) #Auto-Terrain(오토터레인) #Road Surface Recognition(노면 판단) #Accuracy Improvement(정확도 향상) #Problem Space Exploration(문제 공간 탐색)

목차

Abstract
1. 서론
2. 배경
3. 문제 공간 탐색
4. 결론
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