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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
유병욱 (HL만도) 오명근 (디구루) 박승영 (HL만도) 조범래 (HL만도)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2023 한국자동차공학회 춘계학술대회
발행연도
2023.5
수록면
986 - 995 (10page)

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자율주행 그리고 차량공유 시대의 도래로 자동차 PdM의 필요가 부상하고 있다. 하지만 이제껏 PdM이 적용된 다른 산업들과는 다르게, 자동차의 주변환경은 변화의 폭이 크고 고사양의 데이터 수집 인프라를 활용하기 어렵다. 본 논문은 현시점 자동차의 주요 구성요소 중 데이터 취득 및 분석이 가장 용이한 브레이크 패드를 연구하여, AI에 의한 차량 상태 모니터링과 건전성 예측의 가능성을 검토한다. 브레이크 패드의 동역학에 관련된 CAN 데이터, 그리고 차량에 가속도센서를 장착하여 수집한 제동 시의 0~250Hz 대역 진동 3축 성분 STFT 값을 학습 데이터로 사용했다. 모델은 LGBM, XGBoost, 딥러닝 기법을 조합하여 앙상블 학습했다.

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구 대상
3. 시험 설계
4. 학습 데이터
5. AI 학습 및 결과
6. 고찰
7. 결론
References

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