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박경원 (HD현대사이트솔루션) 박용진 (HD현대사이트솔루션) 장계봉 (HD현대사이트솔루션)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2023 한국자동차공학회 춘계학술대회
발행연도
2023.5
수록면
1,210 - 1,215 (6page)

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Measuring the weight of excavation work of an excavator on a construction site is critical for both budget reduction and accurate progress tracking of construction projects. Typically, the existing weighing systems use sensors to measure the volume of work. However, precise measurement is difficult due to sensor errors or noise, and manual adjustments are necessary to correct minor errors. In addition, the sensors collected from different equipment and operators have different distributions, making it difficult to capture information for measuring weights. To overcome these limitations, this paper proposes a CNNLSTM-based deep learning algorithm that is effective for noisy data and can learn multivariate time series patterns. Additionally, it proposes a domain adaptation learning method that is robust to driver bias information. Through the proposed domain adaptation method using 22 sensors collected from two excavator operators, it is verified that weight measurement is possible without bias to the driver domain.
#Deep learning(딥러닝) #Excavator(굴착기) #Multivariate(다변량) #Weighing system(부하 측정 시스템) #Domain adaptation(도메인 적응)

목차

Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 방법
4. 실험 결과
5. 결과
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