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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이권희 (동아대학교) 임재문 (대덕대학교)
저널정보
한국자동차안전학회 자동차안전학회지 자동차안전학회지 제15권 제1호
발행연도
2023.3
수록면
55 - 62 (8page)

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In this study, a chest deflection is predicted by introducing a deep learning technique with the results of the frontal impact of the USNCAP conducted for 110 car models from MY2018 to MY2020. The 120 data are divided into training data and test data, and the training data is divided into training data and validation data to determine the hyperparameters. In this process, the deceleration data of each vehicle is averaged in units of 10 ms from crash pulses measured up to 100 ms. The performance of the deep learning model is measured by the indices of the mean squared error and the mean absolute error on the test data. A DNN (Deep Neural Network) model can give different predictions for the same hyperparameter values at every run. Considering this, the mean and standard deviation of the MSE (Mean Squared Error) and the MAE (Mean Absolute Error) are calculated. In addition, the deep learning model performance according to the inclusion of CVW (Curb Vehicle Weight) is also reviewed.
#Frontal Impact Test(정면충돌시험) #Chest Deflection(흉부변형량) #Deep Learning(딥러닝) #MSE(Mean Squared Error #평균제곱오차) #MAE(Mean Absolute Error #평균절대오차)

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 정면충돌 시험 결과 및 평균가속도
3. 딥러닝 모델 구성 및 평가
4. 결론
참고문헌

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