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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
민채욱 (현대자동차) 서준호 (현대자동차) 양태걸 (현대자동차)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2024년 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회
발행연도
2024.11
수록면
2,385 - 2,391 (7page)

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In the automobile industry, which has been developing for a long time, exterior design is now becoming a more important factor in sales than automobile performance. Therefore, design changes are taking place rapidly, and at the same time it is necessary to judge quickly that vehicle structures are satisfying various regulation. This paper aims to save time in vehicle development by predicting the amount of pendulum intrusion that helps determine the satisfaction of regulation when conducting a low-speed bumper impact test on a vehicle composed of various design structures. The data used for model training are not just numerical data and image data, but selected which numerical data have high correlation with intrusion, and weighted image data according to the contact state of the vehicle and the pendulum. In addition, we analyzed which images have good prediction performance in machine learning.
#Low-Speed Bumper Impact Test(저속범퍼충격시험) #Prediction Model(예측 모델) #Weighted Images Merging(가중 이미지 병합) #Deep Neural Network(심층신경망) #Convolutional Neural Network(합성곱 신경망) #Fusion Learning(퓨전 학습)

목차

Abstract
1. 서론
2. 본론
4. 결론
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