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자료유형
학술대회자료
저자정보
심홍기 (현대자동차)
저널정보
한국신뢰성학회 한국신뢰성학회 학술대회논문집 한국신뢰성학회 2017 추계학술대회 논문집
발행연도
2017.11
수록면
30 - 30 (17page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2019

딥러닝을 활용한 엔진오일 타입에 따른 엔진 조기점화 특성에 대한 연구
심홍기 한국트라이볼로지학회 학술대회 2019.04 학술대회자료

2018

딥러닝을 활용한 엔진 조기점화 패턴 탐색
심홍기 ,  성기우 ,  김성범 외 3명 신뢰성응용연구 2018.12 학술저널

2017

딥러닝을 활용한 엔진조기점화(Pre-Ignition) 문제 패턴 탐색
심홍기 한국신뢰성학회 학술대회논문집 2017.11 학술대회자료

초록· 키워드

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최근 자동차 산업에서도 인공지능, 4차 산업혁명 시대에 차량 개발 단계의 문제점을 체계적으로 확인하기 위해서 자동차의 센서데이터 수집과 활용이 중요해졌다. 엔진, 변속기, 전자, 배터리 등의 ECU에서 발생하는 센서데이터를 수집하기 위해서 빅데이터 처리 및 저장 가능한 하둡 시스템을 통해 실시간으로 센서데이터를 수집하고 있다. 본 연구에서는 이러한 빅데이터를 이용하여 다양한 딥러닝 알고리즘 및 특징 탐색 기법을 적용하여 고장 레이블이 졍해져 있지 않은 시그널에서 비정상 구간을 자동적으로 탐색해 낼 수 있는 자동차 고장분석에 최적화된 분석 모델을 생성하였다. 특히 엔진 관련 고질적인 조기점화 문제구간을 탐색 할 수 있는 알고리즘을 제시하였다. 향후 본 연구에서 제시한 알고리즘을 확대 적용하여 다양한 문제현상에 대해서 정상 센서 시그널에 포함된 비정상 구간을 빠르게 탐색하고 고장징후를 사전예측할 수 있는 컨셉을 제시하고자 한다.

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