메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
신윤식 (한양대학교) 송희진 (한양대학교) 박재용 (현대자동차) 최준원 (한양대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2020 한국자동차공학회 춘계학술대회
발행연도
2020.7
수록면
594 - 598 (5page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
In this paper, we propose a deep learning-based driver’s style classification method using the CAN data. We collected the 7 hours of CAN data for 100 drivers with different driving style in suburb area in Kwangju province. We categorized the driving style into “sport” versus “comfort” based on the surveys from both driver and passenger. We use the 1D Convolutional Neural Network(1D-CNN) model to extract the feature from 25.6 seconds of the CAN data and train the model to classify between the sport and comfort styles from the feature. Our evaluation shows that the proposed method achieves the accuracy of 80.94% for the test dataset and exhibits reasonable rea-time classification performance when deployed in a test vehicle.

목차

Abstract
1. 서론
2. 데이터 수집 및 전처리
3. 운전자 분류 알고리즘
4. 실험 결과
5. 결론
References

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0