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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.6
- 수록면
- 2,084 - 2,087 (4page)
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This paper is a study to improve a system for prediction vehicle failures. To overcome the limitations of the existing deep learning-based vehicle data-based fault prediction system and achieve higher performance, we aim to implement a system that utilizes driving history data and fault diagnosis data to predict faults and notify users. The LSTM-Autoencoder model was used to implement the model, and as a result, the present model showed 94.4% accuracy and 98.6% precision. Through these results, this study achieved higher performance compared to the existing fault prediction system, and proposes an advanced system that can be applied to actual industrial sites.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 데이터 및 학습 모델
Ⅳ. 실험 및 성능 평가
Ⅴ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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