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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
조인정 (한양대학교) 서영식 (현대모비스) 이형철 (한양대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2020년 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회
발행연도
2020.11
수록면
317 - 323 (7page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

LSTM을 이용한 HILS 데이터 판정 자동화 모델 개발에 대한 연구
조인정 전기공학과 2021.01 학위논문

2020

LSTM을 이용한 HILS 데이터 판정 자동화 모델 개발에 대한 연구
조인정 ,  서영식 ,  이형철 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2020.11 학술대회자료

초록· 키워드

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Due to the advancement of autonomous driving technology and the paradigm shift toward electric vehicle, the functions of vehicle have become diverse and complex. For effective function development and verification, car manufacturers are developing functions using the HILS system, but the complexity and diversity of functions make repeated tests inevitable. As a result, human resources are consumed in analyzing numerous test data and determining results. To overcome this problem, This paper proposed an automation model for determining HILS data using LSTM network, one of artificial networks. For model training and verification, we used 2,175 multivariate time series HILS data. Trained model classify testcase number of input data and determine Pass/Fail of input data. The performance of the proposed model was validated by performance index(accuracy, precision, recall, F1-score).
#순환 신경망(RNN) #장기 단기 기억(LSTM) #심층 학습(Deep Learning) #HILS(HILS) #데이터 분류 및 판정(Data Classification & # Determination)

목차

Abstract
1. 서론
2. 배경 연구
3. LSTM 기반 HILS 데이터 판정 모델
4. 결과
5. 결론
References

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