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저자정보
김석범 (고등기술연구원) 남재현 (고등기술연구원) 고동신 (고등기술연구원)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회논문집 한국자동차공학회논문집 제32권 제1호
발행연도
2024.1
수록면
83 - 93 (11page)
DOI
10.7467/KSAE.2024.32.1.83

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2024

K겹 교차검증 및 심층신경망을 활용한 자동차 시트의 BSR 소음 지표 예측 연구
김석범 ,  남재현 ,  고동신 한국자동차공학회논문집 2024.01 학술저널

2023

데이터 수량 기반 K겹 교차검증을 적용한 BSR 예측 모델의 아키텍쳐 설계 및 유효성 검증
김석범 ,  남재현 ,  고동신 한국기계가공학회 춘추계학술대회 논문집 2023.12 학술대회자료

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This study proposes a method for predicting Loudness N10, a quantitative indicator for evaluating BSR noise in automotive seats. The approach utilizes k-fold cross-validation and deep neural networks(DNNs) to predict the indicator without expensive equipment or specific software. Experimental data on acoustic and sound quality physical quantities were obtained, with significant factors such as sound pressure level and variation intensity identified. While linear and nonlinear regression equations using k-fold cross-validation resulted in large prediction errors, the DNN-based prediction model demonstrated lower errors. The integration of k-fold cross-validation helps maintain performance in limited environments. In summary, the proposed method enables accurate prediction of Loudness N10 based on acoustic and sound quality parameters, even in resource-constrained settings.
#BSR(자동차 이음) #ANOVA(분산분석) #Hold-out cross validation(홀드 아웃 교차 검증) #K-fold cross validation(K겹 교차검증) #Deep neural network(심층 신경망)

목차

Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 결과
4. 결론
References

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