인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
개인구독
소속 기관이 없으신 경우, 개인 정기구독을 하시면 저렴하게
논문을 무제한 열람 이용할 수 있어요.
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 저자정보
피인용 0
초록·키워드
차량 운행의 안전성과 사용자 경험 향상을 위해, 차량 내 소음을 정확히 분류하고 이를 기반으로 성능 이상을 사전에 예측하는 기술이 중요하다. 그러나 기존 딥러닝 기반 분류기는 외부 잡음, 내부 반향음 등 복잡한 음향 환경에서 성능 저하를 보인다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해, 확산 모델 기반 신호 증강으로 복잡한 차량 내 음향 환경을 모사하고, 신호–라벨 간 상관관계를 강화하는 데이터 증강 기법과 전문가 지식 기반 군집화 기법을 결합한 새로운 차량 소음 분류 기법을 제안한다. 제안한 방법은 다양한 소음 조건을 반영한 합성 데이터를 생성하고, 전문가 정의에 따른 군집화 기반 라벨링을 통해 실제 환경을 반영한 학습 데이터를 구성함으로써 분류 성능을 향상시킨다. 실험 결과, 본 방법은 최신 딥러닝 기반 분류기 대비 99.60%의 정확도를 달성했으며, 기존 생성 모델 기반 증강보다 0.06%p 높은 성능을 보여 그 효용성을 입증하였다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
UCI(KEPA) : I410-151-25-02-094096820
