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양현준 (서울대학교) 장성현 (서울대학교) 이광언 (서울대학교) 김경현 (서울대학교) 성동환 (서울대학교) 이정섭 (현대자동차) 임원식 (서울과학기술대학교) 차석원 (서울대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2021 한국자동차공학회 춘계학술대회
발행연도
2021.6
수록면
58 - 58 (1page)

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차량의 연비는 일반적으로 엔진의 토크와 속도에 의해 결정되는 연비 소모량과 직결되며 그렇기에 연비 예측 모델은 토크와 속도를 제어변수로 갖는다. 이러한 해석은 매우 효과적인 모델을 제시하나 노면의 상태나 기온, 운전자의 성향 등과 같이 예측하지 못하는 수많은 환경과 변수를 모두 반영하지는 않는다. 현실이 더 반영된 연비 모델을 만들기 위해서는 상기한 여러가지 요인을 모두 반영하는 것이 좋을 것이다. 하지만 이러한 모델은 매우 비효율적일 뿐만 아니라 상관관계가 존재하지 않는 요인이 포함될 경우 오히려 문제가 발생한다. 그렇기에 많은 요인 중 실질적으로 모델의 변수로 포함시켜야 할 요인이 무엇인지를 판별해는 요인 분석이 선행되어야 한다.
요인 분석이란 수많은 변수 중 종속 변수에 영향을 주는 독립 변수를 판별해내는 통계적 과정이다. 이러한 분석은 투자자가 투자대상을 물색하는 경우나 선거에서 유권자가 특정 대상에게 투표하는 원인 등 다양한 현상의 원인을 분석하는데 사용되고 있다. 최근에는 빅데이터를 활용하기 위한 방안으로 전통적인 통계적 방법론에 기계학습을 융합하여 요인 분석을 시도하는 사례가 증가하고 있다. ... 전체 초록 보기
#Vehicle Fuel Economy(차량 연비) #Factor Analysis(요인 분석) #Deep Neural Network(심층적 인공신경망)

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