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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김동하 (연세대학교) 이종수 (연세대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 논문집 A권 대한기계학회논문집 A권 제46권 제5호(통권 제440호)
발행연도
2022.5
수록면
487 - 494 (8page)
DOI
10.3795/KSME-A.2022.46.5.487

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최근 내연기관 대신 모터를 사용하는 전기자동차 기술이 발달함에 따라서 사용자가 원하는 차량주행음을 생성하기 위한 능동음향설계에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 따라서 기존의 전문가적 판단에 따라 정성적으로 평가되던 차량의 감성적인 음질 특성을 딥러닝 기반 알고리즘과 같은 가상 모델을 통해서 정량적으로 평가해야하는 필요성이 증가하였다. 딥러닝 기반 알고리즘은 다량의 학습데이터가 있어야 예측의 정확도를 향상시킬 수 있지만 실제 산업현장에서 필요한 만큼의 데이터를 구하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 데이터 증강 횟수에 따른 딥러닝 기반 알고리즘 정확도 변화를 제시한다. 또한 설명가능 인공지능 기법을 사용하여 알고리즘의 판단 근거를 검증하고자 한다.

목차

초록
Abstract
1. 서론
2. 배경 이론
3. 데이터 수집
4. 데이터 증강에 따른 분류 정확도 변화
5. 결론
참고문헌(References)

참고문헌 (8)

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