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저자정보
박형욱 (현대자동차) 송수성 (현대자동차) 신장호 (현대자동차) 한광철 (현대자동차) 최세경 (현대자동차) 하헌석 (서울대학교) 윤성로 (서울대학교)
저널정보
한국자동차안전학회 자동차안전학회지 자동차안전학회지 제14권 제3호
발행연도
2022.9
수록면
60 - 64 (5page)

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In the automotive industry, the development of automobiles to meet safety requirements is becoming increasingly complex. This is because quality evaluation agencies in each country are continually strengthening new safety standards for vehicles. Among these various requirements, collision safety must be satisfied by controlling airbags, seat belts, etc., and can be defined as post-crash safety. Apart from this safety system, the Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) use advanced detection sensors, GPS, communication, and video equipment to detect the hazard and notify driver before the collision. However, research to improve passenger safety in case of an accident by using the sensor of active safety represented by ADAS in the existing passive safety is limited to the level that utilizes the sudden braking level of the FCA (Forward Collision-avoidance Assist) system. Therefore, this study aims to develop logic that can improve passenger protection in case of an accident by using ADAS information and driving information secured before a collision. The proposed logic was constructed based on LSTM deep learning techniques and trained using crash test data.
#Safety Control(안전제어) #ADAS(첨단운전자보조시스템) #Machine Learning(기계학습) #Deep Learning(심층학습) #LSTM(장단기메모리: Long Short Term Memory)

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 본론
3. 결론
참고문헌

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