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저자정보
임경빈 (현대자동차) 류창렬 (현대자동차) 조성준 (서울대학교) 김현중 (서울대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2018년 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회
발행연도
2018.11
수록면
587 - 594 (8page)

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In this IOT era, various industries research a method of defining the pattern of the Big data. However, mixed types and characteristics of data make the analysis too hard. In this paper, a new method of extracting the pattern from driving big data is proposed. Time-series segmentation is implemented by not just time, but the original meaning of the data. After extracting the pattern of the data, it can be used to define the relation between driving pattern and the status of battery. Furthermore, it will be helped to find the genuine cause of what makes the battery claim.
#Drive Pattern(주행패턴) #Data Segmentation(데이터구간분리) #Distance Learning(거리기반학습) #Pattern Extraction(패턴추출)

목차

Abstract
1. 서론
2. 구간분리 및 주행패턴 추출 프레임워크
3. 구간분리 실시 및 주행패턴 추출결과
4. 주행패턴의 해석
5. 결론
References

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