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학술저널
저자정보
김현석 (순천향대학교) 박민규 (순천향대학교) 박성근 (순천향대학교) 이신선 (현대자동차) 이태희 (현대자동차)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회논문집 한국자동차공학회논문집 제28권 제10호
발행연도
2020.10
수록면
685 - 691 (7page)
DOI
10.7467/KSAE.2020.28.10.685

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2020

다층 신경망을 이용한 보행자 머리 충격 량 예측에 관한 연구
김현석 ,  박민규 ,  박성근 외 2명 한국자동차공학회논문집 2020.10 학술저널
앙상블 기반의 다중출력 합성 곱 신경망을 활용한 보행자 머리 상해 예측기법 개발
김현석 미래융합기술학과 2020.01 학위논문

2019

합성곱 신경망을 이용한 보행자 머리상해치 예측기법 개발
김현석 ,  박민규 ,  박성근 외 2명 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2019.11 학술대회자료

초록· 키워드

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According to statistics on fatalities in traffic accidents, about 38 % of all deaths were pedestrian related. For this reason, car manufacturers are conducting various research and commercialization from the perspective of both active safe and passive safe technology in order to prevent traffic accidents and minimize damage in the event of an accident. During the stage of vehicle development, vehicles are being designed in order to ensure the safety of pedestrians. However, in the current development phase, methods are in place to predict the number of pedestrian injuries after the prototype has been completed or to predict the number of injuries by means of a design-based mechanical analysis. This study proposes a method for predicting the acceleration of the standard value of pedestrian head injury using vehicle design data, impact volume test values, and multi-layer neural network. Vehicle design files are encoded in image form, and HIC raw values are predicted by using encoded data and multi-layer perceptron. The raw data is in the form of time series data. The models were trained and the results were predicted by using a parallel multi-layer perceptron model in order to predict the impact amount for each time. The results showed an error rate of 21.6 based on the RMSE. This would allow us to identify the safety of the vehicle from the design stage in advance, thereby enhancing efficiency and productivity during the development process.
#Head injury criterion(머리 상해도) #Pedestrian safety(보행자 안전) #Passive safety(수동 안전) #NCAP(신차 안전도 평가프로그램) #Impact prediction(충격 량 예측) #Multi-layer perceptron(다층 퍼셉트론)

목차

Abstract
1. 서론
2. 예측 모델 Database 구축
3. Network 구조
4. 실험 및 결과
5. 결론
References

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
KoROAD / Traffic Accident Analysis System google schola I. S. Choi / 2014 / Active Safety Area of KNCAP / Auto Journal, KSAE 36(2):26~31 google schola KNCAP / Korea Transportation Safety Authority google schola P. S. Heo / 2009 / A Study on the Automotive ADAS Market Diffusion Factors / KICS Annual Conference Proceedings :942~945 google schola 윤용원 / 2014 / 실차평가시험을 기반으로 한 액티브 후드 및 보행자 보호 에어백 효과 / 한국자동차공학회 논문집 22(1):36~45 dbpia

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