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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.12
- 수록면
- 358 - 365 (8page)
- DOI
- 10.7315/CDE.2020.358
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Sudden vehicle problems while driving cause great damage to the driver. In this context, it is necessary to monitor important vehicle parts’ condition and take appropriate actions in advance based on condition analysis. This paper implements a model for predicting the occurrence of a certain failure code before 24 hours based on gathered DTC (Diagnostic Trouble Code) data with LSTM (Long Short-Term Memory)-Autoencoder. LSTM is a type of RNN (Recurrent Neural Network) that can solve data long-term dependency problems and is suitable for learning many time-series data to create classification and regression models. In particular, the model is a stacked autoencoder structure consisting of several LSTMs, showing higher accuracy than normal LSTM. The case study shows that the proposed method gives a reasonable performance on predicting the failure code.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 기존 연구 리뷰
3. 차량 고장 코드 발생 예측 알고리즘
4. 결론
References
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
Lee, S.H. and Yun, B.D., 2015, Industry 40 and Direction of Failure Prediction and Health Management Technology (PHM), Journal of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering, 25(1), pp.22-28.
Shin, J.H., Jun, H.B. and Kim, D.G., 2014, A Study on Several Aspects of Condition Based Maintenance (CBM) Approach and Introduction of Relevant Case Studies, Entrue Journal of Information Technology, 13(3), pp.123-138.
Choi, J.H., 2013, Introduction of Prognostics and Health Management, Journal of the Korean Society of Mechanical Engineers, 53(7), pp.26- 34.
Jun, H.B., Kiritsis, D., Gambera, M. and Xirouchakis, P., 2006, Predictive Algorithm to Determine the Suitable Time to Change Automotive Engine Oil, Computers and Industrial Engineering, 51, pp.671-683.
Kim, M.Y. and Jang, J.Y., 2013, Design and Implement a Smart Automobile Self-Diagnosis System based on the Driving Information, Journal of the Korean Association of Information and Communication, 17(9), pp.2153-2159.
Shin, J.H., Jun, H.B. and Kim, D.G., 2014, A Study on Several Aspects of Condition Based Maintenance (CBM) Approach and Introduction of Relevant Case Studies, Entrue Journal of Information Technology, 13(3), pp.123-138.
Choi, J.H., 2013, Introduction of Prognostics and Health Management, Journal of the Korean Society of Mechanical Engineers, 53(7), pp.26- 34.
Jun, H.B., Kiritsis, D., Gambera, M. and Xirouchakis, P., 2006, Predictive Algorithm to Determine the Suitable Time to Change Automotive Engine Oil, Computers and Industrial Engineering, 51, pp.671-683.
Kim, M.Y. and Jang, J.Y., 2013, Design and Implement a Smart Automobile Self-Diagnosis System based on the Driving Information, Journal of the Korean Association of Information and Communication, 17(9), pp.2153-2159.
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