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유시현 (순천향대학교) 이지은 (순천향대학교) 박성근 (순천향대학교) 강주연 (순천향대학교) 강남규 (순천향대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2021 한국자동차공학회 춘계학술대회
발행연도
2021.6
수록면
933 - 936 (4page)

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본 논문에서는 자동차 충돌 시 얻어지는 도면 이미지 데이터를 기반으로 딥러닝 기법인 CNN을 활용하여 HIC 예측 기법을 제안한다. 자동차 안전성 평가를 위해 각 자동차 제조사들은 실차와 더미를 이용하여 NCAP 기준의 충돌 시험을 시행한다. 실차 충돌 시험 시, 많은 비용과 시간이 소요된다. 이에 본 논문에서는 실차 충돌 시험의 대체 방안으로서, 충돌 시의 도면 이미지 데이터를 기반으로 운전자의 머리 상해 지수를 예측하는 모델을 제안한다.
#NCAP(자동차 안전도 평가) #Deep Learning(심층 학습) #Head Injury Criterion (머리상해지수) #CNN(합성곱 신경망) #Collision Safety(충돌 안전)

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구 방법
3. 연구 결과
4. 결론
References

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