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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.11
- 수록면
- 1,980 - 1,987 (8page)
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As global vehicle manufacturers standardize their platforms with modular architecture, functionality and performance for the vehicle have been defined by software. These vehicles are referred to as software-defined vehicles (SDV) and they provide a new experience as a means of transportation with AI. In line with this automotive trend, we focused on smart regeneration system in order to offer user-customized driving experience considering driver’s braking patterns. In general, conventional smart regeneration system could cause a sense of difference in braking because it operates unfamiliarly in comparison to the driver’s usual driving habit. In order to tackle such problem, we propose a user-customized smart regeneration system, operated by quadratic model and machine learning algorithm using driver’s characteristic data. For the data clustering, we selected unsupervised learning method: DBSCAN-DTW, which have strength in time series data clustering. Consequently, suggested machine learning algorithm was able to derive the driver"s characteristics data from the raw driving data, guaranteeing driving stability to the driver.
목차
Abstract
1. 서론
2. 스마트 회생 제동 알고리즘
3. 주행 데이터 전처리
4. 주행 데이터 분석(EDA)
5. 기계 학습 모델(DBSCAN-DTW)
6. DBSCAN-DTW 군집화 수행 결과
7. 결론
References
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