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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정도윤 이용규 (호남대학교) 김남호 (호남대학교)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제28권 제2호
발행연도
2025.2
수록면
215 - 225 (11page)
DOI
10.9717/kmms.2025.28.2.215

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This study designs and implements a machine learning-based temperature prediction and safety diagnosis system for internal combustion engine vehicles. The system features a web-based interface for enhanced user accessibility and employs various algorithms, including Random Forest, Linear Regression, and Support Vector Regression, to improve prediction accuracy. Long Short-Term Memory (LSTM) was also utilized for comparative performance analysis. In the first phase, temperature data from Gwangju Metropolian City, provided by the Korea Meteorological Administration from 2020 to 2024, was extracted for initial experiments, serving as training and validation data for the prediction model. The second phase involved measuring the engine heating temperature of a Hyundai YF Sonata gasoline vehicle over 30 minutes, with the collected data used to evaluate the machine learning model's performance. Additionally, an IoT sensor-integrated web monitoring environment was developed, enabling real-time data collection and providing users with an intuitive interface to enhance temperature prediction. This system offers real-time monitoring capabilities, effectively improving vehicle body safety. The research lays foundational data for exploring the applicability of various vehicle models and is expected to advance body safety management systems.

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 기존 연구
3. 머신러닝 기반의 온도 예측 시스템 개발
4. 실험 결과 및 분석
5. 결론
REFERENCE

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