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<학술연구>
심층 신경망을 이용한 승차감 평가 모델 개발 및 검증
A Study on the Development and Verification of a Ride Comfort Evaluation Model Using Deep Neural Networks
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- 발행기관
- 한국기계항공기술학회(구 한국기계기술학회) 바로가기
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- 간행물
- 한국기계항공기술학회지(구 한국기계기술학회지) KCI 등재 바로가기
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- 통권
- 제27권 제2호 (2025.04)바로가기
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- 페이지
- pp.332-336
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A466628
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원문정보
초록
- 영어
- Ride comfort is a key factor in vehicle performance, yet traditional evaluations often rely on subjective methods, leading to inconsistencies. This study presents a deep neural network (DNN)-based model trained on real-world driving data to objectively assess ride comfort. The model’s accuracy is validated using RMS, VDV, and Crest Factor based on ISO 2631. Results show that the DNN effectively captures nonlinear vibration characteristics and offers reliable predictions. This highlights the potential of AI in improving ride comfort assessment.
목차
Abstract
1. 서론
2. 연구 방법
2.1 데이터 수집 및 전처리
2.2 심층 신경망 모 델 설계
2.3 진동평가
3. 실험 결과 및 분석
3.1 승차감 평가
3.2 성능 평가 및 비교
4. 결론
References
키워드
승차감 평가 심층 신경망 진동분석 인공지능 기반 모델 차량주행실험 Ride Comfort Evaluation Deep Neural Network Vibration Analysis AI-Bssed Model Vehicle Driving Test저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 한국기계항공기술학회(구 한국기계기술학회) [Korean Society of Mechanical Technology]
- 설립연도
- 1999
- 분야
- 공학>기계공학
- 소개
- 기계 관련 산업 분야에 관한 학술과 현장 적용 기술을 연구하고 교류하며, 이에 관련된 학문과 기술 발전 및 보급에 기여함으로써 과학과 기술의 진흥에 이바지함을 그 목적으로 한다.
간행물
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- 간행물명
- 한국기계항공기술학회지(구 한국기계기술학회지) [Journal of the Korean Society of Mechanical and Aviation Technology ]
- 간기
- 격월간
- pISSN
- 1229-604X
- eISSN
- 2508-3805
- 수록기간
- 1999~2026
- 등재여부
- KCI 등재
- 십진분류
- KDC 550 DDC 620
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