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NTIS 바로가기한국자동차공학회논문집 = Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers, v.21 no.6, 2013년, pp.175 - 182
유한민 (현대자동차 내구기술팀) , 이태희 (현대자동차 내구기술팀) , 성기우 (현대자동차 내구기술팀)
Lately, customers think highly of the emotional satisfaction and as a result, issues on odor are matters of concern. The cases are odor of interior material and air-conditioner of vehicles. In particualar, with respect to the odor of air-conditioner, customers strongly claimed defects with provocati...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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PLSR이란? | PLSR은 독립변수의 수가 종속변수의 수보다 많고 인자간의 상관관계가 높을 때 발생하는 문제들을 다루기 위해 고안된 통계 기법이다. 이러한 문제에 적용할 수 있는 방법으로 앞서 나온 PCR이 있는데, 이방법은 독립변수들을 주성분 분석하여 나온 주성분과 종속변수 y를 이용하여 회귀분석을 하여 둘 사이의 관계를 도출해 낸다. | |
전통적인 통계방법으로 본 논문의 VOCs와 에어컨냄새에 대한 실험에 접근하기 어려운 이유는? | 그러나 전통적인 통계방법으로 이러한 연구에 접근하는 것은 어려움이 있다. 첫번째 이유는 냄새 나는 차량에서 발생하는 VOCs의 개수가 샘플수보다 많다. 따라서 영향인자와 냄새강도간의 통계적 설명력이 높은 함수 관계를 찾기 위해서는 데이터의 전 범위를 커버하는 많은량의 신뢰성 있는 데이터 확보가 중요한데, 이는 현실적으로 시간과 비용 측면에서 어려움이 많다. 두번째로 서로간의 상관 관계가 강한 VOCs가 존재한다. 이러한 영향인자들 간의 상관관계는 다중공선성(multicollinearity)이라는 통계적 문제점을 발생시키고, 이는 전통적인 회귀분석을 통한 영향 인자와 냄새강도 간의 관계 규명을 어렵게 만든다. | |
본 논문에서, 에어컨 악취가 발생하는 중고차에서 포집된 VOCs 데이터를 PLSR에 적용한 이유는? | 에어컨 악취가 발생하는 중고차에서 포집된 VOCs 데이터를 PLSR 에 적용하여 냄새 강도 예측 모델을 개발하고 인자별 냄새 유발 영향도를 분석하였다. PLSR를 적용한 이유는 X(24×39행렬), y(24×1행렬) 데이터의 특성상 독립변수의 수가 39개이고 종속변 수의 수가 24개이므로 전통적인 통계방법으로 접근이 어려웠기 때문이다. PLSR은 독립변수의 차원축소를 통해 X, y를 동시에 설명하는 잠재변수를 선택후 분석을 실시하는데 이것들은 분석 과정에서큰 역할을 한다. |
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