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부분최소자승법을 이용한 중고차 에어컨냄새 원인물질 추정

Estimation of VOCs Affecting a Used Car Air Conditioning Smell via PLSR

한국자동차공학회논문집 = 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)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

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...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 연구에서는 부분최소자승법 (PLSR; partilal least square regression)을 이용한 냄새 강도 예측 모형을 개발하고, 냄새에 영향을 미치는 중요 VOCs를 선정하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 또한 전통적인 통계분석 방법인 다중선형회귀 분석(MR; multiple linear regression)을 동일한 데이터에 적용하여 PLSR의 예측 결과와 비교함으로써 제안된 방법의 타당성을 검증하고자 한다.
  • 본 연구를 위해 에어컨 냄새, 통계적 예측모델, 중요인자 선정에 관한 기존 연구 내용들을 살펴보았다.
  • 이는 냄새에 대한 표현이 매우 다양하고, 차량 한대의 에어컨에서도 십여가지의 다른 냄새가 나기도 하며, 냄새 발생조건의 재현이 어렵다는 한계 때문이다. 본 연구에서는 부분최소자승법 (PLSR; partilal least square regression)을 이용한 냄새 강도 예측 모형을 개발하고, 냄새에 영향을 미치는 중요 VOCs를 선정하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 또한 전통적인 통계분석 방법인 다중선형회귀 분석(MR; multiple linear regression)을 동일한 데이터에 적용하여 PLSR의 예측 결과와 비교함으로써 제안된 방법의 타당성을 검증하고자 한다.

가설 설정

  • 첫번째는 역치값이 존재하는 VOCs 변수 데이터를 추가함으로써 냄새강도 예측모델의 모형적합도를 올리는 것이다. 물론 전문 냄새패널 구성을 통한 신뢰성있는 냄새 감성평가 결과가 제공된다는 가정이 이루어져야 할 것이다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
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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참고문헌 (8)

  1. R. B. Simmons, L. J. Rose, S. A. Crow and D. G. Ahearn, "The Occurrence and Persistence of Mixed Biofilms in Automobile Air Conditioning Systems," Current Microbiology, Vol.39, pp.141-145, 1999. 

  2. T. Yee and M. Kim, "Comparison and Investigation on Car Air Conditioning Evaporator with and without Coating," The Korean Society of Analytical Sciences, Vol.1, pp.186-187, 2008. 

  3. K. Uchiyama, O. Kasebe, K. Kobayashi, S. Sato and H. Ito, "Analysis for Adsorbed Odor from Car Air Conditioner Evaporator," JSAE Annual Congress, Vol.37, No.3, pp.1-4, 2003. 

  4. I. E. Frank and J. H. Friedman, "A Statistical View of Some Chemometrics Tools," Technometrics, Vol.35, pp.109-135, 1993. 

  5. S. Wold, E. Johansson and M. Cocchi, PLS-partial Least Squares Projections to Latent Structures, ESCOM Science Publishers, Leiden, Vol.3, pp.23-550, 1993. 

  6. S. Wold, M. Sjostrom and L. Eriksson, "PLS-regression: A Basic Tool of Chemometrics," Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, Vol.58, pp.109-130, 2001. 

  7. I. G. Chong and C. H. Jun, "Performance of Some Variable Selection Methods when Multi-collinearity Is Present," Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, Vol.78, pp.103-112, 2005. 

  8. T. H. Lee, J. W. Kim and S. J. Park, "A Studies on the Identification of the Malodor Compounds Emitted from a Used Car Air Conditioning Units," Hyundai Motor Journal, 2012. 

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