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Vehicle Engine Anomaly Detection Using Data from Surrounding Sensors
주변 센서 정보를 이용한 자동차 엔진 이상 탐지

한국소음진동공학회논문집 = Transactions of the Korean society for noise and vibration engineering, v.32 no.5, 2022년, pp.488 - 494  

Yuk, Do-Gyeong ,  Sohn, Jung Woo

초록이 없습니다.

참고문헌 (14)

  1. Xu, Xiaoya, Hua, Qingsong. Industrial Big Data Analysis in Smart Factory: Current Status and Research Strategies. IEEE access : practical research, open solutions, vol.5, 17543-17551.

  2. 10.1109/IEMCON.2017.8117153 

  3. Lee, Namjeong, Kim, Sungmin, Jeong, Iljoo, Sohn, Seokman, Lee, Seungchul. Ensemble Method using Rule-based and Deep-learning Algorithms for Rotating-machine Diagnostics. 한국소음진동공학회논문집 = Transactions of the Korean society for noise and vibration engineering, vol.30, no.2, 129-135.

  4. Kim, Sung Wook, Oh, Ki-Yong, Lee, Seungchul. Physics-informed Neural Network for Estimation of Lithium-Ion Battery State-of-health. 한국소음진동공학회논문집 = Transactions of the Korean society for noise and vibration engineering, vol.31, no.2, 177-184.

  5. Basir, Otman, Yuan, Xiaohong. Engine fault diagnosis based on multi-sensor information fusion using Dempster–Shafer evidence theory. Information fusion, vol.8, no.4, 379-386.

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  10. 10.1109/ITSC.2018.8569908 

  11. 10.1007/978-981-16-7502-7_33 

  12. Kuzhagaliyeva, Nursulu, Thabet, Ali, Singh, Eshan, Ghanem, Bernard, Sarathy, S. Mani. Using deep neural networks to diagnose engine pre-ignition. Proceedings of the Combustion Institute, vol.38, no.4, 5915-5922.

  13. Ministry of SMEs and Startups, Korea AI Manufacturing Platform (KAMP), 2020, Ford Engine Vibration AI Dataset, KAIST, Ford, http://kamp-ai.kr (accessed December 14, 2020). 

  14. Bagnall, A., Lines, J., Vickers, W. and Keogh, E., The UEA & UCR Time Series Classification Repository, https://www.timeseriesclassification.com/description.php?Dataset=FordA 

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