초록 ▼

실제 주행하는 실험 차량에 설치되는 데이터 수집장치에 의하여 미리 정해진 매 시간간격마다 실험 차량의 속도, 실험 차량이 주행하는 도로의 경사각 및 실험 차량의 실제 에너지 소모량을 측정하여 데이터를 수집하고, 인공신경망 서버는 실험 차량의 속도 및 실험 차량이 주행하는 도로의 경사각을 인공신경망의 입력으로 하는 학습과정에 의하여 산출된 출력값이 실험 차량의 실제 에너지 소모량과 비교할 때 미리 정해진 오차범위 이내가 될 때 인공신경망에 적용되는 매개변수들의 값들을 확정하며, 주행 차량에 설치되는 인공신경망 에너지 소모량 산출장치는

실제 주행하는 실험 차량에 설치되는 데이터 수집장치에 의하여 미리 정해진 매 시간간격마다 실험 차량의 속도, 실험 차량이 주행하는 도로의 경사각 및 실험 차량의 실제 에너지 소모량을 측정하여 데이터를 수집하고, 인공신경망 서버는 실험 차량의 속도 및 실험 차량이 주행하는 도로의 경사각을 인공신경망의 입력으로 하는 학습과정에 의하여 산출된 출력값이 실험 차량의 실제 에너지 소모량과 비교할 때 미리 정해진 오차범위 이내가 될 때 인공신경망에 적용되는 매개변수들의 값들을 확정하며, 주행 차량에 설치되는 인공신경망 에너지 소모량 산출장치는 미리 정해진 매 시간간격마다 주행 차량의 속도, 주행 차량이 주행하는 도로의 경사각을 측정하고, 이것을 인공신경망의 입력으로 사용하고 인공신경망 서버로부터 수신한 확정된 매개변수들의 값들을 사용하여 주행 차량의 에너지 소모량을 산출하는 차량의 에너지 소모량 산출방법이 개시된다. 본 발명에 따른 차량의 에너지 소모량 산출 방법은 인공신경망, 특히 딥러닝을 활용함으로써 차량의 에너지 소모량을 더욱 정확하게 그리고 더욱 융통성 있게 산출할 수 있다.

대표청구항 ▼

실험 차량에 GPS 수신부 및 에너지 소모량 측정부를 포함하는 데이터 수집장치를 설치하는 단계;상기 실험 차량을 실제 도로에서 주행시켜 상기 GPS 수신부에 의하여 미리 정해진 매 시간간격마다 상기 실험 차량의 속도 및 상기 실험 차량이 주행하는 상기 도로의 경사각을 측정하고 또한 상기 에너지 소모량 측정부에 의하여 동일한 매 시간간격마다 상기 실험 차량의 실제 에너지 소모량을 측정하며, 상기 데이터 수집장치에 의하여 상기 GPS 수신부에 의하여 측정한 상기 실험 차량의 속도 및 상기 도로의 경사각 그리고 상기 에너지 소모량 측정부

실험 차량에 GPS 수신부 및 에너지 소모량 측정부를 포함하는 데이터 수집장치를 설치하는 단계;상기 실험 차량을 실제 도로에서 주행시켜 상기 GPS 수신부에 의하여 미리 정해진 매 시간간격마다 상기 실험 차량의 속도 및 상기 실험 차량이 주행하는 상기 도로의 경사각을 측정하고 또한 상기 에너지 소모량 측정부에 의하여 동일한 매 시간간격마다 상기 실험 차량의 실제 에너지 소모량을 측정하며, 상기 데이터 수집장치에 의하여 상기 GPS 수신부에 의하여 측정한 상기 실험 차량의 속도 및 상기 도로의 경사각 그리고 상기 에너지 소모량 측정부에 의하여 측정한 상기 실험 차량의 실제 에너지 소모량을 매칭시킴으로써 실험 데이터를 수집하는 단계;상기 데이터 수집장치에 의하여 수집된 상기 실험 데이터를 입력층, 하나 이상의 은닉층 및 출력층을 포함하는 인공신경망을 가지는 인공신경망 서버에게 전달하는 단계;상기 인공신경망 서버는 상기 실험 차량의 속도 및 상기 도로의 경사각을 입력값으로 상기 입력층에 입력하고, 상기 입력층에서 첫번째 은닉층으로의 변환, 은닉층이 복수개로 존재하는 경우 은닉층에서 다음 은닉층으로의 변환 및 마지막 은닉층에서 상기 출력층으로의 변환에 적용되는 매개변수들을 임의로 설정한 후 상기 출력층에서 산출되는 출력값을 상기 데이터 수집장치로부터 전달받은 상기 실험 차량의 실제 에너지 소모량과 비교하는 단계;상기 인공신경망 서버는 상기 출력값과 상기 실험 차량의 실제 에너지 소모량 간의 오차가 미리 정해진 허용범위를 벗어나는 것으로 판단하는 경우, 상기 인공신경망에 적용되는 상기 매개변수들을 변경한 후 상기 출력값을 다시 산출하는 단계;상기 인공신경망 서버는 상기 출력값과 상기 실험 차량의 실제 에너지 소모량 간의 오차가 미리 정해진 허용범위 이내인 것으로 판단하는 경우, 상기 인공신경망에 적용된 상기 매개변수들을 확정하는 단계;상기 인공신경망 서버는 상기 실험 차량의 차종, 상기 실험에 적용된 상기 도로의 종류 및 상기 실험에 적용된 상기 도로의 구간 중 최소한 하나에 대하여 상기 확정된 매개변수들이 매칭된 매개변수 데이터를 저장하는 단계; 상기 인공신경망 서버에 의하여 산출된 상기 매개변수 데이터를 어떤 주행 차량에 장착되는 인공신경망 에너지 소모량 산출장치에 전달하는 단계;상기 주행 차량의 상기 인공신경망 에너지 소모량 산출장치는 상기 인공신경망 서버에 적용된 상기 인공신경망과 동일한 인공신경망을 가지고, 그러한 인공신경망에 상기 주행 차량의 종류, 상기 주행 차량이 주행하는 도로의 종류 및 상기 실험에 적용된 상기 도로의 구간 중 최소한 하나에 대하여 적용되는 상기 매개변수 데이터를 적용하여 상기 주행 차량의 속도 및 주행 도로의 경사각에 따른 상기 주행 차량의 에너지 소모량을 산출하는 단계를 포함하는 차량의 에너지 소모량 산출 방법.