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딥러닝 기반의 자동차 BSR 소음 검사 방안 연구
A Study on the inspection methodology of BSR noises in a vehicle based on deep learning 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 한남대학교
Hannam University
연구책임자 양원석
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2020-06
과제시작연도 2020
주관부처 교육부
Ministry of Education
등록번호 TRKO202100012379
과제고유번호 1345313445
사업명 이공학학술연구기반구축(R&D)
DB 구축일자 2021-08-14
키워드 자동차 소음.BSR 소음.머신러닝.딥러닝.비지도학습.음향카메라.

초록

□ 연구개요
최근 BSR 소음이 자동차 실내소음의 주요 문제로 대두되고 있다. BSR 소음은 물체의 진동에 따라 발생하는 버즈(Buzz), 부품의 접촉마찰에 의한 스퀵(Squeak), 부품 간에 부딪힘에 의해 발생하는 래틀(Rattle)을 의미하는 자동차 실내 소음으로 소비자의 승차감에 큰 영향을 준다. 현재까지 BSR 관련 기존 연구 및 검사는 개발 단계의 실험실 환경에서 자동차 실내의 특정 모듈에 대해 인간에 의한 청음 검사에 기반하여 진행되었다. 기존 연구로는 주행 중인 자동차의 다양한 실내공간에서 발생하는 BSR 소음을

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 연구결과 요약문 ... 2
  • 목차 ... 3
  • 1. 연구개발과제의 개요 ... 3
  • 2. 연구수행내용 및 연구결과 ... 3
  • (1) BSR 소음 검출 방안 ... 3
  • (2) BSR 소음 검출 수치 예 ... 5
  • (3) 비지도 표현학습 (unsupervised feature learning) ... 6
  • 3. 연구개발결과의 중요성 ... 7
  • 4. 참고문헌 ... 8
  • 5. 연구성과 ... 8
  • 끝페이지 ... 8

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참고문헌 (25)

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