[연세대학교] 석사 디펜스 발표자료 (Deep Learning 분야)

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1. 차량 주행 음질 예측

이 연구에서는 딥러닝 기술을 활용하여 차량 주행 음질의 기계적 및 감성적 특성을 예측하는 방법을 제안하였습니다. 기계적 특성으로는 엔진 실린더 수를, 감성적 특성으로는 '럭셔리', '스포티', '파워풀'을 고려하였습니다. 분류 모델과 회귀 모델을 통해 이러한 특성들을 높은 정확도로 예측할 수 있었습니다. 특히 적은 데이터 환경에서도 효과적으로 작동할 수 있도록 데이터 증강 및 베이지안 신경망 등의 기법을 활용하였습니다.

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1. 차량 주행 음질 예측

차량 주행 음질 예측은 차량 내부 음향 환경을 개선하고 운전자와 탑승객의 청각적 편안함을 높이는 데 매우 중요한 기술입니다. 이를 위해서는 차량 내부의 다양한 소음원과 음향 특성을 정확히 분석하고 예측할 수 있는 AI 기술이 필요합니다. 차량 내부 음질 예측 기술은 차량 설계 단계에서부터 활용되어 최적의 음향 환경을 구현할 수 있으며, 실제 주행 중에도 실시간으로 음질을 모니터링하고 개선할 수 있습니다. 이를 통해 운전자와 탑승객의 편안함과 안전성을 높일 수 있을 것으로 기대됩니다. 또한 차량 내부 음질 예측 기술은 전기차와 자율주행차 등 미래 차량 기술의 발전에도 중요한 역할을 할 것으로 보입니다.