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[연세대학교] 석사 디펜스 발표자료 (Deep Learning 분야)

"[연세대학교] 석사 디펜스 발표자료 (Deep Learning 분야)" 관련 자료입니다.
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최초등록일 2024.05.26 최종저작일 2020.06
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[연세대학교] 석사 디펜스 발표자료 (Deep Learning 분야)
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    소개

    "[연세대학교] 석사 디펜스 발표자료 (Deep Learning 분야)" 관련 자료입니다.

    목차

    1. Research background
    2. Research objective
    3. Classification models
    4. Regression model
    5. Summary
    6. Conclusion & Future work
    7. References

    본문내용

    • The characteristics of an automotive vehicle are revealed through the noises it generates.
    • Vehicle noise is one of the most influential factors that people take into consideration when purchasing a car.
    • Exhaust noises from vehicles have been the focus of attention in the development of automotive brands, and their importance has continued to grow as the automotive industry has become increasingly large.

    참고자료

    · S. Moon, S. Park, D. Park, W. Kim, M. Yun, D. Park, A study on affective dimensions to engine acceleration sound quality using acoustic parameters, Applied Sciences 9 (2019) 604.
    · H. Huang, J. Wu, X. Huang, M. Yang, W. Ding, The development of a deep neural network and its application to evaluating the interior sound quality of pure electric vehicles, Mechanical Systems and Signal Processing 120 (2019) 98-116.
    · Swart, A. Bekker, J. Bienert, The subjective dimensions of sound quality of standard production electric vehicles, Applied Acoustics 129 (2018) 354-364.
    · T. Poggio, H. Mhaskar, L. Rosasco, B. Miranda, Q. Liao, Why and when can deep-but not shallow-networks avoid the curse of dimensionality: a review. International Journal of Automation and Computing 14(5) Q. (2017) 503-519.
    · A. Zouani, S. Hanim, Overview of noise and vibration in automotive engines, International Journal of Vehicle Noise and Vibration 12(2) (2016) 162-181.
    · I. Goodfellow, Y. Bengio, A. Courville, Deep Learning, MIT Press, 2016.
    · Blundell, Charles, J. Cornebise, K. Kavukcuoglu, D. Wierstra, Weight uncertainty in neural networks, arXiv preprint arXiv:1505.05424 (2015).
    · W. Cho, J. Ih, S. Shin, J. Kim, Quality evaluation of car window motors using sound quality metrics, International Journal of Automotive Technology 12(3) (2011) 443-450.
    · K. Genuit, The sound quality of vehicle interior noise: a challenge for the NVH-engineers, International Journal of Vehicle Noise and Vibrations 1 (1/2) (2004) 158-168.
    · D. Byun, The AHP approach for selecting an automobile purchase model, Information & Management 38(5) (2001) 289-297.
    · L. Dedene, R. Valgaeren, M. Overmeire, P. Guillaume, Correlation of subjective sound perception of exhaust systems with sound quality metrics, in: Proceedings of the Society for Experimental Mechanics, Inc, 16th International Modal Analysis Conference, 1007–1013, 1998.
  • AI와 토픽 톺아보기

    • 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.
  • 자료후기

      Ai 리뷰
      차량 소음의 기계적 및 감성적 특성을 정확하게 예측하는 딥러닝 모델을 개발하였으며, 소규모 데이터 세트에서도 효과적으로 적용할 수 있는 기법을 제안하였습니다.
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