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AI 머신러닝을 이용한 자동차 고장진단 시스템 설계 및 개발 = Design and Development of Automobile Fault Diagnosis System Using AI Machine Learning
저자
발행기관
학술지명
차세대컨버전스정보서비스기술논문지(Journal of Next-generation Convergence Information Services Technology)
권호사항
발행연도
2018
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
141-148(8쪽)
KCI 피인용횟수
1
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제공처
The present invention relates to a design of an automotive fault diagnosis system using machine learning, and more particularly, to a vehicle fault diagnosis system using a machine learning system including a noise detector for detecting and transmitting noise data generated by a component abnormality including a plurality of acoustic sensors, A user terminal for transmitting the noise data detected by the noise detecting unit to the outside and displaying the received information; a noise analyzing unit for analyzing the noise data to identify the type and position of the faulty component, determine the risk according to the type of the faulty component, And a diagnosis server for determining the degree of repair by determining the degree of repair using the size and frequency of noise data, and transmitting the type, position, risk, and repair degree information of the failed component to the user terminal. I hope this helps to develop industry related to machine learning.
더보기본 논문에서는 기계학습을 이용한 자동차 고장진단 시스템 설계에 관한 것으로, 설치위치에서 주행중인 자동차의 소음을 검출하는 다수의 음향센서를 포함하여 부품 이상에 따라 발생되는 소음데이터를 검출하여 전송하는 소음검출부와, 상기 소음검출부에서 검출된 소음데이터를 외부로 전송하며, 수신된 정보를 표시하는 사용자 단말과, 상기 소음데이터를 분석하여 고장 부품의 종류와 위치를 특정하고, 고장 부품의 종류에 따라 위험도를 결정하고, 소음데이터의 크기와 발생빈도를 이용하여 고장 정도를 판단하여 수리 지급도를 결정하여, 상기 고장 부품의 종류, 위치, 위험도, 수리 지급도 정보를 상기 사용자단말로 전송하는 진단 서버를 포함 한다. 이를 통해서 기계학습 관련 분야 산업 발전에 도움이 되었으면 한다.
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