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데이터마이닝 및 전방향 음향카메라를 활용한 자동차 실내의 BSR 소음 위치탐색 방안 = Localization of BSR Noise in a Vehicle Using Data Mining and a Panoramic Acoustic Camera
저자
발행기관
학술지명
한국생산관리학회지(Journal of the Korean Production and Operations Management Society)
권호사항
발행연도
2016
작성언어
-주제어
KDC
325
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
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수록면
309-323(15쪽)
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최근 자동차 실내 모듈에서 발생하는 BSR 소음이 자동차 품질의 중요한 요소로 부각되고 있다. 자동차의 다양한 품질요
소 중에서도 자동차 실내소음은 소비자의 승차감에 큰 영향을 미치는 중요한 품질요소이기 때문에 최근 자동차 제조업에
서 BSR의 검사 및 품질관리에 대한 연구가 중요해지고 있다. BSR은 부품 간의 간섭, 충돌 및 노화로 인해 발생하기 때
문에 자동차 개발 단계뿐만 아니라 완성차에 대해서도 BSR 검사가 필요하다. 본 논문에서는 완성차를 대상으로 전방향
음향카메라를 통해 측정된 자동차 실내의 위치별 소음 시계열데이터에 데이터마이닝의 시계열 군집분석을 적용하여 BSR
소음의 발생 위치를 추정하는 BSR 위치탐색 방안을 제시한다. 본 논문에서는 첫째, 군집분석 데이터로 소음시계열의 주
기도를 이용한다. 둘째, 거리척도로 시계열 군집분석에서 광범위하게 활용되는 유클리디언 거리, 상관계수기반 거리, 코
사인 거리를 고려한다. 셋째, 군집분석 기법으로 계층적 군집분석을 적용한다. 마지막으로 거리척도별로 군집분석 결과를
분석 및 평가하고 BSR 위치 추정에 가정 적합한 거리척도를 탐색한다. BSR 발생 원인의 다양성을 고려하면 설계단계에
서 BSR의 발생 위치를 모두 예상하기 어렵기 때문에 본 연구 결과를 활용하면 완성차의 BSR 검사를 보다 효과적으로
진행할 수 있다. 예를 들어, 본 연구 결과를 BSR 청음시험 대상을 선별하는 전처리과정으로 활용하면 BSR 청음시험에
소요되는 시간과 비용을 효과적으로 감소할 수 있으리라 예상된다.
Recently, BSR noise in vehicles have been recognized as an important factor of automotive quality. The noises in a vehicle have a big effect on the customer evaluation of quality, and consequently, the inspection and quality management of BSR noise in a vehicle is considered important in the automotive industry. This paper analyzes the noise time-series data from thousands of points in a vehicle measured by a panoramic acoustic camera, and presents a localization method for BSR noise using a time-series clustering analysis in data mining
techniques. With the noise time-series data transformed by the discrete Fourier transform, this paper uses hierarchical clustering to estimate the locations where BSR noises are generated.
This paper considers three distance measures, i.e., Euclidean distance, correlation-based distance, and cosine distance, which have been extensively used in time-series clustering. In addition, this paper evaluates the performance of time-series clustering with each of the three distance measures, and presents a robust distance measure for the localization of BSR noise.
This research can be applied to the preprocessing stage in a BSR inspection by human auditors to save inspection time and costs.
분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2006-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2005-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (등재후보1차) | KCI후보 |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (등재후보1차) | KCI후보 |
2002-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 2.27 | 2.27 | 1.78 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
1.58 | 1.39 | 0.993 | 0.77 |
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