후류 차영상을 활용한 멀티 레이블 기반 자동차 공력성능 관련 디자인 인자 분류 기법
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 윤찬혁 | - |
dc.contributor.author | 김준 | - |
dc.contributor.author | 조정식 | - |
dc.contributor.author | 홍제형 | - |
dc.contributor.author | 송시몬 | - |
dc.date.accessioned | 2023-09-11T03:29:34Z | - |
dc.date.available | 2023-09-11T03:29:34Z | - |
dc.date.created | 2023-09-04 | - |
dc.date.issued | 2023-02-09 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/190507 | - |
dc.description.abstract | 자동차 디자인에 따라 달라지는 차량 뒷면 유동장인 후류는 자동차 공력성능 평가에 영향을 끼치는 중요한 요소 중 하나이다. 따라서, 공력성능을 개선하기 위하여 후류 형성에 영향을 미치는 디자인 인자를 분류하는 것이 중요하다. 현재까지 사람이 해당 작업을 수행하고 있으나 이는 평가자 별로 분석 결과가 다르거나 여러 인자의 교호 작용 발생 시 분석이 어렵다는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위한 합성곱 신경망 (Convolutional Neural Network, CNN) 기반 자동차 디자인 인자 분류 기법을 제안한다. 먼저, 디자인 인자 분류 문제를 영상 분류 문제로 접근하기 위하여 유동장 차이 영상을 활용하며, 여러 디자인 인자의 영향 유무를 파악하기 위하여 멀티 레이블 분류 문제로 접근한다. 제안하는 방법을 기반으로 유동장에 따른 디자인 인자 분류 근거를 시각화한다. | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국방송·미디어공학회 | - |
dc.title | 후류 차영상을 활용한 멀티 레이블 기반 자동차 공력성능 관련 디자인 인자 분류 기법 | - |
dc.type | Conference | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 홍제형 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | , pp.1 - 4 | - |
dc.relation.isPartOf | 35th Workshop on Image Processing and Image Understanding | - |
dc.citation.startPage | 1 | - |
dc.citation.endPage | 4 | - |
dc.citation.conferencePlace | KO | - |
dc.citation.conferenceDate | 2023-02-08 | - |
dc.type.rims | CONF | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.identifier.url | http://www.ipiu.or.kr/images/mtl01r-20-0043/sub/ipiu23_230203-1.pdf | - |
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