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CNN을 이용한 EES 유효성 검증에 관한 연구

원문정보

A Study on EES Validation Using CNN

백세룡, 김연우, 김천호, 김종혁, 김종혁

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초록

영어

There is a function that describing the severity of vehicle’s accident by (changes of speed in the center of gravity of vehicle, km/h), impact point of the collision vehicle, the impacted point, and EES(Energy Equivalent Speed, km/h) using depth of impacted vehicle and the energy loss of the vehicle. CNN(Convolutional Neural Networks) is mainly used in Deep-learning to process image or video data. Convolution is a Neural Network model before preprocessing task. In PC-Crash V 13.0 has a EES-CNN function using EES and CNN. When user inputs image file of damaged vehicle, EES-CNN shows predicted  with a bar graph. To utilize this EES-CNN function in real accident-analysis, it has to be verified or needs improvements. In this study, after collecting images from NHTSA NASS-CDS in frontal collision condition, then verified if predicted data matches to Δυ data from NASS. Furthermore we analyzed property of pictures and presented a method of taking a picture for EES-CNN function to get higher accuracy.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
1. EES 와 Delta-V
2. PC-Crash 의 EES-CNN
Ⅲ. 실험 방법
1. NASS-CDS 데이터 수집
2. EES-CNN 모델 적용
Ⅳ. 결과 및 고찰
1. EES-CNN 결과 수행 결과 분석
2. 에러율 낮은 케이스의 사진 특성 분석
3. 에러율 높은 케이스의 사진 특성 분석
4. 파손위치 인식 불량 케이스의 사진 특성 분석
Ⅴ. 결론
Ⅵ. 참고문헌

저자정보

  • 백세룡 Se-ryong Baek. 가천삼송자동차연구센터 연구원
  • 김연우 Yeon-woo Kim. 가천삼송자동차연구센터 연구원
  • 김천호 Cheon-ho Kim. 가천삼송자동차연구센터 연구원
  • 김종혁 Jong-hyeok Kim. 국립과학수사연구원 교통과 감정관
  • 김종혁 Jong-hyeok Kim. 국립과학수사연구원 교통과 감정관

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

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