과제 상세정보
목록딥러닝 기반 자동차 전장 시스템 진단 기술 개발
작성자
관리자
조회수
52
등록일
2024-05-21
사업 정보
| 내역사업 | 생애 첫 연구사업 |
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과제 기본정보
| 과제명 | 딥러닝 기반 자동차 전장 시스템 진단 기술 개발 | ||||
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| 과제고유번호 | 1711110677 | ||||
| 부처명 | 과학기술정보통신부 | ||||
| 시행계획 내 사업명 | |||||
| 시행계획 내 사업유형 | 예산출처지역 | 대전광역시 | 사업수행지역 | 대전광역시 | |
| 계속/신규 과제구분 | 계속과제 | 이전연도 과제번호 | 1711084915 | ||
| 과제수행연도 | 2020 | 총연구기간 | 2018-09-01 ~ 2021-08-31 | 당해연도 연구기간 | 2020-03-01 ~ 2021-02-28 |
요약 정보
| 연구목표 | 본 연구과제의 최종 목표는 딥러닝 기반의 자동차 CAN통신 배선 진단 기법 개발이다. 정량적인 목표는 다음과 같다. ▪ 고장점 탐지 정확도 : ±1% of range ▪ 활선 진단을 위한 인가 전압 : 20V ▪ 분류 가능한 고장 종류 : 단선, 합선, 모듈 고장보다 구체적으로 도출 가능한 연차별 연구 목표는 다음과 같다.1차년도: CAN... | ||
|---|---|---|---|
| 연구내용 | - 본 연구는 반사파 계측법을 이용하여 CAN 통신에서 사용되는 배선을 진단하고 고장의 위치를 추정하는 것이 주된 내용임. 기존에 전력 케이블에서 주로 사용되고 있는 반사파 계측법은 케이블에 신호를 인가하여 임피던스 변화에 따른 반사 신호를 분석하여 고장 위치를 추정하는 기술임. CAN 통신 네트워크에서 통신 신호의 왜곡은 배선의 결함 또는 종단점과 같이 ... | ||
| 기대효과 | ■ 한국 산업마케팅 전문연구소에서 조사에 따르면 2010년을 기준으로 자동차 정비 산업이 애프터마켓 (차량의 판매 이후 발생하게 되는 여러 가지 수요 관련 시장)에서 차지하는 비중은 애프터마켓의 시장규모 87조 3천4백 억원의 8.9%인 총 7조6천3백억이며 2015년까지 연평균 6.91%의 성장세를 보여 애프터마켓은 123조 2,000 억원, 자동차 정비... | ||
| 키워드 | 자동차 전장시스템,배선 진단,딥러닝 기법,반사파 계측법,고장 위치 탐지 | ||
위탁/공동여부 정보
| 단독연구 | 기업 | 대학 | 국공립(연)/출연(연) | 외국연구기관 | 기타 |
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기술 정보
| 연구개발단계 | 기초연구 | 산업기술분류 | |
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| 미래유망신기술(6T) | IT(정보기술) | 기술수명주기 | |
| 연구수행주체 | 학 | 과학기술표준분류 | 인공물 > 전기/전자 > 계측기기 > 안전감시/진단 계측제어기 |
| 주력산업분류 | 적용분야 | 제조업(전자부품,컴퓨터,영상,음향및통신장비) | |
| 중점과학기술분류 | 과제유형 |
과제수행기관(업) 정보
| 과제수행기관(업) 정보 | 과제수행기관(업)명 | 한밭대학교 | 사업자등록번호 | |
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| 연구책임자 | 소속기관명 | 한밭대학교 | 사업자등록번호 | |
| 최종학위 | 박사 | 최종학력전공 | 공학 |
사업비
| 국비 | 30,000,000 | 지방비(현금+현물) | 0 |
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| 비고 | |||