운전 중 차량 이상을 감지하여 적절한 조치 사항을 알려주는 서비스

팀명

SDSL

팀원 명단

정민석 김나영 박소현

지도교수

김영국 교수님

작품 배경 및 목적

차량 운행 중 예상치 못한 심각한 고장은 운전자에게 경제적, 시간적 손해를 유발하며, 안전을 위협할 수 있다. 현재의 차량 진단 시스템은 OBD-II 기기를 통한 진단 시점의 측정값을 통해 현재의 고장 여부를 제공할 뿐, 미래에 발생 가능성이 있는 고장에 대한 예측 기능은 제공되고 있지 않다. 운전자에게 치명적인 피해를 줄 수 있는 고장을 미리 예측하여 고장 발생에 대한 선제적 조치를 취할 수 있도록 하는 서비스에 대한 연구 개발이 필요하다. 차량 운행 중에 갑 자기 발생하여 운전자를 난처하게 만들 수 있어 최대한 빠른 조치가 필요한 고장 예측 모델링 하고 이를 활용해 고장이 예측될 경우 운전자에게 미리 알림을 주고 적절한 조치 방안을 제시 해주는 모바일 애플리케이션 서비스 구현하는 것

작품 내용

운전자의 차량에 OBD 기기를 부착함으로써 주행 데이터를 수집하고, 이를 바탕으로 LSTM - AE 모델을 활용해 고장 코드 예측 델을 학습한다. 애플리케이션에서는 실시간 자동 예측, 수 동 고장 예측 조회로 크게 2가지 기능을 제공하며, 예측에 따른 알맞은 수리 방법을 제공하고, 수리가 어려울 경우 주변 정비소 정보 제공이나 마이 정비소와의 연결을 도와준다.

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[결과보고서]SDSL - 정민석.pdf

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