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CNN을 이용한 EES 유효성 검증에 관한 연구
A Study on EES Validation Using CNN

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원문정보

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

키워드

CNN(Convolutional Neural Network) Delta-V EES(Energy Equivalent Speed) PC-Crash

저자

  • 백세룡 [ Se-ryong Baek | 가천삼송자동차연구센터 연구원 ] Corresponding author
  • 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

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국법과학회 [Korean Society of Forensic Science]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    복합학>과학기술학
  • 소개
    법과학 분야는 사회정의 구현에 있어 크나큰 가치가 있음에도 불구하고 우리나라에서는 이 분야에 대한 인식이 미흡하여 선진 외국에 비해 침체되어 있는 실정이다. 이에 우리나라에서도 법과학 분야와 관련 있는 학계, 연구기관, 수사기관 등 유관 단체들로 구성된 한국 법과학회를 창립하여 이 분야를 활성화 시켜 과학수사를 한층 더 발전시키기 위함을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국법과학회지 [Korean Journal of Forensic Science]
  • 간기
    반년간
  • pISSN
    1598-0715
  • 수록기간
    2000~2023
  • 등재여부
    KCI 등재후보
  • 십진분류
    KDC 367 DDC 347

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