Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2024.10a
  • /
  • Pages.557-558
  • /
  • 2024
  • /
  • 2005-0011(pISSN)
  • /
  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

A Study on the Engine Sound Classification System Based on Deep Learning

딥러닝을 이용한 엔진음 분류 시스템에 대한 연구

  • Jin Heo (Dept. of Electronic Engineering, Tech University of Korea) ;
  • Jaemyoung Lee (Dept. of Electronic Engineering, Tech University of Korea)
  • 허진 (한국공학대학교 전자공학과) ;
  • 이재명 (한국공학대학교 전자공학과)
  • Published : 2024.10.31
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

엔진을 정확하게 분류하는 것은 엔진의 수리 및 유지보수에 있어 중요한 과제 중 하나이다. 하지만 청음훈련을 통해 이를 숙달하는데는 오랜 시간이 걸리고, 엔지니어의 주관적 요인에 큰 영향을 받는다. 이를 해결하기 위해, 엔진의 음향적 특성을 이용한 머신러닝을 통해 엔진을 구분하는 시스템을 제안한다.

Keywords

References

  1. Karsoliya, S. Approximating Number of Hidden Layer Neurons in Multiple Hidden Layer BPNN Architecture. Int. J. Eng. Trends Technol. 2012, 3, 714-717
  2. Y. Lecun, L. Bottou, Y. Bengio, and P. Haffner. Gradientbased learning applied to document recognition. Proceedings of the IEEE, 86(11):2278-2324, 1998