PCA-One Class SVM 기반의 하이브리드 자동차 엔진 클러치 접합/해지 이상치 탐지

초록

이 연구에서는 PCA-One Class SVM 구조의 이상 탐지 알고 리즘을 소개하고, TMED 구조의 Hybrid 차량의 제어기능 중 하나인 엔진클러치 접합/해지제어를 대상으로 이상치 탐지결과를 기재하였다. 차량의 제어기능이 다양해지고 고도화되면서 SW개발과정에서 개발자가 검증해야 하는 데이터의 양이 방대해진다. 우수한 성능의 이상치 탐지 알고리즘을 통해 차량제어의 이상 거동을 판별하는 분류기를 통해 개발자의 차량 검증에 소요되는 M/H를 절감할 수 있을 것으로 예상된다. 정상치와 이상치 데이터의 불균형이 심한 특성을 고려하여 단일 클래스로 학습이 가능한 One Class SVM을 학습 알고리즘으로 사용하였고, PCA를 통해 3차원으로 축소된 Feature를 입력으로 구성하였다. 기아 쏘렌토 하이브리드 차량의 CAN Log 데이터를 수집하여 이상치 탐지 모델의 학습 및 시험 데이터로 사용하 였다. 이 연구에서 이상치 탐지에 우수한 결과를 보인 모델은 쏘렌토 하이브리드 외에도 TMED 구조를 갖는 자동변속기 차종에 모두 적용이 가능할 것으로 판단된다.