데이터마이닝 및 전방향 음향카메라를 활용한 자동차 실내의 BSR 소음 위치탐색 방안
Localization of BSR Noise in a Vehicle Using Data Mining and a Panoramic Acoustic Camera
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초록
최근 자동차 실내 모듈에서 발생하는 BSR 소음이 자동차 품질의 중요한 요소로 부각되고 있다. 자동차의 다양한 품질요소 중에서도 자동차 실내소음은 소비자의 승차감에 큰 영향을 미치는 중요한 품질요소이기 때문에 최근 자동차 제조업에서 BSR의 검사 및 품질관리에 대한 연구가 중요해지고 있다. BSR은 부품 간의 간섭, 충돌 및 노화로 인해 발생하기 때문에 자동차 개발 단계뿐만 아니라 완성차에 대해서도 BSR 검사가 필요하다. 본 논문에서는 완성차를 대상으로 전방향 음향카메라를 통해 측정된 자동차 실내의 위치별 소음 시계열데이터에 데이터마이닝의 시계열 군집분석을 적용하여 BSR 소음의 발생 위치를 추정하는 BSR 위치탐색 방안을 제시한다. 본 논문에서는 첫째, 군집분석 데이터로 소음시계열의 주기도를 이용한다. 둘째, 거리척도로 시계열 군집분석에서 광범위하게 활용되는 유클리디언 거리, 상관계수기반 거리, 코사인 거리를 고려한다. 셋째, 군집분석 기법으로 계층적 군집분석을 적용한다. 마지막으로 거리척도별로 군집분석 결과를 분석 및 평가하고 BSR 위치 추정에 가정 적합한 거리척도를 탐색한다. BSR 발생 원인의 다양성을 고려하면 설계단계에서 BSR의 발생 위치를 모두 예상하기 어렵기 때문에 본 연구 결과를 활용하면 완성차의 BSR 검사를 보다 효과적으로 진행할 수 있다. 예를 들어, 본 연구 결과를 BSR 청음시험 대상을 선별하는 전처리과정으로 활용하면 BSR 청음시험에 소요되는 시간과 비용을 효과적으로 감소할 수 있으리라 예상된다.
Abstract
Recently, BSR noise in vehicles have been recognized as an important factor of automotive quality. The noises in a vehicle have a big effect on the customer evaluation of quality, and consequently, the inspection and quality management of BSR noise in a vehicle is considered important in the automotive industry. This paper analyzes the noise time-series data from thousands of points in a vehicle measured by a panoramic acoustic camera, and presents a localization method for BSR noise using a time-series clustering analysis in data mining techniques. With the noise time-series data transformed by the discrete Fourier transform, this paper uses hierarchical clustering to estimate the locations where BSR noises are generated. This paper considers three distance measures, i.e., Euclidean distance, correlation-based distance, and cosine distance, which have been extensively used in time-series clustering. In addition, this paper evaluates the performance of time-series clustering with each of the three distance measures, and presents a robust distance measure for the localization of BSR noise. This research can be applied to the preprocessing stage in a BSR inspection by human auditors to save inspection time and costs.
참고문헌 (28)
- 강경수, "21세기 현대자동차의 공급사슬 구축 사례 연구", 한국생산관리학회지, 26(3), pp.285~303 (2015), 한국생산관리학회
- 강준구, "BSR 블랙박스-파노라믹 BSR 음향카메라", 한국소음진동공학회 2015년 춘계학술대회논문집 (2015)
- 김수욱, "기업의 품질성과와 재무성과의 관계 연구", 한국생산관리학회지, 16(2), pp.153~179 (2005), 한국생산관리학회
- 김창욱, "고객관계관리(CRM)를 위한 데이터마이닝 절차 및 모형", 한국생산관리학회지, 11(3), pp.111~136 (2001)
- 김창희, "공항 서비스 운영에 대한 지각이 서비스 품질 및 재방문 의도에 미치는 영향에 대한 연구: 한국 방문 중국 관광객을 대상으로", 한국생산관리학회지, 26(4), pp.531~546 (2015), 한국생산관리학회
- 박명섭, "데이터마이닝 기법을 이용한 철강기업의 시간당 수익성 탐색 - P사의 열연제품을 중심으로 -", 한국생산관리학회지, 16(2), pp.131~151 (2005), 한국생산관리학회
- 박창이, "R을 이용한 데이터마이닝" (2011), 교우사
- 서창적, "제품 및 프로세스 모듈화가 기업성과에 미치는 영향: 대량 맞춤화 역량을 중심으로", 한국생산관리학회지, 25(2), pp.85~104 (2014), 한국생산관리학회
- 신수현, "자동차 계기판 BSR 소음특성 평가", 한국소음진동공학회논문집, 20(7), pp.644~650 (2010), 한국소음진동공학회
- 신수현, "자동차 BSR 소음특성과 음질 인덱스 개발", 한국소음진동공학회 2012년 춘계학술대회논문집, pp.447~452 (2012)
- 이정권, "자동차의 실내소음에 대하여", 한국소음진동공학회지, 3(1), pp.11~21 (1993)
- 조형래, "경쟁우위 전략, 서비스통합의 목적과 형태에 기반한 서비스통합 모형", 한국생산관리학회지, 27(2), pp.149~169 (2016), 한국생산관리학회
- 최호일, "차량 시트 가진 및 작동 내구 BSR 시험법 연구", 한국산학기술학회논문지, 16(4), pp.2436~2441 (2015), 한국산학기술학회[DOI]
- 한장협, "네트워크 이론을 이용한 생산운영관리 연구동향 분석", 한국생산관리학회지, 26(1), pp.19~40 (2015), 한국생산관리학회
- Aghabozorgi, S., "Time-series Clustering-A Decade Review", Information Systems, 53, pp.16~38 (2015)
- Choi, S. U., "The Identification of Vehicle BSR Noises Using Acoustic Fingerprint and its Application", Japan Society of Automotive Engineers 2014, pp.20145358~ (2014)
- Christensen, J. J., "Beamforming, Bruel & Kjaer Technical Reviews", Bruel &Kjaer Sound&Vibration Measurement A, 2004
- Cook, V. G. C., "End-of-line Inspection for Annoying Noises in Automobiles : Trends and Perspectives", Applied Acoustics, 73(3), pp.265~275 (2012)
- Esling, P., "Time-series Data Mining", ACM Computing Surveys, 45(1), pp.12~34 (2012)
- Fu, T., "A Review on Time Series Data Mining", Engineering Applications of Artificial Intelligence, 24(1), pp.164~181 (2011)
- Han, J., "Data Mining:Concepts and Techniques" (2011), Elsevier
- James, G., "An Introduction to Statistical Learning" (2013), springer
- Liao, T. W, "Clustering of Time Series Data-a Survey", Pattern Recognition, 38(11), pp.1857~1874 (2005)
- Ralanamahatana, C. A., "Data Mining and Knowledge Discovery Handbook", pp.1069~1103 (2005), Springer US
- Razali, N. M., "Power Comparisons of Shapiro-wilk, Kolmogorov-smirnov, Lilliefors and Anderson-darling Tests", Journal of Statistical Modeling and Analytics, 2(1), pp.21~33 (2011)
- Shin, S. H., "Experimental Characterization of Instrument Panel Buzz, Squeak, and Rattle(BSR)in a Vehicle", Applied Acoustics, 71(12), pp.1162~1168 (2010)
- Shumway, R. H., "Time Series Analysis and its Applications" (2010), Springer
- Zhang, X., "A Novel Clustering Method on Time Series Data", Expert Systems with Applications, 38(9), pp.11891~11900 (2011)