A vehicle abnormal symptom detecting method based on self-supervision learning using pseudo normal data comprises the following steps of: obtaining normal data generated in a vehicle; pre-processing the obtained normal data; generating pseudo normal data by inputting the pre-processed normal data into a pre-trained first neural network model; learning a second neural network model based on the generated pseudo normal data; and inputting data generated from the vehicle into the learned second neural network model to detect a vehicle abnormal symptom.

    의사 정상 데이터를 이용한 자가 감독 학습 기반의 차량 이상징후 탐지 방법으로서, 차량에서 발생하는 정상 데이터를 획득하는 단계, 획득한 정상 데이터를 전처리하는 단계, 전처리한 정상 데이터를 사전 학습된 제1 뉴럴 네트워크 모델에 입력하여 의사 정상 데이터(pseudo normal data)를 생성하는 단계, 생성한 의사 정상 데이터에 기초하여 제2 뉴럴 네트워크 모델을 학습시키는 단계, 및 차량에서 발생하는 데이터를 학습된 제2 뉴럴 네트워크 모델에 입력하여 차량의 이상징후를 탐지하는 단계를 포함할 수 있다.


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    Titel :

    SELF-SUPERVISED LEARNING BASED IN-VEHICLE NETWORK ANOMALY DETECTION SYSTEM USING PSEUDO NORMAL DATA


    Weitere Titelangaben:

    의사 정상 데이터를 이용한 자가 감독 학습 기반의 차량 이상징후 탐지 장치 및 방법


    Beteiligte:
    KIM HUY KANG (Autor:in) / SONG HYUN MIN (Autor:in)

    Erscheinungsdatum :

    2022-04-14


    Medientyp :

    Patent


    Format :

    Elektronische Ressource


    Sprache :

    Koreanisch


    Klassifikation :

    IPC:    H04L TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION , Übertragung digitaler Information, z.B. Telegrafieverkehr / B60R Fahrzeuge, Fahrzeugausstattung oder Fahrzeugteile, soweit nicht anderweitig vorgesehen , VEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR