베이지안 커널 밀도 추정 기반의 차량 경고센서 임계값 결정

Abstract

OBD는 엔진 관련 센서에 이상이 발생할 경우, 엔진 경고등 점등을 통해 운전자에게 차량에 이상이 있음을 경고하는 시스템으로 경고등 진단 임계값은 주로 엔지니어의 경험으로 인해 임의로 결정된다. 이와 같이 설정된 임계값은 경고등 점등 오류가 발생하게 되며 고객들의 불만사항이 발생하고 있다. 따라서, 임계값 설정에 대한 이론적 판단 근거 제공 및 신뢰도 증대가 필요하다. OBD 데이터는 다양한 여건에 영향을 받으며 수집되는 데이터로 변동이 발생하게 된다. 이러한 변동은 진단 출력에 영향을 미치지만, OBD 시스템의 진단 지표인 임계값은 임의의 차량에서 생성된 모든 데이터에 대해 동일한 결과를 제시해야한다. 이를 위해, 데이터에서 직접적으로 함수를 추정하는 비모수적 방법을 적용이 더 적합하다. 본 논문에서는 비모수적 밀도 추정 방법 중에서 가장 널리 활용되는 커널 밀도 추정 방법을 제시하였다. 커널 밀도 추정에서는 분포의 형태를 결정하는 대역폭을 선택하는 방법이 매우 중요하다. 고전적으로 사용되는 대역폭 선택 방법이 존재하지만 이는 밀도 함수에 부분적으로 과평탄화 또는 저평탄화 현상이 발생할 수 있다. 이를 보완하며 보다 정확한 추론결과를 위해 대역폭 선택 방법으로 베이지안 접근법을 제안하였다. 사례분석으로 OBD의 A센서 데이터를 바탕으로 기존의 대역폭 선택 방법 및 베이지안 접근법으로 대역폭을 추정하여 비교하였다. 베이지안 접근법을 활용할 때는 역감마 사전분포와 무정보적 사전분포를 고려하였다. 또한, 부트스트랩으로 데이터 생성 후 시뮬레이션을 진행하였다. 이를 통해 고전적인 방법보다는 베이지안 접근법이 보다 정확한 추론을 제공하며, 베이지안 접근법에서는 역감마 사전분포를 고려할 때 우수한 추론 결과가 도출되었다. 대역폭에 따른 커널밀도함수를 통해 임계값을 설정하는 방법을 제시했다. 이를 기반으로 A센서 데이터에 대해 역감마 사전분포를 고려한 베이지안 접근법을 통해 대역폭을 구하고 커널밀도함수를 추정하고 임계값을 설정하였다.