KR20210050955A

KR20210050955A - 타이어의 마모에 따른 패턴 소음 예측 방법

Info

Publication number: KR20210050955A
Application number: KR1020190135597A
Authority: KR
Inventors: 황성욱
Original assignee: 넥센타이어 주식회사
Priority date: 2019-10-29
Filing date: 2019-10-29
Publication date: 2021-05-10
Also published as: KR102279752B1

Abstract

본 발명의 일 실시예는 타이어의 마모에 따른 패턴소음 예측 방법에 있어서, 깊이 정보를 포함하는 제1 트레트 패턴 이미지를 생성하는 단계, 상기 제1 트레드 패턴 이미지로부터 제1 패턴 정보를 추출하는 단계, 상기 제1 패턴 정보 및 고속 푸리에 변환(Fast Furier transform)을 이용하여 상기 제1 트레드 패턴 이미지에 대응하는 제1 주파수 데이터를 생성하는 단계, 상기 깊이 정보를 이용하여 상기 제1 트레드 패턴 이미지의 제1 깊이보다 낮은 제2 깊이에 대응하는 제2 트레드 패턴 이미지를 생성하는 단계, 상기 제2 트레드 패턴 이미지로부터 제2 패턴 정보를 추출하는 단계, 상기 제2 패턴 정보 및 고속 푸리에 변환을 이용하여 상기 제2 트레드 패턴 이미지에 대응하는 제2 주파수 데이터를 생성하는 단계 및 상기 제1 주파수 데이터 및 상기 제2 주파수 데이터를 비교하여, 상기 제2 깊이에서의 상기 타이어의 패턴소음을 예측하는 단계;를 포함하는, 타이어의 마모에 따른 패턴소음 예측 방법을 제공한다.

Description

타이어의 마모에 따른 패턴 소음 예측 방법{PATTERN NOISE PREDICTING METHOD ACCORDING TO TIRE ABRASION}

본 발명의 실시예들은 타이어의 마모에 따른 패턴 소음 예측 방법에 관한 것이다.

차량은 차량에 부착된 타이어와 도로의 마찰력에 의해서 주행하게 된다. 이 경우, 타이어는 제동력과 구동력 향상을 위해 트레드(tread)에 트레드 패턴이 형성된다. 일반적으로 타이어 트레드에는 제동력과 구동력 향상을 위한 그루브(groove)로 지칭되는 깊은 홈이 파여있고, 타이어 트레드의 홈의 깊이 및 형성 방향에 따라 차량이 주행할 때에 발생하는 소음과 트레드 마모량이 크게 좌우되며, 홈의 형성 방향에 따라 리브형, 러그형, 블록형 등 다양한 패턴의 타이어 트레드가 존재한다.

타이어 패턴 소음은 상기한 트레드 상에 배열된 그루브와 블록들이 노면과 접지 주행하면서 발생되는 소음으로서, 패턴 구조에 따른 패턴 소음에 대한 연구가 수행되고 있다. 그러나, 타이어는 주행에 의해 마모되어 그 패턴이 변화하게 되므로, 이에 따른 패턴 소음도 변화하게 됨에도 불구하고, 타이어의 마모에 따른 패턴 소음에 대하 연구는 전무한 실정이다.

본 발명의 실시예들은 타이어의 마모에 따른 패턴 소음 예측 방법을 제공한다.

본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 제1 주파수 데이터를 생성하는 단계 전에, 소음 측정 수단에 의해 제1 트레드 패턴 이미지를 갖는 상기 타이어의 실제 소음을 측정하여 생성된 제1 소음데이터를 제공받는 단계를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 타이어의 패턴 소음을 예측하는 단계는, 상기 제1 주파수 데이터 및 상기 제2 주파수 데이터를 비교하고, 상기 제1 소음데이터를 기준으로 상기 제2 깊이에서의 상기 타이어의 패턴소음을 예측할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 제2 깊이에서의 상기 타이어의 패턴소음으로부터 제2 소음데이터를 생성하는 단계 및 상기 제1 소음데이터와 상기 제2 소음데이터를 이용하여, 깊이와 패턴소음과의 상관관계를 산출하는 단계를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 소음 측정 수단에 의해 제3 깊이에서의 상기 타이어의 패턴 소음을 측정하여 생성된 제3 소음데이터를 제공받는 단계 및 상기 제3 소음데이터와 상기 깊이와 패턴소음과의 상관관계를 이용하여 상기 타이어의 마모 정도를 예측하는 단계를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예는, 컴퓨터를 이용하여 전술한 방법 중 어느 하나의 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 제공한다.

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전술한 것 외의 다른 측면, 특징, 이점이 이하의 도면, 특허청구범위 및 발명의 상세한 설명으로부터 명확해질 것이다.

본 발명의 실시예들에 따른 타이어의 마모에 따른 패턴 소음 예측 방법은 트레드 패턴의 깊이 정보를 포함하는 트레드 패턴 이미지를 이용함으로써, 마모 후의 패턴 소음을 정확히 예측할 수 있게 된다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 타이어의 마모에 따른 패턴 소음 예측 방법을 순차적으로 도시한 순서도이다.
도 2는 마모 전(前) 제1 트레드 패턴 이미지를 나타낸 도면이다.
도 3은 마모 후(後) 제2 트레드 패턴 이미지를 나타낸 도면이다.
도 4는 제1 주파수 데이터와 제2 주파수 데이터를 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 있어서의 마모 전(前) 제1 트레드 패턴 이미지를 나타낸 도면이다.
도 6은 다른 실시예에 있어서의 마모 후(後) 제2 트레드 패턴 이미지를 나타낸 도면이다.

본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명의 효과 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 다양한 형태로 구현될 수 있다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명하기로 하며, 도면을 참조하여 설명할 때 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.

이하의 실시예에서, 제1, 제2 등의 용어는 한정적인 의미가 아니라 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하는 목적으로 사용되었다.

이하의 실시예에서, 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.

이하의 실시예에서, 포함하다 또는 가지다 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 또는 구성요소가 존재함을 의미하는 것이고, 하나 이상의 다른 특징들 또는 구성요소가 부가될 가능성을 미리 배제하는 것은 아니다.

도면에서는 설명의 편의를 위하여 구성 요소들이 그 크기가 과장 또는 축소될 수 있다. 예컨대, 도면에서 나타난 각 구성의 크기 및 두께는 설명의 편의를 위해 임의로 나타내었으므로, 본 발명이 반드시 도시된 바에 한정되지 않는다.

이하, 도면을 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 타이어의 마모에 따른 패턴 소음 예측 방법을 설명한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 타이어의 마모에 따른 패턴 소음 예측 방법을 순차적으로 도시한 순서도이고, 도 2는 마모 전(前) 제1 트레드 패턴 이미지를 나타낸 도면이며, 도 3은 마모 후(後) 제2 트레드 패턴 이미지를 나타낸 도면이다.

도 1 내지 도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 타이어의 마모에 따른 패턴 소음 예측 방법은 먼저, 깊이 정보를 포함하는 제1 트레드 패턴 이미지를 생성한다(S100). 여기서, 제1 트레드 패턴 이미지는 타이어의 설계 데이터로부터 추출될 수 있다.

타이어는 트레드부, 트레드부의 양측 단부에 각각 배치된 한 쌍의 사이드 월부, 트레드부와 한 쌍의 사이드 월부들 내측에 위치하여 공기입 타이어의 내부 공기압을 유지시키는 이너라이너를 포함할 수 있다. 또한, 타이어는 사이드 월부 각각의 하부에 위치한 비드부, 트레드부의 아래에 위치하는 벨트층과 카카스층을 포함할 수 있으며 트레드부와 벨트층 사이에는 캡 플라이가 더 포함될 수 있다.

트레드 패턴은 상기한 타이어의 트레드부에 형성될 수 있다. 트레드부는, 두꺼운 고무층으로 이루어져 차량의 구동력 및 제동력을 지면에 전달한다. 트레드부의 표면에는 조종 안정성, 견인력, 제동성을 위한 트레드 패턴들과 트레드 패턴들에 의해 구획된 블록들이 위치할 수 있다. 트레드 패턴들은 젖은 노면에서의 주행 시 배수를 위한 복수의 그루브(111, 112)들과 견인력 및 제동력을 향상시키기 위한 커프(115a, 115b)를 포함할 수 있다.

복수의 그루브(111, 112)들은 제1 그루브(111)와 제2 그루브(112)를 포함할 수 있다. 제1 그루브(111)는 타이어의 원주방향으로 형성되는 종 그루브일 수 있으며, 트레드부의 폭 방향으로 서로 이격될 수 있다. 도면에서는 제1 그루브(111)를 4개 포함하는 경우를 도시하였으나, 이에 제한되지 않는다.

제2 그루브(112)들은 제1 그루브(111)들 사이에서 제1 그루브(111)들을 연결할 수 있다. 제2 그루브(112)는 트레드부의 원주 방향에 수직한 폭방향을 따라 제1 그루브(111)들을 연결하는 횡 그루브일 수 있다. 제2 그루브(112)들은 차량의 용도 및 노면에 따라 다양한 형상으로 설계될 수 있으며, 제2 그루브(112)들의 배치되는 간격 또는 형상은 타이어 주행 중 주파수를 형성하여 패턴 소음 발생에 큰 영향을 줄 수 있다.

커프(115a, 115b)는 트레드 패턴 상에 제1 그루브(111) 또는 제2 그루브(112)보다는 작은 크기를 가진 홈일 수 있다. 커프(115a, 115b)는 젖은 노면에서의 주행 시 수분을 흡수하여 수막을 끊는 역할을 함으로써, 타이어의 구동력과 제동력을 증가시킬 수 있다. 커프(115a, 115b)는 그 기능을 위해 다양한 위치에 구비될 수 있으며, 타이어의 폭 방향을 따라 평행하게 배치될 수도 있으나 필요에 따라 타이어의 폭 방향에 대하여 교차하는 방향으로 형성될 수도 있다. 예를 들면, 커프(115a, 115b)는 도 2에 도시된 바와 같이, 제2 그루브(112)와 평행하게 배치되는 제1 커프(115a)와, 타이어의 폭 방향에 대하여 다소 기울어지게 형성되는 제2 커프(115b) 를 포함할 수 있다. 그러나, 본 발명은 이에 제한되지 않으며, 이보다 더 많은 종류의 커프들을 더 포함할 수 있음은 물론이다.

트레드 패턴은 상기한 구조들의 위치, 형상뿐만 아니라 각각의 깊이까지 설계될 수 있다. 제1 그루브(111), 제2 그루브(112), 제1 커프(115a) 및 제2 커프(115b)는 각 기능에 맞는 깊이로 형성될 수 있다. 이때, 각 구성요소들은 하나의 깊이로 형성될 수도 있고, 길이 방향에 따라 다른 깊이를 갖도록 형성될 수도 있다.

제1 트레드 패턴 이미지는 상기한 각 구성요소들의 깊이들로 이루어진 깊이 정보를 포함할 수 있다.

다음으로, 제1 트레드 패턴 이미지로부터 제1 패턴 정보를 추출한다(S110). 앞서 설명한 바와 같이, 제1 트레드 패턴 이미지는 깊이 정보를 포함하며, 제1 패턴 정보는 상기 제1 트레드 패턴 이미지 중 접지면에서의 패턴 정보일 수 있다. 다시 말해, 제1 패턴 정보는 타이어의 마모 전 패턴 정보를 포함할 수 있다.

다음으로, 제1 패턴 정보 및 고속 푸리에 변환(Fast Furier transform, FFT)을 이용하여 제1 트레드 패턴 이미지에 대응하는 제1 주파수 데이터를 생성한다(S120). 이때, 본 발명의 일 실시예에 따른 타이어의 마모에 따른 패턴 소음 예측 방법은 별도의 소음 측정 수단에 의해 제1 트레드 패턴 이미지를 갖는 타이어의 실제 소음을 측정하여 생성된 제1 소음데이터를 제공받을 수 있다. 다시 말해, 제1 주파수 데이터는 시뮬레이션 상으로 도출된 소음 데이터이기 때문에, 제1 트레드 패턴 이미지로 설계된 타이어가 주행할 때 발생되는 실제 소음을 측정하여 제1 소음데이터를 생성할 수 있다.

다음으로, 깊이 정보를 이용하여 제1 트레드 패턴 이미지의 제1 깊이보다 낮은 제2 깊이에 대응하는 제2 트레드 패턴 이미지를 생성한다(S200). 다시 말해, 제2 트레드 패턴 이미지는 타이어 마모 후 제1 깊이보다 낮은 제2 깊이가 되는 경우의 이미지일 수 있다.

다음으로, 제2 트레드 패턴 이미지로부터 제2 패턴 정보를 추출한다(S210). 제2 패턴 정보는 타이어의 마모 후 패턴 정보를 포함할 수 있다. 도 3에 도시된 바와 같이, 제2 패턴 정보는 상기 제2 트레드 패턴 이미지 중 접지면에서의 패턴 정보일 수 있다. 제2 트레드 패턴 이미지는 제1 트레드 패턴 이미지를 갖는 타이어가 제2 깊이로 마모된 후의 이미지로서, 제1 트레드 패턴 이미지과 다른 패턴 이미지를 갖음을 알 수 있다. 예를 들면, 제1 커프(115a)의 폭이 작아졌으며, 제2 커프(115b)는 마모에 의해 사라졌음을 확인할 수 있다. 제2 패턴 정보는 상기한 트레드 패턴들의 정보를 추출한 패턴 정보일 수 있다.

다음으로, 제2 패턴 정보 및 고속 푸리에 변환(FFT)을 이용하여 제2 트레드 패턴 이미지에 대응하는 제2 주파수 데이터를 생성한다(S220). 이때, 본 발명의 일 실시예에 따른 타이어의 마모에 따른 패턴 소음 예측 방법은 제1 트레드 패턴 이미지의 실제 소음을 측정했던 동일한 소음 측정 수단에 의해 제2 트레드 패턴 이미지를 갖는 타이어의 실제 소음을 측정하여 생성된 제2 소음데이터를 제공받을 수 있다. 다시 말해, 제2 주파수 데이터는 시뮬레이션 상으로 도출된 소음 데이터이기 때문에, 제2 트레드 패턴 이미지로 설계된 타이어가 주행할 때 발생되는 실제 소음을 측정하여 제2 소음데이터를 생성할 수 있다. 소음 측정 수단을 이용하여 실제 소음을 측정하는 과정은 동일한 주행 조건에서 이루어질 수 있다.

다음으로, 제1 주파수 데이터 및 제2 주파수 데이터를 비교하여, 제2 깊이에서의 타이어의 패턴 소음을 예측한다(S300). 여기서, 타이어의 패턴 소음을 예측하는 단계는, 제1 주파수 데이터 및 제2 주파수 데이터를 비교하고 실제 소음인 제1 소음데이터를 기준으로 제2 깊이에서의 타이어의 패턴 소음을 예측할 수 있다.

도 4는 제1 주파수 데이터와 제2 주파수 데이터를 나타낸 도면이다.

도 4를 참조하면, 제1 깊이(예를 들면, 7mm)에서의 제1 주파수 데이터와 제1 깊이와 다른 제2 깊이(예를 들면, 5m,m)에서의 제2 주파수 데이터가 다름을 확인할 수 있다. 전술한 바와 같이, 타이어의 마모에 따라 트레드 패턴 형상이 달라지기 때문에, 다른 소음을 발생시키게 되며, 본 발명의 실시예들에 따른 타이어의 마모에 다른 패턴 소음 예측 방법은 트레드 패턴의 깊이 정보를 이용하여 마모 후의 패턴 소음을 예측할 수 있다.

한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 타이어의 마모에 따른 패턴 소음 예측 방법은 제1 주파수 데이터와 제2 주파수 데이터뿐만 아니라, 실제 소음데이터인 제1 소음 데이터와 제2 소음데이터를 이용하여 깊이와 패턴소음과의 상관관계를 산출할 수 있다. 본 명세서에서는, 설명의 편의를 위해, 2개의 소음데이터를 측정하여 생성하는 경우를 예를 들어 설명하였으나, 보다 많은 데이터를 측정하여 상기 상관관계를 산출할 수도 있다.

이후, 상기한 상관 관계를 갖는 타이어 주행 중, 소음 측정 수단에 의해 제3 깊이에서의 타이어의 패턴 소음을 측정하여 제3 소음데이터를 제공받을 수 있다. 이때, 제3 깊이는 임의의 깊이값일 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 타이어의 마모에 따른 패턴 소음 예측 방법은 상기한 제3 소음데이터와, 깊이와 패턴소음과의 상관관계를 이용하여 타이어의 마모 정도를 예측할 수 있다. 구체적으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 타이어의 마모에 따른 패턴 소음 예측 방법은 패턴 소음을 측정하는 것에 의해, 현재 타이어의 마모 정도를 예측할 수도 있다.

도 5는 본 발명의 다른 실시예에 있어서의 마모 전(前) 제1 트레드 패턴 이미지를 나타낸 도면이며, 도 6은 다른 실시예에 있어서의 마모 후(後) 제2 트레드 패턴 이미지를 나타낸 도면이다.

본 발명의 다른 실시예에 따른 타이어의 마모에 따른 패턴 소음 예측 방법은 제1 트레드 패턴 이미지 및 제2 트레드 패턴 이미지의 깊이 정보를 이미지 상에 함께 구현할 수 있다. 구체적으로, 도 5 및 도 6에 도시된 바와 같이, 제1 트레드 패턴 이미지와 제2 트레드 패턴 이미지는 트레드 패턴을 형상뿐만 아니라 색상 또는 명암 등으로 표현할 수 있다. 즉, 트레드 패턴은 형상으로 표현하되, 제1 트레드 패턴 이미지와 제2 트레드 패턴 이미지가 갖는 깊이 정보를 색상 또는 명암 등으로 다르게 표현함으로써, 하나의 이미지에 패턴 형상뿐만 아니라 깊이 정보도 표현할 수 있다.

예를 들면, 도 5의 (b)에 도시된 바와 같이, 제1 트레드 패턴 이미지와 제2 트레드 패턴 이미지는 깊이를 0 내지 255 단계를 갖는 그레이 스케일(gray scale)로 표현될 수 있다. 이때, 그레이 스케일의 0단계에 대응되는 깊이(S1)는 트레드 패턴 중 가장 깊은 깊이를 나타낼 수 있으며, 예를 들면, 마모 전 제1 그루브(111)의 깊이값일 수 있다. 또한, 그레이 스케일의 255단계에 대응되는 깊이(S2)는 트레드 패턴의 접지면을 나타낼 수 있다.

본 발명의 다른 실시예에 따른 타이어의 마모에 따른 패턴 소음 예측 방법은 상기한 그레이 스케일로 표현된 제1 트레드 패턴 이미지와 제2 트레드 패턴 이미지를 이용하여 패턴 소음을 예측하면서, 깊이에 따른 패턴 정보를 오비ㅜ로 표시할 수 있다. 이를 통해, 본 발명의 다른 실시예에 따른 타이어의 마모에 따른 패턴 소음 예측 방법은 사용자에게 패턴의 변화 정도와 이에 따른 패턴 소음의 변화 정도를 함께 알려줄 수 있어, 사용자의 트레드 패턴과 패턴 소음과의 관계에 대한 이해도를 향상시킬 수 있다.

전술한 바와 같이, 본 발명의 실시예들에 따른 타이어의 마모에 따른 패턴 소음 예측 방법은 트레드 패턴의 깊이 정보를 포함하는 트레드 패턴 이미지를 이용함으로써, 마모 후의 패턴 소음을 정확히 예측할 수 있게 된다.

이상 설명된 본 발명에 따른 실시예는 컴퓨터 상에서 다양한 구성요소를 통하여 실행될 수 있는 컴퓨터 프로그램의 형태로 구현될 수 있으며, 이와 같은 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터로 판독 가능한 매체에 기록될 수 있다. 이때, 매체는 컴퓨터로 실행 가능한 프로그램을 저장하는 것일 수 있다. 매체의 예시로는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등을 포함하여 프로그램 명령어가 저장되도록 구성된 것이 있을 수 있다.

한편, 상기 컴퓨터 프로그램은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 예에는, 컴파일러에 의하여 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용하여 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함될 수 있다.

본 발명에서 설명하는 특정 실행들은 일 실시 예들로서, 어떠한 방법으로도 본 발명의 범위를 한정하는 것은 아니다. 명세서의 간결함을 위하여, 종래 전자적인 구성들, 제어 시스템들, 소프트웨어, 상기 시스템들의 다른 기능적인 측면들의 기재는 생략될 수 있다. 또한, 도면에 도시된 구성 요소들 간의 선들의 연결 또는 연결 부재들은 기능적인 연결 및/또는 물리적 또는 회로적 연결들을 예시적으로 나타낸 것으로서, 실제 장치에서는 대체 가능하거나 추가의 다양한 기능적인 연결, 물리적인 연결, 또는 회로 연결들로서 나타내어질 수 있다. 또한, "필수적인", "중요하게" 등과 같이 구체적인 언급이 없다면 본 발명의 적용을 위하여 반드시 필요한 구성 요소가 아닐 수 있다.

따라서, 본 발명의 사상은 상기 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 또는 이로부터 등가적으로 변경된 모든 범위는 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.

111 : 제1 그루브
112 : 제2 그루브
115 : 커프

Claims

타이어의 마모에 따른 패턴소음 예측 방법에 있어서,
깊이 정보를 포함하는 제1 트레트 패턴 이미지를 생성하는 단계;
상기 제1 트레드 패턴 이미지로부터 제1 패턴 정보를 추출하는 단계;
상기 제1 패턴 정보 및 고속 푸리에 변환(Fast Furier transform)을 이용하여 상기 제1 트레드 패턴 이미지에 대응하는 제1 주파수 데이터를 생성하는 단계;
상기 깊이 정보를 이용하여 상기 제1 트레드 패턴 이미지의 제1 깊이보다 낮은 제2 깊이에 대응하는 제2 트레드 패턴 이미지를 생성하는 단계;
상기 제2 트레드 패턴 이미지로부터 제2 패턴 정보를 추출하는 단계;
상기 제2 패턴 정보 및 고속 푸리에 변환을 이용하여 상기 제2 트레드 패턴 이미지에 대응하는 제2 주파수 데이터를 생성하는 단계; 및
상기 제1 주파수 데이터 및 상기 제2 주파수 데이터를 비교하여, 상기 제2 깊이에서의 상기 타이어의 패턴소음을 예측하는 단계;를 포함하는, 타이어의 마모에 따른 패턴소음 예측 방법.
제1 항에 있어서,
상기 제1 주파수 데이터를 생성하는 단계 전에,
소음 측정 수단에 의해 제1 트레드 패턴 이미지를 갖는 상기 타이어의 실제 소음을 측정하여 생성된 제1 소음데이터를 제공받는 단계;를 더 포함하는, 타이어의 마모에 따른 패턴 소음 예측 방법.
제2 항에 있어서,
상기 타이어의 패턴 소음을 예측하는 단계는,
상기 제1 주파수 데이터 및 상기 제2 주파수 데이터를 비교하고, 상기 제1 소음데이터를 기준으로 상기 제2 깊이에서의 상기 타이어의 패턴소음을 예측하는, 타이어의 마모에 따른 패턴 소음 예측 방법.
제3 항에 있어서,
상기 제2 깊이에서의 상기 타이어의 패턴소음으로부터 제2 소음데이터를 생성하는 단계; 및
상기 제1 소음데이터와 상기 제2 소음데이터를 이용하여, 깊이와 패턴소음과의 상관관계를 산출하는 단계;를 더 포함하는, 타이어의 마모에 따른 패턴 소음 예측 방법.
제4 항에 있어서,
상기 소음 측정 수단에 의해 제3 깊이에서의 상기 타이어의 패턴 소음을 측정하여 생성된 제3 소음데이터를 제공받는 단계; 및
상기 제3 소음데이터와 상기 깊이와 패턴소음과의 상관관계를 이용하여 상기 타이어의 마모 정도를 예측하는 단계;를 더 포함하는, 타이어의 마모에 따른 패턴 소음 예측 방법.
컴퓨터를 이용하여 제1 항 내지 제5 항의 방법 중 어느 하나의 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.