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Abstract 최근 딥 러닝과 관련된 기술이 발전함에 따라 조선 해양 분야에서도 딥 러닝을 기존 기술에 접목하려는 시도가 이루어지고 있다. 딥 러닝 모델은 활용하기 전 충분한 학습 과정이 필요하고, 학습 정도의 지표로 손실 (loss), 정확도 (accuracy) 등의 정량적 지표들을 활용한다. 이러한 지표들을 통해 딥 러닝 모델이 제대로 학습되었는지 확인할 수 있지만, 해당 모델이 어떤 과정으로 의사 결정 (예, 이미지 분류)을 하는지 학습 과정에 대한 근거를 찾기가 어렵다. 이를 위해 최근 CNN (Convolutional Neural Network) 기반의 딥 러닝 모델에 시각화 방법을 적용하는 방법이 연구되고 있다. 본 연구에서는 선형 성능의 정성적 평가를 위해 선형의 CFD (Computational Fluid Dynamics) 해석 이미지로 CNN 모델을 학습시키고, 이 모델에 시각화 방법을 적용해 해당 평가의 근거를 찾는 방법을 제안하였다. 이를 위해, 학습된 CNN 모델을 분리하여 시각화 가능한 모델로 재조합하는 방법을 제안하였다. 그리고 CFD 해석 이미지의 시각화를 위해 Grad-CAM (Gradient CAM), Grad-CAM++, Score-CAM 등 CAM (Class Activation Map) 기반의 여러 기법을 적용하여 비교 및 분석하였다.

Keywords: Deep learning (딥 러닝), CNN (Convolutional Neural Network, 합성곱 신경망), Visualization (시각화), CAM (Class Activation Map), Heat map (히트 맵)
Publication Date 2021-05-13

여인창, 노명일, 김진혁, 김기수, "선형 성능의 정성적 평가를 위한 딥 러닝 기반 이미지 시각화 방법", 2021년도 한국해양과학기술협의회 공동학술대회, 인천, pp. 573, 2021.05.13-14


  1. No Image 25Mar
    by
    in Domestic Conference

    이종혁, 노명일, 김기수, 이혜원, "선박 및 해양 구조물의 자동 접이안 시뮬레이션 방법", 2021년도 한국해양과학기술협의회 공동학술대회, 인천, pp. 562, 2021.05.13-14

  2. No Image 25Mar
    by SyDLab
    in Domestic Conference

    여인창, 노명일, 김진혁, 김기수, "선형 성능의 정성적 평가를 위한 딥 러닝 기반 이미지 시각화 방법", 2021년도 한국해양과학기술협의회 공동학술대회, 인천, pp. 573, 2021.05.13-14

  3. No Image 04Mar
    by
    in Invited Seminar

    노명일, "선박 설계, 생산 및 운용 단계에서의 딥 러닝 활용 예, 2020년도 선박해양플랜트구조연구회 워크샵, 2021.02.18

  4. No Image 04Mar
    by
    in Domestic Conference

    김진혁, 노명일, 김기수, 여인창, "딥 러닝을 이용한 선형 성능의 우열 관계 예측", 2021년도 한국해양과학기술협의회 공동학술대회, 인천, pp. 572, 2021.05.13-14

  5. No Image 17Nov
    by
    in Domestic Conference

    김기수, 김종웅, 노명일, "대기 행렬과 DEVS 기반 함정의 승조원 운영 최적화 방법", 2020년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 제주, pp.311, 2020.11.25-28

  6. No Image 27Oct
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    in Domestic Conference

    김기수, 김종웅, 노명일, "함정의 승조원 운영 평가 및 최적화 방법", 2020년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, pp. 257, 2020.11.05-06

  7. No Image 20Oct
    by
    in Domestic Conference

    이원재, 노명일, 하지상, 이혜원, 공민철, 조영민, 손남선, "선박 주변 인지를 위한 영상 기반 장애물 탐지 및 추적 방법", 2020년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, pp. 241-242, 2020.11.05-06

  8. No Image 20Oct
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    in Domestic Conference

    이준범, 노명일, 김기수, 한기민, 이갑헌, "딥 러닝을 이용한 해기상 및 소요 마력 예측 모델 개발", 2020년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, pp. 453-454, 2020.11.05-06

  9. No Image 20Oct
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    in Domestic Conference

    하지상, 노명일, 김기수, "전문가 시스템과 최적화 기법 기반 배관 라우팅 방법", 2020년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, pp. 402, 2020.11.05-06

  10. No Image 20Oct
    by
    in Domestic Conference

    전도현, 노명일, 이혜원, "딥 러닝 기반 크레인 와이어 제어를 통한 리프팅 블록의 거동 최소화", 2020년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, pp. 359, 2020.11.05-06

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