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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 대한조선학회 춘계학술발표회, 인천, pp. 573, 2021.05.13-14


  1. No Image 03Sep
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    김진혁, 노명일, 김기수, 여인창, 남정우, 이상현, 장영훈, "미세 조정을 적용한 선형 성능 우열 관계 예측 모델의 전이 학습", 2021년도 대한조선학회 추계학술발표회, 군산, pp. 673, 2021.11.04-05

  2. No Image 03Sep
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    공민철, 노명일, 김기수, 박호균, 김종오, "PDF 문서 내 추출 성분을 활용한 변수 인식 및 색인 방법", 2021년도 대한조선학회 추계학술발표회, 군산, pp. 659, 2021.11.04-05

  3. No Image 03Sep
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    전도현, 노명일, 이혜원, "블록의 형상과 무게 중심을 고려한 갠트리 크레인의 리프팅 자동화 방법", 2021년도 대한조선학회 추계학술발표회, 군산, pp. 589, 2021.11.04-05

  4. No Image 26Aug
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    유동훈, 노명일, "속도장애물 및 Astar 알고리즘을 이용한 선박의 충돌 회피용 경로 생성", 2021년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 93, 2021.08.25-28

  5. No Image 05Jul
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    박정호, 노명일, 이혜원, 하지상, 손남선, "다중 카메라를 활용한 무인선의 장애물 탐지 및 추적", 2021년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, p. 422, 2021.08.25-28

  6. No Image 01Jul
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    김기수, 노명일, "여객선의 승객 탈출을 위한 다채널 행동 모델 연구", 2021년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 187, 2021.08.25-28

  7. No Image 28Jun
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    공민철, 노명일, 김기수, 박호균, 김종오, "PDF 추출 성분을 활용한 문서 내 변수 색인 방법", 2021년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 124, 2021.08.25-28

  8. No Image 28Jun
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    이혜원, 노명일, 조영민, 진은석, 유동훈, "선박의 센서 융합을 위한 가상 환경 구축 및 데이터 연관 방법", 2021년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 169, 2021.08.25-28

  9. No Image 28Jun
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    김진혁, 노명일, 김기수, 여인창, 남정우, 이상현, 장영훈, "전이 학습을 이용한 선형 성능 우열 관계 예측 모델", 2021년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 189, 2021.08.25-28

  10. No Image 08Jun
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    하지상, 노명일, 김진혁, 김기수, "경로 탐색 알고리즘과 전문가 시스템을 활용한 배관 경로 생성 최적화 방법", 2021년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 인천, pp. 409, 2021.05.13-14

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