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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


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번호 분류 제목 Publication Date
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286 Domestic Conference 장경식, 이보현, 윤범상, 이주성, 노명일, "변분 다중 스케일법을 이용한 Ret = 180 채널 난류 유동의 대와류 모사", 2009년도 한국전산유체공학회 추계학술발표회, 대전, pp. 56-59, 2009.11.27-28 file 2009-11-27
285 Domestic Conference 임병석, 노명일, "유전 알고리즘을 기반으로 한 조선소 블록 적치장의 최적 배치에 관한 연구", 2010년도 한국CAD/CAM학회 학술발표회, 평창, pp. 553-561, 2010.01.27-29 file 2010-01-27
284 Domestic Conference 김주영, 노명일, "해양 환경 정보를 기반으로 한 선박 경제 운항 시스템 개발에 관한 연구", 2010년도 한국CAD/CAM학회 학술발표회, 평창, pp. 562-570, 2010.01.27-29 file 2010-01-27
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