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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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401 International Conference Ki-Su Kim, Myung-Il Roh, Ju-Sung Kim, "A Method of Dynamic Flooding Analysis in Time Domain for the Compartment Arrangement Design of a Ship", Proceedings of ISOPE 2017, San Francisco, USA, pp. 862-866, 2017.06.25-30 file 2017-06-28
400 International Conference Ki-Su Kim, Myung-Il Roh, Seung-Ho Ham, "Ship Route Planning Considering the Effects of Sea State and the Fuel Consumption", Proceedings of PRADS 2016, Copenhagen, Denmark, 2016.09.04-09.08 file 2016-09-07
399 International Conference Ki-Su Kim, Myung-Il Roh, Seung-Ho Ham, Sol Ha, "Evacuation Analysis of Passenger Ships Considering Intermediate Flooding", Proceedings of International Symposium on PRADS 2022, Dubrovnik, Croatia, pp. 628-632, 2022.10.09-13 file 2022-10-10
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