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Abstract 최근 딥 러닝에 대한 관심이 깊어지고 관련된 기술이 발전함에 따라, 조선 해양 분야에서도 딥 러닝을 방법을 활용하기 위한 여러 시도가 이루어지고 있다. 딥 러닝 모델을 개발하기 위해서는 많은 데이터를 통한 충분한 학습이 필요하다. 일반적으로 학습된 모델의 평가를 위해 정확도 (accuracy), 손실 (loss)등의 단순 지표를 활용한다. 이러한 단순 지표를 활용할 경우, 딥 러닝 모델이 원하는 결과를 얼마나 잘 도출하는지 판단할 수 있다. 하지만 단순한 학습 지표는 해당 모델이 어떤 과정을 통해 결과 (예, 이미지를 통한 성능의 우열 관계 파악)를 도출하는지 알기 어렵고, 합리적인 학습 여부에 대한 파악이 힘들다. 따라서 이미지를 이용한 학습의 경우, 이미지의 어떤 부분을 토대로 결과를 도출하는지 확인하기 위한 시각화 방법이 최근 많이 활용되고 있다. 본 연구에서는 선형의 CFD (Computational Fluid Dynamics) 해석 이미지를 이용한 선형의 성능 우열 관계 비교 모델을 위해, heat map 기반의 시각화 방법을 적용해 해당 모델의 평가 및 학습 근거를 찾는 방법을 제안하였다. 학습된 CNN 모델을 재구성하여 시각화 가능한 모델로 재조합하는 방법을 제안하였고, Grad-CAM++ (Gradient-CAM++), Score-CAM등 CAM (Class Activation Map) 기반의 여러 시각화 기법을 적용하여 학습 결과에 대한 비교 분석을 수행하였다.
Publication Date 2021-08-25

여인창, 노명일, 김진혁, 김기수, 남정우, 이상현, 장영훈, "Score-CAM을 이용한 선형 성능 우열 관계 예측 모델의 시각화", 2021년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 190, 2021.08.25-28


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