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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 16Feb
    by SyDLab
    in Domestic Conference

    전도현, 노명일, 이혜원, 함승호, "블록의 특성을 고려한 크레인의 와이어 제어 방법", 2022년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 제주, 2022.02.09-12

  2. No Image 16Feb
    by SyDLab
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    정동근, 노명일, 김기수, 이준식, 김대혁, 장왕석, "요트 전용의 연안 항해 프로그램 개발", 2022년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 제주, 2022.02.09-12

  3. No Image 18Feb
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    송하민, 노명일, 김기수, "함정의 전투 시나리오를 고려한 승조원 운영 최적화" 2022년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 제주, 2022.02.09-12

  4. No Image 17Dec
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    김기수, 노명일, 함승호, 하솔, "해난 사고 시 승객의 탈출 해석을 위한 다차원 행동 모델", 2022년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 제주, 2022.02.09-12

  5. No Image 17Dec
    by SyDLab
    in Domestic Conference

    김진혁, 노명일, 김기수, 여인창, "딥 러닝을 이용한 소형 선박의 성능 예측 방법", 2022년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 제주, 2022.02.09-12

  6. No Image 17Dec
    by SyDLab
    in Domestic Conference

    공민철, 노명일, 박정호, "가상 현실 기반의 선박 충돌 시나리오 구현", 2022년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 제주, 2022.02.09-12

  7. No Image 17Dec
    by SyDLab
    in Domestic Conference

    박정호, 노명일, 이혜원, 하지상, 조영민, 손남선, "다중 선박으로부터의 카메라 영상 기반 단일 해상 장애물의 탐지 및 추적 방법", 2022년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 제주, 2022.02.09-12

  8. No Image 17Dec
    by SyDLab
    in Domestic Conference

    여인창, 노명일, 전도현, "선박 배관망 지지대의 최적 배치 설계", 2022년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 제주, 2022.02.09-12

  9. No Image 17Dec
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    Do-Hyun Chun, Myung-Il Roh, Hye-Won Lee, "Deep Reinforcement Learning-Based Ship Collision Avoidance Considering Collision Risk", Proceedings of TEAM 2022, Istanbul, Turkey, pp. 268, 2021.12.06-07

  10. No Image 03Sep
    by SyDLab
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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

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