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
Domestic Conference
2021.03.25 11:42
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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| 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) |
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| Publication Date | 2021-05-13 |
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이성, 노명일, 함승호, 김기수, 조로만, 정동훈, "HLA를 기반으로 한 해석-가시화 통합 방법 연구 및 조선 해양 협업 시뮬레이션에의 적용", 2015년도 대한조선학회 추계학술발표회, 거제, pp. 453-456, 2015.11.05-06
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이상현, 노명일, 김기수, "LNG FPSO의 통합 설계 최적화 방법", 2017년도 선박해양설계연구회 하계연구발표회, 세종, 2017.08.24~25
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이상현, 노명일, 김기수, "FLNG의 배치 설계를 위한 최적화 모델 연구", 2017년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 351, 2017.02.08-10
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이규열, 하솔, 노명일, "해양 시추 안전 설계", 2014년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, pp. 967-978, 2014.11.06-07
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이규열, 이상욱, 노명일, 강성찬, "비다양체 모델 기반 선박의 형상 및 구획 모델링 시스템 개발", 2002년도 한국CAD/CAM학회 워크샵, 대전, pp. 1-41, 2002.07.05
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