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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


  1. 오민재, 노명일, 김범수, 김용환, "IGES 선형 곡면 데이터로부터의 오프셋 생성 방법", 2019년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 332, 2019.05.15-17

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  2. 여인창, 노명일, 전도현, 장석호, 혀재원, "응력 해석을 고려한 선박 배관망 설계 최적화", 2021년도 대한조선학회 추계학술발표회, 군산, pp. 655, 2021.11.04-05

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  3. 여인창, 노명일, 전도현, 장석호, 허재원, "안전성과 경제성을 고려한 배관 지지대 설계", 2022년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, p. 403, 2022.06.02-04

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

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  5. 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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  6. 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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  8. 엄태섭, 신현경, 하솔, 노명일, "개선된 유전적 프로그래밍 방법을 이용한 부유식 해양 구조물의 중량 추정 모델 연구", 2013년도 대한조선학회 추계학술발표회, 울산, pp. 393-401, 2013.11.07-08

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  9. 안윤남, 이주성, 노명일, 윤범상, 장경식, "등기하 해석법을 이용한 구조해석에 관한 연구", 2009년도 한국해양공학회 추계학술발표회, 거제, pp. 238-241, 2009.10.22-23

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  10. 송하민, 노명일, 김기수, "함정의 전투 시나리오를 고려한 승조원 운영 최적화" 2022년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 제주, 2022.02.09-12

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