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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김원중 (조선대학교)
저널정보
조선대학교 공학기술연구원 공학기술논문지 공학기술논문지 제14권 제1호
발행연도
2021.1
수록면
1 - 7 (7page)

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This focuses on the possibility of automatically performing CFD (computational fluiddynamics) analysis with hand-written sketches on paper(i.e. the easier way). The sketch isrecognized and predicted as the target of the CFD analysis model by applying Deep ConvolutionalNeural Network suitable for classification of abstract sketch images. The sketch is only possiblewithin the range of primitive geometric shapes in the field of CFD. The CFD analysis model needsto be prepared in advance in parametric format. This study shows that one-stop solution of CFDanalysis is possible with the composition of the following procedures: 1) Sketch image recognition,2) Sketch intention prediction for CFD analysis by using deep learning A.I., 3) Adaptation ofreusable OpenFOAM case, 4) Interoperation with CFD application. Reusable OpenFOAM cases arecoded in a parametric template format. Through this study, it was confirmed that the CFDanalysis can be performed well by recognizing sketch written on paper. In this study, an elbowshape sample case at the prototype level was created and tested. As a result of the performanceevaluation of the sketch recognition artificial neural network model, the accuracy of the sketchintention decision was relatively good at 87.5% (0.8750), and the loss was 37.3% (0.3729).
#CFD #Sketch Recognition #Deep Learning #Keras #OpenFOAM

목차

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지명근 / 2020 / A Sketch-based 3D Object Retrieval Approach for Augmented Reality Models Using Deep Learning / 인터넷정보학회논문지 21(1):33~43 Crossref Liu, L. / 2017 / Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :2862~2871 google schola Park, D. G. / 2019 / Engineering Applications of Computational Fluid Mechanics 14(1):180~201 google schola Seddati, O. / 2015 / 13th International Workshop on ContentBased Multimedia Indexing google schola 김연중 / 2019 / 뉴럴 네트워크의 최적화에 따른 유사태풍 예측에 관한 연구 / 한국해양공학회지 33(5):427~434 dbpia

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