발표 주제: 기계공학 분야의 딥러닝 적용 사례

사례1: 최적설계, 전산해석, 원자력 분야의 딥러닝 적용 가능성 (KAERI 유용균)
사례2: 기계/재료 분야에서의 베이지안 및 딥러닝 기법 활용 사례 (KEPCO 최우성)

장소: 대덕테크비즈센터(TBC) 4층 대회의실 (412호)

발표자료:

최신딥러닝 동향 및 기계공학분야의 딥러닝 (KAERI 유용균) -get the PDF file

관련 논문: Deep learning for determining a near-optimal topological design without any iteration
https://link.springer.com/article/10.1007/s00158-018-2101-5 https://arxiv.org/abs/1801.05463

최우성 박사님 발표자료는 제공되지 않습니다. 아래 논문과 기사를 참조해 주세요.

A Bayesian approach for a damage growth model using sporadically measured and heterogeneous on-site data from a steam turbine ( https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0951832017310888) 딥러닝(Deep Learning) 기반 발전설비 고온부품 열화평가 기법 http://www.keaj.kr/news/articleView.html?idxno=1949

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