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김효주 (동아대학교) 양동헌 (한국과학기술정보연구원) 박정윤 (동아대학교) 황명권 (한국과학기술정보연구원) 이상봉 (한국과학기술정보연구원)
저널정보
대한조선학회 대한조선학회 논문집 대한조선학회논문집 제59권 제2호(통권 제242호)
발행연도
2022.4
수록면
72 - 79 (8page)
DOI
10.3744/SNAK.2022.59.2.72

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Deep-learning-based Super-Resolution (SR) methods were evaluated to reconstruct pressure fields with a high resolution from low-resolution images taken from a coarse grid simulation. In addition to a canonical SRCNN(super-resolution convolutional neural network) model, two modified models from SRCNN, adding an activation function (ReLU or Sigmoid function) to the output layer, were considered in the present study. High resolution images obtained by three models were more vivid and reliable qualitatively, compared with a conventional super-resolution method of bicubic interpolation. A quantitative comparison of statistical similarity showed that SRCNN model with Sigmoid function achieved best performance with less dependency on original resolution of input images.
#Super-resolution(초해상화) #Deep learning(심층학습) #Computational Fluid Dynamics(CFD, 전산유체역학) #Sloshing(슬로싱) #Statistical similarity(통계적 유사성)

목차

1. 서론
2. 방법
3. 결과 및 토론
4. 결론
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