상세 설명

딥러닝 모델링: CNN, UNet, GAN은 인공지능 기반의 심층 신경망을 활용하여 복잡한 데이터 패턴을 학습하고 다양한 예측·생성·분류 문제를 해결하는 연구 분야이다. CNN(Convolutional Neural Network)은 합성곱 연산을 기반으로 이미지나 영상에서 공간적 특징을 효과적으로 추출하는 데 특화되어 있으며, 재료·의료 영상 분석, 결함 검출, 패턴 인식 등에 널리 활용된다. UNet은 의료 영상 처리에서 주로 사용되는 구조로, 인코더-디코더 네트워크를 통해 국소적·전역적 특징을 동시에 반영하여 세밀한 영역 분할(Segmentation)에 뛰어난 성능을 보인다. GAN(Generative Adversarial Network)은 생성자와 판별자가 경쟁적으로 학습하면서 새로운 데이터를 생성하는 모델로, 고해상도 이미지 생성, 데이터 증강, 가상 시뮬레이션 등에 활용된다. 이러한 딥러닝 모델들은 전통적 물리 기반 해석과 결합되어 재료 거동 예측, 구조적 손상 진단, 복잡한 다중물리 문제 해결을 가속화하는 혁신적 도구로 주목받고 있다.

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