CAE 데이터를 딥러닝으로 모델링하려면, 문제의 성격에 맞는 아키텍처를 선택하는 것이 핵심입니다. 이번 편에서는 서로게이트 모델링에 자주 활용되는 대표적인 딥러닝 구조인 CNN, RNN, LSTM의 개념과 적용 사례, 한계점까지 정리합니다. 실무에 활용 가능한 시사점 중심으로 설명드리겠습니다.CNN (Convolutional Neural Network): 정적 격자 데이터에 적합CNN은 원래 이미지 처리용으로 개발된 구조이지만, 정적 해석 데이터, 특히 정형 격자 구조(meshgrid)를 사용하는 CAE 모델에서 매우 유용합니다.적용 예시: 구조물의 응력 분포를 2D grid 형태로 변환하여 CNN 입력으로 사용장점: 국소적인 패턴 인식, 파라미터 공유를 통한 효율적 학습한계: 비정형 Mesh 또는 시간..
