CAE(Computer Aided Engineering)에서 딥러닝 기반 서로게이트 모델을 설계하려면, 단순히 모델을 선택하는 것보다 먼저 데이터의 구조와 특성을 깊이 이해하는 것이 중요합니다. 고성능의 딥러닝 모델도 데이터가 적절히 준비되지 않으면 제대로 학습되지 않기 때문입니다.이번 편에서는 CAE 데이터를 딥러닝에 효과적으로 적용하기 위해 고려해야 할 핵심 사항들을 정리합니다. 실무자에게 꼭 필요한 개념과 실천 전략을 중심으로 다룹니다.CAE 데이터의 주요 특성CAE 데이터는 일반적인 영상, 텍스트 데이터와는 본질적으로 다른 특성을 가지고 있습니다:고차원성과 대용량: 수천~수백만 개의 요소(Elements), 노드(Nodes)를 포함한 데이터Mesh 기반 비정형 구조: 정형 격자가 아닌 복잡한 형상..
