Conference: 2026 대한전기학회 하계학술대회
Authors: 강영재, 임명섭
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기존 연구에서는 자연 이미지 분류 대회에서 우수한 성능을 보인 CNN(Convolutional Neural Network) 아키텍처가 모터 성능 예측에 그대로 채택되어 왔으나, 두 문제는 본질적으로 상이한 특성을 가진다. 이에 본 연구에서는IPMSM(Interior Permanent Magnet Synchronous Motor)의 응력 예측을 대상으로, 대표 경량 모델인 EfficientNet-b0와 본 연구에서 제안한 Vanilla CNN을 입력 해상도 및 ImageNet 사전학습 적용 여부를 변수로 비교하였다. 실험 결과, 단순한 구조의Vanilla CNN이 EfficientNet-b0 대비 우수한 예측 성능을 보였으며, 확장된 입력 해상도에서 더 높은 예측 성능이 확인되었다.이를 통해 자연 이미지 분류에서 검증된 모델이 모터 성능 예측문제에서 항상 최적이 아니며, 모터 도메인의 특성을 반영한CNN 아키텍처 개발이 필요함을 확인하였다.