본 논문에서는 딥러닝을 활용하여 복합재 적층판의 파괴 모드를 결정하는 방법을 제안하였다. 수많은 엔지니어링 응용 분야에서 적층 복합재의 사용이 증가함에 따라 무결성과 성능을 보장하는 것이 중요해졌다. 그러나 재료의 이방성으로 인해 복잡하게 나타나 는 파괴모드를 식별하는 것은 도메인 지식이 필요하고, 시간이 많이 드는 작업이다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서 는 인공 지능(AI) 기술을 활용하여 적층 복합재의 파괴 모드 분석을 자동화하는 것을 목표로 하였다. 이 목표를 달성하기 위해 적층된 복합재에서 파손된 인장 시험편의 주사 전자 현미경(SEM) 이미지를 얻어 다양한 파괴 모드를 확보하였다. 이러한 SEM 이미지는 섬 유 파손, 섬유 풀아웃, 혼합 모드 파괴, 매트릭스 취성 파손 및 매트릭스 연성 파손과 같은 다양한 파손 모드를 기준으로 분류하였다. 다 음으로 모든 클래스의 집합 데이터를 학습, 테스트, 검증 데이터 세트로 구분하였다. 두 가지 딥 러닝 기반 사전 훈련 모델인 DenseNet 과 GoogleNet을 이용해 각 파괴 모드에 대한 차별적 특징을 학습하도록 훈련하였다. DenseNet 및 GoogleNet 모델은 각각 (94.01% 및 75.49%) 및 (84.55% 및 54.48%)의 훈련 및 테스트 정확도를 보여주었다. 그런 다음 훈련된 딥 러닝 모델은 검증 데이터 세트를 활용해 검증하였다. 더 깊은 아키텍처로 인해 DenseNet 모델이 고품질 특징을 추출하여 84.44% 검증 정확도(GoogleNet 모델보다 36.84% 더 높음)를 얻을 수 있음을 확인하였다. 이는 DenseNet 모델이 높은 정밀도로 파괴 모드를 예측함으로써 적층 복합재의 파손 분석을 수행 하는 데 효과적이라는 것을 알 수 있다.