Abstract
선형을 국부적으로 변환할 때, FFD (Free Form Deformation), RBF (Radial Basis Function) 등의 방법을 이용해 기준선의 조정점을 선정하고 이동시켜 선형을 변환할 수 있다. 하지만 이러한 방법들은, 기하학적인 형태만을 고려하는 방식이기 때문에, 선형의 배수량이나 부력 중심의 변화 같은 일반적인 설계 요구 조건을 반영하기 어렵다. 이러한 이유로, 지금까지 현업에서는 선형을 변환할 때 숙련된 설계자가 설계 요구 조건을 수동으로 충족시키며 선형 변환을 수행해 왔다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해 기존 RBF 방식에서 사용하던 점 보간 함수 대신 딥 러닝의 MLP (Multi-Layer Perceptron)를 사용하는 방법을 제안하였다. MLP는 주어진 점들을 보간하는 다양한 곡면을 생성할 수 있으며, 특히 설계 요구 조건을 만족하는 곡면을 여러 개 찾을 수 있다.