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Abstract 조선 해양 분야에서의 배관 라우팅은 복잡한 설비 구조와 제한된 공간, 다양한 기능적 요구 조건을 동시에 고려해야 하는 고난이도의 작업이다. 특히, 초기 배관 라우팅 과정에서는 배관 간 간섭, 접근성, 유지 보수성 등을 예측하며 배관 경로를 설정해야 하므로, 높은 수준의 경험과 반복적인 의사 결정이 요구된다. 그러나 이러한 방식은 설계자의 주관적 판단에 의존하는 경향이 크며, 효율성과 일관성을 확보하기 어렵다. 이에 본 연구에서는 과거 실적 데이터를 활용하여 배관 라우팅에서 반복적으로 나타나는 패턴을 체계적으로 분석하고, 이를 기반으로 베관 설계 자동화에 기여할 수 있는 데이터 기반 배관 라우팅 지원 기법을 제안하였다. 우선, P&ID (Piping and Instrumentation Diagram)를 노드-엣지 기반의 그래프 구조로 변환하고, 그래프 매칭 및 서브 그래프의 유사도 계산을 통해, 현재 설계 대상 시스템과 구조적으로 유사한 복수의 시스템을 탐색한다. 식별된 시스템에 대한 배관 3D 모델 데이터를 수집하여 정규화하고, 클러스터링 기법을 적용하여 공통된 배관 라우팅 패턴을 추출한다. 이때 다양한 실적 데이터를 통합적으로 활용함으로써 오류를 줄이고, 일반화된 흐름 경로를 생성할 수 있다. 추출된 패턴은 현재 선박의 공간적 스케일 및 제약 조건에 맞춰 재조정되며, 이를 기반으로 배관이 주로 통과하는 경로를 가시화한다. 이를 통해 설계 공간 내 주요 배관 라우팅 후보 영역을 사전에 예측할 수 있으며, 경험 의존적인 초기 배관 라우팅 과정을 정량화하고 체계화할 수 있다. 본 연구는 실적 기반의 패턴 인식과 데이터 분석 기법을 접목함으로써 설계 반복을 줄이고, 향후 배관 설계 자동화 시스템의 기반 기술로 확장 가능하다는 점에서 의의가 있다. 또한 다양한 설계 시나리오에 대응할 수 있는 범용성 있는 패턴 기반 추천 시스템의 가능성도 함께 제시한다.
Publication Date 2025-05-09

공민철, 노명일, 한인수, 최성원, "배관 라우팅을 위한 실적 데이터의 활용 방법", 2025년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, p. 293, 2025.05.08-05.10


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554 Domestic Conference 최성원, 노명일, 여인창, "심층 강화 학습 기반 개선된 선박의 충돌 회피 방법", 2025년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, p. 110, 2025.05.08-05.10 file 2025-05-08
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