김진혁, 노명일, 여인창, "선형의 성능 예측을 위한 근사 모델의 자동 개선 방법", 2025년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, p. 309, 2025.05.08-05.10
Domestic Conference
2025.06.02 16:29
김진혁, 노명일, 여인창, "선형의 성능 예측을 위한 근사 모델의 자동 개선 방법", 2025년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, p. 309, 2025.05.08-05.10
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| Abstract | 선형의 최적화를 위해서는 필수적으로 유체역학적 성능 평가가 이뤄져야 한다. 보통 CFD(Computational Fluid Dynamics) 해석을 통해 성능을 파악하지만, 많은 계산량으로 인해 최적화에서 충분한 반복을 수행하기가 어렵다는 한계가 있다. 이에, 실험 계획법을 통해 일부 선형들만 선별해 CFD 해석을 진행하고, 나머지 선형들에는 근사 모델을 활용해 성능을 빠르게 예측하는 연구가 활발히 이뤄져 왔다. 그러나 근사 모델은 학습 데이터 범위를 벗어난 외삽 상황에서 예측 성능이 급격히 저하되어, 최적화 결과의 신뢰도가 낮아질 수 있다는 문제가 있다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해, 선형 성능 예측 근사 모델의 불확실성을 정량화하고, 특정한 값의 불확실성을 갖도록 선형들을 생성한 뒤, 생성된 선형들을 근사 모델의 학습 데이터에 추가해 자동으로 개선하는 방법을 제안하였다. 이를 통해 근사 모델의 학습 범위를 단계적으로 확장하고, 기존에 포함되지 않았던 외삽 구간에서도 더욱 높은 정확도로 선형 성능을 추정할 수 있었다. 그 결과, 더 넓은 설계 범위에서 우수한 유체역학적 성능을 갖는 선형을 효과적으로 탐색할 수 있었으며, 공개 컨테이너선 선형인 KCS (KRISO Container Ship)에 제안된 방법을 적용하여 그 타당성과 효용성을 검증하였다. |
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| Publication Date | 2025-05-09 |
