안도혁, 노명일, 여인창, 이혜원, "강화 학습 기반 갠트리 크레인의 블록 턴오버 제어 방법", 2025년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 여수, p. 85, 2025.08.20-08.23
Domestic Conference
2025.08.26 11:49
안도혁, 노명일, 여인창, 이혜원, "강화 학습 기반 갠트리 크레인의 블록 턴오버 제어 방법", 2025년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 여수, p. 85, 2025.08.20-08.23
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| Abstract | 조선소에서는 크레인을 활용하여 대형 블록의 상승, 이동, 하강, 반전 (turnover) 등 일련의 탑재 작업을 수행한다. 이 과정에서 블록은 크레인 거더 (girder), 트롤리 (trolley), 블록 로더 (block loader), 후크 (hook), 와이어 로프 (wire rope) 등 서로 연결된 여러 요소를 통해 제어된다. 특히 블록의 반전 작업은 블록의 형상, 무게 중심, 러그 (lug) 연결 방식 등에 따라 복잡한 동역학적 거동을 나타내며, 바람과 같은 외란의 영향을 크게 받아 정밀한 제어가 매우 어렵다. 전통적인 갠트리 (gantry) 크레인의 제어 방법은 이러한 복잡성과 불확실성에 효과적으로 대응하기가 쉽지 않아 대부분의 작업이 작업자의 경험에 의존한 수동 조작에 의해 수행되고 있다. 이러한 한계로 인해 작업 정밀도와 효율성이 저하되고, 작업자의 안전을 보장하는 데에도 제약이 따른다. 본 연구에서는 갠트리 크레인을 활용한 블록 반전 작업 시 복잡한 제어 환경을 효율적으로 분석하고 극복하기 위해, 심층 강화 학습을 기반으로 한 블록의 제어 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 블록의 위치, 자세, 각속도, 와이어 감기 (hoisting-up)/풀기 (hoisting-down) 속도 등의 상태 정보를 입력으로 받아, 트롤리의 이동 속도와 와이어 로프의 감기/풀기 속도를 제어함으로써 블록의 반전 작업을 안정적으로 수행한다. 제안된 방법의 효용성을 평가하기 위해, 다물체 동역학 기반의 시뮬레이션을 수행하였으며, 그 결과 제안된 방법은 전통적인 제어 방법에 비해 블록의 진동 억제, 와이어 장력의 안정성 확보, 전체 작업 시간 단축 등 여러 성능 지표에서 우수한 결과를 나타냈다. 특히, 외란을 크게 받는 환경에서도 높은 적응성과 강건한 제어 성능을 유지하며, 실제 조선소 작업의 안전성과 효율성을 크게 향상시킬 수 있는 가능성을 확인하였다. |
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| Publication Date | 2025-08-21 |
