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Abstract 선박이나 해양구조물의 제작 과정에서 크레인을 이용하여 블록을 탑재하는 리프팅 작업은 매우 중요한 공정중 하나이다. 블록의 탑재가 정확한 위치와 각도로 이루어지기 위해서는 블록의 제어가 정확하게 이루어져 흔들림이나 회전 등 예기치 못한 움직임이 발생하지 않도록 하는 것이 중요하다. 하지만 블록 리프팅 작업은 크레인과 와이어 로프 등 여러 물체의 제어을 통해 블록의 움직임을 간접적으로 제어해야 하기 때문에, 기존에 사용하던 제어 이론을 적용하기 힘들다. 따라서 본 연구에서는 블록의 움직임을 제어하기 위하여, 기계 학습의 한 종류인 강화 학습 (Reinforcement Learning)을 사용하였다. 본 연구에서는 연속적인 블록의 움직임을 효과적으로 표현하기 위해 강화 학습 방법의 한 종류인 policy gradient 방법을 사용하였고, 이를 위하여 심층 학습 (Deep Learning)을 적용하였다. 이 과정에서 강화 학습의 행동 (Action)으로는 크레인의 전진 속도와 각 와이어 로프를 감아올리는 속도가 주어졌고 보상 (Reward)으로는 블록의 운동으로 설정하였으며, 바람 등 외력의 영향을 고려하여 블록의 움직임이 최소화 되도록 강화 학습을 수행하였다. 그 후 제안된 방법을 검증하기 위해, 기존의 제어 이론을 적용하여 블록 리프팅을 수행하였을 때와 본 연구에서 제안된 강화 학습을 통해 블록 리프팅을 수행했을 때의 차이를 동적 시뮬레이션 프로그램을 통해 비교해 보았다.
Publication Date 2018-05-25

전도현, 노명일, 함승호, 이혜원, "리프팅 블록의 평형 자세 제어를 위한 강화학습 기반의 골리앗 크레인 제어 방법 연구", 2018년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 513, 2018.05.24-25


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