Skip to content
Extra Form
Abstract 선박이나 해양플랜트는 여러 개의 블록을 조립 및 탑재하여 건조되기 때문에, 각 블록의 설계 및 조립 일정은 선박 건조의 일정에 큰 영향을 미치는 요소이다. 따라서, 선박의 건조 일정을 예측하기 위해 블록의 설계 진행율에 영향을 주는 요소들에 대한 분석을 통해 각 블록 별 설계 기한 대비 현재 진행율을 확인할 필요가 있다. 하지만, 각 블록의 설계는 각종 3D CAD 프로그램 등을 이용하여 진행되며 각 블록의 설계 시점, 설계자 별 모델링 되는 부품의 수가 일정하지 않을 뿐만 아니라 매일 저장되는 CAD 프로그램의 로그 및 최종 모델링 데이터의 용량이 매우 방대하기 때문에 설계 진행율을 예측하는 데에 어려움이 있다. 본 연구에서는 이러한 대용량 데이터에 대한 분석을 수행하기 위해 빅데이터 (Big Data) 기법을 통해 블록의 설계 진행율을 예측하였다. 이를 위해, 블록의 설계 완성도를 1~10 단계로 나누어 블록에 사용된 총 부품의 개수, 난이도, 완성된 부품 비율, 완성된 부품의 증가량 등 블록의 설계 진행율에 영향을 주는 다양한 설계 변수를 통해 현재의 설계 완성도를 예측하였다. 이 과정에서, 다양한 방법을 통해 설계 진행율을 분석하여 설계 진행율의 정확도를 높이기 위하여 기계 학습 (Machine Learning) 중 지도 학습 (Supervised Learning)의 한 방법인 의사 결정 나무 (Decision Tree) 방법과 최근 회귀 분석 (Regression Analysis) 및 분류 (Classification) 분야에서 각광받고 있는 딥 러닝 (Deep Learning) 기법을 통해 블록의 설계 진행율 분석을 수행하였다. 500개의 블록에 대한 데이터를 350개의 learning set과 150개의 validation set으로 나누어 각 방법을 통해 설계 진행율을 분석한 결과, 의사 결정 나무 및 딥 러닝 양방법 모두 비슷한 정확도로 설계 진행율을 정확하게 예측하는 것을 확인하였다.
Publication Date 2019-05-17

전도현, 노명일, 오민재, 박성우, 이준범, "빅데이터 및 딥 러닝 기술을 이용한 블록의 설계 진행율 분석", 2019년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 332, 2019.05.15-17


List of Articles
번호 분류 제목 Publication Date
347 International Conference Hye-Won Lee, Myung-Il Roh, Seung-Ho Ham, Do-Hyun Chun, "Controller Design of a Gantry Crane for the Safe Erection of Blocks in Shipyards", Proceedings of PRADS 2019, Yokohama, Japan, 2019.09.22-26 file 2019-09-22
346 International Conference Ki-Su Kim, Myung-Il Roh, "Optimal Arrangement Method of a Ship Considering the Performance against Flooding", Proceedings of PRADS 2019, Yokohama, Japan, 2019.09.22-26 file 2019-09-22
345 Domestic Conference 이원재, 노명일, 이성준, 석영수, 오민재, "스케일 정규화를 통한 딥러닝 기반의 선박 이미지 인식 정확도 향상 방법 연구", 2019년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 340, 2019.05.15-17 file 2019-05-17
344 Domestic Conference 이성준, 노명일, 석영수, 이원재, 오민재, 김현수, "멀티스케일 및 다단계 탐지 방법을 활용한 고성능 선박 이미지 인식 방법", 2019년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 333, 2019.05.15-17 file 2019-05-16
343 Domestic Conference 이종혁, 노명일, 김진혁, 이성준, 함승호, "선박 운항의 원격 모니터링을 위한 디지털 트윈 플랫폼", 2019년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 341, 2019.05.15-17 file 2019-05-17
342 Domestic Conference 오민재, 노명일, 김범수, 김용환, "IGES 선형 곡면 데이터로부터의 오프셋 생성 방법", 2019년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 332, 2019.05.15-17 file 2019-05-15
341 Domestic Conference 이준범, 노명일, 김기수, 손명조, 한기민, 김대헌, "딥러닝 기법을 이용한 해기상 데이터 예측", 2019년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 491, 2019.05.15-17 file 2019-05-17
» Domestic Conference 전도현, 노명일, 오민재, 박성우, 이준범, "빅데이터 및 딥 러닝 기술을 이용한 블록의 설계 진행율 분석", 2019년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 332, 2019.05.15-17 file 2019-05-17
339 Domestic Conference 조로만, 노명일, "강화 학습 기반의 다 선박 충돌 회피 알고리즘 연구", 2019년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 186, 2019.05.15-17 file 2019-05-16
338 Domestic Conference 이혜원, 노명일, 함승호, 전도현, "조선소의 블록 탑재 및 턴 오버 작업을 위한 UMS (Underactuated Mechanical System)의 제어 방법", 2019년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 139, 2019.05.15-17 file 2019-05-16
Board Pagination Prev 1 ... 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 ... 54 Next
/ 54

Powered by Xpress Engine / Designed by Sketchbook

sketchbook5, 스케치북5

sketchbook5, 스케치북5

나눔글꼴 설치 안내


이 PC에는 나눔글꼴이 설치되어 있지 않습니다.

이 사이트를 나눔글꼴로 보기 위해서는
나눔글꼴을 설치해야 합니다.

설치 취소