안도혁, 노명일, 여인창, 이혜원, "블록 탑재를 위한 안전 강화 학습 기반의 대형 크레인 제어 방법", 2025년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, p. 63, 2025.11.13-11.14
Domestic Conference
2025.11.11 12:34
안도혁, 노명일, 여인창, 이혜원, "블록 탑재를 위한 안전 강화 학습 기반의 대형 크레인 제어 방법", 2025년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, p. 63, 2025.11.13-11.14
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| Abstract | 블록 탑재 작업은 조선소에서 선박 및 해양 구조물을 건조하는 과정의 핵심 단계로, 이 과정에서 초대형 크레인의 정밀하고 안전한 제어가 필수적이다. 그러나 블록의 형상과 무게, 블록의 러그 (lug) 연결 위치뿐만 아니라 바람과 파도와 같은 외란 등 고려해야 할 요소가 다양하여 안정적인 제어가 쉽지 않다. 특히 갠트리 크레인과 해상 크레인의 경우 와이어 로프 (wire rope), 트롤리 (trolley), 후크 (hook), 붐 (boom) 등이 상호 작용하며 복잡한 동역학적 거동을 나타내므로 제어 난이도가 더욱 높다. 기존의 PID (Proportional-Integral-Derivative) 및 모델 기반 제어 방법은 이러한 복잡한 동역학을 충분히 반영하지 못해 여전히 작업자의 경험에 크게 의존하는 한계가 존재한다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 안전 강화 학습 (safe reinforcement learning) 기반의 크레인 제어 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 크레인과 블록의 위치, 속도, 가속도를 분석하여 트롤리 이동과 와이어 로프의 감기/풀기 (hoisting-up/down) 동작을 동시에 최적화한다. 또한, 안전 제약 조건을 강화 학습 과정에 반영함으로써 와이어 로프 장력의 과도한 증가나 블록의 불안정한 흔들림을 우선적으로 방지하면서 목표 지점에 블록을 위치시킬 수 있도록 한다. 다물체 동역학 기반 시뮬레이션을 통해 검증한 결과, 제안된 방법은 기존 방법에 비해 블록의 흔들림 억제, 제어 안정성 확보, 작업 효율성 향상에서 우수한 성능을 보였다. 또한, 실제 작업 환경과 유사한 시뮬레이션에서 블록의 리프팅 및 반전 (turnover) 작업 등을 성공적으로 수행함을 확인하였다. |
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| Publication Date | 2025-11-13 |
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