최성원, 노명일, 한인수, "과거 실적 데이터에 내재된 설계 경향성을 반영한 배관 자동 라우팅 방법", 2026년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, p. 96, 2026.05.27-05.29
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2026.06.16 13:41
최성원, 노명일, 한인수, "과거 실적 데이터에 내재된 설계 경향성을 반영한 배관 자동 라우팅 방법", 2026년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, p. 96, 2026.05.27-05.29
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| Abstract | 배관 설계는 선체 내부의 복잡한 장비 및 구조를 고려하는 동시에 전문가의 설계 지식을 반영해야 하는 복합적인 문제로, 설계자의 경험과 주관적 판단에 크게 의존한다. 이러한 설계 과정의 반복을 줄이고 효율성을 향상시키기 위해, 배관 자동 라우팅에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존 연구들은 주로 경로 탐색 방법을 기반으로 인접한 경로 후보들을 탐색하는 과정에서 전문가 지식을 정량적으로 반영하고, 이를 바탕으로 경로를 국소적으로 확장하는 방법을 활용했다. 그러나 이러한 방법은 설계 공간 전체의 맥락을 충분히 반영하지 못하며, 이에 따라 초기 탐색 방향이나 국소적 선택이 최종 경로의 품질에 큰 영향을 미칠 수 있다. 또한, 전문가 지식을 규칙 또는 비용 함수의 형태로 정량화하더라도, 이를 다양한 설계 조건에서 일관되게 반영하는 데에는 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해, 본 연구에서는 전문가 지식을 명시적으로 정량화하는 대신, 과거 실적 데이터에 내재된 전문가의 설계 경향성을 심층 신경망 모델이 학습하여 배관 자동 라우팅에 반영하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 설계 공간 정보를 입력으로 받아 전역적인 맥락을 효과적으로 추출하고, 이를 기반으로 배관 경로를 구성하는 주요 경유점을 예측한다. 검증 결과, 제안한 방법은 설계 공간의 공간적 제약을 고려하면서도 학습 데이터의 설계 경향성을 안정적으로 반영함으로써, 보다 일관되고 현실적인 배관 경로를 생성할 수 있음을 보였다. |
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| Publication Date | 2026-05-29 |
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Yun-Sik Kim, Myung-Il Roh, Ha-Yun Kim, In-Chang Yeo, Nam-Sun Son, "An Improved Method for Detection and Tracking of Maritime Obstacles Using Multiple-Sensor Fusion in Real-World Maritime Environments", G-NAOE 2026, Houston, USA, 2026.10.20-24
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최성원, 노명일, 한인수, "과거 실적 데이터에 내재된 설계 경향성을 반영한 배관 자동 라우팅 방법", 2026년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, p. 96, 2026.05.27-05.29
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한인수, 노명일, 여인창, 최성원, "설계자별 다양성을 고려한 선박 도면 내 기호 탐지 방법", 2026년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, p. 96, 2026.05.27-05.29
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안도혁, 노명일, 여인창, 이혜원, 함승호, "안전 강화 학습 기반 대형 크레인의 블록 턴오버 제어 방법", 2026년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, p. 196, 2026.05.27-05.29
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오승준, 노명일, 안도혁, "근사 모델의 자동 갱신을 통한 선형 최적화 방법", 2026년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, p. 121, 2026.05.27-05.29
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Ha-Yun Kim, Myung-Il Roh, Do-Hyuk Ahn, In-Chang Yeo, Seong-Won Choi, "A Method for the Virtual Modeling and Performance Prediction of a Ship to Replace Sea Trials", Proceedings of ICCAS 2026, Singapore, 2026.09.14-16
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Seung-Jun Oh, Myung-Il Roh, Jin-Hyeok Kim, Do-Hyeok Ahn, "Hull Form Optimization Method Using an Uncertainty-Based, Automatically Updated Surrogate Model", Proceedings of ACSMO 2026, Busan, Korea, 2026.05.17-21.
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김윤식, 노명일, 여인창, 안도혁, 김용재, 김서영, 김민승, "시뮬레이션 기반 함정의 승조원 수 최적화 방법", 2026년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, p. 90, 2026.05.27-05.29
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김창현, 노명일, "기계학습 기반 선박 구상선수 형상 개조에 따른 성능 변화 예측의 불확실성 정량화", 2026년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, p. 117, 2026.05.27-05.29
