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Abstract 함정의 초기 설계 과정은 다양한 설계 대안을 비교하여 최적 대안을 선정하고, 이를 통해 추상적인 운용 개념을 구체적인 요구 조건으로 전환하는 과정이다. 이 과정에서 설계자는 기존 함정의 실적 자료를 바탕으로 설계 안들의 초기 주요 제원을 추정하고, 이를 최적 안 선정의 지표로 활용한다. 그러나 기존 방식은 주로 설계자의 경험에 의존하여 수행됨에 따라 많은 시간이 소요되고, 또한 복원 성능, 조종 성능 등 선박 성능을 충분히 고려하지 못해 최적 안이 선정된 이후에도 제원이 변경되는 경우가 발생하였다. 이 문제를 극복하기 위해, 본 연구에서는 최적화 기법을 활용하여 함정의 초기 주요 제원을 결정하는 방법을 제안하였다. 초기 주요 제원을 설계 변수로 설정하고, 경하 중량 최소화를 목적 함수로 삼았으며, 장비 및 구획 배치, 복원 성능, 조종 성능 등을 제약 조건으로 하는 최적화 문제를 정식화하였다. 이를 풀기 위한 최적화 알고리즘으로 유전 알고리즘 (GA: Genetic Algorithm)을 활용했다. 마지막으로, 제안된 방법을 소형 무인 수상정 (USV: Unmanned Surface Vehicle) 예제에 적용하였다. 그 결과, 제안된 방법이 초기 설계 과정에서 주요 제원을 결정하는 데 효과적으로 활용될 수 있음을 확인하였다.
Publication Date 2024-11-14

박동규, 노명일, 공민철, 여인창, "요구 조건을 고려한 소형 함정의 초기 제원 최적화 방법", 2024년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, p. 213, 2024.11.14-11.15


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    박동규, 노명일, 공민철, 여인창, "요구 조건을 고려한 소형 함정의 초기 제원 최적화 방법", 2024년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, p. 213, 2024.11.14-11.15

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    최성원, 노명일, 여인창, 유원철, 한선도, "과거 운항 기록을 반영한 소형 선박의 경로 계획 방법", 2024년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, p. 152, 2024.11.14-11.15

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    박동규, 노명일, 공민철, "무인 수상정의 초기 제원 결정 프로그램", 2024년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, p. 31, 2024.08.21-08.23

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    안도혁, 노명일, 여인창, 전도현, "강화 학습 기반 해상 크레인의 블록 탑재 제어 방법", 2024년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, p. 534, 2024.11.14-11.15

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    김진혁, 노명일, 여인창, "유체 역학적 성능을 고려한 MLP 기반의 선형 최적화 방법", 2024년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, p. 14, 2024.11.14-11.15

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    공민철, 노명일, 한인수, 최성원, 김미진, 김정연, 이인석, "선체 내 장애물을 고려한 개선된 배관 라우팅 방법", 2024년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, p. 368, 2024.11.14-11.15

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    안도혁, 노명일, 공민철, 여인창, 김하연, "선박 탐지 모델의 학습을 위한 가상 해양 환경", 2024년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, p. 30, 2024.08.21-08.23

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    김하연, 노명일, 여인창, 김윤식, 유동훈, 진은석, "레이더 기반 해양 장애물 탐지 및 추적", 2024년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, p. 32, 2024.08.21-08.23

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    김윤식, 노명일, 김하연, 여인창, 손남선, "실해역 실험 데이터를 이용한 무인 수상정의 추적 및 융합 결과 분석", 2024년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, p. 17, 2024.08.21-08.23

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    한인수, 노명일, 공민철, 민동기, 정동근, "실적선 P&ID의 데이터베이스화 및 활용 방법", 2024년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, p. 29, 2024.08.21-08.23

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