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Abstract 선박 및 해양구조물을 설계, 생산, 운용하는 과정 중에는 다양한 데이터가 만들어진다. 이러한 데이터가 누적되면서 각 조선소에서는 많은 양의 데이터를 처리해야하는 상황이 발생하고 있다. 기존에 이용하던 시스템으로는 많은 데이터를 효율적으로 처리하기 힘든 상황이기 때문에 빅데이터 기술 적용에 대한 필요성이 대두되고 있다. 한편, 하나의 해양구조물을 건조하기 위해서는 많은 수의 배관 라인들을 설치해야 하며, 그들을 만들기 위해서는 많은 수의 배관 자재들이 소요된다. 해양구조물의 배관 설계를 위해서는 각 해양구조물의 설계 특성에 대한 이해를 바탕으로 다양한 자재들을 필요한 요소에 배치하는 작업을 반복해야 한다. 배관 자재와 관련된 데이터의 종류는 매우 다양하며, 배관 설계를 진행하면서 생산되는 데이터의 양도 방대하기 때문에, 데이터 분석을 위한 빅데이터 기술의 적용이 필요하다. 본 연구에서는 빅데이터 프레임워크를 이용하여 각 배관 라인에 소요되는 배관 자재들 간의 연관성 분석을 시행하였고, 그 결과를 분석하여 해양구조물의 배관 설계에 지원할 수 있는 방법을 제안하였다.
Publication Date 2018-01-25
박성우, 노명일, 오민재, 김성훈, "빅데이터 기술을 활용한 배관 설계에의 적용 예", 2018년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 횡성, pp. 293, 2018.01.23-26

  1. 전도현, 노명일, 이혜원, 함승호, "심층 강화 학습 기반의 와이어 로프 제어를 통한 블록의 움직임 최소화", 2020년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 339, 2020.02.05-08

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  2. 이혜원, 노명일, 함승호, "조선소의 블록 탑재 자동화를 위한 시뮬레이션 고도화 및 크레인 제어", 2020년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 338, 2020.02.05-08

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  3. 하지상, 노명일, 이종혁, 김진혁, 공민철, 함승호, "디지털 트윈을 이용한 선박 원격 운항 시스템", 2020년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 342, 2020.02.05-08

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  4. 이종혁, 노명일, 이원재, 공민철, 하지상, "해상 물체 탐지를 위한 가상 이미지 데이터셋 생성", 2020년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 340, 2020.02.05-08

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  5. 이준범, 노명일, 김기수, 한기민, 이갑헌, "딥 러닝 기반 해기상 및 선박 소요 마력 예측", 2020년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 343, 2020.02.05-08

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  6. 이원재, 노명일, 이성준, 하지상, 공민철, 이종혁, "선박의 주변 인지를 위한 영상 인식 기반 물체 탐지 및 추적 방법", 2020년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 341, 2020.02.05-08

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  7. 이준범, 노명일, 김기수, 김상엽, 한기민, 김대현, "딥 러닝 기법을 이용한 선박의 소요 마력 예측", 2019년도 대한조선학회 추계학술발표회, 경주, pp. 523, 2019.10.24-26

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  8. 이준범, 노명일, 김기수, 손명조, 한기민, 김대헌, "딥 러닝 기반 해기상 및 소요 마력 예측", 2019년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 235, 2019.08.19-22

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  9. 김진혁, 노명일, 공민철, "부분 재액화 시스템의 유지 및 보수를 위한 증강 현실 컨텐츠 개발", 2019년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 269, 2019.08.19-22

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  10. 이혜원, 노명일, 함승호, 전도현 "블록의 탑재 제어를 위한 갠트리 크레인의 제어기 설계 고도화", 2019년도 대한조선학회 추계학술발표회, 경주, pp. 139, 2019.10.24-26

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