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Abstract 선박의 설계부터 건조, 운용의 과정에서 많은 양의 다양한 데이터들이 생성되고 저장된다. 따라서 조선 분야에서는 이러한 많은 양의 데이터로부터 의미 있는 결과를 도출하여 의사결정에 활용하기 위한 움직임이 활발히 진행되고 있다. 이렇게 많은 양의 데이터를 처리하기 위해서는 빅데이터 기술이 필요하다. 조선소에서 생성되는 데이터 중 해양구조물의 배관과 관련된 데이터는 그 크기와 종류가 다양하다. 해양구조물을 건조하는 과정에는 배관과 관련된 많은 수의 자재와 부품들을 조달하는 과정이 포함된다. 이러한 과정에서 구매 시 설계에서 전달한 자재 리스트 외에 재고, 프로젝트 일정, 자재별 소요량 및 소요 시점 등과 같은 정보가 함께 전달되지 않는 경우 정보의 검색을 위해서 추가적인 시수가 들어가는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 여러 개의 해양구조물의 특성과 공정 시점별 배관 자재 소요량에 대한 분석을 통해 예측 모델을 생성하고 다음 프로젝트의 자재 소요량을 예측할 수 있도록 하였다. 예측 모델은 빅데이터 기술 기반의 회귀 분석을 통해 생성하였다. 본 연구에서 제시한 모델을 실제 사례와 비교하여 검증하였으며, 그 결과 높은 정확도로 자재 소요량을 예측할 수 있어 이를 통해 실제 조달 과정에서의 사용성을 확인하였다.
Publication Date 2019-01-25

박성우, 오민재, 노명일, "해양 구조물 배관 자재 소요량의 빅데이터 분석", 2019년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 319, 2019.01.23-26.


  1. No Image 17Dec
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    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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    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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    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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    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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    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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    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

  7. No Image 16Oct
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    이준범, 노명일, 김기수, 김상엽, 한기민, 김대현, "딥 러닝 기법을 이용한 선박의 소요 마력 예측", 2019년도 대한조선학회 추계학술발표회, 경주, pp. 523, 2019.10.24-26

  8. No Image 16Aug
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    이준범, 노명일, 김기수, 손명조, 한기민, 김대헌, "딥 러닝 기반 해기상 및 소요 마력 예측", 2019년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 235, 2019.08.19-22

  9. No Image 16Aug
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    김진혁, 노명일, 공민철, "부분 재액화 시스템의 유지 및 보수를 위한 증강 현실 컨텐츠 개발", 2019년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 269, 2019.08.19-22

  10. No Image 08Aug
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    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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