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Abstract 친환경 에너지에 대한 관심의 증가로 인해 최근 많은 풍력 발전기가 설치되고 있다. 특히 육상에 비해 고품질의 바람을 얻을 수 있다는 점에서 해상 풍력 발전기가 주목을 받고 있다. 이러한 해상 풍력 발전기는 육상의 조선소 등에서 제작된 후, 해상 크레인을 이용하여 운용 지점까지 이송되어 설치되는데 이때 안전이 보증되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 시뮬레이션 기법을 활용하여 해상 크레인을 이용한 해상 풍력 발전기의 이송 및 설치 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과, 본 기법이 이송 및 설치 방법에 대한 검증용으로 충분히 활용 가능함을 확인할 수 있었다.
Publication Date 2013-04-11

노명일, 구남국, 하솔, 이규열, "해상 크레인을 이용한 해상 풍력 발전기의 이송 및 설치 시뮬레이션", 2013년도 한국전산구조공학회 학술발표회, 여수, pp. 292-295, 2013.04.11-12


  1. 김진혁, 노명일, 공민철, "증강 현실 기술을 이용한 장비의 원격 운영 및 유지 보수 방법", 2019년도 대한조선학회 추계학술발표회, 경주, pp. 196, 2019.10.24-26

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  2. 김진혁, 노명일, 김기수, 공민철, "증강 현실 기술을 이용한 장비의 원격 유지 보수", 2020년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 361, 2020.02.05-08

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  3. 김진혁, 노명일, 김기수, 여인창, "딥 러닝을 이용한 소형 선박의 성능 예측 방법", 2022년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 제주, 2022.02.09-12

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  4. 김진혁, 노명일, 김기수, 여인창, 남정우, 이상현, 장영훈, "딥 러닝을 이용한 선형 성능의 우열 관계 예측", 2021년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 인천, pp. 572, 2021.05.13-14

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  5. 김진혁, 노명일, 김기수, 여인창, 남정우, 이상현, 장영훈, "미세 조정을 적용한 선형 성능 우열 관계 예측 모델의 전이 학습", 2021년도 대한조선학회 추계학술발표회, 군산, pp. 673, 2021.11.04-05

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  6. 김진혁, 노명일, 김기수, 여인창, 남정우, 이상현, 장영훈, "전이 학습을 이용한 선형 성능 우열 관계 예측 모델", 2021년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 189, 2021.08.25-28

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  7. 김진혁, 노명일, 여인창, "선형 설계를 위한 GNN의 적용 방안 연구", 2023년도 대한조선학회 추계학술발표회, 울산, pp. 450, 2023.11.02-03

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  8. 김진혁, 노명일, 여인창, "설계 요구 조건을 고려한 MLP 기반 상선의 선형 변환 방법", 2023년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp. 309-310, 2023.05.02-04

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  9. 김진혁, 노명일, 여인창, "설계 요구 조건을 고려한 국부 변형 기반 상선의 선형 변환 방법", 2023년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 47, 2023.02.08-11

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  10. 김진혁, 노명일, 여인창, 김기수, 오민재, "딥 러닝을 이용한 소형 선박의 저항 예측", 2022년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 290, 2022.06.02-04

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