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Abstract 현재 해군의 필요 승조원 산출 및 운영 방법은 노하우를 갖춘 전문가와 실적선기반의 자료에 의존하고 있
다. 최근함정의 대형화, 탑재 무장의 다양화 등의 이유로 함정에 필요한 승조원은 점차 증가하고 있으나, 스
마트 기술/장비의 도입 및 승조원의 효율적인 운영 등을 이유로 승조원을 최적화하고자 하는 요구가 높아지
고 있다. 그러나 실적선기반의 승조원 산출 및 운영 방법을 차세대 함정들에 그대로 적용하기에는 한계가
있다. 따라서 본 연구에서는 함정의 탑재 장비와 제원 및 전투 시나리오가 주어진 경우, 최적의 승조원 규모
및 배치를 결정하는 방법을 제안하였다. 첫번째로, 현재 적용하고 있는 관습 또는 실적선기반의 경험에 따
라 승조원 개략 규모 및 배치 안을 산출한다. 이는, 오랜 시간 함을 운용해 온 해군의 관습 (당직 배치 등)과
무장 운용 시 필요한 인력 등을 실적선을 기반으로 우선 산출하는 것이다. 두번째로, 해당 배치 안에 대해
각각의 인원이 전투 시나리오에 따른 임무의 수행 정도를 파악하고, 현재 인원이 과도하게 배치된 부서 및
직별을 감소시켜 나가며, 승조원의 최적 규모 및 배치를 결정한다. 이때, 함정의 실제 전투 상황을 모사한 시
나리오를 고려하여 작전 중 발생하는 임무와 각 승조원의 배치를 고려하여 임무 수행 시간 및 효율을 비교,
분석하는 이산사건 (DEVS: Discrete Event System Specification) 시뮬레이션 및 최적화 방법을 적용하였다.
본 연구에서 제안한 방법의 효용성을 검증하기 위해, 제안된 방법을 미 해군의 Areigh Burk급 구축함의 승
조원 최적화 과정에 적용하였다. 그 결과, 제안된 방법이 함정의 승조원 운영 최적화 과정에 충분히 활용될
수 있음을 알 수 있었다.
Publication Date 2022-02-10

송하민, 노명일, 김기수, "함정의 전투 시나리오를 고려한 승조원 운영 최적화", 2022년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 제주, 2022.02.09-12


List of Articles
번호 분류 제목 Publication Date
243 Domestic Conference 하지상, 노명일, 김기수, "전문가 시스템과 최적화 기법 기반 배관 라우팅 방법", 2020년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, pp. 402, 2020.11.05-06 file 2020-11-06
242 Domestic Conference 이준범, 노명일, 김기수, 한기민, 이갑헌, "딥 러닝을 이용한 해기상 및 소요 마력 예측 모델 개발", 2020년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, pp. 453-454, 2020.11.05-06 file 2020-11-06
241 Domestic Conference 이원재, 노명일, 하지상, 이혜원, 공민철, 조영민, 손남선, "선박 주변 인지를 위한 영상 기반 장애물 탐지 및 추적 방법", 2020년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, pp. 241-242, 2020.11.05-06 file 2020-11-06
240 Domestic Conference 이혜원, 노명일, 남보우, 함승호, "Loading Arm으로 연결된 FLNG와 LNGC의 다물체 역학 기반 부유체 운동 해석", 2020년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, pp. 283, 2020.11.05-06 file 2020-11-05
239 Domestic Conference 전도현, 노명일, 이혜원, "딥 러닝 기반 크레인 와이어 제어를 통한 리프팅 블록의 거동 최소화", 2020년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, pp. 359, 2020.11.05-06 file 2020-11-05
238 Domestic Conference 김기수, 김종웅, 노명일, "함정의 승조원 운영 평가 및 최적화 방법", 2020년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, pp. 257, 2020.11.05-06 file 2020-11-05
237 Domestic Conference 이원재, 노명일, 하지상, 이혜원, 공민철, 조영민, 손남선, "딥 러닝을 이용한 무인선의 영상 기반 장애물 탐지 및 추적", 2020년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp. 523, 2020.07.22-23 file 2020-07-22
236 Domestic Conference 공민철, 노명일, 김기수, 이정렬, 김종오, 이갑헌 "딥 러닝을 이용한 도면 내 객체 및 문자 추출 방법", 2020년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp. 166, 2020.07.22-23 file 2020-07-22
235 Domestic Conference 전도현, 노명일, 이혜원, 하지상, "선박 충돌 회피 문제에 대한 강화 학습의 효용성", 2020년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp. 167, 2020.07.22-23 file 2020-07-22
234 Domestic Conference 이준범, 노명일, 김기수, 한기민, 이갑헌, "딥 러닝 기반 해기상 및 선박 소요 마력 예측", 2020년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 343, 2020.02.05-08 file 2020-02-07
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