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Abstract 함정은 충돌, 좌초, 피격 등 다양한 이유로 손상을 입을 수 있으며, 대부분의 경우 침수를 유발하게 된다. 침수 정도에 따라 함정은 평형 상태에 놓일 수도 있고 침몰할 수도 있다. 따라서 위급 상황에서 빠른 시간 내에 침수 해석을 수행해 함정의 최종 상태를 정확하게 예측할 필요성이 있다. 본 연구에서는 침수 해석 기반의 복원성 예측 기술을 연구하였다. 즉, 손상 함정에 대해 침수에 따른 복원성, 평형 도달 또는 침몰 여부, 이에 도달하기까지의 시간, 해수 또는 기름의 유출량 등의 예측 방법을 연구하였다. 제안된 방법의 효용성을 평가하기 위해 함정 예제에 적용하였으며, 그 결과 제안된 방법이 손상 함정의 침수로 인한 복원성 예측 과정에 활용할 수 있음을 확인하였다.
Publication Date 2017-10-27

노명일, 조상래, 정준모, 김영제, 변정우, "손상 함정의 침수 해석 기반 복원성 평가 방법", 2017년도 함정기술무기체계세미나, 부산, 2017.10.26-27


  1. No Image 05Aug
    by SyDLab
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    오민재, 노명일, 김범수, 김용환, "선박의 운항 효율을 고려한 선형 변환 방법", 2019년도 대한조선학회 추계학술발표회, 경주, pp. 480, 2019.10.24-2019.10.25

  2. No Image 08Aug
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    전도현, 노명일, 이혜원, 하지상, 진은석, 김인일, "딥 러닝 기반 자율 운항 선박의 충돌 회피 방법 연구", 2019년도 대한조선학회 추계학술발표회, 경주, pp. 429, 2019.10.24-26

  3. No Image 08Aug
    by SyDLab
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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

  4. No Image 16Aug
    by SyDLab
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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

  5. 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

  6. No Image 05Aug
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    노명일, "스마트 함정의 구현을 위한 설계 기술 연구", 함정기술연구회 하계연구발표회, 진해, 2019.07.18-19

  7. No Image 02Apr
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    전도현, 노명일, 오민재, 박성우, 이준범, "빅데이터 및 딥 러닝 기술을 이용한 블록의 설계 진행율 분석", 2019년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 332, 2019.05.15-17

  8. No Image 02Apr
    by SyDLab
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    이준범, 노명일, 김기수, 손명조, 한기민, 김대헌, "딥러닝 기법을 이용한 해기상 데이터 예측", 2019년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 491, 2019.05.15-17

  9. No Image 02Apr
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    이종혁, 노명일, 김진혁, 이성준, 함승호, "선박 운항의 원격 모니터링을 위한 디지털 트윈 플랫폼", 2019년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 341, 2019.05.15-17

  10. No Image 02Apr
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    이원재, 노명일, 이성준, 석영수, 오민재, "스케일 정규화를 통한 딥러닝 기반의 선박 이미지 인식 정확도 향상 방법 연구", 2019년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 340, 2019.05.15-17

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