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Abstract 선박의 선형 설계 과정에서 선형의 성능을 파악하기 위해 CFD (Computational Fluid Dynamics) 해석을 수행한다. CFD 해석의 결과로 도출된 전 저항 (RTM), 반류 계수 (Wn)와 같은 정량적 지표를 이용하여 설계한 선형의 성능을 평가할 수 있다. 또한, 해석을 통해 얻어진 파고 분포, 압력 분포와 같은 정성적인 데이터도 선형을 평가하는 데 중요하게 활용된다. 이러한 평가 방식은 정량적인 데이터와 정성적인 데이터를 모두 고려하여야 하기 때문에 선형 성능의 우열 관계를 판단하기 위해서는 많은 경험을 가진 설계자가 필요하다. 그리고 숙련자라 하더라도 정성적인 데이터의 특성상 우열 관계가 명확하지 않을 경우 선형 성능을 평가하기 쉽지 않다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 딥 러닝의 한 종류인 합성곱 신경망 (CNN, Convolutional Neural Network)을 이용하여 CFD 해석으로부터 도출된 파고 분포, 압력 분포와 같은 이미지 형태의 정성적인 데이터로부터 선형 성능의 우열 관계를 예측하는 모델을 개발하였다. 개발된 모델의 범용성 및 확장성을 제고하기 위해, 학습된 기존 모델에 다른 선형 또는 다른 선종의 정성적 데이터를 추가로 학습시키는 전이 학습 (transfer learning)을 수행하였다. 이를 통해, 과거에 해석한 데이터를 기반으로 만든 선형 성능 우열 관계 예측 모델을 다른 선형에도 손쉽게 적용할 수 있음을 확인하였다.
Publication Date 2021-08-25

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


  1. No Image 13Oct
    by SyDLab
    in Domestic Conference

    공민철, 노명일, 여인창, 민동기, 정동근, "그래프를 활용한 P&ID 내 장비의 연결 관계 표현 및 분석", 2023년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, p. 53, 2023.08.23-26

  2. No Image 13Sep
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    김하연, 노명일, 하지상, 조영민, 이혜원, "센서 데이터를 활용한 딥 러닝 기반 해상 장애물의 추적 방법", 2023년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 12, 2023.08.23-26

  3. No Image 26Apr
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    전도현, 노명일, 이혜원, 유동훈, 진은석 "입력 데이터의 불확실성과 복잡한 조우 상황을 고려한 충돌 위험도 평가 방법", 2023년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp. 442, 2023.05.02-04

  4. No Image 26Apr
    by SyDLab
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    여인창, 노명일, 공민철, 전도현, 하지상, 유동훈, 진은석, "선박의 자동 접이안을 위한 서라운드 뷰 생성 방법", 2023년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp.315-316, 2023.05.02-04

  5. No Image 26Apr
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    공민철, 노명일, 한인수, 김미진, 김정연, "P&ID 내 객체 및 문자 인식 방법", 2023년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp. 313-314, 2023.05.02-04

  6. No Image 09Jun
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    김진혁, 노명일, 여인창, "설계 요구 조건을 고려한 MLP 기반 상선의 선형 변환 방법", 2023년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp. 309-310, 2023.05.02-04

  7. No Image 09Jun
    by SyDLab
    in Domestic Conference

    김하연, 노명일, 하지상, 조영민, 이혜원, "센서 데이터를 활용한 해상 장애물의 개선된 추적 방법", 2023년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp. 436, 2023.05.02-04

  8. No Image 26Apr
    by SyDLab
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    조영민, 노명일, 전도현, 하지상, 이혜원, 유동훈, 진은석, "개선된 센서 데이텨 연관 및 융합 방법", 2023년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp. 261, 2023.05.02-04

  9. No Image 09Jun
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    김동우, 노명일, 전도현, 우선홍, 김진혁, 김용태, 이혜원, "멤브레인형 액화가스 화물창 1차방벽 최적 형상 개발을 위한 딥러닝 기반 구조 안전성 예측 방법", 2023년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp. 22-23, 2023.05.02-04

  10. No Image 09Jun
    by SyDLab
    in Domestic Conference

    하지상, 노명일, 공민철, 김기수, "장비 및 배관의 다단계 최적화를 활용한 선박의 기관실 배치 방법", 2023년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp. 311, 2023.05.02-04

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