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
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
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Abstract | 선박이나 해양플랜트는 여러 개의 블록을 조립 및 탑재하여 건조되기 때문에, 각 블록의 설계 및 조립 일정은 선박 건조의 일정에 큰 영향을 미치는 요소이다. 따라서, 선박의 건조 일정을 예측하기 위해 블록의 설계 진행율에 영향을 주는 요소들에 대한 분석을 통해 각 블록 별 설계 기한 대비 현재 진행율을 확인할 필요가 있다. 하지만, 각 블록의 설계는 각종 3D CAD 프로그램 등을 이용하여 진행되며 각 블록의 설계 시점, 설계자 별 모델링 되는 부품의 수가 일정하지 않을 뿐만 아니라 매일 저장되는 CAD 프로그램의 로그 및 최종 모델링 데이터의 용량이 매우 방대하기 때문에 설계 진행율을 예측하는 데에 어려움이 있다. 본 연구에서는 이러한 대용량 데이터에 대한 분석을 수행하기 위해 빅데이터 (Big Data) 기법을 통해 블록의 설계 진행율을 예측하였다. 이를 위해, 블록의 설계 완성도를 1~10 단계로 나누어 블록에 사용된 총 부품의 개수, 난이도, 완성된 부품 비율, 완성된 부품의 증가량 등 블록의 설계 진행율에 영향을 주는 다양한 설계 변수를 통해 현재의 설계 완성도를 예측하였다. 이 과정에서, 다양한 방법을 통해 설계 진행율을 분석하여 설계 진행율의 정확도를 높이기 위하여 기계 학습 (Machine Learning) 중 지도 학습 (Supervised Learning)의 한 방법인 의사 결정 나무 (Decision Tree) 방법과 최근 회귀 분석 (Regression Analysis) 및 분류 (Classification) 분야에서 각광받고 있는 딥 러닝 (Deep Learning) 기법을 통해 블록의 설계 진행율 분석을 수행하였다. 500개의 블록에 대한 데이터를 350개의 learning set과 150개의 validation set으로 나누어 각 방법을 통해 설계 진행율을 분석한 결과, 의사 결정 나무 및 딥 러닝 양방법 모두 비슷한 정확도로 설계 진행율을 정확하게 예측하는 것을 확인하였다. |
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Publication Date | 2019-05-17 |
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정동근, 노명일, 김기수, 이준식, 김대혁, 장왕석, "연안 항해용 소형 선박을 위한 경로 계획 알고리즘", 2021년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 426, 2021.08.25-28
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송하민, 노명일, 김기수, "차세대 함정을 위한 승조원 규모 및 배치 최적화 방법", 2021년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 428, 2021.08.25-28
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조영민, 노명일, 이혜원, 진은석, 유동훈, "가상 환경에서의 선박 추적을 위한 AIS 및 RADAR 데이터 융합", 2021년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 307, 2021.08.25-28
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김기수, 노명일, 송하민, 정동근, "차세대 스마트 함정을 위한 승조원 운영 최적화 방법", 2021년도 함정기술무기체계 세미나, 부산, 2021.06.10-11
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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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여인창, 노명일, 김진혁, 김기수, "선형 성능의 정성적 평가를 위한 딥 러닝 기반 이미지 시각화 방법", 2021년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 인천, pp. 573, 2021.05.13-14
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이종혁, 노명일, 김기수, 이혜원, "선박 및 해양 구조물의 자동 접이안 시뮬레이션 방법", 2021년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 인천, pp. 562, 2021.05.13-14
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하지상, 노명일, 김진혁, 김기수, "경로 탐색 알고리즘과 전문가 시스템을 활용한 배관 경로 생성 최적화 방법", 2021년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 인천, pp. 409, 2021.05.13-14
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노명일, "선박 설계, 생산 및 운용 단계에서의 딥 러닝 활용 예, 2020년도 선박해양플랜트구조연구회 워크샵, 2021.02.18
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김기수, 김종웅, 노명일, "대기 행렬과 DEVS 기반 함정의 승조원 운영 최적화 방법", 2020년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 제주, pp. 311, 2020.11.25-28