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Abstract 선박 및 해양 구조물의 건조는 여러 개의 작은 단위의 블록을 하나씩 탑재하는 방식으로 진행된다. 블록의 탑재 과정에서 블록의 제어가 정확하게 수행되지 못하거나 블록에 불규칙한 움직임과 흔들림이 발생한다면 블록 간 충돌 또는 간섭이 발생할 수 있다. 따라서 블록의 위치 및 자세는 블록 간 충돌을 피하기 위해 정밀하게 탑재되어야 한다. 한편, 블록의 탑재 과정은 크레인 붐 (boom), 이퀄라이저 (equalizer), 다수의 와이어 로프 (wire rope) 등 서로 연결된 여러 물체의 상호 작용을 통해 수행되며, 블록의 움직임은 이 물체들에 의해 간접적으로 제어되기 때문에 블록의 움직임 변화를 예측하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 로봇 제어 및 인공 지능 분야에서 다양하게 활용되는 심층 강화 학습 (deep reinforcement learning, DRL)을 적용하여 블록의 탑재 과정 중 초기 단계인 블록 리프팅 (lifting) 과정을 수행하였다. 그리고 블록의 불규칙한 움직임을 최소화함으로써 안전성을 높이기 위해 리프팅 전 블록의 초기 평형 자세를 찾았다. 이 과정에서 블록의 형상 및 무게 중심의 변화가 블록 리프팅에 주는 영향을 확인하였으며, 이를 고려한 블록 리프팅을 수행하였다. 끝으로, 본 연구에서 제안된 방법을 검증하기 위하여, 이를 각종 블록 리프팅 시뮬레이션 예제에 적용하였다. 그 결과, 제안된 방법을 통해 효과적으로 블록의 움직임을 최소화하며 블록 리프팅을 수행하는 것을 확인하였다.
Publication Date 2021-11-04

전도현, 노명일, 이혜원, "블록의 형상과 무게 중심을 고려한 갠트리 크레인의 리프팅 자동화 방법", 2021년도 대한조선학회 추계학술발표회, 군산, pp. 589, 2021.11.04-05 


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