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Abstract 선박의 연료 소모량을 최소로 하는 항로를 결정하기 위해서는 해기상 정보의 확보와 그에 따른 소요 마력의 추정이 필요하다. 해기상 정보는 일반적으로 기상 정보 업체 (NOAA, ECMWF 등)로부터 취득할 수 있다. 하지만 운항 중인 선박에서 해기상 정보의 취득이 어렵거나 기상 정보 업체에서 제공하지 않는 보다 장기의 예측이 필요할 경우에는 해기상 정보를 자체적으로 예측할 수 있는 방법이 필요하다. 기존의 연구에서는 주로 특정 해역에서 파고, 파 주기 등 제한된 해기상 정보에 대한 예측만 이루어져 적용에 한계가 존재했다. 또한 소요 마력의 추정은 고도의 계산을 필요로 하기 때문에 실시간으로 계산하기 위해서는 쉽지 않고, 이를 해결하기 위해 통계적인 방법 등 간단한 방법을 활용할 경우 예측 값의 정확도에 문제가 있었다. 따라서 본 연구에서는 파고, 파 주기, 파향, 풍속, 풍향, 유속, 유향, 수온 등 8가지 해기상 정보를 전 해상 영역에 대해 예측할 수 있는 방법을 연구했다. 나아가 예측된 해기상 정보를 통해 선박의 소요 마력을 예측하는 방법을 연구하였다. 즉, 각각의 예측을 위해 DFN (Deep Feedforward Neural network), LSTM (Long Short-Term Memory), 그리고 convolutional LSTM 등 딥 러닝 기술을 이용하였다. 제안된 방법의 효용성을 검토하기 위해 실제 데이터와의 비교 검증을 수행하였으며, 그 결과 충분히 적용 가능한 수준의 예측 모델을 도출하였음을 확인하였다.

Keyword: Ocean Environmental Data, Required Power of a Ship, Economic Route, DFN (Deep Feedforward Neural network), LSTM (Long Short-Term Memory), Convolutional LSTM
Publication Date 2019-08-21

이준범, 노명일, 김기수, 손명조, 한기민, 김대헌, "딥 러닝 기반 해기상 및 소요 마력 예측", 2019년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 235, 2019.08.19-22


  1. 여인창, 노명일, 공민철, 민동기, 정동근, "선박의 Safety Plan 검토를 위한 자동 데이터 생성과 딥 러닝 기반 객체 검출", 2023년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 13, 2023.08.23-26

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  2. 한인수, 노명일, 공민철, "딥 러닝을 활용한 P&ID 내 장비 인식 방법", 2023년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 11, 2023.08.23-26

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  3. 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

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  4. 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

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  5. 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

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  6. 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

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  7. 공민철, 노명일, 한인수, 김미진, 김정연, "P&ID 내 객체 및 문자 인식 방법", 2023년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp. 313-314, 2023.05.02-04

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  8. 김진혁, 노명일, 여인창, "설계 요구 조건을 고려한 MLP 기반 상선의 선형 변환 방법", 2023년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp. 309-310, 2023.05.02-04

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

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  10. 조영민, 노명일, 전도현, 하지상, 이혜원, 유동훈, 진은석, "개선된 센서 데이텨 연관 및 융합 방법", 2023년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp. 261, 2023.05.02-04

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