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Abstract 선박을 설계하는 과정에서 여러가지 선형을 검토하며, 그 과정에서 CFD (Computational Fluid Dynamics) 해석을 통해 후보 선형들의 성능을 평가한다. 후보 선형의 성능이 좋지 못하다면, 선형을 다시 설계하거나 일부 편집하는 반복 과정을 통해 성능을 개선한다. 그러나 CFD 해석은 수행 시간이 오래 걸려 시간이 한정적인 선형 설계 단계에서 충분히 많은 반복을 수행할 수 없기에, 최적의 선형을 설계하기가 쉽지 않다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 CFD 해석 대신 딥 러닝 기법을 적용하여 선형의 성능을 예측하는 방법을 제안하였다. 이를 위해, 먼저 총 4개의 특성 곡선으로부터 생성된 정면도를 이용해 선형을 정의하였다. 이때 특선 곡선들의 형상에 따라 선형의 형상 역시 달라진다. 이후 딥 러닝 모델에서 학습할 데이터를 확보하기 위해, 다양한 매개 변수의 조합으로 특성 곡선들을 가공한 후, 이를 통해 생성된 정면도로부터 다양한 선형을 생성하였다. 생성된 선형을 대상으로 CFD 해석을 수행하여 그 결과를 딥 러닝 모델이 예측할 정답 데이터로 활용하였다. 그리고 다양한 딥 러닝 모델에 적용 후 그 결과를 비교하여 선형의 성능을 효과적으로 예측할 수 있는 모델을 최종 선정하였다. 끝으로, 본 연구에서는 제안된 방법의 효용성을 확인하기 위해, 이를 소형 선박의 선형 성능을 예측하는데 적용하여 그 효과를 분석하였다. 향후에는 제안된 방법을 활용해 다수 선형을 미리 검토해 봄으로써 최적의 선형을 선정하는데 활용하고자 한다.
Publication Date 2022-02-10

김진혁, 노명일, 김기수, 여인창, "딥 러닝을 이용한 소형 선박의 성능 예측 방법", 2022년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 제주, 2022.02.09-12


List of Articles
번호 분류 제목 Publication Date
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282 Domestic Conference 차주환, 함승호, 노명일, 이규열, 박광필, 서흥원, "Wire Rope Dynamics 기반의 조선용 탑재 크레인 동역학 시뮬레이션", 2008년도 한국CAD/CAM학회 학술발표회, 평창, pp. 122-128, 2008.01.31-02.02 file 2008-01-31
281 Domestic Conference 차주환, 조두연, 송하철, 노명일, "조선소에서 트랜스포터의 최적 블록 운송 시뮬레이션 시스템 개발 및 적용", 2012년도 한국CAD/CAM학회 학술발표회, 평창, pp. 73-74, 2012.02.01-03 file 2012-02-01
280 Domestic Conference 차주환, 이규열, 함승호, 노명일, 박광필, "해상 크레인과 대형 중량물의 상호 작용을 고려한 탑재 시뮬레이션", 2009년도 한국CAD/CAM학회 학술발표회, 평창, pp. 654-668, 2009.02.04-06 file 2009-02-04
279 Domestic Conference 차주환, 이규열, 노명일, 함승호, 서흥원, 박광필, "조선 공정 시뮬레이션을 위한 동역학 모듈과 가시화 모듈의 통합 방안 연구", 2007년도 한국CAD/CAM학회 학술발표회, 평창, pp. 385-391, 2007.01.31-02.02 file 2007-01-31
278 Domestic Conference 차주환, 노명일, 조두연, 함승호, 이현진, 이규열, 박광필, 서흥원, "이산 사건 및 이산 시간 혼합형 시뮬레이션 커널과 동역학 및 가시화 모듈의 통합 방안을 적용한 블록 탑재 시뮬레이션 개발", 2007년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 서울, pp. 1507-1515, 2007.05.31-06.01 file 2007-05-31
277 Domestic Conference 차주환, 권정한, 함승호, 이규열, 노명일, 박광필, "해상 크레인을 병렬로 연결하여 인양하는 대형 중량물의 동적 거동 계산 시뮬레이션", 2008년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, pp. 921-930, 2008.11.13-14 file 2008-11-13
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