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Abstract 최근 차세대 함정의 수요에 따라 스마트 기술을 도입하는 함정이 많아지고 있다. 차세대 스마트 함정은 기존의 재래식 함정과 다른 운영 방식을 추구한다. 또한, 최근 군 병력 감축과 인건비의 상승에 따라 해군에서는 최소의 승조원으로 함정을 운영하고자 계획하고 있다. 이에 본 연구에서는 함정 내 부서별 인원 배치를 포함한 승조원의 최적 규모를 결정하고, 인원 당 효율을 평가하기 위한 방법을 제안하였다. 먼저 함정 내 승조원의 수를 최소화하고 부서 배치를 최적화하기 위해서, 승조원 수 및 배치에 따른 임무 수행 정도를 평가할 수 있는 대기 행렬 시스템 (queuing system)을 구성하였다. 이후, 임무 수행 효율을 최대화하는 동시에 승조원 수를 최소화할 수 있도록 대기 행렬 시스템을 이용한 최적화 과정을 진행하였다. 선정된 복수 대안들에 대해, 함정 각 부서의 장교와 병사의 비율을 고려한 상세 승조원 배치와 실제 작전 중 발생하는 비상 상황까지 고려하여 임무 수행의 효율을 평가하는 이산 사건 (DEVS: Discrete Event System Specification) 시뮬레이션 방법을 제안하였다. 그리고 시뮬레이션 결과를 활용해 함정에 부여된 각종 임무의 수행 효율 정도와 인원 당 효율을 평가하였다. 끝으로, 제안된 방법을 사용자가 손쉽게 사용할 수 있도록 사용자 인터페이스를 구현하였다. 본 연구에서는 제안된 방법을 미 해군의 Arleigh Burke 구축함에 적용하여, 그 효용성을 확인하였다.
Publication Date 2020-11-25

김기수, 김종웅, 노명일, "대기 행렬과 DEVS 기반 함정의 승조원 운영 최적화 방법", 2020년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 제주, pp.311, 2020.11.25-28


  1. No Image 25Mar
    by
    in Domestic Conference

    이종혁, 노명일, 김기수, 이혜원, "선박 및 해양 구조물의 자동 접이안 시뮬레이션 방법", 2021년도 한국해양과학기술협의회 공동학술대회, 인천, pp. 562, 2021.05.13-14

  2. No Image 25Mar
    by
    in Domestic Conference

    여인창, 노명일, 김진혁, 김기수, "선형 성능의 정성적 평가를 위한 딥 러닝 기반 이미지 시각화 방법", 2021년도 한국해양과학기술협의회 공동학술대회, 인천, pp. 573, 2021.05.13-14

  3. No Image 04Mar
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    in Invited Seminar

    노명일, "선박 설계, 생산 및 운용 단계에서의 딥 러닝 활용 예, 2020년도 선박해양플랜트구조연구회 워크샵, 2021.02.18

  4. No Image 04Mar
    by
    in Domestic Conference

    김진혁, 노명일, 김기수, 여인창, "딥 러닝을 이용한 선형 성능의 우열 관계 예측", 2021년도 한국해양과학기술협의회 공동학술대회, 인천, pp. 572, 2021.05.13-14

  5. No Image 17Nov
    by SyDLab
    in Domestic Conference

    김기수, 김종웅, 노명일, "대기 행렬과 DEVS 기반 함정의 승조원 운영 최적화 방법", 2020년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 제주, pp.311, 2020.11.25-28

  6. No Image 27Oct
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    in Domestic Conference

    김기수, 김종웅, 노명일, "함정의 승조원 운영 평가 및 최적화 방법", 2020년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, pp. 257, 2020.11.05-06

  7. No Image 20Oct
    by
    in Domestic Conference

    이원재, 노명일, 하지상, 이혜원, 공민철, 조영민, 손남선, "선박 주변 인지를 위한 영상 기반 장애물 탐지 및 추적 방법", 2020년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, pp. 241-242, 2020.11.05-06

  8. No Image 20Oct
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    in Domestic Conference

    이준범, 노명일, 김기수, 한기민, 이갑헌, "딥 러닝을 이용한 해기상 및 소요 마력 예측 모델 개발", 2020년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, pp. 453-454, 2020.11.05-06

  9. No Image 20Oct
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    in Domestic Conference

    하지상, 노명일, 김기수, "전문가 시스템과 최적화 기법 기반 배관 라우팅 방법", 2020년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, pp. 402, 2020.11.05-06

  10. No Image 20Oct
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    in Domestic Conference

    전도현, 노명일, 이혜원, "딥 러닝 기반 크레인 와이어 제어를 통한 리프팅 블록의 거동 최소화", 2020년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, pp. 359, 2020.11.05-06

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