공민철, 노명일, 한인수, 최성원, 김미진, 김정연, 이인석, "효율적인 배관 라우팅을 위한 선체 내 공간 분할 방법", 2025년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 용평, S22-5, 2025.02.19-02.22
Domestic Conference
2025.02.14 10:44
공민철, 노명일, 한인수, 최성원, 김미진, 김정연, 이인석, "효율적인 배관 라우팅을 위한 선체 내 공간 분할 방법", 2025년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 용평, S22-5, 2025.02.19-02.22
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| Abstract | 조선 해양 산업에서는 배관의 자동 라우팅을 위해 경로 탐색 알고리즘을 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 선박 배관 라우팅은 수백 세제곱미터에 이르는 방대한 설계 공간을 다루며, 허용 오차가 수 밀리미터 수준으로 정밀한 작업이 요구된다. 이런 까다로운 조건 때문에, 동일 간격 격자를 활용한 전통적인 설계 공간 설정 방식은 메모리 부족과 긴 탐색 시간 같은 높은 비용 문제를 초래할 가능성이 크다. 더불어 설계 공간 내부에는 선체와 여러 장애물이 존재하므로 이를 정확히 반영할 수 있는 방안도 필요하다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 설계 공간 설정과 경로 탐색을 효율적으로 수행할 수 있는 방법을 제안했다. 먼저, 불필요한 공간의 세밀한 분할을 최소화하기 위해 octree 기반의 격자 생성 방식을 도입했다. Octree는 필요한 영역만 세밀하게 분할하고 불필요한 영역은 분할하지 않아 메모리 사용량을 줄이고 경로 탐색 효율을 높이는 데 효과적이다. 하지만, octree 방식은 시작점과 종료점 근처에서도 공간이 지나치게 세분화되어 배관 경로에 굽힘이 많아지는 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 octree 방식과 동일 간격 격자 방식을 결합한 하이브리드 방안을 제안했다. 설계 공간 대부분은 octree 방식을 적용해 효율성을 극대화하고, 시작점과 종료점처럼 중요한 영역에서는 동일 간격 격자를 적용해 경로의 직진성을 확보했다. 또한, 설계 공간 내 장애물을 효과적으로 반영하기 위해 장애물 근처의 공간을 추가로 세분화하고, 장애물 내부 영역은 비활성화해 배관이 장애물을 회피할 수 있도록 설계했다. 이 방법을 실제 시스템에 적용한 결과, 복잡한 선체 구조 내에서 배관 경로를 신속히 탐색할 수 있었으며, 설계 공간 활용도와 경로 생성 효율성이 크게 향상되는 것을 확인할 수 있었다. |
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| Publication Date | 2025-02-21 |
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공민철, 노명일, 한인수, 최성원, 김미진, 김정연, 이현승, 이인석, "실적 데이터, 배관 설계 특성 및 전문가 지식을 고려한 선박의 자동 배관 배치 방법", 2025년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, pp. 442-443, 2025.11.13-11.14
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한인수, 노명일, 공민철, 최성원, 장화섭, 조연화, 이갑헌, "도면 검토를 위한 지적 사항 검색 방법", 2025년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, p. 437, 2025.11.13-11.14
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김윤식, 노명일, 김하연, 여인창, 손남선, "개선된 학습 기반의 해상 장애물 추적 방법", 2025년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, pp. 405-406, 2025.11.13-11.14
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여인창, 노명일, 최성원, 김윤식, "카메라를 활용한 USV의 접안 지점 및 접근 방향 결정 방법", 2025년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, p. 402, 2025.11.13-11.14
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김진혁, 노명일, 여인창, "다층 퍼셉트론 구조와 자동 갱신형 근사 모델 기반의 선형 최적화 방법", 2025년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, pp. 131, 2025.11.13-11.14
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안도혁, 노명일, 여인창, 이혜원, "블록 탑재를 위한 안전 강화 학습 기반의 대형 크레인 제어 방법", 2025년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, p. 63, 2025.11.13-11.14
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강경현, 노명일, 여인창, "경비 임무를 위한 무인 수상정의 운용 시뮬레이션 방법", 2025년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, p. 61, 2025.11.13-11.14
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최성원, 노명일, 여인창, "불확실성을 고려한 심층 강화 학습 기반 선박의 개선된 충돌 회피 방법", 2025년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, pp. 77, 2025.11.13-11.14
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김하연, 노명일, 안도혁, 여인창, "디지털 트윈 구현을 위한 가상 선박의 모델링 방법", 2025년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, pp. 60, 2025.11.13-11.14
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오승준, 노명일, 김진혁, "인공 지능을 활용한 선형 생성 방법", 2025년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, pp. 131, 2025.11.13-11.14
