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Abstract 선형의 최적 설계 과정은 기준선의 선형으로부터 형상을 조금씩 바꿔 가며 선주의 요구조건을 만족하며 성능이 최적이 되는 선형을 찾는 과정이다. 이 과정에서 선형의 성능을 평가하기 위해 CFD (Computational Fluid Dynamics) 해석이 주로 이용된다. 선형 성능을 도출하기 위해 점성항을 고려한 RANS (Reynolds-Averaged Navier-Stokes equations) 기반의 해석이 주로 사용된다. RANS 기반의 해석은 많은 시간이 소요되기에 전역 최적화 알고리즘과 같이 많은 해석이 요구되는 알고리즘에 적용하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 해석 시간을 단축하기 위해 소형 선박의 선형을 매개변수화 한 뒤, 선형의 매개변수로부터 선형의 성능을 예측하는 딥 러닝 모델을 개발하였다. 딥 러닝 모델의 경우 학습을 위한 데이터가 많이 필요하고, 학습에도 시간이 오래 걸린다. 하지만 학습이 완료되면 해당 모델을 이용해 빠른 시간 내에 새로운 선형의 해석 결과를 예측할 수 있다는 장점이 있다. 따라서 이를 이용하면 선형 설계 과정에서 전역 최적화가 가능하다. 본 연구에서는 약 300척의 소형 선박에 대하여 RANS의 일종인 k-epsilon 난류 모델을 이용한 CFD 해석을 수행하여 선형 매개변수-선형 성능 데이터를 확보하였다. 그리고 해당 데이터를 활용해 선형 성능을 예측하는 모델을 학습하였다. 선형 성능 예측 모델의 예측 오차율은 약 2.3%로 점성항을 고려하지 않은 Euler 방정식 기반의 CFD 해석을 수행하는 것에 비해 나은 성능을 보였다. 따라서 본 연구에서 제안한 선형 성능 예측모델의 효용성을 확인하였으며, 추후 이를 기반으로 선형의 전역 최적화를 수행할 수 있을 것으로 예상한다.
Publication Date 2022-06-02

김진혁, 노명일, 여인창, 김기수, 오민재, "딥 러닝을 이용한 소형 선박의 저항 예측", 2022년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 290, 2022.06.02-04


  1. No Image 11Jan
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    in Domestic Conference

    여인창, 노명일, 공민철, 유동훈, 진은석, "LIDAR를 이용한 선박의 위치 예측 알고리즘", 2024년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, p. 99, 2024.01.29-02.01

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    공민철, 노명일, 하지상, 한인수, 김미진, 김정연, "선박 내 배관의 자동 배치를 위한 P&ID의 그래프 변환 방법", 2024년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, p. 129, 2024.01.29-02.01

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    박동규, 노명일, 하지상, "무인 수상정의 개념 설계를 위한 주요 제원 최적화 방법", 2023년도 한국해군과학기술학회 동계학술발표회, 대전, pp. 110-141, 2023.12.07-08

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    Myung-Il Roh, "Core AI Technologies for Autonomous Ships", 2023 Annual Autumn Meeting, JASNAOE (Japan Society of Naval Architects and Ocean Engineers), Nagasaki, Japan, 2023.11.27-28

  5. No Image 22Nov
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    김정연, 노명일, 이현승, 이인석, 김미진, 신동규, 유한준, "도면 내 배관 시스템의 자동 매칭 알고리즘", 2023년도 대한조선학회 추계학술발표회, 울산, 2023.11.02

  6. No Image 09Nov
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  7. No Image 09Nov
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    in Domestic Conference

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    한인수, 노명일, 공민철, 이정렬, 박서윤, "자연어 처리 기술을 활용한 선박 규정 검색 알고리즘", 대한조선학회 추계학술발표회, 울산, pp. 113, 2023.11.02-03

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    박동규, 노명일, 하지상, "최적화 기법을 활용한 무인 수상정의 초기 제원 결정", 2023년도 대한조선학회 추계학술발표회, 울산, pp. 111, 2023.11.02-03

  10. No Image 06Nov
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    김하연, 노명일, 조영민, 하지상, 손남선, "센서 데이터를 활용한 해상 장애물 추적 방법 및 실해역 적용 사례", 2023년도 대한조선학회 추계학술발표회, 울산, pp. 211, 2023.11.02-03

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