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Abstract 최근 증가하고 있는 차세대 함정에 대한 수요에 따라 함정에도 스마트 기술을 도입하고자 분위기가 형성되고 있다. 또한, 최근 해군 병력 감축과 인건비의 상승에 따라 해군에서는 소요 인력을 줄이려는 노력을 지속하고 있다. 따라서, 차세대 함정의 효율적인 운영을 위해 새로운 운영 방식 및 계획이 필요하다. 이에 본 연구에서는 함정 내 부서별 승조원의 배치와 전체 규모를 결정하는 방법을 제안하였다. 총 승조원의 수 및 부서별 배치에 따른 임무 수행 정도를 평가하기 위해 대기 행렬 시스템 (queuing system)을 이용한 1차 최적화를 진행하였다. 이후, 1차 최적화 과정에서 선정된 복수의 상위 대안들에 대해, 각 부서의 장교와 병사의 비율을 포함한 상세 승조원 배치를 고려하여 평시, 전시 업무에 대한 임무 수행 효율을 평가하는 이산 사건 (DEVS: Discrete Event System Specification) 시뮬레이션을 진행하였다. 그리고 결과를 활용해 함정에 부여된 임무의 수행 정도와 부서별 인원당 효율을 평가하였다. 본 연구에서는 제안된 방법을 구축함에 적용하여, 그 효용성을 확인하였다.
Publication Date 2021-06-11

김기수, 노명일, 송하민, 정동근, "차세대 스마트 함정을 위한 승조원 운영 최적화 방법", 2021년도 함정기술무기체계 세미나, 부산, pp. ??, 2021.06.10-11


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    김진혁, 노명일, 여인창, "설계 요구 조건을 고려한 국부 변형 기반 상선의 선형 변환 방법", 2023년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 47, 2023.02.08-11

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    이혜원, 노명일, 함승호, 남보우, "LNG 로딩 암의 최적 설계를 위한 동적 거동 해석 방법", 2023년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 108, 2023.02.08-11

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    전도현, 노명일, 이혜원, 유동훈, "연안 적용을 위한 충돌 위험도 산정 및 충돌 회피 경로 생성 방법", 2023년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 49, 2023.02.08-11

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    김하연, 노명일, 이혜원, 조영민, "센서 데이터를 이용한 선박의 추적 방법", 2023년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 109, 2023.02.08-11

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    조영민, 노명일, 이혜원, 공민철, "자율 운항 선박을 위한 개선된 센서 융합 방법", 2023년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 107, 2023.02.08-11

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    하지상, 노명일, 공민철, 김기수, "격벽, 장비 및 배관을 고려한 선박의 배치 설계 방법", 2023년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 8, 2023.02.08-11

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    여인창, 노명일, 이혜원, 유동훈, "선박용 서라운드 뷰 영상의 자동 생성 방법", 2023년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 45, 2023.02.08-11

  8. Min-Chul Kong, Myung-Il Roh, In-Chang Yeo, Ki-Su Kim, Jeongyoul Lee, Jongoh Kim, Gapheon Lee, "A Detection Method of Objects with Text in Drawings Based on Deep Learning", Proceedings of ISOPE 2023, Ottawa, Canada, 2023.06.19-23

  9. Myung-Il Roh, "Applications of Deep Learning in Ship Design, Production, and Operation Stages", Proceedings of ICDM(International Conference on Decarbonization and Digitalization in Marine Engineering) 2022, Siheung, Korea, 2022.04.28-29

  10. No Image 09Feb
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    노명일, "선박 설계, 생산 및 운용 단계에서의 딥 러닝 활용 예, 2020년도 선박해양플랜트구조연구회 워크샵, 2021.02.18

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