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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


  1. 송하민, 노명일, 김기수, "함정의 전투 시나리오를 고려한 승조원 운영 최적화" 2022년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 제주, 2022.02.09-12

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  3. 정동근, 노명일, 김기수, 이준식, 김대혁, 장왕석, "요트 전용의 연안 항해 프로그램 개발", 2022년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 제주, 2022.02.09-12

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  7. 박정호, 노명일, 이혜원, 하지상, 조영민, 손남선, "다중 선박으로부터의 카메라 영상 기반 단일 해상 장애물의 탐지 및 추적 방법", 2022년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 제주, 2022.02.09-12

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  8. Do-Hyun Chun, Myung-Il Roh, Hye-Won Lee, "Deep Reinforcement Learning-Based Ship Collision Avoidance Considering Collision Risk", Proceedings of TEAM 2022, Istanbul, Turkey, pp. 268, 2021.12.06-07

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