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Abstract 크레인을 이용한 블록의 탑재는 조선소에서 선박 및 해양 구조물을 제작하기 위해 필요한 중요한 공정이다. 이 과정에서, 블록과 구조물의 충돌 및 와이어 로프에 과도한 하중이 가해지는 것을 방지하기 위하여 블록의 움직임을 정확하게 제어할 필요가 있다. 하지만 블록의 움직임은 크레인, 트롤리, 후크, 이퀄라이저 및 와이어 로프 등의 다양한 물체에 의해 간접적으로 제어되기 때문에, 블록 리프팅 과정에서 블록을 정확하게 제어하기 힘들다. 따라서 본 연구에서는 블록 리프팅을 위한 심층 강화 학습 (Deep Reinforcement Learning) 기반의 와이어 제어 방법을 제안했다. 제안한 방법은 블록의 무게 중심 변화 및 모델링의 불확실성을 고려하여 블록을 제어할 수 있다. 또한, 이 방법은 불규칙한 외란으로 인한 블록의 예상치 못한 움직임에 적절히 대응할 수 있다. 이를 위해, 본 연구에서는 블록의 위치,방향, 각속도, 와이어 로프의 감아 올리는 속도 등을 심층 강화 학습의 인공 신경망의 입력 상태 (state)로 설정하였다. 그리고 블록에 대한 행동 (action)으로서 와이어 로프의 감아 올리는 속도를 설정하였다. 끝으로 블록의 각 방향각도를 최소화하고 일정한 블록 리프팅 속도를 유지하기 위해 이들을 보상 (reward)으로 설정하였다. 본 연구에서는 제안된 방법의 효용성을 검증하기 위해, 이를 다양한 시뮬레이션 예제에 적용하였고 기존의 방법과 비교했다. 그결과, 제안된 방법은 모델링 불확실성이 있는 블록을 효과적으로 제어할 수 있었으며, 불규칙한 외란으로 인한 블록의 예기치 못한 움직임에 효과적으로 대응하는 것을 확인하였다.
Publication Date 2022-02-11

전도현, 노명일, 이혜원, 함승호, "블록의 특성을 고려한 크레인의 와이어 제어 방법", 2022년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 제주, 2022.02.09-12


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

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