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Abstract 현재 선박의 장비 배치 및 배관 라우팅 과정은 설계 경험과 노하우를 갖춘 전문가에 의존하고 있다. 따라서, 설계자의 숙련도에 따라, 설계 수준이나 수행 시간에 차이가 나며, 전문가의 부재 시 설계에 어려움을 겪는다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해 전문가의 경험과 지식을 전산화한 전문가 시스템을 구성하고, 이를 최적화 기법과 연계해 최적 장비 배치 및 배관 라우팅 방법을 제안하였다. 설계 안의 다양한 정보들을 체계적으로 전산화하기 위해 배치 템플릿 모델 (Arrangement Template Model)을 구성해 자료 구조를 표현했으며, 전문가들의 경험과 지식을 전산화하기 위한 배치 평가 모델 (Arrangement Evaluation Model)의 도입을 통해 설계 안의 적합도를 평가했다. 또한, 여러 장비 배치 및 배관 라우팅 대안들을 검토하고, 최적화하기 위한 최적화 문제를 정식화 하였다. 이 과정에서 배치 평가 모델을 통해 평가된 결과를 장비 배치 및 배관 라우팅 최적화 문제의 목적 함수로 활용함으로써 최적화 기법을 전문가 시스템과 연계하였다. 제안된 방법을 검증하기 위해 실제 장비 배치 및 배관 라우팅 설계 안에 적용하여, 최적화된 결과와 실제 설계 안을 비교하였다. 그 결과, 배관 길이, 공간 가용성, 전문가 지식 적합도 등의 목적 함수들을 사용자의 의도에 맞게 고려함으로써 사용자의 의도에 맞는 최적 장비 배치 및 배관 라우팅 설계 안을 제안할 수 있음을 확인했다.

Keywords: Optimal arrangement(최적 배치), Equipment arrangement(장비 배치), Pipe routing(배관 라우팅), Expert system(전문가 시스템), Optimization technique(최적화 기법)
Publication Date 2021-11-05

하지상, 노명일, 김기수, "전문가 시스템을 활용한 최적 장비 배치 및 배관 경로 생성 방법", 2021년도 대한조선학회 추계학술발표회, 군산, pp. 654, 2021.11.04-05


  1. Do-Hyun Chun, Myung-Il Roh, In-Chang Yeo, "Optimum Design of Membrane-type LNG Tanks for Installing Insulation", Proceedings of G-NAOE 2022, Changwon, Korea, 2022.11.06-10

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  2. 박정호, 노명일, 이혜원, 조영민, 손남선, "영상 기반의 선박 추적을 위한 개선된 방법", 2022년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, p.311, 2022.06.02-04

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

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  4. Dong-Guen Jeong, Myung-Il Roh, Ki-Su Kim, Jun-Sik Lee, Dae-Hyuk Kim, Wang-Seok Jang, "A Method for Route Planning of Small Ships in Coastal Areas", Proceedings of ICDM 2022, Si-Heung, Korea, 2022.04.28-29

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  5. Do-Hyun Chun, Myung-Il Roh, Hye-Won Lee, Seung-Ho Ham, "A Block Lifting Method with Wire Ropes Based on Deep Reinforcement Learning", Proceedings of ICDM 2022, Si-Heung, Korea, 2022.04.28-29

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