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Abstract 함정의 초기 설계 과정은 다양한 설계 대안을 비교하여 최적 대안을 선정하고, 이를 통해 추상적인 운용 개념을 구체적인 요구 조건으로 전환하는 과정이다. 이 과정에서 설계자는 기존 함정의 실적 자료를 바탕으로 설계 안들의 초기 주요 제원을 추정하고, 이를 최적 안 선정의 지표로 활용한다. 그러나 기존 방식은 주로 설계자의 경험에 의존하여 수행됨에 따라 많은 시간이 소요되고, 또한 복원 성능, 조종 성능 등 선박 성능을 충분히 고려하지 못해 최적 안이 선정된 이후에도 제원이 변경되는 경우가 발생하였다. 이 문제를 극복하기 위해, 본 연구에서는 최적화 기법을 활용하여 함정의 초기 주요 제원을 결정하는 방법을 제안하였다. 초기 주요 제원을 설계 변수로 설정하고, 경하 중량 최소화를 목적 함수로 삼았으며, 장비 및 구획 배치, 복원 성능, 조종 성능 등을 제약 조건으로 하는 최적화 문제를 정식화하였다. 이를 풀기 위한 최적화 알고리즘으로 유전 알고리즘 (GA: Genetic Algorithm)을 활용했다. 마지막으로, 제안된 방법을 소형 무인 수상정 (USV: Unmanned Surface Vehicle) 예제에 적용하였다. 그 결과, 제안된 방법이 초기 설계 과정에서 주요 제원을 결정하는 데 효과적으로 활용될 수 있음을 확인하였다.
Publication Date 2024-11-14

박동규, 노명일, 공민철, 여인창, "요구 조건을 고려한 소형 함정의 초기 제원 최적화 방법", 2024년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, p. 213, 2024.11.14-11.15


List of Articles
번호 분류 제목 Publication Date
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584 International Conference Yun-Sik Kim, Myung-Il Roh, Ha-Yun Kim, In-Chang Yeo, Nam-Sun Son, "An Improved Method for Detection and Tracking of Maritime Obstacles Using Multiple-Sensor Fusion", Proceedings of OMAE 2026, Tokyo, Japan, 2026.06.07-12 2026-06-07
583 International Conference Seong-Won Choi, Myung-Il Roh, In-Chang Yeo, "A Method for Ship Collision Avoidance Based on Deep Reinforcement Learning Considering Uncertainty", Proceedings of OMAE 2026, Tokyo, Japan, 2026.06.07-12 2026-06-07
582 Domestic Conference 최성원, 노명일, 여인창, "심층 강화 학습을 이용한 협수로 내 선박의 충돌 회피 방법", 2026년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, p. 50, 2026.02.09-02.12 file 2026-02-10
581 International Conference Ha-Yun Kim, Myung-Il Roh, Do-Hyeok Ahn, Min-Chul Kong, In-Chang Yeo, Seong-Won Choi, "A Method for Ship Modeling in a Virtual Environment for SILS-Based Collision Avoidance Simulation", Proceedings of 11th PAAMES and AMEC, Singapore, 2025.12.10-12 file 2025-12-11
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579 Domestic Conference 김윤식, 노명일, 김하연, 여인창, 손남선, "개선된 학습 기반의 해상 장애물 추적 방법", 2025년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, pp. 405-406, 2025.11.13-11.14 file 2025-11-14
578 Domestic Conference 여인창, 노명일, 최성원, 김윤식, "카메라를 활용한 USV의 접안 지점 및 접근 방향 결정 방법", 2025년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, p. 402, 2025.11.13-11.14 file 2025-11-14
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