김진혁, 노명일, 여인창, "설계 요구 조건을 고려한 MLP 기반 상선의 선형 변환 방법", 2023년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp. 309-310, 2023.05.02-04
Domestic Conference
2023.06.09 13:20
김진혁, 노명일, 여인창, "설계 요구 조건을 고려한 MLP 기반 상선의 선형 변환 방법", 2023년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp. 309-310, 2023.05.02-04
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| Abstract | 선형을 국부적으로 변환할 때, 우리는 FFD (Free Form Deformation), RBF (Radial Basis Function) 등의 방법을 이용하여 기준선의 조정점들을 설정하고 이를 움직여 가며 선형을 변환할 수 있다. 그러나 이러한 방법들은 오직 선형의 기하학적 형상만이 고려되는 방법으로, 선형의 배수량과 부력 중심의 변경 등과 같은 일반적인 설계 요구 조건을 고려하기 어렵다. 따라서 그동안 현업에서는 선형을 변환할 때 숙련된 설계자가 이러한 설계 요구 조건들을 인위적으로 만족시켜 가며 국부 변환을 수행해 왔다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 기존 RBF 방법에서 점 보간을 위해 사용하던 함수 대신 딥 러닝의 MLP (Multi-Layer Perceptron)를 사용하는 것을 제안하였다. MLP는 그 특징 상 주어진 점을 보간하는 곡면이 무수히 많으며, 이들 중 설계 요구 조건을 만족하는 곡면을 찾을 수 있다. 본 연구에서 제안한 방법을 통해 설계자는 조정점을 따로 설정하거나 움직이지 않고도 설계 요구 조건을 만족하는 선형을 설계할 수 있다. 또한, 변환된 선형의 품질 제고를 위해 선형의 fairness를 나타내는 TPEF (Thin Plate Energy Functional)를 계산하여 이를 최소화하도록 MLP의 목적 함수로 정의하였다. 본 연구에서는 공개된 선형인 KCS를 대상으로 하여 제안한 방법을 검증하였다. 이때 고려한 설계 요구 조건으로는 선수부 및 선미부의 부피와 길이 방향 부력 중심을 고려하였다. 제안한 방법을 통해 선형을 변환하였을 때 요구 조건을 잘 만족하면서 변환되는 것을 확인하였다. |
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| Publication Date | 2023-05-04 |
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여인창, 노명일, 공민철, 전도현, 하지상, 유동훈, 진은석, "선박의 자동 접이안을 위한 서라운드 뷰 생성 방법", 2023년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp.315-316, 2023.05.02-04
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공민철, 노명일, 한인수, 김미진, 김정연, "P&ID 내 객체 및 문자 인식 방법", 2023년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp. 313-314, 2023.05.02-04
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김하연, 노명일, 하지상, 조영민, 이혜원, "센서 데이터를 활용한 해상 장애물의 개선된 추적 방법", 2023년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp. 436, 2023.05.02-04
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조영민, 노명일, 전도현, 하지상, 이혜원, 유동훈, 진은석, "개선된 센서 데이텨 연관 및 융합 방법", 2023년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp. 261, 2023.05.02-04
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하지상, 노명일, 공민철, 김기수, "장비 및 배관의 다단계 최적화를 활용한 선박의 기관실 배치 방법", 2023년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp. 311, 2023.05.02-04
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노명일, "자율운항선박을 위한 핵심 AI 기술", 2023년도 스마트전기선박연구회 동계학술발표회, 대전, 2023.02.23-24
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김동우, 노명일, 전도현, 우선홍, 이혜원, 김용태, "딥 러닝을 이용한 멤브레인 타입 LNG선 화물창의 1차 방벽의 형상 최적화 방법 ", 2023년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 275, 2023.02.08-11
