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Abstract 선박이 충돌, 좌초 등의 사고로 해상에서 손상을 입을 경우, 침수로 인해 선박이 침몰되거나 기름이 유출되어 인적, 물적, 환경적 피해가 발생할 수 있다. 만약 선박이 손상을 입었을 때 선박의 안정성과 평형 상태에 이르는 시간을 빠른 시간 내에 예측할 수 있다면,적절한 사고 대처 방안을 수립함으로써 피해를 최소화 할 수 있다. 선박이 손상을 입은 상태에서의 침수 해석은 빠른 시간 내에 수행되어야한다. 그러나 일반적으로 침수 해은 오랜 계산 시간을 필요로 하기 때문에 지금까지 비상 상황에서 사용하기에 적절치 못했다. 본 연구에서는 선박의 침수 해석에 소요되는 계산 시간을 최소화하기 위해 메타 모델링 기법을 연구하였다. 메타 모델링은 상대적으로 짧은 계산 시간으로 실제 해석과 유사한 결과를 산출할 수 있는 일종의 근사 모델이다. 각각의 시간 간격마다 해석을 수행하는 실제 해석 방법과 달리 메타 모델은 중간과정을 거치지 않고 해석 결과를 예측하기 때문에 빠른 시간 내에 결과를 얻을 수 있다. 메타 모델의 구축에는 다양한 형태의 인공 신경망과 딥 러닝 기술이 활용될 수 있으며, 본 연구에서는 본 저자들의 이전 연구에서의 침수 해석 결과를 메타 모델 생성에 활용하였다. 그 결과, 계산 시간을 획기적으로 단축시키면서 비교적 정확한 침수 해석 결과를 얻을 수 있음을 확인했다.
Publication Date 2017-08-17

하지상, 노명일, 이성준, 김기수, 이승민, "선박의 쾌속 침수 해석을 위한 메타 모델링 적용 방안 연구", 2017년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 서울, 2017.08.17-18


  1. 이종혁, 노명일, 함승호, 이성준, "AIS 및 실시간 날씨 정보 기반의 가상 선박 운항 시뮬레이터 개발", 2019년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 85, 2019.01.23-26

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  2. 이원재, 노명일, 이성준, 석영수, "선박 주변의 물체 탐지를 위한 딥 러닝 기반 이미지 데이터셋 제작 및 학습 방법", 2019년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 518, 2019.1.23-26

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  3. 박성우, 오민재, 노명일, "해양 구조물 배관 자재 소요량의 빅데이터 분석", 2019년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 319, 2019.01.23-26

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  4. 오민재, 노명일, 박성우, 전도현, 손명조, 이정렬, "AIS 데이터를 이용한 빅데이터 기술 기반의 컨테이너선 운항 특성 분석", 2018년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, pp. 218, 2018.11.8-9

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  5. 이주필, 노명일, 이혜원, 함승호, "안전성과 경제성을 고려한 침몰 선박의 인양 설계 방법", 2018년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, pp. 471, 2018.11.8-9

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  6. 박성우, 노명일, 오민재, "빅데이터 기반 선박 및 해양 구조물의 데이터 마이닝 방법", 2018년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, pp. 211-212, 2018.11.8-9

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  7. 이혜원, 노명일, 김기수, 강국진, 정성엽, "극지 운항 선박을 위한 항로 계획 방법 연구", 2018년도 항해항만학회 추계학술발표회, 경주, pp. 181-182, 2018.11.8-9

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  8. 함승호, 노명일, 이종혁, 이성준, "해석-가시화-하드웨어의 실시간 연동을 기반으로 한 조선 해양 시뮬레이터 개발", 2018년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, pp. 252, 2018.11.8-9

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  9. 전도현, 노명일, 함승호, 이혜원, "안전한 블록 탑재를 위한 와이어 로프의 초기 장력 탐색 및 강화 학습 기반 제어", 2018년도 조선해양생산연구회 추계학술발표회, 울산, 2018.06.14

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  10. 이주필, 노명일, 이혜원, 함승호, "와이어 래핑 방법을 사용한 침몰 선박의 인양 시뮬레이션", 2018년도 해양환경안전학회 춘계학술발표회, 인천, pp. 147, 2018.06.21-22

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