Jisang Ha, Myung-Il Roh, Sung-Jun Lee, Ki-Su Kim, Seung-Min Lee, "Toward Rapid Flooding Analysis of a Ship Using Surrogate Model by Deep Learning", Proceedings of the 31st Asian-Pacific TEAM(Technical Exchange and Advisory Meeting on Marine Structures) 2017, Osaka, Japan, pp. 397-400, 2017.09.25-28
Jisang Ha, Myung-Il Roh, Sung-Jun Lee, Ki-Su Kim, Seung-Min Lee, "Toward Rapid Flooding Analysis of a Ship Using Surrogate Model by Deep Learning", Proceedings of the 31st Asian-Pacific TEAM 2017, Osaka, Japan, pp. 397-400, 2017.09.25-28
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Abstract | It is necessary to predict the stability of the ship at the moment when it is damaged on the sea. It can also help minimize casualty by predicting the ship’s stability and the time to reach equilibrium. In an emergency, the flooding analysis should be performed within a short time. However, since the analysis is a time domain simulation with complexity, it takes too long time to be used in such circumstance. To reduce the computational cost of estimating ship’s stability, surrogate modeling method is used in this study. Surrogate modeling is a method that uses a simplified model of an actual model to drive results with reduced computational cost while maintaining accuracy as much as possible. The surrogate model can predict the results quickly without performing analysis in the time domain. To construct the surrogate model, various types of a deep artificial neural network (ANN) are tried. Each result of the analysis is used to train the neural network. In the result, accurate estimations are obtained by the surrogate model within a dramatically reduced time. Keyword: Stability, Flooding simulation, Surrogate model, Deep artificial neural network. |
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Publication Date | 2017-09-26 |
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이성준, 노명일, 오민재, 석영수, 김인일, 김현수, "딥 러닝 기반 물체 탐지 및 추적 기술을 이용한 선박 주변 인식 방법", 2019년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 165, 2019.01.23-26
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이혜원, 노명일, 함승호, 전도현, "조선소의 블록 탑재를 위한 갠트리 크레인의 제어기 설계", 2019년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 202, 2019.01.23-26
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전도현, 노명일, 힘승호, 오훈규, 이상옥, "내벽 편평도를 고려한 LNG 탱크의 마스틱 로프 최적 배치 설계", 2019년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 202, 2019.01.23-26
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이준범, 노명일, 김기수, "FPSO의 배치 설계를 위한 배관 라우팅 방법", 2019년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 86, 2019.01.23-26
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김기수, 노명일, "선박 배치 설계를 위한 입자법 기반 침수 해석 방법", 2019년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 170, 2019.01.23-26
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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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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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박성우, 오민재, 노명일, "해양 구조물 배관 자재 소요량의 빅데이터 분석", 2019년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 319, 2019.01.23-26
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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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이주필, 노명일, 이혜원, 함승호, "안전성과 경제성을 고려한 침몰 선박의 인양 설계 방법", 2018년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, pp. 471, 2018.11.8-9