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Abstract 선박을 설계하는 과정에서 여러가지 선형을 검토하며, 그 과정에서 CFD (Computational Fluid Dynamics) 해석을 통해 후보 선형들의 성능을 평가한다. 후보 선형의 성능이 좋지 못하다면, 선형을 다시 설계하거나 일부 편집하는 반복 과정을 통해 성능을 개선한다. 그러나 CFD 해석은 수행 시간이 오래 걸려 시간이 한정적인 선형 설계 단계에서 충분히 많은 반복을 수행할 수 없기에, 최적의 선형을 설계하기가 쉽지 않다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 CFD 해석 대신 딥 러닝 기법을 적용하여 선형의 성능을 예측하는 방법을 제안하였다. 이를 위해, 먼저 총 4개의 특성 곡선으로부터 생성된 정면도를 이용해 선형을 정의하였다. 이때 특선 곡선들의 형상에 따라 선형의 형상 역시 달라진다. 이후 딥 러닝 모델에서 학습할 데이터를 확보하기 위해, 다양한 매개 변수의 조합으로 특성 곡선들을 가공한 후, 이를 통해 생성된 정면도로부터 다양한 선형을 생성하였다. 생성된 선형을 대상으로 CFD 해석을 수행하여 그 결과를 딥 러닝 모델이 예측할 정답 데이터로 활용하였다. 그리고 다양한 딥 러닝 모델에 적용 후 그 결과를 비교하여 선형의 성능을 효과적으로 예측할 수 있는 모델을 최종 선정하였다. 끝으로, 본 연구에서는 제안된 방법의 효용성을 확인하기 위해, 이를 소형 선박의 선형 성능을 예측하는데 적용하여 그 효과를 분석하였다. 향후에는 제안된 방법을 활용해 다수 선형을 미리 검토해 봄으로써 최적의 선형을 선정하는데 활용하고자 한다.
Publication Date 2022-02-10

김진혁, 노명일, 김기수, 여인창, "딥 러닝을 이용한 소형 선박의 성능 예측 방법", 2022년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 제주, 2022.02.09-12


  1. Do-Hyun Chun, Myung-Il Roh, Hye-Won Lee, Seung-Ho Ham, "A Method for Automatic Control of Cranes for Block Lifting in Shipyard", Proceedings of PRADS 2022, Dubrovnik, Croatia, pp. 64, 2022.10.09-13

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  2. 김기수, 노명일, 송하민, 정동근, "차세대 스마트 함정을 위한 승조원 운영 최적화 방법", 2021년도 함정기술무기체계 세미나, 부산, 2021.06.10-11

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  3. 조영민, 노명일, 이혜원, 진은석, 유동훈, "가상의 센서 데이터 융합을 이용한 해상 장애물의 추적 방법", 2022년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 제주, 2022.02.09-12

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  4. Min-Chul Kong, Myung-Il Roh, Jisang Ha, Eun Seok Jin, Donghun Yu, "Design of the Integrated System for the Safe Operation Based on Augmented Reality", Proceedings of PRADS 2022, Dubrovnik, Croatia, 2022.10.09-13

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  5. Jin-Hyeok Kim, Myung-Il Roh, In-Chang Yeo, Ki-Su Kim, Min-Jae Oh, Sejin Oh, "Estimation Model of Hydrodynamic Performance Using Hull Form Variation and Deep Learning", Proceedings of PRADS 2022, Dubrovnik, Croatia, pp.??, 2022.10.09-13

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  7. Jisang Ha, Myung-Il Roh, Ki-Su Kim, Min-Chul Kong, "Integrated Method for the Arrangement Design of a Ship for Implementing Digital Twin in Design", Proceedings of PRADS 2022, Dubrovnik, Croatia, 2022.10.09-13

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