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Abstract 선박의 선형을 설계할 때는 여러 후보 선형에 대하여 CFD 해석을 수행하고, 이를 통해 각 선형의 성능을 평가하여 최종 선형을 선정하는 과정을 거친다. 최종 선형을 선정함에 있어서 두 가지 선형의 우열 관계를 판별해야 하는 일이 중요한데, 이 때 전 저항, 반류 계수 등 정량적 지표뿐만 아니라, CFD 해석의 결과로 도출된 압력 계수 분포, 파고 분포, 반류 분포 등의 정성적인 지표도 참고하여 우열 관계를 판별한다. 이러한 평가 방식은 정량적인 데이터와 정성적인 데이터를 모두 고려하여야 하기 때문에 선형 성능의 우열 관계를 판별하기 위해서는 많은 경험을 가진 설계자가 필요하며, 숙련자라 하더라도 우열 관계가 명확하게 드러나지 않는 경우에는 판별이 어렵다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 합성곱 신경망을 이용하여 정성적인 데이터를 분석하여 선형 성능의 우열 관계를 예측하는 모델을 개발하였다. 개발된 모델의 확장성을 검증 및 제고하기 위해, 학습된 기존 모델에 다른 선형 또는 다른 선종의 정성적 데이터를 추가로 학습시키는 전이 학습(transfer learning)을 수행하였다. 그리고 기존 학습 모델의 특정 부분만을 전이하는 미세 조정을 통해 전이 학습된 모델의 성능을 향상시켰다. 이를 통해, CFD 해석 데이터가 부족한 선종의 경우에도 전이 학습을 통하여 높은 정확도로 우열 관계를 예측할 수 있음을 확인하였다.
Publication Date 2021-11-05

김진혁, 노명일, 김기수, 여인창, 남정우, 이상현, 장영훈, "미세 조정을 적용한 선형 성능 우열 관계 예측 모델의 전이 학습", 2021년도 대한조선학회 추계학술발표회, 군산, pp. 673, 2021.11.04-05 


  1. 송하민, 노명일, 김기수, "차세대 함정을 위한 승조원 규모 및 배치 최적화 방법", 2021년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 428, 2021.08.25-28

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