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Abstract 선박의 연료 소모량을 최소로 하는 경제 항로를 결정하기 위해서는 해기상 정보와 선박의 운항 정보를 활용해 소요 마력을 예측하는 것이 필요하다. 기존의 연구에서는 선박의 소요 마력을 예측하기 위해 ISO 15016에서 제시한 방법을 주로 활용하였다. 하지만 이 방법은 원래 시운전 속도의 보정을 위해 만들어진 방법이기에 실제 항로를 운항하는 선박의 소요 마력을 예측하는 데에는 한계가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 파고, 파 주기, 파향, 풍속, 풍향, 수온 등 해기상 정보와 선박의 속도, 흘수, 선수각 등 선박의 운항 정보를 활용하여 선박의 소요 마력을 예측하는 방법을 연구하였다. 선박의 소요 마력 예측을 위해 딥 러닝 방법 중 하나인 DFN (Deep Feedforward Neural network)을 이용하여 소요 마력 예측 모델을 개발하였다. 소요 마력 예측 모델의 개발을 위해 13,000 TEU급 선박 72척에 대한 데이터를 활용하여 학습을 진행하였다. 또한 해상 상태와 선박의 운항 상태가 소요 마력 예측에 영향을 주는 점을 고려하여 K-mean clustering 기법을 활용해 유사한 해상 상태나 운항 상태를 기준으로 데이터를 나눈 후 각 데이터 그룹에 따라 고유한 예측 모델을 생성하였다. 기존의 해상 상태 구분 방법인 beaufort wind force scale과 선박의 속도, 선박에 대한 상대 풍속과 파고의 4가지 기준으로 데이터 그룹을 구분하였으며, 구분된 데이터 그룹의 개수에 따른 예측 모델의 정확도를 분석하였다. 본 연구에서는 개발된 딥 러닝 모델을 활용해 임의의 항로를 운항하는 13,000 TEU급 선박의 소요 마력 예측을 수행하였으며, 그 결과 본 연구에서 개발한 소요 마력 예측 모델이 효용성을 가짐을 확인하였다.

Keywords: Required Power (소요 마력), DFN (Deep Feedforward Neural network), K-mean clustering, Optimal route (경제 항로)
Publication Date 2019-10-25

이준범, 노명일, 김기수, 김상엽, 한기민, 김대현, "딥 러닝 기법을 이용한 선박의 소요 마력 예측", 2019년도 대한조선학회 추계학술발표회, 경주, pp. 523, 2019.10.24-26


  1. No Image 05Oct
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    김기수, 노명일, "손상된 선박의 침수에 따른 자세 변화를 고려한 승객 탈출 행동 모델", 2021년도 대한조선학회 추계학술발표회, 군산, pp. 546, 2021.11.04-05

  2. No Image 05Oct
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    하지상, 노명일, 김기수, "전문가 시스템을 활용한 최적 장비 배치 및 배관 경로 생성 방법", 2021년도 대한조선학회 추계학술발표회, 군산, pp. 654, 2021.11.04-05

  3. No Image 06Sep
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    이혜원, 노명일, 김예린, "해상 크레인의 MPC 기반 블록 리프팅 제어", 2021년도 대한조선학회 추계학술발표회, 군산, pp. 664, 2021.11.04-05

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    여인창, 노명일, 김진혁, 김기수, 남정우, 이상현, 장영훈, "Score-CAM을 이용한 선형 성능 우열 관계 예측 모델의 시각화", 2021년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 190, 2021.08.25-28

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    여인창, 노명일, 전도현, 장석호, 혀재원, "응력 해석을 고려한 선박 배관망 설계 최적화", 2021년도 대한조선학회 추계학술발표회, 군산, pp. 655, 2021.11.04-05

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    박정호, 노명일, 이혜원, 하지상, 조영민, 손남선, "다중 영상 기반 장애물 탐지 및 추적 방법", 2021년도 대한조선학회 추계학술발표회, 군산, pp. 256, 2021.11.04-05

  7. No Image 03Sep
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    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

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    공민철, 노명일, 김기수, 박호균, 김종오, "PDF 문서 내 추출 성분을 활용한 변수 인식 및 색인 방법", 2021년도 대한조선학회 추계학술발표회, 군산, pp. 659, 2021.11.04-05

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    전도현, 노명일, 이혜원, "블록의 형상과 무게 중심을 고려한 갠트리 크레인의 리프팅 자동화 방법", 2021년도 대한조선학회 추계학술발표회, 군산, pp. 589, 2021.11.04-05

  10. No Image 26Aug
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    유동훈, 노명일, "속도장애물 및 Astar 알고리즘을 이용한 선박의 충돌 회피용 경로 생성", 2021년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 93, 2021.08.25-28

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