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Abstract 선박이나 해양구조물의 제작 과정에서 크레인을 이용하여 블록을 탑재하는 리프팅 작업은 매우 중요한 공정중 하나이다. 블록의 탑재가 정확한 위치와 각도로 이루어지기 위해서는 블록의 제어가 정확하게 이루어져 흔들림이나 회전 등 예기치 못한 움직임이 발생하지 않도록 하는 것이 중요하다. 하지만 블록 리프팅 작업은 크레인과 와이어 로프 등 여러 물체의 제어을 통해 블록의 움직임을 간접적으로 제어해야 하기 때문에, 기존에 사용하던 제어 이론을 적용하기 힘들다. 따라서 본 연구에서는 블록의 움직임을 제어하기 위하여, 기계 학습의 한 종류인 강화 학습 (Reinforcement Learning)을 사용하였다. 본 연구에서는 연속적인 블록의 움직임을 효과적으로 표현하기 위해 강화 학습 방법의 한 종류인 policy gradient 방법을 사용하였고, 이를 위하여 심층 학습 (Deep Learning)을 적용하였다. 이 과정에서 강화 학습의 행동 (Action)으로는 크레인의 전진 속도와 각 와이어 로프를 감아올리는 속도가 주어졌고 보상 (Reward)으로는 블록의 운동으로 설정하였으며, 바람 등 외력의 영향을 고려하여 블록의 움직임이 최소화 되도록 강화 학습을 수행하였다. 그 후 제안된 방법을 검증하기 위해, 기존의 제어 이론을 적용하여 블록 리프팅을 수행하였을 때와 본 연구에서 제안된 강화 학습을 통해 블록 리프팅을 수행했을 때의 차이를 동적 시뮬레이션 프로그램을 통해 비교해 보았다.
Publication Date 2018-05-25

전도현, 노명일, 함승호, 이혜원, "리프팅 블록의 평형 자세 제어를 위한 강화학습 기반의 골리앗 크레인 제어 방법 연구", 2018년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 513, 2018.05.24-25


  1. No Image 16Feb
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    전도현, 노명일, 이혜원, 함승호, "블록의 특성을 고려한 크레인의 와이어 제어 방법", 2022년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 제주, 2022.02.09-12

  2. No Image 17Dec
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  3. Jeong-Ho Park, Myung-Il Roh, Hye-Won Lee, Jisang Ha, Yeong-Min Jo, Nam-Sun Son, "Detection and Tracking Methods of Maritime Obstacles Using Multiple Cameras", Proceedings of ICDM 2022, Siheung, Korea, 2022.04.28-29

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  5. Do-Hyun Chun, Myung-Il Roh, Hye-Won Lee, "Deep Reinforcement Learning-Based Ship Collision Avoidance Considering Collision Risk", Proceedings of TEAM 2022, Istanbul, Turkey, pp. 268, 2021.12.06-07

  6. 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

  7. No Image 17Dec
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  8. No Image 17Dec
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  9. 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

  10. 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. 82, 2022.10.09-13

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