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Abstract 선박과 같은 거대한 구조물은 한 번에 제작할 수 없기 때문에 다수의 블록으로 나눈 후, 각각 조립한 후 하나로 합쳐 완성된다. 이때 선박을 구성하는 각 블록은 조립되기 전에 용접, 도장 등 다수의 생산 공정들을 거치게 되며, 각 공정에서의 작업 시간이 다르기 때문에 경우에 따라 각 블록들은 조선소 내의 블록 적치장에 임시로 놓이게 된다. 블록 적치장에 임시로 배치된 블록들은 해당 생산 공정으로의 입고 및 출고 시간이 각각 다르기 때문에 블록들을 무질서하게 배치할 경우 적치장 내에서 불필요한 블록들의 재배치 작업이 발생하게 된다. 따라서 본 연구에서는 적치장 내 블록들의 재배치 작업을 최소화하기 위한 방법을 제안하고 이를 유전 알고리즘을 이용하여 구현하였다. 제안된 방법의 효율성과 효용성을 검토하기 위해 이를 다양한 블록 적치장 배치 문제에 적용해 보았다. 그 결과, 본 연구에서 제안된 방법이 실제 조선소 블록 적치장 문제에 적용 가능함을 확인할 수 있었다.
Publication Date 2010-01-27

임병석, 노명일, "유전 알고리즘을 기반으로 한 조선소 블록 적치장의 최적 배치에 관한 연구", 2010년도 한국CAD/CAM학회 학술발표회, 평창, pp. 553-561, 2010.01.27-29


  1. No Image 09Nov
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    전도현, 노명일, 이혜원, 유동훈, "복잡한 해상 상황에서의 강화 학습 기반 선박 충돌 회피 방법", 대한조선학회 추계학술발표회, 울산, pp. 453, 2023.11.02-03

  2. No Image 03Sep
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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

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    전도현, 노명일, 이혜원, "딥 러닝 기반 크레인 와이어 제어를 통한 리프팅 블록의 거동 최소화", 2020년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, pp. 359, 2020.11.05-06

  4. No Image 28Feb
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    전도현, 노명일, 이혜원, "데이터 불확실성 기반 충돌 위험도 평가 및 강화 학습 기반 충돌 회피", 2024년도 스마트전기선박연구회 동계학술발표회, 부산, 2024.02.15-16

  5. No Image 18Jan
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    전도현, 노명일, 유동훈, "강화 학습 및 속도 장애물 기법을 적용한 선박의 충돌 회피 경로 생성 방법", 2024년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 96, 2024.01.29-02.01

  6. No Image 02Apr
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    전도현, 노명일, 오민재, 박성우, 이준범, "빅데이터 및 딥 러닝 기술을 이용한 블록의 설계 진행율 분석", 2019년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 332, 2019.05.15-17

  7. No Image 29Mar
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    전도현, 노명일, 여인창, "LNG선 멤브레인 탱크의 최적 설계 방법", 2022년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 411, 2022.06.02-04

  8. No Image 04Dec
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    장경식, 이보현, 윤범상, 이주성, 노명일, "변분 다중 스케일법을 이용한 Ret = 180 채널 난류 유동의 대와류 모사", 2009년도 한국전산유체공학회 추계학술발표회, 대전, pp. 56-59, 2009.11.27-28

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    장경식, 윤범상, 이주성, 노명일, "변분 다중 스케일법을 이용한 후향 계단 유동의 대와류 모사", 2010년도 한국유체공학학술대회, 부산, pp. 311-313, 2010.08.18-20

  10. No Image 04Dec
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    임중현, 이상욱, 노명일, 이규열, "다면체를 이용한 선박 구획 계산에 관한 연구", 1999년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 거제, pp. 103-106, 1999.04.22-23

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