김진혁, 노명일, 여인창, "다층 퍼셉트론 (MLP)을 이용한 선형 격자 구조의 자동 변환 방법", 2024년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, p. 600, 2024.05.23-25
Domestic Conference
2024.05.01 15:08
김진혁, 노명일, 여인창, "다층 퍼셉트론 (MLP)을 이용한 선형 격자 구조의 자동 변환 방법", 2024년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, p. 600, 2024.05.23-25
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| Abstract | 상선의 선형과 같은 복잡한 형상을 설계할 때에는 기존에 건조된 기준선의 선형을 기반으로 설계 요구 사항을 만족하기 위해 형상을 조금씩 수정하는 방법을 주로 사용한다. 다양한 선형을 생성하기 위해 많은 선형 최적화 연구에서는 기준선으로부터 FFD (Free Form Deformation), RBF (Radial Basis Function) 변환과 같은 방법들을 사용하였다. 이 방법들은 조정점을 정의하고 선형 곡면을 직접 수정하는 방법들인데, 선형의 자유로운 변환을 가능하게 하지만 설계자가 조정점의 위치와 이동 방향을 직접 결정해야 하며 설계 요구 조건을 추가로 고려해야 한다는 한계가 있었다. 본 연구에서는 이러한 한계를 해결하기 위해 딥 러닝의 다층 퍼셉트론 (MLP: Multi-Layer Perceptron)을 활용하는 보간 방법을 제안하였다. MLP를 이용하여 변환을 수행하고 변환된 곡면을 평가하기 위해 선형의 격자 구조를 사용하였다. 곡면의 평가 지표로는 설계 요구 조건과 관련된 방형 계수와 다양한 선형을 생성하기 위한 부심의 위치, 그리고 곡면의 품질과 관련된 순정도 (fairness)를 설정하였다. 제안한 방법을 활용할 경우, 조정점에 대한 별도의 정의 없이도 설계 요구 조건을 만족하는 다양한 곡면의 생성이 가능하다. 제안한 방법의 검증을 위해 공개된 선형인 KCS (KRISO Container Ship), KVLCC2 (KRISO Very Large Crude Oil Carrier), JBC (Japan Bulk Carrier)에 적용해 보았고, 그 결과 여러 선종의 선형에 대해 설계 요구 조건을 만족하면서도 다양한 선형들이 생성되는 것을 확인하였다. |
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| Publication Date | 2024-05-24 |
