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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. 정동훈, 함승호, 김기수, 김주성, 노명일, 하솔, "해양 환경 하중과 리프팅 속도를 고려한 해양 작업 지원선의 물리 기반 설치 시뮬레이션", 2015년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 803-808, 2015.05.21-23

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  2. 정동훈, 노명일, 함승호, 이찬영, "탐지 및 기동 성능을 고려한 함정의 공학급 교전 시뮬레이션 방법 연구", 2016년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, pp. 214, 2016.11.03-04

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  3. 정동훈, 노명일, 함승호, 이찬영, "함정 설계 단계에서의 성능 분석을 위한 시뮬레이션 프레임워크", 2016년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp. 326, 2016.05.19-20

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  4. 정동훈, 노명일, 함승호, "공학 모델 기반 함정의 교전 시뮬레이션 방법 연구", 2017년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 807, 2017.02.08-10

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  5. 정동근, 노명일, 여인창, 공민철, 김기수, 이준식, 유원철, "다양한 해상 객체를 반영한 소형 선박의 항로 계획법", 2022년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, 2022.11.09-11

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  6. 정동근, 노명일, 김기수, 이준식, 김대혁, 장왕석, "쿼드 트리를 이용한 소형선의 항로 계획 방법", 2022년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 526, 2022.06.02-04

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  8. 정동근, 노명일, 김기수, 이준식, 김대혁, 장왕석, "연안 항해용 소형 선박을 위한 경로 계획 알고리즘", 2021년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 426, 2021.08.25-28

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  10. 전도현, 노명일, 함승호, 이혜원, "안전한 블록 탑재를 위한 와이어 로프의 초기 장력 탐색 및 강화 학습 기반 제어", 2018년도 조선해양생산연구회 추계학술발표회, 울산, 2018.06.14

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