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Abstract 예인선은 바지선, 해상 크레인 등 추진 기관이 없는 구조물을 운송하기 위해 이용된다. 혼잡한 항구 또는 안벽 근처에서 해상 크레인을 원하는 경로로 운송하기 위해서는 다수의 예인선이 협력해야 하며, 이를 위해서는 해상 크레인의 운동을 제어하는 예인선의 운영 방법에 대한 수학적 모델이 필요하다. 현재까지 예인선 운영은 대부분 수작업으로 수행되기 때문에 작업자의 경험에 따라 해상 크레인의 제어 성능이 판이해진다. 또한, 다양한 환경 외력이 작용하는 상황에서도 우수한 제어 성능을 유지하기 위한 전략적인 운영 방법이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 환경 외력이 작용하는 상황에서 해상 크레인을 운송하기 위한 복수 예인선들의 최적 운영 계획 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 다음 세 단계를 통해 예인선의 운영 방법을 최적화하였다. 첫째로, 목표 경로를 따라 해상 크레인을 운송하기 위해서 작용해야 하는 제어 입력을 제어 시간마다 계산한다. 둘째, 최적화 알고리즘을 적용하여 앞서 구한 제어 입력을 해상 크레인에 작용하기 위한 각 예인선의 추력의 크기와 접촉 각도를 최적화한다. 마지막으로 3 자유도 모델을 적용하여 다음 단계에서의 해상 크레인의 위치와 속도를 계산한다. 본 연구에서는 초대형 해상 크레인의 운송 예제에의 적용을 통해 제안한 방법의 효용성을 확인하였다.
Publication Date 2018-05-25
이승민, 노명일, 김기수, 함승호, "해상 크레인의 이동을 위한 예인선의 최적 운영 계획", 2018년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 487, 2018.05.24-25

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    이준채, 구남국, 황지현, 노명일, 이규열, "LNG FPSO 액화 공정 사이클의 최적 설계", 2012년도 한국CAD/CAM학회 학술발표회, 평창, pp. 214-222, 2012.02.01-03

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    이준채, 구남국, 이규열, 차주환, 노명일, 황지현, "LNG FPSO Topside 액화 공정 Dual Mixed Refrigerant Cycle의 최적 운전 조건 결정", 2011년도 해양플랜트설계연구회 춘계 워크샵, 울산, pp. 1-23, 2011.07.07-08

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    이준범, 노명일, 김기수, 한기민, 이갑헌, "딥 러닝을 이용한 해기상 및 소요 마력 예측 모델 개발", 2020년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, pp. 453-454, 2020.11.05-06

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    이준범, 노명일, 김기수, 한기민, 이갑헌, "딥 러닝 기반 해기상 및 선박 소요 마력 예측", 2020년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 343, 2020.02.05-08

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    이준범, 노명일, 김기수, 손명조, 한기민, 김대헌, "딥러닝 기법을 이용한 해기상 데이터 예측", 2019년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 491, 2019.05.15-17

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    이준범, 노명일, 김기수, 손명조, 한기민, 김대헌, "딥 러닝 기반 해기상 및 소요 마력 예측", 2019년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 235, 2019.08.19-22

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

  8. No Image 18Jan
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    이준범, 노명일, 김기수, "FPSO의 배치 설계를 위한 배관 라우팅 방법", 2019년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 86, 2019.01.23-26

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    이주필, 노명일, 이혜원, 함승호, "와이어 래핑 방법을 사용한 침몰 선박의 인양 시뮬레이션", 2018년도 해양환경안전학회 춘계학술발표회, 인천, pp. 147, 2018.06.21-22

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    이주필, 노명일, 이혜원, 함승호, "와이어 래핑 방법을 사용한 침몰 선박의 인양 시뮬레이션", 2018년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 512, 2018.05.24-25

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