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Abstract 최근 해운회사의 경영 악화로 인한 경제 운항의 필요성과 국제 환경 규정의 강화로 인한 오염 물질의 배출 제한, 그리고 운항 중의 선박의 내항 성능 유지 등의 이유로 다양한 조건을 만족하는 항로 계획의 필요성이 강조되고 있다. 하지만 상용 프로그램이나 기존 항로 계획 알고리즘들은 이와 같은 요구 조건들을 충분히 반영하지 못하고 있다. 또한 항로 계획 시, 경로만을 계획하는 방법들이 많으며 속도를 항로에 포함하여 동시에 계획하는 방법은 충분히 연구되지 않았다. 따라서 본 연구에서는 선박 항로 계획 문제를 최적화 문제로 풀이하기 위한 정식화 과정을 제안하고, 이 최적화 문제를 풀기 위하여 경로와 속도를 동시에 최적화하는 선박의 항로 계획 알고리즘을 제안하였다. 특히, 정식화를 위하여 선박 항로 계획에 필요한 정보와 요구 사항을 파악하였으며, 항로를 선박의 경로 (선수각)와 속도 (엔진 rpm)의 집합이라고 정의하여 실제 선박의 운항 모습을 최대한 모사한 알고리즘을 개발하였다. 또한 해당 항로를 평가하기 위하여, 선박의 성능을 평가 할 수 있는 모델을 개발하였으며, 제안된 알고리즘을 프로그램으로 구현하여 예제에 적용하였다. 그 결과, 항로 계획에 사용되는 상용 프로그램에 비해 평균 3.75%의 연료를 절감할 수 있는 항로를 도출할 수 있었다. 또한 항로 계획 문제의 정식화와 항로 계획 알고리즘, 연료 소모량 추정 모델 등의 효용성을 확인할 수 있었다.
Publication Date 2017-04-19

이성민, 노명일, 김기수, "선박 항로 계획을 위한 최적 경로 및 속도 결정 방법에 관한 연구", 2017년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp. 29-30, 2017.04.19-20


  1. 이승민, 노명일, 김기수, "함정의 통합 생존성 평가를 위한 침수 해석 방법 연구", 2017년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp. 240, 2017.04.19-20

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  4. 이성준, 노명일, 이혜원, 하지상, "딥 러닝을 이용한 선박 이미지 탐색 및 분류", 2017년도 대한조선학회 추계학술발표회, 여수, 2017.11.02-03

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  5. 이성준, 노명일, 오민재, 석영수, 김인일, 김현수, "딥 러닝 기반 물체 탐지 및 추적 기술을 이용한 선박 주변 인식 방법", 2019년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 165, 2019.01.23-26

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  7. 이성준, 노명일, 김신형, "딥러닝을 이용한 이미지 기반 해양 장애물 탐지 및 분류", 2018년도 해양플랜트설계연구회 하계연구발표회, 서울, 2018.05.31-06.01

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