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Abstract 국제 유가의 급등에 따라 해상 상태를 고려하여 선박의 연료 소모량을 최소화 하려는 관심이 점점 커지고 있다. 이에 본 논문에서는 해상 상태를 고려한 선박의 경제 운항 경로 결정 방법에 대해 연구하였다. 즉, 해상 상태에 의해 선박에 추가적으로 가해지는 부가 저항을 간략하게 추정한 후, 이를 기반으로 선속 저하량과 이의 보상을 위한 마력 추가량을 추정하였으며, 끝으로 해당 경로의 연료 소모량과 운항 시간을 추정하였다. 본 방법의 효용성 검토를 위해, 다양한 경로와 해상 상태에 따라 최적의 경제 운항 경로를 결정하는 예제에 본 방법을 적용해 보았다. 그 결과, 본 연구에 제안된 방법이 충분히 적용 가능함을 확인하였다.
Publication Date 2009-10-29

김주영, 임병석, 노명일, 이주성, 윤범상, 권영근, "해상 상태를 고려한 선박 경제 운항 경로 결정에 관한 연구", 2009년도 대한조선학회 추계학술발표회, 문경, pp. 535-542, 2009.10.29-30


  1. No Image 05Dec
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    노명일, 구남국, 하솔, 이규열, "해상 크레인을 이용한 해상 풍력 발전기의 이송 및 설치 시뮬레이션", 2013년도 한국전산구조공학회 학술발표회, 여수, pp. 292-295, 2013.04.11-12

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    노명일, "스마트 함정의 구현을 위한 설계 기술 연구", 함정기술연구회 하계연구발표회, 진해, 2019.07.18-19

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    김진혁, 노명일, 여인창, 김기수, 오민재, "딥 러닝을 이용한 소형 선박의 저항 예측", 2022년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 290, 2022.06.02-04

  4. No Image 28Jun
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    김진혁, 노명일, 김기수, 여인창, 남정우, 이상현, 장영훈, "전이 학습을 이용한 선형 성능 우열 관계 예측 모델", 2021년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 189, 2021.08.25-28

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    김진혁, 노명일, 김기수, 여인창, 남정우, 이상현, 장영훈, "미세 조정을 적용한 선형 성능 우열 관계 예측 모델의 전이 학습", 2021년도 대한조선학회 추계학술발표회, 군산, pp. 673, 2021.11.04-05

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    김진혁, 노명일, 김기수, 여인창, 남정우, 이상현, 장영훈, "딥 러닝을 이용한 선형 성능의 우열 관계 예측", 2021년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 인천, pp. 572, 2021.05.13-14

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    김진혁, 노명일, 김기수, 여인창, "딥 러닝을 이용한 소형 선박의 성능 예측 방법", 2022년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 제주, 2022.02.09-12

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    김진혁, 노명일, 김기수, 공민철, "증강 현실 기술을 이용한 장비의 원격 유지 보수", 2020년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 361, 2020.02.05-08

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    김진혁, 노명일, 공민철, "증강 현실 기술을 이용한 장비의 원격 운영 및 유지 보수 방법", 2019년도 대한조선학회 추계학술발표회, 경주, pp. 196, 2019.10.24-26

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    김진혁, 노명일, 공민철, "부분 재액화 시스템의 유지 및 보수를 위한 증강 현실 컨텐츠 개발", 2019년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 269, 2019.08.19-22

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