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Abstract 선박을 설계하는 과정에서 여러가지 선형을 검토하며, 그 과정에서 CFD (Computational Fluid Dynamics) 해석을 통해 후보 선형들의 성능을 평가한다. 후보 선형의 성능이 좋지 못하다면, 선형을 다시 설계하거나 일부 편집하는 반복 과정을 통해 성능을 개선한다. 그러나 CFD 해석은 수행 시간이 오래 걸려 시간이 한정적인 선형 설계 단계에서 충분히 많은 반복을 수행할 수 없기에, 최적의 선형을 설계하기가 쉽지 않다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 CFD 해석 대신 딥 러닝 기법을 적용하여 선형의 성능을 예측하는 방법을 제안하였다. 이를 위해, 먼저 총 4개의 특성 곡선으로부터 생성된 정면도를 이용해 선형을 정의하였다. 이때 특선 곡선들의 형상에 따라 선형의 형상 역시 달라진다. 이후 딥 러닝 모델에서 학습할 데이터를 확보하기 위해, 다양한 매개 변수의 조합으로 특성 곡선들을 가공한 후, 이를 통해 생성된 정면도로부터 다양한 선형을 생성하였다. 생성된 선형을 대상으로 CFD 해석을 수행하여 그 결과를 딥 러닝 모델이 예측할 정답 데이터로 활용하였다. 그리고 다양한 딥 러닝 모델에 적용 후 그 결과를 비교하여 선형의 성능을 효과적으로 예측할 수 있는 모델을 최종 선정하였다. 끝으로, 본 연구에서는 제안된 방법의 효용성을 확인하기 위해, 이를 소형 선박의 선형 성능을 예측하는데 적용하여 그 효과를 분석하였다. 향후에는 제안된 방법을 활용해 다수 선형을 미리 검토해 봄으로써 최적의 선형을 선정하는데 활용하고자 한다.
Publication Date 2022-02-10

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


  1. 박정호, 노명일, 이혜원, 조영민, 손남선, "딥 러닝 기반 다중 카메라 영상을 이용한 해상 장애물 탐지 추적에 관한 연구", 2022년도 한국항해항만학회 추계학술발표회, 부산, pp. 186, 2022.11.10

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  2. 박성우, 오민재, 노명일, "해양 구조물 배관 자재 소요량의 빅데이터 분석", 2019년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 319, 2019.01.23-26

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  3. 박성우, 노명일, 오민재, 김성훈, "빅데이터 기술을 활용한 배관 설계에의 적용 예", 2018년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 횡성, pp. 293, 2018.01.23-26

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  4. 박성우, 노명일, 오민재, 김성훈, "빅데이터 기술을 이용한 자재 연관성 평가를 위한 연구", 2017년도 해양플랜트설계연구회 추계워크샵, 목포, 2017.11.16-17

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  5. 박성우, 노명일, 오민재, "빅데이터 기반 선박 및 해양 구조물의 데이터 마이닝 방법", 2018년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, pp. 211-212, 2018.11.8-9

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  6. 박성우, 노명일, "작업성 및 효율성을 고려한 해양구조물 배관 설계 자동화 방법 연구", 2017년도 대한조선학회 추계학술발표회, 여수, 2017.11.02-03

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  7. 박동규, 노명일, 하지상, "추진 체계 선정을 포함한 무인수상정 초기 제원 최적화 방법", 2024년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, p. 241, 2024.01.29-02.01

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  8. 박동규, 노명일, 하지상, "최적화 기법을 활용한 무인 수상정의 초기 제원 결정", 2023년도 대한조선학회 추계학술발표회, 울산, pp. 111, 2023.11.02-03

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  9. 박동규, 노명일, 하지상, "무인 수상정의 개념 설계를 위한 주요 제원 최적화 방법", 2023년도 한국해군과학기술학회 동계학술발표회, 대전, pp. 110-141, 2023.12.07-08

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  10. 노명일, 최우영, 이규열, "쾌속 배관 라우팅 방법을 적용한 선체 구조 모델 기반의 배관 모델링 시스템 개발", 2006년도 한국CAD/CAM학회 학술발표회, 평창, pp. 272-279, 2006.02.09-11

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