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Abstract 선박의 선형을 설계할 때는 여러 후보 선형에 대하여 CFD 해석을 수행하고, 이를 통해 각 선형의 성능을 평가하여 최종 선형을 선정하는 과정을 거친다. 최종 선형을 선정함에 있어서 두 가지 선형의 우열 관계를 판별해야 하는 일이 중요한데, 이 때 전 저항, 반류 계수 등 정량적 지표뿐만 아니라, CFD 해석의 결과로 도출된 압력 계수 분포, 파고 분포, 반류 분포 등의 정성적인 지표도 참고하여 우열 관계를 판별한다. 이러한 평가 방식은 정량적인 데이터와 정성적인 데이터를 모두 고려하여야 하기 때문에 선형 성능의 우열 관계를 판별하기 위해서는 많은 경험을 가진 설계자가 필요하며, 숙련자라 하더라도 우열 관계가 명확하게 드러나지 않는 경우에는 판별이 어렵다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 합성곱 신경망을 이용하여 정성적인 데이터를 분석하여 선형 성능의 우열 관계를 예측하는 모델을 개발하였다. 개발된 모델의 확장성을 검증 및 제고하기 위해, 학습된 기존 모델에 다른 선형 또는 다른 선종의 정성적 데이터를 추가로 학습시키는 전이 학습(transfer learning)을 수행하였다. 그리고 기존 학습 모델의 특정 부분만을 전이하는 미세 조정을 통해 전이 학습된 모델의 성능을 향상시켰다. 이를 통해, CFD 해석 데이터가 부족한 선종의 경우에도 전이 학습을 통하여 높은 정확도로 우열 관계를 예측할 수 있음을 확인하였다.
Publication Date 2021-11-05

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 


  1. 박정호, 노명일, 이혜원, 조영민, 손남선, "영상 기반의 선박 추적을 위한 개선된 방법", 2022년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, p.311, 2022.06.02-04

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

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

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

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  8. 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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  9. 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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  10. 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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