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Abstract 크루즈선과 여객선의 이용객이 꾸준히 증가하면서 해난사고의 위험성도 꾸준히 증가하고 있다. 승객들의 대피와 선박의 안정성 확보를 위해 IMO (International Maritime Organization)에서 SOLAS (Safety Of Life At Sea) 등을 통해 승객 탈출 해석을 위한 기준을 제시하고 있다. 기존의 여객용 선박을 위한 승객 탈출 해석은 IMO 규정에 따라 단순 해석만을 주로 진행해 왔다. 하지만 2016년 개정된 IMO 규정에 따르면, 실제 승객 개개인의 특성을 반영하여 실제와 유사한 대피상황을 재현하고, 이를 통해 승객 탈출 시간을 계산하도록 권장하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 승객 개개인의 특성을 고려한 다채널 행동모델을 제안하였다. 다채널 행동 모델이란, 해난사고에 의해 승객이 선박에서 탈출할 때, 승객들이 움직이는 다양한 특성 (향광성, 향개방성, 집단행동 등)을 고려한 승객의 행동 모델이다. 본 연구에서 제안한 다채널 행동모델을 간단한 선박 모델에 적용하여 그 효용성을 확인하였다.
Publication Date 2021-08-25

김기수, 노명일, "여객선의 승객 탈출을 위한 다채널 행동 모델 연구", 2021년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 187, 2021.08.25-28


  1. 김하연, 노명일, 하지상, 조영민, 이혜원, "센서 데이터를 활용한 딥 러닝 기반 해상 장애물의 추적 방법", 2023년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 12, 2023.08.23-26

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  2. 김하연, 노명일, 하지상, "해상 장애물 추적을 위한 혼합 추적 방법", 2024년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, p. 94, 2024.01.29-02.01

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  3. 김하연, 노명일, 조영민, 하지상, 손남선, "센서 데이터를 활용한 해상 장애물 추적 방법 및 실해역 적용 사례", 2023년도 대한조선학회 추계학술발표회, 울산, pp. 211, 2023.11.02-03

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  4. 김하연, 노명일, 이혜원, 조영민, "센서 데이터를 이용한 선박의 추적 방법", 2023년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 109, 2023.02.08-11

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

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  6. 김진혁, 노명일, 여인창, "설계 요구 조건을 고려한 국부 변형 기반 상선의 선형 변환 방법", 2023년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 47, 2023.02.08-11

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  7. 김진혁, 노명일, 여인창, "설계 요구 조건을 고려한 MLP 기반 상선의 선형 변환 방법", 2023년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp. 309-310, 2023.05.02-04

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  8. 김진혁, 노명일, 여인창, "선형 설계를 위한 GNN의 적용 방안 연구", 2023년도 대한조선학회 추계학술발표회, 울산, pp. 450, 2023.11.02-03

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  9. 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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  10. 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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