A Study on the Prediction of Ship's Roll Motion using Machine Learning-Based Surrogate Model

기계학습기반의 근사모델을 이용한 선박 횡동요 운동특성 예측에 관한 연구

This study is about the prediction of ship's roll motion characteristic which has been used for evaluating ship's seakeeping performance. In order to obtain the ship's roll RAO during voyage, this paper utilized machine learning-based surrogate model. By comparing the prediction result data of surrogate model with test data, we suggest the best approximation technique and data sampling interval of the surrogate model appropriate for predicting the ships' roll motion characteristic.

이 연구는 선박의 내항성능 평가 요소로 사용되는 횡동요 운동특성의 예측에 관한 연구로, 운항중인 선박의 횡동요 RAO를 실시간으로 도출하기 위하여 기계학습 기반의 근사모델을 사용하였다. 근사모델에 의한 예측결과를 테스트데이터와 비교분석함으로서, 횡동요 운동 특성 예측에 적합한 근사모델을 생성하기 위한 근사기법과 데이터 샘플링 조건에 대하여 제시하고자 한다.