• 선박안전
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• 통권37호
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• pp.12-23
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• 2014

본 연구에서는 최근 증가하는 해양레저 수요 및 관심에 따른 대응을 위하여 고속레저 선박을 개발하고 이에 따른 국내 레저선박 건조기술 축적 및 경쟁력 향상을 목적으로 하였다. 따라서 선형 및 도면 개발도 중요하지만 이러한 내용들을 수요자들에게 홍보할 수 있는 정보변환알림시스템 및 홍보영상 매뉴얼도 함께 개발하였다. 따라서 연구 결과물을 통해 수요자 의견을 보다 쉽고 정확하게 반영하여 보트의 제품화를 하도록 하고 이를 통해 경쟁력을 높일 수 있도록 하였다.

• 대한조선학회논문집
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• 제57권6호
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• pp.312-321
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• 2020

In this study, machine learning techniques were applied to predict the residual resistance coefficient (Cr) of low-speed full ships. The used machine learning methods are Ridge regression, support vector regression, random forest, neural network and their ensemble model. 19 hull form variables were used as input variables for machine learning methods. The hull form variables and Cr data obtained from 139 hull forms of KRISO database were used in analysis. 80 % of the total data were used as training models and the rest as validation. Some non-linear models showed the overfitted results and the ensemble model showed better results than others.

• 대한조선학회논문집
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• 제59권4호
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• pp.243-250
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• 2022

In the design stage of hull forms, a fast prediction method of resistance performance is needed. In these days, large test matrix of candidate hull forms is tested using Computational Fluid Dynamics (CFD) in order to choose the best hull form before the model test. This process requires large computing times and resources. If there is a fast and reliable prediction method for hull form performance, it can be used as the first filter before applying CFD. In this paper, we suggest the offset-based performance prediction method. The hull form geometry information is applied in the form of 2D offset (non-dimensionalized by breadth and draft), and it is studied using Convolutional Neural Network (CNN) and adapted to the model test results (Residual Resistance Coefficient; C_R). Some additional variables which are not included in the offset data such as main dimensions are merged with the offset data in the process. The present model shows better performance comparing with the simple regression models.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.180-181
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• 2013

해상에서 사고 선박을 신속하게 예인하는 것은 현장에서 일어날 수 있는 2차적인 피해를 사전에 예방할 수 있는 중요한 조치이다. 이를 위해서는 예인선을 이용하여 사고선박을 이동시켜야 하고 예인선과 피 예인 선박은 예인삭에 의해 연결되게 된다. 자력운항이 불가능한 상태에서 피 예인 선박은 예인선의 예인력에 의해 거동이 좌우되고 예인력은 해상환경 및 피예인 선박의 저항력을 고려하여 결정되어야 한다. 본 연구에서는 피 예인 선박 예인 시 예인저항과 이로 인해 예인삭에 걸리는 장력해석법에 대해 검토한다. 본 연구를 통해 얻어진 결과는 사고선박 예인지원시스템에 효율적으로 활용 가능할 것이다.

• 대한조선학회지
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• 제31권4호
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• pp.22-25
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• 1994

선체성능, 선박운항성능 및 기관성능의 현황파악과 예측을 하는 것은 선박설계자, 선박운항자 및 선박관리운영자에게 설계, 보선관리 및 용역관리상 대단히 중요하다. 선체성능의 전산원용예측에 관한 대부분의 문헌은 모형수조시험 및 공시해상시험의 자료를 수식화하는 데 집중하고 있다. 따라서 현재까지 자료의 수식화, 예측된 자료와 성능시험결과치의 상관기법 및 PC soft ware를 이용한 선박성능예측의 체계적 접근법 등에 관한 연구가 활발히 진행되어 왔다. 또한 선박의 Abstract Log Book의 자료 및 주기관 성능자료의 수식화, PC soft ware 개발에 의한 선박운 항성능 및 기관성능예측에 대한 연구가 역시 수행되고 있다. 이와 관련하여 본 고에서는 선체 성능(저항과 추진계수), 선박운항성능 및 주기관성능의 예측에 관하여 그 개요를 소개코져 한다.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권7호
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• pp.1231-1237
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• 2022

본 논문에서는 AI 기반 설계 탐색 기법을 활용하여 선박의 주요 치수 최적화를 수행하였다. 설계 탐색 기법은 최적화 프로그램 HEEDS의 SHERPA 알고리즘을 사용하였다. 유동 해석은 상용 CFD 코드인 STAR-CCM+를 사용하였고, 주요 치수 변환은 전처리 과정에서 JAVA Script와 Python을 사용하여 선박의 치수가 자동으로 변환되도록 설정하였다. 대상 선박은 소형 쌍동선형으로 주요 치수 최적화는 한쪽 선형의 길이, 폭, 흘수 그리고 단동선형 간의 간격에 대하여 수행되었다. 최적화 알고리즘에 사용된 목적함수는 총저항이며, 내부 의장 시스템의 크기 등을 고려한 배수 체적의 범위를 제한조건으로 선정하였다. 그 결과 최적 선형의 주요 치수는 기존 선형 대비 ±5% 내에서 변화가 있었고 총저항은 약 11% 개선된 결과를 보였다. 본 연구를 통해 선박의 형상을 직접 변경하지 않더라도 주요 치수 최적화를 통해 선박의 저항 성능이 향상됨을 확인하였고, 다양한 선박의 주요 치수 최적화를 통한 성능 향상에 활용이 될 것으로 기대한다.

• 대한조선학회지
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• 제30권2호
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• pp.8-10
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• 1993

선박에너지 개발을 위한 미래의 유력한 추진체로서 초전도 자력장을 이용한 선박을 들 수 있는데 이와 같은 경우에는 실험을 하기에는 비용이 엄청나게 소요되고 설비 자체가 복잡하기 때문에 CFD를 이용해서 초기 계\ulcorner을 구상하고 선체 주위의 유동장의 제어 및 기초 설계를 하여야 할 것이다. CFD계산을 통해 일반적으로 얻을 수 있는 것은 -압력 분포 -자유 표면 파고 -유속 분포 -유선 추적 -선체 표면의 응력 분포 -한계 유선 분포 -선미 와류 생성 과정 -선체 저항 계산 등으로 선형 개발에 필요한 기본 자료들이다. 여기서 CFD의 유용가치를 강조할 수 있는데 위의 많은 데이터를 실험을 통해서 얻으려면 막대한 경비와 노력이 투입되어야 한다. 또한 현재의 실험 시설로는 정량적으로 측정할 수 없는 부분도 일부 있다. CFD의 경우는 그러한 어려움은 없으나 꼭 필요한 것이 수치계산의 검증이다. 계산 결과의 유효성(validity)을 검증해야 한다는 의미이다. 계산은 실험을 통하여 반드시 비교 검토가 이루어져야 하며 이의 수단으로 선박 분 야에서는 Wigley 모형이나 Series 60와 같은 것들이 사용되고 잇다. 당 연구소의 저항추진연구 실에서는 CFD의 연구가 수년 전부터 소수의 인원을 중심으로 이루어져 왔다. 이와 관련하여 대표적인 몇 가지만 소개하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.125-132
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• 2001

본 논문에서는 선박에서 사용되고 있는 전동기의 절연저항 및 전류를 검출하여 안전진단을 행하는 안전진단시스템을 제안한다. 선박용 전동기는 상시 해풍·기름 등의 오염물질에 노출되어있기 때문에 절연저항의 감소, 과전류 등의 문제점이 야기될 수 있다. 이러한 문제는 선박의 안전항해에 막대한 영향을 주어 크나큰 인명과 재산상의 손실을 초래하게 된다. 제안된 시스템은 전동기의 절연저항 및 전류를 검침하여 이를 현장에서는 물론 제어실에서 확인 관리함으로서 사고가 발생하기 전에 전통기의 이상여부를 확인 할 수 있도록 한다. 제안된 방법의 타당성을 3상 유도전동기를 대상으로 확인한다.

• 선박안전
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• 통권25호
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• pp.47-63
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• 2008

저항성능 측면에서 한국 어선선형의 특성을 파악하기 위하여, 본 연구에서는 한국과 일본에서 건조되어진 대표적인 어선을 한 척씩 선정하여 두 어선의 선형적 특성을 비교하였다. 또한 한국 어선의 선형적 특성들, 즉 일부 대표적인 선형요소들과 이를 제외한 기타의 국부적 선형특성들을 일본어선의 선형을 참고로 보정함으로써 우리나라 어선들의 저항성능을 향상시킬 수 있는 방안에 대하여 연구하였다. 한국어선과 일본어선은 해양환경과 어업의 종류가 다를 뿐만 아니라 관습적인 이유 등으로 선형의 차이가 있게 되며, 이것은 한국 어선이 일본 어선에 비하여 같은 배수량을 가지더라도 배 길이가 짧은 반면 폭이 넓으며 흘수가 얕은 대표적인 선형요소들의 차이로 확인할 수 있다. 이러한 차이를 고려하여, 일본어선들에 대한 유효마력 추정프로그램을 한국어선들에 맞게 보정.개발하는 과정을 통하여 양국 어선의 저항성능 차이를 확인할 수 있었으며, 보정된 프로그램을 이용하여 연구대상의 한국어선에 대한 저항저감효과를 줄 수 있는 선형요소들을 도출함으로써 선형요소들의 변화에 따른 저항성능 효과를 확인할 수 있었다. 그러나 선형요소들의 보정에도 불구하고 한국어선의 저항성능은 여전히 일본어선의 그것보다 떨어짐을 확인하여, 본 연구에서는 대표적인 선형요소들뿐만 아니라 국부적 선형특성 즉, 선수부에서 차인선(chine line) 경사도, 용골의 형상, 선미길이(용골 끝에서 선미단까지의 거리)를 각각 보정해 봄으로써 보다 더 큰 저항성능의 개선효과를 확인하였다. 본 연구결과는 앞으로 저항성능이 우수하면서도 실용 가능한 개량된 한국 어선선형의 개발에 기초적인 자료로서 활용이 가능할 것으로 사료된다.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제17권4호
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• pp.318-323
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• 2014

해상에서 사고선박을 예인하기 위해서는, 예상되는 바람과 조류 등의 해상상태에서, 선정된 예인선들의 예인력과 예인방향을 이용하여 피예인선의 선속과 방향을 추정하여야 한다. 본 논문에서는 사고선박의 다양한 예인계획에 따른 예인상태 추정 방법을 연구하였다. 기존 전산 프로그램을 사용하여 계산된 피예인선의 정면방향 선속과 저항을 가져오는 방법과, 초기 예인상태에서 선정된 예인선들에 의한 피예인선의 전진방향 선속과 저항을 계산하는 방법, 그리고 안정된 예인상태에서 피예인선의 전진방향 선속과 저항을 계산하는 방법을 제안하였다. 이들 계산 방법은 전산 프로그램으로 구현되었으며, 이 프로그램은 피예인선의 상태를 적절히 추정할 수 있는 유용한 프로그램으로 확인되었다.