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저자정보
김기용 (부산대학교) 반임준 (부산대학교) 박병철 (부산대학교) 오상진 (부산대학교) 임채옥 (부산대학교) 신성철 (부산대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제29권 제6호
발행연도
2019.12
수록면
416 - 423 (8page)
DOI
10.5391/JKIIS.2019.29.6.416

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선박 설계에 있어서 경하중량 정보는 생산을 위한 자재비 추정과 생산 공법의 결정 등에 필수적인 정보이며, 나아가 생산 비용 및 생산 기간에 영향을 미치는 요소이다. 따라서 정확한 경하중량 추정이 중요시되고 효율적으로 중량을 통제할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 먼저 중량 추정 방법에 대해 조사하였으며, 기존의 심층 신경망 기법을 이용한 초기설계단계의 경하중량 추정의 정확도를 높이고자 신경망의 구조를 개선하였다. 신경망으로 추정된 경하중량의 유효성을 검증하기 위해 통계적 방법을 사용한 경하중량 추정 모델을 개발하였다. 추정된 모델에 시험 데이터를 적용하여 실제 경하중량과 오차율을 비교하였다. 이 연구의 목적은 신경망 구조를 개선하고 통계적 방법을 이용하여 추정된 경하중량과 비교를 통하여 신경망 기법의 유효성을 증명하고 합리적인 방법을 제안하는 것이다.
#경하중량 #초기설계 #선박설계 #심층 신경망 #통계적 방법 #Lightweight #Initial design #Ship design #Deep neural netwokr #Statistical methods

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 중량 추정 방법 분류
3. 심층 신경망 기법을 이용한 중량 추정
4. 통계적 방법을 이용한 중량 추정
5. 비교 결과
6. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
The Society of Naval Architects of Korea(SNAK), 2015. Shipbuilding Technology. Ji Sung Publishers. google schola Kwon, Y.J., 2015. Theory of Ship Design for Teaching at University. Dong Myeong Publishers. google schola Dominick, C. et al., 2007. Marine Vehicle Weight Engineering. Society of Allied Weight Engineers. google schola Cho, Y.J., 2011. A Development of the Ship Weight Estimating Method by a Statistical Approach. Journal of the Society of Naval Architects of Korea pp.426-434. google schola Seong-Ho Seo, Myung-Il Roh, Nam-Kug Ku, &Hyun-Kyung Shin. (2013). A study on the simplified model for the weight estimation of floating offshore plant using the statistical method. Journal of the Society of Naval Architects of Korea, 50(6), 373-382. dbpia

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