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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.1
- 수록면
- 395 - 405 (11page)
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한국형 e-Navigation의 내항성 안전 모듈은 운항 중인 선박을 실시간으로 모니터링하고 내항성의 이상 상태를 사전에 경고함으로써 선박의 안정성을 확보하는 선내 원격 모니터링 서비스 중 하나이다. 일반적으로 선박설계를 위한 내항성능은 주어진 조건에서 선체 운동 시뮬레이션을 수행하여 평가하여 왔다. 하지만 운항 중 선박의 내항성능을 실시간으로 평가하기 위해 이러한 시뮬레이션을 실제 운항조건에 맞추어 수행하는 것은 계산시간의 한계로 인해 현실적이지 않다. 본 연구에서는 기계학습 기반의 근사모델을 활용하여 선박의 내항성능 평가 요소들 중 하나인 횡동요 운동특성을 합리적으로 보다 빠르게 예측하는 방법을 소개하고자 한다. 다양한 학습 기법과 데이터의 샘플링 조건을 적용하여, 얻어진 근사모델의 결과와 운동해석 결과의 오차가 거의 1% 내로 일치함을 보였다. 따라서 이러한 방법을 활용하면 선박의 실시간 내항성능을 평가하는데 효율적으로 사용할 수 있을 것으로 판단된다.
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참고문헌 (19)
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American Bureau of Shipping / 2005 / Guidance Notes on ‘Safehull-Dynamic Loading Approach’ for Container carriers
Belyaev, M / 2015 / Gaussian process regression for structured data sets / Lecture Notes in Artificial Intelligence, Proceedings of SLDS 9047:106~115
Belyaev, M / 2016 / GTApprox: surrogate modeling for industrial design / Advances in Engineering Software 102:29~39
Belyaev, M / 2016 / Computationally efficient algorithm for Gaussian Process regression in case of structured samples / Computational Mathematics and Mathematical Physics 56(4):499~513
Burnaev, E / 2011 / Modeling of nonstationary covariance function of gaussian process using decomposition in dictionary of nonlinear functions / Information Technologies and Systems-2011 :355~362
Belyaev, M / 2015 / Gaussian process regression for structured data sets / Lecture Notes in Artificial Intelligence, Proceedings of SLDS 9047:106~115
Belyaev, M / 2016 / GTApprox: surrogate modeling for industrial design / Advances in Engineering Software 102:29~39
Belyaev, M / 2016 / Computationally efficient algorithm for Gaussian Process regression in case of structured samples / Computational Mathematics and Mathematical Physics 56(4):499~513
Burnaev, E / 2011 / Modeling of nonstationary covariance function of gaussian process using decomposition in dictionary of nonlinear functions / Information Technologies and Systems-2011 :355~362
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