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저자정보
신동선 (부산대학교) 박병철 (부산대학교) 임채옥 (부산대학교) 오상진 (부산대학교) 김기용 (부산대학교) 신성철 (부산대학교)
저널정보
대한조선학회 대한조선학회 논문집 대한조선학회논문집 제57권 제4호(통권 제232호)
발행연도
2020.8
수록면
191 - 197 (7page)
DOI
10.3744/SNAK.2020.57.4.191

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

선박 초기 설계 단계에서의 강화학습을 이용한 배관경로 설계
신동선 ,  박병철 ,  임채옥 외 3명 대한조선학회 논문집 2020.08 학술저널
강화학습 기반 선박 배관경로 설계
신동선 조선해양공학과 2020.01 학위논문

초록· 키워드

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Pipe routing is a important part of the whole design process in the shipbuilding industry. It has a lot of constraints and many tasks that should be considered together. Also, the result of this stage affects follow-up works in a wide scope. Therefore, this part requires skilled designers and a lot of time. This study aims to reduce the workload and time during the design process by automating the pipe route design on initial stage. In this study, the reinforcement learning was used for pipe auto-routing. Reinforcement learning has the advantage of dynamically selecting routes, unlike existing algorithms. Therefore, it is suitable for the pipe routing design in ship design process which is frequently modified. At last, the effectiveness of this study was verified by comparing pipelines which were designed by piping designer and reinforcement learning results.
#Pipe routing(배관경로 설계) #Reinforcement learning(강화학습) #Machine learning(머신러닝)

목차

1. 서론
2. 강화학습 및 학습 조건
3. 학습 결과
4. 결론
References

참고문헌 (8)

참고문헌 신청
Asmara, A. / 2013 / Pipe routing framework for detailed ship design google schola 김신형 / 2013 / The development of a practical pipe auto-routing system in a shipbuilding CAD environment using network optimization / International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering 5(3):468~477 google schola Millan, J., D., R. / 1992 / A reinforcement connectionist approach to robot path finding in non-maze-Like environments / Machine Learning 8(3-4):363~395 google schola Mnih, V. / 2013 / Playing Atari with Deep Reinforcement Learning / arXiv:1312.5602 google schola Nguyen, H. / 2016 / 3D Piping route design including branch and elbow using improvements for dijkstra’s algorithm / International conference on artificial intelligence: Technologies and Applications :309~312 google schola

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