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학술저널
저자정보
박주헌 (충남대학교) 유원선 (충남대학교) 이인석 (충남대학교) 최원철 (충남대학교)
저널정보
대한조선학회 대한조선학회 논문집 대한조선학회논문집 제59권 제6호(통권 제246호)
발행연도
2022.12
수록면
385 - 392 (8page)
DOI
10.3744/SNAK.2022.59.6.385

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Naval ship could face a variety of threats in isolated seas. In particular, fires and flooding are defined as disasters that are very likely to cause irreparable damage to ships. These disasters have a very high risk of personal injury as well. Therefore, when a disaster occurs, it must be quickly suppressed, but if there are people in the disaster area, the protection of life must be given priority. In order to quickly evacuate the ship crew in case of a disaster, we would like to propose a plan to quickly explore the evacuation route even in urgent situations. Using commercial escape simulation software, we obtain the data for deep neural network learning with simulations according to aisle characteristics and the properties and number of evacuation person. Using the obtained data, the passage prediction model is trained with a deep learning, and the passage time is predicted through the learned model. Construct a numerical map of a naval ship and construct a distance matrix of the vessel using predicted passage time data. The distance matrix configured in one of the path search algorithms, the Dijkstra algorithm, is applied to explore the evacuation path of naval ship.
#Deep learning(딥러닝) #Evacuation path(대피 경로) #Numerical map(수치 지도) #Dijkstra algorithm(다익스트라 알고리즘)

목차

1. 서론
2. 관련 연구 현황
3. 딥러닝 데이터 획득을 위한 PathFinder 시뮬레이션
4. 통로 통과시간 예측 딥러닝 모델 설계
5. 딥러닝 모델을 이용한 대피 경로 탐색
6. Dijkstra Algorithm을 이용한 함정 대피 경로 탐색
7. 결론
References

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