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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2012.5
- 수록면
- 1,041 - 1,050 (10page)
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해상에서 부유체 운동을 예측하는 기술은 부유체의 안전 및 안전한 작업을 위해서 매우 중요한 기술이다. 부유체는 파랑의 변화에 따라 동역학적이며, 비선형적 운동 특성을 가지기 때문에 컴퓨터를 이용한 유체역학적 모델이나, 부유체 운동방정식을 이용한 부유체 운동의 실시간 예측은 매우 어렵다. 인공 신경망은 비선형적 특성 및 동역학적 거동에 대한 즉각적인 예측이 가능하므로, 부유체 운동을 예측하는데 적합하지만, 학습되지 않은 요소에 대한 잘못된 예측 값을 출력하는 문제점도 존재한다. 본 논문에서는 인공신경망을 이용한 부유체 운동의 예측을 위하여 NARX(Nonlinear AutoRegressive eXogeneous input)를 이용하여 사용 능력을 평가하고, 잘못된 예측을 방지하기 위해서 부유체의 RAO 특성을 이용한 부유체 선형응답 예측시스템를 NARX를 이용한 예측시스템에 결합시켰다. 또한 결합된 예측시스템을 이용하여 부유체 운동의 예측성능을 시뮬레이션 하였고, 부유체 운동 해석 소프트웨어와 의 결과를 비교하여 성능을 검증하였다.
목차
요약
1. 서론
2. 인공신경망
3. 부유체 운동 예측시스템의 개발 절차
4. 실험 데이터의 형성
5. 부유체 운동 예측 시스템
6. Hybrid Network
7. 결론 및 향후 과제
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