메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
장민성 (부경대학교 조선해양시스템공학과) 김동준 (부경대학교) 자오양 (부경대학교 마린융합디자인공학과)
저널정보
한국수산해양기술학회(구한국어업기술학회) 수산해양기술연구 수산해양기술연구 제58권 제3호
발행연도
2022.8
수록면
272 - 280 (9page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
최근 컴퓨터 기술의 발전에 따라 다양한 공학 분야에서 AI(Artificial intelligence) 기술이 적용되고 있으며, 국내 선박 설계분야에 있어서도 빠른 속도로 적용이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 딥러닝의 주요 적용 분야인 회귀 분석(Regression analysis)을 선박의 주요 치수(길이, 폭, 깊이 등)를 결정하는 과정에 적용하고자 하였다. 연안 소형 어선을 대상으로 총 11,000여척의 데이터가 수집되었으며, 각 지역별 선박의 특성 등에 차이를 고려하여 부산 지역의 연안 소형 어선 1,600여 척을 대상으로 연구를 수행하였다. 선박의 길이와 톤수를 입력변수로 사용하고 폭과 깊이를 출력변수로 설정하여 DNN 모델을 생성하였다. 딥러닝을 실현할 수 방법은 많이 제공되고 있는데 본 논문에서는 구글(Google)에서 제작한 오픈소스 라이브러리 텐서플로우(Tensorflow)를 이용하여 직접 코딩을 하는 방식을 택하였다. 은닉층(Hidden layer)과 은닉층의 Neuron 수(노드, Node)를 변화시켜가며 결과에 미치는 영향을 파악하고자 하였다. 또한, 비교를 위해 Matlab에서 제공하는 방법을 선택하여 같은 데이터를 사용하여 두 방법의 결과를 비교 분석하였다. 이러한 연구를 통해 머지않아 시행될 어선등록제도 변경에 따른 새로운 선형에 대한 초기설계에 소요 시간을 단축할 수 있도록 함을 목표로 하였다.
#어선설계 #주요치수추정 #DNN #회귀분석 #Fishing boat design # Determination of main dimension # DNN # Regression analysis

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0