본 논문에서는 AI 기반 설계 탐색 기법을 활용하여 선박의 주요 치수 최적화를 수행하였다. 설계 탐색 기법은 최적화 프로그램 HEEDS의 SHERPA 알고리즘을 사용하였다. 유동 해석은 상용 CFD 코드인 STAR-CCM+를 사용하였고, 주요 치수 변환은 전처리 과정에서 JAVA Script와 Python을 사용하여 선박의 치수가 자동으로 변환되도록 설정하였다. 대상 선박은 소형 쌍동선형으로 주요 치수 최적화는 한쪽 선형의 길이, 폭, 흘수 그리고 단동선형 간의 간격에 대하여 수행되었다. 최적화 알고리즘에 사용된 목적함수는 총저항이며, 내부 의 장 시스템의 크기 등을 고려한 배수 체적의 범위를 제한조건으로 선정하였다. 그 결과 최적 선형의 주요 치수는 기존 선형 대비 ±5% 내 에서 변화가 있었고 총저항은 약 11% 개선된 결과를 보였다. 본 연구를 통해 선박의 형상을 직접 변경하지 않더라도 주요 치수 최적화를 통해 선박의 저항 성능이 향상됨을 확인하였고, 다양한 선박의 주요 치수 최적화를 통한 성능 향상에 활용이 될 것으로 기대한다.

본 논문에서는 수명이 다한 제품이나 소비지-가 더 이상 사용하지 않는 폐기품을 다시 재사용하거나 폐기하는데 필요한 일련의 활동을 위한 역방향 로지스틱스에서의 수거망 설계 문제를 다루고 있다 수거망 설계 문제는 수거지점의 위치와 수요지의 폐기품을 수거 지점에 할당하는 것을 결정하는 문제로 정의할 수 있으며 수거지점은 재활용품이나 폐기품이 위치한 지접 근처에 위치하고 주어진 잠재적인 위치들 중에서 결정하게 된다. 여기서，각 수거지점은 용량제약이 있어 수거