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.

The first step is to determine the principal dimensions of the design ship, such as length between perpendiculars, beam, draft and depth when accomplishing the design of a new vessel. To make this process easier, a database with a large amount of existing ship data and a regression analysis technique are needed. Recently, deep learning, a branch of artificial intelligence (AI) has been used in regression analysis. In this paper, deep learning neural networks are used for regression analysis to find the regression function between the input and output data. To find the neural network structure with the highest accuracy, the errors of neural network structures with varying the number of the layers and the nodes are compared. In this paper, Python TensorFlow Keras API and MATLAB Deep Learning Toolbox are used to build deep learning neural networks. Constructed DNN (deep neural networks) makes helpful in determining the principal dimension of the ship and saves much time in the ship design process.

최근 환경 문제를 포함하여 여러 이유로 액화가스에 대한 수요가 증가하고 있다. 이로 인하여 선박을 통한 액화가스의 운송이 증대하고 있고, 이를 수용할 터미널 건설도 다수 이루어지고 있다. 터미널을 건설하는데 있어 그 규모의 결정은 대상선박이 명확히 결정 되어 있을 경우 그에 따른다. 그렇지 않다면 터미널이 수용하고자 하는 선박 규모를 결정하고, 관련한 규정이나 기준에 제시되어 있는 선박 치수를 활용한다. 이와 관련하여 최근 액화가스터미널 건설을 위해 항만 건설시 설계기준으로 가장 많이 적용하는 항만 및 어항 설계 기준 및 해설(2017)을 활용하여 대상선박의 규모를 파악하는 과정에서 대형화된 선박의 기준이 마련되어 있지 않고, 제시되어 있는 선박의 주요치수가 실질적으로 운항하고 있는 선박과 상당히 상이하다는 점이 발견되었다. 이러한 문제점으로 인하여 터미널을 건설하는데 있어 대상선박 및 터미널의 규모 결정, 터미널의 안전성 평가 등에 있어 이해 당사자 간의 많은 이견이 있을 수 있기에 현행 액화가스운반선의 주요치수에 대한 기준을 현재 운항하고 있는 선박들의 현황 분석을 통하여 개정안을 제시하였다. 제시된 개정안은 향후 선박 및 터미널 규모 결정에 보다 적절하고 현실적인 기준으로 활용되고, 불필요한 터미널 건설비용 증가를 막을 수 있을 것으로 기대된다.

The purpose of the study, approaching from the aspect of the construction technologies, is to determine the architectural techniques of traditional wood architects in existence, through which the systems and techniques that create the inherent characteristics of Korean architecture are clarified. With understanding traditional construction system and focusing on the fact that built environment results from the consistent standards and technologies of architects, this study inquires into the systematic standard and its formation that present in the process of planning for the overall scale and shape of a building from the study determines dimension of structural members. All the members that constitute the structure are trimmed in advance and assembled in a short period of time on the site. Because of that, the dimensions for trimming and assembling are predetermined according to designated standards in the planning process, therefore consistent standard of computation are in necessity to design shapes and sizes of enormous amount of structural members. This study also shows the standards of measurement employed by architects while planning for structural members of a building, and how the size and range of its composition are developed.

보트의 초기설계단계에서 설계자는 주요치수 결정을 위해 많은 정보를 필요로 하며, 그러한 정보의 대부분은 해당 보트와 유사한 실적선 자료들을 많은 시간에 걸쳐 조사 및 분석함으로써 얻을 수 있다. 또한, 결정된 주요치수는 설계과정(기본/상세설계) 전반에 걸쳐 영향을 미치게 되고, 이는 결국 보트의 안정성과 성능으로 직결된다. 따라서 본 연구에서는 700여 척의 실적선 자료를 이용하여 보트 초기설계시스템(설계지원플랫폼)을 개발하고, 50피트급 고속보트를 대상으로 이를 활용하여 설계자가 초기설계단계에서도 주요치수를 편리하고 합리적으로 도출 및 결정할 수 있음을 확인하였다.