Detailed Information

Cited 0 time in webofscience Cited 0 time in scopus
Metadata Downloads

머신러닝을 이용한 기관 출력 예측 방법에 관한 연구A Machine Learning-Based Method to Predict Engine Power

Other Titles
A Machine Learning-Based Method to Predict Engine Power
Authors
김동현한승재정봉규한승훈이상봉
Issue Date
2019
Publisher
해양환경안전학회
Keywords
선박; 저항; 예측; SVM; ISO15016; Ship; Resistance; Prediction; SVM; ISO15016
Citation
해양환경안전학회지, v.25, no.7, pp 851 - 857
Pages
7
Indexed
KCI
Journal Title
해양환경안전학회지
Volume
25
Number
7
Start Page
851
End Page
857
URI
https://scholarworks.gnu.ac.kr/handle/sw.gnu/9936
DOI
10.7837/kosomes.2019.25.7.851
ISSN
1229-3431
2287-3341
Abstract
본 연구는 운항선의 운항 빅데이터를 활용하여 머신러닝 기법의 선박 마력 예측에 관한 것이다. 현재 신조선에는 ISO15016법을 이용하여 외부환경 요인에 대하여 수식을 통해 저항을 예측하나 관련 계산식이 복잡하고 요구하는 입력변수들이 많아 운항하는 실선 적용에 많은 시간과 비용이 필요하다. 본 연구에서는 최근 예측, 인식 등에서 우수한 성능을 보이는 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘을 이용하여 우수한 성능의 선박 출력 예측이 가능한 모델을 제안한다. 제안 예측 모델은 실선 운항 빅데이터만 확보된다면 ISO15016법 대비 우수한 성능의 예측이 가능한 장점이 있다. 본 연구에서는 178K 벌크캐리어의 운항 DATA를 활용하여 ISO15016 기법과 본 연구에서 제안하는 SVM 알고리즘 기반의 마력해석법을 비교하여 ISO15016의 단점인 선박 모델 데이터 준비 부분을 줄이고 부정확한 마력 예측 성능을 개선하였다.
Files in This Item
There are no files associated with this item.
Appears in
Collections
해양과학대학 > 기계시스템공학과 > Journal Articles
해양과학대학 > Department of Maritime Police and Production System > Journal Articles

qrcode

Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.

Related Researcher

Researcher Han, Seung Hun photo

Han, Seung Hun
해양과학대학 (기계시스템공학과)
Read more

Altmetrics

Total Views & Downloads

BROWSE