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Ship powering performance modeling using machine learning technique based on full-scale operational data = 실선 운항 기록을 이용한 기계학습 기반의 선박 운항 성능 모델링
서명 / 저자 Ship powering performance modeling using machine learning technique based on full-scale operational data = 실선 운항 기록을 이용한 기계학습 기반의 선박 운항 성능 모델링 / Byunghyun Yoo.
발행사항 [대전 : 한국과학기술원, 2019].
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This dissertation presents an accurate and systematic method for estimating ship powering performance using machine learning algorithms based on full-scale operational data, and ship route optimization is conducted using the proposed models.The proposed models calculate the speed and engine power of a ship, which are the main factors of the ship operational efficiency, under various environmental and operating conditions.To design modeling structure of ship powering performance, graphical models are suggested in this study.Then, machine learning techniques are employed to estimate the powering performance of a full-scale ship by constructing regression models using the ship operational data.In order to minimize the risk of overfitting in the regression process, domain knowledge based on physical principles is combined into the regression models.Also, the uncertainty of the estimated performance is evaluated with consideration of the environmental uncertainties.To verify the validity of the proposed models, the proposed models are compared with the existing methods using actual measurement data.In addition, in this thesis, the proposed models are applied to the ship route optimization, which is representative application field of ship powering performance model, and the results of the routing are analyzed based on the actual forecast data.

이 논문에서는 실제 선박의 운항 데이터를 기반으로 기계학습 알고리즘을 이용하여 정확하고 체계적인 선박의 운항 성능 모델링 기법을 제시하며, 제안하는 모델을 항로 최적화에 반영하여 그 결과를 확인하였다.제안하는 모델에서는 다양한 환경 및 운항 조건에 대한 입력 변수에 대해 선박 운항 성능의 주요 지표인 선박의 속도와 엔진 마력을 계산한다. 데이터 기반의 기계학습 알고리즘의 단순 적용 시에 발생할 수 있는 과적합을 방지하고 정확한 모델링을 수행하기 위해, 기존에 알려져 있는 선박 관련 지식을 모델링 과정에 적용한다. 또한, 환경 외란의 불확실성을 고려하여 선박 운항 성능 모델링에 적용함으로서 선박 운항 성능 모델에서 발생할 수 있는 불확실성을 모델링한다.제안된 모델은 실제 계측 데이터 및 기존의 방법과 비교를 통해 유용성과 정확성을 검증하였다. 제안된 선박 운항 성능 모델은 관련 적용 분야 중 하나인 항로 최적화 분야에 적용되어 실제 예보 데이터를 기반으로 항로를 생성하고, 도출된 항로에 대한 분석과 검증을 수행하였다.

서지기타정보

서지기타정보
청구기호 {DME 19049
형태사항 vi, 100 p. : 삽도 ; 30 cm
언어 영어
일반주기 저자명의 한글표기 : 유병현
지도교수의 영문표기 : Jinwhan Kim
지도교수의 한글표기 : 김진환
수록잡지명 : "Probabilistic Modeling of Ship Powering Performance Using Full-Scale Operational Data". Applied Ocean Research, v. 82, pp. 1-9(2019)
학위논문 학위논문(박사) - 한국과학기술원 : 기계공학과,
서지주기 References : p. 93-97
주제 Ship powering performance
gaussian process
domain knowledge
environmental uncertainty
ship route optimization
선박 운항 성능
가우시안 프로세스
도메인 지식
환경 불확실성
선박 항로 최적화
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