Seminar

Title: Machine Learning Seminar(2016.11.24)
Author: CMAC
Date: 2016-11-15 (15:16)

Machine Learning Seminar

Date/Time: Nov., 24th, Thur., 11:00 ~ AM

Location: Office of Prof. Choe(#405), Yonsei University

Speaker: 정신규

Affiliation: Kyunghee University

Topic: Hull Form 최적설계와 데이터 마이닝

Abstract:

본 연구에서는 고효율 선박 Hull form의 설계탐사법에 대한 개발을 실시하였다. 본 설계탐사법은 다목적 형상 최적화 기법과 데이터 마이닝을 이용한 설계 지식 추출로 구성이 되어 있다. 다목적 형상 최적화를 위해서는 근사곡면 기법을 기반으로 한 다목적함수 유전알고리즘이 이용되었다. 근사곡면 기법으로는 지질통계학 분야에서 발달된 Kriging 기법을 이용하였다. 다양한 Hull form 형상 표현을 위해 shifting법과 radial basis function을 채용하였다. 이 기법을 사용함으로써 Hull form의 광역적 변형과 국소적 변형을 동시에 가능하게 하였다. 설계 지식 추출을 위해서 ANOVA와 Self-organizing map (SOM)이 이용되었다. 본 연구에서 개발된 기법은 넓은 속도 영역에서 wave drag를 최소화 하는 Hull form의 설계에 적용이 되었다. 결과에 따르면 기존에 설계기법보다 계산시간이 현저하게 단축이 되는 것을 확인할 수 있었다. 또한 데이터 마이닝을 통해, wave drag 성능을 좌우하는 설계인자들과 형상의 특징을 파악할 수 있었다.