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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김다연 (Pusan National University) 서정범 (Pusan National University) 이인원 (Pusan National University)
저널정보
한국가시화정보학회 한국가시화정보학회지 한국가시화정보학회지 Vol.20 No.2
발행연도
2022.7
수록면
78 - 85 (8page)

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In these days, the rapid development in prediction technology using artificial intelligent is being applied in a variety of engineering fields. Especially, dimensionality reduction technologies such as autoencoder and convolutional neural network have enabled the classification and regression of high-dimensional data. In particular, pixel level prediction technology enables semantic segmentation (fine-grained classification), or physical value prediction for each pixel such as depth or surface normal estimation. In this study, the pressure distribution of the ship"s surface was estimated at the pixel level based on the artificial neural network. First, a potential flow analysis was performed on the hull form data generated by transforming the baseline hull form data to construct 429 datasets for learning. Thereafter, a neural network with a U-shape structure was configured to learn the pressure value at the node position of the pretreated hull form. As a result, for the hull form included in training set, it was confirmed that the neural network can make a good prediction for pressure distribution. But in case of container ship, which is not included and have different characteristics, the network couldn’t give a reasonable result.
#Pixel level prediction #Artificial intelligence #Flow around a ship hull #Pressure distribution prediction #Unet

목차

Abstract
1. 서론
2. Background
3. Methodology
4. Results
5. Conclusion
REFERENCE

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