Detailed Information
Cited 0 time in 
Cited 0 time in 
Cited 0 time in
Metadata Downloads
Preliminary Study on FMU Modelling for Digital Twin Ship Based on Machine Learning
Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Kang, Min ju | - |
| dc.contributor.author | Park, Jeong hong | - |
| dc.contributor.author | Kim, Dong Ham | - |
| dc.contributor.author | Yun, Sang Woong | - |
| dc.contributor.author | Heo, Su Hyeon | - |
| dc.contributor.author | Choi, Jin woo | - |
| dc.date.accessioned | 2022-10-24T04:40:26Z | - |
| dc.date.available | 2022-10-24T04:40:26Z | - |
| dc.date.issued | 20220714 | - |
| dc.identifier.uri | https://www.kriso.re.kr/sciwatch/handle/2021.sw.kriso/7710 | - |
| dc.description.abstract | 본 논문에서는 디지털 트윈 선박 모델링/시뮬레이션 플랫폼에 대해 소개하고, 그 구성 요소 중 하나인 학습기반 모델링 기술에 대한 기초 연구 내용을 다룬다. 선박 구성 요소에 대한 FMU 개발은 대개 역학적 모델을 이용하여 이뤄지는데,본 연구에서는 해석적으로 모델링하기 어려운 물리현상들을 선박의 운항 데이터와 LSTM 기반의 기계학습 네트워크를 이용하여 모델링하고자 한다. 본 논문에서는 이에 대한 초기 연구 결과로서 선박 시뮬레이터를 이용하여 운항 데이터를 취득하고 해당 데이터로 모델링을 수행한 결과를 소개한다. | - |
| dc.language | 한국어 | - |
| dc.language.iso | KOR | - |
| dc.title | Preliminary Study on FMU Modelling for Digital Twin Ship Based on Machine Learning | - |
| dc.type | Conference | - |
| dc.citation.conferenceName | 대한전기학회 제53회 하계학술대회 | - |
| dc.citation.conferencePlace | 대한민국 | - |
- Files in This Item
- There are no files associated with this item.
- Appears in
Collections - 지능형선박연구본부 > 자율운항선박실증연구센터 > Conference Papers
Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.