오민재 교수
Minja Oh
서울대학교 고고미술사학과
연구실 소개
오민재 교수의 연구실은 해양구조물 및 선박의 설계 및 제작 과정에서 발생하는 대량 데이터를 효율적으로 분석하고 활용하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 특히, 선체 설계의 초도 단계에서의 오프셋 데이터 기반 저항 예측을 위한 딥러닝 모델 개발과, 해양구조물 파이핑 재료 수요 예측을 위한 빅데이터 기반 분석 기법을 핵심 연구 주제로 다룹니다. 기존의 수작업 중심의 설계 프로세스를 고도화하여 시간과 비용을 절감할 수 있는 스마트 설계 기술의 기반을 마련하고자 합니다. 특히, NURBS 표면에서 오프셋을 자동으로 생성하는 전용 기술 개발을 통해 설계의 자동화 및 정밀도 향상을 추구합니다.
연구 현황
연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
주요 논문
3In the shipyard, a lot of data is generated, stored, and managed during design, construction, and operation phases to build ships and offshore structures. However, it is difficult to handle such big data efficiently using existing data-handling technologies. As the big data technology is developed, the ship and offshore industries start to focus on the existing big data to find valuable information from it. In this paper, the material requirement estimation method of offshore structure piping ma
Traditionally, the initial ship design starts from a parent ship. The parent ship is given in the 2D lines form, i.e., the offsets. A designer modifies the offsets and gets the new hull shape that satisfies new design constraints. The offsets are used for the numerical analysis to evaluate whether the modified ship can meet the constraints. Generally, the mesh is generated for the analysis using the offsets. Sometimes, the initial ship is given in NURBS surface form instead of the offsets. In th
The initial ship design starts from a parent ship. A designer selects a suitable parent ship and modifies the hull shape for a new design. When a ship is modified, the hydrodynamic analysis such as numerical analysis, computational fluid dynamics analysis, model test, etc. is conducted, and the shape of the ship hull is changed according to the analysis results. This iteration continues until the owner’s, and Class requirements are met. During this process, it takes much time and high cost. In t
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