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태경 당
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1 28년도 한국해양과학기술협의회 공동학술대회 5월 29(목)3일(금) 제주 국제컨벤션센터(ICC) St-basd dsg 개념을 이용한 선박 주요치수 최적 결정 강현지 *, 김신형 **, 양영순 ** 대우조선해양 * 서울대학교 조선해양공학과 ** pal dmso optmzato usg St-basd dsg Kag, Hyu-J *, Km, Sh-Hyug **,Yag, Youg-Soo ** DSME * Dpt. o Naval Ahttu ad Oa Egg, Soul Natoal Uvsty. ** Abstat Cout Egg dsg opt has a stog pot Shpbuldg dsg posss who dal wth tmdous pats ad s to b do latvly shot lad tm. I ths pap, w apply SD( St-basd Dsg) opt to dd ppal dmsos o ommal shp. St-basd Dsg s poposd by Wad ad SobakⅡ who vstgat outstadg poma o Toyota s podut dsg ad dvlopmt poss. t osds boad ag o soluto st dug dsg poss, whl oly o pot soluto s passd aoss ah stag tadtoal dsg opt. SD s o o xtdd mplmtato o St-basd Dsg opt. SD has mthods wth whh dsg a osd hs/h kowldg ad p dsg posss. As a sult, w a gt soluto st o ppal dmso stad o pot soluto. It mas that tatv poss ausd om dsg utaty ould b dud ad podutvty o dsg poss ould b asd. Ky wods : ppal dmso, Cout Egg, St-basd Cout Egg, St-basd Dsg, Dsg poss. 서론 현재 우리나라의 조선산업은 그 간의 끊임 없는 연구 개발과 설계/생산의 생산성 향상의 노력을 바탕으로 압도적인 경쟁력을 유지하면서 전 세계 조선산업계에서 지배적인 위치를 확고히 하면서 막대한 수출량을 통해 국가경제의 중요한 축의 역 할을 하고 있다. 하지만 후발주자인 중국의 급격

2 한 추격과 국내 산업 구조의 점진적 변화 등으로 미래의 조선산업에 대한 전망이 그리 순탄하지는 않다. 하지만 여 년 전의 과거를 되돌아 볼 때 지금의 상황과 비슷한 우려들이 존재했지만 조선 산업은 대규모 투자와 확장을 통한 규모의 경제를 이루고 설계/생산 양면에서의 생산성의 꾸준한 향 상을 통해 갖은 우려를 떨치고 세계 위의 규모 와 앞선 경쟁력을 유지 할 수 있었다. 이처럼 다 가 오는 미래에도 현재와 같은 경쟁력을 유지, 강 화하는 유일한 방법 중의 하나는 끊임없는 연구개 발과 생산성의 향상 이라고 할 수 있다. 조선의 설계 프로세스는 방대한 양의 부재 수를 가진 선박을 대상으로 다양한 선종에 걸쳐 상대적 으로 단기간에 이뤄지는 특징으로 볼 때 동시공학 에 입각한 설계 프로세스의 적용이 매우 적합한 분야라고 할 수 있다. 이에 조선 설계 프로세스의 리드타임을 단축을 통해 설계 생산성을 향상 시킬 수 있는 가능성의 하나로 SD( Stbasd Dsg) 개념을 소개하고 이의 적용예제로 선박의 주요치수 계산을 수행하고 이의 가능성을 검토해 보았다. 2. SD 의 개념 및 설계과정 SD 는 St-basd Dsg 의 확장구현의 한 종 류이다. St-basd Dsg 은 기존의 전통적인 설 계프로세스인 단일해 기반의 설계(ot-basd Dsg)와 다르게 가능한 복수 해를 구성 하고 이 를 설계 프로세스의 진행 중에 활용하는 설계개념 으로서 98 년대 후반 도요타의 신차개발프로세 스의 효율성에 대한 관찰/연구로부터 Wad 와 Sobk Ⅱ에 의해 동시공학 설계개념으로 도출되 었으며 이는 곧 기존 연구성과들과 함께 Stbasd Cout Egg 으로 자리잡게 되 었다. [][2] SD 는 설계자의 경험과 지식을 체 계적으로 반영할 수 있도록 확장한 St-basd 설 계개념으로 설계자의 선호도를 표현하고 평가하는 개념과 방법이 추가되었다.[4] 설계초기단계에서 다양한 해가 고려된다는 점이 기존의 설계기법과 크게 차별화되는 부분이며 이를 통해 보다 유동적 이고 상대적으로 설계상황의 변화 등에 강건한 설 계결과를 도출할 수 있다. 그림 은 SD 를 통한 최적 설계의 진행 중에 설계변수들의 구간이 비교 선택되면서 차츰 적합 한 해구간으로 수렴되는 과정을 보여준다. 그림 최적해구간 수렴 과정 기존의 대부분의 최적설계 기법이 변수공간에서 점간의 탐색을 통한 기법인 반면 SD 는 탐색의 각 단계에서 다수의 설계변수나 인터벌 구간을 대 상으로 한다. 이처럼 구간을 평가하기 위해서는 혹시 주관적일 수 있는 평가 기준을 객관화 시켜 야 하고 이를 대상 설계 변수 구간에 체계적으로 적용 시켜가면서 수렴시켜야 한다. 즉 SD 의 핵 심은 대상 설계문제에서의 설계변수와 요구조건 사항을 선호도를 이용해서 표현하고 이를 통해 범 위를 평가하는 것이다. 이는 다음의 4 단계를 통해 서 구현된다. Ⅰ. St Rpstato Mthod 설계변수와 요구사양조건을 정의하는 단계로 정 량화된 설계자의 선호도가 반영된다. (),(2)와 같 이 정량화된 선호도는 그림 의 그래프로 나타낼 수 있다. Dsg QN(Quat p Numb) X = QX, wh Q {, } X = {( x, p ( x)) x X, p ( x) : x [,]} oma QN(Quat Y = QY, wh Q {, } X = {( y, p ( y)) y X, p ( y) : y [,]}. p Numb) () (2)

3 p p Dsg Vaabl oma Vaabl 그림 2 Dsg QN & oma QN 위의 그림 2 의 왼쪽을 보면 표현된 설계자의 의 도는 특정구간에서 선호도가 최대가 되고 그 좌우 로는 선호도가 떨어지는 상황이다. 오른쪽은 특정 값부터 특정 구간 동안 동일한 선호도가 있으며 이후론 선호도가 감소하는 설계변수에 대한 표현 이다. Ⅱ. St opagato Mthod Rpstato 단계에서 주어진 설계변수의 구 간 분할 및 조합을 통해 요구사양조건을 만족하는 정도를 판별하기 위한 평가곡선(곡선) 을 생성하는 단계이다. 즉, 주어진 설계변수를 이 등분하여 이등분된 구간간의 조합(2 )을 통해 평 가곡선을 생성한다. 설계변수가 2 개인 경우 4(2 2 ), 3 개인 경우 8(2 3 )개의 평가곡선이 생성된다 oma QN Dsg Vaabl oma Vaabl Dsg Vaabl2 그림 3 St opagato Mthod 그림 3 에서와 같이 생성된 평가()곡 선은 Rpstato 단계에서 주어진 요구사양조 건(oma QN)의 만족 정도를 확인함으로 써 주어진 곡선의 우수성을 평가한다. 이는 곡선이 설계변수(인터벌)의 우수 성을 평가할 수 있는 기준이 됨을 의미한다. Ⅲ. St Modato Mthod 곡선이 요구사양조건을 만족하지 못 할 경우, 즉 주어진 설계변수 구간이 적당하지 않 다는 것을 의미한다. 그림 3 의 그래프에서 가능성 분포곡선이 요구사양조건(oma QN)과 겹치는, 즉 만족하는 구간이 존재하지 않거나 아 주 작다. 따라서 설계변수(Dsg QN)의 구간수 정을 통해 그림 4 와 같이 주어진 요구사양조건 (oma QN)과 오버랩 되어 평가가 가능 하도록 한다. 이는 SD 가 초기 설계변수의 구간 설정이 중요함을 의미한다 oma QN oma Vaabl 이동 그림 4 St Modato Mthod Ⅳ. St Naowg Mthod opagato 단계에서 생성된 곡선 이 요구사양조건(oma QN)를 만족하는 정도를 다음의 세 가지 논리적 계산을 통해 적합 성을 정량적으로 평가하는 단계이다. DI(Dsg Idx) - oma QN 과 의 겹침을 적분한 값으로 설계자의 선호도를 측정한다. 그림 5 에서 Vaabl Y2가 Vaabl Y에 비해 선호되 는 설계구간임을 알 수 있다. ' DI( Y ) = E[p (y)] = y oma QN DI=26.26 Vaabl Y yu p (y)q ( y) 그림 5 St Naowg Mthod L dy oma QN DI=67.93 Vaabl Y2 (3)

4 2 SI(so ad Stablty Idx) - 의 폭으로 설계변수의 강건성을 측 정한다. 그림 6 에서 상대적으로 폭이 좁은 Vaabl Y2가 Vaabl Y 에 비해 강건하다고 할 수 있다. 주어진 값(선주요구조건) - 재화중량(Dadwght: DWT) - 화물창 용적(Cago Capaty: CCq) - 최대홀수(Tmax) - 선속(V) Y SI ( Y ) = C S ( ( y Y C = Aa( Y q y ( S ( q y = ( )) ) x ) l( l(.5), q )), (, y )) + ( < q q ( y) = y) < (.5 q ( y) = q ( y.5 )) l(.5 q ( y o.5 o q ( y) = )) < q y) < ( l(.5) (4) 구하는 값(설계변수) -길이(L), 폭(B), 깊이(D), 방형계수(Cb) 제약조건 - 부력/중량 평형 조건. oma QN. oma QN - 화물창 용적 요구 조건 최소 요구 건현 조건.2.2 ) oma Vaabl Y 2) oma Vaabl Y 그림 6 SI (so ad Stablty Idx) 3 RI( ad Robustss Idx) - DI 와 SI 의 곱으로 나타내며 선호도와 강건 성을 동시에 고려함으로써 하위설계구간의 우선순 위를 판단한다. 즉, RI 가 클수록 우수한 설계변 수 구간이다. RI( Y ) = DIY ( ) DIY SIY SIY max( ( ) ) ( ) m( ( ) ) K K K K =,, s =,, s NDI NSI (5) 목적함수와 제약조건의 상세한 사항은 참조문헌에 자세히 기술되어 있다.[5] (2) SD 에 의한 상선 주요치수 결정 과정 Ⅰ. St Rpstato Mthod - 설계변수 및 요구사양조건 정의 St-basd Dsg Iput Dsg Vaabl oma qumt 3. SD 를 이용한 선박 주요치수 결정 () 상선 주요치수 결정 문제 [5] 상선의 주요치수 결정 문제는 참고문헌 [5]에 제 시된 대로 다음의 목적함수와 제약조건을 이용해 서 정식화했다. 상선의 주요치수 선정 기준(목적함수) - 최소건조비 L [26 27] Buldg Cost B [43 47] [5.8E7 6.E7] Cb [.8.9] 표. Dsg QN & oma QN Ⅱ. St opagato Mthod - 평가곡선(곡선) 생성 Ⅲ. St Modato Mthod - 정의된 설계변수 구간이 적합할 경우 생략

5 Ⅳ. St Naowg Mthod - 주어진 설계변수 L, B, Cb 를 분할 및 조합하 여 표 2 와 같은 8 개의 설계구간을 생성하고 가능 성분포 곡선을 통해 각 구간의 적합성을 평가한다. No VaL VaB VaCb 2 Low Upp Low Upp Low Upp 비교 대상의 다른 최적화 기법들과 달리 구간으로 주요치수를 제시하였으므로 이들의 조합으로 설계 안을 제시할 수 있는 가능성을 가지고 있다. 다만 각 설계변수의 구간의 모든 조합이 제약조건을 모 두 만족하지는 않을 수 있으므로 적절한 설계안을 구성 할 때 반영해야 한다 표 2. 설계변수 구간 분할 각 설계구간은 NDI, NSI, RI등의 정량적 값을 통해 수치적으로 설계구간을 평가할 수 있다. 표 3 에서 RI 값이 가장 큰 No.5 가 가장 우수한 설 계구간이다. No.5 는 같은 과정을 거쳐 최적의 설 계구간으로 수렴하게 된다. No VaY(Buldg Cost) 2 Low Upp NDI NSI RI 표 3. 요구사양조건 & Naowg 수치 4. SD 에 의한 계산결과 표 4 는 최종 계산 결과로 4 회의 Naowg 이 수행된 최적설계구간이다. 각 구간이 GA 와 같은 다른 최적화 기법으로 구해진 최적해를 포함하거 나 그 근처에서 제시되는 것을 볼 수 있다. 이는 SD 에 의한 주요치수 설계가 비교적 합리적인 결과를 도출한다는 것을 보여준다고 할 수 있다. Hybd Hybd Gv SD GA w/o wth Vaabl R R [ L ] B [ ] Cb [ ] Buldg [ Cost ] 3587 표 4. 포인트최적화와의 결과 비교 5. 결론 및 고찰 본 논문에서 St-basd Dsg 개 념을 상선의 초기 주요치수를 결정하는 문제에 적 용했다. 본 예제를 통해서 최적화 기법으로서의 SD 의 가능성을 보일 수 있었다. 이는 다음 두 가지 점에서 의미가 있다. 첫째, 최적화 계산 절차 중에 변수의 포인트가 아닌 구간을 제약조건과 목적함수 평가에 체계적 으로 적용할 수 있는 기법을 제시했다. 이는 설계 변수 구간에 대한 설계자의 선호도를 반영 할 수 있도록 고안된 SD 의 특성을 활용한 것으로 최 적화의 내부 탐색 과정에의 적용만이 아니라, 각 설계 단계에서의 구간과 같은 다수의 설계대안 검 토의 기법으로도 사용 될 수 있다고 여겨진다. 둘째, 전체 설계프로세스의 일부인 최적계산 단 계에서 그 결과값을 구간으로 생성하고 이를 다음 단계로 전달함으로써 전체 설계프로세스 진행 중 에 생길 수 있는 반복재계산을 줄일 수 있는 가능 성을 제시한 점이다. 실제의 설계프로세스의 진행 을 보면 스펙과 같은 설계조건의 변경 등 설계의 시작 단계에서의 상황이 설계 진행 중에 변경된 경우나 초기에 확정되지 않았지만 설계 일정상 추

6 정으로 대신해서 진행되는 동안 추정과 다르게 확 정되는 경우에 필연적으로 앞 단계부터의 반복 재 계산이 존재하게 된다. 이와 같은 상황에서 단일 한 설계대안 대신에 다수의 설계 대안이 존재한다 면 변화된 상황에 적합한 다른 설계대안을 반복재 계산 없이 얻을 수 있는 가능성이 있게 된다. 반 복재계산의 감소는 설계리드타임 단축과 전체적인 설계 생산성의 향상으로 이어진다. 향후 추가 연구가 필요한 부분은 우선 최적화 기법으로서의 활용의 가치를 높이기 위해서는 제 약조건의 선호도 표현에 대한 좀 더 일반적인 절 차가 필요한 점이다. 구간에 대한 계산이므로 등 호제약 조건에 대한 체계적인 반영에 대한 연구가 필요하다. 또한 다양한 선박 설계 프로세스의 과정 중에 단일 설계안이 보다는 설계 해집합을 전달 하는 방식이 설계효율 측면에서 더욱 적합한 분야를 발 굴하고 이를 위한 구체적이고 체계적인 프로세스 를 정립하는 연구가 뒤따라야 할 것이다. 참 고 문 헌 [] Sha, S.G. (99). Cout Egg ad Dsg o Mauatu o Elto oduts. Nw Yok: Va Nostad Rhold. [2] Sobk (996), Duwad K., II. A St-Basd Modl o Dsg. Mhaal Egg. [3] Fh, Wllam, ad All C. Wad (997). A St-Basd Systm o Elmatg Iasbl Dsgs Egg oblms Domatd by Utaty., ASME Dsg Egg Thal Cos. [4] Yoo-Eu NAHM (25). Mult-Agt Systm Ahttu ad St-Basd Dsg Mthodology o Comput-Suppotd Collaboatv Egg. [5] 이규열, 전산선박설계 교재- at 최적설계 기법, 서울대학교 후 기 본 논문의 내용은 국방부/방위사업청/국방과학 연구소가 공모, 지정한 수중운동체 특화 연구센터 (Udwat Vhl Rsah Ct) 과제(SM- 2)의 지원으로 수행된 것을 정리한 것으로 위 기 관의 후원에 감사 드립니다.

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04 ÇÐ¼ú_±â¼ú±â»ç 42 s p x f p (x) f (x) VOL. 46 NO. 12 2013. 12 43 p j (x) r j n c f max f min v max, j j c j (x) j f (x) v j (x) f (x) v(x) f d (x) f (x) f (x) v(x) v(x) r f 44 r f X(x) Y (x) (x, y) (x, y) f (x, y) VOL.