A60 급 갑판 관통 관은 선박과 해양플랜트에서 화재사고가 발생할 경우 화염의 확산을 방지하고 인명을 보호하기 위해 수평구조에 설치되는 방화장치이다. 본 연구에서는 다양한 대리모델과 다중 섬 유전자 알고리즘을 이용하여 A60 급 갑판 관통 관의 방화설계에 대한 이산변수 근사최적화를 수행하였다. A60 급 갑판 관통 관의 방화설계는 과도 열전달해석을 통해 평가하였다. 근사최적화에서 관통관의 길이, 지름, 재질, 그리고 단열재의 밀도는 이산설계변수로 적용하였고, 제한조건은 온도, 생산성 및 가격을 고려하였다. 대리모델 기반의 근사최적설계 문제는 제한조건을 만족하면서 A60 급 갑판 관통 관의 중량을 최소화할 수 있는 이산설계변수를 결정하도록 정식화하였다. 반응표면모델, 크리깅, 그리고 방사기저함수 신경망과 같은 다양한 대리모델이 근사최적화에 사용되었다. 근사최적화의 정확도를 검토하기 위해 최적해의 결과는 실제 계산 결과와 비교하였다. 근사최적화에 사용된 대리모델 중 방사기저함수 신경망 모델이 A60 급 갑판 관통 관의 방화설계에 대해 가장 정확한 최적설계 결과를 나타내었다.
해상 HNS 유출사고 대응 교육훈련체계의 국내 및 외국(미국, 캐나다, 호주, 영국) 현황을 살펴보고, 국내 체계와 외국 체계 간의 비교를 통하여 국내의 교육훈련체계 개선방안에 대한 연구를 수행하였다. 그 결과, 국내의 민간 교육훈련기관이 거의 전무한 상태에서 외국의 기관들에 비하여 활성화되지 못하였고, 국내의 해상 HNS 관련 교육훈련이 정부 주도 하에 획일적으로 이루어지고 있는 실정이었다. 또한 국내의 교육훈련기관인 해양경찰교육원과 해양환경교육원 간에는 교육대상자, 교육기간 등에서 차이가 있었다. 국내의 해상 HNS 관련 교육과정이 외국의 교육과정에 비하여 단순한 편이었고, 교육기간도 상대적으로 짧았으며, 국제해사기구 HNS 모델코스의 2가지 과정(운영 수준 및 관리자 수준)을 수용하지 않고 있었다. 국내 해상화학사고 대응 교육훈련체계를 개선하기 위한 방안을 단기적 측면과 중 장기적 측면으로 나누어 제시하였다. 단기적 측면에서, 해양경찰교육원과 해양환경교육원은 각자 독립적으로 운영하는 현행의 이원적 체계를 유지하면서 두 기관이 공동으로 참여하는 HNS교육훈련운영협의체(가칭)를 설립하는 방안을 제시하였고, 중 장기적 측면에서는, 해양경찰교육원 HNS 담당부서와 해양환경교육원 HNS 담당부서를 통합하여 국제경쟁력을 갖춘 일원적 체계인 국가해상HNS방제교육훈련기관(가칭)으로 변경 확대하는 방안을 제시하였다.
탄소섬유는 경량이면서 높은 기계적 특성 때문에 우주항공, 선박, 자동차, 토목 및 건축과 같은 산업분야에서 그 어느 때 보다 더 광범위하게 적용되고 있다. 본 연구는 섬유혼입률 및 섬유길이 변화에 따른 탄소섬유 보강시멘트 복합재료( CFRC)의 역학적 특성과 휨 거동을 분석하였으며, 또한 자연 낙하시험에 의한 모르타르 시편에 대한 내충격성을 비교, 검토하였다. 더불어, 탄소섬유(CF)의 혼입률은 0.5%, 1.0%, 2.0% 및 3.0%로 변화를 주었으며, 각각의 섬유길이는 6 mm와 12 mm를 사용 하였다. 실험결과, 플로우 값은 탄소섬유의 뭉침현상으로 인해 유동성 측면에서 매우 불리하였으며, 단위용적질량은 다소 감소하였다. 특히, 압축강도는 탄소섬유 혼입량이 증가함에 따라 감소하는 것으로 나타내었다. 반면 휨 강도는 섬유 길이가 12 mm이고 2% 혼입한 것이 가장 높은 휨 강도를 보였다. 내충격성 시험결과, 보통 모르타르 시편은 완전파괴까지의 낙하횟수가 2~3회 정도 걸리지만 반면 CFRC 시편은 섬유혼입량이 증가함에 따라 다소 차이가 있지만, 섬유길이가 12 mm이고 섬유혼입량 2% 인 경우 충격에 대한 저항성이 가장 높았다.
한국 남해안 금호열도 주변 다도해역의 조류특성과 해수순환 구조를 파악하기 위해 대조와 소조시 ADCP bottom tracking을 이용한 25시간 선박 항주관측을 실시하였다. 대조시 낙조와 창조 방향은 남동-북서이며, 최강유속은 표층 약 40 cm/s이다. 개도주변은 지형적 특성으로 주변해역의 탁월유향과 다르고, 유향 유속의 분산이 크다. 전 구간 표~저층 흐름에 두드러진 경압모드 성분은 없었다. 이는 좁은 수로와 얕은 수심, 빠른 유속으로 지형성와류나 eddy로 인한 연직혼합이 활발했음을 나타낸다. 소조시 조류는 남남동-북북서, 평균유속은 대조의 85 %이다. 탁월유향은 대조보다 우세하지 못하고 지속시간도 짧다. 흐름은 연직방향 유속시어, 수평와류, 비대칭 조류혼합으로 물질의 수평 연직이동이 왕성할 것으로 추정된다. 일평균조류는 개도 서~북서 수로해역이 북서~북동, 금오도 서쪽은 서남서~남남서 방향 최대 21 cm/s의 흐름이 존재한다. 소리도 서쪽에는 좌선환류나 와류가 형성되었다.
본 연구는 해상풍력발전단지 내 어업의 가능성을 살펴보고자, 어구 및 어법이 해상풍력발전단지 내 터빈과 해저케이블에 미치는 위험도를 평가하였다. 서남해 해상풍력발전단지를 연구 대상 해역으로 설정하여, 주변 국가어항의 선박 현황을 조사하였다. 어선의 현황을 참조하여 22개의 어구 및 어법에 대하여 위험도 평가 기준을 설정하고, 전문가를 통해 위험도를 평가하였다. 위험도가 낮아 해상풍력발전단지 내에서도 조업이 가능하다고 판단되는 어구 및 어법은 외줄낚시, 대낚시, 멸치챗배였으며, 위험도가 보통으로서 조업이 가능하기는 하나, 주의가 필요하다고 생각되는 어구 및 어법은 바닥주낙, 뜬주낙, 끌낚시, 오징어채낚기, 문어단지, 주꾸미소호, 연안통발, 주목망, 낭장망, 고정자망, 유자망이었다. 위험도가 높아 해상풍력발전단지 내 조업이 어렵다고 판단되는 어구 및 어법은 형망, 빔트롤, 건착망류였으며, 위험도가 아주 높아 해상풍력발전단지 내 어업이 허용되기 어렵다고 판단되는 어구 및 어법은 안강망, 기선권현망, 오터트롤, 외끌이기선저인망, 쌍끌이기선저인망이었다.
본 연구에서는 20,000 톤급 해양플랜트 상부구조물(Topside)의 플로트오버 설치작업을 위해 개발된 수동형 갑판 지지 프레임(Deck support frame)의 구조설계에 대해 다양한 실험계획법을 이용한 최소중량설계와 민감도 평가의 비교연구를 수행하였다. 수동형 갑판 지지 프레임의 주요 구조부재의 두께 치수 변수는 설계인자로 고려하였고, 응답치는 중량과 강도성능으로 선정하였다. 최소중량설계와 민감도 평가의 비교연구에 사용한 실험계획법은 직교배열설계법, Box-Behnken 설계법, 그리고 Latin hypercube 설계법이다. 실험계획법의 설계공간 탐색의 근사화 성능을 평가하기 위해 반응표면법을 각 실험계획법 별로 생성하여 근사화 정확도 특성을 검토하였다. 또한 최소중량설계를 위해 최상 설계안의 결과로 부터 실험계획법의 특성에 따른 수치계산 비용, 중량감소 효과 등을 평가하였다. 수동형 갑판 지지 프레임의 구조설계에 대해 Box-Behnken 설계법이 가장 적합한 설계 결과를 나타내었다.
본 연구에서는 선박용 디젤 엔진에서 발생되는 크랭크케이스 수트(soot)의 재활용 가능성을 검토하기 위하여, 수트를 배기관에서 발생하는 수트와 크랭크케이스에서 발생한 수트로 분류하고, 열처리에 따른 수트의 구조적 특성을 분석하였다. 열처리는 아르곤 가스 분위기에서 2,000℃와 2,700℃로 열처리를 수행하였고, 샘플의 구조적 특성 분석을 위해 라만분광법(Raman spectroscopy)과 고분해능 전자현미경(HRTEM)을 활용하였다. 또한, 취득한 HRTEM 이미지를 정량적으로 분석하기 위해 디지털 이미지 처리(Digital Image Processing) 기법을 활용하였다. 라만 분석 결과, 배기 수트와 2,700℃로 열처리한 수트에서 상대적으로 높은 G/D ratio가 나타났다. HRTEM 이미지에서는 두 수트 모두 유사한 형태의 흑연화된 나노 구조를 확인할 수 있었으나, 수트의 종류와 열처리 온도차에 따른 흑연화 정도의 차이를 정량적으로 도출할 수 없는 한계가 있었다. 이에 Digital Image Processing을 통해 HRTEM 이미지의 fringe의 길이와 곡률을 정량적으로 분석하였으며, 라만 분석과 일치하는 결과를 도출할 수 있었다. 이는 배기 수트가 크랭크케이스 수트에 비해 더 흑연화 된 구조를 가지는 것을 의미하며, 더 높은 온도에서 열처리 할 경우 흑연의 구조로 더 잘 발달함을 의미한다. 본 연구의 결과로 크랭크케이스 수트 역시 배기 수트와 마찬가지로 흑연계 재료로 재활용이 가능함을 확인하였다.
본 연구는 화재진압 및 피난활동을 지원하는 딥러닝 기반의 알고리즘 개발에 관한 기초 연구로 선박 화재 시 연기감지기가 작동하기 전에 검출된 연기 데이터를 분석 및 활용하여 원격지까지 연기가 확산 되기 전에 연기 확산거리를 예측하는 것이 목적이다. 다음과 같은 절차에 따라 제안 알고리즘을 검토하였다. 첫 번째 단계로, 딥러닝 기반 객체 검출 알고리즘인 YOLO(You Only Look Once)모델에 화재시뮬레이션을 통하여 얻은 연기 영상을 적용하여 학습을 진행하였다. 학습된 YOLO모델의 mAP(mean Average Precision)은 98.71%로 측정되었으며, 9 FPS(Frames Per Second)의 처리 속도로 연기를 검출하였다. 두 번째 단계로 YOLO로부터 연기 형상이 추출된 경계 상자의 좌표값을 통해 연기 확산거리를 추정하였으며 이를 시계열 예측 알고리즘인 LSTM(Long Short-Term Memory)에 적용하여 학습을 진행하였다. 그 결과, 화재시뮬레이션으로부터 얻은 Fast 화재의 연기영상에서 경계 상자의 좌표값으로부터 추정한 화재발생~30초까지의 연기 확산거리 데이터를 LSTM 학습모델에 입력하여 31초~90초까지의 연기 확산거리 데이터를 예측하였다. 그리고 추정한 연기 확산거리와 예측한 연기 확산거리의 평균제곱근 오차는 2.74로 나타났다.
밸브의 내부 누설 현상은 밸브의 내부 부품의 손상에 의해 발생하며 배관 시스템의 사고와 운전정지를 일으키는 주요 요인이다. 본 연구는 버터플라이형 밸브의 내부 누설에 따라 배관계에서 발생하는 음향방출 신호를 이용하여 배관 가동 중 실시간 누설 진단의 가능성을 검토하였다. 이를 위해 밸브의 작동 모드별로 측정한 시간영역의 AE 원시신호를 취득하였으며 이로부터 구축한 데이터셋은 데이터 기반의 인공지능 알고리즘에 적용하여 밸브의 내부 누설 유무를 진단하는 모델을 생성하였다. 누설 유무진단을 분류의 문제로 정의하여 SVM 기반의 머신러닝과 CNN 기반의 딥러닝 분류 알고리즘을 적용하였다. 데이터의 특징 추출에 기반한 SVM 분류 모델의 경우, 이진분류 모델에서 구축된 모델에 따라 83~90%의 정확도를 나타냈으며, 다중 클래스인 경우 분류 정확도가 66%로 감소하였다. 반면, CNN 기반의 다중 클래스 분류 모델의 경우 99.85%의 분류 정확도를 얻을 수 있었다. 결론적으로 밸브 내부 누설 진단을 위한 SVM 분류모델은 다중 클래스의 정확도 향상을 위해 적절한 특징 추출이 필요하며, CNN 기반의 분류모델은 프로세서의 성능 저하만 없다면 누설진단과 밸브 개도 분류에 효율적인 접근방법임을 확인하였다.
울산항 부두에 이중 접안하여 환적작업 중이던 케미컬 탱커선 폭발로 주변 선박화재 등 울산항 내에서 큰 피해가 발생하였다. 유사 사고의 재발을 방지하기 위한 후속 조치로 '항만 내 위험물 안전관리 종합대책'이 수립되었으며 사고 발생 시에 폭발 위험성과 항내 주요 시설에 대한 영향 등을 고려한 위험물 환적부두의 지정이 요구된다. 본 연구는 폭발 위험성 기반의 환적부두 제시를 위하여 울산항 주요 환적화물 대상의 Fire & Explosion Index 평가를 실시하였다. 스티렌모노머와 벤젠의 Fire & Explosion Index 평가결과 심각한 폭발 위험성을 확인하였고, 평가결과를 기준으로 노출반경을 산출 하였다. 노출반경 결과를 기반으로 주요 부두별 위험범위를 산정하였으며, 항만시설, 주변 위험시설 및 거주시설을 고려한 환적가능 부두 후보지로 12개 부두를 제시하였다. 본 연구는 위험반경만을 고려하였기 때문에 향후 실질적인 위험물 환적 부두의 지정 시에는 해상교통안전성, 부두 및 계류시설, 안전설비 및 비상대응을 위한 접근성 등을 종합적으로 고려하여 결정하여야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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