본 고에서는 해양개발 수단으로서의 해양구조물을(선박, 해저탐사선등 분야는 제외한) 대상으로 하여 이의 제작을 위한 용접에 관련하여 제한적 범위내에서 아래와 같이 제목을 설정하여 서술 코저 한다. 1) 해양구조물의 정의 2) 해양구조물의 역사 3) 해양구조물의 분류 4) 해양구조물용 강자 5) 해양구조물 용접용 용접재료 6) 해양구조물 거조 현황 일차로 위 항목들 중 1)-3)까지를 1회분으로 하고저 한다.
발전기용 원동기에는 증기 Turbine engine과 디이젤 Engine으로 분류한다. 일반적으로 발전기 Bearing의 윤활유는 구동용(驅動用) 원동기와 동일한 윤활유를 사용하고 있다. 또한 디이젤 발전기는 연료가 A중유로서 비교적 양질의 연료유를 사용하고 있다고 하더라도 고부하로서 연속운전되고 있기 때문에, 윤활조건이 가혹하게 되어지고 있다. 따라서 항상 사용유의 상태를 파악할 필요가 있다.
Turbine oil이라고 하는 것은 각종 turbine에 쓰여지고 있는 윤활유를 총칭하는 것으로 turbine의 종류로부터 증기 turbine oil, 수력 turbine oil, gas turbine oil로, 그리고 용도에 따라서 육상 turbine oil. 선박 turbine oil, 윤활유의 특성에 따라 R & O turbine oil, EP turbine oil로 분류하고 있으며, tribology라고 하는 것은 간략하게 말하면 마찰, 마모, 윤활, 축수, 설계 등에 관한 제반문제들을 물리학, 화학, 역학 및 금속학 등의 관점으로부터 종합적으로 취급하는 기술이다.
조선에서 하나의 선박은 유사한 크기를 가진 수백개의 블럭들로 구성된다. 각 블록은 평블럭과 곡블럭의 두가지 유형으로 분류되며 평블럭은 평블럭 조립공장에서, 곡블럭은 곡블럭 조립공장에서 각각 조립된다. 본 연구에서는 이중 곡블럭 조립공장의 작업일정계획 문제를 대상으로 하고 있다. (중략)
디지털 선박에서는 선박 내의 각종 센서로부터 측정된 디지털 데이터에 대한 정확하고 에너지 효율적인 관리가 필요하다. 센서 네트워크에서 대용량의 입력 스트림 데이터 전체를 데이터베이스에 모두 저장하여 한꺼번에 처리하는 것은 효율적이지 못하다. 본 논문에서는 디지털 선박 내 센서 네트워크의 에너지 효율성과 정확성을 고려하여 여러 센서에서 지속적으로 들어오는 다차원 스트림 데이터의 처리 성능을 높이고자 한다. 디지털 선박 내에 다수 개의 센서(온도, 습도, 조도, 음성 센서)를 배치하고 효율적인 입력 스트림 처리를 위해서 슬라이딩 윈도우 기반으로 질의를 처리하고 Mjoin 방법으로 다중 질의 계획을 수립한 후 SVM 알고리즘을 통해 저장 데이터를 축소하는 효율적인 처리 기법을 제안한다. 분류된 데이터들 중 필요하지 않는 데이터는 자동으로 데이터베이스에서 삭제되고 유효한 데이터는 디지털 선박 모니터링 시스템에 이용하였다. 35,912개의 데이터 집합을 사용하여 실험한 결과 실제 입력되는 데이터보다 저장 공간의 18.3%를 축소함으로써 효과적임을 보였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제39권9호
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pp.918-922
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2015
선박으로부터 배출되는 오염원과 온실가스에 대한 국제적 규제가 점점 더 강화되어 감에 따라, 액화 천연 가스를 선박의 연료로 사용하는데 대한 관심이 높아져 가고 있다. 본 연구는 액화 천연 가스 연료 선박에서 사용되는 두 가지 방식의 연료 가스 공급 장치에 대하여 폭발 잠재 위험 분석을 수행하였다. 8500 TEU 급 컨테이너 선박을 목표 선박으로 선정하여, 액화 천연 가스 저장 탱크를 설계하였고 각 연료 공급 방식의 운전을 위한 압력 조건을 가정하였다. 누출공의 크기를 세 개의 범주로 분류하여, 각 누출공 크기 범주에 대한 누출 빈도를 산출하였고, 대표 누출공의 크기와 누출량을 추산하였다. 방출률의 증가와 누출 빈도는 역비례 관계를 보였으며, 펌프 방식 연료 공급 장치에서는 누출 빈도가 높게 나타났고, 가압 방식 연료 공급 장치에서는 방출률이 높게 나타났다. 전산 유체 역학 시뮬레이션을 통하여 폭발 잠재 위험 분석을 수행하고 각 연료 공급 장치에 대한 결과를 비교하였다.
본 연구는 우리나라 외항 화물운송기업을 대상 2008년부터 2017년까지의 자료를 이용하여 보유 선박 유형에 따른 기업의 재무적 특성과 기업성과에 미치는 영향에 대한 분석을 위하여 보유 선박 유형을 LNG선, LPG선, 벌크선, 원유석유제품류운반선, 일반화물선, 풀컨테이너선 등으로 분류하여 분석하였다. 실증분석결과 외항 화물운송기업의 전체 부채비율이 다소 증가하고 있으며, 보유 선박유형별 재무적 특성과 기업성과에 영향을 미치는 주요 요인의 차이가 있음을 알 수 있었다. 특히 LPG선은 기업규모와 부채비율, 벌크선은 성장률, 일반화물선은 기업규모, 부채비율, 연수, 마지막으로 풀컨테이너선은 기업규모, 성장률, 부채비율, 접대비비율 및 연수가 총자산순이익률에 영향을 미치는 중요한 요인으로 나타났다. 따라서 각 해운선사들은 보유선박유형에 따라 성과에 영향을 미치는 주요 재무적 요인들의 차이를 인식하고 이에 따른 선제적 조치와 선박포트폴리오의 다각화를 추진할 필요가 있다.
해난사고 발생시 수색구조 작업의 성공여부는 정화한 표류지점의 추정에 있다. 본 논문에서는 현재 외국에서 사용중인 표류지점 추정에 관한 여러가지 기법을 소개하였고, 이들의 장단점을 비교하여 국내상황에 적합한 전산모델을 제시하였다. 제시된 모델은 해상 환경자료의 입력을 고려하여 두 가지 방식으로 나누어진다. 하나는 해양정보시스템으로부터 정확한 환경자료를 제공받을 수 있는 경우에 대비하여 FLENUMWEACEN 방식을 따른 것이고, 다른 하나는 불확실한 해수유동 자료와 현재 기상청의 해상풍 예보를 입력자료로 사용해야 할 경우를 고려하여 U.S. Coast Guard의 CASP 방식을 수정한 것이다. 모델에서 조난대상물은 사람, 구명정, 선박으로 분류하였으며, 구명정은 ballast와 canopy의 유무에 따라 세분하였고, 선박은 배수용적을 대, 중, 소로 나누어 구분하였다. 형태별 분류과정에서 과거의 모든 실험결과들을 재정리하여 새로운 leeway 값을 결정하였으며 제시된 모델들은 몇 개의 실제 현장실험 결과와 비교되었다.
정보통신기술(ICT) 및 인공지능(AI) 기술 산업의 급격한 발전에 따라 먼 미래로만 생각했던 자율운항선박의 등장이 최근들어 현실로 다가오고 있다. 이러한 급격한 기술의 발전과 더불어 해양법 분야에서의 해사안전, 해양환경보호, 해양질서유지 등의 공법(公法)분야분만 아니라 책임, 손해배상, 해상보험 등 사법(私法)분야에서의 변화 또한 필수불가결하게 되었다. 특히 선원이 승선하지 않는 자율운항선박이라는 새로운 형태의 선박의 등장으로 해양사고 발생 시 책임, 손해배상, 보험계약 등의 그 유형과 종류 또한 달라질 것이다. 이 논문에서는 먼저 자율운항선박의 개념, 분류, 효과 및 미래에 대한 일반적 이론 및 자율운항선박 논의를 위한 해상법의 개념과 해상법상 각종 의무와 책임에 대한 일반적 이론을 살펴본다. 다음으로 자율운항선박의 해양사고 발생 시 선박으로서 지위, 용선 계약상의 법률관계, 감항능력주의의무, 책임의 주체 및 손해배상책임과 면책에 대한 쟁점 사항을 해상법적 관점에서 검토한다. 아울러 향후 자율운항선박 4단계에서 해양사고 발생 시 책임의 귀속 주체와 기준을 명확히 하기 위한 추가적인 연구의 필요성과 더불어 이를 위한 기술개발·법령정비·자금지원 등 제도적 개선의 필요성을 제시한다.
기존의 선박 내 조명 제어 시스템은 구축의 복잡성, 높은 설치 비용 및 유지 관리 비용 등의 문제점이 있다. 본 논문에서는 디지털 선박 환경에서 저비용, 고효율의 조명제어 시스템을 설계하였다. 사용자의 생체 정보(맥박, 이완기 혈압, 수축기 혈압, 혈당)를 무선 센서들을 통하여 획득한 후 감성을 인식하여 LED 조명을 제어하는 시스템으로서, 맥박 센서, 혈압 센서, 혈당 센서 등의 입력치를 받아 데이터베이스에 저장한 후 역전파 신경망 알고리즘을 이용하여 감성을 분류한다. 3,000개의 데이터 집합을 사용하여 역전파 신경망을 실험한 결과 약 88.7%의 정확도를 가졌다. 분류된 감성은 HP(Hewlett-Packard)의 'The Meaning of Color'에서 정해 놓은 20개의 컬러 감성 모델과 비교하여 가장 적절한 출력치를 찾아 적색, 녹색, 청색 LED Lamp에 전류 또는 주파수를 조절하는 방법으로 LED Lamp의 밝기 또는 광색을 조절함으로써 소모 전력을 약 20%로 절감하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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