구명정의 열전달 특성 및 해상상태에 따른 조난자의 저체온증 발생 가능성에 대한 기술적 검토는 선박의 좌초 및 침몰 사고에 대응하기 위해 활용될 수 있다. 본 연구는 해상용 구명정(또는 구명벌)의 설계에 필요한 열전달 특성 및 단열 성능을 분석 및 평가방법에 대해서 연구하였다. 또한, 해상 저체온증 발생 가능성을 파악하기 위한 연구로써 Thermal manikin과 인체를 대상으로 체온 저하의 예측을 판단하기 위한 단열성능 실험 및 인체 온도 특성 해석 결과를 제시하였다. 열전달 해석은 구명 뗏목의 열전도 특성, 해수의 대류 효과 및 단열 재료의 특성에 따른 성능 변화를 파악하도록 유한요소해석 방법을 적용하였다. 인체 시험에서 입수 시 신체 온도 변화를 파악하기 위해서 각 부위에 열전대를 부착한 상태로 구명정에 탑승하여 온도 변화 및 열유속 변화를 계측하였다. 실험으로부터 계측한 체온 변화와 유한요소해석 모델의 체온 변화를 비교함으로써 결과의 타당성을 제시하였다. 나아가 유한요소해석을 통해 저체온증 발생 가능성을 검토하였다.
이 연구는 유전 알고리듬, 타부탐색법 그리고 반응표면법등 최근 많이 사용하고 있는 프로그램들의 장점들을 결합한 새로운 조합 유전 알고리듬을 제안한다. 이 알고리듬은 반응표면법 및 심플렉스법을 사용하여 유전알고리듬의 약점으로 여겨지는 수렴속도를 항상 시키도록 하였다. 또한 유전 알고리듬에서 램덤 한 다양성을 제공하지만, 이 연구에서는 타부리스트를 이용하여 체계적인 다양성을 추구하도록 하였다. 그리고 전통적인 시함함수에 본 알고리듬을 적용함으로써 이 방법의 효율성을 입증하였고 그 결과를 유전 알고리듬의 결과와 비교하였다. 또한 새롭게 제안된 알고리듬을 선미부에 위치한 청수탱크의 중량최적화에 적용한 결과 전역 최적해를 효율적으로 찾는 것을 입증하였다. 또한 반응표면법을 사용한 새로운 유전알고리듬의 경우 실제 추가적인 목적함수를 평가하기 위한 계산이 필요 없으므로 수렴속도가 일반 유전 알고리듬보다 향상되었음을 알 수 있었다. 마지막으로 제안된 조합 유전 알고리듬은 전역탐색능력과 수렴속도 측면에서 매우 강력한 전역 최적화 알고리듬임을 알 수 있었다.
국제해사기구는 해운에 의한 기후변화 방지 대책을 강구하여 왔으며, 특히 2018년 채택 선박 온실가스 배출 감축 초기전략 등을 적극적으로 논의하고 있다. 한편 이를 배경으로 회원국들은 IMO 제5차 온실가스 회기간 작업반 회의(ISWG-GHG: Intersessional Working Group on the Reduction of GHG Emissions)에 다양한 감축 조치를 제안하고 있다. 하지만 각 회원국들의 영향평가 측정방법은 평가 시 고려하는 항목이 상이하며, 이로 인해 국가별 영향평가의 객관적인 비교가 불가능한 실정이다. 실제로 회원국들이 IMO에 제출한 영향평가 측정방법의 분석 시 회원국마다 영향평가 절차나 영향평가 시에 고려하는 항목이 서로 상이하였다. 온실가스 감축을 위한 각국의 다양한 조치들이 제안되고 있는바 IMO의 온실가스 감축 전략이 본격적으로 시행되는 2023년 이전에 영향평가 측정 시의 평가항목 등을 표준화하는 등 모든 국가가 공통으로 적용할 수 있는 표준 영향평가 측정방법을 마련할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 선박 온실가스 감축조치의 영향평가 결과를 객관적으로 비교하기 위한 영향평가 세부 가이드라인을 개발하고자 한다. 각국 감축 전략의 실효성을 비교할 수 있는 세부 가이드라인을 도출 시 이를 통해 GHG 감축을 주도하는 해사환경 선도국이 될 수 있을 것으로 기대된다.
해운업은 선박투자에 대규모의 자본이 소요되는 한편 시장의 변동성이 극심하기 때문에 투자자금의 조달구조는 기업의 안정성과 직결된다. 지금까지의 해운업 자본구조 연구는 주로 재무제표를 기반으로 자본구조의 결정요인을 도출하는 형태로 진행되었지만 이 연구에서는 접근을 달리하여 과거의 선박가격, 이자율 그리고 부채비중의 변화가 실제 어느 정도의 현금손익으로 이어졌는지 역사적 시뮬레이션을 통해 파악하였다. 연구 결과 현금손익이 0이 되는 손익분기점이 파나막스선은 부채비중 64.38%(부채비율 180.74%), 케이프선은 73.04%(부채비율 270.92%)인 것으로 나타났는데 이는 케이프선에서 추가적인 부채 활용이 가능함을 의미한다. 또한 'Super Boom' 이전과 이후로 구분하여 분석한 결과 선종별로 다른 패턴이 형성되었다. 이를 통해 선종 즉, 영업영역별로 다른 레버리지의 관리가 필요하며 시황 국면에 따라서도 탄력적인 관리가 필요하다는 시사점을 찾을 수 있었다. 이 연구는 해운기업의 입장에서는 기업의 장기적인 안정성을 확보하는 자금조달 구조파악 측면에서, 그리고 해운과 선박금융 정책을 입안하는 정책당국의 입장에서는 해운산업의 건전성을 견인하는 측면에서 실무적인 기여를 할 것으로 기대된다.
본 연구는 어선전복경보시스템 개발을 위해 어선의 횡동요 특성을 파악하고 시간영역 횡동요 운동 시뮬레이션을 수행한다. 어선전복경보시스템의 검증을 위해서는 전복 상황을 가정하여 시험을 수행하고 실제 어선 계측을 수행해야 하지만, 상황의 위험성으로 인해 현실적으로 불가능하다. 또한 많은 전복사고의 경우 횡동요와 밀접한 연관이 있는 것으로 조사되었다. 이에 따라 어선전복경보시스템의 핵심인 어선의 횡동요특성을 정확히 파악하여 시간영역 기반 횡동요 시뮬레이션을 수행하고 해당 정보를 통해 시스템에 탑재된 경보시스템의 알고리즘을 검증한다. 주요내용으로 첫째, 횡동요 운동 특성을 운동 시험을 통해 계측하고 파악한다. 특히 어선과 같은 소형선박의 경우 CFD 및 포텐셜 코드를 포함한 해석적인 방법으로 점성과 관련된 횡동요 해석이 어렵다. 이에 따라 횡동요 운동 모드에 초점을 맞추어 운동 시험을 수행하고 횡동요 RAO를 도출한다. 둘째, 횡동요 RAO를 이용하여 Wave Spectrum과의 조합으로 시간영역 운동 시뮬레이션을 수행하고 전복 경보 알고리즘을 검증한다.
선박의 접안과정 중 발생하는 접안에너지는 접안속도와 밀접한 관계가 있다. 접안속도가 과다할 경우 선박 및 부두에 손상이 발생하는 접안사고로 이어질 수 있으므로 적절한 접안속도를 설계하는 것이 중요하다. 선박접안속도의 경우, 일반적으로 대수정규분포를 따른다고 가정하고 있으나 국내에서는 이에 대한 검증이나 연구가 없어 해외의 사례를 바탕으로 설계접안속도를 설정하고 있는 상황이다. 이에 본 연구에서는 부두의 선박접안속도 분석을 통계학적으로 접근하여 실측데이터와 확률분포를 비교하여 가장 적합한 확률분포를 찾고자 하였다. 적합도 검정으로는 K-S(Kolmogorov-Smirnov) 검정, A-D(Anderson-Darling) 검정, Q-Q(Quantile-Quantile) 플롯 등을 이용하여 접안속도 실측치 분포에 적합한 확률분포를 확인하였다. 분석 결과, 접안속도의 빈도분포는 선박의 재화상태에 따라 만재 시, 대수정규분포, 경하 시에는 와이블분포와 적합함을 확인하였다. 또한 적합도 검정 결과를 이용하여 초과확률에 해당하는 접안속도 예측치를 산출하였다. 이 예측값과 해당 부두의 설계접안속도와 비교 해본 결과, 예측값이 설계값을 크게 초과함을 확인하였다. 이를 통해 설계 시의 접안속도가 현실과 맞지 않게 다소 낮게 설정되어 있음을 알 수 있으며, 이 결과를 바탕으로 적정 설계접안속도 산정법 개선에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
최근, 선박의 항해 안전을 지원하기 위한 다양한 시스템이 개발되고 있다. 이러한 시스템의 유용성을 검증하기 위해서는 실제 선박에 탑재하여 운용해보는 것이 가장 이상적이나 현실적으로는 많은 어려움이 존재한다. 그 대안으로 모델링 및 시뮬레이션(M&S) 기법을 적용한 유용성 검증 방법이 요구된다. 현실과 가장 가까운 선박 조종 시뮬레이터(FMSS)는 구축비용이 수억에서 수십억에 달하는 등 매우 고가이고, 운용을 위한 전문 인력이 필요하다는 한계가 존재한다. 이러한 이유로, 본 논문에서는 이산사건 시스템 명세(DEVS) 형식론 기반의 선박 항해 모델링 및 시뮬레이션을 통한 항해 안전 지원 시스템을 검증하기 위한 방법을 제안한다. 그 첫 단계로 SES/MB 프레임워크를 기반으로 항해 시뮬레이션 아키텍처를 설계하고, DEVS 형식론을 기반으로 선박 핵심 장비 및 항해사 에이전트를 모델링하는 것에 관한 내용을 기술한다. 이러한 내용을 바탕으로 선박 항해 시뮬레이션 시스템을 구현하고, 다양한 시나리오를 통해 충돌회피 시뮬레이션 등과 같은 항해 안전 지원 요소의 효과도 평가가 가능할 것으로 판단된다.
드론 항공사진을 L∗a∗b 색공간으로 변환하고 항공사진에서 잘피가 나타난 영역을 분할 및 보정하여 드론 항공사진을 이용한 수심측량의 정확도를 향상시켰다. 드론을 이용한 수심측량은 음향측심기와 같은 보편적으로 통용되던 방식에 비해 저비용으로 빠른 시간에 수심자료를 얻을 수 있다. 그러나 수심측량 대상 해역에 잘피가 서식할 경우 해저면의 반사 특성이 일정하지 않아 드론을 이용한 수심측량시 오차가 발생한다. 우리나라에 서식하는 잘피를 비롯한 해조류는 수온이 낮아지기 시작하는 11월부터 자라기 시작하여 1~4월에 최대 밀도를 형성한다. 따라서 해당 시기의 드론 항공사진을 그대로 사용할 경우 수심측량의 정확도가 낮아지며, 이는 드론을 이용한 수심측량방식을 상용화하는데 극복해야 할 단점이다. 본 연구에서는 경북 월포해수욕장에서 드론으로 촬영한 고해상도 카메라 이미지를 분석하여 오차 발생해역을 구분하고 보정하는 알고리즘을 개발하였다. 또한, 보정한 드론 항공 사진으로 천해 수심 추정을 수행하여 알고리즘을 검증하였다. 잘피로 인한 오차 보정 알고리즘 적용 전 수심 5 m 이내의 200 m × 300 m 해역에서 발생하는 오차 표준편차의 1.5배를 넘는 오차 이상값 비율은 전체 이미지의 8.6%를 차지하였다. 오차 보정 알고리즘을 적용한 결과 오차 이상값의 92%가 제거되었으며, 평균제곱근오차(RMSE)는 33% 감소하였다.
수동소나를 운용하는 수중 플랫폼은 임무수행을 위해 표적의 위치정보를 획득해야 한다. 동해와 같이 해저면 반사파가 존재하는 환경에서는 다중경로로 수신한 신호 간 도달시간 차이를 이용하여 표적의 위치를 추정할 수 있다. 본 논문에서는 다중경로 음파전달 환경에서 수동소나 운용 시 도달시간차이를 이용한 확장칼만필터(EKF: Extended Kalman Fileter, 이하 EKF) 기반의 표적 위치 추정 기법을 제안한다. 기존의 표적기동분석(TMA: Target Motion Analysis, 이하 TMA)은 위치추정에 필요한 측정치를 장시간 누적해야하며 자함의 기동상태에 대한 제약이 있어 한정된 상황에서만 활용할 수 있다. 제안하는 방법은 표적에 대한 다중경로 음파전달로 인한 신호 간 도달시간 차이와 방위 정보를 측정치로 하는 확장칼만필터를 사용한다. 이 방법은 자함 기동과 측정치 누적 시간에 관계없이 표적 위치추정이 가능한 장점이 있다. 제안 기법의 성능 분석을 위해 표적의 거리와 수심에 따른 시뮬레이션을 반복 수행하여 거리에 따른 위치추정 오차와 수심에 따른 위치추정 오차를 분석하였다. 또한 거리에 따른 도달시간차이와 수심에 따른 도달시간차이를 분석하여 위치추정 오차와의 상관관계를 분석하였다.
최근 국제적으로 신재생 에너지 개발이 활발함에 따라 풍력발전의 비중이 확대되고 있다. 특히 고품질의 풍력자원을 이용하고 소음 피해를 최소화하기 위하여 해안에서 멀리 떨어진 해역에 대규모 풍력단지가 조성되는 추세이다. 해상에 풍력단지가 건설됨에 따라 영해나 영공 감시를 위한 레이더에 간섭을 일으키는 문제 이외에도 해상에서 육상으로 송신하는 조난통신을 간섭하는 지에 대한 분석이 필요하다. 이를 위해서 본 연구에서는 선박에서 MF 또는 HF 대역의 전자파를 송신할 경우, 선박과 육상 기지국 사이에 위치한 해상풍력 발전단지가 송신된 전자파에 대한 간섭 여부를 분석하였다. 이를 위해 대상지역을 수치지형도와 풍력발전기 CAD모델을 활용하여 주변 환경 및 해상풍력 발전단지를 전자기학적으로 모델링하였다. 파장에 비해 광범위한 지역에 대한 전파 분석이므로 고주파 분석기법이 타당하나, 적용할 고주파 분석기법을 주변해역과 지형을 간략화하여 저주파 분석기법으로 먼저 검증하였다. 해상풍력 발전단지 부근에서 송신한 신호에 대해 육상기지국에서 수신한 전력을 분석한 결과, 발전단지가 설치되더라도 거의 동일한 수준으로 전파를 수신할 수 있었다. 이는 풍력발전기가 대형 구조물이기는 하나 타워의 직경은 수 미터에 불과하므로 지향성이 없고 파장이 긴 MF 및 HF 대역에 대해서는 큰 장애물로 작용하지 않기 때문으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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