최근 강화된 환경규제 및 높은 연비에 대한 요구로 인해 천연가스를 연료로 사용하는 선박이 증가하고 있다. 친환경 선박 연료로 대두되고 있는 LPG 혹은 메탄올을 사용한 선박의 요구도 증가하고 있다. 이러한 흐름의 연장선상으로 LPG 혹은 메탄올을 사용하는 ME-LGI 엔진에 대한 연구가 최근 활발히 이루어지고 있다. ME-LGI 엔진을 탑재한 선박은, 선박 항해 중 연료분사밸브의 작동 신뢰도를 지속적인 테스트를 통해 확인해야할 필요가 있다. 따라서 연료분사밸브 테스터의 개발은 ME-LGI 엔진의 상용화를 위해 반드시 필요하다. 이에 본 연구에서는 요구조건 분석, 기능분석, 설계 합성의 순서로 진행되는 시스템 엔지니어링 프로세스를 활용하여 ME-LGI 엔진용 연료분사밸브 테스터의 개념설계를 수행하였다. 요구조건 분석 단계에서 먼저 연료분사밸브의 작동 프로세스를 분석하였고, 밀폐 오일 누유 여부 확인의 필요성을 도출하였다. 그 다음 기능분석 단계에서 연료분사밸브 테스터의 기능 및 기능의 흐름을 수준별로 정의하였다. 이후 설계 합성 단계에서 각 기능에 해당하는 장비들을 설정하였고, 이를 바탕으로 process block diagram을 도출하였다. 또한 시스템 분석 및 조정 단계의 일환으로 초기위험도 분석을 수행하여 안전 방안을 개념설계 안에 추가하였다. 본 연구는 시스템 엔지니어링 프로세스가 개념설계에 적용되는 과정을 상세히 보여줌으로써 향후 타 시스템의 개념 설계 시 좋은 참고자료가 될 수 있을 것으로 기대된다.
열매유(Synthetic Heat Transfer Fluid)의 가열현상으로 인하여 보일러에서 화재가 발생한 경우에 대하여 컴퓨터 수치해석을 통한 1, 2, 3차 패스 및 연소대의 온도 및 속도분포를 파악하였다. 보일러의 인버터의 고장으로 인하여 보일러 내부의 유동이 다소 불안전한 상태에서 운전이 지속되면서 화염의 유동과 속도가 불안정하게 작동된 것으로 판단된다. 열매유의 누유현상은 화재초기에 약 120 kg/min로 분출하면서 기화되었고, 또한 화염은 2차 패스와 3차 패스까지 열전달 현상이 확대되었다. 2차 패스에서의 최고온도는 $1,059^{\circ}C$, 3차 패스의 최고온도는 $1,007^{\circ}C$이고, 3차 패스 아래쪽에서는 온도가 $767^{\circ}C$인 것으로 컴퓨터 시뮬레이션 결과에서 알 수 있었다. 특히, 연소대는 1차 패스 균열부위에서 열매유가 분출되면서 턴테이블 위로 쌓였으며, 연소대 하부에서 온도는 플래시오버 현상에 의하여 $183^{\circ}C$까지 올라갔다. 따라서 연소대 내부의 온도는 $1,200^{\circ}C$ 이상으로 예측되었으며, 연소대의 온도는 순간적으로 여러 차례 최고점의 온도까지 도달되어 연소대에서 여러 차례 폭발현상이 발생한 것으로 판단되었다.
기술의 발전으로 스마트 선박과 관련된 다양한 연구가 진행되고 있으며, 기관실을 무인으로 순찰할 수 있는 기관실 순찰 로봇도 이러한 연구 중의 하나이다. 순찰로봇은 인공지능을 통해 학습된 정보를 기반으로 기관실을 이동하며 기기 정상 유무 및 누수, 누유, 화재 등의 이상 유무를 파악한다. 기관실 순찰로봇에 관한 연구는 인공지능을 이용한 객체 검출에 관한 연구가 주로 진행되고 있으나, 순찰로봇의 이동 및 제어에 관한 연구는 부족한 상황이다. 이는 순찰로봇이 객체를 검출하더라도 검출한 객체까지 이동할 방법이 없다는 문제를 야기한다. 이에 본 논문에서는 기관실 이상상황 발생 시 빠르게 이상 유무를 파악할 수 있는 기동성을 확보하기 위해, A* 알고리즘을 적용하여 순찰로봇이 최단경로를 탐색할 수 있는지를 확인하였다. 라이다를 장착한 소형차를 이용하여 선박 기관실을 주행하며 데이터를 얻어, SLAM으로 매핑하여 지도를 만들었다. 매핑한 지도에서 순찰로봇의 출발 지점과 목표 지점을 설정하고, A* 알고리즘을 적용하여 출발 지점부터 목표 지점까지 최단 경로를 탐색하는지를 확인하였다. 시뮬레이션 결과 매핑된 지도에서 출발 지점부터 목표 지점까지의 장애물을 회피하며 최단 경로를 잘 탐색함을 확인 할 수 있었으며, 기관실 순찰로봇에 적용하면 선박안전에 도움이 될 것으로 사료된다.
선박 기관실은 기술의 발전으로 인해 자동화 시스템이 향상되었지만, 해상에서는 바람, 파도, 진동, 기기 노후화 등의 다양한 변수가 많아 자동화 시스템에서 계측되지 않는 풀림, 절단, 누유, 누수 등이 발생하므로 기관사는 주기적으로 순찰을 한다. 순찰 시에는 1명의 기관사만 순찰하는 경우도 있으며, 이는 고온고압 및 회전기기가 운전 중인 기관실에서 많은 위험요소를 가지고 있다. 기관사가 순찰 시에는 오감을 활용하며, 특히 시각에 의존한다. 본 논문에서는 로봇이 기관실을 순찰하며 기기의 특이사항을 검출하고 알려주는 기관실 순찰 로봇을 구현하기 위한 선행연구로서 선박 기관실 기기의 이미지를 합성곱 신경망을 이용하여 분류하였다. 선박 기관실의 이미지 데이터 셋을 구성한 후 사전 훈련된 합성곱 신경망 모델로 학습하였다. 학습한 모델의 분류 성능은 높은 재현율을 보였으며, 클래스 활성화 맵으로 이미지를 시각화 하였다. 데이터의 양이 제한적이어서 일반화할 수는 없지만, 각 선박의 데이터를 전이학습으로 학습시키면 적은 시간과 비용으로 각 선박의 특성에 맞는 모델을 구축할 수 있을 것으로 사료된다.
전기-정유압식 작동기(EHA)는 독립적으로 유동력원을 운용함에 따라, 복잡한 유압 배관을 제거할 수 있어 누유 및 중량 최소화, 안전성 향상의 장점이 있어 최근 항공기용 비행제어 분야에서 사용되고 있다. 이러한 EHA를 탑재하는 항공기의 경우, 기존 중앙 유압시스템을 탑재한 항공기에 비해 제한된 냉각원에 따른 EHA의 열관리 이슈가 대두된다. 이러한 열관리 이슈의 해결을 위해서는, EHA의 열특성을 예측할 수 있는 열해석 모델이 필요하다. 본 연구에서는 유압펌프 및 전기모터로 구성되는 EHA 유압동력모듈의 내부 회전체를 고압 하에서 고속으로 회전이 가능하도록, 유압동력모듈 내부에 유체 순환 회로를 적용하였다. 적합한 열해석 모델을 구축하고, 유냉식 또는 비유냉식 유압동력모듈 적용에 따른 해석 결과의 비교 및 검토를 통해 EHA의 열특성 영향성을 확인하고자 하였다.
건축물의 대형화, 고층화에 따라 지하 구조물이 증가하고 있으며, 지하상가 및 지하철 등 지하구조물의 활용도 및 용도가 다양해지고 있다. 이에 따라 지하수 영향으로 인한 지하 구조물의 보호를 위해 다양한 방수 공법이 개발되었다. 그 중 대표적으로 방수층이나 외벽방수의 품질 확보와 구조물 거동에 대한 하자 발생률을 줄이고자 아스팔트 씰과 아스팔트 방수시트를 복합으로 사용하는 복합공법이 지하주차장 및 지하구조물의 외벽 중심으로 국내에서 널리 사용되고 있다. 그러나 일부 건설 현장에서 기온이 높아지는 여름철에 외벽 시공된 아스팔트 씰재가 층분리되어 건축물의 균열부를 통해 내부로 흘러들어가는 누유현상이 발생되었다. 본 연구에서는 콘크리트 구조물의 계절변화에 따른 온도 특성을 파악하고 이 결과를 바탕으로 옥외와 실내에서 온도 변화에 따른 아스팔트 씰재의 특성을 확인하여 품질 기준 을 설정할 목적으로 연구를 진행하였다. 연구 결과 여름철 콘크리트 구조물 온도가 최고 $51^{\circ}C$까지 상승하며, 슬래브에 시공된 방수재료의 경우 $54^{\circ}C$까지 상승하는 것으로 나타나 콘크리트 표면보다 방수 재료의 온도가 $3^{\circ}C$ 높은 경향을 나타냈다. 옥외 콘크리트 구조물을 대상으로 한 흘러내림 특성 실험 결과 수분산형의 경우 수분의 증발이 늦고 낮은 점도로 인해 다량의 흘러내림이 발생되었으며, 실내 촉진 흘러내림 특성 실험 결과 용제형과 수분산형의 경우 상온에서의 점도가 낮고 용융점이 낮아 다량의 제품에서 흘러내림이 발생되었다. 이상의 결과로부터 점도와 용융점이 아스팔트 씰재의 품질 특성에 큰 영향을 주는 것을 알 수 있었고, 점도와 용융점에 관한 정량적 수준을 결정할 필요성이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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