e-navigation은 선박의 항구 출발부터 목적 항의 부두 접안에 이른 전 과정의 안전과 보안을 위한 관련 서비스 및 해양환경 보호 증진을 위해 전자적인 수단으로 선박과 육상 관련 정보의 조화로운 수집, 통합, 교환, 표현 및 분석을 수행하는 개념적 체계이다. e-navigation 구현에 필요한 음성 및 데이터 통신 채널의 확보방안 중 하나로 기존 해상 통신의 현대화 및 다중모드 운영 체제의 필요성이 국제해사기구(IMO) 등에서 강력히 요구되고 있다. SDR은 소프트웨어로 구성된 블록들 내부의 동작 파라미터를 변경함으로써 하나의 플랫폼 상에서 다양한 형태의 통신을 가능하게 하므로, 기존 해상 통신의 현대화 및 다중모드 운영에 유용하다. 따라서 본 논문에서는 다중모드 운용을 위한 기존의 해상무선통신 시스템을 이해하고, SDR 적용 방안을 제안함으로써 단일 기기를 통한 공간적 연속성을 갖는 통신망 구축을 이루고자 한다.
최근 자율 항해 기술의 수요가 높아져 관련 연구도 증가하는 추세이다. 자율운항선박들은 일반적으로 계획 항로를 추종하여 항해하는 도중 위험 상황에 따라 회피항로를 산출하고 산출된 항로를 추종한다. 항로 추종에는 일반적으로 자동조타장치가 활용되며, 자동조타장치의 운용 방식 중, 항로제어 모드를 자율운항선박에 적용하는 것이 현 시점에서 가장 적절한 방안이다. 따라서 본 논문에서는 자동조타장치의 항해제어 모드를 활용해 회피 항로를 적용하기 위한 항로 추종 알고리즘을 개발한다. 알고리즘은 직선구간과 선회구간을 구분하여 개발하였으며, 이에 대한 성능을 검증하기 위해 국제 인증을 취득한 시뮬레이터 장비를 사용하여 관련 국제 표준인 IEC 62065에서 제시한 성능을 만족하기 위한 성능 시험을 진행하였다. 성능 검증 결과로 보았을 때, 선박이 항로를 추종함에 있어서 선박과 항로 사이의 직선거리를 나타내는 Cross Track Error가 IEC 62065에서 제시하는 성능 기준을 만족하는 것을 확인하였다.
현재 4차 산업혁명 시대에 발맞춰서 선박 분야에서는 인공지능 요소를 접목하여 미래를 대비하여야 한다. 그리고 자율운항 선박 등장에 대한 전력관리 분야에서도 이에 대한 대응이 필요하다. 본 연구에서는 머신러닝의 DNN(Deep Neural Network)을 이용한 배터리 연동형 전력관리시스템(BLPMS, Battery Linked Power Management System) 알고리즘을 제안한다. 실험을 위하여 LabView를 통한 선박 데이터를 바탕으로 운항모드별 선박 전력소비량의 패턴을 학습하고 Python을 통해 배터리의 상태를 도출하여 발전기와 배터리의 연동의 유연성을 확인하였다. 실험의 결과 배터리의 충·방전을 통해 발전기의 저부하 운전이 감소되고, LNG의 1%의 연료소모량 감소를 통하여 경제성 및 신뢰성을 확인하였다.
Recently, environmental regulations have been strengthened for SOX, NOX, and CO2, which are ship exhaust gases. In addition, according to the 4th Industrial Revolution, research on autonomous ship technology has become active and interest in electric propulsion systems is increasing. This paper analyzes the power load characteristics of an electric propulsion ship, which is the basic technology for an autonomous ship, in terms of energy management. For the load analysis, data were collected for a 6,800 TEU container ship with a mechanical propulsion system, and the propulsion load was converted to an electric power load and clustered according to the characteristics using a SOM (Self-Organizing Map). As a result of the load analysis, it was confirmed that the load characteristics of the ship could be explained by the operation mode of the ship.
선박자동식별장치(Automatic Identification System, AIS)는 선박의 정보를 자동으로 송수신하는 장치로 선박에 탑재된다. 연안 인근 선박의 AIS 정보는 지상에서 수신 가능하지만, 50해리 이상의 먼 해상으로 나가게 되면 지상과 통신이 두절되는 한계점을 가진다. 이를 해결하기 위해 AIS 수신기를 탑재한 AIS 위성을 통하여 먼 해상의 선박 정보를 지상으로 전송할 수 있다. 국내에서는 아직 AIS 위성 개발 사례가 없으며, 국내 다수의 선사는 해외의 AIS 서비스를 이용하고 있다. PNUSAT-1은 부산대학교에서 개발 중인 1U+ 큐브위성으로, 선박 모니터링을 위해 AIS 수신기를 탑재하여 선박 정보를 지상으로 전달하는 임무를 수행한다. PNUSAT-1은 임무 데이터가 텍스트 형태로 큰 용량의 데이터를 전송하지 않으므로 이에 부합하는 통신 장비, 저정밀 센서 및 구동기를 선택하였다. 본 논문에서 PNUSAT-1의 시스템 예비 설계를 수행하였으며, 임무 수행을 위한 요구사항, 운용 시나리오 및 모드 설계, 하드웨어 및 소프트웨어 선정 그리고 각 서브시스템의 예비설계를 수행하였다.
동해에서 수행된 국내 최장기 수중글라이더 운용 및 연속 단면 관측 결과를 보고한다. 본 연구팀은 수중글라이더를 활용하여 2020년 9월 18일부터 12월 21일까지 총 95일 동안 국립수산과학원(NIFS) 정선 관측 106 라인에 거의 일치하는 37.9 °N 위도선을 따라 동경 129.1 °E ~ 131.5 °E 사이를 6회 왕복하는 국내 최초의 연속 물성 단면 관측을 성공리에 수행하였다. 본 수중글라이더는 2020년 9월 18일 129.1 °E 위치에서 투하되어 9월 19일부터 88일간의 비행 관측을 수행하였고, 2020년 12월 15일부터 6일간 129.2 °E 위치에서 위치 제어 유지(Virtual Mooring)후 회수되며 전체 운용을 마무리하였다. 표층부터 800 dbar 수심까지 톱니형태의 궤적을 그리면서 총 수평거리 2550 km를 비행하는 동안 글라이더의 경로 이탈은 RMS 거리 262 m를 벗어나지 않을 정도의 매우 안정적인 경로 추종 모드를 보여줬다. 비행 관측을 통해 획득한 총 12개의 고해상도 물성 횡단면 자료로부터 수온과 염분의 연속적인 변동이 보이는 아중규모 특성을 확인하였고, 국립수산과학원(NIFS)의 격월 선박 관측 자료와 비교함으로써 시공간 해상도 차이에 따른 뚜렷한 특성을 발견하였다. 첫째는 공간 해상도 차이에 따른 결과로 표층 전선역의 세기 및 이동, 수온약층 강화현상 등 아중규모 현상들이 글라이더 횡단면 자료에서만 뚜렷하게 관찰되었다. 이러한 아중규모 구조는 현행 선박 관측 자료의 정점 간격(25 km) 보다 작다는 특징이 있었는데, 동해 내 아중규모 구조의 이해를 위해서는 고해상도 관측이 필요함을 의미한다. 둘째는 시간 해상도 차이에 따른 결과로 글라이더 자료에서 추출한 평균 7일 간격의 수온과 염분 시계열이 대략 6주 주기를 갖는 월중변동(Intramonthly variation) 특성을 보인다는 것과 대략 1주 동안 급격한 관측치의 변동이 나타난다는 것을 확인하였다. 이는 격월 정선 관측 자료에는 확인되지 않는 특징이다. 따라서, 정선 관측해역의 물성 변동을 이해하기 위해서는 선박 관측과 비교하여 상대적으로 비용이 저렴하고 효율적인 글라이더 관측을 통한 보완이 필요하다고 여겨진다. 마지막으로 두 플랫폼 간 관측치의 편차를 확인하였는데, 이러한 편차의 요인을 공간 규모에 기초한 정점의 정의 및 시간 규모에 따른 변동성, 그리고 각 플랫폼의 CTD 측정 장비의 교정 관점에서 논하였다.
해상풍력발전 시장의 성장과 함께 해상풍력발전기 설치 선 시장에 대한 기대감이 커지고 있다. 해상풍력발전 시장 내 2030년까지 약 100척의 설치 선이 필요할 것으로 전망되고 있다. 척당 가격이 3,000~4,000억 원이라서 일반 운반선보다 고부가가치 시장이다. 특히, 풍력발전기 용량이 11MW 이상의 대형 설치 선의 수요가 커지고 있다. 중국을 중심으로 아시아 해상풍력발전기 시장의 급성장으로 이 지역에서 운용 가능한 설치 선에 대한 발주에 대한 협의가 많다. 아시아권역 대부분의 해저 지질은 지지 반력이 작은 점토층으로 구성되어 있다. 이러한 특성에 의해서 설치 선이 작업을 위해 수면 밖으로 오르고 내림 시 스퍼드캔(Spudcan)과 레그(Leg)의 관입 깊이가 크게 발생한다. 연구에서는 최소 3m에서 최대 21m까지 관입 변수를 이용하여 관입 깊이에 따른 고유 진동 주기, 레그의 구조 안전성 평가 그리고 전복 안전성 지수를 평가하였다. 관입 깊이가 증가하면 고유 진동 주기가 짧아지고, 레그의 모멘트 길이가 짧아져서 구조 강도의 여유 치가 증가한다. 모든 입사각에서 전복 모멘트에 대해 안전하며, 최댓값은 270도에서 발생한다. 본 연구를 통하여 검토된 조건들은 연약 지반에서 설치 선의 운용 절차서를 작성 시 관입 깊이에 따라서 레그를 어떻게 운용해야 하는지 판단할 수 있는 중요한 자료로 활용할 수 있다. 결론적으로 관입 깊이에 따른 레그 구조 안전성을 정확히 파악하는 것은 설치 선의 안전과 직결된 문제이다.
2017년 8월 7일부터 25일까지 수중글라이더를 활용하여 $37.9^{\circ}N$ 위도 라인를 따라 동경 $129.0^{\circ}E{\sim}131.3^{\circ}E$ 사이를 왕복하는 단면 관측을 수행하였다. 해당 경로는 국립수산과학원 정기선박 관측라인 중 106 라인을 따른 것으로 이 경로를 따라 약 18일간 운용하였으며 위치 유지 모드로 동작했던 시간을 제외하고 총 440 km를 비행하였고, 그동안 고해상도 수온 및 염분의 공간 단면을 관측하였다. 본 관측 해역은 약 0.8 m/s의 강한 유속을 갖는 동한난류가 북상하고 있는 상황이었음에도 불구하고, 해당 수중글라이더는 지정된 경로에서부터 RMS 거리 400 m 이내를 벗어나지 않고 정확하게 106 라인을 따라 비행하였다. 본 관측에서 얻어진 고해상도 물성 단면 구조를 국립수산과학원 정선 관측 자료와 비교함으로써 해양환경에 지대한 영향을 끼치는 전선역이나 소용돌이와 같은 현상을 관측하기 위해서 고해상도 관측이 얼마나 중요한지 확인할 수 있었다. 이러한 수중글라이더 관측을 통해 이제까지 발견하지 못했던 새로운 소용돌이를 발견할 수 있었다. 이 소용돌이는 수평폭이 10~13 km, 수직폭은 200 m 가량되는 렌즈 형태를 가지고 있으며 시계방향으로 회전하는 아중규모 중층성 소용돌이(submesoscale intrathermocline eddy)다. 수온약층 내 혹은 직하부에 존재하면서 아중규모의 렌즈형태의 구조를 갖는 이러한 중층성 소용돌이는 동해에서 처음 발견되었기 때문에 Korea intrathermocline eddy(Keddy)로 명명하였다. 이 Keddy는 다음과 같은 전형적인 중층성 소용돌이(intrathermocline eddy)의 특징을 가지고 있다. Keddy는 수온약층 하부인 수심 약 170 m, 즉 중층에서 유속최대값을 갖는 특징이 있고, 따라서 해표면에는 해당 지오포텐셜 구조가 드러나지 않는 2차 순압성 구조를 가지고 있다. 또한 중앙부의 성층화가 주변보다 약하고, 수평크기가 1차 순압성 로스비 변형반경과 유사하며, 로스비 수가 0.7로 1에 근접한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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