IMO 온실가스 규제는 현존선박과 친환경 신조선박의 온실가스 배출에 대하여 차별적으로 규제함으로써 시장경쟁력에 영향을 주어 선주들에게 친환경 신조선박으로 전환을 가속시키고자 하는 것이 핵심이다. 크게 기술적 조치와 운항적 조치, 그리고 시장적 조치가 있으며 세가지 대안 모두 비용적인 측면에서 선주에게 재무적 부담이 될 것으로 예상된. 따라서 본 연구는 온실가스규제에 따른 재무적 부담을 정량적 추정하여 기업의 향후 대응방안과 정책적 지원방안에 대한 제언을 하고자 한다.
선박을 효율적으로 운항하면 화물을 항구까지 더 안전하고 빠르게 운송할 수 있으며, 연료비용을 절감할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 우리나라의 대표적인 항만인 부산항 인근을 통항한 선박의 AIS 데이터를 활용하여 그 패턴을 분석하였다. 선박통항패턴 분석은 그리드 기반의 노드 생성 방식으로 접근하였으며, 이를 통해 최적항로 및 경로 예측 등의 연구로 활용할 수 있다.
선체구조는 많은 수의 구조부재로 이루어져 있으며, 구조물의 안정성을 확보하기 위해 모든 부위의 검사를 위해서는 경제적, 사회적인 많은 비용이 필요하므로, 검사시기 및 검사방법의 최적화는 선체구조의 안정성확보 및 경제적 관점에서 매우 중요한 부분이 되고 있다. 선체구조 손상중 많은 부분이 균열이며 이러한 미세한 균열이 성장하여 대규모 파괴로 진전되기 전에 검사를 통하여 균열을 검출하고 수리하는 과정을 Markov 연쇄모델에 의해 이상화 시켰으며, 검사 계획안의 최적화는 유전적 알고리즘을 통하여 구현하였다. 특히 선박은 부식환경하에서 운항하므로 부식에 의한 선체구조부재의 치수가 감소하기 때문에 응력이 변하고 균열진전의 확률적인 특성 또한 변한다. 정상 Markov 연쇄모델로서는 이러한 부식에 의한 영향을 고려할수 없기 때문에 비정상 Markov 연쇄모델에 의해 부식의 영향을 고려하였다. 여러개의 부재군에 대한 검사 계획안의 최적화에 대하여 수치계산을 실시하여 그 특성을 비교하였고, 부식영향하의 부재군에 대하여 검사기간중에 발생되는 고정비용의 정도에 따른 경제성 분석 및 목표 파괴확률의 정도에 따른 검사계획의 차이를 살펴보았다. 수치계산 예를 통하여 전체비용을 줄이기 위해서는 피로수명이 짧은 부재군에 대한 피로수명을 향상시키는 방안이 가장 효율적임을 알 수 있다.
파리협정 및 ICAO CORSIA 시행으로 우리나라의 온실가스 의무감축목표가 강화된 만큼 국내선과 국제선의 항공기에서 배출되는 배출량 감축을 위한 항공사들의 전략적 대응은 절실해 보인다. 본 논문은 국내 항공운송산업에서 항공사들이 온실가스 배출량 감축을 위하여 다양한 노력을 기울임에도 불구하고 어떠한 제도적 문제점을 갖고 있는지 살펴보고, 향후 어떠한 방향으로 나아가야 하는지에 대해 논의하였다. 분석결과 첫째, 국내항공사들은 지난 3년간 배출량은 약 551만 KAU였던 반면 할당량은 약 485만 KAU에 불과하여 실제 할당량 대비 약 116% 온실가스가 배출되었고 이로 인해 국내 항공사들에는 약 107억 원의 추가 비용 부담이 발생하는 결과가 초래되었다. 둘째, 항공사들은 국내선뿐만 아니라 국제선 노선에서도 할당량 과부족에 따라 초과 배출량을 상쇄시키기 위해 초과할당량 유상 구매가 증가하게 되어 항공사의 추가비용 부담이 불가피한 전망이다. 셋째, 항공사들은 배출권거래제에 따른 전략적 대응으로 대규모 투자를 통한 친환경 고효율 항공기의 조기도입을 검토 중이나 천문학적인 비용이 투입되기 때문에 장기투자의 관점에서 점진적으로 추진할 수밖에 없다. 또한 항공사들은 엔진 세척, ULD 및 카트 경량화, 플랩 사용 확대 및 APU 사용 억제 등의 전략적 대응방안들을 적극 시행하고 있지만 단기적으로는 감축 여력이 극히 제한적인 것으로 나타났다.
컨테이너를 이용한 해상운송이 본격적으로 시작되면서 컨테이너선의 크기는 꾸준히 증가하고 있으며 최근에는 24,000TEU급 선박의 운항이 일반화되어 있다. 하지만, 최근 이러한 초대형 컨테이너 선박의 등장에 따른 효율성 및 생산성이 항만의 운영 관점에서 타당한지에 대한 의문도 지속적으로 제기되고 있다. 2022년 제10회 부산국제항만컨퍼런스에서는 글로벌 주요 정기선사들의 초대형 컨테이너 선박의 발주 현황을 분석하여 소강상태에 접어든 컨테이너 선박의 대형화 추세에 대한 심층적인 연구를 요구하였다. 일반적으로 선박 대형화 요인은 TEU당 운송 비용을 낮추는 규모의 경제 실현이며 이는 단일선박으로 대량의 화물을 수송함으로써 단위당 운송비용의 절감과 운송의 효율증가에 비해 연료 소모량의 증가가 낮아 단위당 운송비용의 절감 수준이 높아지기 때문이다. 하지만, 과연 항만의 측면에서 이러한 컨테이너 선박의 대형화 추세가 항만 운영에 있어서 타당성을 지니고 있는지에 대한 검토가 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 선형별 생산성 및 효율성을 비교·분석하여 항만 운영에 있어 선박 대형화의 효과를 평가한다.
컨테이너를 이용한 해상운송이 본격적으로 시작되면서 컨테이너선의 크기는 꾸준히 증가하고 있으며 최근에는 24,000TEU급 선박의 운항이 일반화되어 있다. 하지만, 최근 이러한 초대형 컨테이너 선박의 등장에 따른 효율성 및 생산성이 항만의 운영 관점에서 타당한지에 대한 의문도 지속적으로 제기되고 있다. 2022년 제10회 부산국제항만컨퍼런스에서는 글로벌 주요 정기선사들의 초대형 컨테이너 선박의 발주 현황을 분석하여 소강상태에 접어든 컨테이너 선박의 대형화 추세에 대한 심층적인 연구를 요구하였다. 일반적으로 선박 대형화 요인은 TEU당 운송 비용을 낮추는 규모의 경제 실현이며 이는 단일선박으로 대량의 화물을 수송함으로써 단위당 운송비용의 절감과 운송의 효율증가에 비해 연료 소모량의 증가가 낮아 단위당 운송비용의 절감 수준이 높아지기 때문이다. 하지만, 과연 항만의 측면에서 이러한 컨테이너 선박의 대형화 추세가 항만 운영에 있어서 타당성을 지니고 있는지에 대한 검토가 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 선형별 생산성 및 효율성을 비교·분석하여 항만 운영에 있어 선박 대형화의 효과를 평가한다.
본 연구에서는 고정자와 회전자에 의해 발생하는 전단력(Shearing force)을 이용한 선박용 연료유 균질기(Homogenizer) 개발에 관한 연구를 수행하였다. 균질기의 균질화 및 미립화 정도에 대한 성능을 조사하기 위하여 IFO 380 cSt Bunker-C 시료에 전처리(Pre-treatment)를 시행하였다. 전처리한 시료의 슬러지(Sludge) 저감 효과를 확인하기 위하여 유청정기(Oil purifier)를 이용하였다. 실험결과 균질기로 전처리한 시료에서 슬러지양이 약 13 % 감소하는 것을 확인하였다. 또한, 전처리 후 유청정한 시료를 실제 보일러 시스템에서 연소시켜 CO가 감소하는 연소특성 경향을 확인하였다. 이와 같은 결과를 통해 개발된 선박용 연료유 균질기를 실선에 적용할 경우 연료비 및 운항비용 절감 효과가 있을 것으로 판단된다.
선박온실가스 규제를 위한 SEEMP (Ship Energy Efficiency Management Plan) 기술 중 선박에너지절감을 위한 조치는 하드웨어적인 장비를 선박에 탑재하여 구현하거나, 인적교육 및 운항패턴 개선 등과 같은 소프트웨어적인 방식으로 구현 가능하다. 선체저항개선을 위한 기술 중 하드웨어적인 장비 개조를 통해 구현되는 기술은 현존선에 적용하는데 장비의 규모 등에 의한 제약이 발생한다. 반면 소프트웨어적인 에너지절감기술의 구현은 저렴한 도입비용과 하드웨어적인 방식에 비해 높은 에너지 절감효과를 보이며, 선종에 크게 구애받지 않고 적용이 용이하다는 장점을 가지고 있어 IT 기술을 이용한 선박에너지절감기술이 요구되어지고 있다. 본 논문에서는 IT 기반의 선박에너지절감 기술을 검증하기 위하여 대표적인 3개 선종에 대한 실선 모델링 기반의 선박조종시뮬레이터를 이용한 육상시험을 수행하였다. 시뮬레이터를 이용한 성능검증 방법은 6개의 다양한 환경조건에서 에너지절감기술 적용 전후의 운항결과로부터 에너지절감효과를 비교 분석하고, 해상상태에 따른 구간별 비교결과를 통해 IT기반 에너지절감시스템의 성능평가를 수행하였다. 벌크, 컨테이너, VLCC 선종을 이용한 육상시험 결과 컨테이너선의 연료절감률이 가장 크게 나타났고, 육상시험 대상선박 모두 선박에너지절감시스템 사용전과 비교하여 연료절감효과를 보였다.
최근 급속도로 성장하고 있는 인공지능 기술이 자율운항선박과 같은 해상 환경에서도 적용되기 시작하면서 디지털 영상에 특화된 CNN 기반의 모델을 적용하는 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 해상 서비스의 경우 인적 과실을 줄이기 위해 충돌 위험이 있는 부유물을 감지하거나 선박 내부의 화재 등 여러 가지 기술이 접목되기에 실시간 처리가 매우 중요하다. 그러나 기능이 추가될수록 프로세서의 제품 가격이 증가하는 문제가 존재해 소형 선박의 선주들에게는 비용적인 측면에서 부담이 된다. 또한 대형 선박의 경우 자율운항선박의 시스템을 감안할 때, 연산 속도의 성능 향상을 위해 복잡도가 높은 딥러닝 모델의 성능을 개선하는 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝 모델에 경량화 기법을 적용해 정확도를 유지하면서 고속으로 처리할 수 있는 방법에 대해 제안한다. 먼저 해상 부유물 검출에 적합한 영상 전처리를 진행하여 효율적으로 CNN 기반 신경망 모델 입력에 영상 데이터가 전달될 수 있도록 하였다. 또한, 신경망 모델의 알고리즘 경량화 기법 중 하나인 학습 후 파라미터 양자화 기법을 적용하여 모델의 메모리 용량을 줄이면서 추론 부분의 처리 속도를 증가시켰다. 양자화 기법이 적용된 모델을 저전력 임베디드 보드에 적용시켜 정확도와 처리 속도를 사용하는 임베디드 성능을 고려하여 설계하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법 중 정확도 손실이 제일 최소화되는 모델을 활용해 저전력 임베디드 보드에 비교하여 기존보다 최대 4~5배 처리 속도를 개선할 수 있었다.
항로표지는 해상교통의 안전을 도모하고 선박운항 능률 향상을 위하여 설치된 해양교통안전시설 중 하나이다. 그러나 선박충돌 또는 기상악화 등의 원인으로 발생하는 항로표지의 사고로 인하여 제 기능을 상실 하였을 경우, 선박운항자를 비롯한 여러 이용자에게 이용불편 또는 항행위험을 증가시키고 있다. 특히 우리나라 최대 컨테이너항만인 부산항은 최근 12년(2006년~2017)동안 총400건의 항로표지 사고가 발생하였으며, 이로 인하여 평균 20.6일의 복구기간이 소요됨에 따라 항로표지 이용자들에게 해양안전 불안을 가중시키고 있다. 따라서 연구의 목적은 우리나라 항로표지 사고예방과 효율적인 관리방안을 적극적으로 추진하기 위한 이용자들의 정량적 지지도를 제시하고자 한다. 이를 위해 부산항 해역이용자들을 대상으로 항로표지 및 항로표지 사고에 대한 인식조사를 실시하고, 효율적 항로표지 관리방안의 추진을 통한 항행위험 감소에 대한 경제적 가치를 추정하였다. 연구의 결과, 비시장재화인 환경재나 공공재의 대표적인 가치추정법인 조건부가치추정법을 이용하여 추정된 부산항 항로표지 서비스에 대하여 이용자들이 부여한 경제적 가치는 최소 약 160억원으로 나타났다. 따라서 이러한 연구결과는, 항로표지 관리자 및 정책입안자들에게 부산항을 비롯한 우리나라 항로표지 서비스에 대한 다양한 이용자의 요구사항을 확인하고, 이에 대응하는 보다 효율적인 관리방안의 수립과 추진에 유용한 자료로 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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