본 연구는 정상 가동 중에도 회전수가 변하는 기기의 이상 및 고장 진단 방안을 다루고 있다. 회전수가 변함에 따라 비정상적 시계열 특성을 내포한 센서 데이터에 기계학습을 적용할 수 있는 절차를 제시하고자 하였다. 기계학습으로는 k-Nearest Neighbor(k-NN), Support Vector Machine(SVM), Random Forest을 사용하여 이상 및 고장 진단을 수행하였다. 또한 진단 정확성을 비교할 목적으로 이상 감지에 오토인코더, 고장진단에는 합성곱 기반의 Conv1D도 추가로 이용하였다. 비정상적 시계열로부터 통계 및 주파수 속성으로 구성된 시계열 특징 벡터를 추출하고, 추출된 특징 벡터에 정규화 및 차원 축소 기법을 적용하였다. 특징 벡터의 선택과 정규화, 차원 축소 여부에 따라 달라지는 기계학습의 진단 정확도를 비교하였다. 또한, 적용된 학습 알고리즘 별로 초매개변수 최적화 과정과 적층 구조를 설명하였다. 최종적으로 기존의 심층학습과 비교하여, 기계학습도 가변 회전기기의 고장을 정확하게 진단할 수 있는 절차를 제시하였다.
최근 단상태 소나의 표적탐지에 대한 한계로 인해 양상태 소나의 사용이 늘어나고 있다. 또한 소나 시스템이 고해상도의 성능으로 발전하면서 잔향음의 확률분포가 다양한 형태로 나타나 이에 대한 연구가 활발히 이루어 지고 있다. 본 연구에서는 2020년 7월, 동해 천해환경에서 수행된 양상태 소나의 잔향음을 분석하였다. 잔향음 센서 데이터는 Linear Frequency Modulated(LFM) 음원을 예인하는 연구선과 이로부터 1 km~ 5 km 떨어진 수평 선배열 수신기를 통해 수집되었으며 빔 형성 및 프리엠프 게인(Preamp-gain) 보상과정 등의 신호처리를 거친 후 Geo-plot을 비롯한 다양한 방법으로 분석되었다. 이를 통해 음원에서 산란체를 거쳐 수신기로 반향되는 각도가 잔향음의 분포에 지배적인 영향을 미친다는 점과 빔별로 잔향음 확률분포가 달라진다는 양상태 소나 잔향음의 특징을 확인할 수 있었다. 또한, 모멘트 추정 기법을 통해 샘플로부터 K 분포 및 레일리 분포의 모수 인자를 추정하였으며 Kolmogorov-Smirnov test(K-S test) 기법을 이용하여 유의수준 0.05에서 데이터가 어느 확률분포에 일치하는 지를 분석하였다. 결과적으로 잔향음이 레일리 확률분포를 따른다는 것을 관찰할 수 있었으며 이는 낮은 Reveration to Noise Ratio(RNR)의 영향임을 추정할 수 있었다.
신재생에너지 신규설비 보급이 매년 꾸준히 증가하고 있으며, 그중 개발 확장성이 풍부하고 생산유발계수가 큰 해상풍력 시장이 급성장하고 있다. 특히 서남해 권역은 최고 수준의 해상풍력 잠재량을 보유하고 있으며, 관련 프로젝트들이 추진 중이다. 본 연구는 점토층 지반에 효과적인 해상풍력 하부구조물의 개발에 있어 EUROCODE에 의한 구조물의 설계 절차를 제시하고 구조 안전성을 고찰하여 관련 기술 분야에 이바지함을 목표로 한다. 선행연구에서는 풍력발전기 용량이 5MW급을 주요 대상으로 하였으나, 서남해 해상풍력발전기 시장의 기술 추세에 부합하는 발전 용량 8MW급을 연구 모델로 선정하였다. 이에 본 연구에서는 서남해 지질 조건에 부합하는 하부구조물을 개발하고, 구조 안전성을 유한요소법을 활용하여 검증하였다. 초기 설계안에서 일부 구간을 보강하여 구조 안전성을 확보하였다. 본 연구 결과를 기반으로 하여, 향후 다양한 형태의 하부구조물에 대한 구조 안전성 평가가 가능하며, 전문화된 구조 설계 및 평가 기준을 확립하였다.
본 연구에서는 80k Bulk carrier의 저항성능 향상을 목적으로 선미부에 1개의 핀을 부착해 선미 유동을 제어하였고, 저항성능 및 반류의 변화를 분석하였다. 부착된 핀은 직사각형 단면을 가지며, 길이와 폭, 두께는 고정된 채 길이 및 흘수 방향 부착 위치와 유선에 대한 각도만 변화가 있었다. 나선 및 핀이 부착된 선체에 대한 모형 스케일에서의 CFD 해석이 수행되었고, 그 결과를 실선 확장 후 비교하였다. 핀은 프로펠러로 유입되는 빌지 볼텍스의 경로를 선미 트랜섬 쪽으로 변화시켰고, 이는 프로펠러 상부와 선미부의 압력을 증가시켰다. 이로 인해 선체의 압력저항 및 전 저항이 감소되었으며, 감소율은 핀의 부착 위치가 선미 및 선저와 가까울수록 높았다. 또한 핀은 공칭반류를 감소시켰는데 핀의 각도가 커질수록 반류의 변화가 컸고, 전 저항 저감률은 최대가 되는 특정 각도까지만 비례하였다. 대상 선박에 단일 핀을 부착했을 시의 최대 전 저항 저감률은 약 2.1 %였고, 선미로부터 수선간장의 12.5%, 선저로부터 흘수의 10 % 위치에 14°의 각도로 부착됐을 때이다.
본 논문은 X-밴드 항해용(선박용) 레이더를 이용한 파랑 계측시, 강설 및 강수에 의한 레이더 신호 변화 및 파랑 계측 저해 요소를 분석한다. 사용된 자료는 속초해수욕장 행정지원센터에 설치된 레이더를 활용하였으며, 비교 검증에 필요한 기상자료는 기상청과 국립해양조사원의 공공자료를 사용하였다. 기상청 공공자료는 레이더로부터 약 7km 떨어진 속초기상대에서 측정한 자료이며, 국립해양조사원 공공자료는 레이더로부터 약 3km 떨어진 해양관측부이에서 계측된다. 지금까지 강우나 강설에 의한 레이더 신호 변화는 경험적으로 전해졌을 뿐, 실제 기상데이터와 비교하여 분석한 사례는 전무하다. 이에 본 논문에서는 기상청의 강수, 강설 자료, CCTV, 레이더 신호를 시계열에서 종합적으로 분석하였다. 그 결과 강설 및 강우에 따라 레이더에서 계측된 파고의 경우 실제 파고 대비 감소되는 것을 확인하였으며, 거리에 따른 레이더 신호강도의 감소 현상도 확인되었다. 본 논문은 강설 및 강우에 따라 레이더의 신호강도 감소 현상을 다각적으로 분석한 것에 그 의의가 있다.
본 연구는 자율운항 선박의 연료 계통 펌프와 청정기를 대상으로 고장을 진단 사례를 제시하였다. 계측된 신호의 시간종속성을 반영한 심층학습(Deep learning) 알고리즘 적용 절차를 구성하고, 장비의 정상 운전상태와 고장 상태에서 계측한 진동 신호를 고장 패턴 학습에 사용하였다. 특히, 진동 신호에 내포된 열화의 시간 종속성을 반영할 수 있는 방법을 찾고자 하였으며, 슬라이딩 윈도우 연산 과정을 가진 Conv1D를 이용하여고장의 시간 종속성을 반영하였다. 또한 계측된 신호의 차수를 2차원에서 3차원으로 확장하여 시간 영역의 특징을 반영할 수 있는 데이터 전처리과정을 고안하였다. Conv1D 알고리즘의 적층과 변수를 결정하는 과정에서 그리드 탐색 기법을 사용하여 초매개변수의 최적 값을 결정하였다. 마지막으로 제안한 데이터 전처리 방법과 시계열 데이터의 시간 종속성을 반영한 Conv1D 모델이 이상 감지 및 고장 진단에 타당성이 있음을 확인하였다.
서해안에 위치한 구시포 해안에서 구조물 설치가 해수유동의 변화에 미치는 영향을 해석하기 위해 조석·조류의 현장관측과 EFDC 모형을 이용하여 수치모형실험을 수행하였다. 해수유동 모델의 재현성을 검토하기 위하여 조석·조류의 모델 결과와 현장관측 결과를 비교·검증하였으며, 검증결과 비교적 서로 잘 일치하는 것으로 나타났다. 구시포 해수욕장 전면해역에서 최강 유속분포는 약 20~40 cm/sec이고, 해수욕장 외해에서는 60~80 cm/sec로 나타났다. 구시포 해안에서 전형적인 해수유동 패턴은 등수심선에 평행하며, 창조시에는 북동방향으로 유입하고, 낙조시에는 남서방향으로 유출되는 특성을 보였다. 구조물의 설치로 인한 조류의 유속 및 유량의 변화율을 대조기 24시간 동안 평균유속을 이용하여 산출하였다. 전반적인 유속의 변화는 구조물의 설치로 인하여 차폐된 해역은 유속이 크게 감소하고, 구조물의 외해 영역에서는 유속이 증가하는 경향이 뚜렷하게 나타났다. 구시포 해안의 해수유동 변화에 영향을 미치는 각 구조물의 영향은 초기상태(모든 구조물 설치전)를 기준으로 했을 때, 유량의 변화율은 ① 현 상태(방류제·돌제, 구시포항·연륙교 설치)에서는 약 28.4%, ② 방류제·돌제만 있을 경우는 약 21.3%, ③ 구시포항·연륙교만 있을 경우는 약 9.8% 감소하는 것으로 나타났다.
최근 한국 조선업계가 세계 선박 발주 물량의 대부분을 수주하고 있지만, 생산 현장에서는 인력난으로 생산공정 차질을 겪고 있다. 오랜 조선업 불황으로 일감과 임금 모두 줄어든 탓에 근로자들이 조선소를 떠났기 때문이다. 수주가 증가한 주요 요인은 카타르 LNG선 대량 발주였으며, 선박에 요구되는 기술 사양이 복잡해지는 상황도 유리하게 작용하고 있다. 선박은 계약한 인도 시점이 무엇보다도 중요하기 때문에, 조선소의 주요 공정 중 도크 진수 계획이 무엇보다도 중요한 관리 아이템이다. 도크에서 건조되는 구조물은 의장 작업을 남긴 선체 혹은 완성형 선박일 수 있으며, 때에 따라서 선체의 일부 블록 수준일 경우도 많다. 진수 시, 선체는 유체력에 의한 호깅(hogging) 혹은 새깅(sagging) 모멘트 영향을 받게 되고, 블록 연결부의 구조강도에 대한 안전성 확보가 무엇보다도 중요하다. 정상적인 공정이라면 연결 부재는 용접을 끝낸 상태에서 진수하지만, 실제 조선사에서는 도크 일정을 준수하기 위하여 구조 안전성이 확보되는 조건에 대한 빠른 의사결정이 필요하다. 본 연구에서는 앞서 언급한 문제점들을 엔지니어링 관점에서 합리적으로 판단하기 위하여 휨 응력평가법과 유한요소해석 모델링을 사용한 상세 해석법과 적용성을 분석하였다. 논문에서 언급된 주요 내용은 향후 유사 구조 강도 평가의 진행 시 좋은 사례로 활용될 수 있을 것으로 생각한다.
최근, 구조설계 기준 및 평가방법의 전문화로 인하여, 선급 규칙의 통합화가 이뤄졌었다. 그 좋은 일례가 국제공통규칙(CSR, Common Structural Rule)이다. 그러나, 종강도 하중이 크게 작용하는 화물창 구역에만 국한하여 세부규정이 제시되어 있고, 선수와 선미부 구조에는 별다른 평가 지침이 없다. 언급한 구역의 구조설계는 조선사의 설계 경험에 의존하여 진행하고 있으며, 선급에서도 명확한 기준이 없으므로 구조 손상 문제가 발생하더라도 근본적인 원인을 파악하기가 힘들다. 본 연구에서는 선미부에 주로 발생하고 있는 좌굴 손상의 대표적인 사례에 대한 근본적인 원인을 파악하기 위한 엔지니어링 기반의 해법을 제시하였다. 유한요소해석 모델링 기반 구조 강도 검증을 위하여, 하중 조건, 경계조건, 모델링 방법 그리고 평가 기준에 대한 합리적인 해법을 제시하였다. 선미부에 작용하는 휨 모멘트에 의하여 높이 방향으로 압축하중에 의해서 좌굴이 발생할 가능성이 있으며, 좌굴 강성 증가를 위하여 판 두께 증가 혹은 수직 보강재의 추가가 필요하다. 앞으로도 이 결과는 유사 운반선의 선미부 구조 강도 검토 시 도움을 줄 것으로 기대된다.
본 논문에서는 AI 기반 설계 탐색 기법을 활용하여 선박의 주요 치수 최적화를 수행하였다. 설계 탐색 기법은 최적화 프로그램 HEEDS의 SHERPA 알고리즘을 사용하였다. 유동 해석은 상용 CFD 코드인 STAR-CCM+를 사용하였고, 주요 치수 변환은 전처리 과정에서 JAVA Script와 Python을 사용하여 선박의 치수가 자동으로 변환되도록 설정하였다. 대상 선박은 소형 쌍동선형으로 주요 치수 최적화는 한쪽 선형의 길이, 폭, 흘수 그리고 단동선형 간의 간격에 대하여 수행되었다. 최적화 알고리즘에 사용된 목적함수는 총저항이며, 내부 의장 시스템의 크기 등을 고려한 배수 체적의 범위를 제한조건으로 선정하였다. 그 결과 최적 선형의 주요 치수는 기존 선형 대비 ±5% 내에서 변화가 있었고 총저항은 약 11% 개선된 결과를 보였다. 본 연구를 통해 선박의 형상을 직접 변경하지 않더라도 주요 치수 최적화를 통해 선박의 저항 성능이 향상됨을 확인하였고, 다양한 선박의 주요 치수 최적화를 통한 성능 향상에 활용이 될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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