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        검색결과 7

        4.
        2012.02 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        최근 국제 원유가의 폭등으로 선박의 연료비 부담이 상대적으로 가중되고 있으며, 또한 연료의 연소과정에서 발생하는 온실가스에 대한 국제적 규제 움직임도 가속되고 있다. 이와 같은 상황에서, 온실가스의 배출을 최소화하면서 연료소모량을 줄이기 위해 많은 선사들이 감속운항을 취하고 있으며, 선박용 엔진 개발 분야에서는 엔진의 연료 효율성 개선 문제와 대체에너지 사용 분야에 주력하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 실제 해상에서의 선속대비 연료소모량을 계측하고, 건조과정에서 실시된 육상 엔진실험 자료와 2007~2009년까지의 AB-LOG를 분석하여, 특정 외력조건에서의 대상선박에 대한 연료소모량을 고려한 최적의 속력을 14~15노트, 주기관의 RPM을 140~150 RPM으로 제안하였다.
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        6.
        1986.03 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        This paper aims at finding out the optimum operating condition to reduce fuel consumption for the training ship Pusan 402 with controllable pitch propeller. For this purpose, this paper examints the variation of ship speed and fuel consumption in accordance with the change of engine revolution and propeller pitch. The results obtained are as follows: 1. When engine revolution is constant, the ship speed sluggishly increases according to the increase of propeller pitch but fuel consumption extremely increases. The higher revolution the engine is, the more remarkable this tendency is. 2. As the engine revolution becomes lower, the fuel consumption per mile decreases. Howt.er = the fuel consumption under the same engine revolution differs according to the propeller pitch. 3. Specific fuel consumption is uniformed about 180g/ps.h at any case of load. 4. Among the various operating conditions which yield the same ship speed, fuel consumption lowers in the case of lower engine revolution and larger propeller pitch.
        4,000원
        7.
        2019.12 KCI 등재 서비스 종료(열람 제한)
        최근 선박의 배기가스 규제가 강화되면서 연료소비량을 저감하기 위한 많은 방안들이 검토되고 있다. 그중에서도 선박으로부터 수 집한 데이터를 활용하여 연료소모량을 예측하는 기계학습 모델을 개발하고자 하는 연구가 활발히 수행되고 있다. 하지만 많은 연구들이 학습 모델의 주요 변수 선정이나 수집데이터의 처리 방법에 대한 고려가 미흡하였으며, 무분별한 데이터의 활용은 변수 간의 다중공선성 문제를 야기할 수도 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 주성분 분석을 이용하여 선박의 연료소비를 예측하는 방법을 제시하였다. 13K TEU 컨테이너 선박의 운항데이터에 주성분 분석을 수행하였으며, 추출한 주성분으로 회귀분석을 수행하여 연료소비 예측모델을 구현하 였다. 평가용 데이터에 대한 모델의 설명력은 82.99%이었으며, 이러한 예측모델은 항해 계획 수립 시 운항자의 의사결정을 지원하고 항해 중 에너지 효율적인 운항상태 모니터링에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.