본 연구에서는 너클 라인이 다수 존재하면서 안팎 형상이 비대칭으로 설계된 특이점을 갖는 쌍동선의 자항성능을 예측하기 위 해 CFD 해석을 수행하였고, 해석 기법에 따른 차이를 파악하기 위해 MRF(Moving Reference Frame) 기법과 SDM(Sliding Mesh) 기법을 적용하 였다. MRF 기법을 적용한 경우에는 time step당 프로펠러를 1˚ 회전시켰고, SDM 기법의 경우 10˚, 5˚, 1˚씩 회전시키며 각 기법별 예측된 자 항성능을 비교하였다. 자항점 추정을 위한 몇 가지 프로펠러 회전수에서의 해석 결과 중 프로펠러의 토크는 기법에 따른 차이가 거의 없었 지만 추력 및 선체가 받는 저항은 MRF 기법보다는 SDM 기법을 적용했을 때 더 낮게, SDM 기법의 time step당 프로펠러 회전각이 작을수 록 높게 계산되었다. 선형 내삽을 통해 추정된 자항점의 프로펠러 회전수, 추력, 토크와 실선 확장법을 사용해 추정된 실선의 전달동력, 반 류 계수, 추력 감소 계수 및 프로펠러 회전수도 동일한 경향을 보였으며, 대부분의 자항효율은 반대의 경향을 보였다. 프로펠러 후류의 경 우 MRF 기법을 적용했을 때 정확도가 떨어졌고, SDM 기법의 time step당 프로펠러 회전각에 따라 표현되는 후류의 차이는 거의 없었다.

최근에 선박을 안전하게 설계 및 운항하기 위해 인공지능으로 운동성능을 예측하는 연구가 늘고 있다. 하지만 일반적인 선박 에 비해 소형 어선에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 논문에서는 소형 어선의 운동성능 계산에 필수적인 운동응답을 심층신경망으로 추정하는 모델을 제안한다. 15척의 소형 어선에 대하여 유체동역학 해석을 수행하였으며 이를 통해 데이터베이스를 구축하였다. 환경 조 건과 주요 제원을 입력 데이터로, 단위 파고에 대한 운동응답(Response Amplitude Operator)을 출력 데이터로 설정하였다. 훈련된 심층신경 망 모델을 통해 예측된 운동응답은 유체동역학 해석 결과와 유사한 경향을 보이며 고주파 성분을 가진 운동응답 함수를 낮은 오차로 근 사하는 결과를 보여준다. 본 연구의 결과를 바탕으로 어선의 선형 특성 고려한 심층신경망 모델로 확장하여 연구 결과의 활용도를 넓히 고자 한다.

본 연구에서는 어선의 운동성능을 향상하기 위해 부착되는 부가물의 조합과 파라미터 변경에 따른 어선의 자유 횡 동요 감쇠 와 저항 성능을 평가하였다. 성능 평가를 위해 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics)을 이용한 수치해석을 수행하였으며, 주요 부가 물인 빌지킬과 선저킬의 조합과 치수 변경에 따른 횡 동요 주기와 감쇠 계수의 변화를 확인하였다. 선저킬의 경우 길이가 변화함에 따른 횡 동요 감쇠 계수의 변화가 상대적으로 크지 않음을 확인하였다. 반면 빌지킬의 경우 길이와 각도의 증가에 따라서 횡 동요 감쇠 계수가 증가함을 확인하였다. 4가지 부가물 조합 조건과 나선의 저항 성능을 비교하였으며, 부가물에 의한 어선의 자세와 압력분포의 변화로 인 해 저항이 증가함을 확인하였다. 본 연구 결과를 통해 부가물 크기와 배치가 어선의 운동 및 저항 성능에 미치는 영향을 확인할 수 있었 으며, 어선 적용 시에 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.

최적 운항자세 선정 기술이란 주어진 운항 배수량과 운항 선속에서 최소의 저항을 가지는 즉, 최적의 연료 소비 효율을 가지는 초기 선수흘수와 선미흘수를 제시하는 것이다. 본 논문의 주 목적은 대상선박의 유효동력 데이터를 기반으로 주어진 운항조건에서 최대 의 에너지효율을 가지는 최적의 운항자세를 선정하는 프로그램 개발하는 것이다. 본 프로그램은 인공지능 기법에 의한 파이썬 기반 GUI(Graphical User Interface)로 작성되어 선주가 쉽게 사용할 수 있도록 하였다. 그 과정에 있어 대상 선박 소개, 전산유체역학(CFD)을 통한 유효동력 데이터 수집, 심층학습을 사용한 유효동력 모델 학습 방법 그리고 심층신경망(DNN) 모델을 응용한 최적 운항자세 제시 프로그 램을 구체적으로 설명하였다. 선박은 운항 별로 화물을 싣고 내리게 되고, 이에 화물 적재량이 변화되고 배수량이 변경된다. 선주는 배수 량 별 예상 선속에 따라 최소저항을 가지는 즉, 최대의 에너지효율을 가지는 최적의 운항자세를 알고자 한다. 개발된 GUI는 해당선박의 태블릿 PC와 앱에 설치하여 최적 운항자세 선정에 활용 가능하다.

본 논문에서는 소형어선의 운동 응답을 예측하기 위해 딥러닝 모델을 구축하였다. 크기가 다른 두 소형어선을 대상으로 유체 동역학 성능을 평가하여 데이터세트를 확보하였다. 딥러닝 모델은 순환 신경망 기법의 하나인 장단기 메모리 기법(LSTM, Long Short-Term Memory)을 사용하였다. 딥러닝 모델의 입력 데이터는 6 자유도 운동 및 파고의 시계열 데이터를 사용하였으며, 출력 라벨로는 6 자유도 운동의 시계열 데이터로 선정하였다. 최적 LSTM 모델 구축을 위해 hyperparameter 및 입력창 길이의 영향을 평가하였다. 구축된 LSTM 모 델을 통해 입사파 방향에 따른 시계열 운동 응답을 예측하였다. 예측된 시계열 운동 응답은 해석 결과와 전반적으로 잘 일치함을 확인 할 수 있었다. 시계열의 길이가 길어짐에 따라서 예측값과 해석 결과의 차이가 발생하는데, 이는 장기 데이터에 따른 훈련 영향도가 감 소 됨에 따라 나타난 것으로 확인할 수 있다. 전체 예측 데이터의 오차는 약 85% 이상의 데이터가 10% 이내의 오차를 보였으며, 소형어 선의 시계열 운동 응답을 잘 예측함을 확인하였다. 구축된 LSTM 모델은 소형어선의 모니터링 및 경보 시스템에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

본 연구에서는 동명대학교 조선해양시뮬레이션센터의 Real-time 조종 및 작업 시뮬레이터를 활용한 해양구조물 설치 작업 시뮬 레이션을 통해 대상의 동적 특성 및 물리적 현상을 작업, 조종 사이의 상호 영향과 함께 분석한다. 8개의 계류삭에 의해 계류되는 반잠수 식 시추선의 설치 작업 시뮬레이션이 실제 현장에서의 작업과 유사한 시나리오로 수행되었고, 시추선의 위치 제어를 위한 예인선 4척와 계류삭의 Hook-up 작업을 위한 해양플랜트 지원 선박 1척이 운용되었다. 설치 작업이 수행되는 동안 대상들의 운동과 이동 경로, 계류삭 및 예인줄에 가해지는 장력 등을 실시간으로 확인하였으며, 이를 작업 과정별로 구분하여 분석하였다. 작업과 조종 시뮬레이션이 동시에 수행된 본 연구로부터 특정 환경 외력하에서 설치되는 해양구조물과 이를 위해 운용되는 선박들의 작업 절차에 따른 세부적인 거동 및 작업·조종 간의 상호 영향을 확인하였고, 이는 해상 상태 등을 고려한 해양구조물 설치 작업의 수행 가능 여부를 판단하기 위한 근거로 활용될 수 있음을 제시하였다.

전산유체역학을 사용하는 일반적인 선박의 저항성능 평가는 많은 시간과 비용이 필요하며, 이를 줄이기 위한 다양한 방법이 연구되고 있다. 선박의 주요 치수나 단면을 이용하는 기존의 방법들은 선형에 크게 좌우되는 저항성능을 추정하는데 한계가 있다. 본 논 문에서는 선형 격자의 기하학적 정보를 입력으로 선체 표면의 저항성능을 빠르게 추정할 수 있는 심층신경망 모델을 제안한다. Perceiver IO 기반의 제안하는 심층신경망 모델은 시간 단계별로 계산이 필요한 전산유체역학 기법과 달리 바로 저항성능 추정이 가능하며, 저속비 대선의 일종인 50K 탱커 선박을 대상으로 한 데이터집합에서 평균 1% 미만의 오차로 저항성능을 추정하는 결과를 보인다.

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 의 장 시스템의 크기 등을 고려한 배수 체적의 범위를 제한조건으로 선정하였다. 그 결과 최적 선형의 주요 치수는 기존 선형 대비 ±5% 내 에서 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.

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 대 한 각도만 변화가 있었다. 나선 및 핀이 부착된 선체에 대한 모형 스케일에서의 CFD 해석이 수행되었고, 그 결과를 실선 확장 후 비교하 였다. 핀은 프로펠러로 유입되는 빌지 볼텍스의 경로를 선미 트랜섬 쪽으로 변화시켰고, 이는 프로펠러 상부와 선미부의 압력을 증가시켰 다. 이로 인해 선체의 압력저항 및 전 저항이 감소되었으며, 감소율은 핀의 부착 위치가 선미 및 선저와 가까울수록 높았다. 또한 핀은 공 칭반류를 감소시켰는데 핀의 각도가 커질수록 반류의 변화가 컸고, 전 저항 저감률은 최대가 되는 특정 각도까지만 비례하였다. 대상 선 박에 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 연구에서는 Froude 수 1.0, 길이 약 10 m 급 소형 고속선의 저항성능과 승선감을 향상시키기 위해 선미 끝단에 트림 탭을 부착하여 항주자세를 제어하였고, 트림 탭의 제원에 따른 성능을 확인하기 위해 CFD 해석을 수행하였다. 먼저 선행 연구로부터 수치 해석이 수행되는 스케일에 따라 결과에 차이가 있는 것이 확인되었고, 이를 피하고자 실선 스케일에서의 해석을 수행하였다. 부착된 트림 탭의 코드 길이는 LPP의 0.5, 1.0, 1.5 %였으며, 선저 면과의 각도는 5 간격으로 변화를 주었다. 트림 탭은 선박의 선미트림과 부상량을 감소시키는 효과가 있었으며, 이 효과는 트림 탭의 선저 면과의 각도가 클수록, 코드 길이가 길수록 증가하였다. 이로 인해 압력 저항은 감소하고 전단저항은 증가하였으며, 두 성분의 변화량에 따라 전 저항 저감율이 결정되었다. 결과로부터 대상 선박의 최적 항 주자세는 약 1.5 의 선미트림으로 특정되었고, 이때 저항성능은 약 27 % 개선되었다.

본 연구에서는 Froude 수 1.0으로 운항하는 길이 약 10m 급 소형 고속선박의 에너지 효율 설계를 위해 선미부에 트림 탭을 부착하였고, 선저 면과의 각도에 따른 항주자세와 저항성능의 변화를 살펴보았다. 성능 해석은 CFD 해석을 통해 수행되었으며, 축척에 의한 영향을 보기 위해 모형선과 실선에 대해 각각 해석을 수행 후 두 결과로부터 예측된 실선의 성능을 비교하였다. 나선에 대한 해석 결과는 두 결과가 전반적으로 유사하였고, 트림 탭이 부착된 경우 선저 면과의 각도가 동일할 때 자세 변화량이 달라 전 저항의 차이로 이어졌지만 자세에 따른 저항 변화 경향은 유사하였다. 이로부터 축척 효과가 있더라도 저항 저감 경향으로부터 최적 항주자세를 찾을 수 있으나, 트림 탭에 의한 자세 변화와 실선 주위 유동의 특성을 알기 위해서는 실선에 대한 직접적인 해석이 필요함을 알 수 있다.

본 연구에서는 큰 침하량과 동적트림을 가지는 선박에 대하여 전산유체역학(CFD)을 기반으로 하여 효율적인 저항성능 추정 방 법을 제시하였다. 본 방법에서 효율적이라 함은 점성 유동해석 이전에 비 점성 유동해석의 침하량과 동적트림 결과를 이용하여 선박의 큰 자세를 설정하고 DFBI(Dynamic Fluid Body Interaction) 방법에 의한 점성 유동해석을 수행한 것이다. 본 방법을 방법I로 명하였다. 방법I 는 해석 전에 큰 자세를 설정함으로 인해 중첩격자(Overset Mesh) 기법을 사용하지 않는 단순한 격자시스템(Fig. 3 참고)을 사용하면 된다. 이로 인해 방법I는 계산시간 단축 및 계산의 정도를 높일 수 있는 장점이 있다. 점성 유동해석은 상용 CFD 코드인 STAR-CCM+를 사용하 였다. 방법I의 첫 번째 점성 유동해석 결과는 최종 수렴된 결과와 비교하였을 때 저항 값에서 최대 1 % 내에서 차이를 보임을 확인 하였다. 중첩격자가 아닌 단순 격자시스템에 의한 STAR-CCM+에서 제공하는 DFBI 기법을 활용하여 계산단계 별로 변화된 자세에 대하여 매번 격자를 변경하여 수렴된 결과를 도출하였다. 본 방법을 방법II로 명하였다. 방법II의 저항 값과 비교하였을 때 방법I은 선속에 따라 0.03 % ~ 0.6 %의 차이를 보였다. 방법I의 결과는 수조모형시험과의 비교를 통해서 정성적 그리고 정량적으로 타당함을 확인하였다.

본 논문의 주 관심사항은 전산유체역학과 기존 모형시험 데이터를 활용하여 주어진 선박의 저항 및 추진성능을 추정하고 그 결과를 이용하여 에너지효율설계지표(Energy Efficiency Design Index, EEDI)를 평가하는 방법을 제시하는 것이다. 대상선박의 모형선 크기에 서의 전 저항을 계산하기 위해 점성 유동 해석을 수행하였다. 유동계산은 STAR-CCM+를 사용하였으며 자유표면, 트림과 싱키지를 고려하 였다. 점성 유동 해석 결과를 바탕으로 대상선박의 유효동력을 산정하였다. 준 추진효율 계수는 기 보유한 모형시험 데이터베이스를 이용 한 추정식 및 유사선박의 시험자료를 활용하여 산정하였다. 최종적으로 EEDI 산정식에 대하여 유체동역학적 결과, 선박의 정보, 사용하는 연료에 대한 CO2의 환산계수, 연료소모량 등을 바탕으로 일반화된 계산 프로그램을 작성하였다.

본 논문의 주 목적은 전산유체역학(CFD)을 바탕으로 어선에 부착된 빌지킬의 치수 파라미터에 대한 저항성능 맵(MAP)을 작성 하는 것이다. 치수 파라미터 스터디에는 빌지킬의 길이 3가지와 폭 3가지를 선정하여 9가지로 구성하였다. 현존선에 부착된 빌지킬의 길이는 배 길이 대비 약 90 %이고, 폭은 배 폭 대비 약 5 %이다. 수행항목은 빌지킬 길이는 배 길이 대비 63 %, 77%, 90% 그리고 빌지킬 폭은 5%, 7 %, 9 %로 구성하였다. CFD 를 이용하여 9가지 빌지킬에 대하여 실선의 유효마력을 추정하였다. 현존선을 기준으로 길이가 제일 짧고 폭이 제일 긴 빌지킬의 경우 0.3% 감소된 결과를 보여주었다. 길이와 폭 모두가 가장 긴 빌지킬의 경우 1.7% 증가된 결과를 보여주었 다. 길이와 폭 모두가 가장 짧은 빌지킬의 경우 2.3 % 감소된 결과를 보여주었다. 이 맵은 저항성능 관점에서 해당 어선의 이동 및 조업 패턴에 따른 최적의 부가물 치수 선정에 활용 가능하다.

연·근해어선들은 운항 또는 조업시 안정성(복원성능 및 횡동요 저감 성능)을 향상시키기 위해 여러 가지 부가물을 설치하며, 일반적으로 Fig. 1과 같이 세 가지로 분류할 수 있다. Bare hull을 포함하여 각 부가물이 단독으로 부착된 경우 3가지, 복수의 조합으로 부착된 경우 3가지 그리고 3가지 모두 부착된 1가지에 대하여 수치 계산을 수행하였다. Table 1은 Bare hull에 대한 주요치수를 나타낸 것이고, Table 2는 3가지 부가물에 대한 주요치수를 기술하였다. 3가지 선체 부가물에 대하여 CFD에 의한 유체동역학적 성능을 평가하였다. 각각의 부가물에 대하여 단독, 2개씩 조합된 복수 그리고 3개 모두 부착된 경우에 대하여 평가를 하였다. 1번 부가물의 경우 압력저항이 마찰저항 보다 차지하는 비율이 큼을 알 수 있었다. 2번과 3번 부가물의 경우 압력저항과 마찰저항이 거의 대동소이 함을 알 수 있었다. 복수조합과 3가지 모두 부착된 경우 부가물 상호간의 상관관계는 매우 작음을 알 수 있었다. 11노트에서 2번 부가물과 모든 부가물이 부착된 경우 유효마력 관점에서 약 9 % 차이를 보였다.