대형액화천연가스(Liquefied Natural Gas, LNG)선이 연안 터미널에 정박할 경우 바람과 조류 등의 환경하중에 대응하여 안전을 확보할 수 있는 계류 안전을 위한 케이블 계류력 산정이 필요하다. 이에 기존의 주요 계류역(Mooring Force) 계산방법의 비교 및 분석을 수 행하였다. 비교 및 분석을 통해 석유회사국제해운포럼(Oil Companies International Marine Forum, OCIMF)의 계류설비지침에서 권고하는 계산 방법을 선정하였으며 이를 기반으로 본 논문에서는 실제 대형 LNG선에 적용하여 OCIMF 계류설비지침의 스펙트럼을 이용한 계류줄의 계 류력 계산 사례를 제시하였다. OCIMF 계류설비지침에 따른 스펙트럼으로 계산한 계류력은 환경 외력과 풍동 시험으로 계산한 바람저항 계수 기반 선박 환경 외력과 최대값에서 매우 유사한 결과값을 주는 것을 확인할 수 있었다. OCIMF 계류설비지침에 따른 스펙트럼으로 계산한 계류력에 대한 검증으로 전문 계류력 계산 소프트웨어인 OPTIMOOR 소프트웨어를 사용하여 결과를 비교하였으며 둘의 결과는 매 우 유사한 것을 확인하였다. OPTIMOOR를 사용할 경우에는 각각의 케이블의 인장력을 정밀하게 계산할 수 있어 경제적인 제약이 없을 때 적극적 사용이 추천된다. 결론적으로 OCIMF 계류설비지침에 따른 스펙트럼으로 계산한 계류력이 대형 LNG선의 계류력 계산에 적용함에 문제가 없음을 실제 계산 사례를 통해 검증할 수 있었다.

선박과 교각이 충돌하면 생명과 안전에 큰 위협이 될 수 있다. 따라서 선박-교각 충돌력 영향 인자를 식별하고 다양한 충돌 조 건에서의 충돌력에 대한 연구의 필요성이 있다. 본 논문에서는 선박-교각 충돌의 유한요소 모델을 설정하고, 수치 시뮬레이션을 통해 선 적상태, 운항속도, 충돌 각도의 세 가지 입력조건을 조합하여 50가지 케이스에서의 선박-교각 최대 충돌력을 계산하였다. 계산된 유한요 소해석 결과를 사용하여 신경망 추정 모델을 학습하고 최대 충돌력을 추정함으로써 빠른 시간에 최대 충돌력을 추정하는 프로세스를 제 안하였다. 신경망 예측 모델은 가장 기초적인 역전파 신경망과 시간정보를 고려할 수 있는 순환신경망인 Elman 신경망 2가지 모델을 사 용하였다. 10가지 케이스의 테스트 데이터로 시험한 결과 Elman 신경망을 사용했을 경우에 평균상대오차가 4.566%로 역전파 신경망보다 나은 최대 충돌력 추정이 가능함을 확인하였고 8가지 케이스에서 5%이하의 상대오차를 보여 주었다. 본 신경망을 이용한 최대 충돌력 추 정법은 유한요소해석을 수행하지 않아도 되므로 계산 시간이 짧아 선박 항해 중 충돌을 회피할 수 없는 경우 피해를 최소화하는 의사결 정의 기초 방법으로 사용할 수 있다.