해양레저활동 인구증가 및 관련 산업의 급성장으로 인해 레저 선박을 접안하는 계류시설과 부유체를 기반으로 하는 해상부유 식 펜션 등 레저시설 수요가 증가하고 있으며, 이러한 연안에서 사용되는 부유체는 대부분 경량 부유체로서 중량이 상대적으로 경량이므 로 연안으로 유입되는 파(Wave)와 상재 하중에 의해 쉽게 경사가 발생하여 안정성이 낮아 안전사고가 빈번히 발생하고 있다. 이런 문제점 에 대한 해결방안으로 부유체의 운동저감장치를 연구하여 알리고자 한다. 본 연구논문에서는 부유체에 운동저감장치(기압차를 이용한 운 동저감장치)를 부착하여 운동저감효과를 부착하지 않은 부유체와 비교하는 방식으로 효과를 분석하였다. 효과분석은 전산해석시험으로 분석하여 부유체의 안정성 증가방법을 연구하고 그 효과를 검증해 보았다. 시험결과 분석결과 기압차를 이용한 운동저감장치를 부착한 부유체가 운동저감장치를 부착하지 않은 부유체보다 파랑에 대한 운동량이 저감되어 부유체의 안정성이 증가된 것으로 분석되었다. 이러 한 부유체의 운동저감 장치는 무동력 선박뿐만 아니라 동력선, 반잠수식 선박에서도 유용하게 사용될 것으로 판단되어 다양한 분야에 적 용하여 연구를 진행할 계획이다.

본 연구에서는 다양한 감쇠판을 원통형 부유체에 부착하고 수치 시뮬레이션을 통해 원통형 부유체의 heave RAO 및 고유주기의 변화를 고찰하였다. 먼저 감쇠판을 부착하지 않은 원통형 부유체의 heave RAO 및 고유주기를 파악하였고, 원통형 부유체에 부착한 감쇠판의 크기와 형상을 바꿔가며 각 경우에 대한 heave RAO 및 고유주기를 평가하였다. 수치 시뮬레이션 결과, 감쇠판의 모든 면적에 대해서 감쇠판을 부착한 원통형 부유체의 고유주기는 증가하였고, 감쇠판의 크기가 1.30D부터 입사파의 피크주기에서 heave RAO는 감소하였다. 감쇠판의 모든 면적에 대해서 원형 감쇠판이 Y자형 감쇠판보다 고유주기가 길게 나타나며, 고유주기의 차이는 감쇠판의 면적이 커질수록 그 차이가 커졌다. 운동응답 스펙트럼 계산 결과, 원형 감쇠판과 Y자형 감쇠판을 부착한 원통형 부유체의 heave 운동이 입사파의 피크주기에서 현저하게 감소하였다. 또한 원형 감쇠판을 부착한 원통형 부유체의 고유주기가 Y형 감쇠판을 부착한 경우보다 입사파의 피크 주기에서 더 멀리 이동하였다.

We have tested the measuring system that can monitor the dynamic behaviour of floating structure by various sensors. In this paper, we present a initial result using a low-cost GPS sensor, which showed the inaccurate position and insufficient frequency for a floating structure.

A matrix partitioning method is proposed for the 2-D motion analysis of floating bodies. For the numerical solution, the boundary of a floating body is approximated with a series of line segments and the governing integral equation is transformed into a system of linear equations. A new solution procedure of resulting linear equation with complex coefficients is formulated and programmed using a matrix partitioning scheme and the Choleski decomposition. From the case study, it is found that the proposed method is efficient in the motion analysis of floating bodies, especially in the calculation of hydrodynamic coefficients. Also, it requires smaller memory size and less computing time compared with conventional methods.