고밀도폴리에틸렌(HDPE)은 소형선박용 차세대 선체 재료로 주목받고 있으나 재료의 열변형온도가 하절기 선박 운용 온도와 유사하여 건조 및 운용 과정에서 선체의 구조적 거동에 대한 고려가 필요하다. 본 연구에서는 모의설계한 HDPE 어선을 대상으로 연중 태 양복사가 가장 강하고 기관실 내기 온도가 최고에 도달하는 혹서기 운용 조건을 모사한 열전달 해석을 수행하였다. 특히, 최고 고온환경 이 조성되는 기관실 구획의 내부 구조부재에 두 가지 방열재 시공 조건을 적용하여 선체 구조의 온도 응답 및 열변형 거동을 평가하였다. 그 결과, 방열재 시공은 HDPE 선체 온도의 상승을 억제하는 효과가 있으나 그 수준은 제한적임을 확인하였다. 따라서 여름철 운항에서 선체의 구조적 안전성을 확보하기 위해서는 기관실 내기 온도 저하 등 능동적 열관리 방안을 병행할 필요가 있다.

본 연구는 선박 기관 냉각수 계통의 부식 관리를 해양사고 예방 관점에서 분석하였다. 해양사고 재결서 분석을 통해 관련 주요 사고 원인을 도출하고, 부식 억제제 농도 변화가 부식 거동에 미치는 영향을 실험적으로 평가하였다. 중앙해양안전심판원 재결서 950건을 텍스트 마이닝과 대규모 언어모델로 분석한 결과, 기관손상 사고 중 냉각수 계통 관련 사례의 비중이 가장 높았으며 주된 원인은 관리 소 홀과 점검 미흡 등 인적 요인으로 확인되었다. 이 분석을 토대로 선박 냉각수 관리의 핵심 요소인 부식 억제제의 첨가와 농도 유지가 부 식 거동에 미치는 영향을 구상흑연주철(FCD-500)을 대상으로 평가하였다. 아질산염 기반 억제제 농도를 0에서 19,000 ppm 범위로 설정하 고, 침적시험과 전기화학 기법을 적용하여 부식 특성을 비교하였다. 권장 농도 13,000 ppm에서는 균일부식과 국부부식이 모두 효과적으로 억제되었고 3000에서 7000 ppm의 저농도 구간에서는 국부부식으로 인한 설비 손상 위험이 증가하였다.

Recently marine accidents involving floating objects have been continuously increasing due to domestic coastal traffic conditions, and as a result cases of secondary-linked reduction gear damage have also occurred one after another. This research aims to evaluate the ship propulsion system safety through the analysis the effect of the torsional stress generated on the propeller shaft system when a rope or net is wrapped around a propeller at sea through theoretical analysis, simulation analysis, and ship empirical test.

함정의 전투관리체계나 민간의 스마트 시티와 같은 많은 센서와 동작기기가 연결된 체계에서는 주로 미들웨어인 DDS(Data Distribution Service)를 사용하여 대규모의 데이터를 전송하고 향후 센서나 장비 증가에 대해 효과적으로 대응하고 있다. 선박에서 함정의 전투관리체계(Combat Management System, CMS)와 같은 역할을 하는 중요한 제어체계인 통합기관감시제어체계(Engineering Control System, ECS)는 여전히 Server-Client 모델을 기반으로 산업용 프로토콜(Modbus, CAN(Controller Area Network) bus 등)을 사용하여 데이터를 전송하고 있어 확장성 측면에서 불리하다. 따라서 향후 자동화나 무인화가 진행될 경우에 많은 센서류가 추가될 것이며 이는 많은 프로그램 수정 소요가 발생하게 되며, DDS는 이러한 상황에서 좋은 해결책이 될 수 있다. 본 연구에서는 전투관리체계에서 사용 중인 미들웨어인 DDS 중에서 OMG(Object Management Group) 표준을 따르는 OpenDDS를 활용하여 선박의 통합기관감시제어체계의 개발 가능성을 확인하였다. 이를 위해 필드장비 시뮬레이터 및 ECS 서버를 구성하여 DDS를 이용한 필드장비 데이터 입출력 시뮬레이션을 수행하였다. 개발한 ECS 축소모형은 데이터를 발간-구독하는데 문제가 없으며, DDS가 선박 ECS의 미들웨어로 충분히 사용할 수 있을 것으로 판단된다.

선택적 촉매 환원법(SCR)은 질소산화물(NOx)을 저감하는 매우 효율적인 방법으로 알려져 있으며 발생된 질소산화물(NOx)을 질 소(N2)와 수증기(H2O)로 환원시키는데 촉매 작용을 한다. 질소산화물(NOx) 저감 성능을 결정하는 요소 중 하나인 촉매는 셀 밀도가 증가하 면 촉매효율이 증가하는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 실습선 세계로호에 설치되어 있는 발전 기관의 배기가스 조건을 모사한 실 험장치를 통하여 100CPSI(60Cell)촉매의 부하에 따른 질소산화물(NOx) 저감 성능을 확인하고 세계로호에 설치되어 있는 25.8CPSI(30Cell) 촉 매의 기존 연구 자료와의 비교를 통해, 셀 밀도가 질소산화물(NOx)의 저감에 미치는 영향에 대하여 고찰하였다. 실험용 촉매는 셀 밀도만 변화를 주었고 형태는 벌집형(honeycomb), 조성물질은 V2O5-WO3-TiO2를 동일하게 사용하여 제작하였다. 실험결과 100CPSI(60Cell) 촉매의 질소산화물(NOx) 농도 저감율은 평균적으로 88.5%이며 IMO specific NOx 배출량은 0.99g/kwh로 IMO Tier III NOx 배출기준을 만족하였다. 25.8CPSI(30Cell) 촉매의 경우, 질소산화물(NOx) 농도 저감율은 78%, IMO specific NOx 배출량은 2.00g/kwh 이었다 두 촉매의 NOx 농도 저감 율과 IMO specific NOx 배출량을 비교하였을 때, 100CPSI(60Cell)촉매가 25.8CPSI(30Cell) 촉매보다, NOx 농도 저감율은 10.5% 높고 IMO specific NOx 배출량은 약 2배 적은 것을 확인하였다. 따라서 촉매의 셀 밀도를 높임으로써 효율적인 탈질효과를 기대할 수 있으며 향후 실선 테스트를 통하여 검증한다면 촉매의 부피 저감을 통한 제작 비용을 줄이고 협소한 선박 기관실을 효율적으로 사용하기 위한 실용적 인 자료로서 기대된다.

In this study, the power consumption and illuminance were analyzed by replacing the fluorescent and incandescent lamps used as light sources for the engine room lighting of the training ship with LED light sources. By replacing 40W and 20W fluorescent lamps with 17W and 11W LED lamps, 40W fluorescent lamps reduced power consumption by 57.5% and 20W fluorescent lamps reduced power consumption by 45% and improved illumination by 56.8%. In particular, as a result of replacing 60W incandescent lamps with LEDs, power consumption was reduced by 85%. By installing an auxiliary cooling seawater pump that supplies cooling seawater to the engine control room air conditioner and boiler drain cooler in parallel, there is an energy saving effect of 88.1%. was confirmed.

본 논문은 선박 기관실 내의 효율적인 감시를 위한 팬-틸트-줌(PTZ) 카메라 기반의 모니터링 시스템의 설계 방법을 다룬다. 선 박 기관실에는 여전히 전통적인 아날로그 계기들을 사용하는 곳이 많고, 침수나 화재 등 안전과 밀접하게 관련된 사각지대들이 다수 존 재한다. 이러한 감시 개소들에 대하여 비교적 빠른 주기로 넓은 범위를 보장하는 카메라 기반 감시 시스템은 선박의 안전을 강화시킬 수 있는 효과적인 대안이 될 수 있다. 이에 본 연구에서는 기존 PTZ 카메라의 기능들을 소프트웨어적 방법으로 더욱 강화시킨 형태의 모니 터링 시스템을 제안한다. 보다 구체적으로는 카메라제어 모듈, 위치등록 모듈, 순회제어 모듈, 멀티뷰 영상재구성 모듈로 구성된 모니터 링 시스템의 설계 방법을 제안하고, 제안된 방법은 기관실 환경에서의 실험을 통해 그 효용성을 평가한다.

선박 기관실은 기술의 발전으로 인해 자동화 시스템이 향상되었지만, 해상에서는 바람, 파도, 진동, 기기 노후화 등의 다양한 변수가 많아 자동화 시스템에서 계측되지 않는 풀림, 절단, 누유, 누수 등이 발생하므로 기관사는 주기적으로 순찰을 한다. 순찰 시에는 1명의 기관사만 순찰하는 경우도 있으며, 이는 고온고압 및 회전기기가 운전 중인 기관실에서 많은 위험요소를 가지고 있다. 기관사가 순찰 시에는 오감을 활용하며, 특히 시각에 의존한다. 본 논문에서는 로봇이 기관실을 순찰하며 기기의 특이사항을 검출하고 알려주는 기관실 순찰 로봇을 구현하기 위한 선행연구로서 선박 기관실 기기의 이미지를 합성곱 신경망을 이용하여 분류하였다. 선박 기관실의 이미지 데이터 셋을 구성한 후 사전 훈련된 합성곱 신경망 모델로 학습하였다. 학습한 모델의 분류 성능은 높은 재현율을 보였으며, 클래스 활성화 맵으로 이미지를 시각화 하였다. 데이터의 양이 제한적이어서 일반화할 수는 없지만, 각 선박의 데이터를 전이 학습으로 학습시키면 적은 시간과 비용으로 각 선박의 특성에 맞는 모델을 구축할 수 있을 것으로 사료된다.

In this study, we compared of control characteristics at two-stroke marine diesel engine by MAN B&W. It was found that MC and ME type of engine largely divide fuel injection & exhaust valve actuator by cam-shaft controlled and electro-hydraulic controlled. Computer based type of engine ME-B type is only operated exhaust valve by driving camshaft, the fuel injection system is fuel oil booster and ELFI valve by Electro-hydraulic. ME-C type is composed of a multi-way valve or FIVA valve. Therefore fuel injection system and exhaust valve system is operated by Electro-hydraulic. ME type engine was shown that the optimization of the combustion process can be achieved for any load on the engine by Electro-hydraulic control system according to the computer based.

소형선박 기관실 내 화재 시 개구부 유동 및 온도에 대해 FDS(Fire Dynamics Simulator)를 이용하여 화재시뮬레이션을 수행하였다. 열방출률이 10 kW 급인 경유(Diesel) 화재를 대상으로 하였고, 천장 통풍통의 위치, 측면 개구부 유·무 및 크기에 대한 영향을 파악하였다. 측면 개구부의 유·무 및 크기는 연기 거동 뿐 아니라 개구부를 통한 질량 유량 및 온도에 지대한 영향을 미쳤다. 측면 개구부가 미설치되거나 크기가 작은 경우 연기층이 기관실 내 바닥까지 도달하였고, 측면 개구부의 크기가 증가함에 따라 개구부를 통한 질량 유량이 증가하고 온도는 감소하는 경향이 나타났다. 반면, 천장 통풍통의 위치가 연기 거동, 개구부를 통한 질량 유량 및 온도에 미치는 영향은 측면 개구부 크기에 비해 상대적으로 미미한 것으로 관찰되었다. 따라서 소형선박의 기관실 내 화재 시 안전성 향상을 위해서는 천장 통풍통 위치보다 측면 개구부의 크기가 더 중요한 설계 인자인 것으로 판단된다.

선박안전법 제77조 및 동법 시행규칙 제97조의2에 따르면 정부대행검사기관 선박검사원은 일반적으로 특정분야의 학력과 경력을 가지고 있거나 국가기술자격법상 면허를 취득해야 함을 알 수 있다. 하지만, 해사 고등학교 졸업생 및 해기사 단기양성과정 이수생의 경우 수·해양계 및 조선관련 학과를 졸업하지 않아 선박검사원 자격기준을 만족하지 못하고 있는 실정이다. 영국, 미국, 캐나다 등 주요 해운국가는 우리나라와 같은 규정이 없이 IACS 규정을 준용하고 있고, 일본의 경우 선박안전법에서 선박검사원의 자격 요건을 삭제하였다. 특히, IMO 및 IACS의 선박검사원 자격기준은 공학 또는 자연 과학 분야와 관련하여 고등교육기관에서 최소 2년 이상의 과정을 이수; 또는 해상 또는 해사 교육기관에서 자격을 취득하고 자격 있는 선박 사관으로 승선한 경력이 있는 경우; 그리고 관련 업무를 수행하는데 적합한 영어실력을 요구하는 것이 일반적이다. 이에 공무원임용시험령 제17조에 따라 학력제한을 금지하고 있는 점, 영국 및 일본의 선박검사관 응시자격에 학력제한이 없는 점 등을 감안하면 해사 고등학교 졸업생의 경우 충분한 승선경력 및 교육훈련을 쌓는다면 선박검사원 응시자격을 인정할 수 있을 것으로 판단된다. 또한 해기사 단기양성기관의 수료생의 경우 입학자격이 전문학사 이상의(3급 면허 취득학생의 경우) 학력을 보유하도록 되어 있고, 수료 후 일정한 승선경력을 갖추게 되므로 선박검사원 응시자격을 인정할 수 있을 것으로 판단된다.

최근 지구의 기후변화는 온실가스가 원인으로 전 세계적 대기환경문제로 크게 부각되고 있다. 국내에서도 기후변화에 적극 대응하기 위한 기술개발이 꾸준히 진행되고 있다. 날씨의 이상고온으로 인한 환경에 미치는 영향과 갑작스런 집중호우가 환경에 미치는 영향을 대상으로 하였다. 우리생활 주변 대기온도가 상승하였을 때 온도변화에 의한 대기오염발생에 미치는 영향을 연구하고자 한다. 본 연구의 실험조건은 선박 디젤기관에서 회전수 1400 rpm, 1600 rpm 그리고 1800 rpm, 부하는 0 %에서 25 %씩 100 %까지 하였고, 흡기 온도변화 는 20℃에서 50℃까지 구분하여 연구하였다. 연구한 결과 흡기온도가 증가함에 따라 일산화탄소 및 탄화수소는 약간 감소하였으나 연료 소비율, 질소산화물, PM은 약간 증가하였다. 또한 연소온도는 큰 변화가 없었다.

증가하는 기관 손상으로 발생하는 해양사고를 예방하기 위해 기관 정비에 대한 교육 및 훈련의 필요성이 증대되고 있다. 하지만 장비의 크기 및 장소의 제약 등으로 실제 장비를 통한 실습교육은 현실적으로 어렵다. 이러한 해결책으로 가상현실(VR)을 이용한 선박주기관 교육훈련 시스템 개발의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문의 목적은 기존의 VR 프로그램과 장비를 이용하여 선박주기관 교육과 훈련에 최적화된 시스템을 개발하는 것이다. 이를 위해 수업용으로 적합한 선박주기관과 교육대상을 선정하여 모델링하고 VR 개발 소프트웨어를 사용하여 시스템을 개발하였다. 개발된 VR 교육·훈련 시스템은 교육과정에서 훈련이나 실습하기 어려운 내용들을 가상현실을 통해 실제와 유사하게 체험할 수 있도록 구성하였다. 본 연구에서는 개발된 VR 교육 장비를 활용하여 한국해양대학교 4학년 학생들을 대상으로 주기관 교육을 실시하였으며, 적은 표본 수이긴 하지만 교육 효과가 있음을 확인하였다. 향후 기관분야에서 VR를 활용한 교육·훈 련 시스템이 도입된다면 선박주기관에 대한 유지·보수 능력이 향상되고 해양사고 저감에도 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

화재의 초기 검출은 인명과 재화의 손실을 최소화하기 위한 중요한 요소이다. 불꽃과 연기를 신속하면서 동시에 검출해야 하며 이를 위해 영상 기반의 화재 검출에 관한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 기존의 화재 검출은 불꽃과 연기의 특징을 추출하기 위해 여러 알고리즘을 거쳐서 화재의 검출 유무를 판단하므로 연산량이 많이 소모되었으나, 딥러닝 알고리즘인 합성곱 신경망을 이용 하면 별도의 과정이 생략되므로 신속하게 검출할 수 있다. 본 논문에서는 선박 기관실에서 화재 영상을 녹화한 데이터로 실험을 수행 하였다. 불꽃과 연기의 특징을 외각 상자로 추출한 후 합성곱 신경망 중 하나인 욜로(YOLO)를 이용하여 학습하고 결과를 테스트하였 다. 실험 결과를 검출률, 오검출률, 정확도로 평가하였으며 불꽃은 0.994, 0.011, 0.998, 연기는 0.978, 0.021, 0.978을 나타내었고, 연산시간 은 0.009s를 소모됨을 확인하였다.