In modern society, the delivery service market has grown explosively due to rapid changes in social structure and the recent COVID-19 pandemic. Therefore, various problems such as injury to workers and an increase in human accidents are occurring due to the loading and unloading of parcels. In order to solve this problem, domestic company n is developing a “robot-based cargo loading and unloading system”. In developing a new technology system, quantitative reliability targets should be set for efficient operation and development. In this paper, reliability analysis was conducted through field data for the pneumatic gripper of the “robot-based cargo loading system”. The reliability of the failure data was analyzed to estimate the distribution parameters and MTTF. Random data was derived for the probability of occurrence of a failure with the estimated value. By repeating the simulation to predict the number and year of failures according to the estimated parameters of the probability distribution, it was proposed as a method that reflects realistic probabilities rather than calculating with simple arithmetic using the average MTTF previously used in the field.

카페리 선박의 안전 운항을 위한 요소 중 화물 고박안전성 분야는 2015년 이후 화물고박기준이 적용되어 파랑에 의해 발생하는 선체운동과 고박력을 상호 비교하여 평가하고 있다. 항해 중 카페리 선박의 안전 운항을 담보하기 위해서는 운항해역의 기상정보를 바탕으로 선체운동을 해석하여 화물의 이동을 방지할 수 있는 고박력을 결정하는 것이 중요하다. 이 연구에서는 부산-제주를 항행하는 총톤수 3,700톤급 카페리 선박을 대상으로 기상청이 운용하는 해상파고부이 3기의 최근 5년간 기상정보를 분석하였으며, 실제 해상에서 선체운동을 계측하고 수치시뮬레이션을 수행하여 선체가속도를 비교하였다. 태풍기간을 제외한 2~3월의 유의파고를 입력조건으로 선체운동을 해석한 결과, 유의파고 2.5 m 조건에서 횡방향 가속도가 실선계측에서는 1.5 m/s2, 수치계산에서는 1.8 m/s2로 이론적 수치시뮬레이션의 결과가 크게 나타났다. 파고별 선체운동을 추정하는 가속도를 실선결과 기반으로 보정하는 근사식을 제안하여, 운송화물의 고박안전성 평가에 적용한 결과 풍랑경보 대비 일반 기상조건에서는 40 % 이하로 분석되었다. 운항해역의 기상정보를 바탕으로 실선계측에 따른 정량적인 가속도 결과를 활용하는 고박안전성 평가 기법이 널리 보급되어 국내 연안 카페리선박의 안전 운항 지침에 적용되기를 기대한다.