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.

In the actual sea, the additional resistance due to external force such as wind, current and wave is accompanied, and the required power is added in response to these resistance. Especially when the ship is sailing at low speed, the effects of wind and current have a great impact on the safe control of the ship. Likewise, it is thought that the effects of wind and current have a great impact on the trawl ship control since the towing speed of a bottom trawl ship is a low speed of 3 to 4 knots. If the reduce of ship speed and the increase of engine power due to the influence of wind and current can be identified, the safe towing power can be calculated based on a given engine output. Thus, the appropriate size of a fishing gear can be determined. In this study, a total of 20 trawl operations were conducted for seasonal maritime research in the same research area according to the operation mode of propeller. Based on navigation data, trawl fishing data, and engine performance data acquired during the towing fishing gear, and data of ship speed, hull resistance, fishing gear resistance, wind force and current force according to an incidence angle were estimated. The overall power for these loads was calculated and compared with the measured engine power, and the effects of wind force and current force on the engine power were investigated.

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.

국내 대기오염물질 배출량 통계에 따르면 상당한 대기오염물질이 선박에 의해 발생하고 있다. 따라서 선박으로부터의 대기오 염물질 배출 제한과 항만지역 대기질 개선을 위해 다양한 정책들이 시행되고 있고, 국제적으로도 선박에 의한 해양오염 방지를 위해 국 제 협약 등이 이루어지고 있다. 하지만 실제 운항하는 선박에서 배출되는 대기오염물질 측정에 관한 연구와 실험은 거의 이루어지고 있 지 않아, 본 연구는 이동식배출가스측정장비(PEMS)를 사용하여 실제 운항하는 9,169톤급 선박에서 발생하는 대기오염물질 배출량 평가에 대한 방법과 가능성을 제시하였다. RPM과 부하에 따라 배출량의 차이가 있었으며, NOX 배출량은 497-2,060ppm, CO2는 1.55-6.9%, CO는 0.002-0.14% 수준이다. 엔진 제조사에서 제공하는 Shop Test에 명시된 배출량과 실제 측정된 배출량에 차이가 있음을 확인하였다. 대상선박 의 전 항해구간에서 발생하는 각 대기오염물질 최대 배출량이 PEMS 측정 구간에 포함되는 것을 확인하여, 총톤수 10,000톤급 이내 선박 에 PEMS 활용 가능성을 검증하였다.

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.

Diesel engine is used many industrial fields such as ship, power plant and big-sized vehicles and so on. Roto cap is one of the parts of system of intake and exhaust valve. Roto cap consists of body, disc spring, spring & steel ball, retainer and stop ring. Disc spring is known as taking cyclic load and cyclic load leads to fatigue damage. This study aims to investigate the stability of disc spring due to fatigue damage. As the results, the fatigue life of disc spring according to cylic load could be predicted using fatigue analysis. Consequently, disc spring showed the stability of about 1.7~2 times for criterion load of 1370N.

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.

Roto cap is usually used to diesel engine, especially, big-sized diesel engine such as ship, power plant and so on. Intake and exhaust valves are essential parts of diesel engine and thus roto cap is one of the most important parts of intake and exhaust valves. Roto cap consists of body, disc spring, spring & steel ball, retainer and stop ring. In this study, the body and disc spring in parts of roto cap were simulated using static structural analysis. The purpose of this study is to achieve the data for designing and improving the roto cap. As the results, the body of roto cap showed safety factor of 6.3 in even 2 times of 1370N(target load) and the disc spring showed safety factor of 4.9 in 2370N load.

This paper proposes an outlier detection model based on machine learning that can diagnose the presence or absence of major engine parts through unsupervised learning analysis of main engine big data of a ship. Engine big data of the ship was collected for more than seven months, and expert knowledge and correlation analysis were performed to select features that are closely related to the operation of the main engine. For unsupervised learning analysis, ensemble model wherein many predictive models are strategically combined to increase the model performance, is used for anomaly detection. As a result, the proposed model successfully detected the anomalous engine status from the normal status. To validate our approach, clustering analysis was conducted to find out the different patterns of anomalies the anomalous point. By examining distribution of each cluster, we could successfully find the patterns of anomalies.

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.

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.