본 연구는 2행정 디젤엔진이 장착된 실습선에서 측정한 크랭크축 각속도, 각가속도, 소기압력 등의 데이터를 분석한 결과를 바탕으로 내연기관의 연소실 압력을 기계학습으로 예측하고자 하였다. 신뢰할 수 있는 예측 모델을 구축하기 위해 심층 신경망을 사용했으며, 그 결과 크랭크축 각속도를 기반으로 한 기계학습이 엔진 실린더의 연소실 압력을 정확하게 예측할 수 있다는 것을 보여 주었다. 이 기술을 통해 연소실 압력을 측정하기 위해 사용하는 전자식 압력 센서의 유지보수 비용을 줄이면서 스마트 자율운항 선박의 성능을 진단하는 주요 방법이 될 수 있을 것으로 기대된다.

In the rapidly changing LNG market, securing stable energy has become very important due to the instability of the international situation with the continued rise in oil prices in 2013. Accordingly, South Korea is conducting stable LNG supply and demand through long-term LNG contract projects with the United States and Australia. In this paper, the performance of the propulsion system based on the data from the operating ship and the newly changed IMO emission factor was evaluated, and the results analyzed in the design stage were compared and verified. Fuel consumption based on the data from the operating ship of each propulsion increased by 230-240% between UST and FMDFE compared to the design stage while TLDFE showed fuel consumption with no significant difference in design and operating ships. Air pollutants CO₂, NOx and SOx were calculated by applying the IMO emission factor. In the case of CO₂, UST with the lowest fuel efficiency was the highest, and in the case of NOx and SOx, TLDFE, which consumes the most liquid fuel oil, was the highest. In the IMO, the NOx emission factor was changed by engine type in 2020. This is an action according to the characteristics of the engine using LNG as fuel. At the time of design, the emission factor of each fuel type applied to analysis is proportional to the fuel consumption. So TLDFE shows the lowest emission when applying the fuel type factor. Therefore, the applying the factor reflecting the engine characteristics is judged to be reasonable for calculating the actual emission when calculating the NOx emission of LNG carriers.

선박 추진축 손상사고의 주요 원인은 비틀림 응력과 피로로 조사되었으며, 선행연구에서 충돌 후진 운항이 추진축에 상당한 크기의 비틀림 응력을 일으킨다고 언급하였다. 하지만 후진 운전이 추진축의 피로와 피로 수명에 미치는지 영향을 객관적인 수치를 활용하여 그 관계를 분석한 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 중형 탱커선을 대상으로 직접 후진 운항을 실시하고 이때 발생한 비틀림 응력을 계측하여 추진축 피로 수명에 미치는 영향을 연구하였다. 피로 손상은 Palmgren-Miner 방정식과 피로-수명 선도를 기반으로 계산되었다. 그 결과, 후진 운항 실행 후 비틀림 응력이 급격히 증가하였으며, 피로 손상의 대부분이 이때 발생한 것으로 확인되었다.

스마트 기술을 통해 자율운항선박 기관실에서 발생하는 다량의 센서 데이터를 처리할 수 있도록 통신 기술 개발이 이루어지고 있다. 이에따라 통신우선순위에 근거한 선박관리자 및 주변 선박과의 데이터 통신이 필요하다. 하지만 현재 데이터의 우선순위를 정하는 객관적인 기준이 부족한 실정이다. 본 연구는 문헌조사를 기반으로 통신우선순위 표준수립의 타당성을 제시하고, 장애모드 영향 분석 기법을 활용하여 우선순위 결정을 위한 데이터 위험 분석 매트릭스를 제안한다. 연구를 통해 도출한 매트릭스 검증을 위해 조타 장치에 적용하였으며, 장치에서 생성된 각각의 데이터가 나타내는 기관실 위험 수준이 데이터가 나타내는 내용에 따라 다를 수 있음을 입증하였다. 본 연구를 통해 우선적으로 통신해야 하는 고위험 데이터를 식별하는 방법을 제시함으로써 기관실 데이터에 대한 효율적인 통신 환경을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

선박추진축계의 건전성 확보를 위해서 건조 단계에서는 선체 변형 등을 고려한 축계정렬이, 운항단계에서는 상시 모니터링 시스템이 필요하다. 기존의 모니터링 시스템은 축 베어링 온도센서에만 의존하는 방식으로 축거동을 파악하는데 한계가 있었다. 이를 개선하기 위해 본 연구는 축 변위 데이터와 축중심선도를 활용하여 축과 축 지지 베어링의 간격을 관찰할 수 있는 축거동 상시모니터링 시스템을 개발하고 추진전동기가 탑재된 실선에 적용하여 시스템을 검증하였다. 그 결과, 실선에서 빈번하게 발생하던 전동기 긴급정지현상의 원인을 식별할 수 있었다. 본 모니터링 시스템은 향후 축계의 과도거동에 기인한 각종 사고를 예방하는 데 큰 도움이 될 것으로 판단한다. 또한 축적된 실시간 데이터는 자율운항선박 운전 시 관리자가 안정성을 판단할 수 있는 핵심 데이터가 될 것으로 판단한다.