ASLAN
조선해양공학과
김정환
ASLAN 연구실은 동아대학교 조선해양공학과 소속으로, 선박 및 해양구조물의 구조역학, 극지 운항, LNG 및 극저온 저장탱크, 해상풍력 등 다양한 해양공학 분야의 융합 연구를 선도하고 있습니다. 본 연구실은 선박-빙수-해수 상호작용 해석, 극지항로 운항 안전성 평가, 그리고 인공지능 기반의 해양공학 문제 해결 등 첨단 연구를 활발히 수행하고 있습니다.
특히, LNG 및 극저온 저장탱크의 구조안전성 평가와 신뢰성 기반 설계에 있어 국내외 선도적 위치를 점하고 있습니다. IMO Type C LNG 탱크, 멤브레인형 LNG 화물창 등 다양한 저장 시스템의 설계, 해석, 실험을 통해 극한 환경에서의 구조적 건전성 확보와 국제 규정 준수를 위한 연구를 지속하고 있습니다. 또한, 위험성 평가, 신뢰성 기반 유지보수, 재료의 동적 특성 평가 등 선진적인 안전관리 기법을 적용하여 산업 현장의 실질적 문제 해결에 기여하고 있습니다.
해상풍력발전단지 및 해양구조물 분야에서도 설계, 인증, 기술 실사, 현지 규제 적합성 평가 등 다양한 프로젝트를 수행하며, 디지털트윈 기반 구조응답 예측 시스템 개발, 실시간 모니터링 기술, CapEX/OpEX 분석 등 첨단 엔지니어링 서비스를 제공하고 있습니다. 이를 통해 국내외 해양플랜트 및 신재생에너지 산업의 경쟁력 강화에 중요한 역할을 하고 있습니다.
ASLAN 연구실은 유한요소해석, 비선형 손상역학, AI 및 머신러닝 등 다양한 첨단 해석 및 예측 기법을 적극적으로 도입하고 있습니다. 또한, 산업계와의 긴밀한 협력, 다수의 산학연 프로젝트, 특허 및 논문 발표를 통해 실질적인 기술 혁신과 학문적 성과를 동시에 추구하고 있습니다.
앞으로도 본 연구실은 해양공학 분야의 융합적 연구와 혁신적 기술 개발을 통해, 안전하고 친환경적인 해양산업 생태계 조성에 앞장설 것입니다. 극지 운항, 극저온 저장, 해상풍력 등 미래 해양산업의 핵심 이슈에 선제적으로 대응하며, 글로벌 해양공학 연구의 중심으로 도약하고자 합니다.
선박-해양-빙수 상호작용 해석 및 극지항로 연구
본 연구실은 북극 항로의 개척과 관련하여 선박이 빙수와 해수와 상호작용하는 현상을 심도 있게 연구하고 있습니다. 북극 항로의 활성화로 인해 선박이 극지방의 빙수 환경에서 안전하게 운항할 수 있도록, 선박에 작용하는 빙하 하중을 정량적으로 예측하는 것이 매우 중요해졌습니다. 이를 위해 다양한 실험적, 수치적 해석 기법을 활용하여 선박 구조물의 내빙 성능을 평가하고, 실제 운항 환경에서 발생할 수 있는 위험 요소를 체계적으로 분석합니다.
특히, 본 연구실은 기계학습 및 인공지능 기술을 접목하여 빙하 하중 예측의 정확도를 높이고 있습니다. 인공신경망 등 최신 AI 기법을 적용하여, 기존의 해석 방법으로는 예측이 어려웠던 복잡한 상호작용 현상을 효과적으로 모델링하고, 이를 선박 설계 및 운항 전략 수립에 반영하고 있습니다. 이러한 연구는 선박의 구조적 안전성 향상뿐만 아니라, 극지 운항의 경제성과 효율성 증진에도 기여하고 있습니다.
향후에는 빙수-선박-해수 상호작용 해석을 더욱 고도화하여, 극지방에서의 친환경 선박 설계, 운항 최적화, 그리고 극한 환경에서의 구조물 신뢰성 평가 등 다양한 분야로 연구를 확장할 계획입니다. 이를 통해 글로벌 해양 산업의 변화에 선제적으로 대응하고, 안전하고 지속 가능한 해양 운송 시스템 구축에 이바지하고자 합니다.
LNG 및 극저온 저장탱크 구조안전성 평가와 신뢰성 기반 설계
ASLAN 연구실은 LNG 및 극저온 저장탱크의 구조적 안전성과 신뢰성 평가에 중점을 두고 있습니다. IMO Type C LNG 탱크, 멤브레인형 LNG 화물창 등 다양한 저장탱크 시스템의 기본 설계, 극한 하중(ULS/FLS) 평가, 그리고 IGF Code 등 국제 규정에 부합하는 구조 해석을 수행합니다. 이를 위해 유한요소해석(FEM), 비선형 손상역학, 재료의 동적 특성 평가 등 첨단 해석 기법을 적극적으로 활용하고 있습니다.
특히, 극저온 환경에서의 재료 특성 변화, 충격 하중에 따른 구조물의 거동, 그리고 슬로싱(sloshing) 현상에 의한 피로 손상 등 실제 운용 환경에서 발생할 수 있는 다양한 위험요소를 정밀하게 분석합니다. 또한, 위험성 평가(RISK Assessment), 신뢰성 기반 유지보수(RCM, CBM) 등 선진적인 안전관리 기법을 적용하여, 저장탱크의 전 생애주기에 걸친 구조적 건전성을 확보하고 있습니다.
이러한 연구는 LNG 및 수소, 헬륨 등 차세대 친환경 연료 저장 시스템의 설계 및 상용화에 필수적인 기술로, 국내외 조선·해양플랜트 산업에서 높은 수요를 보이고 있습니다. 앞으로도 본 연구실은 디지털 트윈, AI 기반 예측 시스템 등 혁신적 기술을 접목하여, 극저온 저장탱크의 안전성 및 경제성 향상에 앞장설 계획입니다.
해상풍력 및 해양구조물의 설계, 인증 및 디지털트윈 기반 구조응답 예측
ASLAN 연구실은 해상풍력발전단지 및 다양한 해양구조물의 설계, 구조안전성 평가, 인증(Project/Type Certification) 분야에서 풍부한 경험과 전문성을 보유하고 있습니다. 해상풍력발전기 및 하부 구조물(재킷, 부유식 플랫폼 등)의 설계기준 검토, 기술 실사, 현지 규제 적합성 평가 등 다양한 프로젝트를 수행하며, 국내외 주요 기업 및 기관과의 협업을 통해 실질적인 산업적 성과를 창출하고 있습니다.
특히, 디지털트윈 기술을 활용한 구조응답 예측 시스템 개발에 주력하고 있습니다. 실시간 선체 변형 모니터링, 비계측 지점 응력 예측, 상대 스펙트럼 및 RAO 기반의 구조응답 추정 등 첨단 데이터 기반 해석 기법을 적용하여, 해양구조물의 건전성 모니터링 및 유지보수 최적화에 기여하고 있습니다. 또한, 해상풍력단지의 CapEX/OpEX 분석, 기술 실사, 현장 제조 감리 등 전주기적 엔지니어링 서비스를 제공하고 있습니다.
이러한 연구는 신재생에너지 확대와 해양플랜트 산업의 고도화에 필수적인 기반 기술로, 국내외 해상풍력 시장 진출 및 글로벌 경쟁력 확보에 중요한 역할을 하고 있습니다. 앞으로도 ASLAN 연구실은 해양구조물의 안전성, 경제성, 친환경성 향상을 위한 융합 연구를 지속적으로 추진할 예정입니다.
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Inverse neural network approach for optimizing chemical composition in shielded metal arc weld metals
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