SSD LAB에서는 LNG 벙커링선이 겪을 수 있는 다양한 사고 하중(폭발, 충돌, 화재 등)에 대한 구조적 안전성 평가를 중점적으로 연구하고 있습니다. 특히, SIMOPS(동시작업) 환경에서 발생할 수 있는 예기치 못한 사고 하중이 선박 구조와 승무원 안전에 미치는 영향을 정량적으로 분석합니다. 이를 위해 유한요소해석(FEA), CFD(전산유체역학) 시뮬레이션, 실험적 검증 등 다양한 첨단 해석 기법을 활용하여 실제 해양 환경에서의 사고 시나리오를 재현하고, 구조물의 손상 메커니즘과 에너지 흡수 특성을 체계적으로 규명합니다. 이러한 연구는 LNG 벙커링선의 설계 단계에서부터 운항 및 사고 대응까지 전 주기에 걸쳐 안전성을 극대화하는 데 목적이 있습니다. 연구실은 실제 선박 사고 사례와 국제 규정, 산업계 요구사항을 반영하여 사고 하중에 대한 구조물의 내구성, 잔류강도, 피로수명 등을 종합적으로 평가합니다. 또한, 사고 발생 시 인명 피해를 최소화하기 위한 구조적 보호장치와 안전 시스템의 설계 및 최적화에도 집중하고 있습니다. 이 연구는 해양플랜트 및 친환경 선박 산업의 안전 기준을 한 단계 높이는 데 기여하며, 관련 특허 및 실용화 기술 개발로 이어지고 있습니다. SSD LAB의 연구 결과는 국내외 학술지와 컨퍼런스에서 활발히 발표되고 있으며, 산업체와의 협력 프로젝트를 통해 실질적인 해양 안전 기술 혁신을 선도하고 있습니다.

SSD LAB은 복합재 원통쉘 및 다양한 해양 구조물의 붕괴강도와 좌굴 현상에 대한 실험 및 수치해석 연구를 수행하고 있습니다. 특히, 외부 수압이나 충격 하중에 노출되는 복합재 구조물의 내파(implosion) 특성과 붕괴 메커니즘을 규명하기 위해 연쇄 내파 실험, 재료 특성 분석, 고성능 유한요소해석을 병행합니다. 이를 통해 해양 구조물의 극한 환경 내구성 확보와 구조 최적화 설계에 필요한 기초 데이터를 축적하고 있습니다. 최근에는 머신러닝 및 인공지능 기술을 접목하여 복합재 원통쉘의 좌굴압력 및 붕괴강도 예측 모델을 개발하고 있습니다. 실험 및 해석 데이터를 기반으로 한 딥러닝, 랜덤포레스트 등 다양한 알고리즘을 활용하여 기존의 설계식(NASA, ASME 등)과 비교 분석하고, 예측 정확도를 높이는 연구를 진행 중입니다. 이러한 데이터 기반 접근법은 복잡한 해양 구조물의 설계 및 평가에 혁신적인 변화를 가져오고 있습니다. 이 연구는 친환경 선박, 해양플랜트, 해상풍력 등 미래 해양 산업에서 요구되는 경량화, 고강도, 고내구성 구조물 개발에 핵심적인 역할을 합니다. SSD LAB은 관련 특허 출원과 소프트웨어 개발, 그리고 산업체와의 공동 연구를 통해 연구성과의 실용화와 산업적 파급효과를 극대화하고 있습니다.

SSD LAB은 선박 간 충돌, 좌초, 해양플랜트 폭발 등 다양한 해양 사고 시나리오에서 구조물의 크래시워시니스(crashworthiness)와 위험도 평가를 중점적으로 연구합니다. 선박의 외판, 이중저, 방폭벽 등 주요 구조부재가 사고 하중에 노출될 때의 비선형 거동, 파손 모드, 에너지 흡수 특성을 정밀하게 해석합니다. 이를 위해 실험적 방법과 함께 고도화된 유한요소해석 기법을 적용하여 실제 사고 상황을 정량적으로 재현하고, 구조물의 잔류강도 및 2차 사고 방지 대책을 제시합니다. 특히, 사고 후 구조물의 잔류강도 예측, 피로수명 평가, 동적 파괴 변형률 산정 등은 해양 안전성 향상과 국제 규정 준수에 필수적인 요소입니다. SSD LAB은 다양한 충돌 변수(충돌 위치, 속도, 각도 등)와 재료 특성(고장력강, 복합재 등)을 고려한 시뮬레이션을 통해 구조물의 손상 경로와 위험도를 체계적으로 분석합니다. 또한, 인명 피해 최소화를 위한 구조 설계 및 사고 대응 매뉴얼 개발에도 기여하고 있습니다. 이러한 연구는 해양사고 예방과 피해 저감, 그리고 친환경·스마트 선박의 안전 설계에 중요한 기반을 제공합니다. SSD LAB은 국내외 해양안전 정책 및 산업계와의 협력을 통해 연구성과를 실질적인 해양 안전 기술로 확산시키고 있습니다.