4. 연구개발과제 도출
4.1. 연구필요 기술
4.1.4. 부유식 구조물 운영 및 유지관리기술
☐
부유식 구조물의 운영 및 유지관리와 관련하여 최근 많은 관심을 받고 있는 인공 지능 기반의 유지관리에 관한 관심이 높아지고 있음☐
여러 기술 중 (1) 부유식 구조물에 대한 계측, 평가 및 모니터링 기술 및 (2) 인공 지능 기반 유지관리기술에 대한 연구개발 현황을 조사 분석함(1) 부유식 구조물에 대한 계측, 평가 및 모니터링 기술
☐
플로팅 구조물에 대한 계측, 평가 및 모니터링 관련 논문 분석을 위한 검색식과 검색 결과는 다음과 같음(({floating structures} OR {floating bodies} OR {floating platforms} OR {mooring lines} OR {mooring dolphins}) AND (monitoring OR measurement OR assessment OR evaluation OR {damage detection}
)) AND ( LIMIT-TO ( SUBJAREA,"ENGI" ) )
◦ 총 737편의 논문이 검색되었으며, 주요 키워드로는 Mooring (199), Floating Structures (137), Offshore Structures (132), Arctic Engineering (87), Hydrodynamics (77), Computer Simulation (76), Floating Bodies (75), Floating Platforms (69), Mooring Line (68), Ocean Currents (62), Mathematical Models (61) 등이 분석되었음
◦ 특히 Mooring에 관련된 논문의 비중이 높음을 알 수 있음
◦ 한편, 연도별 논문게재 수는 매년 다소간의 증감이 있기는 하나 전체적으로 보면 지속적으로 증가하고 있음.
19600 1970 1980 1990 2000 2010 2020
10 20 30 40 50 60 70
Year
Publications
[그림 79] 플로팅 구조물에 대한 계측, 평가 및 모니터링 기술 관련 논문 편수
◦ 2016년도에 발표된 Tseranidis 등의 “Investigation of the condition and the behavior of a modular floating structures by harnessing monitoring data” 논문에서는 모듈형 부유식 구조 물에 대한 상태와 거동특성을 분석
◦ 다음 그림은 이 연구에서 제시한 모듈형 부유식 구조물의 응답을 모니터링 하기 위한 센서 네트워크(SNMR, Sensor Networks for Monitoring Responses) 개요도를 나타낸 것임
[그림 80] 모듈형 부유식 구조물에 대한 응답모니터링을 위한 센서 네트워크 개요도(Tseranidis 등 2016)
◦ 한편 전체적으로 볼 때 계류라인(mooring line)에 대한 피로손상 등을 평가하는 논문이 많이 발표되고 있음.
◦ 최근에는 부유식 해상풍력, 부유식 파력발전 등 부유식 구조물의 활용이 증가하고 있는 해양 에너지 분야에서의 모니터링 및 제어 관련 논문 게재가 활발함.
◦ 부유식 구조물 자체의 손상평가와 관련된 논문은 현재까지 발표된 바가 거의 없고, 주로 계 류라인(mooring line), 라이저(riser) 등에 대한 피로손상 평가 등의 논문이 다수를 차지함.
◦ 이는 계류라인이나 라이저의 실제 사고사례가 빈번하기 때문에 연구필요성이 높았던 것으로 이해할 수 있음.
◦ 기존 부유식 구조물은 주로 석유시추 등에 활용되어 왔으나, 이 연구에서 개발하고자 하는 부유식 조류-해상풍력 복합발전시스템의 경우 해수면에서 상당히 높은 위치에서 큰 하중을
받기 때문에 기존 석유시추용 부유식 구조물보다 안정성 확보가 어려울 가능성이 높음.
◦ 따라서 기존 부유식 구조물에 대한 계측 평가 및 유지관리보다 한 단계 높은 수준의 기술개 발이 요구됨.
☐
인공지능 기반 방재기술 세 가지 주제에 대한 논문 게재 현황을 분석함◦ 한편 최근 많은 관심을 받고 있는 Deep Learning 등 인공지능 기반 방재기술, 즉 시설물 건 전성 평가, 손상추정 등과 관련하여 아래의 검색식을 이용하여 검색하였으며, 검색결과는 다 음과 같음
({deep learning} OR {machine learning} OR {artificial intelligence} OR {neural networks}) AND ({structural damage detection} OR {structural health monitoring} OR {structural integrity assessment}
OR {structural diagnosis} OR {structural prognosis} OR {performance assessment} OR {structural damage assessment}) AND ( LIMIT-TO ( SUBJAREA,"ENGI" ) )
◦ 총 9170건의 결과가 공학분야에서 검색되었으며, 가장 많이 중복되고 있는 주제어로는 Damage Detection (1,674), Structural Health Monitoring (1,624), Neural Networks (1,509), Algorithms (1,108), Optimization (1,000), Performance Assessment (966), Structural Analysis (761), Artificial Intelligence (594) 등이 있음
◦ 최근 기계학습, 딥러닝 등 인공지능 기법에 대한 관심이 크게 증가하고 있으며, 이를 반영하 듯 논문게재가 지속적으로 많이 이루어지고 있음
19700 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015 2020
200 400 600 800 1000 1200
Year
Publications
[그림 81] 인공지능 기반 방재기술 관련 논문 편수
◦ 2017년 최근 Detecting anomalies in time series via a deep learning algorithm combining wavelets, neural networks and Hilbert transform 등을 비롯하여 여러 논문에서 평가, 모니터 링 등을 위하여 pattern recognition, support vector machine, kernel classification, deep learning 등을 적용하고 있음
[그림 82] 웨이블렛, 신경망, 힐버트 변환 등을 딥러닝과 연계한 알고리즘 개요도 (Kanarachos 등 2017)
(2) 부유식 해상풍력발전 O&M 기술
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부유식 해상풍력발전시스템의 O&M과 관련하여 많은 연구가 진행되고 있음☐
Carbon Trust(2015)는 부유식 해상풍력발전시스템의 O&M과 관련하여 O&M 전략, 자산 건전성, 상태 감시, 파괴 유형 등에 대한 자료를 발표한 바 있음(Carbon Trust 2015).◦ O&M 전략의 경우 중대한 수리의 경우, 시스템을 예인하여 육상에서 수리하는 경우와 대형 장비를 동원하여 설치 해역에서 수리하는 경우에 대한 논의가 중요하며, 이때 설치위치와 육 지와의 거리, 가용 장비 등이 중요한 요소가 되며, 현재 더 많은 논의가 필요한 것으로 제시 된 바 있음
◦ 대부분 설계수명은 최소 20년을 기준으로 하고 있으며, 실제 가용 수명은 기존 부유식 해상 플랫폼에서와 같이 그 이상이 될 것으로 예상됨.