전 지구적으로 선박에서 배출되는 온실가스(Green House Gas, GHG)의 배출량 감축을 위한 규제가 강화되고 있다. 특히 MARPOL Annex VI는 선박에서 배출되는 온실가스에 대하여 선박의 에너지효율에 관련된 가이드라인을 제시하고 있다. 대표적인 에너지효율 지수로는 선박의 설계단계에서 적용되는 EEDI(Energy Efficiency Design Index), 선박의 운항단계에서 적용되는 EEOI(Energy Efficiency Operational Indicator) 등이 있으며, 최근에는 현존하는 모든 선박에 적용되는 EEXI(Energy Efficiency Existing Ship Index)와 CII(Carbon Intensity Indicator)의 적용을 MEPC 75차에서 승인하였고, MEPC 76차에서는 그 채택을 신중하게 검토하고 있다 (IMO, 2020).

온실가스 배출 관련 요구조건을 만족시키지 못하면 선박 인도 및 운항에 제약을 받게 되므로, 온실가스 배출량과 관련된 지수들을 정확히 산정하기 위해 조선·해운 분야의 관심은 자연스럽게 실해역을 항해하는 선박의 운항성능에 집중되고 있다. 또한, 각종 선박 성능 모니터링 장비의 개발과 더불어 선박 운항 관련 Big data 분석을 위한 다양한 성능 해석 기법의 개발과 적용이 활발하게 이루어지고 있으며, 운항 중인 선박의 연비 지표를 확립하고 선박의 실해역 운항성능을 향상시키기 위한 연구 개발 활동이 활발히 진행되고 있다. 하지만 실해역 운항 선박의 실선 성능 분석에 대한 기존 연구 사례는 국내외를 통틀어 공개된 연구 결과가 많지 않은 실정이다.

본 논문은 해운사로부터 테스트 베드(test bed)로 제공받은 약 13,000TEU급 대형 컨테이너선을 활용하여 실해역 실선 선속-동력 성능 분석을 수행한 내용을 다루고 있다. On-board 계측 장치 및 각종 운항 데이터 취득 시스템을 선박에 탑재하여 장기간 성능 모니터링을 수행하였으며, 설계흘수에 근접한 컨테이너 적재 조건으로 운항하는 항차를 선정하여, 정상 운항 중 속력 시운전을 수행하였다. 본 논문은 Part I과 Part II로 구성되어 있는데, Part I은 운항선의 속력 시운전 수행 방법과 해석 결과를 주요 내용으로 하고 있다. 추후 Part II에서는 운항선 속력 시운전이 수행된 조건과 유사한 조건으로 운항하는 항차에서 계측된 운항 데이터를 활용하여 시간의 경과 및 선체 청소(hull cleaning) 전후의 선속-동력 특성의 변화를 분석하고자 한다.

현재 운항 중인 상선에 대한 성능 분석 결과는 해당 선사에 미치는 영향이 지대하므로 공개하기 어려운 것이 현실이다. 또한, 연구 목적에 적합한 대상 선박을 선정하기 위해서는 선박의 선종과 운항 항로, 그리고 선령에 따른 정기 입거 시기의 예측과 선내 탑재 장비의 성능 확인 및 운항 데이터 취득기간 확보 등, 다양한 요구조건을 만족시킬 수 있어야 한다. 이와 같은 이유로 실해역 운항 선박의 성능 분석에 관한 연구는 국내의 경우 조선소 및 해운사에서 자체적으로 수행하거나, 국가연구개발과제 등을 통해 수행되고 있다. 이러한 실해역 운항 선박의 실선 계측 자료는 선박의 고유한 성능을 분석하기 위한 연구 및 유럽연합 등 선진국에 의한 모형선-실선 해석 기법의 재정립에 대응하기 위한 연구에도 활용되고 있다.

Jung et al. (2007,I)은 한국해양대학교 실습선 ‘한바다호’를 테스트 베드로 활용하여 선교에 선체 감시 장치(hull monitoring system)를 설치하여 여러 항차의 연안 항해와 국제 항해에서 취득한 운항데이터를 토대로 모형시험 및 이론계산 결과와 상호 비교하여 내항성능을 평가하였으며, 이후 상·하가속도와 승선감의 상호 관계에 대한 연구 (Jung et al., 2008,II)를 수행하였다. 또한, 수차례의 선회시험을 통해 조종성능을 분석하여 정량화하였다 (Jung et al., 2008,III).

KRISO (2019)는 온실가스 저감 및 실해역 에너지 효율 향상을 위한 운항선 선속-동력 고정도 해석 기반 기술개발 국책과제를 통하여 실해역 운항 선박의 해상 상태 및 운항 상태에 따른 실시간 운항 데이터 계측(on-board) 및 부가저항 해석을 수행하였다. 또한, Park et al. (2019)은 대상 선박의 표준 운항 상태의 기준 선속에서 선속-동력 해석 수행을 위한 프로그램(SPA, Ship Performance Analysis)을 개발하였으며, Lee et al. (2019)은 운항 중인 175K 산적화물선의 운항 데이터를 취득하여, 선속, 파고, 바람에 대한 유효성을 검토하고, 모형 시험 결과와 표준 운항 상태에서의 선속-동력 성능을 비교 분석하였다.

또한, KRISO (2020)는 실선의 추진 성능 계측을 기반으로 한 모형선-실선 상관관계 정확도 향상 기술개발 국책과제를 통하여 총 82척의 시운전자료를 확보하고, 국내외 총 8개 기관에서 적용하고 있는 모형시험 해석법 관련 문제점을 분석하였다. 이 결과를 바탕으로 다양한 흘수 조건에서 모형선-실선 상관관계의 정립 및 확장 방안을 제시하였다.

Yoo et al. (2019)은 선박의 운항 데이터와 기상 데이터를 이용하여 머신러닝 기법을 통해 실선의 선속-동력 성능을 모델링하기 위한 새로운 절차를 제시하였다.

국외의 운항선 실선 성능 분석 관련 대표적인 연구 사례를 정리하면 다음과 같다.

2008년도부터 3년에 걸쳐 일본 해상기술안전연구소(NMRI)는 컨테이너선, 자동차 운반선, 유조선, 벌크선 네 가지 선종의 실해역 성능을 평가 및 예측하기 위하여 “Development of Ship Performance Index Project(10 mode at Sea)”를 수행하였다. NMRI (2009)는 실해역 해상 상태를 10단계로 구분하고, 대상 해역을 운항할 때 발생하는 선속 감소율을 예측하는 하이브리드 계산식을 개발하였다.

Kuroda et al. (2012)은 280 m 길이의 컨테이너선 운항 데이터를 이용하여, 컨테이너 적재 조건이 실제 해상에서 선속 감소에 미치는 영향에 대해 조사하였다.

최근 2017년부터 3년간 일본의 국립연구개발법인 해상·항만·항공기술연구소와 해상기술안전연구소가 대표적인 실해역 실선 성능 평가 공동연구인 “OCTRAVIA Project”를 주관하여 수행한 바 있다. 해운사와 조선소를 포함하는 25개의 기관 및 기업이 참여하였으며, 여섯 가지 선종, 열 척의 선박에 대하여 해상 상태에 따른 선속 감소율 및 연료 소모량 등 실해역 실선 성능을 정확하게 평가하는 방법을 개발하기 위한 연구를 수행하였다.

이 외에 실해역 운항 선박의 성능 모니터링 및 계측 방법과 성능 분석에 관한 연구도 지속적으로 수행되고 있다.

Yu et al. (2016), Kim & Kim (2016), Lee et al. (2016)은 ISO15016:2015 시운전 수행 및 해석 절차를 적용하여 속력 시운전 해석프로그램들과의 상호 비교를 통해 탱커, 산적화물선, 컨테이너선, LNG 운반선에 대해 최적화된 시운전 해석 방법을 검토하였다.

한편, 2016년 ISO19030 성능 모니터링 절차의 표준화를 통하여 운항선의 성능을 분석하고 모니터링 할 수 있는 기준이 마련되었는데, 이는 수집된 운항 데이터를 보정과 필터링 작업을 통해 정수 중의 상태로 동력을 보정하고, 보정된 동력으로부터 얻을 수 있는 신조 상태의 선박과 현재 선박의 속도 차이를 구하는 방식이다. Kim et al. (2020)은 ISO19030을 실제 운항 선박 3척의 장기간 운항 데이터에 적용하여 ISO19030의 효용성과 개선점을 제시한 바 있다.

운항선의 실해역 계측 자료는 상기 서술한 연구 목적 이외에도 EU MRV(EU Monitoring, Reporting, and Verification of CO₂ emission) 및 IMO DCS(IMO Data Collection System on fuel consumption) 평가를 위한 중요한 자료로써 활용될 수 있다.

운항선 선속 시운전을 통하여 획득한 외란 보정 전 결과와 시운전 해석을 통해 얻어진 결과를 모형시험 결과와 중첩하여 나타낸 대상 선박의 선속-동력 성능을 Fig. 13에 도시하였다. 각 그림에 있어 선속은 Froude number로, 동력은 DMCR 80 % 동력을 기준으로 무차원화 하였다. DMCR 80 % 동력에서의 운항선 속력 시운전의 선속 변화율은 약 4 % 정도 발생하여, 모형시험 결과 대비 약 0.9 knots 정도의 선속 감소가 나타났다.

Fig. 13 
Speed-power performance obtained from the speed trial test during voyage and the model test

이와 같은 선속 감소의 주원인은 속력 시운전 시점까지 대상 선박이 인도된 지 약 4년이 경과 되었으며, 2.1.2절에서 언급한 바와 같이 수중 선체 세척(underwater hull cleaning) 작업을 설계 흘수(14 m)까지 완벽하게 수행하지 못하여 선체 표면에 남아있는 오손(fouling)으로 인한 마찰저항의 증가로 추정된다. 선체 표면 오손이 선속과 엔진 성능에 미치는 영향에 대해서는 Townsin et al. (1980), Kwon & Choo (1996), Kwon & Kim (2005) 등에 의하여 연구가 수행된 바 있다. 또한, 선체 외판의 슬라임(slime) 만으로도 선체저항이 10 % 이상 증가 할 수 있다는 연구 결과들도 다수 보고된 바 있다 (Townsin, 2003).

후속 논문(Part II)에서는 운항선 속력 시운전 결과에서 나타난 선속 감소현상의 원인을 조사하기 위해 운항 데이터를 활용하여 ISO19030 및 ISO15016 방법에 따른 기준 선속에서 수중 선체 세척 작업 전후의 속도 손실률과 동력 상승률을 산정한 후, 운항선 속력 시운전 결과와 모형시험 결과의 상호 비교를 통한 정량적인 분석 내용을 다룰 예정이다.

2014년에 인도되어 운항 중인 대형 컨테이너선에 대한 설계 흘수에서의 속력 시운전을 수행하였다. 대상 선박은 인도된 지 약 4년의 시간이 경과되어 수중 선체 세척 작업이 수행되었다.

본 논문에서는 상업 운항 중인 선박의 속력 시운전을 수행하기 위한 준비, 점검 사항과 수행 방법에 대하여 소개하였다. 또한, 운항선 속력 시운전 결과를 모형시험 결과와 함께 비교함으로써, 설계흘수에서 대상 선박의 선속-동력 특성을 확인하였으며, 다음과 같은 결론을 얻었다.

첫째, 상업 운항 중인 선박으로 속력 시운전을 수행함에 있어 수행 시간을 단축시키고, 연료비 증가를 최소화하고자 대상선의 운항 루트에서 테스트가 적절한 구간을 정의하고 속력 시운전을 수행하였다.

둘째, 불확도가 가장 크다고 알려진 전달동력에 대하여 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 불확실성 해석을 수행한 결과, 시운전이 수행된 주기관 부하 조건에 대하여 95 % 신뢰구간(K=2)에서 약 ±1.4 %의 불확도가 포함되어 있는 것으로 나타났다. 특히 DMCR 70 %의 주기관 부하 조건에서는 불확도가 ±1.1 %로 신뢰할 만한 운항선 속력 시운전이 수행되었다.

셋째, 모형시험 결과를 기준으로 DMCR 80 % 동력에서 약 0.9 knots의 선속 감소가 나타났다. 이는 수중 선체 세척 작업을 수행했음에도 불구하고 선체 표면에 남아있는 오손으로 인한 마찰저항의 증가가 주원인인 것으로 추정된다. 향후 운항 데이터를 활용한 분석 내용을 후속 논문으로 발표할 계획이다.