조선해양플랜트 산업에서는 설계 엔지니어링의 효율화, 대규모 해양 구조물의 개발에 필요한 막대한 예산, 인력, 기간 등을 획기적으로 줄이기 위해 시뮬레이션 기반 설계 기술이 중요한 핵심 기술로 부각되었으며, 2000년대 들어와 시뮬레이션 기반 설계 기법의 도입 및 적용 방법에 대해 활발한 연구가 수행되고 있다(Sohn and Shin, 1999; Lee and Kim, 2001; Altosole et al., 2009; Lee et al., 2010, Oh et al., 2014; Alessandri et al., 2015; Oh et al., 2015). Sohn and Shin(1999)은 선박 건조의 자동화 시스템 개발을 위해 ESBD(Evolutionary simulation-based design)을 개발하여 산업에 적용하였고, Altosole et al.(2009)은 선박 추진기의 제어 기법을 개발하기 위해 RT-HIL(Real-time hardware in the looped) 시뮬레이션을 이용한 시뮬레이션 기반 설계 기술을 사용함으로써 제어기 개발 기간을 효과적으로 단축하였다. Oh et al.(2014)는 심해에서 사용되는 장비의 기구학적인 특성을 시뮬레이션을 통해 분석하여 설계에 반영함으로써 해양 장비의 설계 기간 및 비용을 효율적으로 절감하였다. 그 외에도 부유식 플랫폼, Topside 기자재 등의 설계, 실험, 검증 등을 위해 시뮬레이션 기반 설계 기법이 도입되고 있다(Havard, 2012; Cang et al., 2013; Song et al., 2014; Ku et al., 2014).

특히, 해양플랜트 구조물은 해양 하중, 구조물 강성, 유체 저항력, 해양환경 등의 복합 하중이 작용하기 때문에 실제와 유사한 수치 실험을 위해서는 정적 시뮬레이션(Static simulation) 보다 동적 시뮬레이션(Dynamic simulation)이 효과적이다. 이러한 이유로 동역학 기반의 설계 기술을 해양 산업으로 적용하는 연구가 많이 수행되고 있다(Cha et al., 2010; Ku et al., 2014; Wang et al., 2015).

해양 구조물 중에서 유전, 가스, 광물 등의 해저자원을 선박으로 이송하는 라이저는 실해역에서 설계 검증을 위한 실험이 어렵기 때문에 시뮬레이션을 이용한 수치 실험으로 대체할 수 밖에 없다. 이러한 이유로 지금까지 라이저의 해석을 위한 무수한 수학적 방법들이 연구되고 있다(Hong, 1992; Atadan et al., 1997; Jung et al., 2012; Park et al., 2015). 해저 광물자원을 채광하는 심해저 통합 채광 시스템(Fig. 1)에서 사용되는 라이저는 집광 로봇에서 중간 저장소인 버퍼까지 연결하는 유연관과 버퍼에서 채광선까지 연결하는 강관으로 구성되어 있다. 그 중 유연관은 시스템의 안정성을 위해 버퍼와 집광 로봇의 거동을 분리해야 하며, 그 방법으로는 Fig. 2와 같은 S 형상(Steep wave)을 유지하는 것이 있다. S 형상을 유지하는 방법으로는 부력재를 적절한 위치에 설치하여 그 형상을 유지하는 방법이 있다. 하지만 형상 유지를 위해 몇 개의 부력재를 어느 위치에 설치해야 하는가에 대한 설계상 문제가 발생하고, 이를 실험적, 경험적으로 해결하는 것에는 한계가 존재하므로 시뮬레이션 기반 설계 기법을 이용하여 답을 찾아야 한다. 2015년에 발표된 Ohet al.(2015)의 논문에선 유연관 부력재의 배치 설계를 위해 변수추정(Parameter iteration) 기법을 이용한 설계 방법론을 발표하였는데, 이는 설계 변수 개수의 제약과 시뮬레이션 횟수의 제한으로 설계 문제와 결과 도출에 대한 한계성이 존재하였다. 본 연구에서는 상기 논문의 문제점을 개선하고 유연관 부력재의 최적 배치 설계를 위한 설계 기법을 일반화시키기 위한 방법을 고찰하였으며, 기법 검증을 위해 Oh et al.(2015)가 사용한 심해저 통합 채광 시스템의 유연관 부력재 배치 설계 문제에 이를 적용하였다.

유연관 부력재의 배치 설계를 위해서 시뮬레이션 기반 설계 기법에 최적화 알고리즘인 유전자 알고리즘을 도입하였다. 유연관 시뮬레이션 모델은 다물체 동역학 상용 소프트웨어 DAFUL(Virtual Motion, Inc., 2015)을 이용하여 개발되었으며, 이 모델을 최적화 알고리즘에 연동하여 최적 배치 설계에 적용하였다. 유연관 부력재의 배치 설계는 위상 최적화 문제로써 여러 해가 존재할 수 있기 때문에 유전자 알고리즘과 같은 전역 최적화 알고리즘의 사용이 본 문제에 가장 적합하여, 이를 본 연구에서 적용하였다.

유연관의 형상 유지 및 안정적인 운용을 위해서는 부력재 설치가 필수적이다. 본 연구에서는 유연관의 형상 유지 및 안정적인 운용을 위한 부력재의 수량 및 위치 결정을 시뮬레이션 기반 설계 기법으로 가능하다는 것을 보였으며, 적용 예제를 통해 기법을 검증하였다. 또한 이전 연구에서 사용된 변수추정 기술의 문제점인 가정을 통한 변수 선정에 따른 변수 개수의 제약과 시뮬레이션 횟수의 제한이 유전자 알고리즘을 이용한 최적 설계 기법을 통해 해결할 수 있었다. 유연관 수치해석 시뮬레이션 모델은 다물체 동역학 S/W를 이용하여 개발하였고, 부력재의 수량 및 위치에 대한 최적값은 전역 최적 설계 알고리즘인 유전자 알고리즘을 시뮬레이션에 적용하여 시뮬레이션 기반 설계 방법을 적용 및 개발하였다. 유전자 알고리즘은 전역 최적 해를 찾아주는 방법이지만 본 논문에서 확인할 수 있듯이 설계 모델과 유전자 제원에 따라 최적 값이 달라짐을 알 수 있으며, 특정 설계 모델에 맞는 제원들을 선정하여 설계에 활용하여야 원하는 최적 해가 도출됨을 확인하였고, 해의 수렴 과정은 Fig. 12와 같다.

유전자 알고리즘은 민감도 기반의 설계 알고리즘이 아니기 때문에 목적 함수의 수렴을 위한 진동이 많이 발생함을 알 수 있고, 변이율이 증가함에 따라 최적화 반복 횟수의 증가, 변이의 증가에 따른 좋은 유전자 발견 과정을 거쳐 결국 최적 값에 도달함을 알 수 있다. 변이율이 0.9일 때, 반복 횟수가 가장 많고 목적함수가 최소화됨을 통해서도 이와 같은 사실을 추론할 수 있다. 본 연구에서 다룬 심해저 통합 채광 시스템의 유연관 부력재 배치 설계에선 초기 Seed가 200일 때, 변이율 0.5, 교배율 0.5와 변이율 0.9, 교배율 0.9에서 최적 해가 도출되었으며, 그 결과는 최소 7개의 부력재를 유연관에 설치하면 유연관 설치 시 S 형상을 유지한다는 것이다. 이와 같은 고찰을 바탕으로 유전자 알고리즘의 특성을 분석하였으며, 부력재 배치 설계에 적용할 수 있는 방법을 고안, 유연관의 부력재 배치 설계를 위한 시뮬레이션 기반 설계 기법을 개발하였으며, 예제를 통해 검증하였다. 하지만 본 연구는 기계적인 측면에서는 결론을 도출하였지만 아직 해류, 저항력, VIV 등과 같은 해양환경이 고려되지 않았기 때문에 실제 해역에서 사용 가능하다고는 할 수 없다. 따라서 향후에는 본 설계 기법에 해양환경을 추가하여 유연관과 부력재의 해양 모사 수치 실험을 통한 설계 기술을 개발하고, 도출된 최적설계 결과를 적용한 실험을 수행하여 실험결과와 비교⋅검증을 수행할 예정이다.

유연관 및 해양라이저 설치에 있어 부력재는 반드시 필요하나, 부력재 설치에 따른 작업시간 증가, 부력재에 의한 운동저항성 증가, 그리고 수심에 따른 부력재 비용 증가 등 여러 가지 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 기존의 설계자 및 운용자의 경험 및 실험적 접근방법 대신 본 논문에서 제안하는 방법을 적용하면 보다 효율적으로 해결할 수 있을 것으로 사료된다.