[논문]선박의 운항 상태를 고려한 선종별 안정적인 GM 운용에 관한 연구

김홍범; 김종관; 이윤석

doi:10.5394/kinpr.2020.44.4.275

선박의 운항 상태를 고려한 선종별 안정적인 GM 운용에 관한 연구
A Study on Securing a Stable GM for Each Ship Type Considering the Ship's Operating Status 원문보기

한국항해항만학회지 = Journal of navigation and port research, v.44 no.4, 2020년, pp.275 - 282

김홍범 (한국해양수산연수원) , 김종관 (한국해양수산연수원) , 이윤석 (한국해양대학교 선박운항과)

초록
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최근 선박의 전복사고는 무게중심의 부적절한 관리, 기상악화 또는 과도한 조타사용 등으로 인한 선체운동이 발생하면서 화물 또는 중량물이 이동하여 복원력 저하 또는 상실 등이 주된 원인으로 분석되고 있다. 따라서 전복사고를 예방하기 위해서는 위험한 횡경사가 발생하더라도 직립 상태로 되돌아오려는 복원성 확보가 이루어져야 한다. GM은 복원성을 판단하는 중요한 평가요소이며, 항해사는 GM을 복원성 검토에 좋은 척도로 활용한다. 본 연구에서는 5년간 운항 중인 선박으로부터 수집한 복원성 자료를 바탕으로 운항 상태에 따른 선종별 GM을 선박 길이, 폭, 총톤수 등 선박제원으로 분석하였다. 선박 길이에 따른 GM 분포의 특징을 확인하였고, 선박 폭과 GM의 상관분석을 수행한 후 선폭대비 GM의 비율을 산출한 후 과거의 비율과 비교하여 최근 경향을 검토하였다. 또한 선박 대형화 추세를 반영하기 위하여 총톤수(GT)/선폭(B)을 이용하여 GM을 회귀분석하여 선종별 GM 추정을 위한 간이근사식 및 최소 GM을 제안하였다. 연구의 결과는 선박에서 항해사가 안정적인 GM 확보의 검토를 위한 자료로 이용되길 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper

Recently, the occurrence of a ship capsizing was analyzed as the main cause of the lack of stability or loss because of the improper management of the center of gravity, the movement of cargo or heavy weight when excessive steering occurs or when navigating during bad weather. Thus, to prevent a ship from capsizing, it is necessary to secure stability to enable the ship's return to its upright position, even if a dangerous heel occurs. The GM is a crucial evaluation factor regarding stability, which the navigation officer uses to preserve stability. In this study, based on the stability data collected from the operating of ships for five years, The GM by ship's type according to the operating status was analyzed specifically such as a ship's length, breadth, and gross tonnage. The feature of the GM distribution according to a ship's length was confirmed, and after performing the correlation analysis between the breadth and the GM, the ratio of the GM to breadth was calculated, and the result was compared with the previous ratio. Additionally, a simple approximation formula and minimum GM for the estimation of the GM by ship type were proposed by the regression analysis of the GM using the gross tonnage (GT)/breadth (B) to reflect the trend of larger ships being built. The results of this study are expected to be used as data for the review of securing a stable GM on ships.

주제어

표/그림 (14)

표 Table 1 Specifications of collected vessel
그림 Fig. 1 Comparison of particular by ship's type
그림 Fig. 2 Variable of transverse stability calculation
그림 Fig. 3 Examination of ship stability using Loading computer
그림 Fig. 4 Average GoM by ship type
그림 Fig. 5 GoM distribution by LBP in ballast condition
그림 Fig. 6 GoM distribution by LBP in full loading condition
그림 Fig. 7 GoM distribution by breadth in ballast condition
그림 Fig. 8 GoM distribution by breadth in full loading condition
표 Table 2 Comparison of GoM/B (Unit : %)
그림 Fig. 9 Comparison of GoM/B in this study and past study
그림 Fig. 10 GoM regression by GT/B in full loading condition
표 Table 3 Coefficient of approximate formulation in full loading condition
그림 Fig. 11 GoM distribution of car carrier and container ship

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

본 연구에서는 5년간 159척의 운항 중인 선박의 복원성 자료를 바탕으로 운항 상태에 따른 선종별 GM의 운용 경향을 확인하였다. 선박 길이에 따른 GM 분포를 분석하였고, 선폭과의 GM의 상관관계를 분석하고, 선폭 대비 GM의 비율을 산출하여 과거의 이상적 GM과 비교하였다.
이에 본 연구에서는 5년간 운항 중인 선박의 복원성 자료를 수집하여 GM 운용 추세를 통계적으로 분석하였다. 운항 상태에 따라 공선 상태(Ballast condition)와 만재 상태(Full loading condition)로 분류하고, 최근 선박은 화물 운송 목적에 따라 전용선화 되었기에 선종별로 재분류하였다.

제안 방법

3) 벌크선, 가스운반선, 기름·화학제품운반선의 운항중인 GoM 자료를 회귀분석하여 GT/B로 GoM 추정 근사식을 제안하였으며, 자동차운반선과 컨테이너선은 평균값에 표준편차를 반영하여 자동차 운반선은 2.6m, 컨테이너 운반선은 1.2m의 적정 GoM을 검토하였다.
기름·화학제품운반선 중 GoM이 가장 작은 선박 A호를 대상으로 간이근사식를 이용하여 GM을 추정하였다.
선박이 화물 적부 형태에 따라 전용선화, 대형화 되면서 선박을 운항하는 항해사 입장에서 복원성 확보를 위한 적정 GM의 검토가 필요하다. 따라서 대상 선박의 제원과 GM을 통계분석하여 선종별 GM 추정을 위한 근사식을 도출하고 적정 GM을 검토하였다. 만재 상태에서 GM이 선박 길이에 비례하고 선폭에 상관관계가 높은 벌크선, 가스운반선, 기름·화학제품운반선으로 A그룹으로 형성하고 GM 추정을 위한 간이근사식을 도출하였다.
선박 길이에 따른 GM 분포를 분석하였고, 선폭과의 GM의 상관관계를 분석하고, 선폭 대비 GM의 비율을 산출하여 과거의 이상적 GM과 비교하였다. 또한 선박의 대형화를 반영하여 GT/B를 이용한 GM 추정을 위한 간이근사식을 제안하였고, 자동차운반선과 컨테이너 선박의 적정 GM을 제시하였다. 본 연구의 결과를 정리하면 다음과 같다.
만재 상태에서 GM이 선박 길이에 비례하고 선폭에 상관관계가 높은 벌크선, 가스운반선, 기름·화학제품운반선으로 A그룹으로 형성하고 GM 추정을 위한 간이근사식을 도출하였다. 또한 타 선종에 비하여 무게중심이 높게 형성되고, 전복사고 우려가 높은 자동차운반선과 컨테이너선을 B그룹으로 형성하여 적정 GM을 검토하였다.
분류된 자료를 바탕으로 운항 중인 선박의 GM 운용 현황을 분석하기 위하여 운항 상태별 선박 길이(Length between perpendicular; LBP)에 대한 GM 분포를 검토하였고, 선폭(Breadth; B)과 GM의 상관관계를 확인 후, GM/선폭(B) 비율을 분석하여 과거의 통계적 수치와 비교하였다. 또한, 항해사가 손쉽게 GM을 추정할 수 있도록 총톤수(Gross tonnage; GT)/선폭(B) 비율과 GM을 회귀분석하여 간이근사식을 제안하였고, 복원성이 취약한 선종에 대하여 최소 GM을 제시하였다.
만재 상태에서 GM이 선박 길이에 비례하고 선폭에 상관관계가 높은 벌크선, 가스운반선, 기름·화학제품운반선으로 A그룹으로 형성하고 GM 추정을 위한 간이근사식을 도출하였다.
운항 중인 선박 159척을 대상으로 출항시점에 계산된 GM 자료를 운항 상태에 따라 151척의 공선 상태와 159척의 만재 상태로 분류하였다. 본 장에서는 운항 중인 선박의 복원성 확보를 검토하기 위하여 화물의 적부 상태, 선박 길이, 선폭에 대하여 GM을 선종별로 분석하였다.
본 연구에서는 5년간 159척의 운항 중인 선박의 복원성 자료를 바탕으로 운항 상태에 따른 선종별 GM의 운용 경향을 확인하였다. 선박 길이에 따른 GM 분포를 분석하였고, 선폭과의 GM의 상관관계를 분석하고, 선폭 대비 GM의 비율을 산출하여 과거의 이상적 GM과 비교하였다. 또한 선박의 대형화를 반영하여 GT/B를 이용한 GM 추정을 위한 간이근사식을 제안하였고, 자동차운반선과 컨테이너 선박의 적정 GM을 제시하였다.
선박의 대각도 횡경사각의 복원정 계산은 Stability booklet에 제시된 KN 표를 이용하여 흘수와 횡경사각에 따른 KN 값을 구한다. KN 값을 이용한 복원성 계산은 식 (3)과 같다.
컨테이너선은 약 1m 대역을 유지하는 반면 자동차운반선의 GoM 영역이 1∼3m 대역을 나타내고 있다. 선박의 제원 및 화물 적부 상태에 따라 차이는 발생할 수 있지만, 운항자료를 바탕으로 평균값에 표준편차를 반영하여 적정 GoM을 2.6m와 컨테이너선 1.2m로 검토하였다.
만재 상태에서 GM 간이근사식 추정을 위한 A그룹의 대상은 벌크선 31척, 가스운반선 21척, 기름·화학제품운반선 43척이다. 선박이 대형화 경향을 반영하고, 선박 길이와 상관관계가 있는 총톤수(GT)를 선정하였고(Lee and Ahn, 2013), GM과 상관관계를 이룬 선폭을 이용하여 GT/B를 독립변수로 설정하였다. GM을 종속변수로 회귀분석을 수행한 그래프는 Fig.
이에 본 연구에서는 5년간 운항 중인 선박의 복원성 자료를 수집하여 GM 운용 추세를 통계적으로 분석하였다. 운항 상태에 따라 공선 상태(Ballast condition)와 만재 상태(Full loading condition)로 분류하고, 최근 선박은 화물 운송 목적에 따라 전용선화 되었기에 선종별로 재분류하였다. 분류된 자료를 바탕으로 운항 중인 선박의 GM 운용 현황을 분석하기 위하여 운항 상태별 선박 길이(Length between perpendicular; LBP)에 대한 GM 분포를 검토하였고, 선폭(Breadth; B)과 GM의 상관관계를 확인 후, GM/선폭(B) 비율을 분석하여 과거의 통계적 수치와 비교하였다.
운항 중인 선박 159척을 대상으로 출항시점에 계산된 GM 자료를 운항 상태에 따라 151척의 공선 상태와 159척의 만재 상태로 분류하였다. 본 장에서는 운항 중인 선박의 복원성 확보를 검토하기 위하여 화물의 적부 상태, 선박 길이, 선폭에 대하여 GM을 선종별로 분석하였다.
각 화물창에 대한 적부 상태를 센서에 의해 자동으로 입력되거나 필요시 수동으로 추가 입력 또는 Stowage plan 등을 입력하면 해당 상태에서의 정적·동적 복원성능 기준에 대한 판별 이외에도 Propeller immersion, Structural strength 등도 정량적인 수치로 확인된다. 이에 본 연구에서는 운항 상태에 따른 선종별 복원성 분석은 Loading computer를 활용하여 산출된 GM 결과를 활용하였다.
자동차운반선과 컨테이너선의 경우 화물 적부의 특성상 회귀분석에 따른 결정계수의 신뢰성이 확보되지 않아 간이근사식 제안을 대신해서 평균적인 GM을 다음 절에 제시한다.
적부 상태에 따른 GM을 비교분석하기 위하여 공선 상태와 만재 상태로 분류하여 비교·분석하였다.
5년간 운항중인 선박 159척에 근무했던 항해사로부터 출항 시점에 계산된 복원성 자료를 수집했으며, 선종별로 분류하면 벌크선(Bulk carrier; BC) 30척, 자동차운반선(Car carrier; CC) 34척, 컨테이너선(Container ship; CS) 31척, 가스운반선(Liquid gas tanker; LGT) 21척, 기름·화학제품운반(Oil-Chemical tanker; OCT) 43척이다. 현재 운항중인 선박의 선종별 운항 상태에 따른 GM 상황을 분석하고자 화물의 적재 상태 이외에 Table 1과 같이 선종, 총톤수, 길이, 선폭 등도 추가로 조사하여 상관관계 분석에 활용하였다.

대상 데이터

5년간 운항중인 선박 159척에 근무했던 항해사로부터 출항 시점에 계산된 복원성 자료를 수집했으며, 선종별로 분류하면 벌크선(Bulk carrier; BC) 30척, 자동차운반선(Car carrier; CC) 34척, 컨테이너선(Container ship; CS) 31척, 가스운반선(Liquid gas tanker; LGT) 21척, 기름·화학제품운반(Oil-Chemical tanker; OCT) 43척이다.
만재 상태에서 GM 간이근사식 추정을 위한 A그룹의 대상은 벌크선 31척, 가스운반선 21척, 기름·화학제품운반선 43척이다.

데이터처리

운항 상태에 따라 공선 상태(Ballast condition)와 만재 상태(Full loading condition)로 분류하고, 최근 선박은 화물 운송 목적에 따라 전용선화 되었기에 선종별로 재분류하였다. 분류된 자료를 바탕으로 운항 중인 선박의 GM 운용 현황을 분석하기 위하여 운항 상태별 선박 길이(Length between perpendicular; LBP)에 대한 GM 분포를 검토하였고, 선폭(Breadth; B)과 GM의 상관관계를 확인 후, GM/선폭(B) 비율을 분석하여 과거의 통계적 수치와 비교하였다. 또한, 항해사가 손쉽게 GM을 추정할 수 있도록 총톤수(Gross tonnage; GT)/선폭(B) 비율과 GM을 회귀분석하여 간이근사식을 제안하였고, 복원성이 취약한 선종에 대하여 최소 GM을 제시하였다.
선폭에 대한 GoM을 비교하기 위하여 GoM/선폭(B)의 평균비율을 분석하였으며, 운항 상태에 따른 선종별 GoM/B 계산한 평균값은 Table 2와 같다.

성능/효과

1) 운항 형태에 따른 GoM 비율을 분석한 결과 공선 상태보다 만재 상태일 때 낮은 GoM으로 운항하는 경향을 확인하였다.
2) 선박의 폭과 GoM의 상관관계는 자동차운반선을 제외한 전 선종에서 상관계수가 0.8 이상으로 높게 분석되었으며, 대상선박의 전 선종에서 통계적으로 유의미하게 나타났다. 만재 상태일 때, GoM/B 비율은 벌크선은 12.
Table 2에서 보는 바와 같이, 벌크선은 타 선종에 비하여 모든 운항 상태에서 GoM/B 비율이 공선 상태에서 23.8%, 만재 상태에서 12.3%로 가장 높게 분석되었다. 공선 상태에서 자동차운반선이 10.
가스운반선의 상관계수는 0.888(p<0.001), 기름·화학제품운반선은 0.940(p<0.001)으로 선폭과 GM간의 상관관계가 높게 분석되었다.
각 화물창에 대한 적부 상태를 센서에 의해 자동으로 입력되거나 필요시 수동으로 추가 입력 또는 Stowage plan 등을 입력하면 해당 상태에서의 정적·동적 복원성능 기준에 대한 판별 이외에도 Propeller immersion, Structural strength 등도 정량적인 수치로 확인된다.
4%로 비교적 낮은 GM을 확보하는 것으로 검토되었다. 건화물선 95척의 평균 GoM/B는 7.2%로 나타났으며, 일반화물선의 이상적 GM 약 5%와 비교하면 선폭에 GoM의 비가 2.1% 높게 분석되었다. 액화화물선 64척의 GoM/B는 평균 7.
공선 상태에서 대상 선박의 길이에 따른 GoM의 증가 추세는 확인이 가능하지만, 만재 상태의 경우 화물 적부 형태에 따라 선종별 특징이 있기 때문에 벌크선, 가스운반선, 기름·화학제품운반선에서만 길이별 GoM의 증가 추세를 확인하였다.
공선 상태에서 벌크선의 선폭과 GoM간의 상관계수(r)는 0.965(p<0.001)로 건화물선(Dry cargo ship) 중 가장 높게 분석되었으며, 컨테이너선의 상관계수는 0.919(p<0.001)로 선폭과 GoM간의 상관관계가 높게 나타났다.
3%로 가장 높게 분석되었다. 공선 상태에서 자동차운반선이 10.2%로, 만재 상태에서 컨테이너선이 3.4%로 가장 낮게 나타났다. 만재 상태에서는 선종에 따라 GoM/B 비율이 다양하게 나타난 반면, 공선 상태의 경우 자동차운반 선을 제외하고, GoM/B의 비율은 약 20% 내외로 나타났다.
또한 과거에 검토된 이상적 GM과 비교하였을 때, 벌크선은 7.3%, 자동차운반선은 0.9%, 기름·화학제품운반선은 1.1% 높은 GoM/B로 운항하는 것으로 나타났다.
4에서 Y축은 GoM을 나타내고 있으며, 박스그래프에서 백색 원점은 평균값을, 박스의 고점과 저점은 평균값에 대한 표준편차를 의미한다. 또한 박스에 상하 연장선은 GoM의 최대값과 최소값을 나타냈으며, 이를 통하여 선종별 대상 선박의 GoM 밀집도를 확인할 수 있다.
47m로 나타났으며, 이 영역에서는 자동차운반선, 컨테이너선, 기름·화학제품운반선이 주로 나타났다. 또한 자동차운반선을 제외한 전 대상 선박의 GoM 분포는 선박 길이에 비례하여 증가하는 경향이 나타났다.
만재 상태에서 벌크선과 컨테이너선의 선폭과 GM간의 상관계수는 0.962(p<0.001), 0.872(p<0.001)로 선폭과 GM간의 상관관계가 통계적으로 높게 나타났다.
만재 상태일 때, 자동차운반선을 제외한 모든 선박이 선폭과 GoM의 상관계수는 공선 상태보다 비교적 낮은 것으로 분석되었으며, 대상 선박의 전 선종에 있어서 선폭과 GoM의 상관관계는 통계적으로 유의미한 것으로 판단된다.
벌크선과 기름·화학제품운반선의 경우 최대값과 최소값을 통하여 수집된 선박 길이, 선폭, 총톤수의 범위가 넓게 나타난 반면, 자동차운반선의 경우 타 선종에 비하여 제원의 범위가 가장 작게 나타났다.
벌크선은 12.3%, 자동차운반선은 5.9%의 수치로 일반화물선보다 더 높은 GM을 확보하는 것으로 분석되었다. 컨테이너선의 경우 일반화물선보다 3.
본 연구는 운항하는 선박의 GM값을 수집하여 통계적인 평균 운항 상황을 대변하고 있으며, 평균적인 운항 선박의 GM의 경향을 파악한다는 점에서 의미가 있었다. 본 연구에서 제시하고 있는 근사식은 통계적으로 근사적인 접근이기에 반드시 선종별 모든 선박에서 안정적인 GM 확보를 안내하기에 어려운 한계가 있다.
액화화물선 64척의 GoM/B는 평균 7.8%로 나타났으며, 기름·화학제품운반선의 GoM/B는 9.1%로, 유조선의 이상적인 GM 약 8%에 비교하면 1.1% 높게 분석되었다.
액화화물선(Liquid cargo tanker)의 선종인 가스운반선의 상관계수는 0.928(p<0.001), 기름·화학제품운반선은 0.983(p<0.001)으로 선폭과 GM간의 상관관계가 높게 분석되었다.
자동차운반선은 5.9%, 컨테이너선은 3.4%, 가스운반선은 6.4%, 기름·화학제품운반선은 9.1%로 분석되었다.
자동차운반선은 선폭과 GM과의 상관관계(r=0.628 p<0.001)가 벌크선과 컨테이너선보다 낮게 나타났으며, 만재 상태가 공선 상태보다 상관관계가 높은 것으로 분석되었다.
자동차운반선의 상관계수는 0.371(p<0.05) 로 선폭과 GM과의 상관관계가 타 선종에 비하여 가장 낮은 것으로 분석되었다.
컨테이너선(CS)의 적부 상태에 따른 평균 GoM 차이는 6.205m로 가장 크게 나타났으며, 자동차운반선(CC)의 평균 GoM 차이는 1.424m로 타 선종에 비하여 가장 작게 분석되었다. 컨테이너선은 공선 상태에서 평균 7.
424m로 타 선종에 비하여 가장 작게 분석되었다. 컨테이너선은 공선 상태에서 평균 7.284m의 GoM을 갖고 있지만, 화물 적재 시 상갑판에 많은 컨테이너를 선적하기 때문에 만재 상태일 때 평균 1.078m의 낮은 GoM으로 운항하는 것으로 나타났으며, 타 선종에 비하여 적부 상태에 따른 GoM 의 차이가 크다는 특징이 있었다. 자동차운반선은 구조적 특성상 상갑판 위로 높은 상부 구조물을 갖고 있기 때문에 공선 상태에서 평균 3.
9%의 수치로 일반화물선보다 더 높은 GM을 확보하는 것으로 분석되었다. 컨테이너선의 경우 일반화물선보다 3.4%로 비교적 낮은 GM을 확보하는 것으로 검토되었다. 건화물선 95척의 평균 GoM/B는 7.
374m로 타 선종에 비하여 낮은 GoM을 갖고 있었다. 화물 적재 시 상갑판 위로 자동차와 Car deck가 위치하기 때문에 평균 GoM은 1.949m로 나타나면서 적부 상태별 평균 GoM의 차이가 작은 것으로 분석되었다.
회귀분석 결과 벌크선의 조정된 결정계수는 0.882, 가스운반선은 0.667, 기름·화학제품운반선은 0.877로 나타났다.

후속연구

선박을 운항하는 항해사의 운용적 관점에서 복원성 계산은 입력되는 변수가 다양하고, 유체정역학표에서 GZ Curve를 도출해야 되는 등의 현실적 어려움을 갖고 있다. 본 연구 결과는 항해사가 운항 상태에 따른 선종별 GM 확보 검토를 위한 자료로 이용될 수 있다. 향후 선박의 제원이나 운항 상태에서 쉽게 얻을 수 있는 자료를 통하여 복원성 확보를 위한 지수 또는 모델링 개발이 이루어진다면 선박을 운항하는 항해사 입장에서 상당한 도움이 될 것으로 사료된다.
본 연구는 운항하는 선박의 GM값을 수집하여 통계적인 평균 운항 상황을 대변하고 있으며, 평균적인 운항 선박의 GM의 경향을 파악한다는 점에서 의미가 있었다. 본 연구에서 제시하고 있는 근사식은 통계적으로 근사적인 접근이기에 반드시 선종별 모든 선박에서 안정적인 GM 확보를 안내하기에 어려운 한계가 있다. 최근 선박은 선종이 다양해지고, 대형화 및 고속화로 인하여 선박 운항중 발생할 수 있는 위험횡경사로부터 전복사고 예방을 위한 적절한 복원성 확보가 중요하다.
본 연구 결과는 항해사가 운항 상태에 따른 선종별 GM 확보 검토를 위한 자료로 이용될 수 있다. 향후 선박의 제원이나 운항 상태에서 쉽게 얻을 수 있는 자료를 통하여 복원성 확보를 위한 지수 또는 모델링 개발이 이루어진다면 선박을 운항하는 항해사 입장에서 상당한 도움이 될 것으로 사료된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	GM은 무엇을 판단하는 평가요소인가?	따라서 전복사고를 예방하기 위해서는 위험한 횡경사가 발생하더라도 직립 상태로 되돌아오려는 복원성 확보가 이루어져야 한다. GM은 복원성을 판단하는 중요한 평가요소이며, 항해사는 GM을 복원성 검토에 좋은 척도로 활용한다. 본 연구에서는 5년간 운항 중인 선박으로부터 수집한 복원성 자료를 바탕으로 운항 상태에 따른 선종별 GM을 선박 길이, 폭, 총톤수 등 선박제원으로 분석하였다.
	항해사는 GM을 무엇에 활용하는가?	따라서 전복사고를 예방하기 위해서는 위험한 횡경사가 발생하더라도 직립 상태로 되돌아오려는 복원성 확보가 이루어져야 한다. GM은 복원성을 판단하는 중요한 평가요소이며, 항해사는 GM을 복원성 검토에 좋은 척도로 활용한다. 본 연구에서는 5년간 운항 중인 선박으로부터 수집한 복원성 자료를 바탕으로 운항 상태에 따른 선종별 GM을 선박 길이, 폭, 총톤수 등 선박제원으로 분석하였다.
	최근 선박에서 발생하는 전복사고는 무엇이 있는가?	최근 선박에서 발생하는 전복사고(Capsizing accident)는 화물의 과적이나 무리한 배치로 인한 무게중심의 부적절한 관리와 기상악화 또는 과도한 조타사용 등으로 발생하는 횡경사로 인한 화물 또는 중량물의 이동으로 복원성 저하 또는 상실 등이 주된 원인으로 분석되고 있다. 2014년 세월호 침몰사고와 2019년 골든 레이호 전복사고 등의 사고사례에서 알 수 있듯이 선박의 전복은 많은 인명과 재산상의 손실이 발생하기 때문에 사고가 발생하면 국민적인 관심을 일으킨다.

참고문헌 (12)

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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