Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.44
no.2
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pp.85-92
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2021
Ambient Air Vaporizer (AAV) is an essential facility in the process of generating natural gas that uses air in the atmosphere as a medium for heat exchange to vaporize liquid natural gas into gas-state gas. AAV is more economical and eco-friendly in that it uses less energy compared to the previously used Submerged vaporizer (SMV) and Open-rack vaporizer (ORV). However, AAV is not often applied to actual processes because it is heavily affected by external environments such as atmospheric temperature and humidity. With insufficient operational experience and facility operations that rely on the intuition of the operator, the actual operation of AAV is very inefficient. To address these challenges, this paper proposes an artificial intelligence-based model that can intelligent AAV operations based on operational big data. The proposed artificial intelligence model is used deep neural networks, and the superiority of the artificial intelligence model is verified through multiple regression analysis and comparison. In this paper, the proposed model simulates based on data collected from real-world processes and compared to existing data, showing a 48.8% decrease in power usage compared to previous data. The techniques proposed in this paper can be used to improve the energy efficiency of the current natural gas generation process, and can be applied to other processes in the future.
As research and development of eco-friendly vehicles are expanding worldwide, additional devices of vehicles are reduced or deleted to increase the mileage, or research is being conducted to reduce weight. Among them, the multi-stage transmission that was applied to the internal combustion engine vehicle was deleted and replaced with a reducer, and the initial driving power is secured by increasing the torque through the control of the motor output value. However, since frequent motor speed change can result in a load increase, this study attempts to develop a compact and lightweight manual two-stage reducer with a general reducer structure. Therefore, a two-speed transmission with two gear ratio was designed by inserting a large gear and a small gear in a structure with a parallel shaft to connect the gears with a V-belt in the form of a parallel shaft reducer, and setting the gear ratio of the low and high gears respectively. In addition, power performance according to the rotational speed and load of the transmission was checked through a test, and the heat generation characteristics generated during driving were checked to verify the validity of the transmission.
Recently, eVTOL, the next-generation of eco-friendly transportation, has been in the spotlight due to global warming along with traffic jams in large cities of many countries. This study benchmark the external features of Hyundai Motors S-A1, a compound eVTOL combined fixed and tilt rotors among many types of eVTOLs, to create the basic configuration using reverse design techniques. Basic configurations were created using CATIA and aerodynamic analyses were performed using the aircraft design and aerodynamic analysis programs, OpenVSP, XFLR5, and the aircraft wetted area, drag, and lift were calculated after selecting the airfoil, incidence angle, and dihedral and anhedral angles through trade study. Also, required powers were estimated for completing the given mission profile and components weight and the total weight were predicted using the estimation formula and data survey.
Kim, Su-Hyun;Park Sang-Hoon;Lee, Min-A;Jung, Hyun-Mo
KOREAN JOURNAL OF PACKAGING SCIENCE & TECHNOLOGY
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v.27
no.3
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pp.175-180
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2021
Although it has recently been regulated for use as an eco-friendly policy in Korea, the use of EPS (Expanded Polystyrene) cooling boxes, which are used as cold chain delivery insulation boxes for fresh agricultural and livestock products, is also increasing rapidly as e-commerce logistics such as delivery have increased rapidly due to COVID-19. Studies were conducted to optimize the EPS cooling container through internal air heat flow of CFD (Computational Fluid Dynamics) analysis and FEM (Finite Element Method) random vibration analysis using domestic PSD (Power Spectral Density) profile of the EPS cooling box to which the refrigerant is applied in this study. In the analysis of the internal air heat flow by the refrigerant in the EPS cooling box, the application of vertical protrusions inside was excellent in volume heat flow and internal air temperature distribution. In addition, as a result of random vibration analysis, the internal vertical protrusion gives the rigid effect of the cooling box, so that displacement and stress generation due to vibration during transport are smaller than that of a general cooling container without protrusion. By utilizing the resonance point (frequency) of the EPS cooling box derived by the Model analysis of ANSYS Software, it can be applied to the insulation and cushion packaging design of the EPS product line, which is widely used as insulation and cushion materials.
Ha, Sang-Hyun;Jeong, Seok Chan;Jeon, Young-Joon;Jang, Mun-Seok
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.24
no.6_2
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pp.699-706
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2021
Existing license plate recognition system is used as an optical character recognition method, but a method of using deep learning has been proposed in recent studies because it has problems with image quality and Korean misrecognition. This requires a lot of data collection, but the collection of license plates is not easy to collect due to the problem of the Personal Information Protection Act, and labeling work to designate the location of individual license plates is required, but it also requires a lot of time. Therefore, in this paper, to solve this problem, five types of license plates were created using a virtual Korean license plate generation program according to the notice of the Ministry of Land, Infrastructure and Transport. And the generated license plate is synthesized in the license plate part of collectable vehicle images to construct 10,147 learning data to be used in deep learning. The learning data classifies license plates, Korean, and numbers into individual classes and learn using YOLOv5. Since the proposed method recognizes letters and numbers individually, if the font does not change, it can be recognized even if the license plate standard changes or the number of characters increases. As a result of the experiment, an accuracy of 96.82% was obtained, and it can be applied not only to the learned license plate but also to new types of license plates such as new license plates and eco-friendly license plates.
Generating electricity by using water in many energy harvesting system is due to their simplicity, sustainability and eco-friendliness. Evaporation-driven moist-electric generators (EMEGs) are an emergent technology and show great potential for harvesting clean energy. In this study, we report a transpiration driven electro kinetic power generator (TEPG) that utilize capillary flow of water in an asymmetrically wetted cotton fabric coated with carbon black. When water droplets encounter this textile EMEG, the water flows spontaneously under capillary action without requiring an external power supply. First carbon black sonicated and dispersed well in three different solvent system such as dimethylformamide (DMF), sodiumdedecylbenzenesulfonate (SDBS-anionic surfactant) and cetyltrimethylammoniumbromide (CTAB-cationic surfactant). A knitted cotton/PET fabric was coated with carbon black by conventional pad method. Cotton/PET fabrics were immersed and stuttered well in these three different systems and then transferred to an autoclave at 120 ℃ for 15 minutes. Cotton/PET fabric treated with carbon black dispersed in DMF solvent generated maximum current up to 5 µA on a small piece of sample (2 µL/min of water can induce constant electric output for more than 286 hours). This study is high value for designing of electric generator to harvest clean energy constantly.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.28
no.6
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pp.973-991
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2022
Globally, several countries with sea are using eco-friendly energy resources through offshore wind power development by overcoming the weak point of the existing power generation method. The sea has the advantage of being able to develop large scale wind farms in wide waters, but the installation of marine structures threatens the safe operation of vessels. Accordingly, a standard guideline for safe navigation by analyzing the mutual effects between ship routes and offshore wind site was presented by the PIANC. Nonetheless, the standard guideline calculated the same safe distance in all situations. Therefore, this study developed a calculation model for an optimal safe distance between ship routes and offshore wind sites by reflecting the ship's maneuvering, encounter situations, environmental force, traffic density, offshore wind power generators, and channel types. As a result of the validation simulation, the developed model showed that the optimal safe distance was secured.
Hot stamping is widely used to manufacture structural parts to satisfy requirements of eco-friendly vehicles. Recently, hot forming technology using uncoated steel sheet is being studied to reduce cost and solve patent problems. In particular, research is focused on process technology capable of suppressing the generation of an oxide layer. To evaluate the oxide layer in the hot stamping process, Gleeble testing machine can be used to evaluate the oxide layer by controlling the temperature history and the atmosphere condition. At this time, since cooling by gas injection is impossible to protect the oxide layer on the surface of a specimen, research on a method for securing a quenching speed through natural cooling is required. This paper proposes a specimen shape design method to secure a target quenching speed through natural cooling when evaluating the oxide layer of an un-coated boron steel sheet by Gleeble test. For the evaluation of the oxide layer of the un-coated steel sheet through the Gleeble test, dog-bone and rectangular type specimens were used. In consideration of the hot stamping process, the temperature control conditions for the Gleeble test were set and the quenching speed according to the specimen shape design was measured. Finally, the quenching speed sensitivity according to shape parameter was analyzed through regression analysis. A quenching speed prediction equation was then constructed according to the shape of the specimen. The constructed quenching speed prediction equation can be used as a specimen design guideline to secure a target quenching speed when evaluating the oxide layer of an un-coated boron steel sheet by the Gleeble test.
Lithium sulfur (Li-S) batteries have attracted considerable attention as a promising candidate for next-generation power sources due to their high theoretical energy density, low cost, and eco-friendliness. However, the poor electrical conductivity of sulfur and its insoluble discharging products (Li2S2/Li2S), large volume changes, severe self-discharge, and dissolution of lithium polysulfide intermediates result in rapid capacity fading, low Coulombic efficiency, and safety risks, hindering Li-S battery commercial development. In this study, a three-dimensionally (3D) connected hierarchical porous carbon framework (HPCF) derived from waste sunflower seed shells was synthesized as a sulfur host for Li-S batteries via a chemical activation method. The natural 3D connected structure of the HPCF, originating from the raw material, can effectively enhance the conductivity and accessibility of the electrolyte, accelerating the Li+/electron transfer. Additionally, the generated micropores of the HPCF, originated from the chemical activation process, can prevent polysulfide dissolution due to the limited space, thereby improving the electrochemical performance and cycling stability. The HPCF/S cell shows a superior capacity retention of 540 mA h g-1 after 70 cycles at 0.1 C, and an excellent cycling stability at 2 C for 700 cycles. This study provides a potential biomass-derived material for low-cost long-life Li-S batteries.
The electromembrane process, which has advantages such as scalability, sustainability, and eco-friendliness, is used in renewable energy fields such as fuel cells and reverse electrodialysis power generation. Most of the research to visualize the internal flow in the electromembrane process has mainly been conducted on heterogeneous ion exchange membranes, because of the non-uniform swelling characteristics of the homogeneous membrane. In this study, we successfully visualize the electro-convective vortices near the Nafion homogeneous membrane in PDMS-based microfluidic devices. To reinforce the mechanical rigidity and minimize the non-uniform swelling characteristics of the homogeneous membrane, a newly developed swelling supporter was additionally adapted to the Nafion membrane. Thus, a clear image of electroconvective vortices near the Nafion membrane could be obtained and visualized. As a result, we observed that the heterogeneous membrane has relatively stronger electroconvective vortices compared to the Nafion homogeneous membranes. Regarding electrical response, the Nafion membrane has a higher limiting current and less overlimiting current compared to the heterogeneous membrane. Based on our visualization, it is assumed that the heterogeneous membrane has more activated electroconvective vortices, which lower electrical resistance in the overlimiting current regime. We anticipate that this work can contribute to the fundamental understanding of the ion transport characteristics depending on the homogeneity of ion exchange membranes.
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