Several PV-diesel hybrid systems were built in isolated islands in Korea, where they are far from the inland to be supplied the electric power to a utility level from it. A lot of efforts has been concentrated to find a cost-effective electric supply system with higher reliability and minimum maintenance when compared with a diesel generator. For this purpose, an autonomous PV-diesel hybrid system with multi-channel remote monitoring system was investigated to supply electric power under minimum operating cost and maintenance in a small isolated island. In this report, the economic analysis was performed for comparison with photovoltaic system and diesel generator by computer simulation. And it was proven that a PV system is more cost-effective than an internal combustion engine for the remote island with less than 150 households. Especially, in the case of islands with less than 50 households, the initial construction cost of the PV system is comparable to and its operating cost is about 70% less than the diesel generator.
Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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v.11
no.3
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pp.43-49
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2007
A ground firing test facility for Liquid Rocket Engine(LRE) combustor was built in Korea Aerospace Research Institute(KARI) in 2001 to support the development of the first Korean LRE for the KSR-III. About 170 tests were conducted up to date since its establishment and in the meantime a considerable improvements were made in the facility capability. This paper describes the outline, conducted tests and operation techniques which have been acquired through the operation of the test facility.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.20
no.2
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pp.14-22
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2021
A plan for the development of reliability-based ROK amphibious assault vehicles is proposed. By analyzing the development case of the U.S. EFV, considerations for the successful development of the next-generation Korea Forces amphibious assault vehicle are presented. If the vehicle reliability can be improved to the level of the fourth highest priority electric unit for power units, suspensions, decelerators, and body groups, which have the highest priority among fault frequency items, a system level MTBF of 36.4%↑ can be achieved, and the operational availability can be increased by 3.5%↑. The next-generation amphibious assault vehicles must fulfill certain operating and performance requirements, the underlying systems must be built, and sequencing of the hybrid engine and the modular concept should be considered. Along with big-data- and machine-learning-based failure prediction, machine maintenance based on augmented reality/virtual reality and remote maintenance should be used to improve the ability to maintain combat readiness and reduce lifecycle costs.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.25
no.6
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pp.553-560
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2022
This study investigates improvement of torsional strength of special wrench for K-series self-propelled howitzer power-pack maintenance. In order to maintain the power-pack, special wrench is one of the essential tools for assembling/disassemblimg the engine and transmission. However, failures(plastic deformation, fracture phenomenon and etc.) have been frequently reported even though special wrench was used within recommended standard torque range. Therefore, in this study, finite element analysis using ABAQUS was performed and modification of design parameters have been proposed. Prototypes based on the proposed parameters were manufactured and torsional experiment(torque about 130 % of recommend maximum torque) validated the newly proposed design parameters. Special wrench based on this study is applied to mass production and currently used for the maintenance.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.23
no.7
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pp.80-86
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2019
As computer performance improves, research using deep learning are being actively carried out in various fields. Recently, deep learning technology has been applying to the safety evaluation for structures. In particular, the internal blades of a turbine structure requires experienced experts and considerable time to detect surface damages because of the difficulty of separation of the blades from the structure and the dark environmental condition. This study proposes a Faster R-CNN deep learning model that can detect surface damages on the internal blades, which is one of the primary elements of the turbine structure. The deep learning model was trained using image data with dent and punch damages. The image data was also expanded using image filtering and image data generator techniques. As a result, the deep learning model showed 96.1% accuracy, 95.3% recall, and 96% precision. The value of the recall means that the proposed deep learning model could not detect the blade damages for 4.7%. The performance of the proposed damage detection system can be further improved by collecting and extending damage images in various environments, and finally it can be applicable for turbine engine maintenance.
The transportation industry is one of the important industries due to the geographical requirements surrounded by the sea on three sides of Korea and the problem of resource poverty, which relies on imports for most of its resource consumption. Among them, the proportion of the shipping industry is large enough to account for most of the transportation industry, and maintenance in the shipping industry is also important in improving the operational efficiency and reducing costs of ships. However, currently, inspections are conducted every certain period of time for maintenance of ships, resulting in time and cost, and the cause is not properly identified. Therefore, in this study, the proposed methodology, LSTM-AutoEncoder, is used to detect abnormalities that may cause ship failure by considering the time of actual ship operation data. In addition, clustering is performed through clustering, and the potential causes of ship main engine failure are identified by grouping outlier by factor. This enables faster monitoring of various information on the ship and identifies the degree of abnormality. In addition, the current ship's fault monitoring system will be equipped with a concrete alarm point setting and a fault diagnosis system, and it will be able to help find the maintenance time.
Much efforts have been made to improve the training education system for last decades. however, it still leaves much room form improving the system. The reason for this is that the have been many changes in given educational conditions, national and international, and that there existed the lack of training facilities on shore and the limits of capacity on the training ship. The existing program adopts a straight-through system of which the course has to be completed at same time, and also forces students to study the course, disregarding their aptitude for sea life. Consequently, the program resulted in frustrating the learning desire of some students and, as a consequence, in deteriorating the quality of the entire training education. This paper aims to develop an efficient training program including curriculla by the literature survey and the teaching and sea experiences on the training ship "HANBADA" and merchant ships, where the authors have been for many years. Compared with the existing one, the new training model suggested in this paper has some advantages as follows : First, the new model adopts multi-state system which consists of various short-term training courses according to each purpose. This system will be helpful for student to find their aptitude for sea life earlier and to understand classes of major subjection shore. Second, the model includes new curriculla which consist of core subjects (for example, navigation, marine operation, marine transportation, watch keeping and nautical English for deck cadets and internal and external combustion engine, auxiliary machinery, electric and electronics and engine maintenance for engine cadets), by incorporating existing 20 subjects in 5 subjects. These curriculla may contribute to embodying the characteristics of training education where the above mentioned subjects must be linked with each other. In order to implement this new training model efficiently and effectively, the following prerequisties must be prepared : $\circled1$ The contents of each subject included in the new model should be systematically developed. $\circled2$ The educational schedule should be adjusted according to the new model.new model.
The Free-Piston Stirling engine (FPSE) is of interest for many research in aerospace due to its advantages of long operating life, higher efficiency, and zero maintenance. In this study, a 1-kW FPSE was proposed by analyzing the requirements of Space Reactor Power Systems (SRPS), of which performance was evaluated by developing a code through the Simple Analysis Method. The results of SAM showed that the critical parameters of FPSE could satisfy the designed requirements. The heater of the FPSE was designed with the copper rectangular fins to enhance heat transfer, and the parametric study of the heater was performed with Computational Fluid Dynamics (CFD) software STAR-CCM+. The Performance Evaluation Criteria (PEC) was used to evaluate the heat transfer enhancement of the fins in the heater. The numerical results of the CFD program showed that pressure drop and Nusselt number ratio had a linear growth with the height of fins, and PEC number decreased as the height of fins increased, and the optimum height of the fin was set as 4 mm according to the minimum heat exchange surface area. This paper can provide theoretical supports for the design and numerical analysis of an FPSE for SRPSs.
The alarm monitoring technology applied to existing operating ships manages data items such as temperature and pressure with AMS (Alarm Monitoring System) and provides an alarm to the crew should these sensing data exceed the normal level range. In addition, the maintenance of existing ships follows the Planned Maintenance System (PMS). whereby the sensing data measured from the equipment is monitored and if it surpasses the set range, maintenance is performed through an alarm, or the corresponding part is replaced in advance after being used for a certain period of time regardless of whether the target device has a malfunction or not. To secure the reliability and operational safety of ship engine operation, it is necessary to enable advanced diagnosis and prediction based on real-time condition monitoring data. To do so, comprehensive measurement of actual ship data, creation of a database, and implementation of a condition diagnosis monitoring system for condition-based predictive maintenance of auxiliary equipment and piping must take place. Furthermore, the system should enable management of auxiliary equipment and piping status information based on a responsive web, and be optimized for screen and resolution so that it can be accessed and used by various mobile devices such as smartphones as well as for viewing on a PC on board. This update cost is low, and the management method is easy. In this paper, we propose CBM (Condition Based Management) technology, for autonomous ships. This core technology is used to identify abnormal phenomena through state diagnosis and monitoring of pumps and purifiers among ship auxiliary equipment, and seawater and steam pipes among pipes. It is intended to provide performance diagnosis and failure prediction of ship auxiliary equipment and piping for convergence analysis, and to support preventive maintenance decision-making.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.29
no.2
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pp.238-247
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2023
Liquefied petroleum gas (LPG) is an attractive fuel for ships considering its current technology and economic viability. However, safety guidelines for LPG-fueled ships are still under development, and there have been no cases of applying LPG propulsion systems to small and medium-sized ships in Korea. The purpose of this study was to perform an objective risk assessment for the first marine LPG engine system and propose safe operational standards. First, hazard and operability (HAZOP) analysis was used to divide the engine system into five nodes, and 58 hazards were identified. To compensate for the subjectivity of qualitative evaluation using HAZOP analysis, fuzzy set theory was used, and additional risk factors, such as detectability and sensitivity, were included to compare the relative weights of the risk factors using a fuzzy analytical hierarchy process. As a result, among the five risk factors, those with a major impact on risk were determined to be the frequency and severity. Finally, the fuzzy technique for order of preference by similarity to ideal solution (TOPSIS) was applied to select the risk rank more precisely by considering the weights of the risk factors. The risk level was divided into 47 groups, and the major hazard during the operation of the engine system was found through the analysis to be gas leakage during maintenance of the LPG supply line. The technique proposed can be applied to various facilities, such as LPG supply systems, and can be utilized as a standard procedure for risk assessment in developing safety standards for LPG-powered ships.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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