It has been noted that an accurate estimation of wind loads on offshore structures such as an FLNG (Liquefied Natural Gas Floating P roduction Storage Offloading Units, LNG FPSOs) with a large topside plays an important role in the safety design of hull and mooring system. Therefore, the present study aims to develop a computational model for estimating the wind load acting on an FLNG. In particular, it is the sequel to the previous research by the author. The numerical computation model in the present study was modified based on the previous research. Numerical analysis for estimating wind loads was performed in two conditions for an interval of wind direction (α), 15° over the range of 0° to 360°. One condition is uniform wind speed and the other is the NPD model reflecting the wind speed profile. At first, the effect of sand-grain roughness on the speed profile of the NPD model was studied. Based on the developed NPD model, mesh convergence tests were carried out for 3 wind headings, i.e. head, quartering, and beam. Finally, wind loads on 6-degrees of freedom were numerically estimated and compared by two boundary conditions, uniform speed, and the NPD model. In the present study, a commercial RANS-based viscous solver, STAR-CCM+ (ver. 17.02) was adopted. In summary, wind loads in surge and yaw from the wind speed profile boundary condition were increased by 20.35% and 34.27% at most. Particularly, the interval mean of sway (45° < α <135°, 225° < α < 315°) and roll (60° < α < 135°, 225° < α < 270°) increased by 15.60% and 10.89% against the uniform wind speed (10m/s) boundary condition.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.28
no.6
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pp.1023-1035
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2022
In the current situation where clearly the ship officer is avoiding boarding, the purpose of this study is to investigate the satisfaction of onboard training in shipping companies during the COVID-19 situation and to suggest plans to improve onboard training. Furthermore, by improving satisfaction, students of maritime university can improve their career awareness as a ship officer in the future. The survey was conducted with the cadets of Mokpo Maritime University after completion of onboard training in shipping companies. The questionnaire contains seven factors: education administration, education contents, officer, facility, education ef ect, education satisfaction and career awareness. The survey analysis results indicated that the satisfaction with education administration and education effect was relatively low, and the satisfaction differed by gender and vessel type. In addition, hypothesis verification revealed that the education contents did not have a positive effect on education satisfaction and career awareness. Furthermore, a great correlation existed between education satisfaction and career awareness. We suggested that education and promotion must be improved before onboard training. In addition, the officer must be educated on the method to teach cadets and establish a training plan such that the officer can systematically guide the cadets with an educator mindset.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.27
no.7
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pp.1059-1066
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2021
In Korea, the importance of marine activities is great, and automatic weather observation facilities are operating on land to investigate abnormal weather phenomena caused by industrialization; however, the number of facilities at sea is insufficient. Marine survey ships are operated to establish marine safety information, but there are many places where marine survey ships are difficult to access and operating costs are high. Therefore, a small, unmanned vessel capable of marine surveys must be developed. The sail has a significant impact on the sailing performance, so much research has been conducted. In this study, the camber effect, which is a design variable of the twin curvy sail known to have higher aerodynamic performance than existing airfoil shapes, was investigated. Flow analysis results for five cases with different camber sizes show that the lift coefficient is highest when the camber size is 9%. Curvy twin sails had the highest lift coefficient at an angle of attack of 23° because of the interaction of the port and starboard sails. The port sail had the highest lift coef icient at an angle of attack of 20°, and the starboard sail had the lowest lift coef icient at an angle of attack of 15°. In addition, the curvy twin sail had a higher lift coefficient than NACA 0018 at all angles of attack.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.28
no.7
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pp.1252-1258
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2022
The exhaust gas from the marine engines include a quantity of water vapor and particulate matter. The total particulate matter includes filterable particulate matter (FPM) and condensable particulate matter (CPM) that condense after releasing into the atmosphere. The portion of CPM is higher than that of FPM that is removable through the filter before discharging. An experimental setup for waste heat and water recovery and removal of CPM in the exhaust gas was tested using an industrial gas boiler in the laboratory. The water and CPM in the exhaust gas were removed through the first stage of cooling method and further removed through the second stage of absorption method. The efficiencies of water recovery were 73% after the first stage of cooling method and 90% after the second stage of absorption method. At the same time, the CPM was removed by 80-90% through the processes. The waste heat recovered could be used to process heat, and the water recovered could be used to process water in the ship. Furthermore, the CPM, which is a major source of the particulate matter but not subject to administrative regulation, could be removed effectively.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.28
no.7
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pp.1244-1251
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2022
Marine accidents due to a loss of stability, have been gradually increasing over the last decade. Measures must be taken on the roll reduction of a ship. Amongst the measures, building an anti-roll tank in a ship is recognized as the most simple and effective way to reduce the roll motion. Therefore, this study aims to develop a computational model for a U-tube type anti-roll tank and to validate it by experiment. In particular, to validate the developed computational model, the height of the free surface in the tank was measured in the experiment. To develop a computational model, the mesh dependency test was carried out. Further, the effects of a turbulence model, time step size, and the number of iterations on the numerical solution were analyzed. In summary, a U-tube type anti-roll tank simulation had to be performed accurately with conditions of a realizable k-𝜖 turbulence model, 10-2s time step size, and 15 iterations. In validation, the two cases of measured data from the experiment were compared with the numerical results. In the present study, STAR-CCM+ (ver. 17.02), a RANS-based commercial solver was used.
In this study, a proposed ensemble learning technique aims to enhance the semantic segmentation performance of images captured by Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). With the increasing use of UAVs in fields such as urban planning, there has been active development of techniques utilizing deep learning segmentation methods for land cover segmentation. The study suggests a method that utilizes prominent segmentation models, namely U-Net, DeepLabV3, and Fully Convolutional Network (FCN), to improve segmentation prediction performance. The proposed approach integrates training loss, validation accuracy, and class score of the three segmentation models to enhance overall prediction performance. The method was applied and evaluated on a land cover segmentation problem involving seven classes: buildings,roads, parking lots, fields, trees, empty spaces, and areas with unspecified labels, using images captured by UAVs. The performance of the ensemble model was evaluated by mean Intersection over Union (mIoU), and the results of comparing the proposed ensemble model with the three existing segmentation methods showed that mIoU performance was improved. Consequently, the study confirms that the proposed technique can enhance the performance of semantic segmentation models.
Marine accidents due to loss of stability of small ships have continued to increase over the past decade. In particular, since sudden winds have been pointed out as main causes of most small ship accidents, safety measures have been established to prevent them. In this regard, to prevent accidents caused by sudden winds, a systematic analysis technique is required. The aim of the present study was to develop a probabilistic approach to estimate extreme value and evaluate effects of wind on motion characteristics of ships. The present study included studies of motion analysis, extraction of extreme values, and motion characteristics. A series analysis was conducted for three conditions: wave only, wave with uniform wind speed, and wave with the NPD wind model. Hysteresis filtering and Peak-Valley filtering techniques were applied to time-domain motion analysis results for extreme value extraction. Using extracted extreme values, the goodness of fit test was performed on four distribution functions to select the optimal distribution-function that best expressed extreme values. Motion characteristics of a fishing boat were evaluated for three periodic motion conditions (Heave, Roll, and Pitch) and results were compared. Numerical analysis was performed using a commercial solver, ANSYS-AQWA.
Ha-Je Park;Hee-Young Yang;So-Jin Choi;Dae-Yeon Kim;Choon-Sung Nam
Journal of Internet Computing and Services
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v.25
no.2
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pp.57-67
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2024
This paper explores the potential of electromyography (EMG) as a means of gesture recognition for user input in gesture-based interaction. EMG utilizes small electrodes within muscles to detect and interpret user movements, presenting a viable input method. To classify user gestures based on EMG data, machine learning techniques are employed, necessitating the preprocessing of raw EMG data to extract relevant features. EMG characteristics can be expressed through formulas such as Integrated EMG (IEMG), Mean Absolute Value (MAV), Simple Square Integral (SSI), Variance (VAR), and Root Mean Square (RMS). Additionally, determining the suitable time for gesture classification is crucial, considering the perceptual, cognitive, and response times required for user input. To address this, segment sizes ranging from a minimum of 100ms to a maximum of 1,000ms are varied, and feature extraction is performed to identify the optimal segment size for gesture classification. Notably, data learning employs overlapped segmentation to reduce the interval between data points, thereby increasing the quantity of training data. Using this approach, the paper employs four machine learning models (KNN, SVC, RF, XGBoost) to train and evaluate the system, achieving accuracy rates exceeding 96% for all models in real-time gesture input scenarios with a maximum segment size of 200ms.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.30
no.2
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pp.239-251
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2024
In this study, a hydrogen fuel cell process based on methanol was developed to reduce greenhouse gas emissions. In Case1, the methanol fuel engine system was designed to investigate the emission of exhaust gas when methanol was supplied as fuel instead of gasoline to the engine. In Case2, a hydrogen fuel cell system was designed by adding a methanol reforming system to Case1. This hybrid system produced gray hydrogen and combined the output of the engine and fuel cell to drive the ship. However, gray hydrogen emits carbon in the process of producing hydrogen. To address this problem, a carbon capture and utilization (CCU) system was added to Case3. The CO2 of the flue gas discharged from Case2 was synthesized with gray hydrogen to produce blue methanol. The results of the case studies revealed that the optimal operating conditions were 220 ℃, 500 kPa, SCR = 1.0, and flow ratio = 0.7. The system of Case3 reduced carbon emissions by 42% compared with that Case1. Thus, the hybrid system of Case3 could considerably reduce the ship's CO2 emissions.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.17
no.1
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pp.69-73
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2011
Unlike land fires, Fires on board a ship are not likely to be extinguished by skilled human resources using a variety of fire fighting equipments, but have to be brought under control on board a ship itself despite of difficult task. There are more cases of deaths from suffocation by smoke than from an increased temperature by heat in fires on board ships, because crew fail to secure a sufficient visibility range enough to escape from the scene of a fire or to leave the ship as early as possible. On the assumption that the height of ship's accommodation area increases from 2.0m to 2.3m comparable to the height of apartments on the ground in Korea, behaviors of fire smokes between the cases of 2.0m and 2.3m heights were compared and analyzed. Based on the blue print of the existing Training Ship "Hanbada", a new blueprint with the 30 cm height adjustment was additionally created. FDS (Fire Dynamic Simulator), which was created by the NIST in the United States and is the most widely distributed simulator for fires, was used to conduct a simulation and predict results. The results of simulation on the basis of temperature of $60^{\circ}C$ showed a safe evacuation period of time at the position 10m apart from the scene of a fire to increase by 55.8 seconds, when the height of ship's accommodation area increased from 2.0m to 2.3m. The results of simulation on the basis of visibility range of 6m showed the safe evacuation periods of time at the positions 10m, 20m and 30m apart from the scene of a fire to increase by 27.1 seconds, 109.2 seconds and 73.3 seconds, respectively, as the height of ship's accommodation area increased from 2.0m to 2.3m. This means that crew can escape more safely from a scene of fires on board when the height of ship's accommodation area is increased and equal to the height of living room in a building on land.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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