Currently, starting with electric vehicles, the application of ultra-high-strength steel sheets and light metals has expanded to improve mileage by reducing vehicle weight. At a time when internal combustion engine vehicles are rapidly changing to electric vehicles, the application of ultra-high-strength steel is expanding to satisfy both weight reductions and the performance safety of the chassis parts. There is an urgent need to improve the quality of parts without defects. It is particularly difficult to estimate the part formability through the finite element method (FEM) in the burring operation, so product design has been based on the hole expansion ratio (HER) and experience. In this study, design of experiment (DOE), analysis of variance (ANOVA), and regression analysis were combined to optimize the formability by adjusting the process variables affecting the burring formability of ultra-high-strength steel parts. The optimal variables were derived by analyzing the influence of variables and the correlation between the variables through FE analysis. Finally, the optimized process parameters were verified by comparing experiment with simulation. As for the main influence of each process variable, the initial hole diameter of the piercing process and the shape height of the preforming process had the greatest effects on burring formability, while the effect of a lower round of punching in the burring process was the least. Moreover, as the diameter of the initial hole increased, the thickness reduction rate in the burring part decreased, and the final burring height increased as the shape height during preforming increased.
Marine accidents caused by ships are very diverse, such as collision, sinking, stranding, grounding and fire. In particular, persons on passenger ship are unspecified and not trained, so it makes evacuation harder. For this reason, an evacuation plan that considers diverse situation in ship is needed. Effective evacuation planning requires training in consideration of various evacuation situations. In this paper, we investigated the time elapsed on evacuation in various situations from "HANMIR," the fishery training ship of the Korean Institute of Maritime and Fisheries Technology, using a Ship Evacuation Analysis Program (SEA-Pro) which is introduced to the society. We assumed a situation that has not only inconveniences for real training but also the possibilities of happening. Not all trainees are resting in their cabin, so we assumed positions such as they are in the bridge or engine room and applied fire and flooding situations. We assumed that the time for alerting the situation would be short, so we applied only elapsed time of movement. Those analyses could be helpful in three ways. The first is predicting the consequence of possible accidents. There are some conditions that can be appliable to this model, such as the decreased area of sight in those situations. The second is concluding the optimal limit of carriage and placement of safety instruments on building a new ship. The third is to be a base data for ships to make a new effective evacuation plan based on these analyses.
In Korea, five major ports have been designated as sulfur oxide emission control areas to reduce air pollutant emissions, in accordance with Article 10 of the "Special Act on Port Air Quality" and Article 32 of the "Ship Pollution Prevention Regulations". As regulations against vessel-originated air pollutants (such as PM, CO2, NOx, and SOx) have been strengthened, the Ministry of Oceans and Fisheries(MOF) enacted rules that newly built public ships should adopt eco-friendly propulsion systems. However, particularly in diesel-electric hybrid propulsion systems,the demand for precise control schemes continues to grow as the fuel saving rate significantly varies depending on the control strategy applied. The conventional Power Take In-Power Take Off(PTI - PTO) mode control adopts a rule-based strategy, but this strategy is applied only in the low-load range and PTI mode; thus, an additional method is required to determine the optimal fuel consumption point. The proposed control method is designed to optimize fuel consumption by applying the equivalent consumption minimization strategy(ECMS) to the PTI - PTO mode by considering the characteristics of the specific fuel oil consumption(SFOC) of the engine in a diesel-electric hybrid propulsion system. To apply this method, a specific fishing vessel model operating on the Korean coast was selected to simulate the load operation environment of the ship. In this study, a 10.2% reduction was achieved in the MATLAB/SimDrive and SimElectric simulation by comparing the fuel consumption and CO2 emissions of the ship to which the conventional rule-based strategy was applied and that to which the ECMS was applied.
Kim, Ye Jin;Jeon, Hye-seon;Park, Joo-hee;Moon, Gyeong-Ah;Wang, Yixin
한국전문물리치료학회지
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제29권4호
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pp.262-268
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2022
Background: Virtual reality (VR) programs based on motion capture camera are the most convenient and cost-effective approaches for remote rehabilitation. Assessment of physical function is critical for providing optimal VR rehabilitation training; however, direct muscle strength measurement using camera-based kinematic data is impracticable. Therefore, it is necessary to develop a method to indirectly estimate the muscle strength of users from the value obtained using a motion capture camera. Objects: The purpose of this study was to determine whether the pedaling speed converted using the VR engine from the captured foot position data in the VR environment can be used as an indirect way to evaluate knee muscle strength, and to investigate the validity and reliability of a camera-based VR program. Methods: Thirty healthy adults were included in this study. Each subject performed a 15-second maximum pedaling test in the VR and built-in speedometer modes. In the VR speedometer mode, a motion capture camera was used to detect the position of the ankle joints and automatically calculate the pedaling speed. An isokinetic dynamometer was used to assess the isometric and isokinetic peak torques of knee flexion and extension. Results: The pedaling speeds in VR and built-in speedometer modes revealed a significantly high positive correlation (r = 0.922). In addition, the intra-rater reliability of the pedaling speed in the VR speedometer mode was good (ICC [intraclass correlation coefficient] = 0.685). The results of the Pearson correlation analysis revealed a significant moderate positive correlation between the pedaling speed of the VR speedometer and the peak torque of knee isokinetic flexion (r = 0.639) and extension (r = 0.598). Conclusion: This study suggests the potential benefits of measuring the maximum pedaling speed using 3D depth camera in a VR environment as an indirect assessment of muscle strength. However, technological improvements must be followed to obtain more accurate estimation of muscle strength from the VR cycling test.
The Ministry of National Defense of the Republic of Korea is showing a lot of interest in net zero-energy buildings (NZEBs) to reduce energy consumption of military facilities and to promote green growth policy in military sector. The application of building passive technologies and renewable energies is essential to achieving NZEBs. This paper analyzed energy performance and energy cost on the conventional heating and cooling system (baseline scenario) and three different alternative scenarios (ALT 1, ALT 2 and ALT 3) applied in a hypothetical military building. A building modeling and simulation software (DesignBuilder V6.1) with EnergyPlus calculation engine was used to calculate the energy consumption for each scenario. Overall, when the GSHPs are applied to both space airconditioning and domestic hot water (DHW) production, Alt-2 and Alt-3, the amount of energy consumption for target building can be greatly reduced. In addition, when the building envelope performance is increased like Alt-3, the energy consumption can be further reduced. The annual energy cost analysis showed that the baseline was approximately 161 million KRW, while Alt-3 was approximately 33 million KRW. Therefore, it was analyzed that the initial construction cost increase could be recovered within about 6.7 years for ALT 3. The results of this study can help decision-makers to determine the optimal strategy for implementing GSHP systems in military buildings through energy performance and initial construction cost assessment.
경유차 매연저감장치에서 비활성화된 디젤산화촉매(DOC)를 대상으로 여러 가지 조건에서 재제조한 후, 재제조된 DOC의 일산화탄소(CO)와 탄화수소화합물(THC)의 저감효율과 촉매물성 특성을 분석하여 비활성화된 DOC 촉매에 대한 재제조 효과를 관찰하였다. 재제조된 DOC촉매에 대한 오염물질 저감성능 평가는 디젤엔진 다이나모 장치를 이용, 배기가스를 일부 우회시켜 온도와 공간속도조절이 가능한 촉매반응장치로 수행하였으며, 촉매물성 분석은 광학현미경, EDX, ICP, TGA 그리고 porosimeter를 이용하였다. 연구수행 결과 비활성화된 DOC 촉매를 본 연구에서 적용된 고온배소세정, 산성/염기성용액에 의한 초음파세정, 세정 후 촉매활성성분 재함침에 의한 재제조를 수행할 경우, 재제조된 DOC 촉매의 성능이 신품 성능의 90% 이상으로 회복되는 것을 확인하였으며, 광학현미경, EDX, TGA와 ICP등의 분석을 통해 본 연구조건에서의 재제조 과정으로, 촉매의 활성 저하 원인이 되었던 각종 불순 성분 대부분이 비활성화된 DOC 촉매로부터 제거되는 것을 확인하였다.
As interest in eco-friendly and fuel-efficient electric vehicles has increased globally, there has also been a growing interest in the efficiency, vibration, and noise of motors for electric vehicles Electric vehicles generally have significantly lower driving ranges per charge compared to the maximum driving range per fueling of internal combustion engine vehicles. Additionally, there are issues with various vibrations and noise generated by the motor that can cause discomfort for passengers. Therefore, research is necessary to reduce losses, vibration, and noise of the motor to improve the driving range of electric vehicles. IPMSM with a purchased design can obtain additional reluctance torque by utilizing the difference in inductance between the d and q axes. However, due to this reluctance torque, torque ripple occurs larger than other motors. The increase in torque ripple also increases noise and vibration. Since the reluctance torque, which is the main cause of torque ripple, is determined by the shape of the motor components, torque ripple can be reduced through shape optimization. In this paper, a rotor shape for reducing torque ripple and core loss that causes vibration, noise, and efficiency to decrease of IPMSM for electric vehicles was proposed. Optimization design was carried out by changing the shape of the q-axis path of the rotor to reduce the difference in inductance of the d and q-axis of the rotor. Finally, in order to verify the validity of the design variables derived through the optimal design, the original model and the improved model were compared through the FEM. Compared to the original model, the improved model's torque verifying ripple was reduced by about 62% and core loss was reduced by about 29%, the superiority of the improved model.
This paper proposes an artificial intelligence-based personal information area object detection optimization method in an embedded system to de-identify personal information in video data. As an object detection optimization method, first, in order to increase the detection rate for personal information areas when detecting objects, a gyro sensor is used to collect the shooting angle of the image data when acquiring the image, and the image data is converted into a horizontal image through the collected shooting angle. Based on this, each learning model was created according to changes in the size of the image resolution of the learning data and changes in the learning method of the learning engine, and the effectiveness of the optimal learning model was selected and evaluated through an experimental method. As a de-identification method, a shuffling-based masking method was used, and double-key-based encryption of the masking information was used to prevent restoration by others. In order to reuse the original image, the original image could be restored through a security key. Through this, we were able to secure security for high personal information areas and improve usability through original image restoration. The research results of this paper are expected to contribute to industrial use of data without personal information leakage and to reducing the cost of personal information protection in industrial fields using video through de-identification of personal information areas included in video data.
본 논문에서는 증강 현실 (AR) 기술과 사물 인터넷 (IoT) 기술을 융합하여 새로운 실시간 화재 모니터링 및 대피 내비게이션 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 건물 내에 설치된 IoT 온도 측정 디바이스를 통해 온도 데이터를 수집하고, 이를 IoT 플랫폼을 통해 MySQL 클라우드 데이터베이스에 자동으로 전송함으로써 실시간으로 정확한 데이터를 모니터링한다. 이후, 건축 정보 모델링 (BIM)을 통해 생성된 3D 건물 모델에 실시간 IoT 데이터를 가시화하고, AR 기술을 통해 현실 세계에 모델을 표현함으로써 직관적으로 화재 발생 위치를 파악할 수 있다. 또한, Vuforia 엔진의 Device Tracking 및 Area Targets 기능을 활용하여 사용자의 실시간 위치를 파악하고, 개선된 A* 알고리즘을 통해 여러 비상구 중 최적의 대피 경로를 찾는다. 본 논문에서는 다양한 가상 화재 시나리오를 기반으로 사용자 실험 평가를 진행하여 제안된 시스템의 실용성과 빠르고 안전한 대피 효과를 입증한다.
대기오염물질과 온실가스 배출량을 저감 시키기 위한 배기 후처리 장치에 대한 연구는 활발히 진행 중이지만 그 중 선박용 입자상물질/질소산화물(PM/NOx) 동시저감 장치에서는 엔진에 미치는 배압 및 필터 담체 교체에 대한 문제가 발생하고 있다. 본 연구에서는 PM/NOx를 동시저감 할 수 있는 일체형 장치의 최적 설계를 위해 장치 내부 유동과 입·출구 압력을 통한 배압의 변화를 연구하여 적절한 기준을 제시하였다. Ansys Fluent를 활용하여 디젤미립자필터(DPF) 및 선택적촉매환원법(SCR)에 다공성 매체 조건을 적용하였고 공극률은 30 %, 40 %, 50 %, 60 % 및 70 %로 설정하였다. 또한, 엔진 부하에 따른 Inlet 속도를 경계 조건으로 7.4 m/s, 10.3 m/s, 13.1 m/s 및 26.2 m/s로 적용하여 배압에 미치는 영향을 분석하였다. CFD 분석 결과, 장치의 입구 온도 보다 입구 속도에 따른 배압의 변화율이 크고 최대 변화율은 27.4 mbar였다. 그리고 모든 경계 조건에서의 배압이 선급 기준인 68 mbar를 초과하지 않았기 때문에 1800 kW 선박에 적합한 장치로 평가되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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