This study forecasted the manpower demand of eco-friendly smart shipbuilding, whose importance and weight are increasing according to the environmental regulations of the IMO and the spread of the 4th industrial revolution technology. It predicted the shipbuilding industry manpower by applying various models of trend analysis and time series analysis based on data from 2000 to 2020 of Statistics Korea. It was found that the prediction applying geometric mean had the smallest gap among the trend and time series analysis methods in comparing between forecast results and actual data for the past 5 years. Therefore, the demand for manpower in the shipbuilding industry was predicted by using the geometric mean method. In addition, the manpower demand of smart eco-friendly ships wast forecasted by using the 2018 and 2020 manpower survey results of the Ministry of Trade, Industry and Energy and reflecting the trend of manpower increase in the shipbuilding industry. The result of forecasting showed that 62,001 person in 2025 and 85,035 people in 2030. This study is expected to contribute to the adjustment of manpower supply and demand and the training professional manpower in the future by increasing the accuracy of forecasting for high value-added eco-friendly smart ships.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.37
no.2
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pp.235-245
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2013
Physiological responses and subjective sensations were evaluated for wearing protective welding clothing in consideration of the work environment for the shipbuilding industry. Experimental clothing was made of oxidant carbon nonwoven fabric (SW2) and oxidant carbon/p-aramid blended fabric (SW4). The values of all items in physiological responses were higher upon wearing oxidant carbon experimental clothing versus wearing oxidant carbon/p-aramid experimental clothing (p<.001). The results of the wearing evaluation in the welding work on-site showed that existing leather protective clothing had a very low satisfaction of permeability, weight sensation and wearing sensation. For the wearing sensation of experimental clothing with SW2, permeability and durability were poor and the pressure and weight sensation satisfaction was very high. In case of SW4, the satisfaction was very high in functional movement, pressure, weight sensation and management aspects; subsequently, the overall wearing satisfaction was very good.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.9
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pp.4442-4466
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2016
This paper proposes a privacy-preserving aggregation scheme based on the designed P-Gene (PAPG) for sensor networks. The P-Gene is constructed using the designed erasable data-hiding technique. In this P-Gene, each sensory data item may be hidden by the collecting sensor node, thereby protecting the privacy of this data item. Thereafter, the hidden data can be directly reported to the cluster head that aggregates the data. The aggregation result can then be recovered from the hidden data in the cluster head. The designed P-Genes can protect the privacy of each data item without additional data exchange or encryption. Given the flexible generation of the P-Genes, the proposed PAPG scheme adapts to dynamically changing reporting nodes. Apart from its favorable resistance to data loss, the extensive analyses and simulations demonstrate how the PAPG scheme efficiently preserves privacy while consuming less communication and computational overheads.
In this study digital human models of ship construction tasks using modeling & simulation were constructed and human models' activities through human activity analysis were evaluated. Human Factors experts analyzed the actual workers' tasks using the same technique used in human activity analysis at the same time. The main objective of this study is to check a possibility of applying digital human modeling technique to ship construction tasks that are mostly non-standardized(not uniformed) whereas most applications of digital human modeling technique have been applied to standardized tasks. We evaluated postures of both real workers and digital humans by RULA. It turned out that the final scores of RULA evaluation on real workers are the same as the RULA scores for digital humans. However, there were differences of RULA detail scores between real workers and digital humans in the several processes related with the wrist twist and deviations. Those differences are considered to be resulted from the error in the on-site measuring worker's body dimension which could be reduced by accurate tools to correct data for body dimension and digital real drawings for facilities. The results showed possibility of application of digital human modeling and ergonomic analysis on informal work operations as well as formal operations in the shipbuilding industry.
The population over 65 years of age in Korea will be 10.3% of the entire population in 2008 indicating that Korea is already in an aging society. In addition, it is expected that Korea will be in an aged society in 2018 (population over 65 years of age : 14.3%) and that it will be in a post-aged society in 2026 (20.8%). Consequently, aged workers may also increase. It is well-known that the possibility to work longer and to live better is highly related to the work ability of individual. The objective of this study was to evaluate the work ability of each age group using the Work Ability Index(WAI) in the shipbuilding industry, and to assess the effects of social psychological stress, drinking characteristics, smoking characteristics, etc. on the WAI score. The results showed no significant difference on the effects of aging, drinking, and smoking characteristics. Interestingly, a statistical analysis on the effects of social psychological stress revealed a significant difference by stress levels. The difference of the average WAI score between the healthy group and the high risk group was about 10 points. Based on this result, it can be concluded that the stress level is an influential factor on WAI.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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v.12
no.1
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pp.428-439
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2020
The continuous development of information and communication technologies has resulted in an exponential increase in data. Consequently, technologies related to data analysis are growing in importance. The shipbuilding industry has high production uncertainty and variability, which has created an urgent need for data analysis techniques, such as machine learning. In particular, the industry cannot effectively respond to changes in the production-related standard time information systems, such as the basic cycle time and lead time. Improvement measures are necessary to enable the industry to respond swiftly to changes in the production environment. In this study, the lead times for fabrication, assembly of ship block, spool fabrication and painting were predicted using machine learning technology to propose a new management method for the process lead time using a master data system for the time element in the production data. Data preprocessing was performed in various ways using R and Python, which are open source programming languages, and process variables were selected considering their relationships with the lead time through correlation analysis and analysis of variables. Various machine learning, deep learning, and ensemble learning algorithms were applied to create the lead time prediction models. In addition, the applicability of the proposed machine learning methodology to standard work hour prediction was verified by evaluating the prediction models using the evaluation criteria, such as the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) and Root Mean Squared Logarithmic Error (RMSLE).
Seung-Uk So;Myeong-Ki Han;Young-Hun Kim;Jun-Soo Park
Journal of Ocean Engineering and Technology
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v.37
no.5
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pp.190-197
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2023
In the shipbuilding and marine industry, digital transformation activities are promoted primarily by large shipyards. However, bottlenecks are observed across value chains, and digital transformation effects are reducing because of the cost and technical challenges encountered by supplies. In this study, we proposed a win-win cooperation model for large, small, and medium-sized companies using digital transformation based on the characteristics of the shipbuilding and marine industry through case studies. We investigated the digital transformation progress in German and Korean small and medium-sized enterprises (SMEs). In addition, we identified information-sharing methods and management challenges encountered in enterprise resource planning and manufacturing execution systems in the collaboration process of pipes, panels, blocks, etc. of SMEs that are suppliers of a Korean shipyard, and clarified communication by building a platform based on a common format between shipyards and suppliers. Further, we proposed a standard model of a digital transformation system for enhancing the collaboration between large companies and suppliers and proposed a basic plan including strategies to efficiently and effectively build a digital transformation system based on the standard model.
Korea is worldwide top manufacturer of offshore plant industry, while shown weakness in high-valued offshore plant service industry (OPSI). The governmental support policies and studies for fostering programs are centered on shipbuilding and engineering sector. On the other hand, offshore logistics service sector among the programs is neither included as governmental fostering support sectors nor ever-studied. Domestic shipping and logistics companies have many experience of handling various project, heavy-lift cargo and even super blocks on shipbuilding industry. However they are faced with lack of appropriate heavy carrier and others. So for their successful entering into offshore plant logistics market, systematic preparation, studies and supporting policies are highly recommended.
The welding distortion of a hull structure in the shipbuilding industry is inevitable at each assembly stage. The geometric inaccuracy caused by the distortion tends to preclude the introduction of automation and mechanization and needs the additional man-hours for the adjusting work at the following assembly stage. To overcome this problem, a distortion control method should be applied. For this purpose, it is necessary to develop an accurate prediction method which can explicitly account for the influence of various factors on the welding distortion. In order to minimize the weld-induced angular distortion in thick weldments, this paper proposes the optimum groove design for various plate thicknesses as the distortion control method. The validity of this method has been substantiated by a number of numerical simulations and experiments.
Lee Kyung-Ho;Oh June;Park Jong-Hyun;Park Jong-Hoon
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2006.04a
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pp.185-191
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2006
As development of information technology, companies stress the need of knowledge management. Companies construct ERP system including knowledge management. But, it is not easy to formalize knowledge in organization. They experience that constructing information system help knowledge management. Now, we focus on engineering knowledge. Because engineering data contains experts' experience and know-how in its own, engineering knowledge is a treasure house of knowledge. Korean shipyards are leader of world shipbuilding industry. They have accumulated a store of knowledges and data. But, they don't have data minning tool to utilize accumulated data. This paper treats development of data minning tools for the utilization of shipbuilding knowledge based on genetic programming (GP).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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