An OSV (Offshore Support Vessel) is being used to install a structure which is laid on its deck or an adjacent transport barge by lifting off the structure with its own crane, lifting in the air, crossing splash zone, deeply submerging, and lastly landing it. There are some major considerations during these operations. Especially, when lifting off the structure, if operating conditions such as ocean environmental loads and lifting off velocity are not suitable, the collision can be occurred due to the relative motion between the structure and the OSV or the transport barge. To solve this problem, this study performs the physics-based simulation of the lifting off step while the OSV installs the structure. The simulation includes the calculation of dynamic responses of the OSV and the structure, including the collision detection between the transport barge and the structure. To check the applicability of the physics-based simulation, it is applied to a problem of the lifting off step by varying the ocean environmental loads and the lifting off velocity. As a result, it is confirmed that the operability of the lifting off step are affected by the conditions.
The microwave Radar used for special purposes in the past is being applied in various areas due to the technological advancement and cost reduction, and is particularly applied to autonomous driving in the automobile field. The FMCW (Frequency Modulated Continuous Wave) Radar can acquire level information of liquid in vessel based on the beat frequency obtained by continuously transmitting and receiving signals by modulating the frequency over time. However, for cryogenic fluids with small impedance differences between liquid medium and gas medium, such as liquid nitrogen and liquid hydrogen, it is difficult to apply a typical Radar-based level meter. In this study, we develop an 80 GHz FMCW Radar for level measurement of cryogenic fluids with small impedance differences between media and analyze its characteristics. Here, because of the low intrinsic impedance difference, most of the transmitted signal passes through the liquid nitrogen interface and is reflected at the bottom of the vessel. To solve this problem, a radar measurement algorithm was designed to detect multiple targets and separate the distance signal to the bottom of the vessel in order to estimate the precise position on the liquid nitrogen interface. Thereafter, performance verification experiments were performed according to the liquid nitrogen level using the developed radar level meter.
Corrosion can cause dangerous and expensive damage and failures of ship hulls and equipment. Therefore, it is necessary to maintain the vessel by periodic corrosion inspections. During visual inspection, many corrosion locations are inaccessible for many reasons, especially safety's point of view. Including subjective decisions of inspectors is one of the issues of visual inspection. Automation of visual inspection is tried by many pieces of research. In this study, we propose image preprocessing methods by image patch segmentation and thresholding. YOLOv5 was used as an object detection model after the image preprocessing. Finally, it was evaluated that corrosion detection performance using the proposed method was improved in terms of mean average precision.
해양 조난 사고에서 드론 활용이 빠르게 증가하고 있는 가운데, 특히 드론을 활용한 수색 구조 작업이 주목받고 있다. 조난 선박 및 기타 해양 표류체를 빠르게 탐지하기 위해 드론 영상을 활용한 딥러닝 모델들이 확장되고 있다. 그러나 이러한 모델을 효과적으로 학습시키기 위해서는 다양한 기상 조건과 선박 상태를 고려한 대량의 학습 데이터가 필요하다. 이에 대한 데이터 부족 문제는 학습된 모델의 성능 저하로 이어질 수 있다. 이에 본 연구는 해양 환경 시뮬레이터를 개발하고 데이터셋을 보강하여 조난 선박 탐지를 위한 딥러닝 모델의 성능 개선을 목표로 한다. 이 시뮬레이터는 눈, 비, 안개와 같은 다양한 기상 조건과 선박 상태, 그리고 드론과 센서의 규격과 특성을 설정할 수 있다. 시뮬레이션을 통해 얻은 데이터셋을 활용하여 딥러닝 모델을 학습시켰다. 이로써, 실제 드론 영상 데이터셋만을 사용한 모델과 비교했을 때 정확도와 재현율 등의 탐지 성능이 향상되었다. 특히, 비나 안개와 같은 악기상에서의 조난 선박 탐지 정확도(Average Precision, AP)는 약 2-5% 정도 향상되었으며 미탐지 비율이 현저히 낮아졌다. 이러한 결과는 개발된 시뮬레이터가 현실적이고 효과적으로 다양한 상황을 시뮬레이션하여 모델 학습에 기여함을 보여준다. 또한, 이에 기반한 조난 선박 탐지 딥러닝 모델은 해양 수색 및 구조 작업에서 효율적으로 활용될 것으로 기대된다.
SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상과 AIS(Automatic Identification System) 자료를 활용하여 선박 탐지 실험을 수행하였다. 2010년 5월, 2주간 서해안(인천 근해)의 다중시기 해외위성 SAR 영상인 TerraSAR-X, Cosmo-SkyMed(X-밴드), Radarsat-2(C-밴드)와 AIS 자료를 이용하였다. SAR 영상 분석을 위해 해양과 선박의 산란 특성과 SAR 영상과 AIS 자료의 기초 처리 방법을 기술하였다. 선박 식별을 위해서 임계값 설정 기법을 사용하였다. 선박 탐지 결과로 시계열 변화 탐지와 AIS 연동 선박 탐지 사례를 보인다. 이 결과를 통해 위성 SAR 영상과 AIS를 이용한 선박 탐지는 해양 관리에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 사료된다.
국내 원자력 압력 용기의 피복하부 결함에 대한 검사는 1970년대 초부터 이 피복하부 결함에 대한 보고가 되기 시작하였으나 적용 규격인 ASME Code의 요구사항이 아니므로 현재까지는 검사를 수행해 오지 않고 있다. 본 실험의 목적은 이러한 피복하부 결함을 검출하는데 적절한 초음파검사 방법의 조건을 찾는 것이다. 실험은 $70^{\circ}$굴절종파, 50/70 multibeam탐촉자, SLIC-50 탐촉자 등을 사용하여 원자력 압력용기의 피복 용접과 같은 조건하에서 피복용접 시킨 초음파보정 시험편과 demonstration시험편에 대하여 수행하였다. 실험 결과 피복하부 결함의 검출은 50/70 multibeam탐촉자가 효과적이었으면, 피복하부 결함의 길이 평가는 $70^{\circ}$굴절종파로 수행하는 것이 바람직한 것으로 나타났으며, 반면에 피복하부 결함의 깊이 측정은 SLIC-50 탐촉자를 사용하여 M-SPOT 방범과 M-PET 방법으로 평가하는 것이 가장 효과적인 것으로 사료된다.
The reactor vessel body and closure head are fastened with the stud bolt that is one of crucial parts for safety of the reactor vessels in nuclear power plants. It is reported that the stud bolt is often experienced by fatigue cracks initiated at threads. Stud bolts are inspected by the ultrasonic technique during the overhaul periodically for the prevention of failure which leads to radioactive leakage from the nuclear reactor. The conventional ultrasonic inspection for stud bolts was mainly conducted by reflected echo method based on shadow effect. However, in this technique, there were numerous spurious signals reflected from every oblique surfaces of the thread. In this study, ultrasonic phased array technique was applied to investigate detectability of flaws in stud bolts and characteristics of ultrasonic images corresponding to different scanning methods, that is, sector and linear scan. For this purpose, simplified stud bolt specimens with artificial defects of various depths were prepared.
Chun, Dong Hyun;Kim, Sung Tae;Jeong, Young Gyun;Jeong, Hae Woong
Journal of Korean Neurosurgical Society
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제58권2호
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pp.155-158
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2015
The equipment and techniques associated with magnetic resonance imaging (MRI) have rapidly evolved. The development of 3.0 Tesla MRI has enabled high-resolution imaging of the intracranial vessel wall. High-resolution MRI (HRMRI) can yield excellent visualization of both the arterial wall and lumen, thus facilitating the detection of the primary and secondary features of intracranial arterial dissection. In the present report, we describe the manner in which HRMRI affected our endovascular treatment planning strategy in 2 cases with unruptured intracranial vertebral artery dissection aneurysm. HRMRI provides further information about the vessel wall and the lumen of the unruptured intracranial vertebral artery dissecting aneurysm, which was treated by an endovascular approach in the 2 current cases.
Currently for exploring marine resources, After confirming the location of the resources by controlling search equipment and sensor module in research vessel, the method which collects sample of searched resources and analyzes the quality and a contents of the resources in research vessel is been applying. This search method is structure which analyzes an ingredient in ship and decides the quality of the resources. And real-time processing for an effective resources search is been demanding. Therefore in this paper, we have developed a resources identification algorithm that can display the type feature of resources by real-time 3D Graphic.
The reactor pressure vessel head of PWR has penetrations for control rod drive mechanism and instrumentation systems. The Primary coolant water and operating temperature can cause the stress-corrosion cracking of these nickel-based alloy penetrations. It is difficult to detect and size flaws such as SCC in the reactor head penetrations using conventional W methods because of complex geometry, Therefore, the utilities are using the TOFD technique for the detection and sizing of the flaw. This study shows the correlation between the ultrasonic wave direction and the orientation of the flaw and the range of flaw depth which can be detected by the TOFD techniques.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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