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Abstract The LNG partial reliquefaction system (PRS) is a critical system of modern LNG carriers, which liquefies boil-off gas of LNG and, at the same time, supplies high pressurized fuel gas to gas fueled engines. Proper training and maintenance are highly important to achieve constant and reliable operation of the PRS. The purpose of this study is to develop a method for using the augmented reality (AR) technology to assist the remote operation of the PRS, including its training and maintenance. For this, we develop an AR application in which the 3D model of PRS is overlaid on the real PRS, and various information such as pressure, temperature, flow rate, and other physical properties of individual equipment are indicated on the model. For accurate and robust calibration of the AR overlay, the application uses pre-defined 3D geometric information of the PRS and time-of-flight depth cameras. Using the AR application, we verify that the calibrated model is well-adjusted with the real PRS. Moreover, users could effectively monitor the current process information without any notable delay. The application can be useful for training novice workers with improved immersion and helping precise maintenance of the PRS.

Keywords: AR (Augmented Reality), LNG carrier, PRS (partial reliquefaction system)
Publication Date 2019-08-21
김진혁, 노명일, 공민철, "부분 재액화 시스템의 유지 및 보수를 위한 증강 현실 컨텐츠 개발". 2019년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 269, 2019.08.19-22

List of Articles
번호 분류 제목 Publication Date
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272 Domestic Conference 김진혁, 노명일, 김기수, 공민철, "증강 현실 기술을 이용한 장비의 원격 유지 보수", 2020년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 361, 2020.02.05-08 file 2020-02-07
271 Domestic Conference 김진혁, 노명일, 김기수, 여인창, "딥 러닝을 이용한 소형 선박의 성능 예측 방법", 2022년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 제주, 2022.02.09-12 file 2022-02-10
270 Domestic Conference 김진혁, 노명일, 김기수, 여인창, 남정우, 이상현, 장영훈, "딥 러닝을 이용한 선형 성능의 우열 관계 예측", 2021년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 인천, pp. 572, 2021.05.13-14 file 2021-05-13
269 Domestic Conference 김진혁, 노명일, 김기수, 여인창, 남정우, 이상현, 장영훈, "미세 조정을 적용한 선형 성능 우열 관계 예측 모델의 전이 학습", 2021년도 대한조선학회 추계학술발표회, 군산, pp. 673, 2021.11.04-05 file 2021-11-05
268 Domestic Conference 김진혁, 노명일, 김기수, 여인창, 남정우, 이상현, 장영훈, "전이 학습을 이용한 선형 성능 우열 관계 예측 모델", 2021년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 189, 2021.08.25-28 file 2021-08-25
267 Domestic Conference 김진혁, 노명일, 여인창, "선형 설계를 위한 GNN의 적용 방안 연구", 2023년도 대한조선학회 추계학술발표회, 울산, pp. 450, 2023.11.02-03 file 2023-11-03
266 Domestic Conference 김진혁, 노명일, 여인창, "설계 요구 조건을 고려한 MLP 기반 상선의 선형 변환 방법", 2023년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp. 309-310, 2023.05.02-04 file 2023-05-04
265 Domestic Conference 김진혁, 노명일, 여인창, "설계 요구 조건을 고려한 국부 변형 기반 상선의 선형 변환 방법", 2023년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 47, 2023.02.08-11 file 2023-02-09
264 Domestic Conference 김진혁, 노명일, 여인창, 김기수, 오민재, "딥 러닝을 이용한 소형 선박의 저항 예측", 2022년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 290, 2022.06.02-04 file 2022-06-02
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