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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

  1. 노명일, 구남국, 하솔, 이규열, "해상 크레인을 이용한 해상 풍력 발전기의 이송 및 설치 시뮬레이션", 2013년도 한국전산구조공학회 학술발표회, 여수, pp. 292-295, 2013.04.11-12

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  2. 노명일, "스마트 함정의 구현을 위한 설계 기술 연구", 함정기술연구회 하계연구발표회, 진해, 2019.07.18-19

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  3. 김진혁, 노명일, 여인창, 김기수, 오민재, "딥 러닝을 이용한 소형 선박의 저항 예측", 2022년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 290, 2022.06.02-04

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  4. 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

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  5. 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

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  6. 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

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  7. 김진혁, 노명일, 김기수, 여인창, "딥 러닝을 이용한 소형 선박의 성능 예측 방법", 2022년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 제주, 2022.02.09-12

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  8. 김진혁, 노명일, 김기수, 공민철, "증강 현실 기술을 이용한 장비의 원격 유지 보수", 2020년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 361, 2020.02.05-08

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  9. 김진혁, 노명일, 공민철, "증강 현실 기술을 이용한 장비의 원격 운영 및 유지 보수 방법", 2019년도 대한조선학회 추계학술발표회, 경주, pp. 196, 2019.10.24-26

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  10. 김진혁, 노명일, 공민철, "부분 재액화 시스템의 유지 및 보수를 위한 증강 현실 컨텐츠 개발", 2019년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 269, 2019.08.19-22

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