Busan Port is operated separately by a number of terminal operators, resulting in a large number of ITT (Inter-Terminal Transportation) volumes. The occurrence of ITT volume causes various problems such as additional transportation cost, empty truck trips, truck delays and terminal congestion, weakening Busan Port's competitiveness. Among them, the empty truck trip problem is a representative factor, that exacerbates the cost problem of the ITT operation at Busan Port. But the ITT backhaul rate at Busan Port remains low. To strengthen the transhipment competitiveness of Busan Port, it is necessary to increase the ITT backhaul rate. In this paper, to improve ITT backhaul rate, we present a mathematical model for maximizing backhaul transport using buffer space. And we analyzed the improving effects of backhaul transport using buffer space through experiments based on actual operating data.
The purpose of this study is to propose a throughput costing as a performance measurement tool to measure cost indicators, which are one of the indicators for evaluating organizational performance in a smart factory manufacturing environment. An empirical study by questionnaire was conducted, and 60 experts were surveyed to verify the hypothesis. As a result of the study, it was concluded that the information provided based on throughput costing is helpful in cost measurement and in evaluating organizational performance efficiency and effectiveness, and it was confirmed that this method has usefulness to support the planning and control process. It is proposed that the use of throughput costing by constraint theory, which can maximize throughput and optimize inventory levels in the manufacturing process, can find solutions to bottlenecks affecting the efficiency and effectiveness of organizational performance.
Park, Jin Su;Jeong, Ji Seong;Yang, Chul Seung;Lee, Jeong Gi
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.8
no.6
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pp.905-910
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2022
Drowsy driving requires a lot of social attention because it increases the incidence of traffic accidents and leads to fatal accidents. The number of accidents caused by drowsy driving is increasing every year. Therefore, in order to solve this problem all over the world, research for measuring various biosignals is being conducted. Among them, this paper focuses on non-contact biosignal analysis. Various noises such as engine, tire, and body vibrations are generated in a running vehicle. To measure the driver's heart rate and respiration rate in a driving vehicle with a piezoelectric sensor, a sensor plate that can cushion vehicle vibrations was designed and noise generated from the vehicle was reduced. In addition, we developed a system for classifying whether the driver is sleeping or not by extracting the model using the CNN-LSTM ensemble learning technique based on the signal of the piezoelectric sensor. In order to learn the sleep state, the subject's biosignals were acquired every 30 seconds, and 797 pieces of data were comparatively analyzed.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.50
no.9
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pp.647-655
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2022
The Russian government is expanding strategic cooperation with foreign countries, including production partnerships, in order to secure civil aircraft manufacturing technology and advanced materials, with the aim of becoming the world's third-largest civil aircraft producer. In addition, the Russian government supports the development of the aircraft manufacturing industry and reorganizes the aircraft certification organization to pursue systematic aviation safety and make great efforts in international cooperation and certification activities for the export of aviation products. Establishing a cooperative system for safety and certification of civil aircraft between countries requires a process of mutual understanding and trust in the overall certification system. Therefore in this study, we wanted to analyze Russia's aircraft certification organization, law system, certification procedures to help Russia understand its aircraft certification system.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.19-19
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2023
최근 기후변화에 의해 단기간에 많은 양의 집중호우가 발생하여 도시지역의 침수 피해가 증가하고 있다. 이에 도시지역의 홍수 피해 해결을 위해 도심지 홍수 발생 시 홍수정도 및 상황을 파악할 수 있는 장비가 개발되었으나, 실용화 단계까지는 진행이 미흡한 상황이다. 또한 기존 도시지역 홍수 현상 및 원인을 분석하기 위해 수치모형을 활용하고 있으나, 우수관망의 노후화 및 초기 강우패턴 적용에 대한 정확한 해석결과의 어려워 활용성이 낮다. 또한 홍수정도와 발생상황 인지를 위한 계측 장비의 개발 연구는 지속적으로 진행되고 있으나, 계측 장비의 높은 가격으로 전국적으로 설치 할 수 없는 상황으로 이를 대응하기 위한 별도의 방안 마련이 필요한 실정이다. 이를 위해 본 과제에서는 고성능·저비용 계측센서를 개발하여 실용화 가능성을 높이고, 전국에 산재되어있는 CCTV(교통상황, 방법용 등)의 영상을 활용한 침수상황 인지 기술 개발, 계측 데이터와 모니터링 데이터의 활용을 위한 빅데이터 개방 플랫폼을 구축하여, 상습 침수지역에 대해 실시간 감시가 가능한 계측 시스템의 정형 데이터와 CCTV 및 영상 등 모니터링 장비의 비정형 데이터의 분석 기술을 결합한 새로운 도심지 홍수 감시 기술의 개발을 목표로 한다. 이를 위해 본 연구 1차년도에 지표면 침수심 계측센서와 우수관망 월류심 계측센서를 개발하였으며, 2차년도에는개발된 계측센서의 현장실증을 통해 데이터를 수집한다. 수집된 계측센서 데이터와 비정형(CCTV 영상) 데이터의 AI학습을 통해 분석된 침수심, 침수범위, 침수면적 데이터는 도심지 홍수 정보 프로그램을 통해 표출되며, 최종적으로는 현장 상황을 쉽게 파악 가능한 3D 레이어의 형식으로 표출하고자 한다. 추후 도심지 홍수 정보 프로그램을 통해 표출되는 3D 레이어는 환경부가 추진하는 DT(Digital Twin) 연계 인공지능(AI) 홍수예보 사업과의 연계 시 도심지 홍수 지도 구축을 위한 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
YoungBok Jo;Subin Choi;OH ByeongYun;YongHo Choi;Hojun Kim;Seonghoon Jeong;Byung Il Kwak;Mee Lan Han
Review of KIISC
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v.33
no.4
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pp.23-29
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2023
대부분의 임베디드 시스템은 기계장치와 전자기기 장치가 함께 작동되는 물리 장치로써, 이기종 네트워크, 복잡한 보안체계 등을 고려하여 가상화 기반 사이버훈련 환경이 구성되어야 한다. 또한, 차량을 대상으로 물리적인 실험환경에서 모의침투 등 사이버훈련을 수행한다는 것은 교통사고를 비롯한 안전사고 발생에 있어 위험이 존재한다. 본 논문에서는 가상 개발환경에서의 공격 기반 차량용 사이버훈련 프레임워크를 제안하고자 한다. 먼저, 공격 기반 차량용 사이버훈련 프레임워크의 작동은 자동 활성화되는 가상의 CAN 네트워크 인터페이스로 시작된다. 가상의 CAN 네트워크 인터페이스는 가상 머신에서 간단한 부트스트랩 명령어 실행을 통해 파이썬 패키지와 Ubuntu 서비스 목록 설치 명령이 자동으로 실행되면서 설치된다. 이후 내부 네트워크 시뮬레이터와 공격모듈과 관련된 UI가 자동으로 Ubuntu Systemd에 의해 백그라운드에서 실행되어 시작과 동시에 준비 상태를 유지하게 된다. 사이버훈련 UI 내 공격 모듈은 사용자에 의한 공격 선택 및 파라미터 셋팅 이후 차량의 이상 상태를 사이버훈련 UI에 다시 출력되게 된다. 본 논문에서 제안하는 가상 개발환경 기반의 차량용 사이버훈련 프레임워크는 자율주행 차량 사고의 위험이나 다른 특수한 제약 없이 사용자의 학습 경험을 확장시킬 수 있다. 또한, 기존의 가상화 기반 사이버훈련 교육 콘텐츠와는 달리 일반 사용자들이 접근하기 쉬운 형태로 확장 개발이 가능하다.
Park, Bong-Geun;Choi, Yong-Kyu;Kim, Myung-Hak;Kwon, Oh-Kyun;Nam, Moon-S.
Journal of the Korean Geotechnical Society
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v.24
no.10
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pp.25-32
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2008
Based on recent studies, the side resistance of rock socketed drilled shafts was affected by unconfined compressive strength of rock, socket roughness, rock types and joints, and initial normal stress. Especially, the socket roughness was affected by rock types and joints, drilling methods, and diameters of pile. In this study, a new roughness measurement system (BKS-LRPS, Backyoung-KyungSung Laser Roughness Profiling System) usable in water was developed. Based on the laboratory model tests, an EMD (Effective Measurement Distances) according to various turbidity was proposed as $EMD=1149.2{\times}T_{b}^{-0.64}$.
Driving tests using model plastic piles with different hammer cushion materials were performed in order to evaluate the efficiency of energy transfer ratio from the hammer, degree of vibration of the surrounding ground and noise due to impacting. A small pile driving analyzer (PDA) was composed using straingages and Hopkinson bar which is measuring force signal and pile-head velocity. The hammer cushion (cap block) materials used for the model driving tests were commercial Micarta, plywood, polyurethane, rubber (SBR) and silicone rubber. The highest energy transfer ratio was obtained from Micarta in the same soil and driving conditions. Micarta was followed by polyurethane, plywood, rubber and silicone in descending order. The more efficient energy transfdr ratio of the hammer cushion materials became, the bigger average noisy (sound) level was found. In addition, Micarta and polyurethane provided bigger bearing capacities than other materials compared in the same soil and driving conditions in which the static loading tests were performed at the end of driving.
The Ministry of Land, Infrastructure and Transport (MoLIT) and the Korean Automobile Testing and Research Institute (KATRI) are supporting the development of Lv.3 automated vehicle (hereinafter, AV) technology by constructing an automated driving pilot city (as known as K-City) equipped with total 5 evaluation environments (urban, motorway, suburban, community road, and autonomous parking facility) which is a test bed exclusively for AV (2017~2018). An upgrade project is in a progress to materialize harsh environments such as bad weather (rain, fog, etc.) and reproduction of communication jamming (GPS blocking, etc.) with the purpose of supporting the development of Lv.4 connected & automated vehicle (hereinafter, CAV) technology (2019~2022). We intend to proactively establish a national level standard for CAV test-bed and test road requirements, test method, etc. for establishment of a road map for the construction of the test bed which is being promoted step by step and analyze and, when required, benchmark the case of China that has announced and is utilizing it. Through this, we plan to define standardized requirements (evaluation facility, evaluation system, etc.) on the test bed for the development of Lv.4/4+ CAV technology and utilize the same for the design and construction of a test bed, establishment of a road map for the construction of a real car-based test environment related to the support for autonomous driving service substantiation, etc. through provision of an evaluation environment utilizing K-City, and the establishment of a K-City upgrade strategies, etc.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.05a
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pp.120-122
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2021
Currently, as demand for cars at home and abroad increases, the number of vehicles is decreasing and the number of vehicles is increasing. This is the main cause of the traffic jam. To solve this problem, it operates a high-ocompancy vehicle (HOV) lane, a multi-passenger vehicle, but many people ignore the conditions of use and use it illegally. Since the police visually judge and crack down on such illegal activities, the accuracy of the crackdown is low and inefficient. In this paper, we propose a system design that enables more efficient detection using imaging techniques using computer vision to solve such problems. By improving the existing vehicle detection method that was studied, the trigger was set in the image so that the detection object can be selected and the image analysis can be conducted intensively on the target. Using the YOLO model, a deep learning object recognition model, we propose a method to utilize the shift amount of the center point rather than judging by the bounding box in the image to obtain real-time object detection and accurate signals.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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