최근 냉동컨테이너를 이용한 물동량이 계속적으로 증가하고 있는 추세에서 운송 중 냉동컨테이너의 지속적인 관리가 요구되고 있다. 하지만 현재 냉동컨테이너 모니터링은 물류 전 구간이 아닌 터미널 및 해상 운송 중 선박 내에서만 가능하며, 트럭 또는 기차를 이용하는 육상운송 구간에서는 냉동컨테이너의 모니터링이 이루어지지 않고 있다. 이는 국제해사 기구에서 권고하고 있는 PCT를 이용한 냉동컨테이너 모니터링 방법 또는 TCP/IP, RFID 통신 등을 이용한 기존 냉동컨테이너 모니터링 방법들이 별도의 통신인프라 구축이 필요하기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하고 육상운송 구간에서 냉동컨테이너의 모니터링뿐만 아니라 제어까지 가능한 새로운 냉동컨테이너 제어 장비를 제안하고자 한다. 제안된 장비는 모든 냉동컨테이너에 부착되어 있는 데이터 포트를 이용하여 냉동컨테이너의 정보를 수집 후 M2M 통신 기술을 이용하여 별도 통신 인프라 구축 없이 서버로 정보를 전송한다. 또한 서버에서 설정한 냉동컨테이너의 온도 설정 등 제어 정보를 수신하여 냉동컨테이너의 동작 상태를 제어 할 수 있다.
냉동컨테이너 화물의 해상운송이 증가함에 따라 냉동컨테이너 화물의 손상과 관련된 분쟁 및 클레임이 화물 소유자인 화주와 화물운송의 주체인 운송인 간에 빈번하게 발생하고 있는 실정이다. 냉장 냉동화물은 그 특성상 다른 일반화물에 비해 화물손상에 대한 분쟁 및 클레임이 많은 편이며, 일단 화물손상이 발생하면 관련 당사자들에게 분쟁이나 클레임으로 인한 불필요한 시간낭비 및 물류비용 즉, 손상화물의 검사비용, 손상화물의 폐기비용, 클레임관련 소송비용 등 불필요한 경제적 비용을 증가시킨다. 따라서 본 연구의 목적은 냉동컨테이너 화물손상의 개선방안을 모색하여 해상으로 운송되고 있는 냉동컨테이너 화물의 손상을 사전에 예방해 화물손상으로 인한 불필요한 물류비용 및 시간낭비를 감소시킴과 동시에 냉동컨테이너 화물을 목적지까지 보다 안전하고 효율적으로 운송하여 원활한 물류흐름에 기여하는데 있다.
사용이 증가하고 있는 냉동컨테이너에 적재된 화물의 손실을 방지하기 위해서는 냉동컨테이너의 실시간 상태 모니터링 및 원격 관리가 필요하지만 현재 냉동컨테이너의 대표적인 모니터링 방식인 PCT 방식은 모니터링만 가능할 뿐 냉동컨테이너 설정온도 관리 등 원격 관리 및 육상운송 중 실시간 모니터링이 불가능하다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위한 IoT 기반 냉동컨테이너 실시간 관리 시스템을 구현하였다. 이 시스템은 각 냉동컨테이너에 부착되어 냉동컨테이너 데이터 포트를 통해 RS-232 통신을 이용하여 냉동컨테이너의 실시간 데이터를 수집하고 이를 WCDMA/GSM 통신을 이용하여 데이터 수집 미들웨어로 전송한다. 미들웨어는 수신한 데이터를 데이터베이스에 저장하고 웹 및 모바일 프로그램을 통해 각 물류주체들에게 실시간으로 정보를 제공한다. 이때 웹 프로그램을 통해 사용자는 원격지에서 냉동컨테이너의 실시간 설정온도 변경이 가능하다. 끝으로 딸기화물을 실은 냉동컨테이너에 적용하여 운송과정을 실시간으로 모니터링하는 테스트를 통해 구현한 시스템의 기능을 검증하였다.
냉동컨테이너는 외부 환경에 의해 냉동기가 있는 적재부의 전면과 컨테이너 문이 있는 적재부의 후면부 사이에 온도 편차가 발생한다. 특히, 신선화물 운송에서 이러한 온도 편차는 화물의 신선도에 큰 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 온도 편차를 줄이기 위해 T-Floor를 부분적으로 차폐하고, T-Floor 차폐율이 냉동컨테이너 적재부 온도 변화에 미치는 영향을 평가하여 온도 편차를 최소화하는 방법을 제안한다. 실험 대상은 40 feet 스마트 냉동컨테이너로 T-Floor 차폐율은 0%, 50%, 60%, 70%, 80%로 설계 변수를 설정하였다. 실험 결과, 차폐율에 따라 냉동컨테이너 적재부의 온도 편차가 다르게 발생하였으며, 차폐율 60%인 경우 온도 편차가 가장 균일한 것을 확인했다. 이러한 적재부 온도 편차 최소화를 통해 스마트 냉동컨테이너를 이용하여 신선 화물의 운송 시 화물의 부패 및 냉해를 예방할 수 있다.
위성 통신 기술의 발달로 국부적으로 수행되던 위치 추적의 범위가 전 세계로 확산되었다. 하지만 기존의 물류 관제 시스템들은 관제 서버와 물류간의 통신을 위하여 휴대폰 통신망을 이용하기 때문에 일부 지역 내에서 이동하는 물류에 대해서만 관제가 가능하다. 이 논문에서는 위성 통신을 이용하여 전 세계를 이동하는 물류 매체인 냉동 컨테이너의 위치 및 상태 정보를 관리하기 위한 시스템을 제안하였다. 제안 시스템은 냉동 컨테이너의 상태를 직접 관제하는 데이터 수집부, 관제 서버와의 통신을 담당하는 위성 통신부, 냉동 컨테이너 정보를 관리하는 관제부로 구성된다. 시스템의 관제부에서는 냉동 컨테이너의 위치 추적 및 관제를 효과적으로 수행하기 위하여 기존의 TB 트리를 기반으로 하는 다중 버전 이동 객체 색인을 사용하였다. 제안된 냉동 컨테이너 관제시스템은 화주, 운송회사 등 육해상 물류관련 기관에서 냉동컨테이너 및 선박 위치추적, 컨테이너 통제, 컨테이너 통계 등 다양한 용도로 사용될 수 있어 화주에게는 컨테이너 운송에 대한 서비스를 제공하며, 선사에게는 선박안전경보시스템, 선박 관리, 냉동컨테이너를 효율적인 관리 기능을 제공하게 한다.
냉동 컨테이너의 내용물들은 적정 온도를 유지하지 못하면 화물의 파손이 발생할 수 있다. 현재 냉동 컨테이너는 전담 관리원이 주기적이고 수동적으로 컨테이너의 내부 온도를 감시한다. 그래서 컨테이너 내부 온도를 실시간으로 감시할 수 없기 때문에 화물에서 문제가 발생하면 즉각적으로 대응하지 못한다. 본 논문은 무선 센서 네트워크를 이용하여 냉동 컨테이너에 센서 노드를 탑재하여 컨테이너 내부 온도를 실시간으로 감시하는 시스템을 제안한다. 무선 센서 네트워크는 독립된 센서들을 물리적 공간에 배치하여 주위의 온도, 빛 가속도 등의 정보를 감지하여, 무선으로 전송할 수 있는 기술이다. 제안된 시스템은 냉동 컨테이너의 상태를 실시간으로 감시하기 때문에 컨테이너의 적정 온도를 유지함으로써 화물을 효율적으로 관리할 수 있다.
냉동 컨테이너의 고장은 큰 비용의 손실을 야기하지만, 현재 냉동 컨테이너의 알람 체계는 효율성이 떨어진다. 기존에 냉동 시스템의 시뮬레이션 데이터를 활용한 연구는 존재하지만, 냉동 컨테이너의 실제 운영 데이터를 활용한 연구는 부족하다. 이에 본 연구는 실제 냉동 컨테이너 운영 데이터를 활용하여 고장 원인을 분류하였다. 실제 데이터에서는 데이터 불균형이 발생하였으며 ENN-SMOTE, 클래스 가중치를 둔 Logistic 회귀분석과 본 연구에서 개발한 2-stage 알고리즘을 비교하여 데이터 불균형문제를 해결하였다. 2-stage 알고리즘은 XGboost, LGBoost, DNN을 사용하여 첫 번째 단계에서는 고장 및 정상을 분류하고, 두 번째 단계에서는 고장의 원인을 분류하는 알고리즘이다. 2-stage 알고리즘에서 LGBoost를 사용한 모델이 99.16%의 정확도로 가장 우수하였다. 본 연구는 데이터 불균형을 해결하기 위해 2-stage 알고리즘을 활용한 최종모델을 제안하며 이는 다른 산업에도 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
국내에서 생산되는 신선농산물은 현재 정부의 보조금 지원을 받으며 비싼 항공운송을 이용하여 해외로 수출되고 있다. 하지만 2023년부터 정부의 보조금 지급이 중단됨에 따라 저렴한 비용으로 많은 화물 운송이 가능한 해상운송을 이용할 필요가 있다. 신선농산물의 해상운송에는 냉동컨테이너가 사용되는데 현재 냉동컨테이너는 화물 적재부 내부 온도편차가 크게 발생하여 운송 중 신선화물의 부패 등에 따른 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 냉동컨테이너 내부 온도를 일정하게 유지하며, 편차를 최소화 할 수 있는 냉동컨테이너 온도 제어 알고리즘을 개발하였다. 개발한 알고리즘을 참외 싱가포르 해상운송 경로에 적용하여 그 기능을 검증하였다. 검증 결과 설정온도 $4.0^{\circ}C$를 기준으로 최대 $0.5^{\circ}C$이내에서 화물 적재함 내부 온도가 유지되는 것을 확인 할 수 있었다.
웰빙문화의 확산으로 안전한 식자재에 대한 소비자의 욕구가 대두되면서 온도와 습도 등의 환경 인자에 민감한 식자재, 의약품, 혈액 등의 물류 유통 상의 신선하고 안전한 환경을 제공할 수 있도록 냉동/냉장 이동 컨테이너 안의 온도와 습도 등의 환경 상태 등을 관리하기 위한 센서 네트워크를 적용한 냉동/냉장 컨테이너의 관리 기법을 연구한다.
본 연구는 H해운사에서 제공받은 Starcool사의 실제 냉동 컨테이너 운영데이터를 분석하였다. H사의 현장 전문가와 인터뷰를 통해 4가지 고장 알람 중 Critical 및 Fatal Alarm만 고장으로 정의하였고, 냉동 컨테이너 특성상 모든 변수를 사용하는 것은 비용측면에서 비효율을 초래하는 것을 확인하였다. 이에 본 연구는 특성 중요도 및 PCA 기법을 통한 냉동 컨테이너 고장 탐지 방법을 제시한다. 모델의 성능 향상을 위해 XGBoost, LGBoost 등과 같은 트리계열 모델을 통해 변수 중요도(Feature Importance)를 기반으로 변수 선택(Feature selcetion)을 하고 선택되지 않은 변수는 PCA를 사용하여 전체 변수의 차원을 축소시켜 각 모델별로 지도학습을 수행한다. 부스팅 기반의 XGBoost, LGBoost 기법은 본 연구에서 제안하는 모델의 결과가 62개의 모든 변수를 사용한 지도 학습의 결과보다 재현율(Recall)이 각각 0.36, 0.39씩 향상되는 되는 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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