최근 RFID(Radio Frequency Identification) 기술은 사물에 대한 자동적인 인식을 가능케 함으로써 물류, 의료, 식품관리 등과 같은 분야에 적용되고 있다. 부하 분산은 과부하 상태인 노드로부터 부하가 적은 노드로 작업 부하를 이동시켜 시스템의 확장성을 향상시키는 기본 기술이다. 시스템의 부하를 예측하기 어렵고 부하량의 편차가 큰 경우에는 적응적 부하 분산이 효과적인 것으로 알려져 있다. RFID 미들웨어는 많은 수의 리더로부터 수신된 태그 정보를 효율적으로 처리하기 위하여 기존의 부하 분산기술이 도입될 필요가 있다. RFID 시스템이 부하량을 예측하기 힘들고 편차가 큰 환경에 적용될 경우 실행시간에 시스템의 전체 부하량에 따라 적합한 정책으로 변경할 수 있는 적응적 부하 분산 기법을 사용하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 RFID 미들웨어에 적응적 부하 분산 기법을 도입하기 위한 접근 방법과 결과를 제시한다. 먼저 RFID 미들웨어의 작업 부하 모델을 결정한다. 그리고 부하 모델을 바탕으로 다양한 부하 분산 정책을 시스템의 부하 상태 별로 적용하여 시스템의 부하 상태에 적합한 부하 분산 정책을 선택한다.
현재 세계의 항만은 중국 효과 및 세계 물동량의 지속적인 증가로 인해 항만 체증은 갈수록 심화되고 있다. 선사는 선박대기 시간비율과 재항시간 등의 항만 서비스품질(QoS :Quality of Service)을 기항지 터미널로 선택하기 위한 평가기준으로 활용한다. 본 논문에서는 최근 신성장 산업의 기반 기술로 급부상하고 있는 RFID(Radio Frequence Identification) 기술을 항만 운영시스템에 활용하여 선사가 요구하는 항만 QoS을 보장하는 방안에 대해 제안한다 RFID 기술을 터미널 운영에 적용함으로써 트윈리프트 갠트리크래인(Twinlift Gantry Crane) 및 야드트랙터(Yard Tract) 둥의 생산성을 향상시켜 양$\cdot$적하 시간을 단축함으로써 전체 항만물류의 리드타임을 줄일 수 있다. 본 논문의 목적은 RFID기반의 RTLS(Real Time Location System)을 활용한 터미널 간의 상호협약을 통해 항만 QoS가 보장되는 유비쿼터스 항만(U-port)의 새로운 비즈니스 모델을 제안하고 그 구축 방안에 초점을 둔다.
공급망의 물류흐름을 최적화하기 위해 여러 차고지를 기점으로 차량들이 다수의 적하와 하역장소를 거쳐 차고지로 돌아오는 최적의 배송경로를 계획하는 기존의 최적화모형 연구는 정수계획법(IP)에 기반을 둔 MDPDPTW(Multi-Depot Pickup and Delivery Problem with Time Windows) 모형이 있다. 이에 관한 연구들은 차고지의 차량들을 대상으로만 배송경로를 계획하기 때문에 운행 중인 차량을 고려할 때보다 효과적인 배송경로계획에 한계가 있다. 본 연구는 효과적인 공급망관리를 위하여 여러 차고지의 차량은 물론, 유비쿼터스 환경에서 배송화물과 운행 중인 차량상황을 포함한 배송상황을 기반으로 최적의 배송경로를 계획하는 IP기반 최적화모형인 u-MDPDPTW 모형을 제안하는데 그 목적이 있다. 또한, 기존 MDPDPTW 모형과 본 연구의 u-MDPDPTW 모형의 비교실험을 통하여 u-MDPDPTW 모형의 효과와 유용성을 보인다.
혁신도시 건설이 자립형 지방화를 통한 국가경쟁력 강화라는 방향성에서 지역전략산업 중심의 연계방안 마련이 핵심적 과제가 될 수 있다. 본 연구는 경북 혁신도시를 사례로 혁신도시와 연계한 경북의 지역전략산업 중심의 산학연계 구축방안 모색을 통하여 지역산업 육성전략을 제시하고자 한다. 이전공공기관과 지역산업간 연계분석과 지역전략산업 중심의 혁신도시 연계방안을 제시하였다. 연계방안에서는 경북의 전략 및 선도산업인 전자정보기기, 신소재부품, 생물한방 문화관광, 친환경에너지 등의 산업별 특성에 기반한 클러스터 구축방안을 제시하였다. IT BT산업과 같이 기술발전 속도가 빠른 산업분야의 경우 구미 혁신클러스터 추진단 및 경북지역 주요 혁신지원기관과 연계한 관련 주체간 지리적 인접을 통한 상호 연계협력이 필요하며, 자동차부품 기계 철강산업과 같은 성숙 기술분야는 기존 클러스터의 육성을 위한 교통 물류지원 등 인프라 강화가 핵심과제이다. 경제권의 광역화와 광역클러스터화에 따른 광역경제권 단위의 산업클러스터 육성도 새로운 과제이다.
생체시료 및 환경시료에서 법과학분야에서 많이 다루어지는 유해화학물질의 효과적인 동시 스크리닝을 위해 HPTLC 및 GC/MS를 이용하여 분석한 후 데이터베이스를 구축하여 검색자료로 활용하고자 하였다. HPTLC 시스템을 이용하여 농약류 160종, 화공약품류 34종, 폭약류 39종 총 233종의 표준품에 대해 $R_f$치 및 UV 스펙트럼을 측정, database화 하였으며 또한 GC/MS를 이용하여 농약류 112종, 화공약품류 31종, 폭약류 17종, 휘발성 유기화합물류(VOCs) 57종 총 217종의 표준품에 대해 RT 및 특성질량이온들을 측정, dataobase화 하여 library를 구축하였다.
본 연구는 키워드 네트워크 분석에 사용되는 텍스트마이닝과 의미연결망 분석 방법을 활용하여 블록체인의 산업 활용 분야로 언론 및 정부 발표에서 언급되고 있는 '금융', '에너지', '물류'를 언급한 기사들을 비교 분석하였다. 블록체인 적용이 언급된 산업 분야별로 기사의 내용 및 키워드의 차이를 파악하고 비교 분석하는 것을 목적으로 하였다. 2017년 1월부터 2018년 7월까지 언론에서 보도한 총 43,093건의 기사를 Python BeautifulSoup을 이용하여 네이버 뉴스에서 수집하였고, 세 용어의 상호 중복을 제거하기 위한 정제 작업을 수행하였다. 이후 키워드 간 네트워크 분석을 위해 텍스톰(Textom)과 UCINET을 이용하여 세 용어에 대한 텍스트마이닝과 의미연결망 분석을 진행하였다. 분석 결과, 세 용어는 모두 '기술' 측면에서는 유사한 단어들이 있었으나, '정부 정책'이나 '산업'측면의 이슈 등에서 내용적 차이가 있었다. 또한 빈도 및 중심성에 있어서도 차이가 있음을 확인할 수 있었다.
RFID는 비접촉식 무선 인식 기술로서 유통, 물류 분야 및 산업전반에서 바코드를 대체할 기술로 주목을 받고 있다. RFID의 많은 장점에도 불구하고 본격적으로 실용화되기까지는 극복해야할 문제들이 있다. 그 중에서 가장 중요한 것은 사용자 정보 보호 문제 해결이다. 보안 기능이 없는 RFID 시스템은 개인의 신상정보가 노출이 되는 등 사용자의 프라이버시가 유출되는 위험을 갖게 된다. 본 논문에서는 보안 문제를 해결하기 위한 RFID 시스템 상호 인증 프로토콜을 제안한다. 안전한 인증 프로토콜을 통하여 태그에게 동적 ID를 제공함으로써 사용자의 프라이버시를 보호하는 것을 목적으로 한다. 백엔드, 리더, 태그 사이의 전송되는 정보는 태그의 ID와 직접적인 연관성이 없고, 일방향 해쉬함수를 이용하여 인증을 수행함으로써 송수신되는 정보를 이용하여 공격자가 테그의 정보를 획득할 수 없도록 한다.
본 연구에서는 반복되는 동하중에 의한 구조물 상부바닥에 나타나는 균열에 대한 연구를 수행하였다. 물류 센터 상층 바닥슬라브에 균열발생 원인으로 의심되는 지게차의 진동이 향후 운영상에 문제가 되고 있다. 따라서 본 연구에서는 주요지점에서 지게차의 운행/적하차시 발생하는 진동을 측정 및 분석 하였다. 측정된 진동을 바탕으로 진동허용규제치와 비교분석한 결과, 허용규제치를 초과하는 과도진동으로 판명되어 구조적 균열의 원인을 규명하였다. 또한 측정 결과 값을 바탕으로 범용 유한요소모델링 및 해석을 통해 진동저감을 위한 영향성을 평가하였다. 이에 따른 대책방안을 제시하였으며, 대책 안 시공 후 진동저감효과를 검증할 수 있었다.
본 논문에서는 소규모 창업자를 위해 기업내부의 통합정보시스템을 구축하여 물류, 창고, 자재관리에 초점을 맞춘 웹 ERP시스템을 구축하였다. 본 논문에서 제안한 시스템은 모듈로 분리되어 쉽게 수정 및 추가가 가능하고 이동성 확장을 위해 모바일 인터페이스도 구축하였다. 본 논문에서 구축한 ERP시스템 ShopE.R는 기업의 업무 프로세스 변화에 따라 유연하게 변화할 수 있도록 구성된 솔루션이다.
최근 교통 물류 분야에서도 유비쿼터스 환경의 정보수집체계 및 이를 응용한 서비스 개발의 필요성이 매년 높아지고 있다. 프로브 차량과 무선통신기술을 활용한 교통정보 수집체계는 그 대표적인 사례로 차량의 기종점 자료를 이용하여 시간대별 OD를 산정하는 것이 가능하다. 그러나 프로브 차량 정보를 활용하여 산정된 OD는 시간적 공간적으로 변동되는 표본OD이기 때문에 이를 정적OD로 전환하기 위해서는 수집정보를 집적하여 적정 표본율을 산정하고, 표본OD를 전수화하는 과정이 필요하다. 본 연구는 제주시를 대상으로 수집된 실제 데이터를 표본OD 산정 및 전수화 알고리즘에 적용하여 표본OD를 산정하고 이를 전수화하였다. 각 링크별 관측교통량과 배분교통량과의 오차를 비교 검토한 결과 링크별 관측교통량 과 배분교통량의 평균 오차율은 22.9%, 상 하위 10%의 이상 자료를 제거한 후의 평균 오차율은 17.6%로 각각 나타났다. 본 연구는 기존OD가 존재하지 않는 지역에서 프로브 차량의 경로정보를 활용하여 정적OD를 산정하였다는 점과 적정 오차율 내 수렴을 위한 적정 표본율을 제시하였다는 점에서 그 의의를 찾을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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