• Pallet News
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• s.75
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• pp.42-45
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• 2014

• Pallet News
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• s.78
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• pp.52-55
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• 2015

• Pallet News
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• s.74
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• pp.57-60
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• 2014

• Pallet News
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• s.71
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• pp.42-45
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• 2013

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2007.12a
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• pp.309-310
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• 2007

컨테이너터미널의 Gate는 컨테이너의 출입구를 의미하는 것 외에 컨테이너 정보의 최초 입력점이라는 중요한 의미를 가지고 있다. 따라서 컨테이너 정보의 정확한 습득을 위해 다양한 컨테이너 변호 인식방법이 사용되고 있으며, 이러한 적용방법에 따라 Gate의 생산성에도 많은 차이가 발생하고 있다. 최근, 정부의 u-IT사업추진에 따라 적용되기 시작한 RFID를 이용한 Gate자동화 방식은 기존시스템에 대한 새로운 접근을 요구하게 되었다. RFID를 이용함에 따라 각 시스템의 단점을 보완하는 정성적 이점과 더불어 정량적 생산성 향상이라는 기대치도 높아지게 되었다. 따라서 본 연구에서는 RFID를 이용한 Gate 자동화 시스템과 기존의 Gate시스템과의 생산성 차이를 시뮬레이션을 통해 검증함으로써 RFID 방식의 Gate를 고려하고 있는 컨테이너터미널에 관련된 정보를 제공하고자 하였다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.195-202
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• 2004

일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 변형될 수 있기 때문에 일정한 규칙으로 찾기는 힘들다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 검출된 에지 정보에서 영상획득 시 외부 광원에 의해 수직으로 길게 발생하는 잡음들을 퍼지추론 방법을 적용하여 제거한 후에 수직 블록과 수평 블록을 검출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 이진화 한다. 이진화된 식별자 영역에 대해 검정색의 빈도수를 이용하여 흰바탕과 민바탕을 구분하고 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출한다. 추출된 개별 식별자의 인식은 개선된 퍼지 RBF 네트워크를 제안하여 적용한다. 제안된 퍼지 RBF 네트워크는 퍼지 C-Means 알고리즘을 중간층으로 적용하고 중간층과 출력층 간의 학습에는 일반화된 델타 학습 방법과 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습 성능을 개선한다. 실제 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 식별자 추출 방법보다 제안된 식별자 추출 방법이 개선되었고 기존의 퍼지 RBF 네트워크 보다 제안된 퍼지 RBF 네트워크가 컨테이너 식별자의 학습 및 인식에 우수함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.1088-1089
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• 2023

컨테이너선의 컨테이너 유실이 빈번한 상황 속에서 이를 방지하고자 유실에 영향을 미칠 수 있는 분야 3 가지를 선정했다. 센서 최적화 알고리즘, 턴버클 회전 감시, 컨테이너 외부에 작용하는 힘의 합이 3 가지를 합하여 컨테이너 유실 방지를 위한 연구를 진행했다. 센서 위치의 최적화를 통해 총 컨테이너의 20%만 센서만 부착하여도 모니터링이 가능하여지도록 만들어 물리적, 경제적 비용을 절감할 수 있다. 이를 토대로 부착된 카메라를 통해 턴버클의 풀림을 관측하여 선원의 감시구역을 35% 정도 줄여주며, 라싱에서 지탱할 수 있는 상태의 범위를 넘어서는 식을 통해서 컨테이너의 유실 가능성이 어느 정도인지 확인이 가능해지도록 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.337-338
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• 2023

컨테이너 해상 유실 사고는 매해 적지 않은 수로 발생하고 있으나 기존에는 사후적 대응, 사전 대응 관점의 대응책들이 대부분이다. 그렇기에 항해 간 컨테이너 유실에 대한 모니터링이 필요한데, 선원들이 항해하는 선박에 적재된 수천 개의 컨테이너를 일일이 들여다보거나 모든 곳에 센서를 부착해 감지하는 것에는 물리적, 경제적 한계가 존재한다. 본 연구는 선박에 적재된 컨테이너들을 3차원 좌표 화하여 선박의 경사시험에서 모티브를 가져와 일정 정도의 기울기를 선박에 적용하였을 때, 기울기 중심을 기준으로 회전운동이 가장 큰 좌표에 해당하는 컨테이너들을 K-평균 군집화를 통해 최적화 위치로 선정하여 센서 위치를 최적화시켜 효율적인 컨테이너 유실 감지를 위한 기반을 마련한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.419-421
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• 2017

최근 서버 가상머신의 단점을 보완하고 클라우드 컴퓨팅 서비스의 민첩성을 향상시키기 위해서 공유 환경 각각의 운영체제 위에 애플리케이션이 동작하는 대신 공통으로 사용하는 운영체제를 공유하는 컨테이너 기술이 부각되고 있다. 그러나 여러 컨테이너 노드를 사용자가 동시에 제어, 운용하는데 있어서는 시스템 운용 복잡도가 높고 어렵다. 이를 해결하기 위해 Kubernetes, Swarm, Mesos와 같은 다수의 컨테이너 노드를 통합 배포 및 제어 할 수 있는 컨테이너 오케스트레이션 기술이 등장하였다. 본 연구에서는 더 나아가 컨테이너 서비스의 워크로드 형태에 따라 적합한 컨테이너 오케스트레이터를 선택하고 컨테이너 클러스터 서비스를 통합 운영 할 수 있는 기술을 개발하였다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.490-494
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• 2003

운송 컨테이너의 식별자를 추출하고 인식하는 것은 컨테이너 식별자들의 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부의 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 어렵다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, Canny 마스크가 적용된 영상에서 수직·수평 히스토그램을 적용하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출한다. 추출된 컨테이너의 식별자 영역을 삼각형 타입의 퍼지 이진화 방법을 적용하여 이진화하고 이진화된 컨테이너 식별자 영역을 윤곽선 추적 알고리즘으로 개별 식별자를 추출한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 실제 컨테이너 영상에 적용한 결과, 기존의 방법보다 컨테이너의 식별자 추출에서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.