'22년 중대재해처벌법과 항만안전특별법이 본격 시행되었다. 이에 대비하기 위하여 본 논문에서는 위험물 컨테이너에서 발생하는 안전사고를 사전에 방지하는 지능형 컨테이너 및 청소 로봇을 제안한다. 지능형 컨테이너 및 청소 로봇은 다음과 같은 기능을 수행한다. 첫째, 유해물질 감지 센서와 산소 센서 등을 통해 컨테이너 상태를 실시간으로 관리한다. 둘째, 유해물질 유출 및 산소 농도가 부족한 경우 위험 컨테이너로 변경 관리한다. 셋째, 컨테이너 내부 유해물질 청소를 위해 로봇을 호출하고 지능형 청소 로봇은 방제약품과 흡착포를 통해 컨테이너 내부를 청소한다. 넷째, 위험 컨테이너는 자동문 개폐관리 기능을 통해 유해물질 청소 완료 전까지 문을 폐쇄하여 안전사고를 방지한다. 본 논문은 제시한 기능을 통해 위험물 컨테이너에서 발생하는 작업자 질식사 등의 사고를 감소시키는 것을 목표로 한다.
최근 물류산업에 가장 중요한 부분인 컨테이너의 내부를 모니터링하여 보다 나은 물류시스템을 구현하고자 하는 노력이 많이 전개되고 있다. 본 논문에서는 지능형 컨테이너 시스템과 퍼지 논리를 이용하여 컨테이너 내부 상황을 인식하고 위험 상황을 판단할 수 있는 정보처리 시스템을 구현하였다. 지능형 컨테이너 시스템의 경우 모형 컨테이너에 ZigBee 노드를 부착하여 컨테이너 내부의 상태를 무선 환경에서 모니터링 할 수 있게 하였다. 또한 컨테이너 내부 상태에 대한 많은 데이터를 분석하여 내부 상황을 인식하고 위험 상황을 예측할 수 있는 정보처리 시스템을 퍼지 논리와 SCADA(Supervisory Control and Data Acquisition) 시스템인 InTouch를 이용하여 구현하였다.
디지털 트윈 기술은 다양한 산업에서 적용되고 있으며, 물류 산업에도 큰 영향을 미칠 것으로 예상되지만 컨테이너 터미널에서의 기술 도입은 제한적으로 발전하고 있다. 기존 선행연구를 검토한 결과 컨테이너 터미널을 대상으로 디지털 트윈 기술의 적용에 관한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 컨테이너 터미널에 디지털 트윈 기술 우선 적용 분야를 도출하기 위하여 AHP 분석과 IPA 분석을 실시하였다. IPA 분석을 통해 컨테이너 터미널의 디지털 트윈 기술 적용 분야 세부 요소의 도입 시급성을 분석한 결과 ATC, 지능형 CCTV, 컨테이너 야드가 최우선으로 컨테이너 터미널에 도입이 되어야 할 것으로 판단된다. 다음으로 VR/AR 장비, AYT, 스마트 컨테이너, 컨테이너 자동 순환 시설, 냉동·냉장 컨테이너 야드, 항만용 Wearable 디바이스, 스마트 부표의 순이며, AQC, Berth, AGV, ASC, Apron, 자동 계류기기는 점진적으로 도입이 필요할 것으로 판단된다. 마지막으로 OSS 장비, 인터모달 연계시설, 지능형 드론, 위험물 장치장은 상대적으로 도입 순위에서 후순위에 위치한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 기상청, 교통관리센터, GPS, 센서 등을 이용하여 화물의 이동 경로, 컨테이너의 화물 보관 상태를 관리하는 지능형 운송 모니터링 시스템인 ITMS(Intelligent Transport Monitoring System)을 제안한다. ITMS는 컨테이너 내부의 온도 및 습도에 대한 정보, 화물 차량의 위치 정보를 ITMS 서버에 전송하는 CIMS(Container Inner Monitoring System), 화물 차량의 위치정보로 도착 예정시간을 산출하여 CIMS에게 전달하는 TMM(Transport Management Module), 수집한 컨테이너의 온도 및 습도 정보를 이용하여 화물의 신선도를 점검하고 관리하는 FMM(Freight Management Module), 그리고 CIMS, TMM, FMM으로부터 전달받은 정보로 컨테이너 하역 장소를 선정하고, 화물에 대한 정보를 RFID 라벨로 출력하여 컨테이너에 부착하는 SMM(Stevedoring Management Module)로 구성된다. 제안하는 ITMS는 CIMS를 이용하여 화물의 상태를 수시로 점검할 뿐만 아니라, RFID 라벨로 빠르게 화물의 정보를 획득하고, 관리하는데 소용되는 시간을 단축할 수 있다.
최근 스마트항만을 구축하기 위해 ICT 기술이 적용된 물류 자동화, 항만 운영 자동화 등 다양한 기술이 개발 중이다. 하지만 항만 안전과 안전사고를 예방하기 위한 기술 개발은 부족한 상황이다. 이에 본 논문에서는 항만 내 컨테이너 적재 공간에서 발생할 수 있는 안전사고를 예방하기 위한 인공지능 기반 컨테이너 적재 안전관리 시스템을 제안한다. 이 시스템은 인공지능 기반 컨테이너 안전사고 위험도 분류 및 저장 기능과 실시간 안전사고 모니터링 기능으로 구성되어 있다. 이 시스템은 실시간으로 현장의 사고 위험도를 모니터링하며 이를 통해 컨테이너 붕괴사고를 예방할 수 있다. 제안된 시스템은 프로토타입으로 개발되어 직접 항만에 적용하여 시스템을 평가하였다.
본 논문은 유비쿼터스의 핵심 기술로 대두되고 있는 RFID를 이용한 항만 컨테이너 관리시스템을 개발하는데 목적을 둔다. 본 시스템은 컨테이너 자동식별을 위해 RFID 기술을 활용한 항만 게이트 자동화기술과 게이트와의 통신 및 컨테이너의 입출고 처리를 위한 웹 프로그램 기술, 그리고 항만 네트워크 플랫폼과 클레인 단말을 위한 무선 임베디드 라우터 기술을 기반으로 설계 및 구현 되었다. RFID를 이용하여 개발된 본 시스템은 향후 지능형 항만을 향한 항만 물류 관리 시스템의 주요소로 활용될 것으로 기대된다.
Demands for higher productivity in container terminal environments continues to escalate consideration of equipment upgrades. And then transportation of containers using the automated container crane becomes more and more important for productivity enhancements. Introducing a hybrid control architecture to the container crane, it provides a effective means to the automated operation of the container crane. This paper addresses the methodology for automation of container cranes. In addition, this paper proposes a new control architecture for the automated container crane and explains each component of that architecture. The control architecture is composed of a deliberative control layer, a sequencing layer, and a reactive control layer. The proposed architecture is applied to a dual-hoist double-trolley container crane.
본 논문에서는 컨테이너의 육상, 해상 수송간 안전운송을 위해 CSD 시스템에 기반한 응용 서비스 개발에 대해 기술한다. CSD 시스템에 기반하여 표준에 따른 응용 서비스 및 보안 서비스의 개발과 개발결과의 테스트 과정에 대해 기술하였다. CSD에 의한 보안기능 외에 운송중의 재난 예방을 위해 온도, 습도 및 충격센서를 이용한 컨테이너 화물 상태감시 기능도 개발되었다. 응용 서비스와 CSD 시스템간에 교환되는 메시지 기밀성을 위해 데스크탑 PC 이상의 시스템 환경과 8 bit CPU 환경에서 각각 RC5, AES-128 알고리즘에 따른 암/복호화 기능을 구현하였다. 암/복호화 시간에 대한 측정 결과, 두 알고리즘 모두 사용 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 이용한 운송 컨테이너 식별자 인식 시스템을 제안한다. 일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 글자의 색이 검정색 또는 흰색으로 이루어져 있는 특정이 있다. 이러한 특성을 고려하여 원 컨테이너 영상에 대해 검은색과 흰색을 제외하고는 모든 부분을 잡음으로 처리하기 위해 퍼지 추론 방법을 이용하여 식별자 영역과 바탕영역을 구별한다. 식별자 영역으로 구분 된 영역은 그대로 두고, 바탕 영역으로 구분된 영역 은 전체 영상의 평균 픽셀 값으로 대체시킨다. 그리고 Sobel 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 추출된 에지를 이용하여 수직 블록과 수평 블록을 검출 하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 이진화한다. 이진화 된 식별자 영역에 대해 검정색의 빈도수를 이용하여 흰바탕과 민바탕을 구분하고 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출 한다. 개별 식별자 인식을 위해 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 제안하여 개별 식별자 인식에 적용한다. 제안된 자가 생성 지도 학습 알고리즘은 입력층과 은닉층 사이의 구조를 ART-l을 개선하여 적용하고 은닉층과 출력층 사이에는 일반화된 델타 학습 방법과 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습 및 인식 성능을 개선한다. 실제 80 개의 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 식별자 추출 방법이 이전의 개별 추출 방법보다 추출률이 개선되었고 FCM 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘보다 제안된 자가 생성 지도 학습 알고리즘이 컨테이너 식별자의 학습 및 인식에 있어서 개선된 것을 확인하였다.색 문제를 해결하고자 하는 것이 연구의 목적이다. 정보추출은 사용자의 관심사에 적합한 문서들로부터 어떤 구체적인 사실이나 관계를 정확히 추출하는 작업을 가리킨다.앞으로 e-메일, 매신저, 전자결재, 지식관리시스템, 인터넷 방송 시스템의 기반 구조 역할을 할 수 있다. 현재 오픈웨어에 적용하기 위한 P2P 기반의 지능형 BPM(Business Process Management)에 관한 연구와 X인터넷 기술을 이용한 RIA (Rich Internet Application) 기반 웹인터페이스 연구를 진행하고 있다.태도와 유아의 창의성간에는 상관이 없는 것으로 나타났고, 일반 유아의 아버지 양육태도와 유아의 창의성간의 상관에서는 아버지 양육태도의 성취-비성취 요인에서와 창의성제목의 추상성요인에서 상관이 있는 것으로 나타났다. 따라서 창의성이 높은 아동의 아버지의 양육태도는 일반 유아의 아버지와 보다 더 애정적이며 자율성이 높지만 창의성이 높은 아동의 집단내에서 창의성에 특별한 영향을 더 미치는 아버지의 양육방식은 발견되지 않았다. 반면 일반 유아의 경우 아버지의 성취지향성이 낮을 때 자녀의 창의성을 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다. 이상에서 자녀의 창의성을 향상시키는 중요한 양육차원은 애정성이나 비성취지향성으로 나타나고 있어 정서적인 측면의 지원인 것으로 밝혀졌다.징에서 나타나는 AD-SR맥락의 반성적 탐구가 자주 나타났다. 반성적 탐구 척도 두 그룹을 비교 했을 때 CON 상호작용의 특징이 낮게 나타나는 N그룹이 양적으로 그리고 내용적으로 더 의미 있는 반성적 탐구를 했다용을 지원하는 홈페이지를 만들어 자료
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[게시일 2004년 10월 1일]
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