국가응급대응정보시스템(NERIS)개발의 일부인 수송안전정보부분은 최적수송경로제공시스템과 수송사고 조기 경보시스템으로 구분된다. 본 연구는 조기경보시스템을 구축하기 위한 것으로 유해화학물질을 수송하는 차량에 대하여 수송시 차량의 위치 및 위험출의 상태를 실시간으로 모니터링 함으로써 수송시 발생할 수 있는 유고에 따른 피해(화재, 폭발, 가스 유출 등)를 사전에 방지하거니- 조기 감지하는 것을 목적으로 한다. 본 인구는 CPS와 CDMA, GIS 기술을 통해 위험물 차량의 통행이 허용되어 있는 노선을 택하고 있는지 모니터링 할 뿐만 아니라 위험물 차량의 사고발생시점과 위치를 신속히 파악하여 긴급 대응할 수 있는 시스템을 개발하고 수행능력을 평가하여 실제 저용 가능성을 확인하고자 수행되었다 평가결과, 각 실험구간에서의 통신 정확도는 고속도로 구간 99$\%$, 일반국도 구간 96$\%$, 고지대 구간 97$\%$, 일반지대 구간 99$\%$, 지방부 구간 96$\%$, 도심부 구간 99$\%$, 터널구간 98$\%$로 나타나 개발된 시스템은 현실에 적용해도 문제가 없을 만큼 릎은 통신성공률을 기록하였다. 다만, 단점으로 나타난 것은 무건 통신망을 이용하는 PDA를 차량용 단말기로 채택하여 개발함에 따라 전용 안테나가 적은 지방부나 통신 음영지역에서는 차량용 단말기와 운영서버와의 통신에 문제가 나타난다는 한계가 있다 따라서, 향후 본 시스템의 상용화를 위해서는 지방부나 터널 등 통신음영지역에 단점으로 나타난 무선 통신의 한계를 극복 할 수 있도록 CDMA, DSRC, 무선데이터 등 다양한 통신기술의 복합적 활용 방안과 위험물 운송차량의 모니터링 목적에 맞는 전용 단말기 개발이 필요할 것이다. 또한, 현재 특별한 유해물질 관리체계 및 규약이 존재하지 않은 우리나라에서는 본 시스템을 통해 위험물 수송을 위한 지침으로의 활용방안에 관한 연구가 필요하다. 아울러, 개발된 시스템을 이용하여 위험뭍 차량관리 이외에도 특정 폐기물의 무단 방치 및 폐기 등의 불법적인 행위에 대한 자동단속이 가능하도록 서비스 분야의 전략적 확대 등 정책적 측면에서의 연구도 병행되어야 할 것으로 판단된다.
최근 기업활동의 일부로서 물류의 중요성이 급속히 부각되고 있고, 물류의 전략 개발과 모델링 방면에서 많은 연구가 진행되었다. 본 논문에서는 이산 사건 시스템을 기술하는 언어인 DEVS 형식론을 이용하여 물류 시스템의 성능을 측정하는 시뮬레이터를 구현한다. 본 논문의 대상 시스템은 다수의 차량을 이용하여 다수의 창고에서 다종의 물건들을 다수의 판매처로 운송하는 시스템이다. 각각의 창고에서는 판매처에서 요구한 물건들을 적재하여 판매처에서는 원하는 물건들을 하차하고 정해진 시간 내에 배달되는지를 검증한다. 모델링된 시스템을 시뮬레이션화하기 위해 DEVSim++를 이용한다. DEVSim++는 DEVS 형식론을 C++ 언어로 표현한 것이다. 여러 가상의 데이터로 시뮬레이션한 결과 적절히 동작하는 것을 알 수 있었다. 향후 모델을 확장해서 전국적인 규모에서 시뮬레이션할 수 있는 무류 시뮬레이터를 구현하면 물류 관련 업무에서 필수적으로 쓰일 도구가 될 것이다.
트럭은 상대적으로 낮은 운송비용과 그 운영의 탄력성 때문에 화물 운송에 가장 널리 이용되는 교통 수단이다. 그러나 전체 교통량에서 트럭교통이 차지하는 비율이 높은 곳에서는 심각한 안전 문제를 일으킬 수 있다. 트럭사고는 다른 차량간의 사고보다 더 심각한 부상이나 사상자를 야기 시킬 수 있다. 따라서, 트럭 교통과 관련된 안전 문제는 교통 시스템을 운영, 관리하는 공공부분과 이러한 시스템을 이용하는 일반 운전자에게 있어 중요한 문제이다. 본 연구에서는 트럭관련 사고 자료를 이용하여 교통 조건에 따른 사고 형태를 조사하고 통계기법을 사용하여 현장에서 조사된 사고 요인들 중 어떤 것이 가장 큰 트럭관련 사고 요인인지를 분석한다. 이 연구를 위한 자료는 TASAS의 database를 이용하였다. 중요 사고 요인이 분석이 되면, 효과적이고 효율적인 트럭 관리 전략에 대해 논의해 볼 수 있다.
최근 산업, 무역 및 유통 기업들은 수 많은 물류 자원에 IT 기술이 도입되어 운용되고 있다. 이러한 기업들은 물류 비용을 절감하기 위해 자동차 생산 분류와 물류 수송 부분으로 이어진다. 물류 분야 중 자동차 생산 분류에 선재 관리를 통해 기업과 기업으로 서로 운송되어 분류되어 있으며, 차량 선재 분배를 위해 POS에서 나온 데이터를 바코드를 사용하게 된다. 그러나, 이러한 선재의 문제점은 작업자의 분류지를 일일이 보면서 확인을 통해 작업을 하고 있으며, 작업자의 누락 혼합 발생된 물류 납품시 타사 기업으로 선재의 혼합, 누락 등으로 2차적 피해가 발생하게 된다. 따라서, 본 연구에서는 차량 선재의 분류에 대한 2D 스캐너 기반의 프로세서와 시스템을 포함하고 선재 물류 분류 장치를 통해 특성을 설계하고 현장을 개선하고자 한다.
코로나 팬데믹 이후 컨테이너 터미널 내 혼잡도 증가에 따라 반출입 차량 작업 대기 및 체류시간이 급증하여 반출입 작업 비효율이 극심한 실정이다. 이에 항만 당국은 반출입예약시스템(Vehicle Booking System; VBS)을 구축하여 시범운영 중에 있으나 이해관계자 간 정보공유 문제 및 컨테이너 운송 주체의 미온적 참여 등으로 인해 개선효과가 뚜렷하지 않다. 따라서 본 연구에서는 반출입 차량의 작업 대기 및 체류시간 문제의 해결을 위한 기초자료로써, 딥러닝 기반의 반출입 차량 체류시간 예측 모형을 제시하였다. 실제 컨테이너 터미널의 반출입 운영 데이터를 통해 제시한 예측 모형을 실험하고 실제 데이터와 비교하여 예측 정확도를 검증한 결과 제시한 예측 모형이 높은 예측 정확도를 보이는 것을 확인하였다.
ITS중 첨단화물운송시스템(Commercial Vehicle Operations : CVO)는 ITS, GPS 기술을 이용하여 화물차량의 위치 및 상태정보를 실시간으로 제공하여, 즉각적인 작업지시 등을 통해 차량의 운행효율을 제고시키고 전자문서 서비스 등과 연계 하여 화물유통 전반을 효율적으로 관리할 수 있는 체제이다. 본 논문에서 화물 위치 및 화물 인식 시스템 중 거점(항만)의 자동게이트시스템을 제안한다. 단거리전용무선통신방식(DSRC)를 사용하여 자동게이트시스템을 구현한다. 여기서 DSRC는 차량에 탑재하는 OBE와 노변 기지국(RSE)사이에 무선통신방식이다. 특히 항만의 자동 게이트 시스템 구축에 있어서 실질적으로 사업의 적용성을 검토해 본 것으로 향후 구축된 각종 물류 단지 및 대단위 물류시설에는 국제 표준이 적용된 본 연구결과를 이용하여 구축하므로 통합 물류망이 완성될 수 있을 것이다.
이 논문은 선박안전법시행규칙 제5조 제9호에 규정된 임시승선자의 연혁과 현황을 살펴보고, 외국의 입법례를 참고하여 개선방안을 제시하였다. 2015년 해양수산부장관은 농산물 수산물 가축 운송차량 등의 운전자를 임시승선자로 규정한 선박안전법시행규칙 제5조 제9호는 여객선에만 적용되고 화물선에는 적용되지 않는다는 유권해석을 내렸다. 이러한 유권해석은 전통적 해석방법론 뿐만 아니라 오늘날 일반적으로 통용되는 해석방법론에도 부합하지 않기 때문에 근거가 부족하고 설득력이 없어 보이며, 이 방법론에 따르면 선박안전법시행규칙 제5조 제9호는 여객선뿐만 아니라 화물선에도 적용될 수 있다. 또한, 로로화물선의 경우 선원과 동승하여 생활하는 선원의 가족이나 선박소유자 등은 임시승선자로 인정하더라도 승선인원의 안전과 선박의 안전운항에 문제가 없다고 하면서도, 화물관리인은 임시승선사로 인정하지 않는 것은 형평성에도 어긋날 뿐만 아니라 논리적 모순이 있다. 따라서 불필요한 논쟁과 송사를 피하기 위해서는 법률개정을 통한 입법론으로 개선방안을 마련하는 것이 바람직하며, 우리나라에서 운송되는 화물의 특수성이나 선박 운항의 특수성과 물류시스템의 현황을 반영하고, 자의적인 해석이 아니라 일반인의 상식적 판단에 따른 객관적 기준을 제시하기 위해서는 선박안전법시행규칙 제5조 제9호는 "화물의 특성상 특별한 관리가 필요한 농산물 수산물 운송차량, 가축 운송차량 및 폭발성 인화성 물질 운송차량의 화물관리인(운전자는 화물관리인을 겸할 수 있다)"으로 개정하여야 한다.
다수의 승객을 운송하는 도시철도 전동차는 도시 철도교통시스템의 핵심이다. 따라서 차량의 동적성능이 확보가 차량 안전 확보 및 승객서비스 차원에서 선행되어야 한다. 철도차량의 진동, 승차감과 같은 동적거동은 현가시스템 구조 및 현가요소에 따라 크게 영향을 받는다. 철도차량의 현가시스템은 윤축과 대차간 1차현가시스템, 대차와 차체간 2차현가시스템으로 구성되어 있다. 본 논문에서는 국내에서 운용되고 있는 전동차 현가구조에 따른 전동차의 동적거동에 대하여 분석하고자 한다. 현가구조가 상이한 2종류의 전동차에 대하여 실제 선로에서 동일 주행조건으로 주행시험을 수행하였으며 차량의 진동을 계측하였고 진동과 승차감, 진동감쇠율과 같은 동적거동 특성을 분석하였다. 시험결과, 차체 진동성능은 좌우방향은 B대차가, 상하방향은 A대차가 상대적으로 우수하게 나타났다. 승차감은 전반적으로 A대차가 B대차에 비하여 우수하게 나타났다. 진동감쇠율을 보면, 1차현가시스템은 고무스프링이 적용된 A대차에 비하여 코일스프링이 적용된 B대차의 진동감쇠 성능이 우수하며 2차현가시스템은 코일스프링에 비하여 공기스프링이 적용된 A대차의 진동감쇠 성능이 우수하다. 본 논문의 결과는 향후 철도차량 신차 설계 과정에서 현가구조 설계 및 현가요소 선정 시, 유용한 자료로 활용될 것이라 기대된다.
For an automated transportation system like PRT(Personal Rapid Transit) system or IVHS, an efficient vehicle-merging algorithm is required for smooth operation of the network. For management of merging, collision avoidance between vehicles, ride comfort, and the effect on traffic should be considered. This paper proposes an unmanned vehicle-merging algorithm that consists of two procedures. First, a longitudinal control algorithm is designed to keep a safe headway between vehicles in a single lane. Secondly, 'vacant slot and ghost vehicle' concept is introduced and a decision algorithm is designed to determine the sequence of vehicles entering a converging section considering energy consumption, ride comfort, and total traffic flow. The sequencing algorithm is based on fuzzy rules and the membership functions are determined first by an intuitive method and then trained by a learning method using a neural network. The vehicle-merging algorithm is shown to be effective through simulations based on a PRT model.
현재 국내 항만에서의 작업은 대부분 수작업으로 진행되기 때문에 다양한 안전사고 발생과 시간 및 비용 등의 손실이 우려된다. 이를 해소하고자 최적경로 알고리즘을 이용한 AGV 차량 및 자동화 크레인으로 무인 스마트 항만을 제안한다. RFID 인식으로 컨테이너의 정보를 확인하고, 각 경로의 노드 정보가 담긴 QR 코드 인식을 통해 최적으로 목적지에 달성하는 것이 핵심이다. 본 논문은 이러한 기능으로 시간 및 비용 절감, 효율 상승과 인명피해 및 안전사고 예방을 목표로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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