컨테이너 터미널의 경쟁력을 높이기 위해서는 터미널 생산성 향상이 중요한 요소라고 할 수 있다. 이러한 생산성에 영향을 줄 수 있는 요인은 다양하다. 그 중 야드이송장비의 경우, 특정 선석크레인(QC, Quay Crane)에 야드트랙터(YT, Yard Tractor)가 고정 할당되는 방식에서 타수 QC들의 작업을 처리하는 풀링 방식으로 전환하여 YT의 생산성을 올리고 있다. 현재 국내 터미널에서도 YT 풀링을 도입하고 있는 실정이다. 하지만 아직 적절한 풀링 범위 및 효과적인 YT 할당 계획에 대한 노력은 부족한 실정이다. 본 논문에서는 YT 풀링 운영을 더 효율적으로 할 수 있도록 YT 풀링이 담당할 작업범위 결정에 미치는 요인의 도출과 상황에 따른 YT의 작업할당 모형에 대해서 제시하였다.
컨테이너 터미널에서는 컨테이너 물류에 대해 총제적인 활동을 원활하게 유지하기 위해서는 시스템은 필수불가결한 요소라고 볼 수 있다. 시스템을 개발, 구축하여 효과적으로 하역작업을 원활한 컨테이너 운송을 지원함으로서, 효과적인 작업환경에 생산성 향상과 만족스러운 고객서비스를 통한 고객유치 및 물량확보가 가능하고, 효율적인 터미널 운영이 가능하다.
컨테이너터미널의 증가로 터미널 물량이 분산되어 기존 물동량 보존과 새로운 물동량 유치 경쟁이 치열해지고 있으며 이에 터미널 물동량 처리 능력과 유치에 다양한 방법을 모색하고 있다. 컨테이너터미널은 물동량처리 능력을 향상시키기 위해서 최신 장비 확충과 최신 터미널 시스템 개발을 통해 터미널의 생산성 향상과 효율성 극대화에 노력을 기울이고 있다. 컨테이너터미널의 생산성 향상에 영향을 줄 수 있는 요인은 다양하게 존재 한다. 그중 야드 이송장비의 경우, 특정 선석크레인(GC, Gantry Crane)에 야드 트랙터(YT, Yard Tractor)가 고정 할당되는 방식에서 다수 선석크레인(GC, Gantry Crane)에 야드 트랙터(YT, Yard Tractor)가 적절하게 분산 할당 방식으로 처리하는 Pooling System으로 전환하게 되면 터미널 생산성과 YT의 가용성을 높일 수 있다. 컨테이너터미널에서 생산성 지표가 되는 KPI는 GC 생산성이고 GC 생산성은 물리적인 GC 작업 속도를 넘어설 수 없기에 Pooling System 적용하여 생산성을 높이는데 의미와 효과는 크다. 본 논문에서는 컨테이너터미널에서 생산성 향상을 위해 이송장비 운영을 더 효율적으로 할 수 있도록 Pooling System 알고리즘을 제시하고 실제로 컨테이너터미널에 적용하여 Non Pooling System과 Pooling System 생산성을 비교하였다. 이송장비 풀링시스템을 도입하여 타 터미널에 비해 생산성을 향상함으로써 터미널 비즈니스에 있어 지속적인 서비스 질과 수익성 향상을 위한 필수불가결한 요소가 될 수가 있다.
정보검색 시스템 평가를 위한 한글 테스트 컬렉션인 한텍(HANTEC) 테스트 컬렉션 2.0이 배포되었다. 한텍 2.0은 12만건의 문서 집합과 50개의 질의 집합, 그리고 각 질의에 대한 적합성 정보로 구성되어 있다. 테스트 컬렉션에서 중요한 부분 중의 하나인 적합성 정보가 한텍에서는 풀링(pooling) 방법으로 구축되었다. 보다 더 정확한 정보검색 시스템의 평가를 위해서는 무엇보다도 정확한 적합성 정보가 중요하다. 따라서 현재 구축된 12만건 중 2만건을 대상으로 풀링방법이 아닌 수동방법으로 적합성 정보를 재평가함으로서 풀링방법의 유용성과 현재 배포된 한텍 테스트 컬렉션의 정보검색 평가용으로서의 유용성 여부를 확인 하고자 한다. 수동 적합성 정보판정를 위한 도구를 만들었으며 적합성 판정 기준을 정하여 적합성을 판정하였다. 한텍과의 적합성 정보 비교 평가를 함으로서 풀링방법 및 현재 배포된 한텍 적합성 정보의 유용성을 비교 확인 하였다. 앞으로 2만 데이터에 대한 수동 적합성 판정 결과를 이용한 정보검색 시스템 신뢰도 측정에도 사용될 수 있을 것이다.
본 연구의 목적은 컨테이너터미널에서 이송장비를 이용한 GC생산성을 극대화하기 위해서 GC가 대기하는 일이 업도록 이송장비의 운반 작업이 원활히 이루어져야 하고, 수동 컨테이너 터미널의 Non Pooling System과 자동 컨테이너터미널에서 Pooing System의 이송장비 할당 알고리즘을 제시하고 실제로 적용하여 컨테이너터미널 생산성 향상의 차이를 비교 분석 제시한다.
터미널의 경쟁력 제고, 터미널 생산성 향상이 중요한 요소라고 할 수 있다. 이러한 생산성에 영향을 줄 수 있는 요인은 다양하다. 그 중 야드 이송장비의 경우, 특정 선석크레인(QC, Quay Crane)에 야드 트랙터(YT, Yard Tractor)가 고정 할당되는 방식에서 다수 QC들의 작업을 처리하는 풀링 시스펨 방식으로 전환으로 터미널 생산성과 YT의 가용성을 높일 수 있다.
완전 참조 영상 화질(full-reference image quality assessment, FR-IQA)측정의 풀링 과정에 있어서, 한 영상의 전역 화질은 각 국부 패치의 측정된 화질값들로부터 측정된다. 그러나 한 영상의 전체 화질 값을 예측함에 있어서 국부 패치의 종류, 왜곡 타입, 왜곡의 인지 민감도, 국부 패치의 관심 집중(saliency) 정도에 따라 국부 패치가 전체 영상에 기여하는 왜곡의 정도가 다를 수 있다. 그 결과, 계산된 국부 패치 화질값에 대한 가중치 풀링 방법이 기존 FR-IQA 방법에서 고려되었다. 본 논문은 기존 FR-IQA 방법에서 고려되지 않은 시각인지시스템의 특성인, 광적응 효과 와 시각 관심 집중 효과를 고려한 새로운 가중치 풀링 방법을 제안한다. 실험 결과, 기존 FR-IQA 방법에 적용될 경우 예측 성능을 향상시킴을 확인하였으며, 이는 제안하는 가중치 풀링 방법은 사람의 시각인지 특성을 효과적으로 반영하기 때문으로 사료된다.
최근 컨테이너 터미널의 생산성 향상을 위한 자동화가 국내외에서 활발히 이루어지고 있다. 이에 따라 자동화 컨테이너 터미널의 주요 자원을 효율정으로 운영하는 방안에 대한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 자동화 수평 장치장을 대상으로 ATC 작업 할당 휴리스틱과 YT 배정 휴리스틱을 조합하여 시뮬레이션으로 평가해 본다. 더불어 효율적인 장치 전략과 YT 풀링 범위를 알아보고자 한다. 실험 결과 연구되는 본선 작업들을 두 기의 ATC가 하나씩 번갈아 가며 수행하도록 컨테이너를 분산 장치하고 ATC의 작업 예상 완료 시각을 고려하여 마감 시각이 가장 빠른 작업을 우선 처리하는 작업 할당 휴리스틱과 터미널 전체에서 가장 먼저 올 수 있는 YT에 작업을 배정하는 휴리스틱 조합이 가장 효율적 이었다.
본 논문에서는 이진영상과 이진커널을 사용하여 컨볼루션, 풀링, ReLU 연산을 수행하는 이진 CNN 연산 알고리즘을 제안한다. 256 그레이스케일 영상을 8개의 비트평면으로 분해하고, -1과 1로 구성되는 이진커널을 사용하는 방법이다. 이진영상과 이진커널의 컨볼루션 연산은 가산과 감산으로 수행한다. 논리적으로는 XNOR 연산과 비교기로 구성되는 이진연산 알고리즘이다. ReLU와 풀링 연산은 각각 XNOR와 OR 논리연산으로 수행한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘의 유용성을 증명하기 위한 실험을 통해, CNN 연산을 이진 논리연산으로 변환하여 수행할 수 있음을 확인한다. 이진 CNN 알고리즘은 컴퓨팅 파워가 약한 시스템에서도 딥러닝을 구현할 수 있는 알고리즘으로 스마트 폰, 지능형 CCTV, IoT 시스템, 자율주행 자동차 등의 임베디드 시스템에서 다양하게 적용될 수 있는 시스템이다.
항만 터미널 내에서 컨테이너의 이동을 위해 야드 트랙터와 크레인 차량을 이용한다. 차량의 빠른 배치를 통한 효율적인 처리를 위해 차량의 위치정보가 중요한 요소로 떠오르고 있다. 현재 대부분의 항만 터미널에서 차량의 위치 정보는 해당 차량이 마지막으로 발생시킨 이벤트를 기반으로 하여 추정하나 차량이 발생시키는 이벤트는 발생 빈도가 낮으며 추정하는 위치 오차가 크게 발생하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 차량의 위치를 측정하기 위한 무선 통신 기반 실시간 위치 측정 시스템을 제안한다. 항만 터미널 환경은 컨테이너의 적재로 위치 측정 오차가 크게 발생한다. 이를 해결하기 위해 항만환경에 적합한 하드웨어를 설계 및 구현하고 항만 터미널의 추가적인 문제를 해결한 향상된 다단계 위치 측정 기법을 적용하여 위치 정보의 정확도를 향상시켰다. 제안하는 시스템을 현대 부산 신항만 터미널(HPNT)에서 측정 정밀도를 테스트한 결과 CEP 기준으로 평균 5.87 미터 오차수준의 정확도를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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