한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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pp.247-250
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2006
Integrating a GPS based vehicle navigation system and the latest optimal algorithms, this research aims to develop a real-time decision support platform for concrete plant to provide the optimal solutions for ready mixed concrete delivery. The platform includes fleet tracking system, simulation and optimization tools, and visual interface which is useful to monitor delivery progress, to obtain crucial historical and real-time data for simulation, and to improve the efficiency of the plant operation. This paper presents configuration of the system and performance evaluation based on operational data.
The purpose of this paper is to develop a knowledge-based real-time decision support system to support decision makers for efficient berth operation of Inchon Port. In these days the berth operation problems have been many studied. The berth operation rules differ from port to port and the problem is highly dependent on natural geographical and operational environment of port. In Inchon Port the ship’s entrance into port and departure from port is extremely affected status of dock. In this paper we analyzed some effects of dock a specific character of Inchon Port with a real data of ship’s in Inchon Port. And reconstruct a previous expert’s knowledge of berth allocating problem in Inchon Port. Also the mechanism for the efficient berth operation has been studied by repeatedly dispatching in order to obtain a best effect of berth allocation, with real-time updated information for delay at service time of a specific berth and changing of a working-berth. The system is developed with graphic user interface(GUI) concept using user interactive approach. And this system will be provide decision support maker with an efficient and fast way to berth allocating and reduce wastes of time space and manpower in Inchon Port operation.
최근 자율 비행에 대한 관심이 증가하면서 다양한 센서를 통한 자기 위치 인식 연구가 진행되고 있다. 특히 GPS와 같은 자기 위치를 확보할 수 없는 실내 환경의 경우, 다른 방법을 통해 자기 위치를 파악해야 한다. 실내 환경에서 자기 위치 파악에는 여러 가지 방법이 있지만 영상을 통한 위치 인식 기술이 각광을 받고 있다. 본 논문에서는 마크를 통한 영상 기반의 위치 인식 연구에 대해 설명하고, 실제 비행체에 적용하여 자율 비행하는 방법에 대해 제안한다. 그리고 마크가 없는 실제 환경에서도 위치를 인식할 수 있도록 실시간 3차원 지도 생성을 통한 위치 인식 방법에 대해서도 논의한다.
We implemented a real-time cloud robotics application by offloading robot navigation engine over to 5G Mobile Edge Computing (MEC) sever. We also ran a fleet management system (FMS) in the server and controlled the movements of multiple robots at the same time. The mobile robots under the test were connected to the server through 5G SA network. Public 5G network, which is already commercialized, has been temporarily modified to support this validation by the network operator. Robot engines are containerized based on micro-service architecture and have been deployed using Kubernetes - a container orchestration tool. We successfully demonstrated that mobile robots are able to avoid obstacles in real-time when the engines are remotely running in 5G MEC server. Test results are compared with 5G Public Cloud and 4G (LTE) Public Cloud as well.
Shipping companies consider most of the ship turnaround time as a critical factor when selecting a rolling port for reducing costs. So, many researchers have been studying for the optimization of preplanning and high~performance of the Gantry Cranes (GCs) in container terminals for faster loading and unloading. Therefore, in this paper, we propose an RFID (Radio Frequency Identification) based RTLS (Real-Time Location System) for reducing the ship turnaround time in ubiquitous port environment. In addition, pre-planning based on ubiquitous computing environment will support the GC and Yard Tractors (YTs), and reduce ship turnaround time more effectively. Especially, the proposed method enormously enhances the productivity of loading for the twin-lift system It will reduce the whole lead-time in the process of port logistics.
The competitiveness of container terminals hinges on minimizing the time vessels spend in port and on schedule services. Many previous researches on container terminals have tried to optimize the equipment allocation plan and to improve the activity of resources. Nevertheless, there have been few researches conducted on yard tractors, which move containers between the quay and the yard. The aim of this study is to propose the use of Real Time Location Systems (RTLS) based Dynamic Planning for yard tractors. Only RFID (Radio Frequency Identification) tags, which are attached to yard tractors, are able to support RTLS implementation. The system can provide real time job ordering in terms of load balancing using the information on location, in regards to the movement of yard tractors. This study will present the practical feasibility of RTLS, which can ultimately reduce the congestion of Hot Queues in container terminals. As a result, container terminals can be more productive and competitive. In order to accomplish the purpose of this study, we examined previous studies on the competitiveness of container terminals and summarized the potential of RTLS using RFID. In addition, we identified the role of yard tractors and proposed the two rules of Dynamic Planning for the yard tractors. We then fulfilled computational experiments on how yard tractors carrying containers by RTLS ordering Finally, the benefits and the implications of this study are discussed.
자동차 내비게이션 시스템은 경로탐색 및 길안내 등의 기능을 제공하는 대표적인 운전자 지원 시스템의 하나로서 그 사용성이 크게 증가하고 있다. 대부분의 자동차 내비게이션 시스템은 2차원 지도에 기반하고 있는데 이는 기본적으로 지도가 지니는 함축화된 정보 표현 패러다임에 기반하고 있음으로 인해 실세계 정보로의 변환에 인지적 부담이 작용하게 된다. 최근에 개념적으로 대두되고 있는 새로운 내비게이션의 형태는 자동차에 장착된 카메라로부터 실시간으로 취득되거나 자동차 전면 유리창에 투영되는 실제 영상위에 내비게이션 정보를 그래픽으로 표현하는 증강현실의 모습을 취하고 있다. 차량 내에서의 정보 제공 장치로서 내비게이션 시스템은 그것이 함축화된 그래픽이든 아니면 실사 영상이든 궁극적으로 운전자의 운전부하를 줄이고 빠른 직관력을 제공함으로써 주의분산을 최소화 시킴이 중요하다 할 수 있다. 본 논문에서는 증강현실 내비게이션 시스템인 RACE(Reality-Augmented Car-navigation Environment)를 설계 및 구현하고 그것이 실제적으로 운전자의 운전 수행과 인지 및 주의 분산에 어떠한 영향을 미치는지, 그리고 증강현실 내비게이션이 기존의 2차원 지도 기반 내비게이션에 비해 갖는 효용성이 무엇인지에 대하여 운전자 행동에 기반한 인지심리학적 실험을 통하여 분석한다. 이러한 작업들을 바탕으로 정보처리 관점에서 운전자의 운전 수행과 인지적 수행을 위한 최적의 내비게이션 정보 제공 방법은 무엇인지 고찰해본다.
해상교통관제센터에 의해 실시간으로 수집되는 선박의 항해 데이터를 바탕으로 선박 항적 패턴 인식을 수행하고 이를 바탕으로 항적 모델을 추출하여 사전에 선위를 예측하는 기법을 제안한다. 항적 데이터의 처리와 가공, 항적 모델링을 위하여 Support Vector Regression 알고리즘이 사용되었으며, 적정 파라미터 선정을 위하여 k-fold cross validation과 grid search가 사용되었다. 제안된 항적 데이터 모델링 기법을 통하여 사전에 선박의 선위를 예측하여 해상교통과제사의 의사결정을 지원하고자 한다.
U-Eco City is promoted nation-wide by development of recent IT technology, method of effective countermeasure disasters, which real-time wire/wireless communication network, and 3D-Web GIS shall be connected that massive database, intelligent service be perceived. U&V-City is the four-dimensional future city that actualizes an intelligent daily ubiquitous computing service by embodying 3D-Virtual City, the reproduction of real world U-City while using Digital map, satellite image, VRML(Virtual Reality Modeling Language), which are presentation tool to describe city components and by efficiently catch and cope about nature and human disasters while employing EAI(External Authoring Interface) that provides HTML&JAVA, and interface for efficient removal/process of massive information/service and also by employing GPS/LBS/Navigation in support of the world-wide orientation concept, and RTLS(Real Time Location System).
본 논문에서는 EPCglobal에서 표준화한 미들웨어를 이용하여 e-Meters 미들웨어와 응용 프로그램을 제안하였다. EPCglobal의 표준화된 미들웨어는 SCM 및 기타 물류의 형태로 관리할 수 있도록 설계되어 있다. RFID기반을 이용한 다양한 서비스를 지원하기 위해서는 각각의 하드웨어 프로토콜을 지원할 수 있어야 한다. e-Meters 미들웨어의 주된 기능으로는 정보 상태 및 전달, 분산 데이터베이스 처리, 이벤트 발생 데이터 분석, 처리 등이 있다. e-Meter 시스템정보를 실시간으로 운영하기 위해서 데이터를 수집한 결과를 처리하는 과정까지 구성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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