최근 넓은 창고에서 물품들을 좀 더 효율적으로 관리하기 위해 RFID(Radio Frequency Identification)를 이용한 창고관리시스템(Warehouse Management System)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 창고관리시스템에서 중요한 요소 중 하나는 물품의 정확한 위치파악이다. 특히 냉동 창고에서는 물품 보관을 하는 coldroom의 안팎 온도차이로 인한 물품의 적재위치 오류는 물품의 변질을 가져오게 하므로 실시간 정확한 위치를 파악하는 것이 중요한 요소가 된다. 기존의 연구방법들에서는 coldroom 입구에 RFID리더기를 설치하여 물품이 인식될 때 단지 그곳에 적재되는 것으로 인식하였다. 그러나 이러한 방법으로는 물품이 coldroom으로 들어가다 다시 돌아 나오는 경우, 반대로 물품이 밖으로 나가다 다시 들어오는 경우 등과 같은 상황에서는 물품의 위치가 잘못된 정보를 가지게 된다. 본 논문에서는 냉동 창고관리시스템에서 2대의 RFID리더기가 설치된 지게차를 이용하여 물품의 적재위치 정확성을 높이기 위한 방법을 제안한다. 지게차에 설치된 2개의 RFID리더기는 각각 천장에 부착된 태그로부터 위치데이터와 지게차에 적재된 물품데이터를 획득한다. 2개의 리더기로부터 수집된 데이터를 분석하여 물품의 입/출고 상황정보와 물품의 이동경로정보를 실시간으로 모니터링 할수 있다. 이를 통해 실시간 냉동 창고 적재위치 오류를 감지해 냄으로써 냉동 창고관리시스템의 물품보관에 대한 효율성을 높일 수 있게 된다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제9권4호
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pp.31-37
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2017
Recently Drone technology is emerging as an alternative new way of distribution systems services. Amazon, Google which are global network chain distribution companies are developing an idea of Drone based delivery service and applied for patent for Drone distribution systems in USA. In this paper, we investigate a way to adopt Drone system to Air Cargo logistics, in particular, drone system based on combination of Light ID and RFID technology in the management procedure in stock warehouse. Also we explain the expected impact of Drone systems to customs declaration process. In this paper, we address the investigated limitations of Drone by the Korean Aviation Act as well as suggest the directions of future research for application of Drone to Air logistics industry with investigated limitations.
재고관리는 고객주문에 대한 대응수준을 결정짓는 중요한 관리항목 중의 하나이다. 고객의 니즈가 다양화해짐에 따라 생산하는 품목의 수가 증가하고 제품 수명주기가 단축됨에 따라 제조기업에 있어 재고관리의 중요성은 높아지고 있다. 그러나 소규모 제조기업에 있어 재고관리를 위해 IT시스템에 투자하는 것은 현실적으로 어려운 부분이 많다. 이에 본 연구에서는 소규모 제조기업에서 쉽고 빠르게 적용할 수 있는 재고관리 방법론을 다루고자 한다. 우선 재고속성의 개념을 정의하고, 재고의 월령과 수량에 따라 양성과 악성으로 구분할 수 있는 분석 방법론을 제안한다. 다음으로 재고속성에 따라 제품 보관 창고 내의 위치를 관리하기 위한 기준을 제안한다. 그리고 인테리어 벽지 제조기업을 대상으로 제안한 방법론을 적용함으로써 기존의 재고관리 방식의 비효율성을 인식하고, 재고관리에 대한 새로운 기준을 세울 수 있음을 검증한다. 본 연구에서 제안한 재고관리 방법론은 소규모 제조기업의 현장개선 활동의 일환으로 즉시 적용할 수 있는 관리 항목으로, 재고관리 활동을 통해 장기재고로 인한 낭비요인을 줄이고 창고의 여유 보관용량을 확보할 수 있을 것으로 기대한다.
We consider Two-echelon Single source Capacitated Facility Location Problem (TSCFLP). TSCFLP is a variant or Capacitated Facility Location Problem (CFLP). which has been an important issue in boa academic and industrial aspects. Given a set or possible facility locations in two echelons (warehouse / plant), a set or customers, TSCFLP is a decision problem to find a set or facility locations to open and to determine an allocation schedule that satisfies the demands or the customers and the capacity constraints or the facilities, while minimizing the overall cost. It ran be shown that TSCFLP Is strongly NP-hard For TSCFLf, few algorithms are known. which are heuristics. We propose a disaggregated version or the standard mixed integer programming formulation or TSCFLP We also provide a class or valid Inequalities Branch-and-price algorithm with rutting plane method Is used to find an optimal solution Efficient branching strategy compatible with subproblem optimization problems Is also provided. We report computational results or tests on 15 randomly generated instances.
자동차의 전장화와 실내 서비스 제공 로봇 등의 산업화로 자율주행에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 주변이 넓은 외부의 경우 주로 GPS나 라이다, 비전을 통해 위치를 인식하고, 실내에서는 WiFi, UWB(Ultra-Wide Band), VLP등의 기술로 위치 측위를 수행한다. 본 논문에서는 실내 환경에서 서로 다른 색온도를 가진 LED 조명을 이용한 자기 위치 측위에 대한 시스템을 소개한다. 터널과 같은 모의 실험 환경에서 LED 조명을 설치 한 후, 위치에 따른 색도값의 분석을 통해 현재 위치에 대한 정보를 얻을 수 있음을 보였다. 이를 통해 차량의 터널 내 위치, 창고나 공장과 같은 실내에서 기기의 움직임에 대한 정보를 얻을 수 있을 것으로 기대한다.
In this paper, the development of an autonomous electric vehicle for logistics with a robotic arm is introduced. The manual driving electric vehicle was converted into an electric vehicle platform capable of autonomous driving. For autonomous driving, an encoder is installed on the driving wheels, and an electronic power steering system is applied for automatic steering. The electric vehicle is equipped with a lidar sensor, a depth camera, and an ultrasonic sensor to recognize the surrounding environment, create a map, and recognize the vehicle location. The odometry was calculated using the bicycle motion model, and the map was created using the SLAM algorithm. To estimate the location of the platform based on the generated map, AMCL algorithm using Lidar was applied. A user interface was developed to create and modify a waypoint in order to move a predetermined place according to the logistics process. An A-star-based global path was generated to move to the destination, and a DWA-based local path was generated to trace the global path. The autonomous electric vehicle developed in this paper was tested and its utility was verified in a warehouse.
One of the most difficult tasks in pavement management information systems is establishing the links between performance measures of a structure and the design and construction inputs. In-situ pavement performance can be considered a response variable to many project input variables, such as design, construction, and traffic loading effects. If we are to fully understand the component of pavement performance and specify the inputs through design and construction specifications to achieve that performance we must develop quantitative relationship between input and response variables through a scientific, fully integrated Pavement Performance Analysis System (PPAS). Hence, the objective of this study is to design a database model required for developing an effective database template that will allow analysis of pavement performance measures based on design and construction information linked by location. In order to select the most appropriate database model, a conceptual database model (Entity Relationship Model) and dimensional model, which is believed to be the most effective modeling technique for data warehouse project, are designed and compared. It is believed that other state highway agencies could adopt the proposed design strategy for implementing a PPAS at the discretion of the state highway agencies.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제13권1호
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pp.137-147
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2006
Spatiotemporal data are records of the spatial changes of moving objects over time. Most data in corporate databases have a spatiotemporal nature, but they are typically treated as merely descriptive semantic data without considering their potential visual (or cartographic) representation. Businesses such as geographical CRM, location-based services, and technologies like GPS and RFID depend on the storage and analysis of spatiotemporal data. Effectively handling the data analysis process may be accomplished through spatiotemporal data warehouse and spatial OLAP. This paper proposes a multidimensional model for spatiotemporal data analysis, and cartographically represents the results of the analysis.
중소기업 제조공장의 스마트팩토리 수준이 현재에는 기초 수준으로 창고를 관리하기 위해 재고 입출입에 따른 정확한 재고량을 파악하는 시스템이 부족하다. 또한 근로자 수작업과 경험에 의한 생산방식으로 데이터 손실로 정확한 자재를 관리하기 어려운 상황이다. 이를 해결하기 위해 근로자의 재고 파악을 위한 수작업을 최소화하며 자동화를 향상시키기 위해 재고량 자동 수집을 진행한다. 본 논문에서는 IoT기반의 자율이동모듈을 이용한 스마트 창고관리 시스템으로 자율이동모듈이 창고를 이동하면서 재고 보관함의 데이터를 수집한다. 이는 해당 보관함의 자재들 파악하기 위해 카메라 모듈이 비전처리 방식 통해 재고보관함의 네임텍을 인지한다. 인지한 문자화 처리 결과가 일치할 때 센서에 의해 측정된 데이터가 서버로 전달되고 데이터를 처리하여 데이터베이스에 저장한다. 저장된 데이터는 관리자용 웹 기반 모니터링 환경에서 실시간 재고량을 파악할 수 있다. 이를 통해 수작업을 줄이고 자동화된 재고관리시스템의 효과를 기대한다.
본 연구는 내륙지방에 입지한 청주세관을 사례로 통관거점을 이용한 국제물류의 지역간 결합과 지역구조를 밝히는 것을 목적으로 한다. 청주내륙통관거점의 무역은 관할 배후지에 입지한 공업의 특색을 반영한다. 화물의 발착지는 수출입지로서, 특히 일본, 중국, 미국과의 거래가 탁월하다. 청주세관 관할지역의 화물 발착지는 인천공항과 부산항의 배후지와 지향지가 되며, 수출의 경우 부산항의 지향지가 넓고, 수입의 경우는 인천공항과 부산항의 배후지가 거의 비슷하다. 청주 내륙통관거점은 신속하고 저렴한 비용의 수출입 체제를 구축하고 있는데, 개개 기업의 화물의 종류나 기업의 물류체계가 다른 특성을 나타내고 있다. 국제물류의 지역구조는 하주기업이 각각 수출입화물에 대하여 독자적인 물류체제를 구축하는데, 보세공장과 보세창고에서 수출하는 형태로 크게 나누어진다. 보세창고에 의한 형태는 다시 해외생산거점과 분업을 하는 본선인도가격제, 해외생산거점과 분업을 하는 균일배달가격제의 형태가 있다. 이러한 현상은 본사와 해외법인간의 거래, 수출기업의 화물취급 주도, 저렴한 비용의 선택, 국제적 관행 때문에 일어난다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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