물류 표준화의 핵심은 수송, 보관, 포장, 상/하역, 정보/보안의 물류활동간의 호환성과 연계성의 확보이다. 국제표준 채택을 의무화하고 있는 WTO/TBT 협정을 차치하더라도 물류표준화의 정도는 국가의 물류경쟁력을 결정짓는 가장 중요한 척도라고 할 수 있다. 특히 한 중 일 3국의 경우 교역랑만 5조 3,236억불로 전 세계 교역량의 17.6%(2010년 기준), GDP 합계 12조3443억 달러로(2010년 기준) 세계전체 GDP 62조 9093억 달러 중 19.6%, 해운물동량은 전 세계 물동량의 60% 이상을 차지하고 있는 상황에서 물류경쟁력은 곧 국가경쟁력으로 보아도 무방하다. 아직도 국내에서는 물류분야 간 연계와 첨단정보기술이 결합된 현장중심의 융 복합 표준이 미비하고 대부분의 경우 해외국가들이 자신들의 입장대로 추진하거나 선점한 표준을 따라가기 바쁜 실정이었다. 스마트물류표준화는 이러한 현실에서 탈피하여 글로벌 물류표준을 선도하고 국내 현실에 적합한 현장물류표준을 반영하자는 취지에서 출발한다. 스마트물류는 i-ULS(Intelligent-Unified Logistics System) 체계, 즉 IT와 각 물류기술을 융합하여 표준화시키는 것은 물론 기존 표준을 산업현실에 맞게 반영해 나가는 것이 국가표준코디네이터로서의 주요한 목표가 되고 있다. 본 고는 전년도 스마트물류 표준화로드업에 작성된 표준화기술 중 산업체 설문을 통하여 10대 주요 표준화 트렌드를 선정하여 정리한 것이다. 10대 표준화 기술로는 순환물류포장시스템, 실시간 위치추적기술, 스마트컨테이너(Smart Freight Containers), 해상용 컨테이너 모니터링 시스템(CTMS), 글로벌 포장 표준모듈, 친환경물류 표준지표, 스마트물류 포장용기, 스마트그린물류센터(Passive Warehouse), 모바일 RFID 물류 적용 기술, Modal Shift(전환교통) 등이 선정되었다. 이번 4월호 특집에서는 10대 표준화 전략트렌드 가운데, 스마트물류에 대해 알아보도록 한다.
Air curtains are widely used for gates of shopping mall, warehouse, cold stores and refrigerated display cabinets. The purpose of the air curtain is to reduce the infiltration of outdoor air and heat loss from the air conditioning space to ambient air. Design data for the air curtain given by previous researchers do not mention the influence of wind speed. Thus, this paper presents a performance of single jet air curtain in heating space when the wind blows toward the opening space of the building. A numerical simulation is used to study the influence of various parameters on the efficiency of the downward-blowing air curtain device which is installed inside of the wall above the door. The performance of the air curtain is evaluated by sealing efficiency which provides the assessment of the energy savings. A new safety factor is also proposed for determination of air curtain jet velocity under the various wind conditions.
Artificial intelligence technology sheds light on new ways of innovating acupuncture research. As acupoint selection is specific to target diseases, each acupoint is generally believed to have a specific indication. However, the specificity of acupoint selection may be not always same with the specificity of acupoint indication. In this review, we propose that the specificity of acupoint indication can be inferred from clinical data using reverse inference. Using forward inference, the prescribed acupoints for each disease can be quantified for the specificity of acupoint selection. Using reverse inference, targeted diseases for each acupoint can be quantified for the specificity of acupoint indication. It is noteworthy that the selection of an acupoint for a particular disease does not imply the acupoint has specific indications for that disease. Electronic medical record includes various symptoms and chosen acupoint combinations. Data mining approach can be useful to reveal the complex relationships between diseases and acupoints from clinical data. Combining the clinical information and the bodily sensation map, the spatial patterns of acupoint indication can be further estimated. Interoperable medical data should be collected for medical knowledge discovery and clinical decision support system. In the era of artificial intelligence, machine learning can reveal the associations between diseases and prescribed acupoints from large scale clinical data warehouse.
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.
Recently, construction projects are gradually becoming high-rise and large-scale, and furthermore, the use of new buildings is emerging through the deepening of the underground. In this situation, a lot of fire damage has occurred in recent years, mainly in buildings and tunnel structures. In particular, damages caused by fires during large-scale construction projects such as freezing warehouse accidents are increasing. In this situation, in Korea, it is still trying to secure safety from human fire through the administrative system divided into the building law and the fire law, but it is being developed in a negative direction rather than a positive direction. The fire risk is getting bigger even when the road is not maintained. In this current situation, it is considered that the development of a Korean integrated life safety code centering on the consciousness base of Koreans will be necessary, and in particular, the ease of revision will also be needed by promoting the integrated safety code rather than current laws and regulations. This is a summary of the future tasks.
한국통합 물류협회에 따르면 총 택배 물량은 2020년은 약34억 개, 2021년은 약36억 만 개로 매년 꾸준히 성장하였다. 택배 물류센터에서 택배를 고객에게 전달시키기 위해서는 포장, 검수, 진열, 파지, 상차, 하차 등 많은 공정이 필요하다. 고용 인력의 부족, 인건비 상승, 부상의 위험, 높은 노동의 강도 등의 문제가 발생하였고, 소비자들의 입장에서도 제품 손상 또는 배송 지연 등의 여러 가지 문제를 야기해왔다. 본 논문은 로봇과 자율주행 기술을 활용하여 상품의 분류 및 배송과정을 자동화 하는 '스마트 물류창고 시스템'을 제안한다. 컨베이어 벨트를 이용해 택배물품의 분류를 자동화하고 자율주행 차량을 통해 배송을 하게 되고 DB를 통해 물품을 관리하게 되어 효율적인 운영을 가능하게 하고 경제적 손실을 줄인다. 적외선 센서, 바코드 센서를 이용해 컨베이어 벨트 구동 및 물품의 정보를 알 수 있으며 서보모터로 물품을 분류한다. 또한 입출고 차량이 명령을 통해 물품을 자동으로 입고 및 출고하여 DB에게 물품의 정보를 전송한다. 스마트 물류창고 시스템을 통해 인건비 절감, 오 배송, 물품 파손 등이 사라지게 되고 물류창고 뿐만 아니라 다양한 분야에서 적용 할 수 있을 것이다.
As hydrogen utilization becomes more active recently, a large amount of hydrogen should be supplied safely. Among the three supply methods, liquefied hydrogen, which is an optimal method of storage and transportation convenience and high safety, has a low temperature of -253℃, which is complicated by the liquefaction process and consumes a lot of electricity, resulting in high operating costs. In order to reduce the electrical energy required for liquefaction and to raise the efficiency, hydrogen is cooled by using a mixed refrigerant in a precooling step. The electricity required for the precooling process of the mixed refrigerant can be reduced by using the cold energy of LNG. Actually, LNG cold energy is used in refrigeration warehouse and air liquefaction separation process, and a lot of power reduction is achieved. The purpose of this study is to replace the electric power by using LNG cold energy instead of the electric air-cooler to lower the temperature of the hydrogen and refrigerant that are increased due to the compression in the hydrogen liquefaction process. The required energy was obtained by simulating mixed refrigerant (MR) hydrogen liquefaction system with LNG cold heat and electric system. In addition, the power replacement rate of the electric process were obtained with the pressure, the temperature of LNG, the rate of latent heat utilization, and the hydrogen liquefaction capacity, Therefore, optimization of the hydrogen liquefaction system using LNG cold energy was carried out.
Silo is a warehouse for storing granular materials such as grain, cement, petroleum compound and coal. When compared to other warehouses, the silo can use space efficiently. The coal silo are consists of silo, tunnel and extractor. Of these, there are not sufficient study and design data on tunnel. It depends heavily upon trial and error method by field engineers with several years of experience. Recently, silos are constructed with a large size, and tunnel becomes to be in danger of severe cracking and collapse by a huge load of coal. So it is necessary to analyze structural safety for tunnel. In this study, the problems of the tunnel are analyzed by field data, and reinforcement of structural weak area using FE analysis has been carried out to design the tunnel satisfying structural safety. From FE Analysis, the reinforced model which does not exceed the yield strength of the material has been proposed.
대학의 학사관리 시스템은 학생이 입학하여 졸업하기까지 수행하는 여러 가지 학사활동 및 과외활동으로부터 발생하는 방대한 데이터를 보유하고 있다. 그러나 이들을 학생들의 전공지도나 진로지도에 효과적으로 활용하지 못하고 있다. 본 논문에서는 학사관리 시스템에 축적된 정보를 대상으로 학생들의 전공선택 및 진로지도에 도움을 줄 수 있는 새로운 정보와 지식을 생성하는 방법을 개발, 제시하였다. 특히, 요인분석, 계층분석 (AHP) 기법을 동원하여 데이터 마이닝을 수행함으로써 유용한 지식과 규칙을 생성하였다. 방법론에 사용할 기본 자료는 학생들의 Holland 적성검사 결과이다. 연구의 결과로서 기존의 학생지도 담당자가 수작업으로는 알아낼 수 없었던 학생지도에 관한 유용한 규칙을 도출할 수 있었다.
본 연구에서는 국내 약물부작용감시시스템 연구의 활성화 및 상용화를 목표로 약물부작용 시스템 사례를 분석하고 비즈니스인텔리전스(BI) 기술을 적용하여 약물부작용감시시스템의 기술구조를 제시한다. 최근에는 전자적과정(electronic review)과 수동적 리뷰과정(manual review process)을 병행하는 방법으로 약물부작용을 탐지하는 추세이며, 본 연구에서는 BI 기술중 ETL(Extract, Transform, Loading)을 적용하여 CDW(Clinical DataWarehouse)구축하였다. 부작용 판별 결과 처방의사 701명, 대상 환자는 남자 1,528명, 여자 1,531명으로 기간 내 환자는 총 3059명 이었으며 이중에서 약물부작용으로 의심되는 사례는 전체 318,222건 중에서 약 0.6%에 해당하는 2,085건으로 확인되었다. 이를 신호별로 분류하면 단순유형의 T.Bilirubin> 3mg/dL(부작용 유형-LabR0005)가 전체 2085건에서 548건으로 가장 높았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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