• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제12권6호
• /
• pp.794-803
• /
• 2009

In this paper, we will present a container auto-landing system, the system use the stereo camera to measure the container depth information. And the container region can be detected by using its hough line feature. In the line feature detection algorithm, we will detect the parallel lines and perpendicular lines which compose the rectangle region. Among all the candidate regions, we can select the region with the same aspect-ratio to the container. The region will be the detected container region. After having the object on both left and right images, we can estimate the distance from camera to object and container dimension. Then all the detect dimension information and depth inform will be applied to reconstruct the virtual environment of crane which will be introduce in this paper. Through the simulation result, we can know that, the container detection rate achieve to 97% with simple background. And the estimation algorithm can get a more accuracy result with a far distance than the near distance.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
• /
• pp.713-716
• /
• 2009

본 논문은 컨테이너 위치 측정을 위하여 비전을 기반으로 컨테이너의 홀을 검출하는 방법을 제안한다. 컨테이너는 각 꼭짓점마다 스프레더의 헤드블록과 부착되는 홀이 있기 때문에 서로 대각에 위치한 홀을 찾아서 컨테이너의 위치를 검출하는 방법을 이용한다. 우선, 스프레더에서 촬영된 컨테이너 영상을 입력받고 영상에서 컨테이너를 찾기 위하여 허프 변환을 이용해 직선을 검출한다. 검출된 직선 중에서 서로 직교하는 위치를 찾아서 스프레더의 헤드블록과 접합하는 컨테이너의 꼭짓점 후보로 정하며 정확한 꼭짓점을 찾기 위하여 템플릿 매칭을 수행한다. 제안된 방법을 이용하여 컨테이너의 위치를 검출했을 때 만족할 만한 성능을 나타내는 것을 실험을 통하여 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
• /
• pp.831-834
• /
• 2011

본 연구에서는 컨테이너화물 안전수송에 사용되는 컨테이너 보안장치(CSD: Container Security Device)의 주요 기능인 컨테이너 도어 개폐감지를 위해 "Reed Sensor를 이용한 효율적인 도어 개폐 메커니즘"을 소개하고 이를 구현하여 실제 성능을 검증하고자 한다. "Reed Sensor를 이용한 효율적인 컨테이너 도어 개폐 감지 메커니즘"은 컨테이너 제조사 마다 각기 다른 컨테이너 문에 부착되어 미국 국토안보부에서 제시한 컨테이너 보안장치의 컨테이너 도어 열림 판단 기준을 만족 시킬 수 있도록 설계 및 구현되었다. 뿐만 아니라 제한적으로 컨테이너 도어의 열림 간격까지 확인 할 수도 있다. 본 연구에서 소개한 컨테이너 도어 개폐감지 메커니즘을 ICC사업단에서 개발한 컨테이너 보안장치인 ConTracer에 구현하여 제조사가 각각 다른 30개의 컨테이너에 장착테스트를 통해서 미국 국토안보부에서 제시한 컨테이너 문의 열림 판단 기준을 만족하는지 검증하였다.

• 한국항만학회지
• /
• 제12권2호
• /
• pp.225-232
• /
• 1998

Todays, the efficient management of container has not been realized in container terminal, because of the excessive quantity of container transported and manual system. For the efficient and automated management of container in terminal, the automated container identifier recognition system in terminal is a significant problem. However, the identifier recognition rate is decreased owing to the difficulty of image preprocessing caused the refraction of container surface, the change of weather and the damaged identifier characters. Therefore, this paper proposes more accurate system for container identifier recognition as suggestion of LSPRD(Line-Scan Proper Region Detection) for stronger preprocessing against external noisy element and MBP(Momentum Back-Propagation) neural network to recognize the identifier.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
• /
• pp.252-253
• /
• 2023

Container terminal automation might offer many potential benefits, such as increased productivity, reduced cost, and improved safety. Autonomous trucks can lead to more efficient container transport. A robust lane detection method is proposed using score-based generative modeling through stochastic differential equations for image-to-image translation. Image processing techniques are combined with Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) and Genetic Algorithm (GA) to ensure lane positioning robustness. The proposed method is validated by a dataset collected from the port terminals under different environmental conditions and tested the robustness of the lane detection method with stochastic noise.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제11권11호
• /
• pp.411-418
• /
• 2022

최근 항만에서는 부정확한 컨테이너 적재로 인해 컨테이너가 강풍에 쉽게 쓰러지는 컨테이너 붕괴 사고가 빈번이 발생하고 있으며 이는 물적 피해와 항만 시스템 마비로 이어지고 있다. 본 논문에서는 이런 사고를 미연에 방지하기 위해 딥러닝 기반 컨테이너 적재 상태 및 사고 위험도 검출 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 darknet 기반 YOLO 모델을 활용하여 컨테이너 상하의 코너캐스팅을 통해 컨테이너 정렬 상태를 실시간으로 파악하고 관리자에게 사고 위험도를 알리는 시스템이다. 제안된 시스템은 추론 속도, 분류 정확도, 검출 정확도 등을 성능 지표와 실제 구현 환경에서 최적의 성능을 보인 YOLOv4 모델을 객체 인식 알고리즘 모델로 선택하였다. 제안된 알고리즘인 YOLOv4가 YOLOv3보다 추론속도와 FPS의 성능 측면에서 낮은 성능을 보이기는 했지만, 분류 정확도와 검출 정확도에서 강력한 성능을 보임을 증명하였다.

• 한국항만학회지
• /
• 제13권2호
• /
• pp.303-312
• /
• 1999

The automated gate operating system is developed in this paper that controls the information of container at gate in the ACT. This system can be divided into three parts and consists of container identifier recognition car plate recognition container deformation perception. We linked each system and organized efficient gate operating system. To recognize container identifier the preprocess using LSPRD(Line Scan Proper Region Detection)is performed and the identifier is recognized by using neural network MBP When car plate is recognized only car image is extracted by using color information of car and hough transform. In the port of container deformation perception firstly background is removed by using moving window. Secondly edge is detected from the image removed characters on the surface of container deformation perception firstly background is removed by using moving window. Secondly edge is detected from the image removed characters on the surface of container. Thirdly edge is fitted into line segment so that container deformation is perceived. As a results of the experiment with this algorithm superior rate of identifier recognition is shown and the car plate recognition system and container deformation perception that are applied in real-time are developed.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제16권1호
• /
• pp.98-106
• /
• 2012

컨테이너 보안 장치(CSD)는 컨테이너의 문 안에 장착되어 센서를 통해 컨테이너의 문이 비정상적으로 열리는 것을 탐지하는 장치다. 이러한 CSD 장치는 컨테이너의 보안성을 제공하는 장치이기 때문에 도청이나 위조와 같은 공격에 안전해야할 뿐만 아니라 복제 되어서도 안된다. 만약 복제된 CSD를 탐지할 수 없다면, CSD는 공격자에 의해 불법적으로 복제되어 정상적인 목적과는 다른 용도로 사용되어 질 수 있다. 본 논문에서는 이러한 복제된 CSD를 탐지하기 위한 정책 기반 복제 탐지 메커니즘을 제안한다. 또한 실제 구현 결과를 통해 제안하는 기법을 검증 및 평가한다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
• /
• 제15권1호
• /
• pp.86-98
• /
• 2019

최근 컨테이너 기반의 PaaS (Platform-as-a-Service)를 구축하는 트렌드가 확대되고 있다. 컨테이너 기반 플랫폼 기술은 클라우드 컴퓨팅을 구축하기 위한 하나의 주요 기술로써, 컨테이너는 가상 머신에 비해 구동 오버헤드가 적다는 장점이 있어 수백, 수천 대의 컨테이너가 한 대의 물리적 머신에서 구동될 수 있다. 하지만 이러한 클라우드 컴퓨팅 환경에서 구동되는 다수의 컨테이너에 대한 스토리지 로그를 기록하고 모니터링하는 것은 상당한 오버헤드가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 구동되는 컨테이너의 파일 시스템 변경 이벤트를 탐지할 때 발생하는 두 가지 문제점을 도출하고, 이를 해결하여 PaaS 형태의 클라우드 컴퓨팅 환경에서 컨테이너 파일 시스템 이벤트 탐지를 위한 시스템을 제안하였다. 성능 평가에서는 본 논문에서 제안한 시스템의 성능에 대한 세가지 실험을 수행하였고, 본 논문에서 제안한 모니터링 시스템은 컨테이너의 CPU, 메모리 읽기 및 쓰기, 디스크 읽기 및 쓰기 속도에 아주 미세한 영향만을 발생시킨다는 것이 실험을 통해 도출되었다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
• /
• 한국정밀공학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.487-490
• /
• 2002

AGV is very useful equipment to transfer containers in automated container terminal. AGV must have Obstacle Detection System (ODS) fur port automation. ODS needs the function to classify some specified object from background in acquired data. And it must be able to track classified moving objects. Finally, ODS could determine its next action for safe deriving whether it should do emergency stop or speed down, or it should change its deriving lane. For these functions, ODS can have many different kinds of algorithm. In this paper, we present one of them under developing.