• ETRI Journal
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• 제38권4호
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• pp.767-775
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• 2016

Automatic container code recognition from a captured image is used for tracking and monitoring containers, but often fails when the code is not captured clearly. In this paper, we increase the accuracy of container code recognition using multiple views. A character-level integration method combines recognized codes from different single views to generate a new code. A decision-level integration selects the most probable results from the codes from single views and the new integrated code. The experiment confirmed that the proposed integration works successfully. The recognition from single views achieved an accuracy of around 70% for the test images collected on a working pier, whereas the proposed integration method showed an accuracy of 96%.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.201-208
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• 2009

최근의 항만은 유비쿼터스 환경 구축에 따른 일반적인 항만 관리에 있어 U-Port 서비스를 도입하여 컨테이너 위치 추적 시스템, 항만 터미널 관리 시스템, 선진정보교환시스템 등을 구현하고 있다. 특히, 화물 차량과 컨테이너의 위치 추적 서비스는 실시간으로 화물차량과 컨테이너의 위치와 상태 정보를 제공하여 효율적인 차량 운행 관리와 문제 발생시 즉각적인 대처가 가능하게 한다. 하지만 대규모 항만 내에서 화물 차량의 무질서한 운행이나 주 정차, 도난 파손 사고 출입 관제 등의 문제를 효율적으로 관리하기에는 미흡하다. 본 논문에서는 항만 내에서의 이러한 문제점을 해결하기 위하여 자동 게이트 통관 시점부터 항만 내에 화물 차량이 체재하는 동안 차량 또는 출입자의 위치를 전자 지도상에 표시하고, 확인이 필요하거나 사고 발생 지역을 원격에서 영상으로 확인할 수 있는 항만내 차량 또는 출입자의 위치 인식 및 고해상도 영상 압축, AVE/H.264 저장 및 영상 전송을 통한 영상 확인 시스템을 구현하였다.