• Title/Summary/Keyword: 공 컨테이너

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Intellization of Containers using IoT and Blockchain (IoT 와 블록체인을 활용한 컨테이너의 지능화 구현)

  • Kim, Young-Eun;Kim, Hyun-A;Moon, Ji-Eun;Lee, Hwa-Gyeong;Kim, seokjung
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2020.11a
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    • pp.478-481
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    • 2020
  • 해상 운송에 사용되는 기존 컨테이너 화물을 대상으로, 내부부착 장비를 통한 실시간 IoT 모니터링 시스템 및 컨테이너 정보보안을 위한 블록체인을 구축함으로써 편리성 및 보안성을 강화하여 컨테이너의 지능화를 구현한다. 이 연구를 통해 해상 운송의 단점을 보완하고, 기존 컨테이너의 규격과 형식을 크게 변경하지 않고 컨테이너를 지능화할 수 있음을 기대할 수 있다.

Comparing Expected Numbers of Re-Handles for Empty Containers During Gate-Out Operation (공 컨테이너 반출 시 발생하는 재취급 횟수 비교)

  • Lee, Hoon;Kim, Kap-Hwan
    • Journal of Navigation and Port Research
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    • v.42 no.3
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    • pp.207-216
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    • 2018
  • If empty containers from multiple shipping liners are mixed together in the same bay, then the space utilization increases; however, the expected number of re-handles also increases. Formulas for estimating the expected number of re-handles are derived for various storage strategies and two types of handling equipment. The expected number of re-handles is compared, through numerical experiments, among those cases. The results of the numerical experiments are used to analyze the change in the number of expected re-handles according to the change in the retrieval ratio and repair ratio. The impacts of the change in the bay size and the distribution of the storage and retrieval ratio of containers among multiple vessel liners on the expected number of re-handles are analyzed. It is necessary to study efficient operational strategies considering the expected number of re-handles for empty containers.

풍향에 따른 컨테이너 크레인의 안정성에 관한 연구

  • 김천일;한근조;심재준;한동섭;이성욱;김태형
    • Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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    • 2004.05a
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    • pp.73-73
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    • 2004
  • 현대 산업기술발달과 구조변화는 각 국에서 생산되는 제품과 원자재 등의 상호교역을 더욱 활발하게 하였다. 이러한 수요 증대에 부응하기 위하여 각 국에서는 물자의 원활한 운송과 처리를 위한 연구가 계속 이루어지고 있는 실정이며, 최근에는 규격화된 컨테이너를 이용하여 한 번에 많은 양의 물류를 여러 국가로 운반할 수 있는 초대형 컨테이너선과 이를 항만에서 양ㆍ적하 하기 위한 컨테이너 크레인과 같은 항만하역장비에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다.(중략)

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Estimating the Expected Number of Re-handles for Empty Containers during Loading Operation (적하작업을 위한 공 컨테이너 기대 재취급 횟수 추정)

  • Lee, Hoon;Kim, Kap-Hwan
    • Journal of Navigation and Port Research
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    • v.43 no.3
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    • pp.197-208
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    • 2019
  • This paper assessed the impacts of the specification of the yard, handling equipment, and operation approaches on the expected number of re-handles during the loading operation for empty containers. When the various types of empty containers from multiple shipping liners are placed in separate spaces from each other, then the storage space cannot be fully utilized. So as to increase the utilization of the storage space, empty containers from multiple vessel liners are stored together incurring additional re-handles during the loading operation. Several formulas are derived for the estimation of the expected number of handles, including re-handles, for empty container retrieval from a bay. Transfer cranes and top handlers are utilized as handling equipment and various retrieval strategies are examined. Numerical analysis was conducted to assess the effects of various designs and operational parameters of the container stacking yard on the expected number of handles.

Development of Sensor Placement Optimization Algorithm for Smart Container Control (스마트 컨테이너 제어를 위한 센서 위치 최적화 알고리즘 개발)

  • Kim, Jeong-ho;Jeon, Byeong-jin;Park, Byeong-jun;Lee, Sang-jin;Im, Hyeon-seok;Kim, Hyung-hoon
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2022.11a
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    • pp.1047-1049
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    • 2022
  • 스마트 컨테이너 제어를 위해서는 컨테이너 내부에 센서가 필요하나, 센서의 개수가 증가하면 비용 및 시스템 부하가 증가한다. 본 연구에서는 CFD(Computational Fluid Dynamics)를 이용하여 얻은 컨테이너 내부 온도 데이터와 센서 위치 최적화 알고리즘을 이용하여 컨테이너 내부 모니터링을 위한 최적의 센서 위치 결정 방법론을 제시한다. CFD 상용 SW로 컨테이너 내·외부 상황을 가정하여 내부 온도 데이터를 추출하고, 이를 바탕으로 내부 상태를 대표하는 공간들을 구분한다. 컨테이너 내벽에 부착된 센서가 탐지할 수 있는 능력을 탐지 거리 및 각도의 수식들로 나타내어 각 수식을 조합하여 센서의 탐지 능력을 수치화하고, 이 수치에 따라 균등하게 분포된 센서 위치 후보군 중, 선별된 공간을 탐지하는 센서 위치를 최적화하여 효율적인 컨테이너 제어를 위한 여건을 마련한다.

Demand Forecast For Empty Containers Using MLP (MLP를 이용한 공컨테이너 수요예측)

  • DongYun Kim;SunHo Bang;Jiyoung Jang;KwangSup Shin
    • The Journal of Bigdata
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    • v.6 no.2
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    • pp.85-98
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    • 2021
  • The pandemic of COVID-19 further promoted the imbalance in the volume of imports and exports among countries using containers, which worsened the shortage of empty containers. Since it is important to secure as many empty containers as the appropriate demand for stable and efficient port operation, measures to predict demand for empty containers using various techniques have been studied so far. However, it was based on long-term forecasts on a monthly or annual basis rather than demand forecasts that could be used directly by ports and shipping companies. In this study, a daily and weekly prediction method using an actual artificial neural network is presented. In details, the demand forecasting model has been developed using multi-layer perceptron and multiple linear regression model. In order to overcome the limitation from the lack of data, it was manipulated considering the business process between the loaded container and empty container, which the fully-loaded container is converted to the empty container. From the result of numerical experiment, it has been developed the practically applicable forecasting model, even though it could not show the perfect accuracy.

KubeRosy: Dynamic system call filtering framework for containers (KubeRosy: 컨테이너를 위한 동적 시스템 콜 필터링 프레임워크)

  • Jin Her;Seungsoo Lee
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2024.05a
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    • pp.87-88
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    • 2024
  • 최근 대규모 애플리케이션의 효율적인 운영을 위한 컨테이너 기술의 도입이 급격하게 이루어지고 있으며, 이에 따라 컨테이너 환경의 보안을 향상하기 위한 여러 기술이 제안되고 있다. 특히 악성 컨테이너의 무분별한 시스템 콜 사용을 막기 위해 Seccomp 정책을 통한 접근 제어 기술을 제공하고 있지만, 현재 컨테이너가 사용하고 있는 Seccomp의 경우 시스템 콜 정책을 업데이트하기 위해서는 컨테이너를 재배포해야 한다는 한계점을 가지고 있다. 본 논문은 이를 해결하기 위해 eBPF와 LSM을사용하여 컨테이너 종료 없이 동적으로 시스템 콜 사용을 제한할 수 있는 KubeRosy를 제안한다.

A study on the container identifier recognization using back-propagation algorithm (Back-propargation 알고리즘을 이용한 컨테이너 식별자 인식에 관한 연구)

  • 이만형;황대훈
    • Proceedings of the IEEK Conference
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    • 1998.06a
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    • pp.944-947
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    • 1998
  • 오늘날 항만에서의 컨테이너 처리를 하지 못하고 있는 가운데 자동화 처리를 위해서는 식별자의 인식이 가장 큰 문제점을 해결하기 위해 항만에서 컨테이너의 식별자 인식에 신경망 알고리즘의 하나인 back-propagation을 사용하여 기존의 식별자 인식 방법보다 신속하고 정확한 처리가 가능하도록 구현하였다.

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ARIMA, Machine Learning Approach to Forecasting Empty Container Volumes (항만 공컨테이너 재고량 예측을 위한 ARIMA, 머신러닝 적용 연구)

  • Paik, Gio;Kang, Min-Chul;Soul, Min-Wook;Lim, Seo-Jeong
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2020.11a
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    • pp.953-955
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    • 2020
  • 공컨테이너(Empty Container)는 적컨테이너(Full Container)와 달리, 화물이 적재되지 않은 비어있는 컨테이너로 공컨테이너 재고는 수출에 비해 수입이 많은 항만에서, 수요는 수입에 비해 수출이 많은 항만에서 발생한다. 그러나 수입과 수출은 기간, 지역에 따라 유동적이기 때문에 수요와 재고량 예측에 어려움이 있는데, 본 연구에서는 자기회귀누적이동평균(ARIMA)과 머신러닝 기법을 활용하여 이를 예측하는 방법을 제시한다. 본 연구에 활용된 데이터와 프로그램 소스코드는 Kaggle 에 공개되어 있다.

Development and Evaluation of Pick-Up and Delivery Strategy of Container Truck at Rail-Road Transshipment Terminal (철도연계터미널에서의 컨테이너 집배송전략의 개발과 평가)

  • Jeong, Seung-Ju
    • Journal of Korean Society of Transportation
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    • v.23 no.2
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    • pp.51-60
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    • 2005
  • Rail-road intermodal freight transport is a transoortation system that rail and road transport are utilized between origins and destinations. The roles of road(truck) in rail-road intermodal freight transport are pick-up and delivery that are keys parts of total transportation process. The objective of this study is to develop and evaluate the pick-up and delivery strategies for container trucks in order to increase their productivity. Two different strategies are developed : One is aimed for minimizing the total traveling distance of container and the other is to reduce the waiting time at client site. The comparative studies are performed on the actual network of Paris metropolitan. The simulation analysis shows that the proposed strategies are quite efficient in various performance measures.