• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2013.06a
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• pp.83-85
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• 2013

무인 자가 운반 차량은 컨테이너 터미널 내 선박과 장치장 사이를 오가며 컨테이너를 운반하는 무인 장비로 컨테이너를 집고 내리는 하역 능력을 갖고 있다. 터미널에서 컨테이너의 처리량을 극대화하기 위해서는 컨테이너 운송 시간을 최소화하여야 하는데, 이를 위해서는 차량의 효율적인 주행 경로 설정이 필요하다. 최적의 주행경로를 설정하기 위한 방법으로 A*, ant colony optimization과 같은 탐색알고리즘을 이용해서 주행경로를 찾는 방안이 연구된바 있다. 하지만 교통 상황에 따라 최적의 주행 경로는 바뀌게 되는데 기존의 연구에서는 결정된 주행 경로에 대한 수정이 없기 때문에 이러한 변화를 반영하지 못하는 문제가 있었다. 이에 본 논문에서는 주행 중인 차량이 다른 차량의 간섭에 의하여 대기하는 경우 대기 시간을 이용하여 새로운 주행 경로를 탐색 하여 현재 교통 상황에 맞는 최적의 경로를 찾는 방안을 제안하였으며 실험을 통해 기존 방안보다 더 효율적임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.235-236
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• 2019

스마트화 시대로 인해 주차장에서 운전자가 불편함을 줄여줄 수 있는 많은 기능들이 추가되었으나, 여전히 해결되지 못한 불편함은 많이 남아있다. 그 중 협소한 주차 공간에서 발생하는 접촉 사고와 차량을 주차하는데 많은 시간을 소모하는 불편함이 남아있다. 주차 공간 부족으로 인해 아파트 입구와 갓길, 소방차 지정구역에도 차량을 주차하는 등 많은 문제가 발생하고 있다. 아파트 입구의 주차된 차량들로 인해 운전자는 갑자기 튀어나온 어린이들을 발견하지 못하는 사고가 발생한다. 또한 갓길과 소방차 지정구역의 주차로 인해 화재 발생 시 소방차가 진입하지 못하여 화재 진압에 영향을 주어 2차 피해가 발생 하고 있다. 최근 몇 년간 부족한 주차 공간으로 인해 발생하는 문제를 해결하기 위해 소방법 강화 및 지정 주차구역, 주차 요일제 등을 시행하고 있으나, 주차 공간을 증가 시키는 등 직접적인 주차 공간 해결에는 많은 노력을 기울이지 않고 있다. 이러한 사고 피해를 예방하기 위한 연구의 중심으로써 주차 구역으로 설정하였으며, 자동화와 편의성을 추가하고자 하였다. 무인 주차 시스템의 자동화 구현을 위해 아두이노 개발환경에 3가지 센서를 적용하였으며, 편의성을 높이기 위해 RFID카드를 이용한 차량 정보 인식 기능을 적용하였다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.523-524
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• 2011

본 논문에서는 무인 자동화 주차시스템 개발을 위하여 차량이 스스로 주차공간을 판단하여 주차가 가능하게 하는 자동 주차 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 차량이 주행 중에 주차 공간의 크기를 판단하고, 주차 공간에 따라 일렬 후진주차, 평행 후진주차, 주차 불가능을 차량이 스스로 판단 후 자동으로 주차를 하게 한다. 자동주차가 가능하게 하기 위해 4개의 적외선 센서를 장착하여 센서의 세기를 거리로 환산하고, 센서를 통하여 얻어진 데이터를 이용한다. 설계된 주차 알고리즘의 성능을 테스트하기 위해 8개의 주차 공간에서 실험을 진행하였다. 8개의 주차 공간에서 상황에 따른 자동 주차를 실시하였고, 테스트 결과 95% 이상의 자동 주차 성공률을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.5
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• pp.591-595
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• 2010

In this paper, a method that dynamically adapts the traffic flow of automated guided vehicles (AGVs) used in automated container terminals to the changing operational condition is presented. In a container terminal, the AGVs are vulnerable to traffic congestion because a large number of AGVs operate in a limited area. In addition, dynamically changing operational condition requires the traffic flow of AGVs to be continuously adjusted to keep up with the change. The proposed method utilizes a genetic algorithm to optimize the traffic flow. Exploiting the dynamic nature of the problem an approach that reuses the results of the previous search is tried to speed up the convergence of the genetic algorithm. The results of simulation experiments show the efficiency of the proposed method.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2000.04a
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• pp.1-6
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• 2000

현재 무인 운반 차량(AGV: Automated Guide Vehicle)은 자동화된 생산 및 저장 시스템에서 시스템간의 원활한 전달 및 회수를 위한 도구로 중요한 역할을 하고 있다. 하지만 시스템의 규모가 커짐에 따라 기존의 AGV 시스템의 운영 및 통제에 많은 어려움이 발생하게 되었고, 새로운 형태의 AGV 시스템의 설계를 통해 운영의 어려움을 해결하기 위한 연구들이 진행되고 있다. Tandem AGV 시스템, Divided AGV 시스템, SBSL(Segmented Bi-directional Single Loop) AGV 시스템 등이 대표적인 예이다. 이들 시스템들은 기존의 AGV 시스템과는 달리 전체 시스템을 몇 개의 지역으로 나누고, 각 지역에 한 대의 차량을 할당하는 방식으로 차량의 혼잡이나 충돌에 관한 운영의 어려움을 해결하려 하고 있다. 본 연구에서는 이러한 시스템들을 단일루프-단일차량형 AGV 시스템이라 정의하였다. 그리고 Multi-load AGV를 사용하는 단일루프-단일차량형 AGV 시스템을 설계하기 위한 방법론을 제시하고, 시뮬레이션을 통해 nit-load AGV를 사용하는 시스템과의 효율성을 비교, 분석하고자 한다.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.38 no.5
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• pp.493-501
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• 2014

An automated lifting vehicle(ALV) used in an automated container terminal is a type of unmanned vehicle that can self-lift a container as well as self-transport it to a destination. To operate a fleet of ALVs efficiently, one needs to be able to determine a minimum-time route to a given destination whenever an ALV is to start its transport job. To find a route free from any collision or deadlock, the occupation time of the ALV on each segment of the route should be carefully scheduled to avoid any such hazard. However, it is not easy because not only the travel times of ALVs are uncertain due to traffic condition but also the operation times of cranes en route are not predicted precisely. In this paper, we propose a routing method based on an ant colony optimization algorithm that takes into account these uncertainties. The result of simulation experiment shows that the proposed method can effectively find good routes under uncertainty.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2005.10a
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• pp.255-261
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• 2005

The purpose of this paper is to analyze transport ability of Automated Guided Vehicle(AGV) and Double Stack Vehicle(DSV) at Automated Container Terminal(ACT). Usually, the main difference of AGV and DSV is capacity of container that they can transport between apron and yard block at once. AGV can carry out two 20 feet or one 40 feet maritime containers, but DSV can carry out four 20 feet or two 40 feet maritime containers. Therefore, DSV may improve more efficiency of stevedoring system of container terminal. In this paper, a simulation model using a graphics simulation system is developed to compare the proposed DSV with the current AGV at automated container terminal. The paper includes examples, performance tests and a discussion of simulation results.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.5 no.1
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• pp.10-17
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• 2002

It is necessary to induce for using mass transit instead of passenger car, which is high occupied roadway. It is necessary to develop the automated enforcement system to do manage such things. There are lots of problems to enforce the exclusive roadway. One of the biggest problem is the difficulty of vehicle classification. In this paper, morphological vehicle classification algorithm is proposed. Vehicle object is separated from background using frame difference, then the proposed unique weighted skeleton feature is extracted. The experiments show that the vehicle identification results produced by weighted skeleton feature seem to be good quality.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.35 no.12
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• pp.705-715
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• 2008

Today raises its head on the issue of interoperability caused by the complexity of the embedded software and the diverse development environment about SUGV(Small Unmanned Ground Vehicle). So, we propose to adopt the original MDA mechanism for this heterogeneous embedded development. To solve this problem, we apply for developing SUGV with MDA(Model Driven Architecture) using the original UML profile mechanism. Through this method, it can be semi-automatically transformed into TSM(Target specific model) after modeling TIM(Target Independent Model). Then we can also automatically generate the heterogeneous source codes. Therefore it will be reduced the development cycle and effort of the heterogeneous systems. We verify the benefits of our proposed approach and the reliability through analyzing the generated codes.

• The Journal of Bigdata
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• v.7 no.2
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• pp.129-137
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• 2022

With the development of the 4th industry, the logistics industry is evolving into a smart logistics system. However, ship work that transports vehicles is progressing slowly due to various problems. In this paper, we propose an stowage automation algorithm that can be used for cargo loading of vehicle carriers that shortens loading and unloading work time. The stowage automation algorithm returns the shortest distance by searching for a loading space and a movable path in the ship in consideration of the structure of the ship. The algorithm identifies walls, ramps and vehicles that have already been shipped, and can work even with randomly placed. In particular, it is expected to contribute to developing a smart logistics system for vehicle carriers by referring to the ship's master plan to search for vehicle loading and unloading space in each port and predict the shortest movable path.