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.
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.
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.
본 논문에서는 자동화 컨테이너 터미널에서 컨테이너를 운반하는데 사용되는 무인 운반 차량(AGV)의 교통흐름을 동적으로 최적화하는 방안을 제안한다. 터미널 환경은 다수의 차량이 한정된 영역 내에서 주행하므로 높은 생산성을 위해서는 차량 사이의 간섭 및 병목현상을 최소화하도록 교통흐름을 제어해야 한다. 제안 알고리즘은 터미널 환경의 동적 변화에 대응하여 유전알고리즘을 이용하여 AGV의 교통흐름을 최적화한다. 알고리즘의 속도향상을 위해 이전에 수행한 최적화 결과를 활용하는 방안이 시도되었다. 시뮬레이션 실험을 통해 제안 알고리즘의 성능을 확인하였다.
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.
무인 자가 운반 하역차량(Automated Lifting Vehicle, ALV)은 자동화 컨테이너 터미널에서 컨테이너를 수송하는 무인 차량의 하나로 자가 하역 및 수송 능력을 가지고 있다. 여러 대의 ALV를 이용해 컨테이너를 효율적으로 수송하기 위해서는 ALV가 컨테이너의 이송작업을 시작할 때마다 최소 시간에 주행이 가능한 경로를 실시간으로 찾을 수 있어야 한다. 또한 차량 간의 충돌 및 교착 상태 발생 시 스스로 해결이 불가능한 무인 차량의 특성 상 이러한 충돌 및 교착을 막을 수 있도록 차량이 목적지까지 가기 위해 점유해야 하는 점유 영역과 그 점유 시간을 결정하여 이를 겹치지 않도록 주행 계획을 수립하여야 한다. 하지만 주행 계획 수립을 위한 ALV의 점유 영역에서의 점유 시간 계산은 교통 상황에 따른 주행 시간의 변화나 주행 경로 상에 작업을 수행하는 크레인의 작업 상황의 불확실성 때문에 정확한 추정이 어렵다. 본 논문에서는 개미 집단 최적화 기법을 기반으로 이러한 ALV 도착 시간의 불확실성을 고려한 ALV 주행 계획 수립방안을 제안한다. 시뮬레이션 실험을 통해 제안 방안이 불확실한 환경에서 효율적으로 좋은 경로를 찾아냄을 확인하였다.
본 연구에서는 수직블록배치형의 자동화 컨테이너 터미널을 대상으로 컨테이너 운반작업을 담당하는 2가지 유형의 이송장비인 무인이송차량(AGV)과 2단 적재차량(DSV)에 대한 이송능력을 분석하였다. AGV와 DSV의 주요 차이점은 안벽과 야드간의 컨테이너 운반시 적재용량이다. 기존의 자동화 터미널에 적용되고 있는 AGV은 20피트 컨테이너 2개 또는 40피트 컨테이너 1개의 적재용량을 가지지만, DSV는 20피트 컨테이너 4개 또는 40피트 컨테이너 2개를 동시에 적재할 수 있어 터미널 하역시스템의 효율성을 높일 수 있을 것으로 기대된다. 이에, 본 연구에서는 컨테이너 터미널의 이송장비 대한 처리능력을 분석할 수 있는 시뮬레이션 분석도구를 개발하여 이를 토대로 2가지 유형의 장비인 AGV와 DSV의 이송능력을 분석하였다. 본 연구의 결과로 실험대상 예제와 장비 생산성값이 제시되었다.
제한된 도로 여건 하에서 대중 교통 활성화를 위해 전용차로 운영을 위한 지능형 무인 관리 시스템의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 수리 형태학적 영상 처리 및 인식 기법을 적용하여 차량 검지 자동화 시스템을 연구하였다. 배경과 분리된 차량 객체 영상을 추출하였으며, 형태학적 골격을 분석하여 골격 히스토그램으로부터 차종 분류를 위한 새로운 유일 가중 골격 특징을 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 실험을 통해 제안한 차종 분류 알고리즘이 승용차, 트럭 등의 차종 인식에 효과적임을 볼 수 있었다.
SUGV의 활용이 늘어감에 따라 구성하는 소프트웨어가 복잡해지고 개발 환경 다양화로 인한 상호운용성 문제가 대두되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 기존의 UML 프로파일 메커니즘을 이용하여 SUGV 개발에 MDA가 적용되도록 하였다. 이를 통해 이종 SUGV 소프트웨어 설계시 타겟 독립 모델을 만든 후 UML 프로파일이 적용된 자동화 도구를 이용해 타겟 종속 모델 및 코드를 생성하면 이종 기기의 개발기간과 노력을 절약할 수 있다. 그리고 발생된 코드의 분석을 통해 제안한 방법의 이점 및 신뢰성을 확인할 수 있었다.
4차 산업의 발전으로 물류 산업은 스마트 물류 시스템으로 진화되고 있다. 그러나 차량을 운송하는 선박 작업은 다양한 문제로 디지털화가 더디게 진행되고 있다. 본 논문에서는 선·하적 작업 시간을 단축하는 차량 운반선의 화물 적재에 사용 가능한 적재 자동화 알고리즘을 제안한다. 적재 자동화 알고리즘은 선박의 구조를 고려하여 선박 내의 적재 가능 공간 및 이동 가능 경로를 탐색하여 최단 거리를 반환한다. 알고리즘은 벽, 램프 그리고 이미 선적된 차량을 모두 인식하며, 무작위로 배치된 구조에서도 동작이 가능하다. 특히 선박의 항해 계획이 모두 담긴 마스터 플랜을 참조하여 항만별 차량 선·하적 공간 탐색과 최단 거리의 이동 가능 경로를 예측할 수 있어 차량 운반선의 스마트 물류 시스템 발전에 기여할 수 있을 것으로 전망한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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