• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2004년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.238-242
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• 2004

운송 컨테이너의 식별자를 추출하는 것은 컨테이너 식별자들의 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부의 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 어렵다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 검출된 에지 정보에서 영상획득 시 외부 광원에 의해 수직으로 길게 발생하는 잡음들을 퍼지추론 방법을 적용하여 제거한 후에 수직 블록과 수평 블록을 검출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출한다. 추출된 컨테이너의 식별자 영역에서 히스토그램 방법과 윤곽선 추적 알고리즘을 각각 이용하여 개별 식별자를 추출한다. 실제 컨테이너 영상을 대상으로 실험 결과, 제안된 컨테이너 식별자 추출 방법이 다양한 컨테이너 영상에 대해 효율적인 것을 확인하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제35권6호
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• pp.523-531
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• 2011

급속한 세계화와 블록경제체제는 한 일간의 교역을 크게 확대시켜 취급품목도 경공업분야로부터 중공업분야까지 다양하게 증대되었다. 이러한 국제교역의 확대는 원활한 운송시스템을 필요하게 되었고, 특히 한 일간 기계류나 호화 요트와 같은 특수화물에 대한 운송수요로 카-훼리 국제복합운송체제가 발전하게 되었다. 카-훼리 국제복합운송은 "문전에서 문전까지"라는 하주의 욕구를 충족시켜 주지만 그로 인해 불명손해의 클레임을 야기시킨다. 본 논문의 목적은 한 일간 카-훼리 국제복합운송에 따른 불명손해의 원인과 문제점을 규명하여 합리적인 책임배분에 의한 대응방안을 모색해 한 일간 카-훼리 국제복합운송의 지속적인 발전을 도모함에 있다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.38-39
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• 2010

최근들어 항만건설 및 선박블록 운송의 증가로 대형 부선을 예인하는 예부선과 침몰 선박 인양 및 해상교량공사 등을 위한 해상크레인 운송선단의 통항이 매년 증가 추세에 있다. 우리나라에서 이들 선박의 주 항로는 남해와 서해 연안으로, 이 지역은 도서가 산재해 있고 협수로가 많은 지형적 특성과 연안으로 근접하여 항해 시 강한 조류의 영향을 받으며, 또한 어망과 조업중인 어선들과 많이 조우하게 된다. 특히, 돌발적인 해양 기상적 특징을 포함하고 있다. 이러한 영향에 따라서 이 해역을 통항하는 예부선 및 해상크레인 선단의 조종성능이 크게 저하되어 해양사고의 위험성이 고조되고 있다. 이에 따라서, 이 연구에서는 해상크레인의 연안해역 예항시 안전하게 항해할 수 있는 적절한 조종 방법을 고찰하여 안전운항에 기여하고자 한다.

• 대한조선학회논문집
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• 제46권6호
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• pp.595-602
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• 2009

Great number of ships has been built by Korean Shipyards since early of 2,000 due to the expanding worldwide trade. Most of shipyards have enlarged the weight of erection block and many blocks have been assembled in block fabrication factories outside the shipyards to reduce the shipbuilding period. Especially, Giga blocks that exceed 2,000 tons are often assembled by the block fabrication factories outside the shipyard. Generally, the blocks are transported to building dock in shipyard by towing barges. Accident can be occurred during the sea transportation and it may bring about not only the delay of delivery but also a disaster on the ocean environments. Transportation condition of GPE (Grand Pre-Erection) block differs from the ocean going conditions of marine vessels. Special consideration should be included before transportation work in order to guarantee the safety of GPE blocks and barge carriers. In this paper, several examples, which have been investigated to set up the safety standard of transportation of the GPE blocks on coastal routes, are introduced. For the barge transportation on coastal sea route, the design criteria are discussed, considering the design wave, the acceleration induced by wave, structural strength, and the fixture condition of blocks.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.630-637
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• 2020

개인정보 보호의 중요성이 어느 때보다 주목을 받고 있다. 그러나 택배 시스템은 이러한 개인정보 보호에 대한 움직임을 아직 따라가지 못하고 있다. 택배 상자에는 수취인에 대한 개인정보가 적혀있는 운송장이 붙어있어 누구나 손쉽게 개인 정보를 탈취해 갈 수 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서는 운송장의 내용을 사람이 눈으로 읽고 접근할 수 있는 글자가 아닌 QR 코드로 대처할 것을 제안한다. 또한 해당 QR 코드의 내용에 대한 무분별한 접근을 방지하기 위해 해당 내용에 대한 접근은 택배 블록체인 네트워크에 등록된 스마트 글라스만을 사용하여 접근할 수 있게 한다. 마지막으로 접근 가능한 스마트 글라스를 보유한 사람으로부터 해당 내용이 유출되는 것을 방지하기 위해 해당 접근 기록을 블록체인에 기록할 것을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.497-503
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• 2005

본 논문에서는 퍼지 RBF 네트워크를 이용한 운송 컨테이너 식별자 인식 시스템을 제안한다. 일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 변형될 수 있기 때문에 일정한 규칙으로 찾기는 힘들다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 검출된 에지 정보에서 영상획득 시 외부 광원에 의해 수직으로 길게 발생하는 잡음들을 퍼지 추론 방법을 적용하여 제거한 후에 수직 블록과 수평 블록을 검출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 이진화한다. 이진화된 식별자 영역에 대해 검정색의 빈도수를 이용하여 흰바탕과 민바탕을 구분하고 4방향 윤광선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출한다. 개별 식별자 인식을 위해 퍼지 C-Means 알고리즘을 이용한 퍼지 RBF 네트워크를 제안하여 개별 식별자에 적용한다. 제안된 퍼지 RBF 네트워크는 퍼지 C-Means 알고리즘을 중간층으로 적용하고 중간층과 출력층 간의 학습에는 일반화된 델타 학습 방법과Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습 성능을 개선한다. 실제 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 식별자 추출 방법보다 제안된 식별자 추출방법이 개선되었다. 그리고 기존의 ART2 기반 RBF 네트워크보다 제안된 퍼지 RBF 네트워크가 컨테이너 식별자의 학습 및 인식에 있어서 우수함을 확인하였다.

• 대한조선학회논문집
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• 제50권5호
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• pp.298-306
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• 2013

Nowadays, a transporter manager plans the schedule of the block transportation by considering the experience of the manager, the production process of the blocks and the priority of the block transportation in shipyard. The schedule planning of the block transportation should be rearranged for the reflection of the path blocking cases occurred by unexpected obstacles or delays in transportation. In this paper, the optimal block transportation path planning system is developed for rearranging the schedule of the block transportation by considering the damaged path. $A^*$ algorithm is applied to calculate the new shortest path between the departure and arrival of the blocks transported through the damaged path. In this algorithm, the first node of the damaged path is considered as the starting position of the new shortest path, and then the shortest path calculation is completed if the new shortest path is connected to the one of nodes in the original path. In addition, the data structure for the algorithm is designed. This optimal block transportation path planning system is applied to the Philippine Subic shipyard and the ability of the rapid path modification is verified.

• 지능정보연구
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• 제9권3호
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• pp.65-79
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• 2003

운송 컨테이너의 식별자를 추출하고 인식하는 것은 컨테이너 식별자들의 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부의 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 어렵다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 검출된 에지 정보를 이용하여 수직블록과 수평블록을 추출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출한다. 추출된 컨테이너의 식별자 영역에서 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 개별 식별자를 추출하며, 그들의 인식을 위해서는 개선된 ARTl과 지도 학습 방법을 결합한 개선된 성능의 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 제안하여 적용한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 운송 컨테이너 영상들을 대상으로 실험 결과, 윤곽선 추적 알고리즘을 이용한 식별자의 추출 방법이 히스토그램을 이용한 식별자의 추출 방법보다 추출률이 개선되었고 인식 결과에서도 개선된 ART1 기반 자가 생성 지도 학습 방법이 기존의 ART1 기반 자가 생성 지도 학습 방법보다 인식률이 향상되었다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2004년도 추계학술대회
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• pp.195-202
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• 2004

일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 변형될 수 있기 때문에 일정한 규칙으로 찾기는 힘들다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 검출된 에지 정보에서 영상획득 시 외부 광원에 의해 수직으로 길게 발생하는 잡음들을 퍼지추론 방법을 적용하여 제거한 후에 수직 블록과 수평 블록을 검출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 이진화 한다. 이진화된 식별자 영역에 대해 검정색의 빈도수를 이용하여 흰바탕과 민바탕을 구분하고 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출한다. 추출된 개별 식별자의 인식은 개선된 퍼지 RBF 네트워크를 제안하여 적용한다. 제안된 퍼지 RBF 네트워크는 퍼지 C-Means 알고리즘을 중간층으로 적용하고 중간층과 출력층 간의 학습에는 일반화된 델타 학습 방법과 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습 성능을 개선한다. 실제 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 식별자 추출 방법보다 제안된 식별자 추출 방법이 개선되었고 기존의 퍼지 RBF 네트워크 보다 제안된 퍼지 RBF 네트워크가 컨테이너 식별자의 학습 및 인식에 우수함을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.108-108
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• 2016

스마트워터그리드(Smart Water Grid; 이하 SWG)란 현재 직면에 있는 물 부족, 물 안보, 물 복지 등 물에 대한 문제를 ICT 기술을 활용하여 물관리의 새로운 패러다임을 제시할 수 있는 융합 기술이다. 즉, SWG는 기존의 수자원 관리 시스템의 한계를 극복하기 위해 첨단 정보통신기술을 이용하는 고효율의 차세대 인프라 시스템으로 다양한 수원을 활용하고 물을 효율적으로 배분 관리 운송하여 수자원의 불균형을 해소하고, 첨단센서네트워크를 이용해 용수관리 전분야에 걸쳐 양방향 실시간으로 용수정보를 감시 대응하여 용수관리와 에너지 효율의 최적화된 메가시티(mega-city)에 적합한 지능형 물관리가 가능할 것으로 예상되는 시스템이다. 따라서 국토교통부 과제로 추진중인 SWG 연구단에서 개발한 스마트 워터 기술을 영종도 112 블록에 적용하여 지역주민의 물복지 향상 및 물 사용자에 대한 소비자 만족도를 높이는데 목적을 두고 데모플랜트를 구축 방안을 수립하였다. 영종도 112블록(인천 운서동 및 운북동 일원)은 인천 공촌정수장에서 해저관로를 지나 영종통합 가압장에서 가압 후 공항신도시배수지에서 물을 공급받고 있는 지역으로 면적은 $17.41km^2$, 인구는 약 17,000명, 물사용량 $8,000m^3$/일, 총관로연장 약 55km, 유수율이 겨우 73.2% 지역이다. SWG 적용성 평가를 위해 영종도 112 블록에 유수율 제고 및 운영비용 저감을 목적으로 데모플랜트를 구축하였다. 스마트 계측을 위해 스마트미터 469개(15~20mm), 디지털미터 172개(25~200mm), 누수유무센서 1개소, 다항목 수질측정기 1개소, 유량계 3개소, 수압계 5개소, AMI 시스템 641개 및 물효율 운영프로그램과 물정보 App서비스 기능으로 구성하였다. 물효율 운영프로그램은 실시간 수요량 예측, 배수지 운영에 따른 취수량, 송수량, 펌프 대수조합 및 운전스케줄링이 가능한 경제적 물공급 스케줄링, 관망상태 감시 및 제어(실시간 유량/수압 분석을 통한 누수분석) 기능이 탑재되어 통합운영센터에서 운영할 계획이다. 데모플랜트 운영을 통해 수자원의 효율적인 배분 및 공급, 유지관리 향상, 운영 비용 최소화 등의 결과를 바탕으로 신도시 및 기존도시의 물관리 정책수립에 활용할 수 있을 뿐만아니라 시간적 공간적 불균형 해소 및 물시장 발전에 크게 기여할 것으로 사료된다.