본 연구에서는 사업주체 및 사업영역 선정을 중심으로 한국영상물 산업의 물류공동화 전략 및 방안에 대하여 고찰 해보고자 하였다. 본 연구 방법으로는 문헌자료, 보고서, 실증사례를 바탕으로 연구가 진행되었다. 본 연구에서는 영상물 물류공동화 전략방안으로는 단기적, 장기적 전략방안으로 구분하여 고찰 하였다. 단기전으로는 하주가 운영을 하면서, 공동운영하는 방법과 장기적으로는 물류업자가 운영을 하면서, 대행위탁사업으로 전개하는 방안을 도출하였다. 본 연구의 대상은 영상물 물류공동화에 한정하여 연구가 진행되어졌다. 향후 타 업종으로 확대하여 연구할 필요가 있다.
21세기 첨단영상매체인 디지털 비디오 디스크(DVD)가 지난 1996년 11월 처음 등장한 이래, 올해로 만 8년째를 맞이한 DVD산업은 본격적인 성장기에 접어들고 있다. 하지만 현재 국내 DVD유통업체는 비효율적인 푸시(Push)유통체제로서 유통물류시스템을 가동하고 있다. 따라서 국내 DVD유통관련 업계의 물류비용 절감과 DVD유통(제조업 포함)업계의 사업 참여를 적극 유도하여 선진 유통정보시스템 구현을 통한 산업 경쟁력 확대차원의 사업추진방안이 필요한 실정이다.
인터넷 및 전자상거래의 발전으로 인해 물류가 급증하고 있다. 물류 인수인계 문서 및 물류 정보의 전달 수단으로서 2 차원 바코드가 사용되는데 본 논문에서는 MaxiCode 에 대한 관심영역 추출 결과를 검증하는 방법을 제시하였다. 제안된 방법은 물류상에 바코드 영역 추출 방법에 의해 여러 종류의 바코드 중에서 MaxiCode 영역인지 검증하는 방법으로써 검증 후보 영역 설정, 후보 영역으로부터 중심점 획득, 중심점 검증 단계로 MaxiCode 의 영역 검증 방법을 제시한 것이다.
오늘날 컨테이너의 과다한 물동량 증가로 인하여 수작업으로 이루어지는 컨테이너를 처리하는데 어려움을 겪고 있다. 따라서 식별자로 컨테이너를 자동 인식하고 그 결과를 항만 물류처리 자동화 시스템에 적용하고자 하는 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 논문에서는 항만 물류처리 자동화 시스템을 사용하기 위하여 컨테이너의 인식 처리를 자동화하는데 그 방안으로 컨테이너의 RGB를 이용하여 바탕색과 문자색을 검출하고 바탕색과 문자색의 차를 이용해 가장 큰 차이를 보이는 RGB 값 중 하나로 영상을 이진화 하였다. 컨테이너의 식별자를 인식하기 위해서 신경망 알고리즘의 하나인 Back-propagation을 적용하여 기존의 식별자 인식 방법보다 신속하고 정확한 처리가 가능하도록 구현하였다.
본 논문에서는 물류회사에서 수작업으로 이루어지던 물류 배달 구분 작업을 자동화하기 위한 로봇 제어 정보 관리 시스템을 제안한다. 제안한 로봇제어 정보 관리시스템은 3D 영상인식장치로부터 소포의 가로, 세로, 높이, 집는 윗면의 형태 등 소포 형상정보와 무게, 놓여 진 위치, 부대 정보를 기록한 바코드 등의 소포 상황 정보를 넘겨받아서 로봇 매니퓰레이터의 픽업 제어정보와 드롭 제어정보를 생성하여 로봇제어정보를 보내준다. 로봇 매니퓰레이터는 물류 정보에 따른 픽업제어 정보와 드롭 제어정보를 넘겨받아 소포 픽업과 배달 위치에 따른 파레트에 해당물류를 드롭 할 수 있게 된다. 제안된 물류배달을 위한 로봇 제어 정보 관리 시스템은 수작업으로 처리되었던 물류배달 순서 구분 작업을 자동화함으로써 물류 배달에 있어 시간과 비용을 절감시키고 산업재해를 예방하는데 크게 기여하게 될 것이다.
물체컬러식별 임베디드시스템을 프로세서 기반으로 구현하고 물체를 식별 분류하는 무인물류관리 시스템을 제한한다. 임베디드시스템 구현은 초음파 센서를 이용하여 물체의 유무와 거리를 추출하고 USB CCD 카메라로부터 이진영상을 획득한다. 영상식별 알고리듬은 입력영상에 대해 컬러 검출한 패턴을 기준패턴과 비교 식별하여 지정된 랙에 이동 저장한다. 실험결과 무인화 창고관리 로봇기능으로 실용가능성을 제시하였다.
현대사회의 산업 현장에서 작업효율과 안전사고예방은 기업의 이익과 직결된다. 현장에서의 인력의 사용으로 인한 한계점을 가지고 있기 때문에 효율적이고 안정적으로 작업 효율을 내며 현장의 많은 안전사고를 미연에 방지하기 위해 많은 산업현장들은 4차 산업 혁명을 통해 수많은 작업들을 로봇을 이용한 자동화로 대체해 오고 있다. 단순히 짐을 옮기고 재고를 파악할 뿐인 간단한 작업임에도 불구하고 물류 피킹/분류 작업은 아직까지 인력을 사용한다. 인력을 한계를 극복하기 위해 작업 현장을 라인 트레이서를 통해 이동하고, 영상분석을 이용해 로봇 암으로 원하는 물건을 정확하게 피킹하고자 적재 하도록 설계한 '영상분석을 이용한 자동 피킹.분류시스템' 기술을 제안한다. 기존의 단순 반복 노동의 피킹/분류 작업을 수행하며 영상분석을 통해 어플리케이션을 이용하여 재고 관리또한 가능하다,
최근 울산항에는 화물차가 정해진 화물차 주차장이 아닌 항만 내외에 불법주차를 하는 사례가 빈번하게 발생하고 있다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하고자 화물차 주차장 이용을 활성화하는 방안을 연구하였다. 이에 따라 화물차 주차장의 주차 현황을 실시간으로 제공하는 딥 러닝(YOLOv4) 기반 영상분석방식의 스마트 항만 주차정보시스템을 제안한다. 더불어, 제시한 방안을 통해 주차장 이용이 활성화 되었을 때의 사회적 가치를 산정하여 기존과 비교하였다.
우리나라의 수출입 대부분은 해상을 통해 이루어지고 있으나 항만의 물류 창고는 데이터 네트워크를 통한 유기적인 화물의 출입과 현황관리가 부족한 실정이다. 이는 부족한 데이터 네트워크 인프라와 CCTV에 의한 아날로그 영상 데이터에 의존하는 기존 시스템의 한계로 인해 기인하는 바가 크다. 이에 IP 카메라와 엣지 디바이스의 영상분석에 의한 개별 화물 창고의 디지털 현황 분석 기반을 구축하고 분산된 개별 화물 창고의 데이터를 클라우드에 위치한 중앙 집중 데이터 분석 시스템을 구축하여 유연한 개별 화물 창고 관리와 지속적인 모니터링 기반을 제공한다. 사용자 인터페이스는 웹 기반으로 구축하여 항만 화물 관계자에게 편의성과 위치에 구애받지 않는 서비스를 제공한다. 이 과정에서 사설 IoT 네트워크를 통한 최소한의 시공비용으로 항만 내 인터넷 데이터 네트워크를 구축하여 향후 항만 내 다양한 데이터 서비스를 위한 초석을 제공한다.
제철소에서 생산된 철판의 물류 자동화 시스템을 구축하는데 있어 각 철판에 기록된 정보를 정확하게 파악하여 효과적인 적재 및 운반 시스템을 갖추는 것이 관건이다. 이를 위하여 본 논문에서는 생산 및 운반 정보가 기록된 철판 영상을 분석하여 자동화 시스템을 구축하기 위한 문자 추출 기법을 제안한다. 철판 영상은 가로 방향으로 철판의 정보를 나타내는 문자열을 포함하고 있고, 이러한 문자열이 세로 방향으로 배치되어 있기 때문에 각 문자를 분리하기 위해서는 2차원 기법을 적용하도록 한다. 영상을 획득하는 환경에 따라 문자 분리 성능에 미치는 영향을 최소화하기 위하여 국부 특징을 반영한 효율적인 이진화 기법을 제안하고, 잡음 등에 민감한 특성을 제거하기 위하여 CCA(Connected Component Analysis)를 이용한 문자 여부를 판단하는 방법을 제안한다. 이렇게 분석된 영상에 대해 2차원 투영 기법을 적용하여 철판에 기록된 각 문자를 정확하게 분리하도록 한다. 제안된 문자 추출 기법은 높은 성능을 나타내면서도 저 복잡도를 가지도록 설계하여 제한된 자원을 이용하는 기기에 효과적으로 응용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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