공간 데이터 웨어하우스 구축기는 운영 데이터베이스의 데이터를 추출하여, 공간 데이터 웨어하우스 서버에 적재하는 과정을 효율적으로 관리하는 시스템이다. 구축기는 적재로 인한 서버의 부하를 줄이기 위하여 적재할 데이터를 임시 저장하는데, 기존 기법은 적재할 데이터를 하나의 저장 공간에 관리한다. 따라서 서버가 특정 차원 테이블에 대한 실시간 질의처리를 위해 특정 차원 테이블의 즉시 적재를 요청할 경우, 구축기는 이를 위해 임시 저장한 모든 데이터를 검색하므로 처리비용이 증가한다. 또한, 하나의 저장공간에 적재할 데이터를 유지하여 서버에 데이터 적재 시, 저장을 위해 혼합된 데이터를 분석하는 비용이 증가한다. 본 논문에서는 공간 데이터 웨어하우스 구축기에서 추출된 데이터의 효율적인 적재를 위한 테이블 단위의 데이터 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 운영 데이터베이스로부터 추출한 데이터를 서버에 적재할 차원 테이블 단위로 구축기에서 각각 다른 저장 공간에 관리한다. 따라서 테이블 단위의 데이터 관리로 실시간 질의처리를 위한 특정 차원 테이블의 즉시 적재 비용이 감소하며, 테이블 단위의 병렬전송이 가능하여 전송비용이 감소한다. 또한, 서버로 전송된 데이터는 테이블 단위의 벌크 삽입이 가능하여 적재시간이 감소한다.
공간 데이터 웨어하우스에서 구축기는 의사절정을 위한 기반 데이터의 구축을 담당한다. 일반적으로 공간 데이터 웨어하우스의 데이터 적재는 잦은 갱신으로 인한 서버의 부하를 줄이기 위하여 구축기에 적재할 데이터를 임시 저장하고 일정주기마다 적재하는 방법을 이용한다. 이때 구축기의 정보는 차원테이블에 대한 갱신정보와 사실 테이블의 일부 갱신정보만을 유지하므로 여러 차원 테이블로 구성된 사실 테이블의 갱신은 공간 데이터 웨어하우스 서버에서 수행해야 한다. 사실 테이블의 갱신연산은 연관된 차원 테이블들에 의해 처리되므로 높은 처리 비용이 필요하다. 따라서 사실테이블의 처리로 인해 적재시간이 증가하며, 이는 사용자의 의사결정 응답시간을 증가시킨다. 본 논문에서는 공간 데이터 웨어하우스의 구축기에서 사실테이블의 사전 계산 기법을 제안한다. 이 기법은 차원 테이블 및 사실 테이블에 대한 메타정보와 추가적으로 기록되어야할 데이터 정보를 구축기에 유지한다. 구축기는 이 정보를 이용하여 삽입 연산시 사실 테이블에 적재할 갱신 정보를 사전에 계산하고, 이를 적재주기에 함께 적재한다. 따라서 사실 테이블의 신을 데이터 적재 이전에 구축기에서 계산하므로 공간 데이터 웨어하우스 서버에서 발생하는 높은 처리 비용을 감소시킬 수 있다. 공간 데이터 웨어하우스 사용자의 의사결정 응답시간을 감소시킨다.
유니트로드를 복수의 층으로 쌓아 저장하는 적재장에서 적재 능력을 높이면 1개가 차지하는 유니트로드의 소요공간은 줄어드나, 적재층이 높아지게 되면 특정 대상 유니트로드를 인출하는데 발생되는 재 취급으로 인하여 인출에 따른 작업 시간은 늘어나게 되어 취급비용은 증가 한다. 일반적으로 유나트로드 를 적재하는 적재장애는 재취급의 발생이 불가피하다. 따라서 다양한 적재형태의 적재장에서 최하층 열의 수, 컬럼, 적재층을 변화 시켜가면서, 임의의 유니트로드를 인출 할 떼 발생하는 기대 취급수를 측정하는 식을 유도한다. 유도된 식을 이용하여 다 양한 적재형태들에 대해서 기대 취급수를 서로 비교한다.
본 논문에서는 공간 데이터 웨어하우스에서 시공간 분석지원을 위한 공간 데이터의 비중복 적재 기법을 제안한다. SDW는 이기종의 다양한 서비스를 지원하는 SDBMS로부터 공간 데이터를 추출한다. 제안 기법에서는 SOW에 소스로 참여하는 SDBMS에서 변경된 부분만을 추출하고, 이를 공간연산을 통해 중복된 데이터를 제거한 후 통합된 형태로 적재함으로써 빠른 공간 데이터 분석을 지원할 수 있으며, 저장 공간의 낭비를 줄일 수 있다. 이는 공간 마이닝등의 시간에 따른 분석 및 예측 분야에 효율적인 형태로 공간 데이터를 적재한다.
본 논문에서는 다양한 시장 요구사항에 따른 공간적 효율성과 유연한 관리 시스템이 내장된 스마트 적재창고를 제안한다. 적재창고는 공간 활동의 최적화를 요구하는 동시에 높은 수준의 비용 효율성을 갖추어야 한다. 그리고 자동화된 애플리케이션이 기존 창고 및 공급만 운영보다 중요하며 스마트 팩초리와 연계하여 부품 재고파악과 입출고를 효율적으로 담당해야 한다. 본 논문에서는 수직강성을 최대 300kg를 견딜 수 있는 수직형 자동적재창고를 구현한다. 연구의 결과는 스마트팩토리 등의 자동화 장비 구축을 통한 생산성 향상에 도움이 될 것으로 사료된다.
지리 정보 시스템에서 공간 객체들은 크기가 가변적이고 객체의 형태가 일정하지 않을 뿐만 아니라 공간 객체의 분포 또한 일정하지 않다. 공간 조인은 이러한 공간 객체들의 특성으로 인해 비용이 많이 들고, 공간 객체의 분포에 따라 특정 영역에서의 공간 조인 비용이 많이 들 수 있다. 이 논문에서는 공간 객체들의 분포에 따라 한 번의 Disk 접근으로 공간 객체들을 적재할 수 있는 크기로 셀을 동적 분할하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 수행한 후에 생성된 다양한 크기의 셀을 기반으로 공간 조인을 수행한다. 또한 정제 단계에서 공간 객체를 메모리로 적재하는 Disk I/O를 줄이기 위한 방법도 알아본다.
공간 데이터웨어하우스는 공간 DBMS 또는 다양한 소스데이터로부터 시간에 따라 추출된 공간데이터를 ETL 과정을 통해 가공된 데이터를 관리하는 시스템이다. 적재 주기 마다 추출된 공간데이터는 비공간 데이터와 달리 같은 주제의 중복된 공간 정보가 유용하지 않으며, 공간 데이터의 특징으로 저장 공간의 낭비가 크다. 또한 이기종간의 시스템에서 소스 데이터를 추출할 경우 서로 다른 공간데이터 타입 및 스키마를 가지고 있어 이를 위한 공간데이터 추출 기법이 요구된다. 기존 기법에서는 기준이 되는 Geocoding DB를 이용하여 추출된 공간데이터에 대한 주소 매칭과정을 수행함으로써, 정형화된 데이터 셋을 적재한다. 하지만 이 기법은 추출 데이터를 매번 Geocoding DB와 비교 연산이 발생하며, 주제별로 공간 데이터를 통합 관리함에 따라 이 기종 공간 DBMS 사이에 중복된 데이터를 고려하지 않는 문제점이 있다. 본 논문에서는 공간 데이터웨어하우스 구축기 내에서 이 기종의 소스 시스템으로부터 추출된 갱신질의 통합을 이용한 효율적 추출 기법을 제안한다. 이는 이 기종의 공간 DBMS로부터 발생한 과거 적재 시점부터 현재까지 발생한 질의 중 삽입이나 삭제 등의 업데이트 관련 질의만을 추출하여 공간데이터의 불필요한 추출 연산 비용을 제거한다. 또한 소스 공간 데이터베이스 관리시스템의 업데이트 질의를 이용하여 추출된 공간 데이터를 주제별로 중복 제거 및 통합 한다. 제안 기법은 데이터 중복 저장에 의한 저장 공간의 낭비를 줄이고, 적재시점 별 통합된 데이터를 적재함으로써 빠른 공간데이터 분석을 지원할 수 있다.
다품종 소량 생산 품목의 수요 증가와 전자상거래 시장의 발달로 인하여 소량화물(Less than Container Load, LCL)의 수출입 비중이 확대되고 있다. 이에 따라 국제물류주선업에서 소량화물을 다루는 업체의 비중이 늘어나고 있다. 화물 크기의 다양성과 이해당사자의 이익 구조가 맞물려, 컨테이너의 공간 효율성을 최대화할 수 있는 화물 적재 방법론이 중요해지고 있다. 그러나, 화물 적재 계획을 미리 수립하여 컨테이너 조작장(Container Freight Station, CFS)에 전달하는 현 상황의 특성상, 산업현장에서 확인 가능한 변수들을 적재 계획에 반영할 수 없다는 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 산업현장에서 적재 계획의 수정이 용이한 화물 적재 방법론을 제시한다. 화물의 특성에 따른 불용 공간과 컨테이너 내부 현황을 고려할 수 있도록 하여 산업 현장의 요구사항을 반영하고, 3차원 공간을 2차원 평면 레이어로 조작하여 적재 계획을 수립하여 시간 복잡도를 줄임으로써 산업현장의 활용성을 높였다. 본 연구에서 제시하는 방법론을 통해 화물 적재 계획 품질의 일관성을 높이고, 적재 계획 수립 자동화에 기여를 할 수 있다.
본 논문은 공간 활용 극대화를 위한 스마트 자동 적재창고를 제안한다. 기존 수직형 적재창고의 트레이 최대 강성 하중이 100kg로 설계되어 공간내에 적재할 수 있는 팔레트가 극히 제한적이라는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 최대 수직강성을 300kg으로 설계하여 공간 활용도를 극대화할 수 있는 스마트 적재창고를 설계하고 구현된 결과를 보인다. 구현된 적재창고의 성능평가 결과를 살펴보면, 최대 적재하중은 500.6kg으로 당초 설계 및 요구도를 달성하였으며, 수직강하속도는 0.5m/s, 장치의 작동 소음은 67.1dB, 팔레트의 입출고 시간은 36.92초, 트레이 처짐량은 4mm로 모든 평가항목에서 우수한 성능을 보였다. 또한, 제어부와 조작 패널의 UI를 별도로 설계하는 PLC 방식의 제어방식을 PC 시스템으로 통합하여 다양한 공정관리 시스템과의 연동성과 유지보수성을 증대하였다. 향후 IoT 센서기반의 물류 로봇을 연동하여 완전 자동화된 스마트 적재창고로 발전시키고자 한다.
본 논문에서는 다양한 종류와 다양한 크기의 화물에 대해 3차원 적재하는 방법으로서 휴리스틱 기법을 이용한 해법을 제안하였다. 먼저, 컨테이너 비용을 적재비용, 수송비용 및 처리비용의 합으로 나타내며. 화물간 우선순위 및 화물 내에서의 개수 간 우선순위를 적용하였다. 주어진 화물을 적재 공간 및 중량을 만족하면서 위의 컨테이너 비용을 최소화하는 컨테이너 종류 및 개수를 산출하였으며, 적재 시 화물의 팔레타이져 및 디팔레타이져로서 컨테이너 내의 공간 이용률을 극대화시켰다. 마지막으로 화물의 무게 균등화를 고려하여 취급중의 화물의 손상방지를 행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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