최근 넓은 창고에서 물품들을 좀 더 효율적으로 관리하기 위해 RFID(Radio Frequency Identification)를 이용한 창고관리시스템(Warehouse Management System)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 창고관리시스템에서 중요한 요소 중 하나는 물품의 정확한 위치파악이다. 특히 냉동 창고에서는 물품 보관을 하는 coldroom의 안팎 온도차이로 인한 물품의 적재위치 오류는 물품의 변질을 가져오게 하므로 실시간 정확한 위치를 파악하는 것이 중요한 요소가 된다. 기존의 연구방법들에서는 coldroom 입구에 RFID리더기를 설치하여 물품이 인식될 때 단지 그곳에 적재되는 것으로 인식하였다. 그러나 이러한 방법으로는 물품이 coldroom으로 들어가다 다시 돌아 나오는 경우, 반대로 물품이 밖으로 나가다 다시 들어오는 경우 등과 같은 상황에서는 물품의 위치가 잘못된 정보를 가지게 된다. 본 논문에서는 냉동 창고관리시스템에서 2대의 RFID리더기가 설치된 지게차를 이용하여 물품의 적재위치 정확성을 높이기 위한 방법을 제안한다. 지게차에 설치된 2개의 RFID리더기는 각각 천장에 부착된 태그로부터 위치데이터와 지게차에 적재된 물품데이터를 획득한다. 2개의 리더기로부터 수집된 데이터를 분석하여 물품의 입/출고 상황정보와 물품의 이동경로정보를 실시간으로 모니터링 할수 있다. 이를 통해 실시간 냉동 창고 적재위치 오류를 감지해 냄으로써 냉동 창고관리시스템의 물품보관에 대한 효율성을 높일 수 있게 된다.
제품의 수출시 운반경로는 대부분 해상을 이용하고있고 이때에는 콘테이너에 수출품을 적재하여선 적운반한다. 수송비는 콘테이너의 수량에 의해 좌우되며 콘테이너 내부에 들어가는 물건의 수량과 는 무관하다. 그러므로 콘테이너내부에 물건을 얼마만큼 효율적으로 싣는가에 의해 수송비가결정된다. 콘데이너 내부에 제품(BOX)을 어떤 방법으로 싣는가는 BOX의 크기나 종류에따라 항상 달라지게 된다. 본 논문에서는 BOX의 치수와 종류, 수량, 적재조건만 주어지면 그에따라 데이타의 계산과 가공이 되 어 적재되는 형상 및 적재수량 등이 계산되어 적재 형상이 도면으로 출력되는 적재시스템을 구축하였 으며, 본 논문에서 논하고자 하는 것은 시스템 구축시 NECK가 되었던 각 조건에대한 계산 알고리즘에 관한 것으로 이알고리즘은 현장작업자의 작업성을 고려한 최적의 적재가 되어야 했었다.
최적 해를 다항시간으로 얻을 수 있는 알고리즘이 알려져 있지 않은 NP-완전인 상자포장 문제의 일종인 바지선 적재 문제에 대해, Gu$\acute{e}$ret et al.은 $O(m^4)$ 수행 복잡도의 선형계획법으로 해를 얻고자 하였다. 반면에, 본 논문에서는 이득 우선순위로 적재하는 규칙인 O(m log m) 복잡도의 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법은 첫 번째로 이득 우선순위를 결정하였다. 다음으로, 이득 우선순위 물품들을 바지선에 적재하는 방법으로 초기 적재 결과를 얻었다. 마지막으로, 바지선 적재 용량을 미달하는 경우, 이전에 적재된 물품과 미선적된 물품을 상호 교환하여 바지선 적재용량을 충족시켰다. 실험 결과, 제안된 알고리즘은 NP-완전 문제인 바지선 적재 문제에 대해 선형계획법의 $O(m^4)$를 O(m log m)으로 단축시켰다.
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.
오늘날 컨테이너터미널의 운영방식의 변화를 통해 컨테이너터미널의 효율을 증대시키기 위한 대처방안에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 컨테이너터미널의 효율을 증대시키기 위해서는 적하계획 수립이 상당히 중요한 역할을 한다. 적하계획은 크게 적재의 위치를 결정하는 문제와 적재의 순서를 결정하는 문제로 나눌 수 있는데, 본 논문에서는 보다 효율적인 적재순서 결정 방안을 제시한다. 컨테이너 적재순서 결정 문제는 장치위치 및 운영 장비 등 여러 가지 경우의 수를 고려해야 하는 조합 최적화 문제이다. 컨테이너 적재순서를 결정하는 기존의 클러스터 구성방식은 재처리 문제로 작업의 효율성을 높이는데 한계가 있다. 따라서 선적지시서와 야드맵을 기초로 동일한 속성을 가진 컨테이너들을 계층적 클러스터링 방법을 적용하여 스택단위의 클러스터로 구성하고, 작업순서의 제약을 정의하는 보다 효율적인 컨테이너 적재순서결정 방법을 제안한다. 그 과정에서 작업순서 제약을 정의함으로서 클러스터간의 가능한 작업경로를 파악할 수 있고, 작업경로에 대한 제약적 탐색이 가능하여 기존의 방식에 비해 탐색효율이 증가됨을 알 수 있다.
최근 증가하고 있는 도로 위 적재 불량 화물차는 비정상적인 무게 중심으로 인해 물체 낙하, 도로 파손, 연쇄 추돌 등 교통안전에 위해가 되고 한번 사고가 발생하면 큰 피해가 유발할 수 있다. 하지만 이러한 비정상적인 무게 중심은 적재 불량 차량 인식을 위한 주행 중 축중 시스템으로는 검출이 불가능하다는 한계점이 있다. 본 논문에서는 이러한 사회 문제를 야기하는 적재 불량 차량을 관리하기 위한 객체 인식 기반 AI 모델을 구축하고자 한다. 또한 AI-Hub에 공개된 약 40만 장의 데이터셋을 비교 분석하여 전처리를 통해 적재 불량 차량 검지 AI 모델의 성능을 향상시키는 방법을 제시한다. 또한 객체 추적을 통해 실시간 검지를 수행하는 방법을 제안한다. 이를 통해, 원시 데이터를 활용한 학습 성능 대비 약 23% 향상된 적재 불량 차량의 검출 성능을 나타냄을 보였다. 본 연구 결과를 통해 공개 빅데이터를 보다 효율적으로 활용하여, 객체 인식 기반 적재 불량 차량 탐지 모델 개발에 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
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.
VBR로 압축된 멀티미디어 데이터는 비트 변화율이 매우 큰 편차로 변하기 때문에 자원 예약 관리가 매우 힘들다. 따라서 MPEG데이터의 참조 패턴을 오프라인으로 분석한 메타 테이블을 근거로 과부하 구간에서 미리 선반입하여 시스템의 활용율을 높이는 선반입 기법을 사용하고 있으나, 기존의 선반입 기법은 상영실패는 발생하지 않지만 선반입 임계슬롯이 증가하면서 버퍼 점유량이 증가되어 최소의 적재시간과 적재비용을 유지할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 선반입 구간을 고정함으로써 적재비용과 적재시간을 일정한 범위 이하로 유지하면서 시스템 자원의 활용율을 높이는 방법을 제안한다. 그리고 고정 선반입 구간을 사용할 경우 발생하는 상영 실패를 GOP내의 B프레임에 한정하며, Drop모듈을 이용하여 미디어 질 저하를 전체 사용자에게 분산시키는 방법을 제안한다.
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.
화공약품 탱크 적재 문제는 다항시간으로 해를 찾을 수 있는 알고리즘이 알려져 있지 않아 NP-완전으로 분류된 난제이다. 화공약품 탱크 적재 문제는 상자 포장 문제의 일종으로, Gu$\acute{e}$ret et al.은 $O(m^4)$ 수행 복잡도의 선형계획법으로 해를 얻고자 하였다. 반면에, 본 논문에서는 최소 여유량을 가진 탱크에 적재하는 규칙인 O(m) 복잡도의 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법은 첫 번째로 잔여량이 있는 탱크에 해당 화공약품을 적재하였다. 다음으로, 남은 화공약품을 적재할 수 있는 최소 여유량을 가진 탱크에 해당 화공약품을 적재하였다. 실험 결과, 제안된 알고리즘은 NP-완전 문제인 화공약품 적재 문제에 대해 선형계획법의 $O(m^4)$를 O(m)으로 단축시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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