• Title/Summary/Keyword: 창고관리 자동화

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네트워크시스템의 사고방식과 문제점

  • 대한전기협회
    • JOURNAL OF ELECTRICAL WORLD
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    • no.11 s.107
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    • pp.84-89
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    • 1985
  • 최근 산업분야에 있어서의 자동화의 니이즈는 다양화되어 그 양상은 극에 달하고 가장 적당한 시스템을 구축하는 기술이 보다 중요시하게 되었다. 특히 분산과 집중을 어떻게 조화시키느냐가 초점이 되어있다. 1975년 IEC에서는 공업용데이터웨이 P-roway의 규격을 제정하도록 결정했다. 이 결정으로 1기업의 공장내$\cdot$동일빌딩내$\cdot$창고등 한정된 지역에 있어서의 생산관리정보 등의 통신용의 네트워크로서 LAN이 실용화하게 되고 1980년 IEEE 802위원회에서 표준화 활동이 개시됨으로서 현재 기술적으로는 거의 대부분의 표준은 완성하기에 이르렀다. 한편 산업분야에 있어서의 FA화는 현저한 진전을 보이고 있으며 보다 효율적인 시스템을 구축하는데 있어서 네트워크$\cdot$시스템은 필수적인 요소가 되고 있다. 여기서는 FA에 있어서 네트워크$\cdot$시스템을 계획$\cdot$구축해 가는데 있어 요점초점이 되는 과제에 대하여 해설 그 사례에 대해서 기술하기로 한다.

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Fixed node reduction technique using relative coordinate estimation algorithm (상대좌표 추정 알고리즘을 이용한 고정노드 저감기법)

  • Cho, Hyun-Jong;Kim, Jong-Su;Lee, Sung-Geun;Kim, Jeong-Woo;Seo, Dong-Hoan
    • Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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    • v.37 no.2
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    • pp.220-226
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    • 2013
  • Recently, with the rapid development of factory automation and logistics system, a few workers were able to manage the broad workplace such as large vessels and warehouse. To estimate the exact location of these workers in the conventional wireless indoor localization systems, three or more fixed nodes are generally used to recognize the location of a mobile node consisting of a single node. However, these methods are inefficient in terms of node deployment because the broad workplace requires a lot of fixed nodes compared to workers(mobile nodes). Therefore, to efficiently deploy fixed nodes in these environments that need a few workers, this paper presents a novel estimation algorithm which can reduce the number of fixed nodes by efficiently recognizing the relative coordinates of two fixed nodes through a mobile node composed of three nodes. Also, to minimize the distance errors between mobile node and fixed node, rounding estimation(RE) technique is proposed. Experimental results show that the error rate of localization is improved, by using proposed RE technique, 90.9% compared to conventional trilateration in the free space. In addition, despite the number of fixed nodes can be reduced by up to 50% in the indoor free space, the proposed estimation algorithm recognizes precise location which has average error of 0.15m.