Traffic management means the management of streams of people, vehicle and cargo. Its aim is to help creating an efficient, safe and environmentally friendly transport system. Traffic management can roughly be divided in traffic control and monitoring, traffic information and demand management. The main purpose of this thesis is providing the basis for developing the next generation train traffic management system by comparing domestic and abroad train traffic management system. The composition of this thesis has been discussed in the following order of the comparison of train traffic management system's function, the introduction of Autonomous Decentralized system, the comparison between CTC and ATOS. the comparison between the hierarchy system and Autonomous Decentralized system, the study of introduction plan of Autonomous Decentralized-type train traffic management system and conclusion.
국내 연안선박의 경우 화물 선적, 고박 및 검수 과정을 관리하는 별도의 정보시스템을 운용하지 않고 있다. 부두에서 선박 하역업무를 더욱 효율적으로 실행하기 위한 정보시스템에 대한 요구에 부합하는 기능적 요소를 제시한다. 본 논문은 연안선박을 이용하는 해상 운송 화물에 대한 예약, 선내 배치, 고박 및 검수 과정을 관리하는 정보시스템에 대한 연구이다.
본 연구는 철로 복합화물 운송 시 환적 작업으로 인해 발생하는 소요 시간과 비용을 줄이고 운송속도 향상이 가능한 피기백시스템의 도입 타당성을 분석하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 국내외 문헌검토를 통해 타당성 분석방법론을 검토한다. 타당성 분석 값을 정량적으로 도출하기 위해 교통 데이터베이스를 적용하여 운송거리가 200KM이상인 주요 화물 운송 O-D 노선에 화물 운송 시뮬레이션 모델과 운송 수단별 화물 수요 예측 모델을 개발하였다. 2025년 주요 화물 운송 O-D 노선에 피기백시스템이 도입된다는 전제로 분석기간을 15년으로 설정하여 경제적 타당성을 분석한 결과 NPV 값이 양수이고 B/C값이 1.18로 도출되어 피기백시스템이 경제성이 있는 것으로 나타났다. 제안된 연구 방법은 철도운송의 경쟁력을 향상할 수 있는 교통 정책 수립에 유의미한 자료가 될 수 있다.
선박 및 해양구조물의 화물 중 많은 수가 가연성, 휘발성의 석유 및 석유 가공 화물이다. 뿐만 아니라 컨테이너 박스, 벌크화물, 차량 등의 중량 화물이 그 나머지를 차지한다. 게다가 선박은 파랑, 해류 등의 하중을 주기/비주기적으로 받기 때문에 화물의 위치 및 이동 가능성이 존재한다. 그렇기 때문에 선상 사고 위험은 육상의 산업현장 보다 훨씬 크다. 선박 및 해양 구조물은 화물 및 화물의 영향으로 인한 사고 위험성이 항시 존재하기 때문에 그 모니터링과 대비가 반드시 필요하다. 이에 본 연구에서는 선상에서 선원 및 작업자의 안전을 보장하기 위해 무선센서네트워크를 도입하여 모니터링 시스템을 구축하기 위한 연구를 진행하였다.
Economic indicators are a factor that affects air cargo volume. This study analyzes the different factors affecting air cargo volume by each Chinese cities according to the main characteristics. The purpose of this study is to help companies related to China, airlines, and other stakeholders predict and prepare for the fluctuations in air cargo volume and make optimal decisions. To this end, 20 economic data were used, and the entire data was reduced to 5 dimensions through factor analysis to build a dataset necessary and evaluated the influencing factors by multi regression. The result shows that Macro-Economic Indicators, Production/Service indicators are significant for every cities and Chinese manufacture/Customer indicators, Korean manufacture/Oil Price indicators, Trade/Current indicators are significant for each other city. All adjusted R2 values are high enough to explain our model and the result showed excellent performance in terms of analyzing the different factors which affects air cargo volume. If companies that are currently doing business with China can identify factors affecting China's cargo volume, they can be flexible in response to changes in plans such as plans to enter China, production plans and inventory management, and marketing strategies, which can be of great help in terms of corporate operations.
Knapsack problems represent many business application such as cargo loading, project selection, and capital budgeting. In this research we developed a knapsack problem solver based on Martello-Toth algorithm using a relational database management system on the PC platform. The solver used the menu-driven user interface. The solver can be easily integrated with the database of decision support system because the solver can access the database to retrieve the data for the model and to store the result directly.
Recently, quality control of the Liquefied Natural Gas Carrier (LNGC) cargo hold and block-erection interference areas using 3D scanners have been performed, focusing on large shipyards and the international association of classification societies. In this study, as a part of the research on LNGC cargo hold quality management advancement, a study on deep-learning-based scaffolding system 3D point cloud object detection and post-processing were conducted using a LNGC cargo hold 3D point cloud. The scaffolding system point cloud object detection is based on the PointNet deep learning architecture that detects objects using point clouds, achieving 70% prediction accuracy. In addition, the possibility of improving the accuracy of object detection through parameter adjustment is confirmed, and the standard of Intersection over Union (IoU), an index for determining whether the object is the same, is achieved. To avoid the manual post-processing work, the object detection architecture allows automatic task performance and can achieve stable prediction accuracy through supplementation and improvement of learning data. In the future, an improved study will be conducted on not only the flat surface of the LNGC cargo hold but also complex systems such as curved surfaces, and the results are expected to be applicable in process progress automation rate monitoring and ship quality control.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제9권4호
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pp.31-37
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2017
Recently Drone technology is emerging as an alternative new way of distribution systems services. Amazon, Google which are global network chain distribution companies are developing an idea of Drone based delivery service and applied for patent for Drone distribution systems in USA. In this paper, we investigate a way to adopt Drone system to Air Cargo logistics, in particular, drone system based on combination of Light ID and RFID technology in the management procedure in stock warehouse. Also we explain the expected impact of Drone systems to customs declaration process. In this paper, we address the investigated limitations of Drone by the Korean Aviation Act as well as suggest the directions of future research for application of Drone to Air logistics industry with investigated limitations.
글로벌 해운물류에서 계속적으로 이동하는 화물의 위치 정보를 추적하고 관리하는 것은 물류주체에게 중요한 일이다. 화물에 부착된 태그의 GPS 좌표 흐름을 분석하면 물류거점을 기반으로 한 화물의 위치정보를 쉽게 추적할 수 있다. 즉, 태그와 물류거점간의 동적인 위치변화를 이용하여 거점 단위의 위치 이동을 추적할 수 있다. 본 논문에서는 전세계 물류거점을 대상으로 이러한 거점 단위 위치추적 알고리즘의 정확성과 오동작을 측정하기 위해 시뮬레이션 시스템을 개발하였다. 실제 태그를 제작하여 실험하기에는 많은 제약이 따르기 때문에 실제 태그와 유사하게 동작하는 태그 에뮬레이터를 개발하여 가상 태그를 생성한다. 실제 태그와 같은 통신 프로토콜을 이용하여 위치추적 시스템에 데이터를 전송함으로써 위치추적 시스템이 잘 동작함을 보인다.
As the number of passengers and the amount of cargo is getting increased, the traffic of aircraft and moving vehicle at an airport is getting busy. Especially, due to the heavy traffic of moving vehicles in the area of airside, the safety management of them is getting important. The study has been performed for suggesting improved methods in order to reduce safety accidents between aircraft and moving vehicles by introducing a safety management system for moving vehicles in airside of an airport. In order to improve the level of safety with the efficient management of moving vehicles in airside, the analysis of the domestic and international trends of the related technology and regulations has been performed. As a result, the conceptual design of safety management system has been suggested by utilizing the location information technology and four layers (hardware, network, middleware and application) approaches of safety management system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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