• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2007년도 추계학술대회논문집
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• pp.1241-1246
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• 2007

In recent years, the semiconductor industry and the optical industry are developed rapidly. The recent demands have expanded for optical components such as the optical lens, the optical semiconductor and the measuring instrument. Object transport systems are driven typically by the magnetic field and the conveyer belt. Recent industry requires more faster and efficient transport system. However, conventional transport systems are not adequate for transportation of optical elements and semiconductors. The conveyor belts can damage precision optical elements by the contact force and magnetic systems can destroy the inner structure of semiconductor by the magnetic field. In this paper, the levitation transport system using ultrasonic wave is developed for transporting precision elements without damages. The steady state flexural vibration of the beam is expressed using Euler-Bernoulli beam theory. The transport direction of an object is examined according to phase difference and frequency. The theoretical results are verified by experiments.

• 한국정밀공학회지
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• 제17권4호
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• pp.142-147
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• 2000

An overhead crane system which transports an object by girder motion, trolley motion, and hoist motion becomes a nonlinear system because the length of a rope changes. To develope the position control algorithm for the nonlinear crane systems, we apply a nonlinear optimal control method which uses forward and backward difference methods and obtain optimal inputs. This method is suitable for the overhead crane system which is characterized by the differential equation of higher degree and swing motion. From the results of computer simulation, it is founded that the position of the overhead crane system is controlled, and the swing of the object is suppressed.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권6호
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• pp.889-898
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• 2009

현재 컨테이너 물동량은 지속적으로 증가하고 있는 추세이며 이에 따라 수송 원가를 절감하기 위해 초대형 컨테이너선들이 늘어나서 컨테이너 운송이 대형화되어지고 있다. 그러나 항만의 자원은 한정되어 있어서 효율적이고 안전하게 운송하기 위해서는 컨테이너에서 수집된 센서 데이터를 기반으로 환경과 상황에 따른 정보들을 활용하여 지능적이고 적응적인 서비스를 제공하는 방법이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 상황인식 기법을 적용한 컨테이너 상황인식 미들웨어를 제시하였다. 먼저 사용자, 사물과 동작, 서비스를 포함하는 모든 것을 통칭 적으로 컨텍스트라는 범주로 포함시키고 이 정보를 바탕으로 서비스의 제공이 필요한 상황마다 활용하기 위해서는 컨테이너 도메인의 상황적 요소를 분석해서 컨테이너가 처할 수 있는 특정 상황들이 어떠한 요소들의 조합으로 이루어지는지 정의하고 그 요소들 사이에는 어떤 관계성이 있는지에 대한 컨테이너 상황 온톨로지 모델링을 하였다. 온톨로지 모델을 바탕으로 컨테이너 및 환경에 대한 컨텍스트를 온톨로지로 구축하고 추론을 위한 규칙을 기반으로 상황인식적인 서비스를 추론하는 미들웨어의 개발 및 우선순위 등 정책적인 상황 관리를 가능하게 하는 기능을 구현하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.295-298
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• 2010

본 논문에서는 강 하구 지역에 부유물체 유출시 물체의 이동과 확산 패턴을 파악하고자 plume의 생성과 변화, 외력에 대한 변동성을 연구하였다. 외력이 없는 경우 강수는 bulge와 alongshore current를 형성하며 연안을 따라 이동한다. Downwelling wind와 downcoast meanflow의 경우는 steady state와 동일한 패턴을 형성하나 수송은 강해져 연안을 따라 흐르는 물체의 이동과 확산속도가 증가할 것으로 예상된다. Upwelling wind가 부는 경우 Ekman transport에 의해 bulge가 연안으로부터 떨어져 45도 각도로 북서쪽으로 이동하는데 그 이동경로는 linear하며 바람의 세기로부터 독립적이다. 그리고 Bulge의 이동속도는 바람응력의 세기와 정비례한다. 따라서, 이 경우 부유물체의 upcoast로의 이동과 외해로의 확산이 예상된다.

• 대한안전경영과학회지
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• 제17권4호
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• pp.87-96
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• 2015

This study analyzed the safety management efficiency through input-oriented BCC Model using DEA by making of Models, in which this study selected the number of staff affiliated with the construction site, number of staff members on the construction team, and number of safety personnel as Input Factor, along with the number of disaster victims and zero-accident accomplished hours as output elements, targeting 40-or-so apartment building construction sites which are being built by 3 domestic construction companies. As a result of efficiency, it was 0.643, the number of efficient DMU was 4. In the aspect of returns to scale, 21 construction sites(52.5%) found to be in a state of increasing returns while 14 construction sites(35%) was in a state of Decreasing returns. The reason for inefficiency was found to lie in technical factors in case of 30 construction sites(75%). Lastly, inefficient DMU is in need of 38.9 % and 66% reduction in site personnel and safety personnel. Based on study results, the 29 construction sites accounting for 72.5% of DMU for safety management efficiency evaluation object turned out to do inefficient safety management that doesn't fit the size of each company.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권2호
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• pp.133-146
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• 2023

도심지역의 교통 상태는 효과적인 교통 운영과 교통 제어를 수행하는 데 필수 요소이다. 하지만 교통 상태를 얻기 위해서 수많은 도로 구간에 교통 센서를 설치하는 것은 막대한 비용이 든다. 이를 해결하기 위해서 시장침투율이 높은 센서인 차량 블랙박스 카메라를 이용하여 교통 상태를 추정하는 것이 효과적이다. 하지만 기존의 방법론은 객체 추적 알고리즘이나 광학 흐름과 같이 계산 복잡도가 높고, 연속된 프레임이 있어야 연산을 수행할 수 있다는 단점이 존재한다. 이에 본 연구에서는 심층학습 모델로 차량과 차선을 탐지하고, 차선 사이의 공간을 관심 영역으로 설정하여 해당 영역의 교통밀도를 추정하는 방법을 제안하였다. 이 방법론은 객체 탐지 모델만을 이용해서 연산량이 적고, 연속된 프레임이 아닌 샘플링된 프레임에 대해 교통 상태를 추정할 수 있다는 장점이 있기에, 보유하고 있는 컴퓨팅 자원에 맞는 교통 상태 추정이 가능하다. 또, 도심지역에서 운행하는 서로 다른 특성의 2개의 버스 노선에서 수집한 블랙박스 영상을 검증한 결과, 교통밀도 추정 정확도가 90% 이상인 것을 확인하였다.

• ETRI Journal
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• 제42권2호
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• pp.230-238
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• 2020

Human-object interaction (HOI) detection is a popular computer vision task that detects interactions between humans and objects. This task can be useful in many applications that require a deeper understanding of semantic scenes. Current HOI detection networks typically consist of a feature extractor followed by detection layers comprising small filters (eg, 1 × 1 or 3 × 3). Although small filters can capture local spatial features with a few parameters, they fail to capture larger context information relevant for recognizing interactions between humans and distant objects owing to their small receptive regions. Hence, we herein propose a three-stream HOI detection network that employs a context convolution module (CCM) in each stream branch. The CCM can capture larger contexts from input feature maps by adopting combinations of large separable convolution layers and residual-based convolution layers without increasing the number of parameters by using fewer large separable filters. We evaluate our HOI detection method using two benchmark datasets, V-COCO and HICO-DET, and demonstrate its state-of-the-art performance.

• 대한공간정보학회지
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• 제4권2호
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• pp.91-98
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• 1996

교통영향평가는 일정규모 이상의 사업시행으로 교통에 심각한 영향을 초래할 수 있는 사업에 대하여 교통의 영향을 분석, 그 결과에 따라 사업계획을 조정 또는 교통시설을 확충하여 교통문제점을 사전에 예방하는 제도로, 교통계획에서 뿐 만 아니라 교통관리체계에서도 중요한 과정이다. 그래서 교통영향평가는 그 대상지역을 광범위하고 상세하게 막대한 양의 자료를 수집, 편집, 분석해야 하기 때문에 수집된 대단위 자료의 처리가 가능해야만 한다. 교통영향평가에 있어서 GIS는 평가에서 요구되어지는 위와 같은 여러 가지 측면에서 상당히 만족할 만한 경과를 얻게한다. 그래서 본 연구에서는 GIS를 이용하여 정확하게 그래픽과 통계적 수치, 그리고 속성자료를 결합하여 주변지역 토지이용 및 개발계획 현황, 교통시설 이용현황, 교통개발 공공계획, 교통수요 등을 종합적이며 유기적으로 취급 가능하게 하며, 또한 수집된 자료를 통한 조사분석, 예측, 문제점 제시 등에서 여러 가지의 통합적 분석을 통한 종합적인 문제점을 제시하여 교통영향평가에 있어서 GIS가 효과적으로 이용될 수 있는지를 살펴보고자 한다.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권3호
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• pp.430-440
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• 2022

Shipping companies are key components of the logistics industry, which is extremely significant in enhancing the country's comprehensive national power and promoting global trade development. In the context of the implementation of the new development pattern strategy in China and the impact of the global novel coronavirus (COVID-19), this paper takes 22 Chinese shipping listed companies as the research object and analyses the operational efficiency of them from 2011 to 2020 based on the Super-SBM DEA Model and Window DEA Model. Factors affecting the efficiency are further analyzed with the Tobit model. The research conclude that the operational efficiency of Chinese shipping companies as a whole shows a steady increase from 2011 to 2020. Although most of them are in a relatively ef ective operation state, fewer are absolutely effective companies. Besides efficiency among companies differs obviously, which indicates the potential of further improvement and promotion. What's more, factors such as current economic development level, enterprise size, human resources quality and enterprise turnover speed have significant positive correlation to the operation efficiency of Chinese shipping listed companies, which is significant to improve the operation efficiency of Chinese shipping companies.

• 로봇학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.79-91
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• 2024

Large warehouses are building automation systems to increase efficiency. However, small warehouses, military bases, and local stores are unable to introduce automated logistics systems due to lack of space and budget, and are handling tasks manually, failing to improve efficiency. To solve this problem, this study designed small loading and unloading equipment that can be mounted on transportation vehicles. The equipment can be controlled remotely and is automatically controlled from the point where pallets loaded with cargo are visible using real-time video from an attached camera. Cargo recognition and control command generation for automatic control are achieved through a newly designed deep learning model. This model is designed to be optimized for loading and unloading equipment and mission environments based on the YOLOv3 structure. The trained model recognized 10 types of palettes with different shapes and colors with an average accuracy of 100% and estimated the state with an accuracy of 99.47%. In addition, control commands were created to insert forks into pallets without failure in 14 scenarios assuming actual loading and unloading situations.