항만의 서비스 수준은 항만의 운영 및 관리 주체인 터미널운영사(TOC), 항만공사 및 정부의 입장에서 항만간 경쟁력의 기준이 되며, 항만의 이용 주체인 선사 및 화주의 입장에서는 어느 항만을 선택할 지를 결정하는 중요 지표로도 활용된다. 이러한 지표의 중요성을 고려하여 컨테이너 부두 및 벌크부두를 대상으로 중요 서비스 지표인 선석 점유율, 선박 대기율, 선석 처리량, 접안 척수, 평균 대기 척수, 평균 대기 시간과 같은 6개 지표를 객관적으로 정의하고 관리할 수 있는 소프트웨어를 개발하였다. 컨테이너 부두는 1개 선석부터 6개 선석까지와 벌크 부두는 1개 선석부터 4개 선석까지를 선택적으로 활용할 수 있도록 6개의 서비스 지표를 산정하여 예측이 가능토록 하였다. 이를 활용하면 선석점유율 대비 선박 대기율, 선석 처리량, 접안 척수, 평균 대기 척수, 평균 대기 시간을 예측할 수 있다. 추가하여 선박의 도착 패턴에 따라 선박 대기율과 항만의 생산성 지표인 연간 처리량도 어떻게 변화되는지를 예측할 수 있도록 하였다. 결과적으로, TOC 입장에서는 서비스 지표인 선박 대기율과 생산성 지표인 연간 처리량의 관계에서 최적의 운영 수준을 전략적으로 선택(Trade-off)할 수 있으므로 경쟁 항만에 대비하여 더 많은 선사 및 화주를 유치할 수 있으므로 터미널 수입도 극대화할 수 있다.
기존 버스정보 시스템(BIS, Bus Information Systems)에 의해 제공되는 교통정보는 도착예정시간 정보와 같은 실시간 운행정보 위주인 반면 본 연구에서는 이용자들의 다양한 교통정보 수요를 반영하고 대중교통 이용 편의성 향상을 위해 새로운 대중교통정보 제공 서비스인 실시간 버스 차내 혼잡도 정보에 관해 논의한다. 버스 차내 혼잡도 정보제공이 이용자들의 버스선택 행태에 미치는 영향을 분석하기 위해 선호의식 조사를 실시하였으며 버스 선택모형 구축을 위해 대표적 개별행태모형인 이항로짓모형을 적용하였다. 또한 이용자 계층별(연령대별, 통행목적별 등) 정보제공 효과 분석을 위해 계층별 버스 선택모형을 구축하였다. 모형 추정결과 실시간 버스 차내 혼잡정보는 이용자들의 버스선택 행동에 유의한 영향을 미치는 것으로 분석되어 정보제공의 필요성이 있음을 보였다. 버스 차내 혼잡정보가 버스선택에 미치는 영향은 연령대별(청년층, 장년층, 고령층)로 차이가 있었으며 특히 고령자(60대 이상)의 버스선택에 가장 큰 영향이 있는 것으로 분석되었다. 통행목적 별로 분석한 결과 통근?통학과 같은 업무통행에 비하여 비업무통행(여가/친교/개인업무, 쇼핑, 병원)인 경우가 버스차내 혼잡정보에 더 민감하였으며 특히 쇼핑통행인 경우가 가장 높았다.
순방향물류와 역방향물류의 두 물류 체인을 통합해서 자원 순환형 공급체인 (CLSC: closed-loop supply chain) 을 구성하는 것은 기업의 비용절감을 위해서 반드시 필요한 요소이다. 본 연구에서는 순환형 공급체인의 환경에서 순방향물류의 도매점과 역방향물류의 처리센터의 재고를 통합하는 재고관리를 제안한다. JIT(Just-in-Time)배송이 고려된 새로운 CLSC 재고관리모델은, 회수센터에서 처리센터로 배송된 사용이 끝난 제품이 도매업자의 수요에 미치지 못할 때 제조사에게 필요한 제품을 재발주 할 것이지 사용이 끝난 제품의 회수를 기다릴 것이지를 선택함으로써 비용을 절감한다. 제안 모델의 유효성을 검증하기 위하여 최적화 기법중 하나인 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm: GA)을 이용하였다. 파라미터가 해에 미치는 영향을 알아보기 위해서 세 가지 파라미터 조건에서 우선 순위형 GA (priority-based GA: priGA)와, 각 세대마다 파라미터가 조정되는 개량형 하이브리드 GA (modified Hybrid Genetic Algorithm: mhGA)를 사이즈가 다른 4가지 수치 예에 적용하여 시뮬레이션을 실시하였다.
본 논문에서는 누설에 의한 플랜트 대형사고 방지를 위한 기술로써, 다채널 음향 센서 모듈을 활용해 잔향 및 반향 영향이 큰 환경에서 배관 누설 소음을 탐지할 수 있는 시스템을 설계하고 검증한다. 정사면체 형태로 배열한 4채널 마이크로폰을 하나의 센서 모듈로 설계해, 3차원 음향 인텐시티 벡터를 측정한다. 잔향 및 반향 영향이 큰 환경에서는 센서 모듈 각각의 인텐시티 벡터 측정 오차가 평균적으로 증가하기 때문에, 다수의 센서 모듈을 현장에 배치하여 실제 음원 위치를 추정해야 한다. 따라서, 여러 쌍의 센서 모듈로부터 얻은 3차원 벡터 간 교점을 이용해 음원이 위치한 지점들을 추정해내고, 해당 지점들 중 이상치(예, 반사의 영향으로 현장 외부로 추정된 지점, 주변 구조물에 의한 회절 영향으로 평균 지점에서 먼 지점으로 추정된 지점 등)를 검출해 제외하는 알고리즘을 제안하였다. 현장의 도면상에 누설음 추정 위치 좌표를 1 s 이내에 가시화해 실시간으로 누설음이 발생한 위치를 발견해 즉각적인 대응이 가능한 시스템을 구성하고 검증한다. 본 연구는 대형 플랜트의 사고 대응 능력 향상 및 안전성 확보에도 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
GPS 및 무선 통신 기술의 발달과 무선기기의 소형화, 고속 네트워크 구축 등에 힘입어 휴대전화 사용 고객이나 차량의 위치 추적이 용이해지고 있다. 이로 인해 차량 및 고객이 변화하는 위치에 따라 적절한 서비스를 제공하는 위치 기반 서비스가 활발히 연구되고 있으며, 원활한 교통 소통 및 물류 수송을 위해 차량의 위치 정보를 적절히 활용, 관리하는 차량 추적 및 관리 시스템이 개발되고 있다 또한 차량의 위치 정보 활용도가 높아짐에 따라 저장된 차량 정보를 효과적으로 검색하는 질의어도 꾸준히 연구되고 있다. 그러나 기존의 이동 객체 질의어는 대부분 설계 단계까지 진행되었으며, 단순한 공간 객체만을 다루었기 때문에, 실세계에 활용되지 못한 문제점이 있다. 따라서 이 논문에서는 택배 차량의 위치 및 궤적 정보를 검색하고 물류 수송비용을 효과적으로 분석하기 위하여, 이동 객체 질의어를 설계하고 이를 지원하는 물류 차량 관제 시스템을 구현한다. 제시된 SQL 기반 이동 객체 질의어는 물류 관리 시스템에서 특정 구간 사이의 궤적, 특정 지점에서의 출발 및 도착 시간 그리고 불확실한 위치 추정 등과 같은 차량의 이동 정보를 분석하기 위해 사용된다. 제시된 물류 차량 관리를 위한 이동 객체 질의어는 차량의 위치 정보를 다루는 다양한 시스템에서 궤적 비용 분석 등에 활용될 수 있다.
넙치 양식은 우리나라 양식 산업의 절반 이상 차지할 정도로 큰 비중을 차지한다. 그러나 연중 총사육량의 25~30% 정도가 질병으로 인한 집단 폐사가 발생하여 양식장의 경제성에 매우 나쁜 영향을 준다. 넙치 양식장의 경제성 성장을 위해서는 넙치 질병 증상 진단을 자동화하여 빠르고 정확하게 질병 진단을 하는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 독창적인 학습 데이터 수집 방법과 학습 정제 알고리즘 및 학습 데이터 분리 기법을 사용하여 학습 데이터를 구축하고 4가지 객체 탐지 딥러닝 모델(YOLOv8, Swin, Vitdet, MvitV2)의 넙치 질병증상 감지 성능을 비교한다. 실험 결과 YOLOv8 모델이 평균 인식률(mAP)과 예상 도착 시간(ETA) 관점에서 우수하다는 결론을 얻었다. 본 연구에서 제안하는 AI 모델의 성능이 검증되면 넙치 양식장에서는 실시간으로 넙치 질병을 진단할 수 있고, 진단 결과에 따른 신속한 예방 조치로 양식장의 생산성은 크게 향상될 것이라 기대된다.
우리밀 생산농가의 소득증대와 소비촉진을 위한 연구로써 국내 육성 11개 밀품종인 조광밀, 그루밀, 은파밀, 탑동밀, 우리밀, 올그루밀, 알찬밀, 고분밀, 금강밀, 서둔밀, 수원 265호와 수입밀인 DNS Dark Northern Spring Wheat) 및 ASW (Australian Standard White) 등에 대하여 반죽특성을 살펴보았다. 밀가루 반죽의 점착성은 조광밀이 81.8g으로 가장 컸으며, 국산밀의 평균이 54.0 g, 수입밀 DNS 52.9 g, ASW 58.7 g 이었다. 인장력은 탑동밀이 87.6 g으로 가장 컸다. 조직감중 탄성, 껌성, 견고성 및 씹힘성은 우리밀이 각각 0.980, 1.022.8, 1,562.7. 1,00.9로 가장 높았으며, 응집성은 수원 265호가 0.710, 부착성은 그루밀이 -609.4로 가장 높았다. Amylogram특성에서 밀가루의 호화개시온도는 65-69$^{\circ}C$ 범위이었으며, 최고점도와 최저점도 및 5$0^{\circ}C$ 냉각시 최종점도에서 우리밀이 각각 1,140 B.U., 1,100 B.U., 1,730 B.U.로 가장 높았다. Farinogram 특성에서 흡수율은 도달시간이 3.52분으로 가장 긴 수원 265호가 65.1%로 가장 컸으며, 반죽의 형성시간과 약화도 및 안정도에서 고분밀이 각각 9.7분, 32.1분 및 29.9분으로 가장 길었으며, 반죽의 저항성은 올그루밀이 110 B.U.로 가장 높았다.
본 논문에서는 802.11 무선 랜 네트워크 트래픽의 실제 관측 자료에 대한 연구 결과를 보인다. 패킷 트레이스는 대학 캠퍼스의 무선 랜 시설에서 얻은 자료로서 총합된 트래픽(aggregate traffic), 업스트림 트래픽(upstream traffic), 다운스트림 트래픽(downstream traffic), 그리고 TCP 패킷으로만 구성된 통합된 트래픽으로 이 4개의 트래픽 데이터를 수집하였다. 수집한 데이터에서 byte count 프로세스와 packet count 프로세스로 구성된 트래픽의 시계열과 시계열의 주변분포, 그리고 패킷 크기 분포에 대한 분석을 한다. 4개의 모든 데이터의 byte count 프로세스와 packet count 프로세스에서 장기 의존성 성질이 나타났다. 사용자가 인터넷으로 접속하는 없트�� 트래픽의 평균 패킷 크기는 151.7 byte였는데 다른 데이터의 평균 패킷 크기는 모드 260 byte 이상이었다. 최대 크기를 갖는 패이로드(payload)는 업스트림에서 3%, 그리고 나온트림에서 10%로 나타났다. 이런 분명한 패킷 크기 분포의 차이에도 불구하고 모든 4개의 데이터에서는 허스트(Hurst) 값이 모두 유사하게 나왔다. 허스트 값만으로는 트래픽의 확률적 특성을 충분히 설명할 수가 없다. 트래픽의 특성을 fractional-ARIMA(FARINA) 그리고 fractional Gaussian noise(FGN)으로 모델링을 한다. FGN은 연산을 하는데 있어서는 더 효율적이었고, FARINA는 트래픽 특성을 정확하게 모델링하는데 더 좋은 결과를 얻었다.
20 L 구형 폭발시험장치와 시차주사열량계(DSC)를 사용하여 반응성 유기물 분진의 폭발 및 열분해 특성을 실험적으로 조사하였다. 그 결과 97 % Benzoyl peroxide(BPO), Phthalic anhydride(PA), 1-Hydroxybenzotri azol(HBT)의 폭발하한은 매우 낮은 농도인 10~15 g/$m^3$의 범위로 측정되어 착화위험성이 높은 것으로 나타났다. HBT, PA 및 97 % BPO의 폭발지수는 각각 251, 146, 80 [bar m/s]로서, HBT는 폭발등급 2에 해당한다. 또한 밀폐계 분진폭발의 화염전파 특성을 추정하기 위하여 용기면에의 화염도달시간과 폭발압력을 고려하여 화염전파속도를 예측하였다. 97 % BPO 및 HBT의 열분해 개시온도와 발열량은 각각 $107^{\circ}C$(1025 J/g), $214^{\circ}C$(1666 J/g)로 나타났는데, 이와같이 낮은 열분해 온도와 큰 발열량이 폭발특성에 영향을 주는 것으로 판단된다.
버스정보시스템은 실시간으로 버스 위치를 파악하여 정류장 안내기, 인터넷, 모바일 서비스 등을 통해 대중교통 이용 승객에게 버스운행 상황을 제공하는 도착 안내 정보 시스템이다. 신뢰성 있는 버스정보시스템의 구현과 정보 유지를 위해서는 기반정보 DB의 품질 관리를 통한 교통 정보의 질적 향상은 매우 중요하다. 이에 본 연구의 목적은 버스 기반정보 데이터의 각 절차 별 성과물의 데이터 품질을 정량적으로 평가하기 위한 기준을 정립하고 품질 관리 방안을 제시하는 것이다. 이를 위한 연구의 내용으로 우선, 국토해양부 실시간 환승 교통 종합정보(TAGO : Transport Advice GOing anywhere) 시스템의 기반정보 DB를 사례로 버스 네트워크 DB를 구축함에 따라 발생할 수 있는 논리적, 형상적 오류를 유형화하였다. 또한, 이에 대한 항목별 검수 방법과 절차에 대한 기준을 정립하고 일관적이고 체계적인 품질 관리 방안을 제시하였다. 연구 결과로서, 버스 기반 정보의 객관적이고 신뢰성 있는 품질확보가 가능 하였으며, 이를 통해 시스템 운영상의 오류 야기를 사전에 방지하여 보다 정확한 대중교통 정보 제공과 버스정보시스템의 신뢰도 향상에 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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