[논문]인공지능 기반 컨테이너 적재 안전관리 시스템 연구

김상우; 오세영; 서용욱; 연정흠; 조희정; 윤주상

doi:10.3745/ktccs.2023.12.9.273

인공지능 기반 컨테이너 적재 안전관리 시스템 연구
Research on Artificial Intelligence Based Shipping Container Loading Safety Management System 원문보기

정보처리학회논문지. KIPS transactions on computer and communication systems 컴퓨터 및 통신 시스템, v.12 no.9, 2023년, pp.273 - 282

김상우 (동의대학교 인공지능학과) , 오세영 (동의대학교 IT융합학과) , 서용욱 ((주)서안에스앤씨) , 연정흠 (부산항만공사 항만R&D실) , 조희정 (동의대학교 인공지능학과) , 윤주상 (동의대학교 산업ICT공학과)

초록
AI-Helper

최근 스마트항만을 구축하기 위해 ICT 기술이 적용된 물류 자동화, 항만 운영 자동화 등 다양한 기술이 개발 중이다. 하지만 항만 안전과 안전사고를 예방하기 위한 기술 개발은 부족한 상황이다. 이에 본 논문에서는 항만 내 컨테이너 적재 공간에서 발생할 수 있는 안전사고를 예방하기 위한 인공지능 기반 컨테이너 적재 안전관리 시스템을 제안한다. 이 시스템은 인공지능 기반 컨테이너 안전사고 위험도 분류 및 저장 기능과 실시간 안전사고 모니터링 기능으로 구성되어 있다. 이 시스템은 실시간으로 현장의 사고 위험도를 모니터링하며 이를 통해 컨테이너 붕괴사고를 예방할 수 있다. 제안된 시스템은 프로토타입으로 개발되어 직접 항만에 적용하여 시스템을 평가하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Recently, various technologies such as logistics automation and port operations automation with ICT technology are being developed to build smart ports. However, there is a lack of technology development for port safety and safety accident prevention. This paper proposes an AI-based shipping container loading safety management system for the prevention of safety accidents at container loading fields in ports. The system consists of an AI-based shipping container safety accident risk classification and storage function and a real-time safety accident monitoring function. The system monitors the accident risk at the site in real-time and can prevent container collapse accidents. The proposed system is developed as a prototype, and the system is ecaluated by direct application in a port.

주제어

표/그림 (27)

표 Table 1 Shippnig Container Terminal Areas and Incident Types
표 Table 2. Risk Factors by Researcher
표 Table 3. Fuzzy Membership Functions
그림 Fig. 1. The AHP Hierarchy
그림 Fig. 2. Shipping Container Terminal Diagram[20]
그림 Fig. 3. Inference Process of R-CNN
그림 Fig. 4. Inference Process of YOLO
그림 Fig. 5. AI-based Shipping Container Loading Safety Management System
그림 Fig. 6. Example of Collected Video Data
표 Table 4. GNSS Messages
그림 Fig. 7. Flowchart of Accident Risk Classification in the Accident Risk Classification model
그림 Fig. 8. Accident Risk Classification based on Alignment Status
그림 Fig. 10. JSON Parsing Flowchart of the Resulting Analytics Model
그림 Fig. 11. Flowchart of Actions in the Results Analysis Model
그림 Fig. 9. Flowchart of Location Information Transfer in the Incident Risk Classification Model
그림 Fig. 12. Dashboards in the Results Analytics Model
그림 Fig. 13. Hardware Diagram of AI-based Shipping Container Loading Safety Management System
그림 Fig. 14. Basic Stucture of Communication Protocol
표 Table 5. Communication protocol type
표 Table 6. Structure of GNSS RMC Message
그림 Fig. 15. ROI Areas of the Accident Risk Classification Model
그림 Fig. 16. Execution Screen of the Accident Risk Classification Model
그림 Fig. 17. Execution Screen of JSON Parsing Function
그림 Fig. 18. Logical ERD
그림 Fig. 19. Physical ERD
그림 Fig. 20. Dashboard Menu Screen
그림 Fig. 21. Menu Diagram of AI-based Shipping Container Loading Safety Management System

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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