초록 ▼

□ 최종목표
⚪ 시간당 1만개 처리 가능한 싱귤레이터 제어 기술 개발
⚪ 정확도 95% 이상의 객체 인식이 가능한 딥러닝 기반 영상처리 기술 개발
⚪ 고속 싱귤레이터 제어 알고리즘(SW)
⚪ 딥러닝 기반 싱귤레이터 영상 처리 알고리즘(SW)

□ 개발내용 및 결과
⚪ 고속 싱귤레이터 소포 정렬 제어 기술
- 시간당 1만개 처리 가능한 소포 정렬 제어 최적화
⚪ 딥러닝 기반 소포 객체 인식 기술
- 소포 겹침 여부 판단, Segmentation 및 좌표 추출 등 모델 개발
-

□ 최종목표
⚪ 시간당 1만개 처리 가능한 싱귤레이터 제어 기술 개발
⚪ 정확도 95% 이상의 객체 인식이 가능한 딥러닝 기반 영상처리 기술 개발
⚪ 고속 싱귤레이터 제어 알고리즘(SW)
⚪ 딥러닝 기반 싱귤레이터 영상 처리 알고리즘(SW)

□ 개발내용 및 결과
⚪ 고속 싱귤레이터 소포 정렬 제어 기술
- 시간당 1만개 처리 가능한 소포 정렬 제어 최적화
⚪ 딥러닝 기반 소포 객체 인식 기술
- 소포 겹침 여부 판단, Segmentation 및 좌표 추출 등 모델 개발
- 소포 좌표 송수신 통신모듈 구현
⚪ 실물 운영을 위한 물류센터 연계 기술
- 소포구분기 및 하역 장치와 연계를 통한 싱귤레이터 속도 최적화 기술 개발

□ 기술개발배경
⚪ 물류운영 현장에서 자동분류기의 인덕션에 수작업으로 소포 공급을 할 경우 작업자 업무가 과다하고, 소포구분기의 기계 처리성능 효율이 떨어지는 문제점이 있음
⚪ 기존 싱귤레이터는 모두 외산에 장비 규격이 커서 설치 면적에 제한을 받는 국내 물류센터에 적용하기에 무리가 있음
⚪ 본 과제에서 외산에 의존하던 싱귤레이터에 대한 기술 확보 및 짧은 길이의 국산화를 통해 물류 효율성 향상이 가능함

□ 핵심개발기술의 의의
⚪ 1.6m의 싱귤레이터 길이에서 시간당 1만개 처리 가능한 기술은 해외 제품과 비교하여 우수하며, 싱귤레이터 장비 국산화율 100%를 달성하였고, 상대적으로 좁은 면적에 설치 가능하여 동남아 등에 수출 가능성이 높음

□ 적용분야
⚪ 자동 분류기를 사용하는 물류센터
- 택배 허브센터 및 터미널
- 제조기업의 출고 물류센터 등

(출처 : 초록 - 2. 개발결과 요약 6p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제 출 문 ... 3
• 최종보고서 초록 ... 5
• 기술개발사업 주요 연구성과 ... 11
• 국문 요약문 ... 16
• 목차 ... 21
• 표목차 ... 23
• 그림목차 ... 24
• 제 1 장 서론 ... 27
• 제 1 절 개발기술의 중요성 및 필요성 ... 27
• 1. 개발 대상 기술⋅제품의 필요성 ... 27
• 2. 개발 대상 기술⋅제품의 중요성 ... 28
• 제 2 절 국내‧외 관련 기술 및 시장의 현황 ... 28
• 1. 국내의 관련 기술 동향 및 수준 ... 28
• 2. 국외의 관련 기술 동향 및 수준 ... 30
• 제 3 절 기술개발 시 예상되는 기술적‧경제적 파급효과 ... 32
• 1. 기술적 측면 ... 32
• 2. 경제적⋅산업적 측면 ... 32
• 3. 사회적 측면 ... 32
• 제 2 장 기술개발 내용 및 방법 ... 33
• 제 1 절 최종 목표 및 평가 방법 ... 33
• 1. 최종 목표 ... 33
• 2. 평가 방법 ... 35
• 제 2 절 연차별 개발 내용 및 개발범위 ... 36
• 1. 당해년도(2018년) ... 36
• 제 3 장 결과 및 향후계획 ... 39
• 제 1 절 연구개발 결과 ... 39
• 1. 연차 연구개발 추진 일정 ... 39
• 2. 연차 연구개발 추진 실적 ... 40
• 3. 기술개발 결과의 유형 및 무형 성과 ... 52
• 제 2 절 연구개발 추진 체계 ... 77
• 1. 기술개발 추진 방법⋅전략 ... 77
• 2. 기술개발 추진 체계 ... 77
• 3. 기술개발팀 편성도 ... 78
• 제 3 절 시장현황 및 사업화 전망 ... 78
• 1. 물류 자동화 시장의 특성 ... 78
• 2. 물류 자동화 시장 현황 ... 79
• 3. 물류 자동화 시스템 업체 현황 ... 80
• 4. 사업화 전망 ... 81
• 5. 사업화 진행 사항 ... 84
• 제 4 절 사업비 사용현황 ... 88
• 1. 비목별 총괄표 ... 88
• 2. 참여연구원 ... 89
• 3. 위탁 및 용역과제 ... 90
• 제 5 절 연구개발결과의 활용계획 ... 90
• 1. 연구개발결과의 활용계획 개요 ... 90
• 2. 제품 사업화 이행계획 ... 91
• 【별첨 2】자체보안관리진단표 ... 95
• 【부록 1】시험 결과보고서 ... 101
• 【부록 2】시험 성적서 ... 121
• 【부록 3】출원번호통지서 ... 129
• 【부록 4】딥러닝 기반 싱귤레이터 기술 요구사항 정의서 ... 131
• 【부록 5】기술문서(딥러닝 기반 싱귤레이터 기술 기능규격서 ... 145
• 끝페이지 ... 173