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저자정보
저널정보
한국지능정보시스템학회 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 한국지능정보시스템학회 2005년 춘계학술대회논문집
발행연도
2005.5
수록면
77 - 86 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2005

기계학습을 이용한 수출 컨테이너의 무게그룹 분류
강재호 ,  강병호 ,  류광렬 외 1명 지능정보연구 2005.11 학술저널
기계학습을 이용한 수출 컨테이너의 무게그룹 분류
강재호 ,  강병호 ,  류광렬 외 1명 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 2005.05 학술대회자료

초록· 키워드

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컨테이너 터미널에서는 장치장으로 반입되는 수출 컨테이너의 무게를 몇 단계 그룹으로 나누고 각 무게그룹 별로 모아서 장치한다. 이는 수출 컨테이너를 선박에 싣는 적하작업 시 선박의 안정성을 위하여 무거운 무게그룹의 컨테이너들을 장치장에서 먼저 반출하여 선박의 바닥 쪽에 놓기 위함이다. 하지만 반입되는 컨테이너의 무게그룹을 결정할 때 사용하는 운송사로부터 받는 무게정보는 부정확한 경우가 많아 하나의 스택(stack)에 서로 다른 무게그룹에 속하는 컨테이너들이 섞이게 된다. 이로 인하여 무거운 무게그룹의 컨테이너를 반출할 때 해당 컨테이너의 상단에 놓여진 보다 가벼운 무게그룹의 컨테이너들을 임시로 옮겨야 하는 재취급(rehandling, reshuffling)이 발생하게 된다. 적하작업 시 장치장에서 재취급이 빈번히 발생하면 작업이 지연되므로 터미널 생산성 향상을 위해서는 재취급 발생을 가급적 줄여야 한다. 본 논문에서는 기계학습 기법을 적용하여 반입 컨테이너의 무게그룹을 보다 정확히 추정하는 방안을 제안한다. 또한 탐색을 통하여 분류기 생성에 관여하는 비용행렬(cost matrix)을 조정함으로써 재취급 발생을 줄일 수 있는 분류기(classifier)를 생성하는 방안을 함께 소개한다. 실험 결과 본 논문에서 재안하는 방안 적용 시 재취급 발생을 5~7% 정도 줄일 수 있음을 예상할 수 있었다.

목차

요약

1. 서론

2. 관련 연구

3. 재취급 발생률 추정 방안

4. 학습을 이용한 컨테이너 무게그룹 분류

5. 실험 결과 및 분석

6. 결론 및 향후 연구

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-003-017820008