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저자정보
노유진 (광운대학교) 백승준 (광운대학교) 장효영 (광운대학교) 장유나 (광운대학교) 이상민 (광운대학교) 이순교 (한국철도기술연구원)
저널정보
한국전자거래학회 한국전자거래학회지 한국전자거래학회지 제29권 제4호
발행연도
2024.11
수록면
185 - 202 (18page)
DOI
10.7838/jsebs.2024.29.4.185

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최근 물류 자동화 시스템에 대한 관심이 높아지면서 무인 지게차 연구도 활발히 이루어지고 있다. 기존 무인 지게차 관련 연구는 주로 한정된 실내 공간에서 적용할 수 있는 기술에 집중되어 있다. 하지만, 야외 환경에서는 다양한 외부 요인으로 인해 센서 정보의 신뢰도가 떨어지며 객체 검출의 정확도를 보장하기 어렵다. 본 연구는 야외 환경에 특화된 무인 지게차 기술을 위해 다중 카메라 센서를 활용한 두 가지 기술을 제안한다. 첫째, 상차 작업 중 충돌 방지를 위해 트럭 측면과 포크 높이를 인식해 안전한 적재 높이를 추정하는 기술이다. 둘째, 학습되지 않은 화물의 검출 정확도를 높이기 위해 out-of-distribution 기술의 적용 방안을 제안한다. 제안된 방법론의 현장 적용 가능성을 검증하기 위해 실제 중장비의 1/20 크기 프로토타입을 제작해 실험을 수행하였다. 적합한 객체 검출 모델을 선정하기 위해 Faster R-CNN, YOLOX, DAMO-YOLO, YOLOv8을 비교 실험하였고, 평균 정밀도(average precision) 기준으로 트럭 옆면 인식률은 각 100, 77.3, 99, 99.5을 획득하였다. 또한, 적재공간 및 화물 인지 성능은 YOLOX 모델을 기준으로 각 95.3와 87.83 성능을 보였다. 본 연구는 야외 무인 지게차의 원격 제어 시 화물 낙하 방지와 작업 효율성 향상에 이바지할 것으로 기대된다.
#분포 이탈 탐지 #화물 인식 #적재 보조 시스템 #스마트 물류 #Out of Distribution Detection #Freight Recognition #Loading Assistance System #Smart Logistics

목차

초록
ABSTRACT
1. 서론
2. 기존 연구
3. 제안 방법론
4. 실험
5. 사례 연구
6. 결론
References

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