The wastegate valve regulates the maximum boost pressure inside the turbocharger to prevent damage to the engine and turbocharger which can occur from overload. However, even though the opening and closing behaviors of the valve should be controlled accurately, thermal deformations of the turbocharger system can lead to excessive distortion of the actuator rod, which can have a significant effect on the turbocharger performance. In this study, thermal deformation analysis of the turbocharger assembly has been analyzed through finite element analysis under operation condition. The result shows that the deformation in the turbine housing is relatively large and actuator rod is bent by thermal load. It causes rotational deformation at the wastegate valve face connected to the rod. And it is efficient to increase the stiffness of the EWGA rod to minimize the rotational deformation of the valve face. It means that the actuator rod should be placed in a position close to the center of the turbocharger to minimize the length of the rod that has the greatest effect on stiffness enhancement.

컨테이너 선박의 대형화에 따라 컨테이너터미널 내에서 동일한 시간 내에 처리해야 하는 물동량이 계속적으로 증가하고 있다. 컨 테이너터미널에서는 수동처리 방식의 한계를 극복함과 동시에 지속적으로 운영측면에서 발생하는 비용을 줄이기 위하여 컨테이너터미널의 자동화 시스템을 도입하고 있다. 왜냐하면 컨테이너터미널의 게이트 반출ㆍ입 업무를 수행함에 있어 수작업 처리 시 부정확한 자료 처리로 혼란 요소가 다소 발생하고 있다. 바코드 시스템에서 스캐너에 바코드를 직접 인식시켜야하기 때문에 처리 시간소요가 다소 길고 불편함 있 어 이러한 문제점을 보안하여 게이트 자동화 시스템 RFID시스템은 차량 번호를 인식하는 기술을 이용하여 반출ㆍ입 처리 소요시간 단축하여 효율적인 게이트 업무 수행을 할 수 있다. 한편, 데미지 컨테이너 체크를 수동으로 진행하는 경우 게이트 반입 할때 컨테이너의 손상여부 확 인 후 수기로 게이트 작업자가 직접 문서을 작성하여 보관하기 때문에 고객이 데미지 컨테이너 증거자료를 요청할때 증거자료로 제출하기에 불충분하여 고객으로부터 크레임을 받는 경우가 발생하였다. 또한, 게이트 작업자 및 인력에 의한 컨테이너 관리의 어려움 발생하였고 게이트 주변 인력의 컨테이너 관리 안전사고에 위험이 항상 노출되어 있었다. 본 논문에서 고찰하는 게이트 데미지 컨테이너 자동화 시스템을 도입 하게 되면 영상 저장 시스템에 의한 컨테이너 관리가 가능하다. 컨테이너 손상정보가 시스템에 저장되어 있기 때문에 고객이 데미지 컨테이 너 자료를 요청 시 시스템에 저장 되어 있는 데미지 컨테이너 영상을 검색하여 증거자료 제출이 가능하고 고객으로부터의 크레임 대비가 가 능하다. 또한, 게이트 관리 인력 업무의 통합으로 인력 감소 및 게이트 부근 안전사고 위험이 감소하였다.

컨테이너 터미널에서 육상 운송을 담당하는 트럭 운송사 입장에서의 트럭 대기 시간을 줄이기 위한 게이트 시뮬레이션 모델을 개 발하였다. 개발 모델의 검증을 위하여 부산신항 P항만을 대상으로 2014년 12월의 4주간 트럭 진출입 자료를 적용한 결과, 99% 이상의 정확성 을 보였다. 또한, 개발한 시뮬레이션 모델을 통해 기존 게이트 시스템과 최근 게이트 시스템을 비교해 보았다. 결과적으로 동쪽 진입 게이트 기준으로 기존 게이트 시스템에서는 최대 50대의 트럭 대기와 120분의 대기 시간이 발생하였으나, 신규 게이트 시스템에서는 최대 10대의 트 럭 대기와 5.3분의 대기 시간이 소요되었다. 서쪽 진입 게이트 기준으로 기존 게이트 시스템에서는 최대 17대의 트럭 대기와 34분의 대기 시 간이 발생하였으나, 신규 게이트 시스템에서는 최대 10대의 트럭 대기와 5.3분의 대기 시간이 소요되었다. 서쪽 진출 게이트 기준으로 기존 게이트 시스템에서는 최대 11대의 트럭 대기와 5.5분의 대기 시간이 발생하였으나, 신규 게이트 시스템에서는 최대 9대의 트럭 대기와 4.4분 의 대기 시간이 소요되었다. 본 개발 모델을 통하여 각 게이트의 트럭당 진출입 처리 시간에 따라 어느 정도의 트럭 대기가 발생하는지를 파 악할 수 있게 되었다. 또한, 각 게이트에서 트럭 진출입에 따른 트럭당 처리 시간을 여러 시나리오별로 시뮬레이션하여 트럭의 대기가 발생되 지 않는 최적 게이트 시스템의 운영 기준을 찾는데 활용될 수 있다.

본 연구는 고추종합처리장의 입고, 저장 및 출하 공정의 물류관리 시스템에 RFID의 적용성 검토를 위하여 고추를 대상으로 UHF 대역 게이트형 RFID 시스템의 태그 및 박스 인식능력을 분석하였다. 빈 컨테이너 박스의 태그 인식율은 안테나 개수가 많고 태그가 안테나 위치와 근접한 경우일수록 높게 나타났고 이때 박스 인식율은 안테나로부터 1~4 m 거리에서 100 %였다. 또한 박스 양쪽 옆면에 태그를 부착한 경우가 박스 앞면과 옆면에 부착한 경우

2-체널 링-코어 프럭스-게이트 콤파스(Two-Channel Ring-Core Flux-Gate Compass; TCRC FG-Compass)의 성능평가 시스템 설계와 구현방법 및, 다항회귀 모형 기반의 평가 절차와 방법을 기술했다. 성능평가 시스템은 스템모터 구동 유닛과, 방위정보 전송 유닛, 다항회귀식에 의한 평가 프로그램 등으로 구성하였다. 성능평가 실험결과, TCRC FG-Compass는 잔차가 2˚인 반면, 기존의 FG-Compass는 잔차가 4˚임을 나타냈다. 따라서 성능이 향상된 새로운 FG-Compass 설계가 가능함을 확인하였다. 또한, 자동으로 잔차를 추정하고 보정할 수 있는 설계론에 관해서도 논의하였다.

The automated gate operating system is developed in this paper that controls the information of container at gate in the ACT. This system can be divided into three parts and consists of container identifier recognition car plate recognition container deformation perception. We linked each system and organized efficient gate operating system. To recognize container identifier the preprocess using LSPRD(Line Scan Proper Region Detection)is performed and the identifier is recognized by using neural network MBP When car plate is recognized only car image is extracted by using color information of car and hough transform. In the port of container deformation perception firstly background is removed by using moving window. Secondly edge is detected from the image removed characters on the surface of container deformation perception firstly background is removed by using moving window. Secondly edge is detected from the image removed characters on the surface of container. Thirdly edge is fitted into line segment so that container deformation is perceived. As a results of the experiment with this algorithm superior rate of identifier recognition is shown and the car plate recognition system and container deformation perception that are applied in real-time are developed.

Todays, the efficient management of container has not been realized in container terminal, because of the excessive quantity of container transported and manual system. For the efficient and automated management of container in terminal, the automated container identifier recognition system in terminal is a significant problem. However, the identifier recognition rate is decreased owing to the difficulty of image preprocessing caused the refraction of container surface, the change of weather and the damaged identifier characters. Therefore, this paper proposes more accurate system for container identifier recognition as suggestion of LSPRD(Line-Scan Proper Region Detection) for stronger preprocessing against external noisy element and MBP(Momentum Back-Propagation) neural network to recognize the identifier.