항만 야드 자동화크레인(ATC)에서 효율적인 컨테이너번호 인식시스템 개발 = Implementation of Efficient Container Number Recognition System at Automatic Transfer Crane in Container Terminal Yard

국문 초록 (Abstract)

본 논문은 컨테이너터미널의 야드에서 무인으로 하역작업을 수행하는 자동화 크레인(ATC; Automatic Transfer Crane) 에서 신속하고 효율적으로 작업 대상인 컨테이너화물의 컬러 영상 이미지내의 컨테이너번호를 인식하는 방법에 대한 연구이다. 부산의 신선대부두 게이트에는 정부의 연구개발사업인 "지능형 항만물류시스템 기술 개발"에 의해 컨테이너번호 인식시스템이 설치되어 있다. 수출컨테이너화물을 자동으로 인식하기 위해 게이트에 터널식 구조물 내 카메라를 설치하여 컨테이너번호를 인식하는 방식이다. 그러나 컨테이너터미널에 자동화장비가 도입되고 작업의 무인화가 점진적으로 이루어짐에 따라 야드의 자동화크레인에서 작업 대상의 확인을 위한 컨테이너번호 인식시스템을 필요로 한다. 따라서 게이트와는 달리 햇빛, 비, 눈, 그림자 등 영상을 통한 문자인식의 방해요소가 많은 야드의 자동화크레인에서는 그에 맞는 컨테이너번호 인식시스템이 필요하다. 본 논문에서는 카메라, 조명, 센서 등 하드웨어 요소들의 변경과 주변 환경의 밝기차 등을 조절하여 번호를 인식하는 알고리즘 등 소프트웨어 요소들의 변화를 통해 태양광이나 하역장비 아래에 짙게 드리워지는 그림자 문제 등을 해결하고 인식시간의 단축과 인식률을 높이는 결과를 도출하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This paper describes the method of efficient container number recognition in colored container image with number plate at ATC(Automatic Transfer Crane) in container terminal yard. At the Sinseondae terminal gate in Busan, the container number recognition system is installed by "intelligent port-logistics system technology development", that is government research and development project. It is the method that it sets up the tunnel structure inside camera on the gate and it recognizes the container number in order to recognize the export container cargo automatically. However, as the automation equipment is introduced to the container terminal and the unmanned of a task is gradually accomplished, the container number recognition system for the confirmation of the object of work is required at ATC in container terminal yard. Therefore, the container number recognition system fitted for it is necessary for ATC in container terminal yard in which there are many intrusive of the character recognition through image including a sunlight, rain, snow, shadow, and etc. unlike the gate. In this paper, hardware components of the camera, illumination, and sensor lamp were altered and software elements of an algorithm were changed. that is, the difference of the brightness of the surrounding environment, and etc. were regulated for recognize a container number. Through this, a shadow problem, and etc. that it is thickly below hung with the sunlight or the cargo equipment were solved and the recognition time was shortened and the recognition rate was raised.

참고문헌 (Reference)

1 김광백, "형태학적 특징과 퍼지 ART 알고리즘을 이용한 신 차량 번호판 인식에 관한 연구" 한국컴퓨터정보학회 13 (13): 273-278, 2008

2 김도형, "자동차 번호판 영역의 문자추출과 인식에 관한 연구" 27 (27): 567-, 2000

3 이현창, "자동차 번호판 영상에서 효율적인 번호판 영역 검출 시스템의 설계 및 개발" 한국컴퓨터정보학회 10 (10): 87-94, 2005

4 백남철, "신중한 분류기와 학습 예제 가중치 조정을 이용한 차량번호판인식시스템의 인식성능 향상 방안" 대한토목학회 26 (26): 549-551, 2006

5 최순만, "수직, 수평 성분을 이용한 한국 자동차 번호판 인식" 30 (30): 852-, 2003

6 (주)지팬스, "무정차 자동화게이트시스템 개발"

7 조보호, "ART2 신경회로망을 이용한 차량번호판 문자 인식" 24 (24): 731-, 1997