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    ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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    § ※ ☆ ★ ○ ● ◎ ◇ ◆ □ ■ △ ▽ → ← ↑ ↓ ↔ 〓 ◁ ◀ ▷ ▶ ♤ ♠ ♡ ♥ ♧ ♣ ⊙ ◈ ▣ ◐ ◑ ▒ ▤ ▥ ▨ ▧ ▦ ▩ ♨ ☏ ☎ ☜ ☞ † ‡ ↕ ↗ ↙ ↖ ↘ ♭ ♩ ♪ ♬ ㉿ ㈜ № ㏇ ™ ㏂ ㏘ ℡ ＃ ＆ ＊ ＠ ª º
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    트럭적재상태에 따른 실시간 모니터링 및 추적 시스템 = Real-time monitoring and tracking system for Truck loading state

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    The global trends of shorter delivery times and the safety of important payload in production networks are leading to higher synchronization efforts between production and delivery processes. By now, research activities in intelligent shipment are expanding quickly in the case of possibilities and importance of usage, which means payload that can identify, monitor or locate itself. In this study, it is proposed that new generation system for continuously monitoring payloads during delivery; real-time monitoring of truck loading states; a new improved algorithm for intelligent monitoring of delivery processing; the possibility of a detailed analysis of the truck loading states in real-time and payload safety; and more efficient truck tracking.
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    The global trends of shorter delivery times and the safety of important payload in production networks are leading to higher synchronization efforts between production and delivery processes. By now, research activities in intelligent shipment are exp...

    The global trends of shorter delivery times and the safety of important payload in production networks are leading to higher synchronization efforts between production and delivery processes. By now, research activities in intelligent shipment are expanding quickly in the case of possibilities and importance of usage, which means payload that can identify, monitor or locate itself. In this study, it is proposed that new generation system for continuously monitoring payloads during delivery; real-time monitoring of truck loading states; a new improved algorithm for intelligent monitoring of delivery processing; the possibility of a detailed analysis of the truck loading states in real-time and payload safety; and more efficient truck tracking.

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