최근의 새로운 정보기술이 발전됨에 따라 대다수 수거 및 배송관련업체들은 효과적인 차량운송계획에 대한 새로운 방법을 모색하고 있다. 본 연구는 주문배달 및 수거를 수행하는 택배시스템 내에서 효과적인 차량운송계획을 수행하기 위한 GIS시스템을 응용한 연구로서, 고객의 요구시간제약과 화물의수거 및 배달을 동시에 고려한 최적운송경로시스템을 개발하였다. 이를 위해 GeoDatabase를 기반으로 항 차량운송계획 프로그램을 개발하고, 이를 GIS시스템(ArcLogistics Route)에 적용하여 물류센터와 고객간의 차량운송계획 및 운송정보시스템을 구현하였으며, 부산지역의 수산물류운송계획에 적용하였다.
우편물의 자동구분은 우편물을 OVIS(OCR-Video coding Integrated System)에 자동으로 공급하고 우편물의 수취인 주소영역을 카메라를 이용하여 획득한 다음 우편번호를 인식하여 바코드로 변환하여 인쇄하게 되고, 이 우편물은 LSM(Letter Sorting Machine)으로 보내져 BCR(Bar Code Reader)에 의해 인쇄된 바코드를 판독하여 행선지별로 구분하는 과정을 거친다. 주소의 번지 이하 부분은 배달원의 수작업에 의해 최종 배달지점 순서대로 정렬한 다음 배달하게 된다. 이 부분의 작업에 소요되는 시간은 배달원 일일 평균 4 시간에 달하며 원가절감 대상으로 지적되고 있다. 이 부분을 자동화하여 우편물 처리시간을 단축하고 생산성을 향상하는 방안이 대두되고 있으며, 이를 해결하기 위해 번지 부분까지 OCR을 이용, 인식하여 우편번호 및 순로 데이터 베이스에서 인식결과에 해당하는 코드를 추출하여 해당 구분 칸으로 우편물을 분류하는 방식을 택하면 집배원이 우편물을 배달하는 순로까지 자동으로 정렬할 수 있게 된다. 본 논문은 수취인 주소영역의 주소부분을 자동판독하기 위한 시스템을 개발한 내용을 다루고자 한다.
COVID-19는 커피산업에도 영향을 주고 있다. 이에 새로운 소비 트렌드인 언택트 소비가 증가하고 있으며 언택트 소비를 대표하는 온라인 채널과 배달 어플리케이션을 활용한 소비가 일상화되고 있다. 커피산업에서도 최소한의 접촉만으로 주문이 가능한 드라이브스루, 스마트오더 시스템을 갖춘 커피전문점의 이용이 증가하고 있다. 그러나 언택트 서비스의 대부분이 프랜차이즈에서 선점하고 있는 반면, 개인 커피전문점에서는 차별화된 서비스로 고객과 소통하며 직접서비스를 제공하는 매장들이 많다. COVID-19 감염의 장기화와 함께 전염병으로부터 자유로울 수 없는 현시대의 커피전문점에서는 배달서비스에 대한 고민을 하지 않을 수 없다. 이에 본 연구는 커피배달 서비스에 영향을 미치는 요소들을 분석하였다. 연구결과 COVID-19의 영향으로 커피배달 서비스와 함께 정기배달 서비스 또한 증가하였다. 커피를 다양한 방법으로 즐기고자 하는 소비자들의 홈 카페 이용 증가로 정기배달 서비스가 커피배달 서비스에 중심적인 역할을 하게 될 것이다.
최근의 택배사업은 단순한 우편물의 운송이라는 관점을 뛰어넘어, 좀 더 안정적이고 빠른 운송을 요구하고 있다. 특히, 오토바이를 이용한 택배사업은 요즘처럼 교통난이 심한 도심에서 주문 받은 물품을 보다 짧은 시간에 운송하는 것을 최대목표로 삼는다. 본 논문에서는 보다 빠른 배송을 위해 실시간으로 배달자의 위치를 검출하여 주문에 대한 배달시간을 최소화시키는 배달자를 선정, 배달하는 시간 최적화 방법에 대한 알고리즘을 제안한다.
지금까지 대부분의 물류시스템은 생산자에서 최종 소비자에 이르는 생산물품의 수${\cdot}$배송에만 집중되어 왔으나, 최근 산업계에서는 기존의 수송시스템에 역방향 물류시스템을 통합하려는 시도가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 배달화물과 수거화물이 혼합 적재되는 차량경로문제를 제안하고 이를 해결하기 위한 방안으로 유전알고리듬을 적용한 해법을 제시한다. 배달과 수거의 혼합적재를 허용함에 따라 고객지점에서는 적재된 혼합화물을 재배치하는 문제가 발생할 수 있다. 이 때 소요되는 적재화물의 재배치시간은 직관적인 수식으로 표현하였다. 유전알고리듬 개발과정에서 여러 가지 교차 연산자와 돌연변이 연산자들을 새롭게 고안하였다. 제안된 유전알고리듬 해법의 성능평가를 위하여 유사한 차량경로문제를 다루는 최신 알고리듬과 비교 계산실험을 수행하였다. 다양한 문제를 구성하여 실험한 결과, 제안된 유전알고리듬해법의 효과성이 입증되었다.
본 논문은 현재 발전하고 있는 전자상거래의 겉모습만을 보고 있는 사람들에게 그 내부의 모습을 보여주는 한편, 물류수송의 문제점을 파악하여 그에 따른 물류비용의 증가를 막아보자는데 있다. 전자상거래의 힘은 신속정확한 배달과 품질보증이다. 이에 따라 시간이 걸리는 배달일 경우에는 소비자의 기다림을 달래주는 위치 추적 정보 서비스가 필요하다 종합물류 관리시스템의 하나인 CVO의 기술을 분석하고 화물위치 추적 시스템에 대하여 연구하였다. 특히 현재 우리나라의 쇼핑몰이나 기업의 상황을 분석하고, 전자 상거래의 배달, 운송에 관한 연구와 고찰로써 전자강거래 시대에 있어서 모든 기업들의 발전방안을 연구하였다.
물류관리는 기술의 발전과 깊은 관련을 맺고 있다. 정보처리 전산화 및 자동화된 물류설비의 발전은 개별기업의 물류활동을 더욱 원할 하게 수행할 수 있도록 해 주고 있다. 특히 한창 피어나고 있는 전자상거래는 기존의 상품구매과 정과는 달리 원거리에서 인터넷을 통하여 주문이 되기 때문에 기업은 전자상거래 환경에 맞는 대 고객서비스 방향 설정과 물류활동을 새로운 차원에서 관리해야 할 것이다 최근 CALS와 더불어 최종 고객의 요구를 충족시키기 위하여 공급자에서 부터 최종 고객에게 이르기까지의 공급체계(Supply Chain)내의 각 기업간에 긴밀한 협조를 통해 공급체계 전체 물류의 최적화를 위한 공금체계관리(Supply Chain Management)에 대한 관심이 커지고 있다. 하지만 여전히 사용자의 요구에 부응하는 서비스가 제대로 이루어지지 않는 상황에서 지속적인 성장을 위해서는 전자상거래 쇼핑몰은 택배 회사와 연계하여 GPS등의 기술을 이용한 화물운송정보체계(CVO : Commercialvehicleoperationsystem)를 활용하여 공동배달정보망을 추축해서, 배달추적이 가능하고 신속 정확한 수배송계획을 효율적으로 처리하도록 해야 할 것이다. 이러한 토다 나은 서비스를 위해 본 논문에서는 GPS, GIS를 연계한 물류 모니터링 시스템의 프로토타입에 대하여 설명한다 개발한 프로토타입은 GIS와 GPS를 바탕으로 이동체와 무선 데이터 통신을 이용하여 이동체의 위치를 센터에서 관리학 수 있도록 한 시스템이다. 또한 자바를 기반으로 개발되어 고객이 웹을 통해 자신의 물건의 위치를 파악 할 수 있는 서비스를 제공할 수 있다. 전자상거래가 활성화됨에 따라 고객은 원거리에서 인터넷으로 주문처리하고, 신속 안전한 배달을 기대한다. 더불어 고객은 현재 자신의 물건이 배달되는 경로를 알고싶어 한다. 웹을 통해 물건을 주문한 고객이 자신이 물건의 배달 상황을 웹에서 모니터링 한다면 기업은 고객으로 공간적인 제약으로 인한 불신을 불식시키는 신뢰감을 주게 된다. 이러한 고객서비스 향상과 물류비용 절감은 사이버 쇼핑몰이 전국 어디서나 우리의 안방에서 자연스럽게 점할 수 있는 상황을 만들 것이다.
음식 문화 및 산업과 관련한 대표적 특징들 중에는 음식 배달 주문 산업이 성장하고 있다는 것과 유튜브와 같은 1인 미디어에서의 소위 '먹는 방송' (먹방)이 최고의 인기 콘텐츠로 자리 잡았다는 사실 등을 거론할 수 있다. 본 연구는 이러한 배경에 근거하여 두가지 초점을 두어 연구하고자 하였다. 먼저, 유튜브 먹방과 먹방 댓글에서 확인되는 대중들의 감성이 관련 음식의 배달 이용 건수에 영향을 미치는지를 회귀분석 모형을 통하여 확인하고자 하였다. 다음으로, 대한민국에서 대표적인 주문 음식인 치킨의 배달 이용 건수 데이터와 유튜브 먹방 댓글 데이터와 날씨 데이터를 활용하여, 머신 러닝을 통한 치킨 배달 주문 예측 모형을 구현하였다. 2015년 6월 3일부터 2019년 9월 30일까지 총 1,580개의 데이터를 활용하였고, 날씨 변수로서의 온도, 습도, 강수량과 유튜브 먹방 변수로의 영상에 달린 댓글 수, 댓글의 긍정어 수, 중립어 수, 부정어 수 등을 수집하였다. 본 연구에 활용된 데이터의 유튜브 먹방과 먹방 댓글의 감성이 배달 이용 건수에 영향 미침을 확인하기위해 선형 회귀 방법론을 사용하였으며, 예측모델을 위해 사용된 머신 러닝은 Linear Regression, Ridge, Lasso, Random Forest, Gradient Boost이다. 본 연구를 통해 유튜브 먹방과 댓글의 감성이 배달 이용 건수에 영향 미침을 확인하였고 예측 모형 또한 기존 모델보다 성능이 좋아짐을 Root Mean Square Error 값을 통하여 확인하였다. 본 연구는 먹방의 광고 효과를 확인하였으며, 배달 업종에서의 경영에 활용할 수 있는 함의를 제공하고자 하였다.
전자상거래의 발전과 개인 중심 사회로 변화함에 따라, 매년 통상우편에 대한 접수 물량은 지속적 감소되고 있고, 비정형 우편물과 소포(택배) 접수 물량이 증가하고 있는 추세이다. 이와 같이 우편서비스 환경변화에 적극적으로 대응하기 위해 각국의 우편물류 사업자들은 우편물 접수 및 배달업무에 정보통신기술과 자동화기술을 활용하여 고객편익 증진과 우편사업의 경영개선을 목적으로 우편용 접수 및 배달 자동화기기 기술을 개발 및 도입하여 운영하고 있다. 본고에서는 우편용 접수 자동화기기와 무인 택배시스템에 대한 국외 기술동향과 최근 무인우체국 구축에 사용된 국내 우편 접수 및 배달 자동화기기 기술개발 현황을 살펴보고 추후 발전방향을 제시하고자 한다.
본 연구에서는 차량용량이 같지 않은 복수의 다른 종류의 차량을 고려하여, 차량이 이동하면서 배달과 수거를 동시에 수행하고 수거지점으로부터 화물을 수거하여 차고지로 운송하는 귀로 화물(Backhauls)을 갖는 PDP(Pickup and Delivery Problem)문제를 그 연구 대상으로 한다. 동시에 차량을 통해 이동되는 품목이 단일 품목이 아니고, 배달 및 수거시간제약조건을 갖는 다품목 시간제약 수송차량 배차문제를 Time-space network를 이용하여 정수선형계획문제로 정식화한다. 이를 최적화 S/W LINGO를 이용하여 위의 모든 제약조건을 만족하면서 운용되는 차량수와 차량의 이동경로를 최소화하는 해를 구하고, 분석한 내용을 보여주고자 한다. 덧붙여 위 문제의 입·출력자료를 데이터베이스화하여 지리정보시스템(Geographic Information System : GIS)과 통합한 차량운행경로결정 지원시스템을 구축하기 위한 방법을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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