기존의 택배 배송시스템은 수령인 본인이 아니더라도 주소, 전화번호와 같은 개인정보를 쉽게 확인할 수 있다. 코로나 19로 인해 언택트(Untact) 주문 및 배달, 배송 서비스가 급격히 늘어나면서 택배 배송 관련 사업은 거대한 시장으로 성장하고 있으며 이와 함께 노출된 개인정보가 범죄에 악용될 수 있다는 우려도 증가하고 있다. 더불어 여러 택배 및 배송물이 도착했을 때, 수신자는 택배 상자를 뜯지 않고 배송물의 오도착 여부를 확인하기 어려우며 원하는 물품이 담긴 택배가 정확히 어떤 것인지 알기 힘들다.본 프로젝트에서는 다단계 인증이 가능한 QR code를 활용해 송수신자의 주소, 제품 종류, 명칭 등을 포함한 여러 정보를 배송기사, 수령인 등에 따라 선택적으로 접근한다. 같은 QR code를 스캔하더라도 수령인의 경우 모든 정보를 확인할 수 있고, 배달원은 일부의 정보를 확인할 수 있지만, 권한이 없는 사람은 어떠한 정보도 확인할 수 없다. 기존의 택배 배송시스템처럼 정보를 맨눈으로 인식할 수도 없으므로 개인정보 노출의 한계를 극복할 수 있다. 이때 송장 정보는 텍스트 형태뿐 아니라 주문한 내용물의 종류 및 모양 등을 그대로 구현한 AR(augmented reality) 형태로도 확인할 수 있어 포장된 상태 그대로 배송물의 오도착 여부를 확인하거나 다량의 택배를 보다 효율적으로 구분할 수 있다. 이처럼 같은 QR code로 서로 다른 정보를 제공하는 SQRC(Security/Secure QR code)의 원리를 이용해 정보를 안전하게 보호하는 것에 그치지 않고, 비디오나 이미지와 같은 멀티미디어 서비스를 추가로 제공해 실감 미디어의 적용 범위를 넓힐 수 있다.
현재 배달 산업에서는 소비자가 직접 수령하는 방식으로 이루어지고 있다. 해당 상황에서 코로나19로 인해 늘어난 배송량으로 택배 기사의 엘리베이터 점유 현상을 해결하고자 한다. 직접 고객이 수령하는 방식이 아닌 문 앞에 두는 방식을 채택하여 한 번에 많은 택배를 배송하여 택배 기사와 같은 역할을 하고자 한다. 또한, 엘리베이터 사용을 주민 우선으로 하기 위하여 해당 로봇은 스스로 엘리베이터와 연동하여 배송하고자 하였다.
온라인 시장의 증가로 택배의 물량이 나날이 늘어나고 있다. 이러한 환경은 수많은 택배회사들의 출현을 가져와서 치열한 고객유치 경쟁을 유발하고 있다. 그러므로 본 연구에서는 개미 알고리즘을 이용하여 보다 체계적으로 최단 택배배송경로를 찾아 주는 시스템의 개발에 그 목표를 두고 있다. 개발된 시스템은 숙련된 택배기사는 물론 마을 위치에 익숙지 않은 초보 택배기사에게도 배송경로탐색 및 배송시간에 큰 도움을 줄 것이며, 고객은 택배경로를 사전에 알 수 있어서 택배에 대한 신뢰성과 만족도를 높일 수 있을 것이다.
최근 이커머스 시장의 지속적인 성장으로 빠른 배송과 대용량 물류 처리를 위한 효율적 배송 시스템 마련의 필요성이 증가하고 있다. 본 연구에서는 도심 물류 거점에서의 현재 배송 물량 할당의 불균등 문제를 실무적 관점에서 정의하고, 비지도 학습 기반 클러스터링 기법을 통해 불균등 배송 할당 문제를 개선해 보고자 했다. 분석 결과 K-means++ 알고리즘 기반 클러스터링에서 최적화된 물량 할당에 대한 개선 가능성을 검증할 수 있었다. 향후 지형 정보, 교통량 등의 상세 변수를 추가하여 머신러닝 기반의 물류 배송 최적화를 위한 연구 영역을 확장할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 기존 무인 택배 시스템에 데이터 분석과 체계적인 관리 시스템을 도입하여 이용자 중심의 새로운 택배 배송 시스템의 모델을 제안하는 것이다. 본 모델은 택배 배송 ?데이터를 누적시켜 마케팅, 공공데이터 파생, 사용자 편리성 등의 다양한 기능을 웹과 모바일을 통해 사용자와 택배기사 및 운영자에게 제공할 수 있으며, 데이터 분석을 통해 신규 무인 택배함의 적절한 위치를 추천해 줄 수 있다. 또한, Power BI와 MySQL을 연동하여 실시간으로 누적되는 데이터를 시각화하여 제시할 수 있고 블루투스 비콘을 활용하여 배송 시 택배 기사의 현 위치 파악을 쉽게 해줄수 있다.
물류업계는 배차 운송하기 위한 많은 알고리즘, 차량경로문제, 차량일정계획, GIS, GPS 등의 여러 연구를 진행하고 있다. 하지만 물류시장에 배송물량은 늘어나지만 배송을 하기 위한 차량과 기사는 한정되어 있으며 다단계 거래구조로 인해 수수료가 발생하여 최말단에 있는 화물차주만 수익이 감소한다. 이런 문제에 의해 차량주인(차주)는 운송장소와 운송비에 중점을 두고 배송 건을 선택하여 운송을 하고 있다. 본 논문에서는 이러한 물류기업의 배차문제와 차주 운임비 문제 해결을 위하여 운송비 기반배차 시스템의 정보화를 실현하기 위한 기초적인 데이터 구조를 제안하고, 운송비 중심의 배차 알고리즘이 적용된 배차 시스템을 물류업체에 적용한 결과를 제시하였다.
인터넷 쇼핑의 증가와 함께 운송장에 적힌 배송정보를 악용한 범죄가 보이스피싱을 통한 물품 가로채기, 상해, 성범죄에 이르기까지 갈수록 고도화 세분화 되고 있다. 따라서 고객의 배송정보에 대한 익명성을 보장하기 위해서 다수 운송업자 상호간에 제품의 배송 구간에 대한 경로 정보를 비밀로 유지하는 배송추적 방지 시스템이 필요하다. 이를 위해서 인터넷 쇼핑의 대금결제와 개인정보의 연계 분리는 블록체인기반 암호화폐의 익명성 기술을 사용하여 보호하고 운송정보에 포함되는 배송정보를 암호화해서 익명성을 보호하는 배송추적 방지 모델 제안한다. 우리의 제안 모델은 고객의 배송정보에 대한 익명성을 보장함과 동시에 기업에게 고객의 배송정보를 제외한 제품판매에 대한 정보를 동시에 제공함으로서 블록체인 기반 인터넷 쇼핑의 활성화에 기여한다.
한국통합 물류협회에 따르면 총 택배 물량은 2020년은 약34억 개, 2021년은 약36억 만 개로 매년 꾸준히 성장하였다. 택배 물류센터에서 택배를 고객에게 전달시키기 위해서는 포장, 검수, 진열, 파지, 상차, 하차 등 많은 공정이 필요하다. 고용 인력의 부족, 인건비 상승, 부상의 위험, 높은 노동의 강도 등의 문제가 발생하였고, 소비자들의 입장에서도 제품 손상 또는 배송 지연 등의 여러 가지 문제를 야기해왔다. 본 논문은 로봇과 자율주행 기술을 활용하여 상품의 분류 및 배송과정을 자동화 하는 '스마트 물류창고 시스템'을 제안한다. 컨베이어 벨트를 이용해 택배물품의 분류를 자동화하고 자율주행 차량을 통해 배송을 하게 되고 DB를 통해 물품을 관리하게 되어 효율적인 운영을 가능하게 하고 경제적 손실을 줄인다. 적외선 센서, 바코드 센서를 이용해 컨베이어 벨트 구동 및 물품의 정보를 알 수 있으며 서보모터로 물품을 분류한다. 또한 입출고 차량이 명령을 통해 물품을 자동으로 입고 및 출고하여 DB에게 물품의 정보를 전송한다. 스마트 물류창고 시스템을 통해 인건비 절감, 오 배송, 물품 파손 등이 사라지게 되고 물류창고 뿐만 아니라 다양한 분야에서 적용 할 수 있을 것이다.
이 논문은 효율적인 차량 이동 궤적 관리를 지원하는 e-logistics 시스템을 제안한다. 최근의 무선통신의 발전은 물류 차량의 추적, 휴대폰 사용자 위치 서비스, 위치기반 상거래를 포함한 위치기반서비스들이 등장하게 하였다. 물류 시스템은 물류 센터에서 차량과 배송품의 위치를 계속적으로 파악해야 하므로 차량 추적을 필수적으로 수반하게 된다. 좀 더 나아가서, 계속적으로 이동하는 차량과 배송품의 위치 궤적을 저장하고 관리하는 것은 효율적인 물류 계획과 배송을 지원하기 위해 필수 불가결한 요소이다. 제안된 시스템은 실세계 모바일 환경에서 물류 배송 정보의 효과적인 관리뿐만 아니라, 기존의 공간 데이터베이스가 갖는 공간객체 관리 기능을 포함한다. 또한 효과적인 물류 이동 경로 관리 및 검색을 수행하기 위하여 기존의 TB 트리의 데이터 갱신 성능을 개선하고, 다중버전 기법을 도입한 색인을 사용하였다. 제안된 시스템은 소포관제와 유사한 차량 추적 시스템, 위치기반서비스 등과 같이 실시간 모바일 환경에서 연속적으로 위치를 변경하는 이동객체 관련 분야에 적용 가능하다.
말단배송최적화는 도심내 공급사슬의 운영의 핵심적인 역할을 수행하고 있으며, 전체 배송 프로세스에서 가장 복잡하고 많은 비용을 지불해야만 한다. 도심복합물류센터 (Urban Consolidation Center: UCC)는 최근 말단배송 서비스를 운영하고 고객의 수요를 만족시키기 위한 핵심적인 자산으로 인식되고 있다. UCC를 활용할 경우 도심 내 다양한 요인을 고려하여 최적의 배송 과정을 설계함으로써 배송에 소요되는 시간과 이동거리를 최소화할 수 있다는 장점이 존재한다. 본 연구에서는 지리정보시스템 (GIS)를 활용하여 다양한 수리모형이 통합된 시나리오 분석을 활용하기 위한 기법을 제안한다. 특히, 본 연구는 몽골의 수도 울란바타르를 사례로 실제 도심 내 최적 배송네트워크를 설계하는 것을 목표로하고 있다. 이를 위해 위치배분문제와 차량경로문제를 결합하는 기법을 제안하였다. UCC의 위치와 개수를 기반으로 다양한 시나리오를 설계하였으며, 기본적인 총배송거리, 배송시간, UCC의 수 및 필요 차량의 수를 기준으로 시나리오를 평가하였다. 또한, UCC의 건설과 운영에 필요한 전체 비용 관점에서 최적의 시나리오를 비교 선정하였다. 본 연구의 결과는 도심 내 말단 배송을 위한 유통 네트워크를 설계해야 하는 관리자 혹은 정부 기관의 담당자들이 합리적인 의사결정을 내리기 위한 객관적인 근거 자료로 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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