KR101815583B1 - 3d 카메라와 빅데이터 플랫폼을 이용한 물류 적재 보조 시스템 및 그 적재 보조방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 3D 카메라와 빅데이터 플랫폼을 이용한 물류 적재 시스템 및 그 적재 보조방법에 관한 것으로, 컨테이너 내부의 적재 공간 영상과 하차 후 분류되어 컨베이어 벨트를 통해 이송되는 운송 화물들을 촬영하여 운송 화물 영상을 취득하는 3D 카메라부; 상기 3D 카메라부에서 취득한 상기 적재 공간 영상과 운송 화물 영상으로부터 컨테이너의 적재 공간에 상기 운송 화물들의 적재 가능한 잔여 공간 정보와, 상기 운송 화물의 정보를 생성하여 컨테이너 적재 공간에 상기 운송 화물을 최적으로 적재하기 위한 적재 스케줄링 정보를 생성하는 중앙처리시스템; 및 상기 잔여 공간 정보와 운송 화물 내용물 정보에 대응되어, 상기 적재 공간에 상응하는 가상 적재 공간과 상기 운송 화물에 상응하는 가상 화물 객체를 생성하고, 상기 적재 스케줄링 정보에 따라 상기 가상 적재 공간에 가상 화물 객체를 배치시키는 가상 적재 시뮬레이션 영상을 상기 적재 공간 영상과 결합하여 증강현실 적재 영상을 생성하여 디스플레이 장치에 표시하는 증강현실 영상 생성부를 포함하여 구성된다.
이와 같은 본 발명은 상차 시 효율적인 적재 스케줄링 방법을 생성하고 이를 시각적이고 직관적으로 작업자에게 알려줌으로써, 경험이 없는 초급 작업자라도 빠르고 효율적으로 최적의 적재를 수행할 수 있도록 돕는 물류 적재 보조 시스템 및 그 적재 보조방법을 제공한다.

Description

3D 카메라와 빅데이터 플랫폼을 이용한 물류 적재 보조 시스템 및 그 적재 보조방법{GOODS LOADING SYSTEM USING 3D CAMERA AND BIGDATA SYSTEM, AND THEREOF METHOD}

본 발명은 물류 적재 보조 시스템 및 그 적재 보조방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 분류 및 적재 과정에서 작업자에 의한 종래의 바코드 스캐닝 과정을 생략하여 빠르고 효율적으로 택배 등의 운송 화물을 적재할 수 있는 최적 적재 스케줄링 정보를 제공하는 3D 카메라와 빅데이터 플랫폼을 이용한 물류 적재 보조 시스템에 관한 것이다.

인터넷 상거래가 급격히 일반화됨에 따라, 택배 서비스를 이용한 물동량이 급증하고 있다. 택배 서비스는 산업용 물류 유통 시스템과 달리 규격화되지 않은 물품들을 취급하므로, 이렇게 크기가 제 각각인 물품들을 얼마나 빨리, 많이, 효율적으로 운반하느냐에 따라 물류비용과 배송 시간이 달라질 수 있다.

종래에 택배 업체들이 채택하는 물류 적재 시스템은 근본적으로 컨베이어 벨트로 화물 박스들이 상차 컨테이너 입구로 끊임없이 운반되는 것이고, 숙련된 작업자가 경험과 감각으로 화물 박스들을 차곡차곡 쌓아 올리는 개인적 능력에 의존한다. 따라서 물류량이 작업자의 숙련도에 따라 들쑥날쑥 하여 업무가 표준화되기 어렵고 비효율을 초래하는 문제점이 있다.

또한, 첫째, 물류 허브 터미널의 화물 취급장 도크에서 간선차량으로부터 받은 모든 화물의 바코드를 작업자가 직접 스캔 해야 하는 번거로움이 있었고, 둘째, 수하물 적재에 있어서, 종래에는 작업자가 직접 수작업에 의해 화물이 대형 트럭에 적재해야 하는 불편함으로 인력, 비용 및 시간이 많이 소요되는 문제점이 있었다.

그리고, 셋째, 상차를 할 때는 박스의 크기, 모양, 무게가 제각각 인데다가 화물이 계속해서 나오기 때문에 초보자와 숙련자의 적재도 차이가 크기 때문에, 개별 작업자의 경험과 숙련도에 따라 적재 기술이 전체 물류 유통량의 결정되는 문제점이 있었고, 넷째, 택배 회사는 택배 물품이 훼손·파손 시 손해 배상 책임이 있는데, 대부분의 택배 물품 파손은 상·하차 과정에서 발생하므로, 작업자가 취급주의 마크를 확인하고 조심해서 다루어야 하는데 계속해서 물건이 들어오고 있는 상황에서 취급주의 마크를 일일이 확인하기에 어려움이 있다는 점에서 물품 파손으로 인한 피해와 이로 인한 경제적 손실을 방지할 방법이 요구되는 실정이다.

대한민국 특허등록공보 제10-1493745호(등록일자: 2015년02월10일) 미국 특허공개공보 US2015/0199644 A1(공개일자: 2015년07월16일)

본 발명에 따른 3D 카메라와 빅데이터 플랫폼을 이용한 물류 적재 보조 시스템 및 그 적재 보조방법은 다음과 같은 해결과제를 가진다.

첫째, 본 발명은 택배사의 물류 허브 터미널에서 수작업으로 이루어지던 바코드 스캐닝 과정을 생략하고 자동화하여 상하차 물류 프로세스를 빠르고 효율적으로 수행할 수 있는 물류 적재 보조 시스템 및 그 적재 보조방법을 제공하고자 함이다.

둘째, 본 발명은 영업소로 보내기 위한 대형 트럭 상차 시, 중앙처리시스템을 통해 효율적인 적재 스케줄링 방법을 생성하고 이를 시각적이고 직관적으로 작업자에게 알려줌으로써, 경험이 없는 초급 작업자라도 빠르고 효율적으로 최적의 적재를 수행할 수 있도록 돕는 물류 적재 보조 시스템 및 그 적재 보조방법을 제공하고자 함이다.

셋째, 취급상 주의가 필요한 운송 화물을 사전에 자동으로 인식하여 적재 및 운송 과정에서 발생하는 물품 파손으로 인한 경제적 손실을 줄일 수 있는 물류 적재 보조 시스템 및 그 적재 보조방법을 제공하고자 함이다.

본 발명의 해결과제는 이상에서 언급한 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 해결과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 제1 특징은 카메라와 빅데이터 플랫폼을 이용한 물류 적재 보조 시스템으로, 컨테이너 내부의 적재 공간 영상과 하차 후 분류되어 컨베이어 벨트를 통해 이송되는 운송 화물들을 촬영하여 운송 화물 영상을 취득하는 3D 카메라부; 상기 3D 카메라부에서 취득한 상기 적재 공간 영상과 운송 화물 영상으로부터 컨테이너의 적재 공간에 상기 운송 화물들의 적재 가능한 잔여 공간 정보와, 상기 운송 화물의 정보를 생성하여 컨테이너 적재 공간에 상기 운송 화물을 최적으로 적재하기 위한 적재 스케줄링 정보를 생성하는 중앙처리시스템; 및 상기 잔여 공간 정보와 운송 화물 내용물 정보에 대응되어, 상기 적재 공간에 상응하는 가상 적재 공간과 상기 운송 화물에 상응하는 가상 화물 객체를 생성하고, 상기 적재 스케줄링 정보에 따라 상기 가상 적재 공간에 가상 화물 객체를 배치시키는 가상 적재 시뮬레이션 영상을 상기 적재 공간 영상과 결합하여 증강현실 적재 영상을 생성하여 디스플레이 장치에 표시하는 증강현실 영상 생성부를 포함한다.

여기서, 상기 3D 카메라부는, 컨테이너 입구에서 컨테이너 내부의 적재 공간과 적재 화물들을 촬영한 적재 공간 영상을 취득하는 3D 제1 카메라; 및 하차되고 분류되어 컨베이어 벨트를 통해 이송되는 운송 화물들을 촬영하여 운송 화물 영상을 취득하는 3D 제2 카메라를 포함하는 것이 바람직하고, 상기 중앙처리시스템은, 3D 제1 카메라에서 취득한 상기 적재 공간 영상으로부터 상기 적재 공간에 상기 적재 화물들이 이미 적재된 상태와 잔여 공간 정보를 생성하고, 3D 제2 카메라에서 취득한 상기 운송 화물 영상으로부터 운송 화물의 크기정보 및 운송 화물의 내용물 정보를 생성하는 것이 바람직하다.

또한, 상기 운송 화물 정보는, 운송 화물의 크기, 무게 및 이동 시 손상 가능성 정도를 나타내는 취급 정보 중 적어도 어느 하나를 포함하는 것이 바람직하고, 영상처리를 통해 상기 운송 화물 영상으로부터, 각 화소별 3차원 좌표를 통해 운송 화물의 3차원 크기를 산출하여 획득하고, 각 RGB 컬러 값을 통해 상기 운송 화물에 표시된 바코드 및 문자를 인식하여 내용물 정보를 획득하는 것이 바람직하다.

또한, 상기 중앙처리시스템은, 3D 카메라부로부터 입력되는 영상을 병렬 분산 시스템으로 연산하여 적재 스케줄링 정보를 산출하는 빅데이터 시스템인 것이 바람직하고, 3D 카메라부는, 2D 카메라; 및 대상물의 특정 지점에서의 거리를 측정할 수 있는 광센서 또는 초음파 센서를 포함하는 것이 바람직하다.

그리고, 본 발명의 제2 특징은 3D 카메라와 빅데이터 플랫폼을 이용한 물류 적재 보조 시스템으로, 컨테이너 내부의 적재 공간 영상과 하차 후 분류되어 컨베이어 벨트를 통해 이송되는 운송 화물들을 촬영하여 운송 화물 영상을 취득하는 3D 카메라부; 상기 3D 카메라부에서 취득한 상기 적재 공간 영상과 운송 화물 영상으로부터 컨테이너의 적재 공간에 상기 운송 화물들의 적재 가능한 잔여 공간 정보와, 운송 화물 정보를 생성하여 컨테이너 적재 공간에 상기 운송 화물을 최적으로 적재하기 위한 적재 스케줄링 정보를 생성하는 중앙처리시스템; 및 상기 중앙처리시스템의 적재 스케줄링 정보의 적재 순서에 따라 운송 화물을 분류하는 적재 운송 화물 분류 장치; 및 상기 잔여 공간 정보와 운송 화물 내용물 정보에 대응되어, 상기 적재 공간에 상응하는 가상 적재 공간과 상기 운송 화물에 상응하는 가상 화물 객체를 생성하고, 상기 적재 스케줄링 정보에 따라 상기 가상 적재 공간에 가상 화물 객체를 배치시키는 가상 적재 시뮬레이션 영상을 상기 적재 공간 영상과 결합하여 증강현실 적재 영상을 생성하여 디스플레이 장치에 표시하는 증강현실 영상 생성부를 포함한다.

여기서, 상기 3D 카메라부는, 컨테이너 입구에서 컨테이너 내부의 적재 공간과 적재 화물들을 촬영한 적재 공간 영상을 취득하는 3D 제1 카메라; 및 하차 되고 분류되어 컨베이어 벨트를 통해 이송되는 운송 화물들을 촬영하여 운송 화물 영상을 취득하는 3D 제2 카메라를 포함하는 것이 바람직하다.

또한, 상기 중앙처리시스템은, 3D 제1 카메라에서 취득한 상기 적재 공간 영상으로부터 상기 적재 공간에 상기 적재 화물들이 이미 적재된 상태와 잔여 공간 정보를 생성하고, 3D 제2 카메라에서 취득한 상기 운송 화물 영상으로부터 운송 화물의 크기정보 및 운송 화물의 내용물 정보를 생성하는 것이 바람직하고, 상기 운송 화물 정보는, 운송 화물의 크기, 무게 및 이동 시 손상 가능성 정도를 나타내는 취급 정보 중 적어도 어느 하나를 포함하는 것이 바람직하다.

더하여, 상기 중앙처리시스템은, 영상처리를 통해 상기 운송 화물 영상으로부터, 각 화소별 3차원 좌표를 통해 운송화물의 3차원 크기를 산출하여 획득하고, 각 RGB 컬러 값을 통해 상기 운송 화물에 표시된 바코드 및 문자를 인식하여 내용물 정보를 획득하는 것이 바람직하고, 상기 중앙처리시스템은, 3D 카메라부로부터 입력되는 영상을 병렬 분산 시스템으로 연산하여 적재 스케줄링 정보를 산출하는 빅데이터 시스템인 것이 바람직하다.

본 발명의 제3 특징은, 3D 카메라와 빅데이터 플랫폼을 이용한 물류 적재 보조방법으로, (a) 3D 카메라부에서 컨테이너 내부의 적재 공간 영상과 하차 후 분류되어 컨베이어 벨트를 통해 이송되는 운송 화물 영상을 촬영하여 획득하는 단계; (b) 중앙처리시스템이 상기 3D 카메라부에서 취득한 상기 적재 공간 영상과 운송 화물 영상으로부터 컨테이너의 적재 공간에 상기 운송 화물들의 적재 가능한 잔여 공간 정보와, 상기 운송 화물의 정보를 생성하여 컨테이너 적재 공간에 상기 운송 화물을 최적으로 적재하기 위한 적재 스케줄링 정보를 생성하는 단계; 및 (c) 증강현실 영상 생성부가 상기 잔여 공간 정보와 운송 화물 내용물 정보에 대응되어, 상기 적재 공간에 상응하는 가상 적재 공간과 상기 운송 화물에 상응하는 가상 화물 객체를 생성하고, 상기 적재 스케줄링 정보에 따라 상기 가상 적재 공간에 가상 화물 객체를 배치시키는 가상 적재 시뮬레이션 영상을 상기 적재 공간 영상과 결합하여 증강현실 적재 영상을 생성하여 디스플레이 장치에 표시하는 단계를 포함한다.

여기서, 적재 운송 화물 분류 장치에 의해 상기 중앙처리시스템에서 수신된 적재 스케줄링 정보의 적재 순서에 따라 운송 화물을 분류하는 단계를 더 포함하는 것이 바람직하고, 상기 (b) 단계에서 상기 적재 스케줄링 정보의 생성을 실시간 또는 주기적으로 업데이트 하는 단계를 더 포함하는 것이 바람직하며, 상기 (b) 단계에서, 상기 적재 스케줄링 정보는 운송 화물의 크기 정보, 무게 정보 및 취급 정보에 따라 가중치를 설정하여 적재 순서 및 위치가 결정되는 것이 바람직하다.

본 발명에 따른 3D 카메라와 빅데이터 플랫폼을 이용한 물류 적재 보조 시스템 및 그 적재 보조방법은 다음과 같은 효과를 가진다.

첫째, 본 발명은 3D 카메라와 빅데이터 플랫폼을 이용하여 수작업으로 이루어지던 바코드 스캐닝 과정의 자동화 할 수 있는 물류 적재 보조 시스템 및 그 적재 보조방법을 제공한다.

둘째, 본 발명은 3D 카메라와 빅데이터 플랫폼을 이용하여 운송 화물의 외형 정보 및 내용물 정보를 인식하고 획득하여, 실시간으로 운송 화물의 파손을 최소화하는 최적의 적재 스케줄링 정보를 제공할 수 있는 물류 적재 보조 시스템 및 그 적재 보조방법을 제공한다.

셋째, 본 발명은 최적의 적재 스케줄링 정보에 따라 가상의 증강현실 적재 영상을 시각적이고 직관적으로 표시 제공함으로써, 초급 작업자라도 적재 작업을 빠르고 효율적으로 수행할 수 있는 물류 적재 보조 시스템 치 그 적재 보조방법을 제공한다.

본 발명의 효과는 이상에서 언급한 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 효과들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 3D 카메라와 빅데이터 플랫폼을 이용한 물류 적재 보조 시스템의 모식도이다.
도 2는 본 발명의 또 다른 실시예로서, 3D 카메라와 빅데이터 플랫폼을 이용한 물류 적재 보조방법의 흐름을 나타낸 흐름도이다.

이하, 첨부한 도면을 참조하여, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 설명한다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 이해할 수 있는 바와 같이, 후술하는 실시예는 본 발명의 개념과 범위를 벗어나지 않는 한도 내에서 다양한 형태로 변형될 수 있다. 가능한 한 동일하거나 유사한 부분은 도면에서 동일한 도면부호를 사용하여 나타낸다.

본 명세서에서 사용되는 전문용어는 단지 특정 실시예를 언급하기 위한 것이며, 본 발명을 한정하는 것을 의도하지는 않는다. 여기서 사용되는 단수 형태들은 문구들이 이와 명백히 반대의 의미를 나타내지 않는 한 복수 형태들도 포함한다.

본 명세서에서 사용되는 "포함하는"의 의미는 특정 특성, 영역, 정수, 단계, 동작, 요소 및/또는 성분을 구체화하며, 다른 특정 특성, 영역, 정수, 단계, 동작, 요소, 성분 및/또는 군의 존재나 부가를 제외시키는 것은 아니다.

본 명세서에서 사용되는 기술용어 및 과학용어를 포함하는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 일반적으로 이해하는 의미와 동일한 의미를 가진다. 사전에 정의된 용어들은 관련기술문헌과 현재 개시된 내용에 부합하는 의미를 가지는 것으로 추가 해석되고, 정의되지 않는 한 이상적이거나 매우 공식적인 의미로 해석되지 않는다.

이하에서 본 발명의 바람직한 실시예를 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 3D 카메라와 빅데이터 플랫폼을 이용한 물류 적재 보조 시스템의 모식도이다. 도 1에 나타낸 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 적재 보조 시스템은, 컨테이너 내부의 적재 공간 영상과 하차 후 분류되어 컨베이어 벨트를 통해 이송되는 운송 화물들을 촬영하여 운송 화물 영상을 취득하는 3D 카메라부(100); 상기 3D 카메라부(100)에서 취득한 상기 적재 공간 영상과 운송 화물 영상으로부터 컨테이너의 적재 공간에 상기 운송 화물들의 적재 가능한 잔여 공간 정보와, 운송 화물 정보를 생성하여 컨테이너 적재 공간에 상기 운송 화물을 최적으로 적재하기 위한 적재 스케줄링 정보를 생성하는 중앙처리시스템(200); 및 상기 적재 공간에 상응하는 가상 적재 공간을 생성하고, 상기 잔여 공간 정보와 상기 운송 화물 정보에 대응되어 가상 적재 공간과 가상 화물 객체를 생성하고, 상기 적재 스케줄링 정보에 따라 상기 가상 적재 공간에 가상 화물 객체를 배치시키는 가상 적재 시뮬레이션 영상을 상기 적재 공간 영상과 결합하여 증강현실 적재 영상을 생성하여 디스플레이 장치에 표시하는 증강현실 영상 생성부(300)를 포함하여 구성된다.

이와 같이, 본 발명은 3D 카메라와 빅데이터 시스템으로 이루어진 중앙처리시스템(200)을 이용하여, 종래에 택배사의 물류 허브 터미널에서 수작업으로 바코드 스캐닝을 통해 운송 화물 정보를 취득하고 적재하는 순서 및 위치에 관한 스케줄링을 계획하던 작업을 빠르고 정확하게 자동화할 수 있는 물류 적재 보조 시스템을 제공한다.

또한, 본 발명은 택배 등의 화물 운송을 위해 대형 트럭 상차 시 중앙처리시스템(200)에서 적재 방법을 스케줄링 하여 빠르고 효율적인 적재 방법을 작업자에게 제공하고, 증강현실 기술을 이용하여 이를 시각적이고 직관적으로 작업자에게 표시하여 제공함으로써, 경험이 없는 초급 작업자라도 손쉽게 최적의 적재를 할 수 있도록 도와 주는 물류 적재 보조 시스템을 제공한다.

그리고, 본 발명은 3D 카메라에서 취득한 정보를 영상처리 기법으로 취급상 주의가 필요한 물품 또는 운송 화물의 내용물을 사전에 인식하여 물품 파손으로 인한 경제적 손실을 줄여 안전하고 경제적인 택배 물류 서비스를 제공할 수 있게 된다.

여기서 3D 카메라부(100)는 다수개의 카메라를 통해 3D 좌표를 생성하고 이에 따라 촬영 대상 물체의 3차원 좌표 데이터를 획득할 수 있는 장치 또는 2D 카메라와 대상물체와의 각 지점에서의 거리를 측정할 수 있는 광센서 또는 초음파 센서가 결합되어 3차원 좌표 데이터를 획득할 수 있는 장치이다. 물론 그 밖에도 영상을 통해 3차원 좌표 데이터를 획득할 수 있는 장치면 모두 가능하다.

그리고, 3D 카메라부(100)는 컨테이너 입구에서 컨테이너 내부의 적재 공간과 적재 화물들을 촬영한 적재 공간 영상을 취득하는 3D 제1 카메라와, 하차 되고 분류되어 컨베이어 벨트를 통해 이송되는 운송 화물들을 촬영하여 운송 화물 영상을 취득하는 3D 제2 카메라를 포함하는 것이 바람직하다.

즉, 3D 제1 카메라는 적재될 컨테이너 내부 공간이 적재 공간의 크기 및 부피 등의 3차원 정보를 정확하게 측정해야 적재할 운송 화물을 최적으로 적재할 수 있기 때문에, 다양하게 크기, 싸이즈 및 형상일 수 있는 컨테이너 내부인 적재 공간을 실시간으로 촬영하고 적재 공간 영상을 획득하여 중앙처리시스템(200)에 전송하게 된다.

3D 제2 카메라는 운송 화물이 트럭에서 하차한 후, 각 지역별로 분류되고 상차를 위한 장소로 컨베이어 벨트로 이송 시 운송 화물의 외형 정보와 내용물 정보를 확보하기 위해 촬영하는 장치이다. 3D 제2 카메라는 상술한 바와 같이, 3차원 좌표 데이터를 획득하여 운송 화물의 외형의 3차원 크기 및 싸이즈를 측정할 수 있고, 운송 화물 표면에 바코드 및 텍스트 등이 촬영된 영상으로부터 영상처리를 통해 내용물 정보를 획득할 수 있게 된다.

즉, 택배 화물에 부착된 바코드를 촬영하여 촬영된 영상 정보로부터 바코드를 인식할 수 있게 되어 종래에 작업자가 바코드 스캐너로 직접 모든 바코드를 스캐닝 했던 과정을 생략할 수 있고, 3D 카메라를 이용하면 택배 화물과의 거리, 택배 박스의 크기를 x, y 및 z의 3차원 좌표로 보다 정확하게 계산할 수 있게 된다.

또한, 3D 제2 카메라는 취득한 영상의 각 화소별로 x,y,z 값과 RGB 컬러 값을 가지고 있기 때문에, 중앙처리시스템(200)에서 이 운송 화물 영상을 수신 받아 영상처리를 통해 표면에 적혀있는 문자 또는 텍스트를 인식해 '취급주의', 'Fragile'등과 같은 택배 운송 시 주의해야 할 사항 혹은 그 외의 취급주의 마크를 인식해 파손 위험이 있는 물품을 분류해 낼 수 있게 된다. 이와 같은 스마트한 인식 및 운송 화물의 분류 데이터는, 컨테이너 화물 적재 시 상부 및 하부 위치 중 어느 곳에 놓여야 하는지를 결정할 수 있고, 이를 통해 안정적이고 효율적인 적재를 위한 적재 스케줄링 정보를 획득할 수 있게 된다.

중앙처리시스템(200)은, 상술한 3D 카메라부(100)로부터 수신 받은 적재 공간 영상과 운송 화물 영상으로부터 적재 가능한 잔여 공간 정보와 운송 화물 정보를 생성하여 컨테이너 적재 잔여 공간에 최적으로 적재하기 위한 적재 스케줄링 정보를 생성하는 컴퓨팅 장치 또는 빅데이터 시스템이다.

허브 터미널의 화물 취급장 도크에서 하차 된 택배 화물 또는 운송 화물들은 기존의 자동 화물 분류기를 통해 지역별로 분류된다. 이와 같은 운송 화물들은 상술한 바와 같이 3D 카메라부(100)로부터 촬영되어 적재 잔여 공간 정보와 운송 화물 정보가 중앙처리시스템(200)에 들어온다. 중앙처리시스템(200)에서는 3D 카메라부(100)로부터 받은 영상을 이용해 박스의 크기 등과 같은 3차원 외형 정보와 운송 화물의 내용물 정보를 산출하고, 남아있는 적재 잔여 공간을 고려하여 물품의 3차원 적재 위치 및 순서를 스케줄링 하는 적재 스케줄링 정보를 생성하게 된다.

3D 카메라부(100)로부터 획득한 택배 박스 또는 운송 화물의 3D 영상은 각 화소 하나하나에 3차원 공간 값인 X,Y,Z 값과 표면의 색깔이 RGB 값이 저장되어 있고, 사진 영상 한 프레임의 크기는 보통 10MB정도로 많은 정보가 담기게 된다. 실시간으로 3D 카메라로부터 사진 영상이 들어오면 중앙처리시스템(200)에서는 입력 영상으로부터 물품의 3차원 크기를 계산하고, 표면의 RGB값 정보를 활용하여 바코드 스캔 및 텍스트 인식을 통해 취급주의 물품을 분류하게 된다.

그리고, 중앙처리시스템(200)은 이와 같은 적재 잔여 공간 정보 및 운송 화물 정보의 데이터 사이즈가 큰 편이고, 3D 영상이 비교적 짧은 시간 동안 처리되어야 한다는 점에서 빅데이터 분석 시스템 또는 방식을 채택하여 스케줄링 전 전처리 단계를 수행하게 된다. 이와 같이 수많은 입력 영상이 중앙처리시스템(200)에 들어오면, 중앙처리시스템(200)의 빅데이터 시스템이 동시에 여러 개의 작업 노드(컴퓨터)에서 병렬 처리 전처리 과정을 수행하고, 이 과정이 종료되면 바코드가 스캔 되고, 취급주의 물품이 분류되며, 물품의 크기가 계산된다.

중앙처리시스템(200)에서는 물품의 크기가 계산되고 나면 이전의 물품 적재 정보를 고려하여 대형 트럭에 최대한 많은 양의 화물이 적재될 수 있는 최적의 적재 위치 및 순서로 이루어진 적재 스케줄링 정보를 산출하여 증강현실 영상 생성부(300) 또는 시뮬레이터로 전달하게 된다.

여기서, 빅데이터 시스템은 네트워크 통신이 가능한 컴퓨팅 장치 또는 그 그룹으로, 대용량의 데이터를 분산 및 병렬 처리할 수 있는 하둡 클러스터 그룹으로 형성된다. 즉, 다수의 NoSQL 데이터 베이스와, 마스터 노드 및 다수의 슬래이브 노드로 구성된 하둡(Hadoop) 형식의 클러스터로 구성된다. 이처럼 본 발명의 실시예에 따른 중앙처리시스템(200)을 빅데이터 시스템으로 적용하는 것은 엘라스틱서치(Elasticsearch) 검색 엔진이 탑재되어 대용량 데이터의 검색기능이 강화될 수 있고 대용량의 데이터를 정밀하고 빠르게 분석 또는 계산하는데 유용하기 때문이다.

증강현실 영상 생성부(300)는, 상기 잔여 공간 정보와 상기 운송 화물 정보에 대응되어, 상기 적재 공간에 상응하는 가상 적재 공간과 상기 운송 화물에 상응하는 가상 화물 객체를 생성하고, 상기 중앙처리시스템(200)에서 수신 받은 적재 스케줄링 정보에 따라 상기 가상 적재 공간에 가상 화물 객체를 배치시키는 가상 적재 시뮬레이션 영상을 상기 적재 공간 영상과 결합하여 증강현실 적재 영상을 생성하여 디스플레이 장치에 표시하는 장치이다.

즉, 중앙처리시스템(200)에서 생성된 적재 스케줄링 정보에 따라 택배 물품 또는 운송 화물이 대형 트럭의 컨테이너에 적재될 위치 및 순서가 증강현실로 표시장치를 통해 시각화된다. 이를 활용해 작업자는 어떻게 물품을 적재해야 할지 고민하지 않고 적재 작업을 수행할 수 있게 된다.

본 발명의 또 다른 실시예로서, 도 1에서 예시된 실시예에서 중앙처리시스템(200)의 적재 스케줄링 정보의 적재 순서에 따라 운송 화물을 분류하는 적재 운송 화물 분류 장치가 더 구비한 물류 적재 보조 시스템을 예시한다. 이와 같은 물류 적재 보조 시스템은, 적재 운송 화물 분류 장치가 중앙처리시스템(200)에서 생성한 적재 스케줄링 정보를 수신 받아 운송 화물을 적재할 컨테이너 직전에 적재 스케줄링에 따라 크기, 무게 및 내용물 별로 분류함으로써, 분류된 운송 화물을 작업자가 보다 용이하게 적재할 수 있고 적재 시간을 단축할 수 있는 물류 적재 보조 시스템을 제공할 수 있게 된다.(미도시)

도 2는 본 발명의 또 다른 실시예로서, 3D 카메라와 빅데이터 플랫폼을 이용한 물류 적재 보조방법의 흐름을 나타낸 흐름도이다. 도 2에 나타낸 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 3D 카메라와 빅데이터 플랫폼을 이용한 물류 적재 보조방법은, 도 1의 물류 적재 보조 시스템을 이용하는 것으로, (a) 3D 카메라부(100)에서 컨테이너 내부의 적재 공간 영상과 하차 후 분류되어 컨베이어 벨트를 통해 이송되는 운송 화물 영상을 촬영하여 획득하는 단계(S100); (b) 중앙처리시스템(200)이 상기 3D 카메라부(100)에서 취득한 상기 적재 공간 영상과 상기 운송 화물 영상으로부터 컨테이너의 적재 공간에 상기 운송 화물들의 적재 가능한 잔여 공간 정보와 운송 화물 정보를 생성하여(S210), 컨테이너 적재 공간에 상기 운송 화물을 최적으로 적재하기 위한 적재 스케줄링 정보를 생성(S250)하는 단계; 및 (c) 증강현실 영상 생성부(300)가 상기 잔여 공간 정보와 운송 화물 정보에 대응되어, 상기 적재 공간에 상응하는 가상 적재 공간과 상기 운송 화물에 상응하는 가상 화물 객체를 생성하고(S310), 상기 적재 스케줄링 정보에 따라 상기 가상 적재 공간에 상기 가상 화물 객체를 배치시키는 가상 적재 시뮬레이션 영상을 상기 적재 공간 영상과 결합하여 증강현실 적재 영상을 생성하여 디스플레이 장치에 표시하는(S350) 단계를 포함하여 구성된다.

이하에서, 본 발명의 실시예에 따른 물류 적재 보조방법의 프로세스를 구체적으로 살펴 보기로 한다.

운송 화물이 하차 들어오면 발송지 등의 택배 정보를 취득하고, 이에 따라 화물 분류기에 의해 운송할 지역별로 분류되어 컨베이어 벨트를 통해 이동하게 된다. (a) 단계는, 이 과정에서 운송 화물을 3D 카메라를 통해 3D 영상 정보를 획득한다.(S100) 여기서 3D 카메라는 2D 카메라와 거리 측정 센서(광센서, 초음파 센서 등)을 구비하여 3D 영상을 획득할 수 있는 장치도 가능하다.

또한, 3D 카메라를 이용하여 적재할 컨테이너의 적재 공간 영상을 획득하고, 상기 운송 화물 영상과 함께 중앙처리시스템(200)으로 송신하게 된다. 그러므로, 3D 카메라부(100)는 중앙처리시스템(200)과 유선 또는 무선으로 연결되어 있고, 실시간으로 송수신이 가능한 통신장치를 구비하는 것이 바람직하다.

(b) 단계에서, 중앙처리시스템(200)은 적재 공간 영상으로부터 실시간으로 잔여 공간 정보를 생성하고, 운송 화물 영상으로부터 영상 처리를 통해 운송 화물의 3차원 좌표 및 거리를 통해 크기 등의 정보를 산출하고, 각 픽셀의 RGB 컬러 정보를 통해 운송 화물에 표시된 텍스트 또는 바코드를 인식하여 운송 화물 내용물 정보를 생성하게 된다(S210). 여기서 잔여 공간 정보는 컨테이너의 내부 공간에서 이미 적재된 운송 화물의 크기 및 부피에 해당하는 공간이 차감된 적재할 수 있는 나머지 공간을 말한다.

그리고 나서, 중앙처리시스템(200)은 상술한 잔여 공간 정보와 운송 화물 정보의 최적의 매칭을 빅데이터 플랫폼을 사용하여 수행하고 적재를 위한 위치 및 순서 정보를 포함하는 최적 적재 스케줄링 정보를 산출하여 생성하게 된다(S250).

또한, 3D 카메라부(100)로부터 수집한 정보를 중앙처리시스템(200)에 설비된 빅데이터 플랫폼의 분산 저장시스템을 사용하여 저장하고 분산 실시간 처리 시스템을 사용하여 이미지 전처리 과정을 거쳐(물류의 부피와, 모양을 이미지 전처리 과정을 통해 확정하고, 이미지 구체화를 수행함.) 운송 화물의 3D 이미지를 생성한다.

(c) 단계에서, 증강현실 영상 생성부(300)가 중앙처리시스템(200)에서 생성한 잔여 공간 정보와 운송 화물 정보에 대응되어 상기 적재 공간에 상응하는 가상 적재 공간과 상기 운송 화물에 상응하는 가상 화물 객체를 생성하고(S310), 중앙처리시스템(200)에서 생성한 적재 스케줄링 정보에 따라 상기 가상 적재 공간에 가상 화물 객체를 배치시키는 가상 적재 시뮬레이션 영상을 상기 적재 공간 영상과 결합하여 증강현실 적재 영상을 생성한 후, 디스플레이 장치를 통해 표시하게 된다(S350).

즉, 증강현실 영상 생성부(300)가 중앙처리시스템(200)에서 수집한 정보와 전처리과정을 거친 이미지 정보를 활용하여 최적화된 적재 방법을 스케줄링 하여 시뮬레이션 가상 이미지를 증강현실 적재 영상으로 디스플레이 하게 된다.

이를 통해 작업자는 손쉽게 영상을 보고 적정한 순서에 따라 알맞는 운송 화물을 컨테이너의 적재 공간에 빠르게 적재할 수 있게 된다. 즉, 작업자가 상술한 증강현실 화면을 통하여 최적의 순서 및 방법으로 보내야 할 목적 지역의 허브 적재 이동 수단에 적재할 수 있게 된다.

그리고 나서, 수하물 또는 운송 화물이 적재된 이동수단에 의해 이동되고, 중앙처리시스템(200)에서 적재 이동수단을 통하여 적재되는 적재 운송 화물에 대한 정보를 보내야 할 목적 지역의 허브 중앙처리시스템(200)에 전송하고, 해당 지역의 중앙처리시스템(200)은 전송받은 정보와 함께, 다시 (a) 단계 내지 (c) 단계를 반복하여 상하차 프로세스를 진행하게 된다.

운송 화물이 최종 목적지 또는 물류 수령자에게 배송된 후, 수령자에게 배송되지 않은 운송 화물은 다시 물류 센터에 보내지고, 상술한 (a) 단계 내지 (c) 단계를 반복하게 되는데, 이때 배송 지연을 고려하여 해당 적재된 운송 화물 중 배송되지 않았던 운송 화물에 우선 배송 권한을 중앙처리시스템(200)에서 부여하여 적재 스케줄링 정보에 생성하는 것이 바람직하다. 즉, 택배 수령이 되지 않은 화물의 경우 다음 배송 시 우선권을 부여하도록 스케줄링 하여, 배송의 효율성을 높이고 배송시간을 단축시킬 수 있게 된다.

그리고, 상기 (b) 단계에서 중앙처리시스템(200)은 적재 스케줄링 정보의 생성을 실시간 또는 주기적으로 업데이트 하는 것이 바람직하다. 이는 운송 화물이 적재되어 적재 잔여 공간 정보가 변할 수 있고, 기타 예측할 수 없는 상황에서 다른 변수에 따라 운송 화물 정보 등이 변경되어 입력된다면, 현재 실제 적재 공간과 운송 화물의 매칭에 의한 적재 스케줄링 정보가 달라질 수 있기 때문이다.

또한, 적재 스케줄링 정보는 운송 화물의 크기 정보, 무게 정보 및 취급 정보에 따라 가중치를 설정하여 적재 순서 및 위치가 결정되는 것이 바람직하다. 중앙처리시스템(200)에서 획득한 적재 잔여 공간에 운송 화물을 최적의 순서 및 위치에 적재하는 스케줄링 정보를 산출하기 위해서는 운송 화물의 크기 정보, 무게 정보 및 운송 화물의 내용물에 해당하는 취급 정보가 가장 중요하기 때문이다.

예를 들어 무거운 화물은 하부위치에 적재하고, 깨지기 쉽고 손상되기 쉬운 화물은 최 상단에 위치시키고 부피 또는 크기가 큰 화물은 하부에 위치시키는 것이 가장 안정적으로 적재할 수 있기 때문이다.

즉, 중앙처리시스템(200)은 인식한 바코드와 영상처리 결과를 토대로 운송 화물의 부피, 무게, 파손주의 물품 여부에 대한 내용물 정보를 가지고 생성하여 획득한다. 그리고 나서, 중앙처리시스템(200)은 파손주의 물품이면서 무게, 부피가 큰 물품에 가장 큰 가중치를 주어 제일 먼저 적재될 수 있도록 스케줄링하고, 파손주의 물품이지만 부피나 무게가 작을 경우에는 가장 나중에 적재될 수 있도록 스케줄링 함으로써 안정성 및 최적 효율을 갖는 스케줄링 정보를 생성할 수 있게 된다.

그리고, 각각의 요소가 같은 범주에서는 부피와 무게 값에 가중치를 두어 우선순위 값을 결정하도록 하고, 정밀도를 높이기 위해 추후에 부피의 기준과 무게의 기준을 세분화하여 나눌 수 있도록 하여 최적 적재 스케줄링 정보를 생성할 수 있게 된다. [표 1]은 중앙처리시스템(200)에서 생성한 적재 스케줄링 정보의 적재 위치 및 순서를 나타내는 적재 방식의 결정기준을 예이다.

파손주의 여부	부피	무게	처리
○	기준 크기 이상	기준 값 이상	-현재까지의 스케줄링 중 최고 우선순위 지정 -같은 범주에선 0.7*부피+0.3*무게 값이 클수록 큰 우선순위 지정
○	기준 크기 이상	기준 값 이하	-우선순위 +1 -같은 범주에선 0.7*부피+0.3*무게 값이 클수록 큰 우선순위 지정
○	기준 크기 이하	기준 값 이상	-우선순위 +2 -같은 범주에선 0.7*부피+0.3*무게 값이 클수록 큰 우선순위 지정
○	기준 크기 이하	기준 값 이하	-가장 마지막에 적재될 수 있도록 최하위 우선순위 지정.
×	기준 크기 이상	기준 값 이상	-우선순위 1 -같은 범주에선 0.7*부피+0.3*무게 값이 클수록 큰 우선순위 지정
×	기준 크기 이상	기준 값 이하	-우선순위 2 -같은 범주에선 0.7*부피+0.3*무게 값이 클수록 큰 우선순위 지정
×	기준 크기 이하	기준 값 이상	-우선순위 3 -같은 범주에선 0.7*부피+0.3*무게 값이 클수록 큰 우선순위 지정
×	기준 크기 이하	기준 값 이하	-우선순위 4 -같은 범주에선 0.7*부피+0.3*무게 값이 클수록 큰 우선순위 지정

본 명세서에서 설명되는 실시예와 첨부된 도면은 본 발명에 포함되는 기술적 사상의 일부를 예시적으로 설명하는 것에 불과하다. 따라서, 본 명세서에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술적 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이므로, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아님은 자명하다. 본 발명의 명세서 및 도면에 포함된 기술적 사상의 범위 내에서 당업자가 용이하게 유추할 수 있는 변형 예와 구체적인 실시 예는 모두 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

100: 3D 카메라부 200: 중앙처리시스템
300: 증강현실 영상 생성부

Claims (17)

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8. 컨테이너 내부의 적재 공간 영상과 하차 후 분류되어 컨베이어 벨트를 통해 이송되는 운송 화물들을 촬영하여 운송 화물 영상을 취득하는 3D 카메라부;
   상기 3D 카메라부에서 취득한 상기 적재 공간 영상과 상기 운송 화물 영상으로부터 컨테이너의 적재 공간에 상기 운송 화물들의 적재 가능한 잔여 공간 정보와, 운송 화물 정보를 생성하여 컨테이너 적재 공간에 상기 운송 화물을 적재하기 위한 적재 스케줄링 정보를 생성하는 중앙처리시스템;
   상기 중앙처리시스템의 상기 적재 스케줄링 정보의 적재 순서에 따라 상기 운송 화물을 분류하는 적재 운송 화물 분류 장치; 및
   상기 잔여 공간 정보와 상기 운송 화물 정보에 대응되어, 상기 적재 공간에 상응하는 가상 적재 공간과 상기 운송 화물에 상응하는 가상 화물 객체를 생성하고, 상기 적재 스케줄링 정보에 따라 상기 가상 적재 공간에 상기 가상 화물 객체를 배치시키는 가상 적재 시뮬레이션 영상을 상기 적재 공간 영상과 결합하여 증강현실 적재 영상을 생성하여 디스플레이 장치에 표시하는 증강현실 영상 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 카메라와 빅데이터 플랫폼을 이용한 물류 적재 보조 시스템으로서,
   상기 3D 카메라부는,
   컨테이너 입구에서 컨테이너 내부의 적재 공간과 적재 화물들을 촬영한 상기 적재 공간 영상을 취득하는 3D 제1 카메라; 및
   하차 되고 분류되어 컨베이어 벨트를 통해 이송되는 상기 운송 화물들을 촬영하여 상기 운송 화물 영상을 취득하는 3D 제2 카메라를 포함하고,
   상기 중앙처리시스템은,
   상기 3D 제1 카메라에서 취득한 상기 적재 공간 영상으로부터 상기 적재 공간에 상기 적재 화물들이 이미 적재된 상태와 상기 잔여 공간 정보를 생성하고,
   상기 3D 제2 카메라에서 취득한 상기 운송 화물 영상으로부터 상기 운송 화물의 크기정보 및 상기 운송 화물의 내용물 정보가 포함된 상기 운송 화물 정보를 생성하고,
   상기 적재 스케줄링 정보는 상기 운송 화물의 크기 정보, 무게 정보 및 취급 정보에 따라 가중치를 설정하여 적재 순서 및 위치가 결정하여, 상기 적재 스케줄링 정보의 생성을 실시간 또는 주기적으로 업데이트 하며,
   상기 운송 화물이 파손주의 물품이면서 부피와 무게 각각이 기준값보다 큰 물품인 경우에는 제일 먼저 적재될 수 있도록 스케줄링 되고, 파손주의 물품이지만 부피와 무게가 상기 기준값보다 작은 물품인 경우에는 가장 나중에 적재될 수 있도록 스케줄링 되는 것을 특징으로 하는 3D 카메라와 빅데이터 플랫폼을 이용한 물류 적재 보조 시스템.
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10. 삭제
11. 청구항 8에 있어서,
    상기 운송 화물 정보는,
    운송 화물의 크기, 무게 및 이동 시 손상 가능성 정도를 나타내는 취급 정보 중 적어도 어느 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 카메라와 빅데이터 플랫폼을 이용한 물류 적재 보조 시스템.
12. 청구항 8에 있어서,
    상기 중앙처리시스템은,
    영상처리를 통해 상기 운송 화물 영상으로부터,
    각 화소별 3차원 좌표를 통해 운송화물의 3차원 크기를 산출하여 획득하고,
    각 RGB 컬러 값을 통해 상기 운송 화물에 표시된 바코드 및 문자를 인식하여 내용물 정보를 획득하는 것을 특징으로 하는 3D 카메라와 빅데이터 플랫폼을 이용한 물류 적재 보조 시스템.
13. 청구항 8에 있어서,
    상기 중앙처리시스템은,
    3D 카메라부로부터 입력되는 영상을 병렬 분산 시스템으로 연산하여 적재 스케줄링 정보를 산출하는 빅데이터 시스템인 것을 특징으로 하는 3D 카메라와 빅데이터 플랫폼을 이용한 물류 적재 보조 시스템.
14. (a) 3D 카메라부에서 컨테이너 내부의 적재 공간 영상과 하차 후 분류되어 컨베이어 벨트를 통해 이송되는 운송 화물 영상을 촬영하여 획득하는 단계;
    (b) 중앙처리시스템이 상기 3D 카메라부에서 취득한 상기 적재 공간 영상과 상기 운송 화물 영상으로부터 컨테이너의 적재 공간에 상기 운송 화물들의 적재 가능한 잔여 공간 정보와, 운송 화물 정보를 생성하여 컨테이너 적재 공간에 상기 운송 화물을 적재하기 위한 적재 스케줄링 정보를 생성하는 단계; 및
    (c) 증강현실 영상 생성부가 상기 잔여 공간 정보와 상기 운송 화물 정보에 대응되어, 상기 적재 공간에 상응하는 가상 적재 공간과 상기 운송 화물에 상응하는 가상 화물 객체를 생성하고, 상기 적재 스케줄링 정보에 따라 상기 가상 적재 공간에 상기 가상 화물 객체를 배치시키는 가상 적재 시뮬레이션 영상을 상기 적재 공간 영상과 결합하여 증강현실 적재 영상을 생성하여 디스플레이 장치에 표시하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 카메라와 빅데이터 플랫폼을 이용한 물류 적재 보조방법으로서,
    적재 운송 화물 분류 장치에 의해 상기 중앙처리시스템에서 수신된 상기 적재 스케줄링 정보의 적재 순서에 따라 상기 운송 화물을 분류하는 단계를 더 포함하고,
    상기 (b) 단계에서, 상기 적재 스케줄링 정보는 상기 운송 화물의 크기 정보, 무게 정보 및 취급 정보에 따라 가중치를 설정하여 적재 순서 및 위치가 결정하고, 상기 적재 스케줄링 정보의 생성을 실시간 또는 주기적으로 업데이트 하는 단계를 더 포함하되;
    상기 (b) 단계에서 상기 운송 화물이 파손주의 물품이면서 부피와 무게 각각이 기준값보다 큰 물품인 경우에는 제일 먼저 적재될 수 있도록 스케줄링 하고, 파손주의 물품이지만 부피와 무게가 상기 기준값보다 작은 물품인 경우에는 가장 나중에 적재될 수 있도록 스케줄링 하는 것을 특징으로 하는 3D 카메라와 빅데이터 플랫폼을 이용한 물류 적재 보조방법.
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