KR102153659B1 - 스마트 항만에서의 블록체인을 이용한 물류 객체의 실시간 이동 트래킹 방법 - Google Patents

스마트 항만에서의 블록체인을 이용한 물류 객체의 실시간 이동 트래킹 방법 Download PDF

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Abstract

실시예는 스마트 항만에서의 블록체인을 이용한 물류 객체의 실시간 이동 트래킹 방법에 관한 것이다.
구체적으로, 이러한 트래킹 방법은 기본적으로 스마트 항만에서 물류 객체가 이동될 시 블록체인을 생성하여 물류 객체를 공유함으로써 트래킹하는 것을 전제로 한다.
이러한 상태에서, 스마트 항만에서 물류 객체가 이동될 시, 이러한 물류 객체에 부착된 UWB 태그로부터 무선으로 앵커별 레인지를 수신하여 수집한다.
그리고, 이렇게 앵커별 레인지가 수집될 시, 수집된 전체 앵커별 레인지 중에서 미리 설정된 개수를 선택함으로써 앵커 레인지 조합을 생성해서, 각 앵커 레인지 조합별로 추측 좌표를 산출하여 획득한다.
또한, 이렇게 추측 좌표가 산출될 경우, 산출된 추측 좌표와 앵커 위치와의 거리에서 측정된 레인지 값을 빼서 나온 값의 평균 값으로서 각 앵커 레인지 조합별 오차 범위를 산출하고, 산출된 추측 좌표로부터는 각 앵커 레인지 조합별 추측 속도를 산출하여 각기 획득한다.
그리고 나서, 이러한 앵커 레인지 조합별 오차 범위와 추측 속도가 산출될 시, 산출된 앵커 레인지 조합별 오차 범위와 추측 속도로부터 미리 설정된 허용 오차 범위 내에서 최소 오차 범위를 가지고 추측 속도가 미리 설정된 허용 속도 내인 앵커 레인지 조합을 선택해서 선정한다.
그래서, 이렇게 앵커 레인지 조합이 선정될 시, 선정된 앵커 레인지 조합으로부터의 추측 좌표를 적용해서 스마트 항만에서 물류 객체의 위치를 실시간 트래킹하는 것을 특징으로 한다.
따라서, 이를 통해 실제 필드에서 무선 레인지 측정시 센서 가림 및 전파 반사 등으로 인하여 오차가 발생할 수 있기에 오측정된 레인지 값을 제외시켜 측위를 함으로써, UWB 위치 추적 정밀도가 향상되어 기존 5m급에 비하여 1m급의 정확도의 UWB 측위를 하고 물류 객체의 실시간 이동 트래킹을 한다.

Description

스마트 항만에서의 블록체인을 이용한 물류 객체의 실시간 이동 트래킹 방법{Method for tracking moving of physical distributions object to real time employing blockchain in smart port}
본 명세서에 개시된 내용은 스마트 항만에서 물류 객체가 예를 들어, 사람 또는 차량, 물류가 실시간 이동될 시, 이러한 물류 객체로부터 측위를 하고 투명화함으로써 스마트 항만의 물류 객체에 대해 트래킹하는 방법에 관한 것이다.
본 명세서에서 달리 표시되지 않는 한, 이 섹션에 설명되는 내용들은 이 출원의 청구항들에 대한 종래 기술이 아니며, 이 섹션에 포함된다고 하여 종래 기술이라고 인정되는 것은 아니다.
일반적으로, 항만 터미널 내의 물류 이동은 RFID와 GPS를 통해 처리되고 있는데, RFID의 경우 특정 지점의 통과 여부만 감지할 수 있고 GPS의 경우 위치 정확도가 비교적 떨어지며 물류가 움직이지 않는 경우 위치가 위성 상태에 따라 변
동되는 현상이 발생된다. 그래서, 실제 항만 운영사들의 경우 정확한 위치 측위 확보를 위해 노력하고 있으며, 화물 및 장비의 정확한 트래킹이 필요한 스마트 항만 구축에 많은 비용을 투입하고 있다.
그리고, 스마트 항만과 관련하여 세계 주요 항만들은 시설의 자동화를 달성하고, 사물 인터넷 등을 통한 항만 지능화 및 해상물류 주체 간 연계 확대를 추진 중이며, 예를 들어 유럽은 항만/선박의 운영 최적화(대기시간 감소 등)을 모색 중이다.
부가적으로, 전술한 위치 측위 동향을 보다 구체적으로 설명하면 아래와 같다.
우선, 주목할 만한 점으로 UWB를 이용한 측위 기술은 태동 단계이며 실내 측위 대상에서 실외 측위대상으로 측정 대상이 바뀌는 추세이다. 최근까지 항만의 특성을 반영하여 실시간 트래킹을 하는 솔루션은 없다.
○ 실외 측위 기술
- 실외 측위 기술로 GPS, SBAS1), LPWA2), RTK3) 기술 등이 있으며, GPS는 GPS 위성을 이용한 가장 일반적이면서도 대중적인 측위 기술이지만
정확도가 상대적으로 떨어진다는 단점이 있다. 이러한 GPS를 보완하기 위해 SBAS, RTK 기술들이 개발/적용되고 있고, IoT 환경 확산에 따라 LPWA도 개발되어 상용화 서비스가 제공된다.
○ 실내 위치 측위 기술
- 실내 위치 측위 기술로는 Wi-Fi, BLE Beacon, UWB, Geo-Magnetic4) 등의 기술이 있고, 최근 관성센서를 활용한 측위 기술도 개발되고 있으나 각 기술마다 정확도가 다르고 장단점이 있기 때문에 도입 목적과 용도에 따라 다양한 분야에 활
용된다.
○ 이 중에서, 특히 UWB를 이용한 항만 위치 측위 기술은 아직 적용되지 않고 있으며 더 나아가서, 투명화되지 못한 상황이다.
이러한 배경의 선행기술문헌은 관련 선행기술을 살펴볼 경우, 특허문헌으로부터 선행기술을 조사해서 관련 선행기술로서 직접적으로 관련된 국내선행기술이 검색되지 않고 참고할만한 아래의 특허문헌이 나올 정도일 뿐이다.
(특허문헌 1) KR101042343 Y1
참고적으로, 이러한 특허문헌 1의 기술은 항만 내 운행 중인 차량의 위치 인식하는 기술에 있어, 기존의 GPS, RFID가 아닌 UWB 센서를 이용하여 항만내의 차량의 위치를 인식하는 정도이다.
개시된 내용은, 스마트 항만에서 물류 객체가 실시간 이동될 시, 그의 물류 객체로부터 정밀한 UWB 위치 측위를 하고 투명화함으로써, 물류 정보에 대해 실시간 트래킹할 수 있도록 하는 스마트 항만에서의 블록체인을 이용한 물류 객체의 실시간 이동 트래킹 방법을 제공하고자 한다.
실시예에 따른 스마트 항만에서의 블록체인을 이용한 물류 객체의 실시간 이동 트래킹 방법은,
기본적으로, 스마트 항만에서 물류 객체가 이동될 시 블록체인을 생성하여 물류 객체를 공유함으로써 트래킹하는 정보처리장치의 트래킹 방법을 전제로 한다.
이러한 상태에서 스마트 항만에서 물류 객체가 이동될 시, 이러한 물류 객체에 부착된 UWB 태그로부터 무선으로 앵커별 레인지를 수신하여 수집한다.
그리고, 이렇게 앵커별 레인지가 수집될 시, 수집된 전체 앵커별 레인지 중에서 미리 설정된 개수를 선택함으로써 앵커 레인지 조합을 생성해서, 각 앵커 레인지 조합별로 추측 좌표를 산출하여 획득한다.
또한, 이렇게 추측 좌표가 산출될 경우, 산출된 추측 좌표와 앵커 위치와의 거리에서 측정된 레인지 값을 빼서 나온 값의 평균 값으로서 각 앵커 레인지 조합별 오차 범위를 산출하고, 산출된 추측 좌표로부터는 각 앵커 레인지 조합별 추측 속도를 산출하여 각기 획득한다.
그리고 나서, 이러한 앵커 레인지 조합별 오차 범위와 추측 속도가 산출될 시, 산출된 앵커 레인지 조합별 오차 범위와 추측 속도로부터 미리 설정된 허용 오차 범위 내에서 최소 오차 범위를 가지고 추측 속도가 미리 설정된 허용 속도 내인 앵커 레인지 조합을 선택해서 선정한다.
그래서, 이렇게 앵커 레인지 조합이 선정될 시, 선정된 앵커 레인지 조합으로부터의 추측 좌표를 적용해서 스마트 항만에서 물류 객체를 실시간 측위한다.
그리고, 이렇게 물류 객체가 실시간 측위될 때마다 블록체인을 생성하여 물류 객체를 실시간 이동 공유함으로써 트래킹하는 것을 특징으로 한다.
실시예들에 의하면, 실제 필드에서 무선 레인지 측정시 센서 가림 및 전파 반사 등으로 인하여 오차가 발생할 수 있기에 오측정된 레인지 값을 제외시켜 측위를 함으로써, UWB 위치 추적 정밀도가 향상되어 기존 5m급에 비하여 1m급의 정확도의 UWB 측위를 하고 물류 객체의 실시간 이동 트래킹을 한다.
도 1은 일실시예에 따른 스마트 항만에서의 블록체인을 이용한 물류 객체의 실시간 이동 트래킹 방법이 적용된 시스템의 구성을 전체적으로 도시한 도면
도 2는 일실시예에 따른 스마트 항만에서의 블록체인을 이용한 물류 객체의 실시간 이동 트래킹 방법을 순서대로 도시한 플로우 차트
도 3은 도 2의 실시간 이동 트래킹 방법에 적용된 일실시예에 따른 분산 물류정보 블록체인 동작을 보여주는 도면
본 개시내용의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다.
그러나 본 개시내용은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 개시내용의 개시가 완전하도록 하고, 본 개시내용이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 개시내용은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 도면부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
본 개시내용의 실시 예들을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술 되는 용어들은 본 개시내용의 실시 예에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로써 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
도 1은 일실시예에 따른 스마트 항만에서의 블록체인을 이용한 물류 객체의 실시간 이동 트래킹 방법이 적용된 시스템의 구성을 전체적으로 도시한 도면이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 일실시예의 시스템은 스마트 항만에서 이동되는 물류 객체에 부착된 태그(101)와, 이러한 태그(101)와 연동해서 측위에 사용하기 위해 고정된 위치에 부착된 다수의 앵커(102-1, 102-2, ... )를 포함한다.
그리고, 또한 일실시예에 따른 시스템은 이러한 태그(101)와 다수의 앵커(102-1, 102-2, ... ) 간의 통신에 따라 태그(101)로부터 거리 정보가 전달될 시, UWB를 사용하여 스마트 항만에서의 물류 객체를 실시간 측위하고 블록체인을 통해 공유함으로써 실시간 이동 트래킹하는 정보처리장치(103)를 포함한다.
상기 태그(101)는 스마트 항만에서 물류 객체의 실시간 이동 트래킹시에 이동하며, 측위하고자 하는 사람/차량/물류에 부착되는 장치로서, UWB를 통해 다수의 앵커(102-1, 102-2, ...)와 무선 통신하여 거리를 측정한 후 측정된 거리 정보를 실시간 이동 트래킹 정보처리장치(103)로 전달한다.
상기 앵커(102-1, 102-2, ...)는 이러한 물류 객체의 실시간 이동 트래킹시에, 구체적인 예로 삼각 측량에 사용하기 위해 고정된 위치에 부착하는 장치로서, 위치연산 알고리즘을 운영하기 위해 최소 3개 이상 설치한다.
상기 정보처리장치(103)는 상기 태그(101)와 다수의 앵커(102-1, 102-2, ...) 간의 통신에 따라 태그(101)로부터 거리 정보가 전달될 시, UWB를 사용하여 스마트 항만에서의 물류 객체를 삼각측량 등에 의해 실시간으로 측위하고 블록체인을 통해 이동을 공유함으로써, 실시간 이동 트래킹하는 것이다. 구체적인 스마트 항만에서의 물류 객체에 대한 실시간 이동 트래킹은 아래의 도 2를 참조하여 후술한다.
도 2는 일실시예에 따른 스마트 항만에서의 블록체인을 이용한 물류 객체의 실시간 이동 트래킹 방법을 순서대로 도시한 플로우 차트이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 일실시예에 따른 실시간 이동 트래킹 방법은 스마트 항만에서 물류 객체가 이동될 시 블록체인을 생성하여 물류 객체를 공유함으로써 트래킹하는 것을 전제로 한다.
먼저 이러한 상태에서 스마트 항만에서 물류 객체가 실시간 이동될 시, 상기 물류 객체에 부착된 UWB 태그로부터 무선으로 앵커별 레인지(Range)를 수신하여 수집한다.
다음, 이렇게 앵커별 레인지가 수집될 시, 수집된 전체 앵커별 레인지 중에서 미리 설정된 개수를 선택함으로써, 앵커 레인지 조합을 생성한다.
예를 들어, 그 미리 설정된 개수가 4개 일때, 첫번째 루프(Loop)에서 4개 선택 조합을 함으로써 {1234}를 생성하고(1개 리스트(수신 레인지 그대로 사용), 두번째 루프에서 3개 선택 조합을 함으로써, {123, 124, 134, 234} 4개 리스트를 생성한다(1개 제외, 아닌 경우 좌표 에러 처리)(S201 ~ S204).
그리고 나서, 이러한 앵커 레인지 조합이 생성될 시, 생성된 각 앵커 레인지 조합별로 미리 설정된 위치 연산 포맷에 따라 추측 좌표를 산출하여 획득한다(S205).
예를 들어, 이러한 위치 연산 포맷은 최소자승법이고, 그 최소자승법은 각 앵커 위치별 레인지 오차가 최소가 되는 위치를 찾는 알고리즘이다.
다음, 이렇게 추측 좌표가 산출될 시, 산출된 추측 좌표와 앵커 위치와의 거리에서 측정된 레인지 값(절대값)을 빼서 나온 값의 평균 값으로서 각 앵커 레인지 조합별 오차 범위를 산출하여 획득한다(S206).
그리고, 또한 이러한 추측 좌표가 산출될 시, 산출된 추측 좌표로부터 각 앵커 레인지 조합별 추측 속도를 산출하여 획득한다(S207 ~ S210).
구체적으로는, 식 1과 같이, 「[식 1] = 추측 좌표와 직전 좌표간의 거리차이 / 측정 시간과 직전 시간 차이」 산출하여 획득한다.
그리고 나서, 이렇게 앵커 레인지 조합별 오차 범위와 추측 속도가 산출될 시, 산출된 앵커 레인지 조합별 오차 범위와 추측 속도로부터 미리 설정된 허용 오차 범위 내에서 최소 오차 범위를 가지고 추측 속도가 미리 설정된 허용 속도 내인 앵커 레인지 조합을 선택해서 선정한다(S211 ~ S212).
예를 들어, 터미널 내에서 사람은 8 km/s 이내, 자동차는 40 km/s 범위 내에서 최소 오차 범위를 가지고, 1m 또는 50cm 이내등인 앵커 레인지 조합을 선택해서 선정한다.
그래서, 이러한 앵커 레인지 조합이 선정될 시, 선정된 앵커 레인지 조합으로부터의 추측 좌표를 미리 설정된 위치 측위 포맷에 예를 들어, 삼각측량에 적용해서 스마트 항만에서 물류 객체의 UWB 위치 측위를 한다(S213).
그리고 나서, 이렇게 물류 객체가 실시간 측위될 때마다 블록체인을 생성하여 물류 객체의 실시간 이동을 공유함으로써 트래킹한다(S214).
따라서, 이를 통해 실제 필드에서 무선 레인지 측정시 센서 가림 및 전파 반사 등으로 인하여 오차가 발생할 수 있기에 측정된 앵커 별 레인지 중 오측정된 레인지 값을 제외시켜 위치 측위를 하고 블록체인으로서 공유함으로써, UWB 위치 추적 정밀도가 향상된다. 그리고, 또한 이에 더하여 이에 따라 기존 5m급에 비하여 1m급의 정확도의 UWB 측위를 하고 물류 객체의 실시간 이동 트래킹을 한다.
이상과 같이, 일실시예는 스마트 항만에서 물류 객체가 이동될 시, 이러한 물류 객체에 부착된 UWB 태그로부터 무선으로 앵커별 레인지를 수신하여 수집한다.
그리고, 이렇게 앵커별 레인지가 수집될 시, 수집된 전체 앵커별 레인지 중에서 미리 설정된 개수를 선택함으로써 앵커 레인지 조합을 생성해서, 각 앵커 레인지 조합별로 추측 좌표를 산출하여 획득한다.
또한, 이렇게 추측 좌표가 산출될 경우, 산출된 추측 좌표와 앵커 위치와의 거리에서 측정된 레인지 값을 빼서 나온 값의 평균 값으로서 각 앵커 레인지 조합별 오차 범위를 산출하고, 산출된 추측 좌표로부터는 각 앵커 레인지 조합별 추측 속도를 산출하여 각기 획득한다.
그리고 나서, 이러한 앵커 레인지 조합별 오차 범위와 추측 속도가 산출될 시, 산출된 앵커 레인지 조합별 오차 범위와 추측 속도로부터 미리 설정된 허용 오차 범위 내에서 최소 오차 범위를 가지고 추측 속도가 미리 설정된 허용 속도 내인 앵커 레인지 조합을 선택해서 선정한다.
그래서, 이렇게 앵커 레인지 조합이 선정될 시, 선정된 앵커 레인지 조합으로부터의 추측 좌표를 적용해서 스마트 항만에서 물류 객체를 실시간 측위한다.
그리고, 이렇게 물류 객체가 실시간 측위될 때마다 블록체인을 생성하여 물류 객체를 실시간 이동 공유함으로써 트래킹한다.
따라서, 실제 필드에서 무선 레인지 측정시 센서 가림 및 전파 반사 등으로 인하여 오차가 발생할 수 있기에 오측정된 레인지 값을 제외시켜 측위를 함으로써, UWB 위치 추적 정밀도가 향상되어 기존 5m급에 비하여 1m급의 정확도의 UWB 측위를 하고 물류 객체의 실시간 이동 트래킹을 한다.
그리고, 더 나아가서 일실시예에 따른 물류 객체의 실시간 이동 트래킹 방법은 항만 터미널에서 물류의 실시간 이동을 트래킹함으로써, 이러한 실시간 위치 트래킹을 통해 물류 운용 고도화가 이루어진다.
그리고, 또한 일실시예에 따른 물류 객체의 실시간 이동 트래킹 방법은 실험실(실내) 수준이 아닌 실제 필드에서 UWB 위치 추적 정밀도가 향상됨으로써, 물류의 위치를 기반으로 오배송 등을 경고할 수 있다.
한편, 일실시예에 따른 스마트 항만에서의 블록체인을 이용한 물류 객체의 실시간 이동 트래킹 방법은 TWR을 사용한 삼각 측량으로 위치가 측위될 시, 송신측과 수신측의 두 노드간의 클럭 차에 의한 오차 발생을 줄일 수 있도록 한다.
이를 위해, 그 방법에 따른 위치 측위 포맷은 스마트 항만에서 물류 객체의 위치가 실시간 트래킹될 시, 대칭 양면(Symmetric Double-Sided) TWR(이하, SDS TWR로 약칭함)로부터 양 노드 간의 클럭차를 보상함으로써, 오차를 감소하는 삼각 측량으로 이루어진다.
여기에서, 이에 따라 이러한 일실시예의 SDS TWR은 프로세서가 Request > ACK + Request > ACK > DATA Report로 된다. 그리고, ToF는 {(troundA - treplyA) + (troundB - treplyB)}/4로 된다. 그래서, 이렇게 추가 메시지 교환을 통해 양 노드간의 클럭차를 보상함으로써 오차를 감소한다.
참고적으로, 기존의 TWR은 프로세서가 Request > ACK이다, 그리고, ToF는 (troundA - treply)/2이다. 그래서, 두 노드간의 클럭 차에 의한 오차 발생 가능성이 있고, 적은 패킷 교환으로 인한 많은 태그 수용 가능성이 있다.
다른 한편, 일실시예에 따른 스마트 항만에서의 블록체인을 이용한 물류 객체의 실시간 이동 트래킹 방법은 TWR을 사용한 삼각 측량으로 위치가 측위될 시, 안테나 길이 및 PCB 패턴에 따른 측정 거리 오차가 발생하기 때문에 이를 보정할 수 있는 캘리브레이션을 제공한다.
이는 UWB의 거리 측정 기술이 전파의 도달 시간을 통해 거리를 측정하는 방식이기 때문이다.
이를 위해, 그 방법에 따른 위치 측위 포맷은 스마트 항만에서 물류 객체의 위치가 실시간 트래킹될 시, 아래의 내용으로부터 안테나 지연 캘리브레이션을 수행함으로써, 안테나 길이 및 PCB 패턴에 따른 측정 거리 오차를 보정하는 삼각 측량으로 이루어진다.
- 아래 -
A) TWR을 사용하여 모든 안테나 지연이 0으로 설정된 EDMmeasured 측정(이때, 모든 EDMA dual 범위는 동일)
B) 측정된 EDMmeasured 및 EDMA dual을 시간으로 변환
C) 필요한 반복 횟수인 경우 최고의 후보를 리턴, 필요한 반복 횟수가 아닌 경우 후보 지연 추정치 채우기(Populate the set of candidate delay estimates)를 수행하고, 후보의 질을 평가하여 최고의 후보를 리턴
도 3은 도 2의 실시간 이동 트래킹 방법에 적용된 일실시예에 따른 분산 물류정보 블록체인 동작을 보여주는 도면이다.
도 3에 도시된 바와 같이, 일실시예에 따른 블록체인 동작은 기본적으로 스마트 항만에서 물류사의 물류정보 등록, 터미널 운용사의 터미널 출입 처리와 터미널내 물류 이동, 선사의 선적/하역이 될 때마다 인증서버를 통해 인증을 받아 각 단계에서의 정보를 트랜잭션함으로써 이루어진다.
여기에서, 물류사는 배송승인, 계약정보를 처리하고, 터미널 운용사는 반출입, 야드내 이동 선적/하역처리를 수행하고, 선사는 선적/하역 완료 승인을 처리한다.
101 : 태그
102-1, 102-2, ... : 앵커
103 : 정보처리장치

Claims (5)

  1. 스마트 항만에서 물류 객체가 이동될 시 블록체인을 생성하여 물류 객체를 공유함으로써 트래킹하는 정보처리장치의 트래킹 방법에 있어서,
    상기 스마트 항만에서 물류 객체가 실시간 이동될 시, 상기 물류 객체에 부착된 UWB 태그로부터 무선으로 앵커별 레인지(Range)를 수신하여 수집하는 제 1 단계;
    상기 제 1 단계에 의해 앵커별 레인지가 수집될 시, 수집된 전체 앵커별 레인지 중에서 미리 설정된 개수를 선택함으로써, 앵커 레인지 조합을 생성하는 제 2 단계;
    상기 제 2 단계에 의해 앵커 레인지 조합이 생성될 시, 생성된 각 앵커 레인지 조합별로 미리 설정된 위치 연산 포맷에 따라 추측 좌표를 산출하여 획득하는 제 3 단계;
    상기 제 3 단계에 의해 추측 좌표가 산출될 시, 산출된 추측 좌표와 앵커 위치와의 거리에서 측정된 레인지 값을 빼서 나온 값의 평균 값으로서 각 앵커 레인지 조합별 오차 범위를 산출하여 획득하는 제 4 단계;
    상기 제 3 단계에 의해 추측 좌표가 산출될 시, 산출된 추측 좌표로부터 각 앵커 레인지 조합별 추측 속도를 산출하여 획득하는 제 5 단계;
    상기 제 4, 5 단계에 의해 앵커 레인지 조합별 오차 범위와 추측 속도가 산출될 시, 산출된 앵커 레인지 조합별 오차 범위와 추측 속도로부터 미리 설정된 허용 오차 범위 내에서 최소 오차 범위를 가지고 추측 속도가 미리 설정된 허용 속도 내인 앵커 레인지 조합을 선택해서 선정하는 제 6 단계;
    상기 제 6 단계에 의해 앵커 레인지 조합이 선정될 시, 선정된 앵커 레인지 조합으로부터의 추측 좌표를 미리 설정된 위치 측위 포맷에 적용해서 스마트 항만에서 물류 객체를 실시간 측위하는 제 7 단계; 및
    상기 제 7 단계에 의해 물류 객체가 실시간 측위될 때마다 블록체인을 생성하여 물류 객체의 실시간 이동을 공유함으로써 트래킹하는 제 8 단계;
    상기 제 7 단계의 위치 측위 포맷은
    상기 스마트 항만에서 물류 객체의 위치가 실시간 트래킹될 시, SDS TWR로부터 양 노드 간의 클럭차를 보상하여 오차를 줄이는 삼각 측량하며,
    상기 SDS TWR은 프로세서가 Request > ACK + Request > ACK > DATA Report로 되고, ToF는 {(troundA - treplyA) + (troundB - treplyB)}/4로 되며,
    상기 제 7 단계의 위치 측위 포맷은
    상기 스마트 항만에서 물류 객체의 위치가 실시간 트래킹될 시, 아래의 내용으로부터 안테나 지연 캘리브레이션을 수행함으로써, 안테나 길이 및 PCB 패턴에 따른 측정 거리 오차를 보정하는 삼각 측량하며,
    - 아 래 -
    A) TWR을 사용하여 모든 안테나 지연이 0으로 설정된 EDMmeasured 측정(이때, 모든 EDMA dual 범위는 동일)
    B) 측정된 EDMmeasured 및 EDMA dual을 시간으로 변환
    C) 필요한 반복 횟수인 경우 최고의 후보를 리턴, 필요한 반복 횟수가 아닌 경우 후보 지연 추정치 채우기를 수행하고, 후보의 질을 평가하여 최고의 후보를 리턴하며,
    상기 제 6 단계는
    상기 제 5 단계에 의해 추측 속도가 산출될 시, 산출된 추측 속도가 미리 설정된 허용 속도보다 작은지를 판별해서 확인하는 제 6-1 단계; 및
    상기 제 6-1 단계의 확인 결과, 산출된 추측 속도가 미리 설정된 허용 속도보다 작은 경우 최종 조합에서 해당 조합을 삭제함으로써 제거하는 제 6-2 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트 항만에서의 블록체인을 이용한 물류 객체의 실시간 이동 트래킹 방법.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 제 6 단계의 허용 오차 범위와 상기 허용 오차 범위에 따른 허용 속도는
    다수의 상이한 물류 객체별로 각기 상이하게 설정되고, 상기 허용 오차 범위는 70cm ~ 130cm이고, 상기 허용 속도는 상기 스마트 항만의 터미널 내에서 사람인 경우 8 km/s 이내, 자동차인 경우 40 km/s 범위 내에서 설정되는 것을 특징으로 하는 스마트 항만에서의 블록체인을 이용한 물류 객체의 실시간 이동 트래킹 방법.
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