KR102314598B1 - 화물 운송 계약 중개 시스템 및 그 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 직물 소재에 베이스 용액을 도포하여 방수기능을 가진 직물 소재로 제조하는 방수기능을 가진 직물 소재 제조장치에 대한 것으로, 화물 운송 계약 중개 시스템에 접속하여 입력 받은 차량 식별 정보 및 배차 요청 정보를 이용하여 추천 운행 경로 정보를 생성하여 운행자의 사용자 단말에 제공하고, 운송 차량의 주행 정보를 입력 받아 운행 상태를 모니터링하도록 구비되는 관리 서버 및 상기 관리 서버와 연결된 화주의 사용자 단말 및 운행자의 사용자 단말을 포함하며, 사용자 단말로부터 입력 받은 차량 식별 정보를 통해 데이터 베이스로부터 획득한 식별된 차량의 공차 연비, 만차 연비, 적재 중량, 적재 칸 부피 및 구조에 대한 정보 및 차량 위치 정보를 포함하는 운송 차량 정보를 생성하는 운송 차량 정보 생성부;상기 운송 차량 정보에 포함된 적재 중량, 적재 칸 부피 및 구조에 대한 정보를 3D 이미지로 구현하고, 화물을 적재할 경우 실제 화물이 적재될 수 있는 공간에 화물을 채워 넣을 수 있도록 설계된 적재 공간 정보를 생성하는 적재 공간 정보 생성부; 화주로부터 화물 위치, 희망 도착지, 희망 운송료, 화물 종류, 화물 무게, 화물 형태를 포함하는 배차 요청 정보를 수신하고, 상기 수신한 배차 요청 정보에 따라 화물 위치의 일정 범위안에 위치하고, 공차 상태인 차량에 대한 배차 요청 정보를 생성하는 배차 요청 정보 생성부; 복수의 배차 요청 정보 및 화물 위치, 차량 위치, 희망 도착지에 대한 정보를 이용하여 적어도 하나 이상의 화물을 상차하여 배송하기 위한 운행 경로 및 상기 운행 경로를 주행하기 위하여 필요한 고속도로 요금 정보를 포함하는 운행 경로 정보를 생성하는 경로 정보 생성부; 상기 배차 요청 정보 및 차량 위치 정보, 차량의 공차 연비, 만차 연비, 적재 중량, 적재 칸 부피 및 구조, 희망 운송료, 운행 경로 정보를 인공 신경망 기반의 운행 경로 생성 모델의 입력층에 입력하여 운행 경로 별 운행 이익을 산출하고, 상기 운행 경로 별로 상차 해야 하는 각 화물의 적재가 전부 가능한지 여부를 상기 적재 공간 정보에 상차될 화물을 표시하여 제공하며, 적재가 가능한 운행 경로 중 상대적으로 높은 운행 이익을 보이는 복수의 운행 경로를 추천 운행 경로로 생성하는 추천 운행 경로 생성부; 상기 복수의 추천 운행 경로를 운행자의 사용자 단말에 전송하고, 상기 운행자의 사용자 단말로부터 확정 운행 정보를 입력 받아 화물 운송 계약을 블록체인 네트워크 기반의 스마트 컨트랙트를 이용하여 체결하고, 상기 체결된 화물 운송 계약에 따라 화주의 사용자 단말에 운송료 입금 요청 메시지를 보내며, 상기 운송료의 입금이 확인되면 운행자의 사용자 단말에 운행 가능 메시지를 송신하는 운행 확정부; 사용자 단말로부터 선택받은 추천 운행 경로로 화물 운송을 시작하면, 수집한 실시간 차량 위치정보 및 차량 중량 정보를 이용해 운송 차량의 운행 상태 및 배송 여부를 모니터링하여 운행 상태 모니터링부; 상기 차량 위치정보 및 차량 중량 정보를 이용하여 상기 화물 운송 계약에 따라 적어도 하나의 희망 배송지에 화물을 하차한 것으로 판단되는 경우, 화주의 사용자 단말 및 운행자의 사용자 단말에 운행 완료 확인 메시지를 전송하고, 상기 화주와 운행자로부터 운행 완료를 확인받는 운행 완료 승인부; 및 운행 완료가 확인되면 입금된 운송료를 운행자의 계좌로 이체하는 운송료 지급부를 포함할 수 있다.

Description

화물 운송 계약 중개 시스템 및 그 방법{freight forwarding contract brokerage system and method therefor}
본 발명은 화물 운송 계약을 중개할 수 있는 기술에 대한 것으로, 더욱 자세하게는 운행자의 사용자 단말로부터 입력 받은 차량 식별 정보와 화주의 사용자 단말로부터 입력 받은 배차 요청 정보를 이용하여 인공 신경망 기반의 운행 경로 생성 모델을 통해 운행 경로 별 운행 이익이 상대적으로 높은 운행 경로를 선정하여 추천 운행 경로를 생성하고, 생성된 추천 운행 경로를 운행자의 사용자 단말에 송신하여 운행자가 화주와 화물 운송 계약을 체결할 수 있도록 하며, 체결된 화물 운송 계약에 따른 화물 운송이 적절하게 수행되는지 여부를 모니터링하고 운행자와 화주의 동의에 따라 완료된 경우 운송료를 안전하게 운행자의 계좌에 이체하는 화물 운송 계약 중개 시스템 및 그 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
빅데이터 분석 및 네트워크 성능의 향상으로 인하여 많은 시장의 중개 분야는 IOT 기반의 시스템화가 진행되어 가고 있으나, 화물 운송시장의 중개분야는 아직도 운행자, 화주, 중개 사업자 사이에 콜센터를 이용한 전화 또는 이렇게 수집된 데이터를 기반으로 어플리케이션 형태로 단순히 현황을 출력하는 수준의 시스템화 만이 이루어져 있다.
이러한 문제점을 해결하기 위하여 선행기술인 한국등록특허 제10-1981475호(2019년05월23일 공고) 및 한국공개특허 제2013-0082877호(2013년07월22일 공개)에는, 위치별, 업종별, 등급별로 그룹핑시켜 화물배차매칭 네트워크망을 형성하고, 화주의 운송조건정보, 배차요청정보, 화물정보망, 화물운송비, 차주의 운행기록데이터를 수집하여 화물배차용 빅데이터로 저장한 후, 화물배차용 빅데이터를 실시간 제공하는 구성과, 화물의 출발일시, 도착일시, 출발지, 도착지, 수량, 무게 및 부피정보를 포함하는 화물정보를 관리하고, 차량의 위치, 적재가능 무게 및 부피정보를 포함하는 차량정보를 수집함으로써, 사용자의 배차요청에 따라 화물 및 차량을 배차하고, 중개 사업자, 화주, 및 운행자를 상호 연계하는 구성이 각각 개시되어 있다.
다만, 상술한 구성을 이용한다고 할지라도, 화물 운송의 대량운송적 특성상 화주는 신뢰하고 화물을 맡길 수 있는 차주를 찾지 못하는 경우 위험부담의 가능성이 커지며, 차주도 마찬가지로 대금을 적시에 지불하지 않거나 대금을 제대로 지불하지 않는 화주를 만날 리스크를 여전히 안게 된다.
또한, 상술한 중개를 이용한다고 할지라도 차주가 출발지에서 목적지까지 제대로 운행을 하는지에 대한 불안감은 여전히 남는다.
더 나아가, 현행 화물자동차 운수사업법은 일부 운송 사업자로 하여금 운임과 요금을 신고하도록 하고 있지만, 현행법은 신고의무 외에 신고운임 준수를 강제할 수 있는 수단이 없으므로, 다수의 화물 운송 사업자에 비하여 물동량은 제한되어 있는 화물운송시장에서는 화주가 우월적 지위를 가질 수밖에 없고, 화주는 이러한 우월적 지위를 바탕으로 시장요소의 핵심인 운임 등을 사실상 결정한다.
실제 거래계에서는 업체의 영세성, 거래정보의 폐쇄성, 운행자와 중개 사업자의 공급과잉으로 다단계 운송구조가 만연해 있고, 시장지배력을 가진 화주에 의한 덤핑강요로 운임이 결정되는 등 비정상적인 운임구조로 인한 피해가 운행자에게 전가되고 있는 현실이 존재한다.
더불어 운행자의 경우 여러가지 배차 요청을 한번에 수행하는 경우가 다수 존재하는 바, 운송 일정을 짜는 것은 오롯이 운행자의 경험에 의한 주먹구구식의 계산에 의하여 어떠한 배차 요청을 받을 것인 것 여부를 판단하기 때문에 정확한 운행 이익을 계산하기 힘들어 효율적인 운송 일정의 결정이 어렵다는 한계점이 존재한다.
본 발명은 입력 받은 배차 요청 정보를 이용하여 인공 신경망 기반의 운행 경로 생성 모델을 통해 운행 경로 별 운행 이익이 상대적으로 높은 운행 경로를 선정하여 추천 운행 경로를 생성하여 운행자에게 제공함으로 인하여 종래 화주 중심적인 시장 구조를 극복하고 운행자에게 더 높은 운행 이익을 제공할 수 있는 화물 운송 계약 중개 서비스를 제공하는 것을 목적으로 한다.
더 나아가 운행자의 입장에서는 마찬가지로 대금을 적시에 지불하지 않거나 대금을 제대로 지불하지 않는 화주를 만날 리스크와 화주의 입장에서는 자신의 화물을 분실 또는 절도하는 리스크를 방지하기 위하여 클라우드 엣지 컴퓨팅 환경과 블록체인 네트워크를 구축하여 체결된 화물 운송 계약에 따른 화물 운송이 적절하게 수행되는지 여부를 모니터링하고 운행자와 화주의 동의에 따라 완료된 경우 운송료를 안전하게 운행자의 계좌에 이체하는 기능을 상호에게 제공하도록 하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 실시예에 따르면 화물 운송 계약 중개 시스템은 화물 운송 계약 중개 시스템에 접속하여 입력 받은 차량 식별 정보 및 배차 요청 정보를 이용하여 추천 운행 경로 정보를 생성하여 운행자의 사용자 단말에 제공하고, 운송 차량의 주행 정보를 입력 받아 운행 상태를 모니터링하도록 구비되는 관리 서버 및 상기 관리 서버와 연결된 화주의 사용자 단말 및 운행자의 사용자 단말을 포함하며, 사용자 단말로부터 입력 받은 차량 식별 정보를 통해 데이터 베이스로부터 획득한 식별된 차량의 공차 연비, 만차 연비, 적재 중량, 적재 칸 부피 및 구조에 대한 정보 및 차량 위치 정보를 포함하는 운송 차량 정보를 생성하는 운송 차량 정보 생성부; 상기 운송 차량 정보에 포함된 적재 중량, 적재 칸 부피 및 구조에 대한 정보를 3D 이미지로 구현하고, 화물을 적재할 경우 실제 화물이 적재될 수 있는 공간에 화물을 채워 넣을 수 있도록 설계된 적재 공간 정보를 생성하는 적재 공간 정보 생성부; 화주로부터 화물 위치, 희망 도착지, 희망 운송료, 화물 종류, 화물 무게, 화물 형태를 포함하는 배차 요청 정보를 수신하고, 상기 수신한 배차 요청 정보에 따라 화물 위치의 일정 범위안에 위치하고, 공차 상태인 차량에 대한 배차 요청 정보를 생성하는 배차 요청 정보 생성부; 복수의 배차 요청 정보 및 화물 위치, 차량 위치, 희망 도착지에 대한 정보를 이용하여 적어도 하나 이상의 화물을 상차하여 배송하기 위한 운행 경로 및 상기 운행 경로를 주행하기 위하여 필요한 고속도로 요금 정보를 포함하는 운행 경로 정보를 생성하는 경로 정보 생성부; 상기 배차 요청 정보 및 차량 위치 정보, 차량의 공차 연비, 만차 연비, 적재 중량, 적재 칸 부피 및 구조, 희망 운송료, 운행 경로 정보를 인공 신경망 기반의 운행 경로 생성 모델의 입력층에 입력하여 운행 경로 별 운행 이익을 산출하고, 상기 운행 경로 별로 상차 해야 하는 각 화물의 적재가 전부 가능한지 여부를 상기 적재 공간 정보에 상차될 화물을 표시하여 제공하며, 적재가 가능한 운행 경로 중 상대적으로 높은 운행 이익을 보이는 복수의 운행 경로를 추천 운행 경로로 생성하는 추천 운행 경로 생성부; 상기 추천 운행 경로를 운행자의 사용자 단말에 전송하고, 상기 운행자의 사용자 단말로부터 확정 운행 정보를 입력 받아 화물 운송 계약을 블록체인 네트워크 기반의 스마트 컨트랙트를 이용하여 체결하고, 상기 체결된 화물 운송 계약에 따라 화주의 사용자 단말에 운송료 입금 요청 메시지를 보내며, 상기 운송료의 입금이 확인되면 운행자의 사용자 단말에 운행 가능 메시지를 송신하는 운행 확정부; 사용자 단말로부터 선택받은 추천 운행 경로로 화물 운송을 시작하면, 수집한 실시간 차량 위치정보 및 차량 중량 정보를 이용해 운송 차량의 운행 상태 및 배송 여부를 모니터링하여 운행 상태 모니터링부; 상기 차량 위치정보 및 차량 중량 정보를 이용하여 상기 화물 운송 계약에 따라 적어도 하나의 희망 배송지에 화물을 하차한 것으로 판단되는 경우, 화주의 사용자 단말 및 운행자의 사용자 단말에 운행 완료 확인 메시지를 전송하고, 상기 화주와 운행자로부터 운행 완료를 확인받는 운행 완료 승인부; 및 운행 완료가 확인되면 입금된 운송료를 운행자의 계좌로 이체하는 운송료 지급부를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 추천 운행 경로 생성부는, 상기 인공 신경망 기반의 운행 경로 생성 모델에 있어 배차 요청 정보 및 차량 위치 정보, 차량의 공차 연비, 만차 연비, 적재 중량, 적재 칸 부피 및 구조, 희망 운송료, 운행 경로 정보를 입력 받아 운행 경로 별 운행 이익을 산출할 수 있도록 학습시키고, 상기 인공신경망 기반의 운행 경로 생성 모델은, 상기 생성된 운행 경로 별 운행 이익이 실제 운행하였을 때 얻을 수 있는 이익과 유의성이 인정될 정도로 근사함을 평가할 수 있는 것으로 판단하기 위한 상기 운행 경로 별 운행 이익에 대한 제1 기대값을 설정하고, 상기 인공신경망 기반의 운행 경로 생성 모델에 배차 요청 정보 및 차량 위치 정보, 차량의 공차 연비, 만차 연비, 적재 중량, 적재 칸 부피 및 구조, 희망 운송료, 운행 경로 정보를 을 입력하여 생성된 출력값과 제1 기대값의 차이를 제1 차이값으로 산출하고, 상기 생성된 운행 경로 별 운행 이익이 실제 운행하였을 때 얻을 수 있는 이익과 유의성이 인정될 정도로 근사함을 평가할 수 없는 것으로 판단하도록 제2 기대값을 설정하고, 상기 인공신경망 기반의 운행 경로 생성 모델에 배차 요청 정보 및 차량 위치 정보, 차량의 공차 연비, 만차 연비, 적재 중량, 적재 칸 부피 및 구조, 희망 운송료, 운행 경로 정보를 입력하여 생성된 출력값과 제2 기대값의 차이를 제2 차이값으로 산출하고, 상기 제1 차이값과 상기 제2 차이값의 합을 인공신경망의 손실인 구분 손실값으로 산출하고, 상기 구분 손실값이 최소가 되도록 상기 인공신경망 기반의 운행 경로 생성 모델을 구현하고 있는 인공신경망의 가중치를 고정하여 상기 인공신경망의 가중치를 업데이트할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 추천 운행 경로 생성부는, 상기 운행 경로 별 운행 이익이 실제 운행하였을 때 얻을 수 있는 이익과의 오차를 감소시키기 위하여 입자 군집 최적화(PSO) 기반의 최적화 함수식을 이용하여 가중 계수와 상수를 입자로 정의하고, 4단계의 산출 단계인 통해 1단계인 초기화 단계, 2단계인 평가 단계, 3단계인 갱신 단계, 4단계인 반복 단계를 수행하여 최적 가중계수 및 최적 상수를 산출할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 운행 상태 모니터링부는, 상기 사용자 단말은 엣지 컴퓨팅에 기반하여 상기 사용자 단말의 연산자원을 이용해 운행 차량으로 수집한 실시간 조향 각도 정보, 변속 정보, 변속기 설정 정보, 자율주행 기능 설정 정보, 엑셀 및 브레이크 동작 정보, 변속기 설정 정보, 네비게이션 설정 중 적어도 어느 하나 이상을 포함한 정보를 분석하여 운행 상태 모니터링 정보를 생성하고, 상기 생성된 운행 상태 모니터링 정보는 게이트 웨이를 통해 상기 관리 서버로 송신하고, 상기 관리 서버는 상기 운행 상태 모니터링 정보를 분석하여 운행 상태가 정상 상태인지 여부를 판단하고, 정상 상태가 아니라고 판단되는 경우 사용자 단말에 경고 메시지를 송신할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 운송료 지급부는, 상기 블록체인 네트워크에 포함된 적어도 하나의 노드를 통해 분산 합의 프로토콜을 실행하여 상기 운송 계약에 대한 유효성, 무결성, 동의 및 계약 종료 여부를 검증하고, 검증된 거래에 대하여 데이터 무결성 검증 및 거래의 부인방지 알고리즘을 통하여 암호화함으로써 에스크로 결제 기능을 구현하여 블록체인의 최종 소비자인 운행자의 계좌로 운송비를 송금할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따라 구현된 화물 운송 계약 중개 시스템을 이용하여 인공 신경망 기반의 운행 경로 생성 모델을 통해 운행 경로 별 운행 이익이 상대적으로 높은 운행 경로를 선정하여 추천 운행 경로를 생성하여 높은 운행 이익을 보장하는 운행 경로를 운행자에게 제공할 수 있으며, 클라우드 엣지 컴퓨팅 환경과 블록체인 네트워크를 구축하여 체결된 화물 운송 계약에 따른 화물 운송이 적절하게 수행되는지 여부를 모니터링하고 운행자와 화주의 동의에 따라 완료된 경우 운송료를 안전하게 운행자의 계좌에 이체하는 기능을 상호에게 제공할 수 있는 효과가 존재한다.
또한 운행 경로 별로 상차 해야 하는 각 화물의 적재가 전부 가능한지 여부를 3D 이미지로 구현된 적재 공간 정보에 상차될 화물을 표시하여 제공함으로써, 이를 통해 적재가 전부 가능한 배차 요청으로만 구성된 운행 경로를 선정하고 그중 상대적으로 높은 운행 이익을 보이는 운행 경로를 추천함으로써, 복수의 배차 요청에 의한 화물을 상차하는 경우 발생할 수 있는 적재 한도를 넘어 상차가 어려운 불측의 리스크를 회피할 수 있는 효과를 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따라 구현된 화물 운송 계약 중개 시스템을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 화물 운송 계약 중개 시스템에 포함된 관리 서버의 구성도이다.
도 3는 본 발명의 일 실시예에 따라 추천 운행 경로 생성부에 구현된 인공 신경망 기반의 운행 경로 생성 모델을 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 합성곱 신경망으로 구현된 인공 신경망 기반의 운행 경로 생성 모델을 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 입자 군집 최적화(PSO) 기반의 최적화 함수식을 이용하여 4단계의 산출 단계를 거쳐 최적 가중계수 및 최적 상수를 산출하는 과정을 나타낸 도면이다.
도 6는 본 발명의 일 실시예에 따라 클라우드 엣지 컴퓨팅 기반으로 클라우드 네트워크 환경에서 사용자 단말의 연산자원을 통해 생성한 운행 상태 모니터링 정보를 관리 서버로 송신하는 것을 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 화물 운송 계약 중개 방법의 흐름도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시 예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다.
본 발명에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
본 발명에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다.
일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
또한 도면들의 각 블록과 흐름도 도면들의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수 있음을 이해할 수 있을 것이며, 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다.
이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다.
컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.
또한, 각 블록은 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다.
그리고 몇 가지 대체 실시예들에서는 블록들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 블록들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.
이 때, 본 실시예에서 사용되는 '~부'라는 용어는 소프트웨어 또는 FPGA(field-Programmable Gate Array) 또는 ASIC(Application Specific Integrated Circuit)과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, '~부'는 어떤 역할들을 수행한다.
그렇지만 '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '~부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다.
따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들, 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로 더 분리될 수 있다. 뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.
본 발명의 실시예들을 구체적으로 설명함에 있어서, 특정 시스템의 예를 주된 대상으로 할 것이지만, 본 명세서에서 청구하고자 하는 주요한 요지는 유사한 기술적 배경을 가지는 여타의 통신 시스템 및 서비스에도 본 명세서에 개시된 범위를 크게 벗어나지 아니하는 범위에서 적용 가능하며, 이는 당해 기술분야에서 숙련된 기술적 지식을 가진 자의 판단으로 가능할 것이다.
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예에 따른 화물 운송 계약 중개 시스템 및 그 방법에 대하여 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따라 구현된 화물 운송 계약 중개 시스템을 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면 화물 운송 계약 중개 시스템(1)의 네트워크 환경이 나타나 있으며, 화물 운송 계약 중개 시스템(1)은 관리 서버(10), 운행자의 사용자 단말(20), 화주의 사용자 단말(30)을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 복수의 운행자의 사용자 단말(20), 화주의 사용자 단말(30)은 관리 서버(10)와 연결될 수 있으며, 이는 무선 3G, LTE, 5G 네트워크를 이용하여 연결될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 복수의 운행자의 사용자 단말(20), 화주의 사용자 단말(30)은 관리서버는 클라우드 네트워크 환경으로 연결될 수 있으며, 특히 관리 서버(10)와 복수의 운행자의 사용자 단말(20)은 운행자의 사용자 단말(20)의 연산자원을 이용하여 연산 가공된 데이터를 클라우드 네트워크를 통해 실시간으로 송수신 함으로써 관리 서버(10)에 과도한 연산 자원의 부담을 주지 아니하면서도 지연 없이 운행 상태를 모니터링할 수 있게 하여, 서버 유지 비용의 감소 및 더 정확한 모니터링 성능을 제공할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 관리 서버(10)는 운행자의 사용자 단말(20)으로부터 차량 식별 정보, 및 화주의 사용자 단말로부터 배차 요청 정보를 입력 받을 수 있으며, 관리 서버(10)는 차량 식별 정보 및 배차 요청 정보를 이용하여 복수의 추천 운행 경로를 운행자의 사용자 단말(20)에 송신할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 운행자의 사용자 단말(20)을 통해 추천 운행 경로를 수신한 운행자가 운행하고자 하는 경로를 선택하면 이를 통해 확정 운행 정보를 생성하고, 생성된 확정 운행 정보를 운행자의 사용자 단말(20)을 이용하여 관리 서버(10)로 송신할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 확정 운행 정보를 수신한 관리 서버(10)는 화물 운송 계약을 블록체인 네트워크 기반의 스마트 컨트랙트를 이용하여 체결할 수 있으며 그후 화주의 사용자 단말(30)에 운송료 입금 요청 메시지를 보내고 운송료의 입금이 확인되면 운행자의 사용자 단말(20)에 운행 가능 메시지를 송신할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 운행자의 사용자 단말(20)은 차량으로부터 수집한 실시간 차량 위치정보 및 차량 중량 정보를 이용해 운송 차량의 운행 상태 및 배송 여부를 모니터링할 수 있으며, 이를 통해 화물 운송 계약에 따라 적어도 하나의 희망 배송지에 화물을 하차한 것으로 판단할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 관리 서버(10)가 화물 운송 계약에 따라 적어도 하나의 희망 배송지에 화물을 하차한 것으로 판단한 경우 화주의 사용자 단말 및 운행자의 사용자 단말에 운행 완료 확인 메시지를 전송하고, 화주와 운행자의 사용자 단말로부터 운행 완료를 확인받으면 입금된 운송료를 운행자의 계좌로 이체할 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 화물 운송 계약 중개 시스템에 포함된 관리 서버의 구성도이다.
도 2를 참조하면 화물 운송 계약 중개 시스템(1)에 포함된 관리 서버(10)에 대한 구성이 나타나 있으며, 본 발명의 일 실시예에 따르면 관리 서버(10)는 화물 운송 계약 중개 시스템에 접속하여 입력 받은 차량 식별 정보 및 배차 요청 정보를 이용하여 추천 운행 경로 정보를 생성하여 운행자의 사용자 단말에 제공하고, 운송 차량의 주행 정보를 입력 받아 운행 상태를 모니터링하도록 구비될 수 있다.
관리 서버(10)는 운송 차량 정보 생성부(100), 적재 공간 정보 생성부(200), 배차 요청 정보 생성부(300), 경로 정보 생성부(400), 추천 운행 경로 생성부(500), 운행 확정부(600), 운행 상태 모니터링부(700), 운행 완료 승인부(800), 운송료 지급부(900)를 포함할 수 있다.
운송 차량 정보 생성부(100)는 운행자의 사용자 단말로부터 입력 받은 차량 식별 정보를 통해 데이터 베이스로부터 획득한 식별된 차량의 공차 연비, 만차 연비, 적재 중량, 적재 칸 부피 및 구조에 대한 정보 및 차량 위치 정보를 포함하는 운송 차량 정보를 생성할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 운행자의 사용자 단말로부터 입력 받은 차량 식별 정보는 운행자가 소유 또는 사용이 가능한 차량을 식별할 수 있는 식별 정보와 차량의 현재 위치 또는 차량이 화물 상차 전에 주차되어 있는 위치에 대한 정보를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 차량 식별 정보에는 차대 번호 또는 차량을 정확하게 식별할 수 있는 정보를 포함할 수 있으며, 이를 통해 데이터 베이스에 미리 저장되어 있던 복수의 차량에 대한 공차 연비, 만차 연비, 적재 중량, 적재 칸 부피 및 구조에 대한 정보 중 식별된 차량에 부합되는 정보를 획득할 수 있다.
적재 공간 정보 생성부(200)는 운송 차량 정보에 포함된 적재 중량, 적재 칸 부피 및 구조에 대한 정보를 3D 이미지로 구현하고, 화물을 적재할 경우 실제 화물이 적재될 수 있는 공간에 화물을 채워 넣을 수 있도록 설계된 적재 공간 정보를 생성할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 적재 공간 정보는 운송 차량 정보에 포함된 적재 중량, 적재 칸 부피 및 구조를 이용하여 3D 이미지로 운송 차량의 적재 칸을 구현하고 적재 칸 내부에 적재 구조를 구현할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 3D 이미지로 운송 차량의 적재 칸을 구현하고 적재 칸 내부에 적재 구조를 구현하기 위하여 스케치업, 글래스호퍼 같은 응용프로그램들을 이용할 수 있으며, 이외에 메타 휴리스틱 알고리즘을 사용하여 생성된 모델을 기초로 이를 3D로 구현할 수 있는 응용 프로그램을 이용할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면 적재 공간 정보 생성부(200)는 3D 이미지 형식으로 적재 칸 내부 및 내부 구조를 구현할 수 있으며, 향후 배차 요청에 승락하여 화물을 상차할 시에는 3D로 구현된 적재 칸 내부 및 구조에 따라 화물을 3D 객체로 구현하여 적재 칸 내부에 표시하도록 적재 공간 정보는 생성될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 적재 공간 정보는 배차 요청 정보에 따라 화물을 적재할 경우 실제 화물이 적재될 수 있는 공간에 화물을 채워 넣을 수 있도록 설계될 수 있으며, 더 자세하게는 적재 칸의 내부를 투시할 수 있는 뷰(view)를 사용자에게 제공하고 적재될 화물의 크기 및 형태 정보에 따라 3D 객체로 생성하여 적재 칸에 위치하는 것으로 표시하여 생성될 수 있다.
배차 요청 정보 생성부(300)는 화주로부터 화물 위치, 희망 도착지, 희망 운송료, 화물 종류, 화물 무게, 화물 형태를 포함하는 배차 요청 정보를 수신하고, 수신한 배차 요청 정보에 따라 화물 위치의 일정 범위안에 위치하고, 공차 상태인 차량에 대한 배차 요청 정보를 생성할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 배차 요청 정보는 화주의 사용자 단말(30)을 통해 화물의 운송을 원하는 화주로부터 화물 위치, 희망 도착지, 희망 운송료, 화물 종류, 화물 무게, 화물 형태를 포함하는 배차 요청 정보를 수신할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 배차 요청 정보에 포함된 화물 위치를 중심으로 미리 설정된 범위 내에 존재하는 운송 차량(운송 차량 정보에 포함된 차량 위치 정보를 기준)을 대상으로 배차를 요청하는 배차 요청 정보를 생성하여 관리 서버(10)에 송신할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 배차 요청을 할 운송 차량을 선정함에 있어 화물 위치와 차량 위치와의 거리뿐만 아니라 운송 차량이 이를 적재할 수 있는지 여부를 화물의 종류, 무게, 형태를 이용하여 해당 운동 차량의 적재 칸의 부피 및 적재 중량과 대비하여 판단할 수 있다.
경로 정보 생성부(400)는 복수의 배차 요청 정보 및 화물 위치, 차량 위치, 희망 도착지에 대한 정보를 이용하여 적어도 하나 이상의 화물을 상차하여 배송하기 위한 운행 경로 및 상기 운행 경로를 주행하기 위하여 필요한 고속도로 요금 정보를 포함하는 운행 경로 정보를 생성할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 경로 정보 생성부(400)는 복수의 배차 요청 정보 및 화물 위치, 차량 위치, 희망 도착지에 대한 정보를 이용하여 적어도 하나 이상의 화물을 순차적으로 상차하고 상차한 화물의 희망 도착지에 하차하기 위하여 시간 및 거리를 기준으로 복수의 운행 경로를 생성할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 복수의 운행 경로를 생성하기 위하여는 인공 신경망 기반의 경로 생성 모델을 이용할 수 있으며, 경로 생성 모델을 통해 차량 위치 및 화물 위치와 교통정보를 조합하여 각각의 화물을 화물 위치에서 상차하여 희망 도착지에서 하차할 수 있는 복수의 운행 경로를 생성하고 이에 대한 도착 예정 시간을 산출할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 복수의 운행 경로 중에서 특정 운행 경로에 대응하는 희망 도착지를 목적지로 설정하여 차량이 주행하는 중에 목적지까지의 도착 예정 시간이 최초 설정된 도착 예정 시간과 비교하여 지연된 것으로 판단되면, 현재 위치를 기준으로 복수의 운행 차량에 대한 교통정보를 재수집할 수 있으며, 재수집되는 교통 정보가 적용된 운행 차량에 대한 도착 예정 시간을 비교하고, 도착 예정시간이 짧은 순서대로 운행자의 사용자 단말에 제공할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 생성된 복수의 운행 경로 중 고속도로를 이용하는 경로가 존재하는 경우 운행 차량의 종류에 따라 고속도로 요금정보를 생성할 수 있다.
추천 운행 경로 생성부(500)는 배차 요청 정보 및 차량 위치 정보, 차량의 공차 연비, 만차 연비, 적재 중량, 적재 칸 부피 및 구조, 희망 운송료, 운행 경로 정보를 인공 신경망 기반의 운행 경로 생성 모델의 입력층에 입력하여 운행 경로 별 운행 이익을 산출할 수 있다.
상기 실시예에 따르면 운행 경로 별로 상차 해야 하는 각 화물의 적재가 전부 가능한지 여부를 상기 적재 공간 정보에 상차될 화물을 표시하여 제공하며, 적재가 가능한 운행 경로 중 상대적으로 높은 운행 이익을 보이는 복수의 운행 경로를 추천 운행 경로로 생성할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 인공 신경망 기반의 운행 경로 생성 모델은 합성곱 신경망인 CNN(Convolution Neural Network)이 사용될 수 있다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따르면 DNN (Deep Neural Network), RNN (Recurrent Neural Network)등이 사용될 수도 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 추천 운행 경로 생성부(500)는 상기 인공신경망 기반의 운행 경로 생성 모델에 있어 배차 요청 정보 및 차량 위치 정보, 차량의 공차 연비, 만차 연비, 적재 중량, 적재 칸 부피 및 구조, 희망 운송료, 운행 경로 정보를 입력 받아 운행 경로 별 운행 이익을 산출할 수 있도록 학습시킬 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 인공 신경망 기반의 운행 경로 생성 모델은 합성곱 신경망으로 구현될 수 있으며, 상기 실시예에 따르면 운행 경로 생성 모델은 입력층에 배차 요청 정보 및 차량 위치 정보, 차량의 공차 연비, 만차 연비, 적재 중량, 적재 칸 부피 및 구조, 희망 운송료, 운행 경로 정보를 입력 값으로 입력하고, 입력된 입력 값을 다수의 합성곱 레이어를 거쳐 연산되어 운행 경로 별 운행 이익이 산출될 수 있도록 학습될 수 있다.
상기 실시예에 따르면 추천 운행 경로 생성부(500)의 인공신경망 기반의 운행 경로 생성 모델은, 생성된 운행 경로 별 운행 이익이 실제 운행하였을 때 얻을 수 있는 이익과 유의성이 인정될 정도로 근사함을 평가할 수 있는 것으로 판단하기 위한 상기 운행 경로 별 운행 이익에 대한 제1 기대값을 설정할 수 있으며, 인공신경망 기반의 운행 경로 생성 모델에 배차 요청 정보 및 차량 위치 정보, 차량의 공차 연비, 만차 연비, 적재 중량, 적재 칸 부피 및 구조, 희망 운송료, 운행 경로 정보를 을 입력하여 생성된 출력값과 제1 기대값의 차이를 제1 기대값으로 산출할 수 있다.
또한 상기 실시예에 따르면 생성된 운행 경로 별 운행 이익이 실제 운행하였을 때 얻을 수 있는 이익과 유의성이 인정될 정도로 근사함을 평가할 수 없는 것으로 판단하도록 제2 기대값을 설정하고, 인공신경망 기반의 운행 경로 생성 모델에 배차 요청 정보 및 차량 위치 정보, 차량의 공차 연비, 만차 연비, 적재 중량, 적재 칸 부피 및 구조, 희망 운송료, 운행 경로 정보를 입력하여 생성된 출력값과 제2 기대값의 차이를 제2 차이값으로 산출할 수 있다.
또한 상기 실시예에 따르면 제1 차이값과 상기 제2 차이값의 합을 인공신경망의 손실인 구분 손실값으로 산출하고, 상기 구분 손실값이 최소가 되도록 상기 인공신경망 기반의 운행 경로 생성 모델을 구현하고 있는 인공신경망의 가중치를 고정하여 상기 인공신경망의 가중치를 업데이트할 수 있다.
상기 실시예에 따르면 산출한 구분 손실값을 손실함수로 이용하여 인공 신경망의 가중치들을 지속적으로 업데이트함으로써 최적화를 진행할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 추천 운행 경로 생성부(500)는 운행 경로 별 운행 이익이 실제 운행하였을 때 얻을 수 있는 이익과의 오차를 감소시키기 위하여 입자 군집 최적화(PSO) 기반의 최적화 함수식을 이용하여 가중 계수와 상수를 입자로 정의하고, 4단계의 산출 단계인 통해 1단계인 초기화 단계, 2단계인 평가 단계, 3단계인 갱신 단계, 4단계인 반복 단계를 수행하여 최적 가중계수 및 최적 상수를 산출할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 운행 경로 별 운행 이익이 실제 운행하였을 때 얻을 수 있는 이익과의 오차를 감소시키기 위하여 입자 군집 최적화(PSO) 기반의 최적화 함수식을 이용하여 최적화 작업을 수행할 수 있으며, 이를 위하여 아래 수학식 1과 같은 함수가 이용될 수 있다.
Figure 112021032728683-pat00001
수학식 1에서 여기서,
Figure 112021032728683-pat00002
는 적합도 값,
Figure 112021032728683-pat00003
은 실제 운행 경로 별 운행 이익,
Figure 112021032728683-pat00004
는 산출된 운행 경로 별 운행 이익, n는 실제 데이터의 수를 의미할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 입자 군집 최적화(PSO)를 활용한 운행 경로 별 운행 이익 산출 방법은 배차 요청 정보 및 차량 위치 정보, 차량의 공차 연비, 만차 연비, 적재 중량, 적재 칸 부피 및 구조, 희망 운송료, 운행 경로 정보를 획득하는 단계; 수집된 각 정보의 최초 가중계수 및 최초 상수를 포함하는 운행 경로 생성 모델을 구하는 단계; 가중계수, 최초 가중계수 및 최초 상수를 수정한 최적 가중계수 및 최적 상수를 산출하는 단계; 산출된 최적 가중계수 및 최적 상수를 적용하여 운행 경로 별 운행 이익을 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
운행 확정부(600)는 복수의 추천 운행 경로를 운행자의 사용자 단말에 전송하고, 상기 운행자의 사용자 단말로부터 확정 운행 정보를 입력 받아 화물 운송 계약을 블록체인 네트워크 기반의 스마트 컨트랙트를 이용하여 체결하고, 체결된 화물 운송 계약에 따라 화주의 사용자 단말에 운송료 입금 요청 메시지를 보내며, 운송료의 입금이 확인되면 운행자의 사용자 단말에 운행 가능 메시지를 송신할 수 있다.
실시간으로 쏟아지는 배차 요청 및 배차를 위하는 운행자의 차량 식별 정보를 이용하여 생성한 확정 운행 정보를 기반으로 시스템 상에서 종래의 기술에 따라 화물 운송 계약을 생성하고 업로드 하는 방식은 시간과 노력을 필요로 할 뿐 아니라 스마트 계약의 이해 및 검증 등의 문제를 포함할 수밖에 없는 문제점을 해결하기 위하여 본 발명의 일 실시예에 따르면 운행 확정부(600)는 운행자의 사용자 단말로부터 확정 운행 정보를 입력 받아 화물 운송 계약을 블록체인 네트워크 기반의 스마트 컨트랙트를 이용하여 체결할 수 있다.
상기 실시예에 따르면 운행 확정부(600)는 화물 운송 계약을 블록체인 네트워크 기반의 스마트 컨트랙트를 이용하여 체결함으로 인하여 스마트 계약을 빠르게 다량 생성할 수 있으며, 프로그래밍 없이 스마트 계약 생성할 수 있고, 이를 통해 스마트 계약 자동 업로드 및 실행을 수행할 수 있음은 물론 자연어 기반 스마트 계약 협상 및 수정할 수 있는 기능을 제공할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 운행 확정부(600)는 화물 운송 계약을 블록체인 네트워크 기반의 스마트 컨트랙트를 이용하여 체결하기 위하여 운행자의 사용자 단말로부터 확정 운행 정보를 입력 받아 기 정의된 템플릿을 기반으로 화물 운송 계약 템플릿 정보를 생성하는 단계(1단계), 사용자 협약결과에 따라 화물 운송 계약 템플릿 정보에 포함된 변수 값들을 확정하여 화물 운송 계약에 상응하는 확정 문서를 생성하는 단계(2단계) 및 확정 문서를 기반으로 블록 체인 상에서 실행되는 스마트 계약을 생성하는 단계(3단계)를 수행할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 운행 확정부(600)는 복수 개의 CNL-술어 템플릿 쌍을 기반으로 사용자 선택에 따라 적어도 하나의 CNL 템플릿을 조합하여 기 정의된 화물 운송 계약의 템플릿을 생성할 수 있으며, 초벌 문서로서 제공되는 화물 운송 계약 템플릿 내 각 조항들을 사용자에 의해 선택된 CNL 템플릿을 기초로 변경, 추가 삭제하여 화물 운송 계약 템플릿 정보를 생성할 수 있다.
상기 실시예에 따르면 사용자 협약결과에 따라 화물 운송 계약 템플릿 정보상의 변수 값들을 확정하여 스마트 계약에 상응하는 확정 문서를 생성할 수 있으며 계약 당사자들 간 합의결과에 따라 계약 당사자 각각으로부터 획득되는 디지털 서명을 기반으로 확정 문서와 관련 한 계약을 최종 확정하고, 확정 결과를 블록체인 상에 기록시켜 스마트 계약을 생성할 수 있다.
상기 실시예에 따르면 저장된 CNL-술어 템플릿 쌍을 기반으로 하여 화물 운송 계약 템플릿 정보에 포함된 CNL 템플릿에 상응하는 술어 문서 템플릿 및 확정 CNL 문서에 대응하는 확정 술어 문서를 순차적으로 생성하고, 생성한 확정 술어 문서를 확정 CNL 문서와 함께 블록체인 상에 기록함으로써 확정 CNL 문서 및 블록체인 상에 기 등록된 메타 스마트 계약에 기반하여 스마트 계약을 실행할 수 있다. 확정 CNL 문서에 대응하는 확 정 술어 문서로부터 실행 정보 데이터를 산출하고, 산출한 실행 정보 데이터 및 스마트 계약 수단에 기반하여 스마트 계약을 실행한다.
운행 상태 모니터링부(700)는 사용자 단말로부터 선택받은 추천 운행 경로로 화물 운송을 시작하면, 수집한 실시간 차량 위치정보 및 차량 중량 정보를 이용해 운송 차량의 운행 상태 및 배송 여부를 모니터링할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면 운행 상태 모니터링부(700)는 운행자의 사용자 단말(20)이 운송 차량의 GPS 정보를 획득하여 관리 서버(10)에 송신한 차량 위치정보를 이용하여 운행자의 차량이 스마트 계약 상에서 확정된 운행 경로를 따라 이동하고 있는지를 실시간으로 모니터링하여 계약 이행 여부를 지속적으로 판단할 수 있으며, 운행자의 사용자 단말(20)이 획득하여 관리 서버(10)에 송신한 운송 차량에 부착된 무게 감시 센서의 센싱 정보 및 운송 차량의 GPS 정보를 이용하여 생성한 차량 위치정보 및 차량 중량 정보를 이용하여 스마트 계약 상에서 확정된 희망 도착지에 해당 화물을 하차했는지 여부를 실시간으로 모니터링 할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 운행 상태 모니터링부(700)는 사용자 단말이 엣지 컴퓨팅에 기반하여 사용자 단말의 연산자원을 이용해 운행 차량으로 수집한 실시간 조향 각도 정보, 변속 정보, 변속기 설정 정보, 자율주행 기능 설정 정보, 엑셀 및 브레이크 동작 정보, 변속기 설정 정보, 네비게이션 설정 중 적어도 어느 하나 이상을 포함한 정보를 이용하여 운행 상태 모니터링 정보를 생성하고, 생성된 운행 상태 모니터링 정보는 게이트 웨이를 통해 관리 서버로 송신할 수 있으며, 관리 서버는 운행 상태 모니터링 정보를 분석하여 운행 상태가 정상 상태인지 여부를 판단하고, 정상 상태가 아니라고 판단되는 경우 사용자 단말에 경고 메시지를 송신할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 사용자 단말의 연산자원을 이용해 운행 차량으로 수집한 실시간 조향 각도 정보, 변속 정보, 변속기 설정 정보, 자율주행 기능 설정 정보, 엑셀 및 브레이크 동작 정보, 변속기 설정 정보, 네비게이션 설정 중 적어도 어느 하나 이상을 포함한 정보를 분석하여 운행 상태 모니터링 정보를 생성할 수 있으며, 운행 상태 모니터링 정보를 운행 상태 판단 모델에 입력하여 운행자의 운행 상태가 정상적인 상태인지 여부를 판단할 수 있다.
상기 일 실시예에 따르면 운행 상태 판단 모델 인공 신경망 기반의 합성곱 모델일 수 있으나 이에 한정되지 아니하고 미리 설정된 기준에 부합하는지 여부에 따라 각 정보의 가중치 값을 반영하여 산출된 값을 이용하여 기계적으로 판단하는 모델일 수도 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 실시간 조향 각도 정보, 변속 정보, 변속기 설정 정보, 자율주행 기능 설정 정보, 엑셀 및 브레이크 동작 정보, 변속기 설정 정보, 네비게이션 설정 중 적어도 어느 하나 이상을 포함한 정보를 분석하여 운행자의 운행 상태가 정상적인 상태인지 여부를 판단하기 위한 운행 상태 모니터링 정보를 생성하는 것은 수집만을 하는 것과 대비하여 상대적으로 막대한 연산 자원을 필요로 하며, 이를 모두 관리 서버(10)로 송신하여 연산을 수행하게 되면 관리 서버(10)는 과도한 연산 자원을 늘 유지하여야 하며, 운행 차량의 수가 늘어날수록 더 많은 연산 자원을 보유해야 하고, 운행 차량의 수가 줄어들면 관리 서버(10)가 보유한 많은 연산 자원들을 유휴 시켜야 하는 로스(loss)가 발생하므로, 이를 방지하고 언제나 쾌적한 시스템 상의 모니터링 기능을 제공하기 위하여 정보를 분석하여 운행자의 운행 상태가 정상적인 상태인지 여부를 판단하기 위해서 운행자의 사용자 단말(20)의 연산 자원을 이용하여 분석을 수행하여 운행 상태 모니터링 정보를 생성하고, 생성한 운행 상태 모니터링 정보만 관리 서버(10)로 송신하여 운행 상태가 정상 상태인지 여부를 판단할 수 있다.
운행 완료 승인부(800)는 차량 위치정보 및 차량 중량 정보를 이용하여 화물 운송 계약에 따라 적어도 하나의 희망 배송지에 화물을 하차한 것으로 판단되는 경우, 화주의 사용자 단말 및 운행자의 사용자 단말에 운행 완료 확인 메시지를 전송하고, 화주와 운행자로부터 운행 완료를 확인받을 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 화물 운송 계약에 따라 적어도 하나의 희망 배송지에 화물을 하차한 것으로 판단되는 경우에는 스마트 컨트랙트에 포함된 스마트 계약 자동 업로드 및 실행 기능을 이용하여 계약이 적법하게 완료된 것으로 판단하고 화주와 운행자의 운행 완료 의사를 운행 완료 확인 메시지를 통해 확인하고 이행 완료 절차를 실행할 수 있다.
운송료 지급부(900)는 운행 완료가 확인되면 입금된 운송료를 운행자의 계좌로 이체할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 스마트 컨트랙트 상에 이행 완료 절차를 실행하여 운행 완료가 확인되면 입금된 운송료를 운행자의 계좌로 이체할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 운송료 지급부(900)는 블록체인 네트워크에 포함된 적어도 하나의 노드를 통해 분산 합의 프로토콜을 실행하여 운송 계약에 대한 유효성, 무결성, 동의 및 계약 종료 여부를 검증하고, 검증된 거래에 대하여 데이터 무결성 검증 및 거래의 부인방지 알고리즘을 통하여 암호화함으로써 에스크로 결제 기능을 구현하여 블록체인의 최종 소비자인 운행자의 계좌로 운송비를 송금할 수 있다.
상기 일 실시예에 따르면 분산 합의 프로토콜을 실행하여 운송 계약에 대한 유효성, 무결성, 동의 및 계약 종료 여부를 검증하고 데이터 무결성 검증 및 거래의 부인방지 알고리즘을 통하여 암호화함으로써 화주는 화물의 운송이 적법하게 이루어진 경우에만 운송비를 지급할 수 있으며, 운행자는 화물의 운송이 적법하게 이루어 지기만 하면 미수의 걱정없이 운송비를 지급받을 수 있는 에스크로 결제 기능을 제공할 수 있다.
도 3는 본 발명의 일 실시예에 따라 추천 운행 경로 생성부(500)에 구현된 인공 신경망 기반의 운행 경로 생성 모델을 나타낸 도면이다.
도 3을 참조하면 추천 운행 경로 생성부(500)에 구현된 인공 신경망 기반의 운행 경로 생성 모델이 나타나 있으며 본 발명의 일 실시예에 합성곱 신경망인 CNN(Convolution Neural Network)이 사용될 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 합성곱 신경망으로 구현된 인공 신경망 기반의 운행 경로 생성 모델을 나타낸 도면이다.
도 4를 참조하면 본 발명의 일 실시예에 따라 합성곱 신경망으로 구현된 인공 신경망 기반의 운행 경로 생성 모델은 인공신경망 기반의 운행 경로 생성 모델에 있어 배차 요청 정보 및 차량 위치 정보, 차량의 공차 연비, 만차 연비, 적재 중량, 적재 칸 부피 및 구조, 희망 운송료, 운행 경로 정보를 입력 받아 운행 경로 별 운행 이익을 산출할 수 있도록 학습시킬 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 인공 신경망 기반의 운행 경로 생성 모델은 합성곱 신경망으로 구현될 수 있으며, 상기 실시 예에 따르면 운행 경로 생성 모델은 입력층에 배차 요청 정보 및 차량 위치 정보, 차량의 공차 연비, 만차 연비, 적재 중량, 적재 칸 부피 및 구조, 희망 운송료, 운행 경로 정보를 입력 값으로 입력하고, 입력된 입력 값을 다수의 합성곱 레이어를 거쳐 연산되어 운행 경로 별 운행 이익이 산출될 수 있도록 학습될 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 입자 군집 최적화(PSO) 기반의 최적화 함수식을 이용하여 4단계의 산출 단계를 거쳐 최적 가중계수 및 최적 상수를 산출하는 과정을 나타낸 도면이다.
도 5를 참조하면 본 발명의 일 실시예에 따라 입자 군집 최적화(PSO) 기반의 최적화 함수식을 이용하여 4단계의 산출 단계를 거쳐 최적 가중계수 및 최적 상수를 산출하는 과정이 도시되어 있으며, 4단계의 산출 단계를 거쳐 도 5 a)의 산출 상태로부터 도 5 b)로 진행되어 최적 가중계수 및 최적 상수를 산출할 수 있다.
도 6는 본 발명의 일 실시예에 따라 클라우드 엣지 컴퓨팅 기반으로 클라우드 네트워크 환경에서 사용자 단말의 연산자원을 통해 생성한 운행 상태 모니터링 정보를 관리 서버로 송신하는 것을 나타낸 도면이다.
도 6을 참조하면 본 발명의 일 실시예에 따라 사용자 단말(20)의 연산자원을 통해 생성한 운행 상태 모니터링 정보를 관리 서버(10)에 송신할 수 있는 클라우드 엣지 컴퓨팅 환경이 도시되어 있으며, 이 환경은 3가지의 계층으로 나누어 질 수 있다.
상기 실시예에 따르면 클라우드 엣지 컴퓨팅 환경은 관리 서버가 위치한 서버 계층, 기지국 및 게이트웨이 가 위치한 등록 및 관리 계층, 데이터의 수집 및 운행자 사용자 단말(20)의 연산 자원을 이용하여 분석이 수행되는 데이터 처리 계층으로 구분될 수 있다.
도 7은 본 발명의 실시예에 화물 운송 계약 중개 방법의 흐름도이다.
사용자 단말로부터 입력 받은 차량 식별 정보를 통해 운송 차량 정보를 생성한다(S10).
본 발명의 일 실시예에 따르면 운행자의 사용자 단말로부터 입력 받은 차량 식별 정보를 통해 데이터 베이스로부터 획득한 식별된 차량의 공차 연비, 만차 연비, 적재 중량, 적재 칸 부피 및 구조에 대한 정보 및 차량 위치 정보를 포함하는 운송 차량 정보를 생성할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 운행자의 사용자 단말로부터 입력 받은 차량 식별 정보는 운행자가 소유 또는 사용이 가능한 차량을 식별할 수 있는 식별 정보와 차량의 현재 위치 또는 차량이 화물 상차 전에 주차되어 있는 위치에 대한 정보를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 차량 식별 정보에는 차대 번호 또는 차량을 정확하게 식별할 수 있는 정보를 포함할 수 있으며, 이를 통해 데이터 베이스에 미리 저장되어 있던 복수의 차량에 대한 공차 연비, 만차 연비, 적재 중량, 적재 칸 부피 및 구조에 대한 정보 중 식별된 차량에 부합되는 정보를 획득할 수 있다.
운송 차량 정보에 포함된 적재 중량, 적재 칸 부피 및 구조에 대한 정보를 3D 이미지로 구현하여 적재 공간 정보를 생성한다(S20).
본 발명의 일 실시예에 따르면 운송 차량 정보에 포함된 적재 중량, 적재 칸 부피 및 구조에 대한 정보를 3D 이미지로 구현하고, 화물을 적재할 경우 실제 화물이 적재될 수 있는 공간에 화물을 채워 넣을 수 있도록 설계된 적재 공간 정보를 생성할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 적재 공간 정보는 운송 차량 정보에 포함된 적재 중량, 적재 칸 부피 및 구조를 이용하여 3D 이미지로 운송 차량의 적재 칸을 구현하고 적재 칸 내부에 적재 구조를 구현할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 3D 이미지로 운송 차량의 적재 칸을 구현하고 적재 칸 내부에 적재 구조를 구현하기 위하여 스케치업, 글래스호퍼 같은 응용프로그램들을 이용할 수 있으며, 이외에 메타 휴리스틱 알고리즘을 사용하여 생성된 모델을 기초로 이를 3D로 구현할 수 있는 응용 프로그램을 이용할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면 3D 이미지 형식으로 적재 칸 내부 및 내부 구조를 구현할 수 있으며, 향후 배차 요청에 승락하여 화물을 상차할 시에는 3D로 구현된 적재 칸 내부 및 구조에 따라 화물을 3D 객체로 구현하여 적재 칸 내부에 표시하도록 적재 공간 정보는 생성될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 적재 공간 정보는 배차 요청 정보에 따라 화물을 적재할 경우 실제 화물이 적재될 수 있는 공간에 화물을 채워 넣을 수 있도록 설계될 수 있으며, 더 자세하게는 적재 칸의 내부를 투시할 수 있는 뷰(view)를 사용자에게 제공하고 적재될 화물의 크기 및 형태 정보에 따라 3D 객체로 생성하여 적재 칸에 위치하는 것으로 표시하여 생성될 수 있다.
화주로부터 배차 요청 정보를 수신하고, 수신한 배차 요청 정보에 따라 공차 상태인 차량에 대한 배차 정보를 생성한다(S30).
본 발명의 일 실시예에 따르면 화주로부터 화물 위치, 희망 도착지, 희망 운송료, 화물 종류, 화물 무게, 화물 형태를 포함하는 배차 요청 정보를 수신하고, 수신한 배차 요청 정보에 따라 화물 위치의 일정 범위안에 위치하고, 공차 상태인 차량에 대한 배차 요청 정보를 생성할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 배차 요청 정보는 화주의 사용자 단말(30)을 통해 화물의 운송을 원하는 화주로부터 화물 위치, 희망 도착지, 희망 운송료, 화물 종류, 화물 무게, 화물 형태를 포함하는 배차 요청 정보를 수신할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 배차 요청 정보에 포함된 화물 위치를 중심으로 미리 설정된 범위 내에 존재하는 운송 차량(운송 차량 정보에 포함된 차량 위치 정보를 기준)을 대상으로 배차를 요청하는 배차 요청 정보를 생성하여 관리 서버(10)에 송신할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 배차 요청을 할 운송 차량을 선정함에 있어 화물 위치와 차량 위치와의 거리뿐만 아니라 운송 차량이 이를 적재할 수 있는지 여부를 화물의 종류, 무게, 형태를 이용하여 해당 운동 차량의 적재 칸의 부피 및 적재 중량과 대비하여 판단할 수 있다.
화물을 상차하여 배송하기 위한 운행 경로 및 필요한 고속도록 요금 정보를 포함하는 운행 경로 정보를 생성한다(S40).
본 발명의 일 실시예에 따르면 복수의 배차 요청 정보 및 화물 위치, 차량 위치, 희망 도착지에 대한 정보를 이용하여 적어도 하나 이상의 화물을 상차하여 배송하기 위한 운행 경로 및 상기 운행 경로를 주행하기 위하여 필요한 고속도로 요금 정보를 포함하는 운행 경로 정보를 생성할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 복수의 배차 요청 정보 및 화물 위치, 차량 위치, 희망 도착지에 대한 정보를 이용하여 적어도 하나 이상의 화물을 순차적으로 상차하고 상차한 화물의 희망 도착지에 하차하기 위하여 시간 및 거리를 기준으로 복수의 운행 경로를 생성할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 복수의 운행 경로를 생성하기 위하여는 인공 신경망 기반의 경로 생성 모델을 이용할 수 있으며, 경로 생성 모델을 통해 차량 위치 및 화물 위치와 교통정보를 조합하여 각각의 화물을 화물 위치에서 상차하여 희망 도착지에서 하차할 수 있는 복수의 운행 경로를 생성하고 이에 대한 도착 예정 시간을 산출할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 복수의 운행 경로 중에서 특정 운행 경로에 대응하는 희망 도착지를 목적지로 설정하여 차량이 주행하는 중에 목적지까지의 도착 예정 시간이 최초 설정된 도착 예정 시간과 비교하여 지연된 것으로 판단되면, 현재 위치를 기준으로 복수의 운행 차량에 대한 교통정보를 재수집할 수 있으며, 재수집되는 교통 정보가 적용된 운행 차량에 대한 도착 예정 시간을 비교하고, 도착 예정시간이 짧은 순서대로 운행자의 사용자 단말에 제공할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 생성된 복수의 운행 경로 중 고속도로를 이용하는 경로가 존재하는 경우 운행 차량의 종류에 따라 고속도로 요금정보를 생성할 수 있다.
인공 신경망 기반의 운행 경로 생성 모델을 이용하여 운행 경로 별 운행 이익을 산출하고, 운행 경로 별로 상차 해야 하는 각 화물의 적재가 전부 가능한 운행 경로 중 상대적으로 높은 운행 이익을 보이는 복수의 운행 경로를 추천 운행 경로로 생성한다(S50).
본 발명의 일 실시예에 따르면 배차 요청 정보 및 차량 위치 정보, 차량의 공차 연비, 만차 연비, 적재 중량, 적재 칸 부피 및 구조, 희망 운송료, 운행 경로 정보를 인공 신경망 기반의 운행 경로 생성 모델의 입력층에 입력하여 운행 경로 별 운행 이익을 산출할 수 있다.
상기 실시예에 따르면 운행 경로 별로 상차 해야 하는 각 화물의 적재가 전부 가능한지 여부를 상기 적재 공간 정보에 상차될 화물을 표시하여 제공하며, 적재가 가능한 운행 경로 중 상대적으로 높은 운행 이익을 보이는 복수의 운행 경로를 추천 운행 경로로 생성할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 인공 신경망 기반의 운행 경로 생성 모델은 합성곱 신경망인 CNN(Convolution Neural Network)이 사용될 수 있다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따르면 DNN (Deep Neural Network), RNN (Recurrent Neural Network)등 이 사용될 수도 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 인공신경망 기반의 운행 경로 생성 모델에 있어 배차 요청 정보 및 차량 위치 정보, 차량의 공차 연비, 만차 연비, 적재 중량, 적재 칸 부피 및 구조, 희망 운송료, 운행 경로 정보를 입력 받아 운행 경로 별 운행 이익을 산출할 수 있도록 학습시킬 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 인공 신경망 기반의 운행 경로 생성 모델은 합성곱 신경망으로 구현될 수 있으며, 상기 실시 예에 따르면 운행 경로 생성 모델은 입력층에 배차 요청 정보 및 차량 위치 정보, 차량의 공차 연비, 만차 연비, 적재 중량, 적재 칸 부피 및 구조, 희망 운송료, 운행 경로 정보를 입력 값으로 입력하고, 입력된 입력 값을 다수의 합성곱 레이어를 거쳐 연산되어 운행 경로 별 운행 이익이 산출될 수 있도록 학습될 수 있다.
상기 실시예에 따르면 인공신경망 기반의 운행 경로 생성 모델은, 생성된 운행 경로 별 운행 이익이 실제 운행하였을 때 얻을 수 있는 이익과 유의성이 인정될 정도로 근사함을 평가할 수 있는 것으로 판단하기 위한 상기 운행 경로 별 운행 이익에 대한 제1 기대값을 설정할 수 있으며, 인공신경망 기반의 운행 경로 생성 모델에 배차 요청 정보 및 차량 위치 정보, 차량의 공차 연비, 만차 연비, 적재 중량, 적재 칸 부피 및 구조, 희망 운송료, 운행 경로 정보를 입력하여 생성된 출력값과 제1 기대값의 차이를 제1 기대값으로 산출할 수 있다.
또한 상기 실시예에 따르면 생성된 운행 경로 별 운행 이익이 실제 운행하였을 때 얻을 수 있는 이익과 유의성이 인정될 정도로 근사함을 평가할 수 없는 것으로 판단하도록 제2 기대값을 설정하고, 인공신경망 기반의 운행 경로 생성 모델에 배차 요청 정보 및 차량 위치 정보, 차량의 공차 연비, 만차 연비, 적재 중량, 적재 칸 부피 및 구조, 희망 운송료, 운행 경로 정보를 입력하여 생성된 출력값과 제2 기대값의 차이를 제2 차이값으로 산출할 수 있다.
또한 상기 실시예에 따르면 제1 차이값과 상기 제2 차이값의 합을 인공신경망의 손실인 구분 손실값으로 산출하고, 상기 구분 손실값이 최소가 되도록 상기 인공신경망 기반의 운행 경로 생성 모델을 구현하고 있는 인공신경망의 가중치를 고정하여 상기 인공신경망의 가중치를 업데이트할 수 있다.
상기 실시예에 따르면 산출한 구분 손실값을 손실함수로 이용하여 인공 신경망의 가중치들을 지속적으로 업데이트함으로써 최적화를 진행할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 운행 경로 별 운행 이익이 실제 운행하였을 때 얻을 수 있는 이익과의 오차를 감소시키기 위하여 입자 군집 최적화(PSO) 기반의 최적화 함수식을 이용하여 가중 계수와 상수를 입자로 정의하고, 4단계의 산출 단계인 통해 1단계인 초기화 단계, 2단계인 평가 단계, 3단계인 갱신 단계, 4단계인 반복 단계를 수행하여 최적 가중계수 및 최적 상수를 산출할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 운행 경로 별 운행 이익이 실제 운행하였을 때 얻을 수 있는 이익과의 오차를 감소시키기 위하여 입자 군집 최적화(PSO) 기반의 최적화 함수식을 이용하여 최적화 작업을 수행할 수 있으며, 이를 위하여 위 수학식 1과 같은 함수가 이용될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 입자 군집 최적화(PSO)를 활용한 운행 경로 별 운행 이익 산출 방법은 배차 요청 정보 및 차량 위치 정보, 차량의 공차 연비, 만차 연비, 적재 중량, 적재 칸 부피 및 구조, 희망 운송료, 운행 경로 정보를 획득하는 단계; 수집된 각 정보의 최초 가중계수 및 최초 상수를 포함하는 운행 경로 생성 모델을 구하는 단계; 가중계수, 최초 가중계수 및 최초 상수를 수정한 최적 가중계수 및 최적 상수를 산출하는 단계; 산출된 최적 가중계수 및 최적 상수를 적용하여 운행 경로 별 운행 이익을 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
복수의 추천 운행 경로를 운행자의 사용자 단말에 전송하고 확정 운행 정보를 입력 받아 화물 운송 계약을 체결하고, 화물 운송 계약에 따라 화주의 사용자 단말에 운송료 입금 요청 메시지를 보내어 운송료의 입금이 확인되면 운행자의 사용자 단말에 운행 가능 메시지를 송신한다(S60).
본 발명의 일 실시예에 따르면 복수의 추천 운행 경로를 운행자의 사용자 단말에 전송하고, 상기 운행자의 사용자 단말로부터 확정 운행 정보를 입력 받아 화물 운송 계약을 블록체인 네트워크 기반의 스마트 컨트랙트를 이용하여 체결하고, 상기 체결된 화물 운송 계약에 따라 화주의 사용자 단말에 운송료 입금 요청 메시지를 보내며, 상기 운송료의 입금이 확인되면 운행자의 사용자 단말에 운행 가능 메시지를 송신할 수 있다.
실시간으로 쏟아지는 배차 요청 및 배차를 위하는 운행자의 차량 식별 정보를 이용하여 생성한 확정 운행 정보를 기반으로 시스템 상에서 종래의 기술에 따라 화물 운송 계약을 생성하고 업로드 하는 방식은 시간과 노력을 필요로 할 뿐 아니라 스마트 계약의 이해 및 검증 등의 문제를 포함할 수밖에 없는 문제점을 해결하기 위하여 본 발명의 일 실시예에 따르면 운행자의 사용자 단말로부터 확정 운행 정보를 입력 받아 화물 운송 계약을 블록체인 네트워크 기반의 스마트 컨트랙트를 이용하여 체결할 수 있다.
상기 실시예에 따르면 화물 운송 계약을 블록체인 네트워크 기반의 스마트 컨트랙트를 이용하여 체결함으로 인하여 스마트 계약을 빠르게 다량 생성할 수 있으며, 프로그래밍 없이 스마트 계약 생성할 수 있고, 이를 통해 스마트 계약 자동 업로드 및 실행을 수행할 수 있음은 물론 자연어 기반 스마트 계약 협상 및 수정할 수 있는 기능을 제공할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 화물 운송 계약을 블록체인 네트워크 기반의 스마트 컨트랙트를 이용하여 체결하기 위하여 운행자의 사용자 단말로부터 확정 운행 정보를 입력 받아 기 정의된 템플릿을 기반으로 화물 운송 계약 템플릿 정보를 생성하는 단계(1단계), 사용자 협약결과에 따라 화물 운송 계약 템플릿 정보에 포함된 변수 값들을 확정하여 화물 운송 계약에 상응하는 확정 문서를 생성하는 단계(2단계) 및 확정 문서를 기반으로 블록 체인 상에서 실행되는 스마트 계약을 생성하는 단계(3단계)를 수행할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 복수 개의 CNL-술어 템플릿 쌍을 기반으로 사용자 선택에 따라 적어도 하나의 CNL 템플릿을 조합하여 기 정의된 화물 운송 계약의 템플릿을 생성할 수 있으며, 초벌 문서로서 제공되는 화물 운송 계약 템플릿 내 각 조항들을 사용자에 의해 선택된 CNL 템플릿을 기초로 변경, 추가 삭제하여 화물 운송 계약 템플릿 정보를 생성할 수 있다.
상기 실시예에 따르면 사용자 협약결과에 따라 화물 운송 계약 템플릿 정보상의 변수 값들을 확정하여 스마트 계약에 상응하는 확정 문서를 생성할 수 있으며 계약 당사자들 간 합의결과에 따라 계약 당사자 각각으로부터 획득되는 디지털 서명을 기반으로 확정 문서와 관련 한 계약을 최종 확정하고, 확정 결과를 블록체인 상에 기록시켜 스마트 계약을 생성할 수 있다.
상기 실시예에 따르면 저장된 CNL-술어 템플릿 쌍을 기반으로 하여 화물 운송 계약 템플릿 정보에 포함된 CNL 템플릿에 상응하는 술어 문서 템플릿 및 확정 CNL 문서에 대응하는 확정 술어 문서를 순차적으로 생성하고, 생성한 확정 술어 문서를 확정 CNL 문서와 함께 블록체인 상에 기록함으로써 확정 CNL 문서 및 블록체인 상에 기 등록된 메타 스마트 계약에 기반하여 스마트 계약을 실행할 수 있다. 확정 CNL 문서에 대응하는 확 정 술어 문서로부터 실행 정보 데이터를 산출하고, 산출한 실행 정보 데이터 및 스마트 계약 수단에 기반하여 스마트 계약을 실행할 수 있다.
추천 운행 경로로 화물 운송을 시작하면, 운송 차량의 운행 상태 및 배송 여부를 모니터링한다(S70).
본 발명의 일 실시예에 따르면 사용자 단말로부터 선택받은 추천 운행 경로로 화물 운송을 시작하면, 수집한 실시간 차량 위치정보 및 차량 중량 정보를 이용해 운송 차량의 운행 상태 및 배송 여부를 모니터링할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면 운행자의 사용자 단말(20)이 운송 차량의 GPS 정보를 획득하여 관리 서버(10)에 송신한 차량 위치정보를 이용하여 운행자의 차량이 스마트 계약 상에서 확정된 운행 경로를 따라 이동하고 있는지를 실시간으로 모니터링하여 계약 이행 여부를 지속적으로 판단할 수 있으며, 운행자의 사용자 단말(20)이 획득하여 관리 서버(10)에 송신한 운송 차량에 부착된 무게 감시 센서의 센싱 정보 및 운송 차량의 GPS 정보를 이용하여 생성한 차량 위치정보 및 차량 중량 정보를 이용하여 스마트 계약 상에서 확정된 희망 도착지에 해당 화물을 하차했는지 여부를 실시간으로 모니터링 할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 사용자 단말이 엣지 컴퓨팅에 기반하여 사용자 단말의 연산자원을 이용해 운행 차량으로 수집한 실시간 조향 각도 정보, 변속 정보, 변속기 설정 정보, 자율주행 기능 설정 정보, 엑셀 및 브레이크 동작 정보, 변속기 설정 정보, 네비게이션 설정 중 적어도 어느 하나 이상을 포함한 정보를 이용하여 운행 상태 모니터링 정보를 생성하고, 생성된 운행 상태 모니터링 정보는 게이트 웨이를 통해 관리 서버로 송신할 수 있으며, 관리 서버는 상기 운행 상태 모니터링 정보를 분석하여 운행 상태가 정상 상태인지 여부를 판단하고, 정상 상태가 아니라고 판단되는 경우 사용자 단말에 경고 메시지를 송신할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 사용자 단말의 연산자원을 이용해 운행 차량으로 수집한 실시간 조향 각도 정보, 변속 정보, 변속기 설정 정보, 자율주행 기능 설정 정보, 엑셀 및 브레이크 동작 정보, 변속기 설정 정보, 네비게이션 설정 중 적어도 어느 하나 이상을 포함한 정보를 분석하여 운행 상태 모니터링 정보를 생성할 수 있으며, 운행 상태 모니터링 정보를 운행 상태 판단 모델에 입력하여 운행자의 운행 상태가 정상적인 상태인지 여부를 판단할 수 있다.
상기 일 실시예에 따르면 운행 상태 판단 모델 인공 신경망 기반의 합성곱 모델일 수 있으나 이에 한정되지 아니하고 미리 설정된 기준에 부합하는지 여부에 따라 각 정보의 가중치 값을 반영하여 산출된 값을 이용하여 기계적으로 판단하는 모델일 수도 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 실시간 조향 각도 정보, 변속 정보, 변속기 설정 정보, 자율주행 기능 설정 정보, 엑셀 및 브레이크 동작 정보, 변속기 설정 정보, 네비게이션 설정 중 적어도 어느 하나 이상을 포함한 정보를 분석하여 운행자의 운행 상태가 정상적인 상태인지 여부를 판단하기 위한 운행 상태 모니터링 정보를 생성하는 것은 수집만을 하는 것과 대비하여 상대적으로 막대한 연산 자원을 필요로 하며, 이를 모두 관리 서버(10)로 송신하여 연산을 수행하게 되면 관리 서버(10)는 과도한 연산 자원을 늘 유지하여야 하며, 운행 차량의 수가 늘어날수록 더 많은 연산 자원을 보유해야 하고, 운행 차량의 수가 줄어들면 관리 서버(10)가 보유한 많은 연산 자원들을 유휴 시켜야 하는 로스(loss)가 발생하므로, 이를 방지하고 언제나 쾌적한 시스템 상의 모니터링 기능을 제공하기 위하여 정보를 분석하여 운행자의 운행 상태가 정상적인 상태인지 여부를 판단하기 위해서 운행자의 사용자 단말(20)의 연산 자원을 이용하여 분석을 수행하여 운행 상태 모니터링 정보를 생성하고, 생성한 운행 상태 모니터링 정보만 관리 서버(10)로 송신하여 운행 상태가 정상 상태인지 여부를 판단할 수 있다.
화물 운송 계약에 따라 희망 배송지에 화물을 하차한 것으로 판단되는 경우, 화주의 사용자 단말 및 운행자의 사용자 단말에 운행 완료 확인 메시지를 전송하여 운행 완료를 확인한다(S80).
본 발명의 일 실시예에 따르면 차량 위치정보 및 차량 중량 정보를 이용하여 화물 운송 계약에 따라 적어도 하나의 희망 배송지에 화물을 하차한 것으로 판단되는 경우, 화주의 사용자 단말 및 운행자의 사용자 단말에 운행 완료 확인 메시지를 전송하고, 화주와 운행자로부터 운행 완료를 확인받을 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 화물 운송 계약에 따라 적어도 하나의 희망 배송지에 화물을 하차한 것으로 판단되는 경우에는 스마트 컨트랙트에 포함된 스마트 계약 자동 업로드 및 실행 기능을 이용하여 계약이 적법하게 완료된 것으로 판단하고 화주와 운행자의 운행 완료 의사를 운행 완료 확인 메시지를 통해 확인하고 이행 완료 절차를 실행할 수 있다.
운행 완료가 확인되면 입금된 운송료를 운행자의 계좌로 이체한다(S90).
본 발명의 일 실시예에 따르면 운행 완료가 확인되면 입금된 운송료를 운행자의 계좌로 이체할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 스마트 컨트랙트 상에 이행 완료 절차를 실행하여 운행 완료가 확인되면 입금된 운송료를 운행자의 계좌로 이체할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 운송료 지급부(900)는 블록체인 네트워크에 포함된 적어도 하나의 노드를 통해 분산 합의 프로토콜을 실행하여 운송 계약에 대한 유효성, 무결성, 동의 및 계약 종료 여부를 검증하고, 검증된 거래에 대하여 데이터 무결성 검증 및 거래의 부인방지 알고리즘을 통하여 암호화함으로써 에스크로 결제 기능을 구현하여 블록체인의 최종 소비자인 운행자의 계좌로 운송비를 송금할 수 있다.
상기 일 실시예에 따르면 분산 합의 프로토콜을 실행하여 운송 계약에 대한 유효성, 무결성, 동의 및 계약 종료 여부를 검증하고 데이터 무결성 검증 및 거래의 부인방지 알고리즘을 통하여 암호화함으로써 화주는 화물의 운송이 적법하게 이루어진 경우에만 운송비를 지급할 수 있으며, 운행자는 화물의 운송이 적법하게 이루어 지기만 하면 미수의 걱정없이 운송비를 지급받을 수 있는 에스크로 결제 기능을 제공할 수 있다.
본 발명의 실시 예는 이상에서 설명한 장치 및/또는 방법을 통해서만 구현이 되는 것은 아니며, 이상에서 본 발명의 실시 예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.

Claims (5)

  1. 화물 운송 계약 중개 시스템에 접속하여 입력 받은 차량 식별 정보 및 배차 요청 정보를 이용하여 추천 운행 경로 정보를 생성하여 운행자의 사용자 단말에 제공하고, 운송 차량의 주행 정보를 입력 받아 운행 상태를 모니터링하도록 구비되는 관리 서버 및 상기 관리 서버와 연결된 화주의 사용자 단말 및 운행자의 사용자 단말을 포함하며,
    사용자 단말로부터 입력 받은 차량 식별 정보를 통해 데이터 베이스로부터 획득한 식별된 차량의 공차 연비, 만차 연비, 적재 중량, 적재 칸 부피 및 구조에 대한 정보 및 차량 위치 정보를 포함하는 운송 차량 정보를 생성하는 운송 차량 정보 생성부;
    상기 운송 차량 정보에 포함된 적재 중량, 적재 칸 부피 및 구조에 대한 정보를 3D 이미지로 구현하고, 화물을 적재할 경우 실제 화물이 적재될 수 있는 공간에 화물을 채워 넣을 수 있도록 설계된 적재 공간 정보를 생성하는 적재 공간 정보 생성부;
    화주로부터 화물 위치, 희망 도착지, 희망 운송료, 화물 종류, 화물 무게, 화물 형태를 포함하는 배차 요청 정보를 수신하고, 상기 수신한 배차 요청 정보에 따라 화물 위치의 일정 범위안에 위치하고, 공차 상태인 차량에 대한 배차 요청 정보를 생성하는 배차 요청 정보 생성부;
    복수의 배차 요청 정보 및 화물 위치, 차량 위치, 희망 도착지에 대한 정보를 이용하여 적어도 하나 이상의 화물을 상차하여 배송하기 위한 운행 경로 및 상기 운행 경로를 주행하기 위하여 필요한 고속도로 요금 정보를 포함하는 운행 경로 정보를 생성하는 경로 정보 생성부;
    상기 배차 요청 정보 및 차량 위치 정보, 차량의 공차 연비, 만차 연비, 적재 중량, 적재 칸 부피 및 구조, 희망 운송료, 운행 경로 정보를 인공 신경망 기반의 운행 경로 생성 모델의 입력층에 입력하여 운행 경로 별 운행 이익을 산출하고, 상기 운행 경로 별로 상차 해야 하는 각 화물의 적재가 전부 가능한지 여부를 상기 적재 공간 정보에 상차될 화물을 표시하여 제공하며, 적재가 가능한 운행 경로 중 상대적으로 높은 운행 이익을 보이는 복수의 운행 경로를 추천 운행 경로로 생성하는 추천 운행 경로 생성부;
    상기 추천 운행 경로를 운행자의 사용자 단말에 전송하고, 상기 운행자의 사용자 단말로부터 확정 운행 정보를 입력 받아 화물 운송 계약을 블록체인 네트워크 기반의 스마트 컨트랙트를 이용하여 체결하고, 상기 체결된 화물 운송 계약에 따라 화주의 사용자 단말에 운송료 입금 요청 메시지를 보내며, 상기 운송료의 입금이 확인되면 운행자의 사용자 단말에 운행 가능 메시지를 송신하는 운행 확정부;
    사용자 단말로부터 선택받은 추천 운행 경로로 화물 운송을 시작하면, 수집한 실시간 차량 위치정보 및 차량 중량 정보를 이용해 운송 차량의 운행 상태 및 배송 여부를 모니터링하여 운행 상태 모니터링부;
    상기 차량 위치정보 및 차량 중량 정보를 이용하여 상기 화물 운송 계약에 따라 적어도 하나의 희망 배송지에 화물을 하차한 것으로 판단되는 경우, 화주의 사용자 단말 및 운행자의 사용자 단말에 운행 완료 확인 메시지를 전송하고, 상기 화주와 운행자로부터 운행 완료를 확인받는 운행 완료 승인부; 및
    운행 완료가 확인되면 입금된 운송료를 운행자의 계좌로 이체하는 운송료 지급부를 포함하고,
    상기 추천 운행 경로 생성부는,
    상기 인공 신경망 기반의 운행 경로 생성 모델에 있어 배차 요청 정보 및 차량 위치 정보, 차량의 공차 연비, 만차 연비, 적재 중량, 적재 칸 부피 및 구조, 희망 운송료, 운행 경로 정보를 입력 받아 운행 경로 별 운행 이익을 산출할 수 있도록 학습시키고,
    상기 인공신경망 기반의 운행 경로 생성 모델은,
    상기 생성된 운행 경로 별 운행 이익이 실제 운행하였을 때 얻을 수 있는 이익과 유의성이 인정될 정도로 근사함을 평가할 수 있는 것으로 판단하기 위한 상기 운행 경로 별 운행 이익에 대한 제1 기대값을 설정하고, 상기 인공신경망 기반의 운행 경로 생성 모델에 배차 요청 정보 및 차량 위치 정보, 차량의 공차 연비, 만차 연비, 적재 중량, 적재 칸 부피 및 구조, 희망 운송료, 운행 경로 정보를 입력하여 생성된 출력값과 제1 기대값의 차이를 제1 차이값으로 산출하고,
    상기 생성된 운행 경로 별 운행 이익이 실제 운행하였을 때 얻을 수 있는 이익과 유의성이 인정될 정도로 근사함을 평가할 수 없는 것으로 판단하도록 제2 기대값을 설정하고, 상기 인공신경망 기반의 운행 경로 생성 모델에 배차 요청 정보 및 차량 위치 정보, 차량의 공차 연비, 만차 연비, 적재 중량, 적재 칸 부피 및 구조, 희망 운송료, 운행 경로 정보를 입력하여 생성된 출력값과 제2 기대값의 차이를 제2 차이값으로 산출하고,
    상기 제1 차이값과 상기 제2 차이값의 합을 인공신경망의 손실인 구분 손실값으로 산출하고, 상기 구분 손실값이 최소가 되도록 상기 인공신경망 기반의 운행 경로 생성 모델을 구현하고 있는 인공신경망의 가중치를 고정하여 상기 인공신경망의 가중치를 업데이트하며,
    상기 추천 운행 경로 생성부는,
    상기 운행 경로 별 운행 이익이 실제 운행하였을 때 얻을 수 있는 이익과의 오차를 감소시키기 위하여 입자 군집 최적화(PSO) 기반의 최적화 함수식을 이용하여 가중 계수와 상수를 입자로 정의하고, 4단계의 산출 단계를 통해 1단계인 초기화 단계, 2단계인 평가 단계, 3단계인 갱신 단계, 4단계인 반복 단계를 수행하여 최적 가중계수 및 최적 상수를 수학식 1에 기반하여 산출하고,
    [수학식 1]
    Figure 112021061258155-pat00012

    상기 입자 군집 최적화(PSO)를 활용한 운행 경로 별 운행 이익은 배차 요청 정보 및 차량 위치 정보, 차량의 공차 연비, 만차 연비, 적재 중량, 적재 칸 부피 및 구조, 희망 운송료, 운행 경로 정보를 획득하는 단계, 수집된 각 정보의 최초 가중계수 및 최초 상수를 포함하는 운행 경로 생성 모델을 구하는 단계, 가중계수, 최초 가중계수 및 최초 상수를 수정한 최적 가중계수 및 최적 상수를 산출하는 단계, 산출된 최적 가중계수 및 최적 상수를 적용하여 운행 경로 별 운행 이익을 산출하는 단계를 순차적으로 반복하여 산출하는 것을 특징으로 하는 화물 운송 계약 중개 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서 상기 추천 운행 경로 생성부는,
    상기 인공 신경망 기반의 운행 경로 생성 모델에 있어 배차 요청 정보 및 차량 위치 정보, 차량의 공차 연비, 만차 연비, 적재 중량, 적재 칸 부피 및 구조, 희망 운송료, 운행 경로 정보를 입력 받아 운행 경로 별 운행 이익을 산출할 수 있도록 학습시키고,
    상기 인공신경망 기반의 운행 경로 생성 모델은,
    상기 생성된 운행 경로 별 운행 이익이 실제 운행하였을 때 얻을 수 있는 이익과 유의성이 인정될 정도로 근사함을 평가할 수 있는 것으로 판단하기 위한 상기 운행 경로 별 운행 이익에 대한 제1 기대값을 설정하고, 상기 인공신경망 기반의 운행 경로 생성 모델에 배차 요청 정보 및 차량 위치 정보, 차량의 공차 연비, 만차 연비, 적재 중량, 적재 칸 부피 및 구조, 희망 운송료, 운행 경로 정보를 을 입력하여 생성된 출력값과 제1 기대값의 차이를 제1 차이값으로 산출하고,
    상기 생성된 운행 경로 별 운행 이익이 실제 운행하였을 때 얻을 수 있는 이익과 유의성이 인정될 정도로 근사함을 평가할 수 없는 것으로 판단하도록 제2 기대값을 설정하고, 상기 인공신경망 기반의 운행 경로 생성 모델에 배차 요청 정보 및 차량 위치 정보, 차량의 공차 연비, 만차 연비, 적재 중량, 적재 칸 부피 및 구조, 희망 운송료, 운행 경로 정보를 입력하여 생성된 출력값과 제2 기대값의 차이를 제2 차이값으로 산출하고,
    상기 제1 차이값과 상기 제2 차이값의 합을 인공신경망의 손실인 구분 손실값으로 산출하고, 상기 구분 손실값이 최소가 되도록 상기 인공신경망 기반의 운행 경로 생성 모델을 구현하고 있는 인공신경망의 가중치를 고정하여 상기 인공신경망의 가중치를 업데이트하는 것을 특징으로 하는 화물 운송 계약 중개 시스템.
  3. 제 2 항에 있어서 상기 추천 운행 경로 생성부는,
    상기 운행 경로 별 운행 이익이 실제 운행하였을 때 얻을 수 있는 이익과의 오차를 감소시키기 위하여 입자 군집 최적화(PSO) 기반의 최적화 함수식을 이용하여 가중 계수와 상수를 입자로 정의하고, 4단계의 산출 단계인 통해 1단계인 초기화 단계, 2단계인 평가 단계, 3단계인 갱신 단계, 4단계인 반복 단계를 수행하여 최적 가중계수 및 최적 상수를 산출하는 것을 특징으로 하는 화물 운송 계약 중개 시스템.
  4. 제 3 항에 있어서 상기 운행 상태 모니터링부는,
    상기 사용자 단말은 엣지 컴퓨팅에 기반하여 상기 사용자 단말의 연산자원을 이용해 운행 차량으로 수집한 실시간 조향 각도 정보, 변속 정보, 변속기 설정 정보, 자율주행 기능 설정 정보, 엑셀 및 브레이크 동작 정보, 변속기 설정 정보, 네비게이션 설정 중 적어도 어느 하나 이상을 포함한 정보를 분석하여 운행 상태 모니터링 정보를 생성하고, 상기 생성된 운행 상태 모니터링 정보는 게이트 웨이를 통해 상기 관리 서버로 송신하고,
    상기 관리 서버는 상기 운행 상태 모니터링 정보를 분석하여 운행 상태가 정상 상태인지 여부를 판단하고, 정상 상태가 아니라고 판단되는 경우 사용자 단말에 경고 메시지를 송신하는 것을 특징으로 하는 화물 운송 계약 중개 시스템.
  5. 제 4 항에 있어서 상기 운송료 지급부는,
    상기 블록체인 네트워크에 포함된 적어도 하나의 노드를 통해 분산 합의 프로토콜을 실행하여 상기 운송 계약에 대한 유효성, 무결성, 동의 및 계약 종료 여부를 검증하고, 검증된 거래에 대하여 데이터 무결성 검증 및 거래의 부인방지 알고리즘을 통하여 암호화함으로써 에스크로 결제 기능을 구현하여 블록체인의 최종 소비자인 운행자의 계좌로 운송비를 송금하는 것을 특징으로 하는 화물 운송 계약 중개 시스템.
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