KR102374342B1 - 음식물쓰레기 관리 지원 장치 및 방법 - Google Patents
음식물쓰레기 관리 지원 장치 및 방법 Download PDFInfo
- Publication number
- KR102374342B1 KR102374342B1 KR1020200009223A KR20200009223A KR102374342B1 KR 102374342 B1 KR102374342 B1 KR 102374342B1 KR 1020200009223 A KR1020200009223 A KR 1020200009223A KR 20200009223 A KR20200009223 A KR 20200009223A KR 102374342 B1 KR102374342 B1 KR 102374342B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- collection
- food waste
- building
- difficulty
- amount
- Prior art date
Links
- 239000010794 food waste Substances 0.000 title claims abstract description 208
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 40
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 51
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims abstract description 50
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 24
- 238000003012 network analysis Methods 0.000 claims abstract description 15
- 230000006872 improvement Effects 0.000 claims description 12
- 238000007670 refining Methods 0.000 claims description 6
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 11
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 6
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 description 4
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 description 3
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 3
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 3
- 238000005303 weighing Methods 0.000 description 3
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 description 2
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- ATJFFYVFTNAWJD-UHFFFAOYSA-N Tin Chemical compound [Sn] ATJFFYVFTNAWJD-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 description 1
- 235000013305 food Nutrition 0.000 description 1
- 238000005304 joining Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 235000021067 refined food Nutrition 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 239000002689 soil Substances 0.000 description 1
- 238000012732 spatial analysis Methods 0.000 description 1
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 1
- 230000001502 supplementing effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/26—Government or public services
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
- G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
- G01C21/34—Route searching; Route guidance
- G01C21/3407—Route searching; Route guidance specially adapted for specific applications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
- G06Q10/047—Optimisation of routes or paths, e.g. travelling salesman problem
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Economics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Marketing (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Processing Of Solid Wastes (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Refuse Collection And Transfer (AREA)
Abstract
본 발명은 음식물쓰레기 관리 지원 장치 및 방법에 관한 것으로, 상기 장치는 특정 지역의 음식물쓰레기 발생 현황에 관한 분석데이터를 수집하여 건물별 음식물쓰레기 배출량을 결정하는 음식물쓰레기 배출량 분석부, 상기 분석데이터의 법정구역 정보를 이용하여 상기 특정 지역을 법정동 경계에 따라 복수의 구역들로 분할하고 구역별 음식물쓰레기 수거 난이도를 산출하는 구역별 수거 난이도 산출부 및 상기 건물별 음식물쓰레기 배출량과 상기 구역별 음식물쓰레기 수거 난이도를 기초로 네트워크 분석을 통해 상기 특정 지역의 음식물쓰레기 수거를 위한 추천 수거경로를 결정하는 추천 수거경로 결정부를 포함한다.
Description
본 발명은 음식물쓰레기 관리 지원 기술에 관한 것으로, 보다 상세하게는 데이터 분석을 통해 건물별 음식물쓰레기 배출량과 음식물쓰레기 수거에 관한 구역별 난이도를 산출하여 음식물쓰레기 수거서비스의 효율성 향상을 지원할 수 있는 음식물쓰레기 관리 지원 장치 및 방법에 관한 것이다.
RFID방식 종량제란, 장비에 RFID태그를 인식하여 음식물쓰레기를 배출하면, 배출자와 배출된 음식물쓰레기의 무게정보가 중앙시스템에 자동 전송되어 수수료를 관리할 수 있도록 하는 음식물쓰레기 종량제 방식이다. 이는 음식물쓰레기 감량 정책의 선진화로서 RFID방식, 칩 방식, 봉투 방식 3가지 방법 중 무게 계량 및 정보관리가 효과적으로 가능한 방식에 해당한다. 또한, 정보시스템을 구축하여 배출정보 수집, 수수료 정보관리, 국가 통계관리 등 음식물쓰레기에 대한 통합관리가 가능하다는 장점도 가지고 있다.
이러한 RFID방식 종량제는 개별계량 방식, 차량수거 방식, 휴대용리더기 방식으로 총 3가지 유형이 있는데, 개별계량 방식은 공동주택단지 등에 적용되고 차량수거 방식은 음식물쓰레기가 다량 배출되는 음식점 등에 적용되고 휴대형리더기 방식은 단독주택이나 소형음식점 등에 적용되고 있다.
한편, 음식물쓰레기는 그 특성상 건물이 있는 모든 곳에서 발생하기 때문에 수거하는 청소원의 지역 숙지가 반드시 필요하다. 또한, 새로운 인력이 낯선 지역에 투입되는 경우에는 수거 노선의 완전 숙지에 보통 2개월 정도가 소요되는 것으로 파악되며, 이들이 숙지하여야 하는 노선은 텍스트로 관리되고 있어 작업능률을 저하시키는 원인으로 작용하고 있다.
따라서, 음식물쓰레기 수거서비스의 효율성 향상을 위하여 RFID방식 종량제를 통해 수집된 다양한 정보를 활용할 수 있는 기술의 개발이 요구되고 있다.
본 발명의 일 실시예는 데이터 분석을 통해 건물별 음식물쓰레기 배출량과 음식물쓰레기 수거에 관한 구역별 난이도를 산출하여 음식물쓰레기 수거서비스의 효율성 향상을 지원할 수 있는 음식물쓰레기 관리 지원 장치 및 방법을 제공하고자 한다.
본 발명의 일 실시예는 건물유형·법정동별 배출량의 집계를 알 수 있는 주제도 및 수집·운반에 대한 난이도의 동별 등급화, 기존 노선에 대한 3가지 개선사항을 적용하여 맞춤형 수거동선에 대하여 제안함으로써 청소행정의 효율 향상과 노동자들의 근로환경 개선을 제공할 수 있는 음식물쓰레기 관리 지원 장치 및 방법을 제공하고자 한다.
실시예들 중에서, 음식물쓰레기 관리 지원 장치는 특정 지역의 음식물쓰레기 발생 현황에 관한 분석데이터를 수집하여 건물별 음식물쓰레기 배출량을 결정하는 음식물쓰레기 배출량 분석부, 상기 분석데이터의 법정구역 정보를 이용하여 상기 특정 지역을 법정동 경계에 따라 복수의 구역들로 분할하고 구역별 음식물쓰레기 수거 난이도를 산출하는 구역별 수거 난이도 산출부 및 상기 건물별 음식물쓰레기 배출량과 상기 구역별 음식물쓰레기 수거 난이도를 기초로 네트워크 분석을 통해 상기 특정 지역의 음식물쓰레기 수거를 위한 추천 수거경로를 결정하는 추천 수거경로 결정부를 포함한다.
상기 음식물쓰레기 배출량 분석부는 상기 분석데이터를 정제하여 음식물쓰레기에 관한 수거량, 수거날짜, 수거시간 및 수거장소를 수집하는 제1 단계, 상기 분석데이터의 도로명주소 건물과 연속지적도를 매칭하는 제2 단계, 각 음식물쓰레기별 수거장소를 상기 도로명주소 건물에 할당하여 상기 건물별 음식물쓰레기 배출량을 결정하는 제3 단계 및 상기 건물별 음식물쓰레기 배출량에 관한 2차원 주제도를 생성하는 제4 단계를 수행할 수 있다.
상기 구역별 수거 난이도 산출부는 상기 복수의 구역들 각각에 대해 수거거점수, 배출량, 도로경사도, 이동거리 및 도로폭으로 정의되는 주요 변수들 간의 우선순위에 따라 가중치를 적용하여 상기 구역별 음식물쓰레기 수거 난이도를 산출할 수 있다.
상기 구역별 수거 난이도 산출부는 상기 특정 지역의 주택형태에 따라, 단독주택의 경우 수거거점수, 배출량, 도로폭, 이동거리 및 도로경사도 순으로 상기 우선순위를 부여하고, 공동주택의 경우 수거거점수, 이동거리, 배출량, 도로폭 및 도로경사도 순으로 상기 우선순위를 부여할 수 있다.
상기 추천 수거경로 결정부는 상기 네트워크 분석의 전처리 단계로서 도로명주소 기본도를 정제하여 도로망을 구성하는 노드(node)들 간의 링크(link)를 생성하는 제1 단계, 상기 도로망의 각 링크에 경사도에 따른 가중치를 부여하는 제2 단계 및 상기 각 링크에 음식물쓰레기 수거를 위한 평균이동시간을 부여하는 제3 단계를 수행함으로써 네트워크 데이터셋을 구축할 수 있다.
상기 추천 수거경로 결정부는 상기 네트워크 데이터셋을 기초로 VRP(Vehicle Route Problem) 분석을 통해 상기 음식물쓰레기 수거를 담당하는 수거차량의 제한용량, 수거시간 및 수거경로의 길이를 조건으로 적용하여 상기 특정 지역의 음식물쓰레기 수거를 위한 복수의 수거경로들 중에서 최적의 수거경로를 도출할 수 있다.
상기 추천 수거경로 결정부는 현재 운용중인 수거경로들에 관한 수거차량의 평균적재량, 평균수거시간 및 평균 운행횟수를 개선 조건으로서 도출하고, 상기 복수의 수거경로들 중에서 상기 개선 조건 중 적어도 두개를 충족하는 수거경로를 상기 추천 수거경로로서 결정할 수 있다.
실시예들 중에서, 음식물쓰레기 관리 지원 방법은 특정 지역에 관한 음식물쓰레기 발생 현황을 수집하여 건물별 음식물쓰레기 배출량을 결정하는 단계, 상기 특정 지역에 관한 지형데이터를 기초로 구역별 음식물쓰레기 수거 난이도를 산출하는 단계 및 상기 건물별 음식물쓰레기 배출량과 상기 구역별 음식물쓰레기 수거 난이도를 기초로 네트워크 분석을 통해 상기 특정 지역의 음식물쓰레기 수거를 위한 수거경로를 결정하는 단계를 포함한다.
개시된 기술은 다음의 효과를 가질 수 있다. 다만, 특정 실시예가 다음의 효과를 전부 포함하여야 한다거나 다음의 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 개시된 기술의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 음식물쓰레기 관리 지원 장치 및 방법은 데이터 분석을 통해 건물별 음식물쓰레기 배출량과 음식물쓰레기 수거에 관한 구역별 난이도를 산출하여 음식물쓰레기 수거서비스의 효율성 향상을 지원할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 음식물쓰레기 관리 지원 장치 및 방법은 건물유형·법정동별 배출량의 집계를 알 수 있는 주제도 및 수집·운반에 대한 난이도의 동별 등급화, 기존 노선에 대한 3가지 개선사항을 적용하여 맞춤형 수거동선에 대하여 제안함으로써 청소행정의 효율 향상과 노동자들의 근로환경 개선을 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 음식물쓰레기 관리 지원 장치를 설명하는 블록도이다.
도 2는 도 1에 있는 음식물쓰레기 관리 지원 장치에서 음식물쓰레기 관리 지원 과정을 설명하는 순서도이다.
도 3은 본 발명에 따른 음식물쓰레기 관리 지원을 위한 새로운 수거경로를 결정하는 방법을 설명하는 개념도이다.
도 4 내지 6은 구역별 수거 난이도 산출을 위해 사용되는 주요 변수들을 나타내는 도면이다.
도 7은 구역별 수거 난이도에 영향을 미치는 주요 변수들 간의 우선순위를 나타내는 도면이다.
도 8은 본 발명에 따른 음식물쓰레기 수거 난이도에 관한 구역별 등급화의 일 실시예를 나타내는 도면이다.
도 2는 도 1에 있는 음식물쓰레기 관리 지원 장치에서 음식물쓰레기 관리 지원 과정을 설명하는 순서도이다.
도 3은 본 발명에 따른 음식물쓰레기 관리 지원을 위한 새로운 수거경로를 결정하는 방법을 설명하는 개념도이다.
도 4 내지 6은 구역별 수거 난이도 산출을 위해 사용되는 주요 변수들을 나타내는 도면이다.
도 7은 구역별 수거 난이도에 영향을 미치는 주요 변수들 간의 우선순위를 나타내는 도면이다.
도 8은 본 발명에 따른 음식물쓰레기 수거 난이도에 관한 구역별 등급화의 일 실시예를 나타내는 도면이다.
본 발명에 관한 설명은 구조적 내지 기능적 설명을 위한 실시예에 불과하므로, 본 발명의 권리범위는 본문에 설명된 실시예에 의하여 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 된다. 즉, 실시예는 다양한 변경이 가능하고 여러 가지 형태를 가질 수 있으므로 본 발명의 권리범위는 기술적 사상을 실현할 수 있는 균등물들을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 본 발명에서 제시된 목적 또는 효과는 특정 실시예가 이를 전부 포함하여야 한다거나 그러한 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 본 발명의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.
한편, 본 출원에서 서술되는 용어의 의미는 다음과 같이 이해되어야 할 것이다.
"제1", "제2" 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위한 것으로, 이들 용어들에 의해 권리범위가 한정되어서는 아니 된다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어"있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결될 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어"있다고 언급된 때에는 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 한편, 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함하다"또는 "가지다" 등의 용어는 실시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
각 단계들에 있어 식별부호(예를 들어, a, b, c 등)는 설명의 편의를 위하여 사용되는 것으로 식별부호는 각 단계들의 순서를 설명하는 것이 아니며, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않는 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 단계들은 명기된 순서와 동일하게 일어날 수도 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.
본 발명은 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현될 수 있고, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
여기서 사용되는 모든 용어들은 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미를 지니는 것으로 해석될 수 없다.
음식물쓰레기 관리 지원 장치(100)는 특정 지역의 음식물쓰레기 배출량을 분석하고 구역별 수거 난이도를 산출하여 추천 수거경로를 결정함으로써 음식물쓰레기 관리를 지원할 수 있는 컴퓨터 또는 프로그램에 해당하는 서버로 구현될 수 있다. 음식물쓰레기 관리 지원 장치(100)는 다양한 사용자 단말들과 블루투스, WiFi, 통신망 등을 통해 무선으로 연결될 수 있고, 네트워크를 통해 사용자 단말들과 데이터를 주고 받을 수 있다. 이 때, 사용자 단말은 음식물쓰레기 수거자 또는 관리자가 사용하는 개인용 단말에 해당할 수 있다.
일 실시예에서, 음식물쓰레기 관리 지원 장치(100)는 데이터베이스와 연동하여 건물별 음식물쓰레기 배출량을 결정하고 구역별 수거 난이도를 산출하며 추천 수거경로를 결정하기 위해 필요한 데이터를 저장할 수 있다. 음식물쓰레기 관리 지원 장치(100)는 데이터베이스를 내부에 포함하여 구현될 수 있다. 또한, 음식물쓰레기 관리 지원 장치(100)는 프로세서, 메모리, 사용자 입출력부 및 네트워크 입출력부를 포함하여 구현될 수 있으며, 이에 대한 구체적인 설명은 생략한다.
데이터베이스는 특정 지역의 음식물쓰레기 수거를 위한 수거경로를 결정하는 과정에서 필요한 다양한 정보들을 저장하는 저장장치에 해당할 수 있다. 예를 들어, 데이터베이스는 다양한 행정청 및 공공기관 등에서 수집된 분석데이터를 저장할 수 있고, 수집된 데이터들의 통계 정보와 공간 분석을 통해 도출되는 현황 정보 등을 저장할 수 있다. 또한, 데이터베이스는 각 정보들을 저장 및 관리하기 위하여 복수의 데이터베이스 모듈들로 구성될 수 있으며, 각 데이터베이스 모듈들은 네트워크로 연결됨으로써 하나의 데이터베이스 그룹을 형성할 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 음식물쓰레기 관리 지원 장치를 설명하는 블록도이다.
도 1을 참조하면, 음식물쓰레기 관리 지원 장치(100)는 음식물쓰레기 배출량 분석부(110), 구역별 수거 난이도 산출부(130), 추천 수거경로 결정부(150) 및 제어부(170)를 포함할 수 있다.
음식물쓰레기 배출량 분석부(110)는 특정 지역의 음식물쓰레기 발생 현황에 관한 분석데이터를 수집하여 건물별 음식물쓰레기 배출량을 결정할 수 있다. 음식물쓰레기의 경우 건물별로 특정 장소에 통합 배출하고 해당 장소에서 한꺼번에 수거하는 것이 일반적이므로 음식물쓰레기 배출량 분석부(110)는 음식물쓰레기 수거를 위한 최적 경로를 결정하기 위하여 수집된 분석데이터를 기초로 건물별 음식물쓰레기 배출량을 도출할 수 있다.
한편, 음식물쓰레기 배출량 분석부(110)에 의해 수집되는 분석데이터는 음식물쓰레기 발생 현황에 관한 데이터로서 음식물쓰레기 계근량 데이터와 수거업체 정보 및 공공데이터를 포함할 수 있다.
음식물쓰레기 계근량 데이터는 RFID 방식의 수거장치를 통해 RFID 태그시 중앙서버로 데이터가 전송되어 자동으로 수집될 수 있다. 음식물쓰레기 계근량 데이터는 5가지 테이블로 구성될 수 있다. 보다 구체적으로, 음식물쓰레기 계근량 데이터는 'GUBUN', 'CAR_NO', 'SG_DATE', 'QTY' 및 'ADDRESS'의 필드명을 가질 수 있다.
'GUBUN'의 경우, gong은 공동주택, so는 소형음식점, dan은 단독주택을 의미할 수 있다. 'CAR_NO'는 수거차량의 번호로서 각 업체별 구분 시에 사용될 수 있다. 'SG_DATE'는 수거한 날짜로서 요일별 패턴 분석 시에 사용될 수 있다. 'QTY'는 음식물쓰레기 계근량으로서 주소를 통해 건물별 배출량을 추정할 수 있다. 'ADDRESS'는 음식물쓰레기가 배출된 주소에 해당할 수 있다.
수거업체 정보는 특정 지역의 음식물쓰레기 수거를 전담하는 수거업체에 관한 정보에 해당할 수 있고, 수거업체는 주택형태 별로 지정될 수 있다. 또한, 공공데이터는 공공기관이 생성하거나 관리하고 있는 자료 또는 정보에 해당할 수 있고, 법정구역 정보, 연속지적도, 도로명주소 DB, DEM(Digital Elevation Model, 경사도) 및 RFID/공동주택 별 계근량 정보 등을 포함할 수 있다.
법정구역 정보는 법정동의 경계구역을 표시한 정보로서 Bessel타원체와 평면직각좌표계의 SHP포맷으로 표현되는 공간데이터에 해당할 수 있다. 연속지적도는 지적도 및 임야도의 도면상 경계점을 연결하여 연속된 형태로 작성한 도면정보로서 측량자료로는 사용하지 못하는 참조용 도면정보에 해당할 수 있고, Bessel타원체와 평면직각좌표계의 SHP포맷으로 표현되는 공간데이터에 해당할 수 있다.
또한, 도로명주소 DB는 행정구역경계(시도, 시군구, 읍면동, 법정리), 건물/건물군, 도로구간/실폭도로/기초구간, 출입구/기초구역 등의 11종의 데이터를 제공해주는 전자지도에 해당할 수 있다. 한편, 음식물쓰레기 관리 지원 장치(100)는 건물폴리곤으로 이루어져 있는 대상 데이터의 PNU를 PK(Primary Key)값으로 사용하여 건물객체별 음식물쓰레기 배출량을 매칭시킬 수 있다. 한편, 도로데이터는 음식물쓰레기 수거 난이도의 산출과 VRP 분석에 사용될 수 있다.
DEM은 수치지형 데이터를 표본추출하여 구축될 수 있고, 접근 방법에 따라 DEM 또는 TIN으로 분류될 수 있다.
일 실시예에서, 음식물쓰레기 배출량 분석부(110)는 분석데이터를 정제하여 음식물쓰레기에 관한 수거량, 수거날짜, 수거시간 및 수거장소를 수집하는 제1 단계, 분석데이터의 도로명주소 건물과 연속지적도를 매칭하는 제2 단계, 각 음식물쓰레기별 수거장소를 도로명주소 건물에 할당하여 건물별 음식물쓰레기 배출량을 결정하는 제3 단계 및 건물별 음식물쓰레기 배출량에 관한 2차원 주제도를 생성하는 제4 단계를 수행할 수 있다.
보다 구체적으로, 음식물쓰레기 배출량 분석부(110)는 분석데이터 중 음식물쓰레기 계근량 데이터를 정제하여 음식물쓰레기에 관한 수거 정보를 획득할 수 있다. 또한, 음식물쓰레기 배출량 분석부(110)는 정제된 음식물쓰레기 계근량과 도로명주소 기본도의 건물 간의 매칭을 위하여 공공데이터 중 도로명주소 DB의 건물과 연속지적도의 공간조인(Spatial Join)을 수행할 수 있다.
또한, 음식물쓰레기 배출량 분석부(110)는 각 음식물별 수거장소를 지오코딩(geocoding)을 통해 공간 좌표화 할 수 있고, 도로명주소 건물에 할당함으로써 특정 지역에 존재하는 모든 건물에 음식물쓰레기 배출량을 속성값으로 부여할 수 있다.
또한, 음식물쓰레기 배출량 분석부(110)는 건물별 음식물쓰레기 배출량에 관한 주제도를 통해 건물유형별 총 배출량 뿐만 아니라 법정동별 배출량의 집계를 도출할 수 있고, 구역별 수거 난이도 산출을 위한 기반 데이터를 구축할 수 있다. 음식물쓰레기 배출량 분석부(110)는 건물별 음식물쓰레기 배출량에 관한 주제도를 통해 요일별, 계절별의 음식물쓰레기 패턴을 분석할 수 있다.
한편, 주제도는 어느 특정한 주제를 강조하여 표현한 지도로서 일반도를 기초로 하여 일정한 색채 또는 기호를 사용하여 표시될 수 있다. 예를 들어, 주제도는 토지이용도, 지질도, 토양도 등의 통계도, 도시계획도, 지역계획 및 국토개발계획도 등을 포함할 수 있다. 주제도는 하나의 특정한 목적을 위해서 제작된 지도로서 시간, 방향관계, 위치형태 및 방위의 변화 등과 같은 구조적 특성을 이용하여 특별한 지리적 분포를 표현하고자 할 때 활용될 수 있다. 따라서, 음식물쓰레기 배출량 주제도는 도로명주소 기본도의 건물정보를 기반으로 건물에 대한 속성값으로 음식물쓰레기 배출량을 매칭시킨 결과를 차별화된 색채를 사용하여 표시할 수 있다.
구역별 수거 난이도 산출부(130)는 분석데이터의 법정구역 정보를 이용하여 특정 지역을 법정동 경계에 따라 복수의 구역들로 분할하고 구역별 음식물쓰레기 수거 난이도를 산출할 수 있다. 구역별 수거 난이도 산출부(130)는 최적의 수거경로를 도출하기 위하여 특정 지역 전체가 아닌 전체를 분할한 부분 영역을 대상으로 분석을 수행할 수 있다. 구역별 수거 난이도 산출부(130)는 분할 기준으로서 법정동 경계를 사용할 수 있고, 결과적으로 법정동 경계에 따라 분할된 복수의 구역들 각각에 대한 음식물쓰레기 수거 난이도를 산출할 수 있다.
일 실시예에서, 구역별 수거 난이도 산출부(130)는 복수의 구역들 각각에 대해 수거거점수, 배출량, 도로경사도, 이동거리 및 도로폭으로 정의되는 주요 변수들 간의 우선순위에 따라 가중치를 적용하여 구역별 음식물쓰레기 수거 난이도를 산출할 수 있다. 즉, 음식물쓰레기 수거 난이도는 업무구역 안의 음식물쓰레기 배출량이 많을수록, 수거거점수가 많을수록 높아질 수 있고, 음식물쓰레기는 사람의 노동력에 의해 수거용기와 차량까지 운반되어야 하기에 도로경사도가 급할수록 높아질 수 있다. 또한, 이동거리가 길수록, 이동시 도로폭이 좁을수록 수거 작업에 영향을 미칠 수 있다.
도 4 내지 6은 구역별 수거 난이도 산출을 위해 사용되는 주요 변수들을 나타내는 도면이다. 보다 구체적으로, 도 4는 음식물쓰레기 배출량(배출량)을, 도 5는 수거거점수를, 도 6의 그림(a)는 도로경사도를, 도 6의 그림 (b)는 이동거리를, 도 6의 그림(c)는 도로폭을 나타내는 도면이다.
도 4 내지 6을 참조하면, 구역별 수거 난이도 산출부(130)는 분석데이터를 기초로 복수의 구역들 각각에 대해 수거거점수, 배출량, 도로경사도, 이동거리 및 도로폭에 관한 공간 분포를 도출할 수 있다. 일 실시예에서, 구역별 수거 난이도 산출부(130)는 주요 변수들에 대한 공간 분포를 이용하여 각 구역 별로 등급화 할 수 있다.
다른 실시예에서, 구역별 수거 난이도 산출부(130)는 주요 변수들에 대한 공간 분포를 공간조인(Spatial Join)한 결과로서 구역별 음식물쓰레기 수거 난이도를 도출할 수 있다. 예를 들어, 구역별 수거 난이도 산출부(130)는 법정동 데이터에 음식물쓰레기 배출량, 수거거점수 및 이동거리는 합산 연산을 통해 결합시키고 도로경사도 및 도로폭은 평균 연산을 통해 결합시킬 수 있다. 구역별 수거 난이도 산출부(130)는 이러한 값들을 기반으로 배출량, 수거거점수, 이동거리 및 도로경사도는 테이블의 값이 클수록, 도로폭은 작을수록 수거 난이도가 높아진다는 가정하에 등급화를 실시할 수 있다.
도 8은 본 발명에 따른 음식물쓰레기 수거 난이도에 관한 구역별 등급화의 일 실시예를 나타내는 도면이다. 도 8을 참조하면, 구역별 수거 난이도 산출부(130)에 의해 구역별 음식물쓰레기 수거 난이도가 등급화되어 그래픽적으로 시각화된 결과를 확인할 수 있다.
도 8의 그림 (a)는 주택형태가 단독주택 또는 소형음식점인 경우의 등급화 결과를 나타내고, 도 8의 그림 (b)는 주택형태가 공동주택인 경우의 등급화 결과를 나타내고 있다. 결과적으로, 동일한 구역에 해당하더라도 주택형태에 따라 음식물쓰레기 수거 난이도에 영향을 주는 주요 변수들의 우선순위가 상이한 결과 최종 도출되는 수거 난이도의 등급 역시 상이할 수 있다.
한편, 음식물쓰레기 수거방식은 개별계량 방식, 차량수거 방식, 휴대용리더기 방식으로 총 3가지 유형이 사용될 수 있다. 예를 들어, 개별계량 방식은 공동주택단지 등에 적용되고 차량수거 방식은 음식물쓰레기가 다량 배출되는 음식점 등에 적용되고 휴대형리더기 방식은 단독주택이나 소형음식점 등에 적용될 수 있다.
일 실시예에서, 구역별 수거 난이도 산출부(130)는 특정 지역의 주택형태에 따라, 단독주택의 경우 수거거점수, 배출량, 도로폭, 이동거리 및 도로경사도 순으로 우선순위를 부여하고, 공동주택의 경우 수거거점수, 이동거리, 배출량, 도로폭 및 도로경사도 순으로 우선순위를 부여할 수 있다. 음식물쓰레기 수거는 주택형태에 따라 상이한 방식이 적용될 수 있기 때문에 구역별 수거 난이도 산출부(130)는 주택형태에 따라 수거 난이도를 차별적으로 결정할 수 있다.
보다 구체적으로, 단독주택의 경우 수거거점수와 음식물쓰레기 배출량이 이동거리나 도로경사도보다 수거 난이도에 더 큰 영향을 미칠 수 있고, 공동주택의 경우 수거거점수와 이동거리가 도로폭이나 도로경사도보다 수거 난이도에 더 큰 영향을 미칠 수 있다. 구역별 수거 난이도 산출부(130)는 주요 변수들 각각에 우선순위에 따른 가중치를 차등적으로 부여함으로써 구역별 수거 난이도 산출에 반영되는 비율을 지역 환경이나 수거 조건에 따라 조절할 수 있다.
예를 들어, 도 7은 구역별 수거 난이도에 영향을 미치는 주요 변수들 간의 우선순위를 나타내는 도면이다. 도 7의 그림 (a)는 주택형태가 단독주택 또는 소형음식점인 경우의 주요 변수별 우선순위를 나타내고, 도 7의 그림 (b)는 주택형태가 공동주택인 경우의 주요 변수별 우선순위를 나타내고 있다. 즉, 주택형태에 따라 음식물 쓰레기의 수거방식이 서로 다르기 때문에, 수건 난이도에 영향을 주는 주요 변수가 상이할 수 있고, 결과적으로 수거 난이도의 차이가 발생할 수 있다.
추천 수거경로 결정부(150)는 건물별 음식물쓰레기 배출량과 구역별 음식물쓰레기 수거 난이도를 기초로 네트워크 분석을 통해 특정 지역의 음식물쓰레기 수거를 위한 추천 수거경로를 결정할 수 있다. 즉, 추천 수거경로 결정부(150)는 건물별 음식물쓰레기 배출량이 많은 구역일수록, 구역별 음식물쓰레기 수거 난이도가 높은 구역일수록 수거차량이나 수거인력을 보다 많이 배치할 수 있고, 수거횟수를 증가시키거나 수거주기를 감소시킴으로써 음식물쓰레기 수거의 효율을 높일 수 있다. 이에 따라 추천 수거경로 결정부(150)는 수거차량, 수거인력 및 수거횟수와 수거주기를 반영하여 최적의 수거경로를 도출할 수 있다.
일 실시예에서, 추천 수거경로 결정부(150)는 네트워크 분석의 전처리 단계로서 도로명주소 기본도를 정제하여 도로망을 구성하는 노드(node)들 간의 링크(link)를 생성하는 제1 단계, 도로망의 각 링크에 경사도에 따른 가중치를 부여하는 제2 단계 및 각 링크에 음식물쓰레기 수거를 위한 평균이동시간을 부여하는 제3 단계를 수행함으로써 네트워크 데이터셋을 구축할 수 있다. 즉, 추천 수거경로 결정부(150)는 도로명주소 기본도의 도로를 기반으로 한 도로망을 구축할 수 있다.
보다 구체적으로, 추천 수거경로 결정부(150)는 제1 단계에서 도로명주소 기본도의 각 도로에 대응되도록 노드들 간의 링크를 생성할 수 있다. 도로망은 네트워크로서 노드는 도로의 교차점에 대응될 수 있고, 링크는 도로에 대응될 수 있다. 링크는 네트워크 구성 시 세그먼트 식별자에 의해 자동 식별 가능하고, 도로망의 경우 도로명, 거리, 제한속도 등의 정보가 포함된 속성표를 포함할 수 있다.
또한, 추천 수거경로 결정부(150)는 도로망의 각 링크에 경사도에 따른 가중치를 부여할 수 있다. 각 링크는 속성표를 포함할 수 있고, 속성표를 구성하는 항목으로 경사도와 가중치를 포함할 수 있다. 추천 수거경로 결정부(150)는 분석데이터의 DEM을 기초로 각 링크의 속성표에 경사도와 가중치를 할당할 수 있다.
또한, 추천 수거경로 결정부(150)는 각 링크에 음식물쓰레기 수거를 위한 평균이동시간을 부여할 수 있다. 즉, 추천 수거경로 결정부(150)는 각 링크의 속성표에 평균이동시간을 할당할 수 있다. 결과적으로, 추천 수거경로 결정부(150)는 도로망 구축을 통해 네트워크 분석을 위한 준비 동작을 수행할 수 있다.
일 실시예에서, 추천 수거경로 결정부(150)는 네트워크 데이터셋을 기초로 VRP(Vehicle Route Problem) 분석을 통해 음식물쓰레기 수거를 담당하는 수거차량의 제한용량, 수거시간 및 수거경로의 길이를 조건으로 적용하여 특정 지역의 음식물쓰레기 수거를 위한 복수의 수거경로들 중에서 최적의 수거경로를 도출할 수 있다.
여기에서, VRP(Vehicle Route Problem) 분석은 네트워크 분석으로서 일련의 위치를 방문하는 여러 차량에 대해 조건에 따라 최적의 경로를 찾는 분석방법에 해당할 수 있다. 추천 수거경로 결정부(150)는 VRP(Vehicle Route Problem) 분석을 위한 조건으로서 수거차량의 제한용량, 수거시간 및 수거경로의 길이를 적용할 수 있으며, 특정 지역의 음식물쓰레기 수거를 위한 복수의 수거경로들을 후보로 사용하여 그 중에서 최적의 수거경로를 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 추천 수거경로 결정부(150)는 현재 운용중인 수거경로들에 관한 수거차량의 평균적재량, 평균수거시간 및 평균 운행횟수를 개선 조건으로서 도출하고, 복수의 수거경로들 중에서 개선 조건 중 적어도 두개를 충족하는 수거경로를 추천 수거경로로서 결정할 수 있다. 추천 수거경로 결정부(150)는 실제 수거차량으로부터 특정 기간동안 수집된 분석데이터를 기초로 도출되는 현재의 실제 수거경로들의 상태를 기준 조건으로 활용할 수 있다.
즉, 추천 수거경로 결정부(150)는 현재 운용중인 수거경로를 따라 수거차량이 수거한 음식물쓰레기의 평균적재량, 수거경로를 따라 음식물쓰레기를 모두 수거하는데 소요되는 평균수거시간 및 음식물쓰레기의 배출속도에 맞춰 수거에 필요한 평균 운행횟수를 개선 조건으로 하여 평균적재량이 더 많거나, 평균수거시간이 더 짧거나 또는 평균 운행횟수가 더 적어지는 수거경로들 중에서 추천 수거경로를 결정할 수 있다.
제어부(170)는 음식물쓰레기 관리 지원 장치(100)의 전체적인 동작을 제어하고, 음식물쓰레기 배출량 분석부(110), 구역별 수거 난이도 산출부(130) 및 추천 수거경로 결정부(150) 간의 제어 흐름 또는 데이터 흐름을 관리할 수 있다.
도 2는 도 1에 있는 음식물쓰레기 관리 지원 장치에서 음식물쓰레기 관리 지원 과정을 설명하는 순서도이다.
도 2를 참조하면, 음식물쓰레기 관리 지원 장치(100)는 음식물쓰레기 배출량 분석부(110)를 통해 특정 지역의 음식물쓰레기 발생 현황에 관한 분석데이터를 수집하여 건물별 음식물쓰레기 배출량을 결정할 수 있다(단계 S210).
음식물쓰레기 관리 지원 장치(100)는 구역별 수거 난이도 산출부(130)를 통해 분석데이터의 법정구역 정보를 이용하여 특정 지역을 법정동 경계에 따라 복수의 구역들로 분할하고 구역별 음식물쓰레기 수거 난이도를 산출할 수 있다(단계 S230).
음식물쓰레기 관리 지원 장치(100)는 추천 수거경로 결정부(150)를 통해 건물별 음식물쓰레기 배출량과 구역별 음식물쓰레기 수거 난이도를 기초로 네트워크 분석을 통해 특정 지역의 음식물쓰레기 수거를 위한 추천 수거경로를 결정할 수 있다(단계 S250).
도 3은 본 발명에 따른 음식물쓰레기 관리 지원을 위한 새로운 수거경로를 결정하는 방법을 설명하는 개념도이다.
도 3을 참조하면, 음식물쓰레기 관리 지원 장치(100)는 특정 지역에 관한 음식물쓰레기 수거를 위하여 새로운 노선도를 구축할 수 있다. 음식물쓰레기 관리 지원 장치(100)는 크게 건물에 관한 분석과 도로에 관한 분석을 독립적으로 수행할 수 있고, 건물에 관한 분석을 통해 건물별 음식물쓰레기 배출량을 도출할 수 있으며, 도로에 관한 분석을 통해 구역별 수거 난이도를 산출할 수 있다.
보다 구체적으로, 음식물쓰레기 관리 지원 장치(100)는 음식물쓰레기 계근량을 정제하여 차량, 일자, 계근량 및 주소에 관한 정보를 획득할 수 있다. 음식물쓰레기 관리 지원 장치(100)는 도로명주소 건물과 연속지적도를 매칭할 수 있으며, 건물별 계근량 매칭을 통해 주제도를 생성할 수 있다.
또한, 음식물쓰레기 관리 지원 장치(100)는 도로명주소 도로에서 법정동별 이동거리를 추출할 수 있고, 수치지형도에서 법정동별 도로경사와 도로폭을 추출할 수 있으며, 이들 자료를 기초로 법정동별 지표의 등급화를 수행할 수 있다.
마지막으로, 음식물쓰레기 관리 지원 장치(100)는 도로요인을 반영한 도로망을 구축하고 법정동별 등급화를 반영하여 VRP 네트워크 분석을 수행할 수 있다.
이 때, 구역별 수거 난이도는 수치화된 값으로서 표현될 수 있고, 음식물쓰레기 관리 지원 장치(100)는 수치화된 값을 기초로 등급화 할 수 있다. 음식물쓰레기 관리 지원 장치(100)는 건물별 음식물쓰레기 배출량과 구역별 수거 난이도를 기초로 VRP 네트워크 분석을 통해 음식물쓰레기 수거를 위한 추천 수거경로를 결정할 수 있다.
또한, 음식물쓰레기 관리 지원 장치(100)는 구역별 수거 난이도를 기초로 음식물류폐기물의 수집 및 운반을 담당하고 있는 위탁업체에 대한 원가를 산정할 수 있다. 현재는 수집운반 현장조사 후 적정인력 및 차량 산정, 수거체계 제시(안)별 원가산정의 절차로 진행되고 있으나, 위와 같이 음식물쓰레기 관리 지원 장치(100)를 통해 도출되는 행정구역별 난이도 산정지수를 활용한다면 지역 특성에 맞는 용역비를 산정함은 물론 청소행정의 업무환경 개선을 기대할 수 있다.
또한, 음식물쓰레기 관리 지원 장치(100)는 지표별 등급화로 작업별 난이도를 산출하여 수거업체간의 작업형평성 제고를 위한 기초자료를 제공할 수 있고, 효율적인 수거경로 관리를 통해 중복경로 등의 문제점을 보완할 수 있다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
100: 음식물쓰레기 관리 지원 장치
110: 음식물쓰레기 배출량 분석부
130: 구역별 수거 난이도 산출부
150: 추천 수거경로 결정부
170: 제어부
110: 음식물쓰레기 배출량 분석부
130: 구역별 수거 난이도 산출부
150: 추천 수거경로 결정부
170: 제어부
Claims (8)
- 특정 지역의 음식물쓰레기 발생 현황에 관한 분석데이터를 수집하여 건물별 음식물쓰레기 배출량을 결정하는 음식물쓰레기 배출량 분석부;
상기 분석데이터의 법정구역 정보를 이용하여 상기 특정 지역을 법정동 경계에 따라 복수의 구역들로 분할하고 구역별 음식물쓰레기 수거 난이도를 산출하는 구역별 수거 난이도 산출부; 및
상기 건물별 음식물쓰레기 배출량과 상기 구역별 음식물쓰레기 수거 난이도를 기초로 네트워크 분석을 통해 상기 특정 지역의 음식물쓰레기 수거를 위한 추천 수거경로를 결정하는 추천 수거경로 결정부를 포함하되,
상기 음식물쓰레기 배출량 분석부는 상기 분석데이터를 정제하여 음식물쓰레기에 관한 수거량, 수거날짜, 수거시간 및 수거장소를 수집하는 제1 단계, 상기 분석데이터의 도로명주소 건물과 연속지적도를 매칭하는 제2 단계, 각 음식물쓰레기별 수거장소를 지오코딩(geocoding)을 통해 공간 좌표화 하고 상기 도로명주소 건물에 할당하여 상기 건물별 음식물쓰레기 배출량을 결정하는 제3 단계 및 상기 건물별 음식물쓰레기 배출량에 관한 2차원 주제도를 생성하는 제4 단계를 수행하고,
상기 추천 수거경로 결정부는 상기 네트워크 분석의 전처리 단계로서 도로명주소 기본도를 정제하여 도로망을 구성하는 노드(node)들 간의 링크(link)를 생성하는 제1 단계, 상기 도로망의 각 링크에 경사도에 따른 가중치를 부여하는 제2 단계 및 상기 각 링크에 음식물쓰레기 수거를 위한 평균이동시간을 부여하는 제3 단계를 수행함으로써 네트워크 데이터셋을 구축하며, 상기 네트워크 데이터셋을 기초로 VRP(Vehicle Route Problem) 분석을 통해 상기 음식물쓰레기 수거를 담당하는 수거차량의 제한용량, 수거시간 및 수거경로의 길이를 조건으로 적용하여 상기 특정 지역의 음식물쓰레기 수거를 위한 복수의 수거경로들 중에서 최적의 수거경로를 도출하는 것을 특징으로 하는 음식물쓰레기 관리 지원 장치.
- 삭제
- 제1항에 있어서, 상기 구역별 수거 난이도 산출부는
상기 복수의 구역들 각각에 대해 수거거점수, 배출량, 도로경사도, 이동거리 및 도로폭으로 정의되는 주요 변수들 간의 우선순위에 따라 가중치를 적용하여 상기 구역별 음식물쓰레기 수거 난이도를 산출하는 것을 특징으로 하는 음식물쓰레기 관리 지원 장치.
- 제3항에 있어서, 상기 구역별 수거 난이도 산출부는
상기 특정 지역의 주택형태에 따라, 단독주택의 경우 수거거점수, 배출량, 도로폭, 이동거리 및 도로경사도 순으로 상기 우선순위를 부여하고, 공동주택의 경우 수거거점수, 이동거리, 배출량, 도로폭 및 도로경사도 순으로 상기 우선순위를 부여하는 것을 특징으로 하는 음식물쓰레기 관리 지원 장치.
- 삭제
- 삭제
- 제1항에 있어서, 상기 추천 수거경로 결정부는
현재 운용중인 수거경로들에 관한 수거차량의 평균적재량, 평균수거시간 및 평균 운행횟수를 개선 조건으로서 도출하고,
상기 복수의 수거경로들 중에서 상기 개선 조건 중 적어도 두개를 충족하는 수거경로를 상기 추천 수거경로로서 결정하는 것을 특징으로 하는 음식물쓰레기 관리 지원 장치.
- 음식물쓰레기 관리 지원 장치에서 수행되는 방법에 있어서,
특정 지역에 관한 음식물쓰레기 발생 현황을 수집하여 건물별 음식물쓰레기 배출량을 결정하는 단계;
상기 특정 지역에 관한 지형데이터를 기초로 구역별 음식물쓰레기 수거 난이도를 산출하는 단계; 및
상기 건물별 음식물쓰레기 배출량과 상기 구역별 음식물쓰레기 수거 난이도를 기초로 네트워크 분석을 통해 상기 특정 지역의 음식물쓰레기 수거를 위한 수거경로를 결정하는 단계를 포함하되,
상기 건물별 음식물쓰레기 배출량을 결정하는 단계는 상기 음식물쓰레기 발생 현황에 관한 분석데이터를 정제하여 음식물쓰레기에 관한 수거량, 수거날짜, 수거시간 및 수거장소를 수집하는 제1 단계, 상기 분석데이터의 도로명주소 건물과 연속지적도를 매칭하는 제2 단계, 각 음식물쓰레기별 수거장소를 지오코딩(geocoding)을 통해 공간 좌표화 하고 상기 도로명주소 건물에 할당하여 상기 건물별 음식물쓰레기 배출량을 결정하는 제3 단계 및 상기 건물별 음식물쓰레기 배출량에 관한 2차원 주제도를 생성하는 제4 단계를 포함하고,
상기 수거경로를 결정하는 단계는 상기 네트워크 분석의 전처리 단계로서 도로명주소 기본도를 정제하여 도로망을 구성하는 노드(node)들 간의 링크(link)를 생성하는 제1 단계, 상기 도로망의 각 링크에 경사도에 따른 가중치를 부여하는 제2 단계 및 상기 각 링크에 음식물쓰레기 수거를 위한 평균이동시간을 부여하는 제3 단계를 수행함으로써 네트워크 데이터셋을 구축하는 단계를 포함하며, 상기 네트워크 데이터셋을 기초로 VRP(Vehicle Route Problem) 분석을 통해 상기 음식물쓰레기 수거를 담당하는 수거차량의 제한용량, 수거시간 및 수거경로의 길이를 조건으로 적용하여 상기 특정 지역의 음식물쓰레기 수거를 위한 복수의 수거경로들 중에서 최적의 수거경로를 도출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 음식물쓰레기 관리 지원 방법.
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR20190174922 | 2019-12-26 | ||
| KR1020190174922 | 2019-12-26 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20210084183A KR20210084183A (ko) | 2021-07-07 |
| KR102374342B1 true KR102374342B1 (ko) | 2022-03-17 |
Family
ID=76862373
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020200009223A KR102374342B1 (ko) | 2019-12-26 | 2020-01-23 | 음식물쓰레기 관리 지원 장치 및 방법 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR102374342B1 (ko) |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2018073032A (ja) * | 2016-10-27 | 2018-05-10 | 株式会社エステンナイン京都 | 配送支援のための情報処理装置および配送システムならびに配送支援方法 |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20130007294A (ko) * | 2011-06-30 | 2013-01-18 | 주식회사 알투소프트 | 폐기물 처리 통합 시스템 및 방법 |
| KR20140028888A (ko) | 2012-08-31 | 2014-03-10 | 노규호 | 에이치티엠엘5 웹소켓을 이용한 실시간 음식물쓰레기 관제 시스템 및 그 관제 방법 |
| KR101757677B1 (ko) * | 2015-12-16 | 2017-07-27 | 한국환경공단 | 지리정보시스템을 이용한 음식물쓰레기 관리 시스템, 이를 위한 방법 및 이 방법이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체 |
-
2020
- 2020-01-23 KR KR1020200009223A patent/KR102374342B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2018073032A (ja) * | 2016-10-27 | 2018-05-10 | 株式会社エステンナイン京都 | 配送支援のための情報処理装置および配送システムならびに配送支援方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR20210084183A (ko) | 2021-07-07 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Woudsma et al. | Logistics land use and the city: A spatial–temporal modeling approach | |
| Zhu et al. | Analysis of the impact of the MRT system on accessibility in Singapore using an integrated GIS tool | |
| Anderson et al. | Accessibility futures | |
| CN110175216A (zh) | 坐标纠错方法、装置和计算机设备 | |
| US9677904B2 (en) | Generating travel time data | |
| CN103077604B (zh) | 交通传感器管理方法和系统 | |
| CN109615122A (zh) | 配送范围的生成方法、装置、电子设备和存储介质 | |
| CN109636013A (zh) | 配送范围的生成方法、装置、电子设备和存储介质 | |
| O’Connor | Solid waste collection vehicle route optimization for the city of Redlands, California | |
| CN107506433A (zh) | 城市发展空间格局情景模拟系统 | |
| CN109101559A (zh) | 一种基于poi和公交刷卡数据的城市功能区识别方法 | |
| CN104636457A (zh) | 一种位置搜索认知的方法及装置 | |
| Eskandari et al. | Off-street parking facility location on urban transportation network considering multiple objectives: A case study of Isfahan (Iran) | |
| KR102374342B1 (ko) | 음식물쓰레기 관리 지원 장치 및 방법 | |
| Shao-hong et al. | Location algorithm of transfer stations based on density peak and outlier detection | |
| Weerasinghe et al. | Modified traffic analysis zones approach for the estimation of passenger flow distribution in urban areas | |
| Wang et al. | Logistical inventory approach in forecasting and relocating share-use vehicles | |
| Acharya et al. | City planning using integrated urban modeling Jeddah structure plan | |
| Mao et al. | Bike-sharing dynamic scheduling model based on spatio-temporal graph | |
| CN109635047B (zh) | 地理网格的信息处理方法、装置、设备及可读存储介质 | |
| Cohen et al. | Mapping the spatial distribution of the effects of urban traffic congestion: methodological exploration using web based services | |
| Zhu | Routing map topology analysis and application | |
| Huang | A hierarchical process for optimizing bus stop distribution | |
| CN110210797A (zh) | 生产覆盖区域确定方法和装置以及计算机可读存储介质 | |
| Chen et al. | Newly-added Station Location-allocation in One-way Station-based Carsharing Systems |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| E90F | Notification of reason for final refusal | ||
| E701 | Decision to grant or registration of patent right |