KR102492902B1 - 다중 바코드를 이용한 물품 관리 시스템 - Google Patents

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KR102492902B1 KR1020220146719A KR20220146719A KR102492902B1 KR 102492902 B1 KR102492902 B1 KR 102492902B1 KR 1020220146719 A KR1020220146719 A KR 1020220146719A KR 20220146719 A KR20220146719 A KR 20220146719A KR 102492902 B1 KR102492902 B1 KR 102492902B1
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Abstract

다중 바코드를 이용한 물품 관리 시스템은 복수의 바코드를 조합하여 하나의 물품을 설명하기 위한 바코드 어레이를 생성하고, 이를 통해 물품 박스의 내부에 내장된 물품의 상세 정보를 파악할 수 있다.
본 발명은 물품 박스의 내부에 내장된 물품의 상세 정보를 바코드 스캔으로 파악할 수 있어 물품이 잘못 분류되거나 잘못된 장소로 이송되는 것을 방지할 수 있는 효과가 있다.

Description

다중 바코드를 이용한 물품 관리 시스템{System for Managing Product Using Multi Barcode}
본 발명은 물품 관리 시스템에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 복수의 바코드를 조합하여 하나의 물품을 설명하기 위한 바코드 어레이를 생성하고, 이를 통해 물품 박스의 내부에 내장된 물품의 상세 정보를 파악할 수 있는 다중 바코드를 이용한 물품 관리 시스템에 관한 것이다.
바코드는 텍스트 정보를 기계가 읽을 수 있는 형태로 표현하기 위하여 굵기가 다른 수직 막대들의 조합으로 나타내어 광학적으로 판독이 가능한 코드이다.
바코드는 상품 포장에 인쇄되어 가격을 표시하거나, 책의 표지에서 도서 관리를 위한 정보 등 물품을 구분하기 위한 다양한 용도로 사용되는 인식 코드이다.
많은 사람들은 기존의 오프라인 상에서 물품을 구매하는 대신에 인터넷 쇼핑과 같은 온라인 상에서 물품을 구매하는 경우가 더 많아지고, 활발해졌다. 따라서, 물품 배송이 박스 형태로 이루어지는 경우가 많으므로 물품 박스에 하나의 바코드가 인쇄되어 배송된다.
하나의 바코드에는 단순히 가격이나 간단한 물품 정보가 포함되어 있으므로 물품 박스 내에 정확한 물품과 관련된 상세 정보가 포함되어 있지 않다.
따라서, 중간 집하장에서는 물품에 관한 간단한 정보만을 이용하여 물품을 분류하므로 박스 안에 물품 개수가 얼마나 있고, 유효 기간이 얼마나 되는지 알 수 있는 방법이 없다. 이로 인하여 잘못 분류되는 물품 박스는 엉뚱한 목적지로 이송되는 경우도 종종 발생된다.
한국 특허 등록번호 제10-2097022호
이와 같은 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명은 복수의 바코드를 조합하여 하나의 물품을 설명하기 위한 바코드 어레이를 생성하고, 이를 통해 물품 박스의 내부에 내장된 물품의 상세 정보를 파악할 수 있는 다중 바코드를 이용한 물품 관리 시스템을 제공하는데 그 목적이 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 특징에 따른 다중 바코드를 이용한 물품 관리 시스템은,
물품이 포장된 물품 박스의 외주면의 제1 면과 제2 면에 각각 물품과 관련된 정보를 나타내는 하나 이상의 바코드를 인쇄된 물품이 포장된 물품 박스;
상기 제1 면을 바라보는 방향에 설치되어 상기 제1 면에 인쇄된 하나 이상의 제1 바코드 정보를 스캔하는 제1 바코드 스캔 장치;
상기 제2 면을 바라보는 방향에 설치되어 상기 제2 면에 인쇄된 하나 이상의 제2 바코드 정보를 스캔하는 제2 바코드 스캔 장치; 및
상기 제1 바코드 스캔 장치로부터 상기 스캔한 하나 이상의 제1 바코드 정보를 수신하고, 상기 제2 바코드 스캔 장치로부터 상기 스캔한 하나 이상의 제2 바코드 정보를 수신하고, 상기 하나 이상의 제1 바코드 정보와 상기 하나 이상의 제2 바코드 정보를 조합하여 하나의 물품 바코드 어레이를 생성하고, 이를 통해 상기 물품 박스의 내부에 내장된 물품의 상세 정보를 파악할 수 있다.
바코드 관리 서버는 상기 하나 이상의 제1 바코드 정보와 상기 하나 이상의 제2 바코드 정보를 조합할 때, 기설정된 바코드 조합 규칙에 따라 바코드 정보를 조합하는 바코드 조합부를 더 포함한다.
바코드 조합부는 상기 하나 이상의 제1 바코드 정보와 상기 하나 이상의 제2 바코드 정보를 조합한 후, 앞단에 제1 분류 코드를 나타내는 헤더 정보를 추가하여 상기 하나의 물품 바코드 어레이를 생성하고, 상기 제1 분류 코드를 이용하여 상기 물품 바코드 어레이를 분류한다.
바코드 관리 서버는 상기 각각의 제1 바코드 정보와 상기 각각의 제2 바코드 정보의 앞단에 제2 분류 코드를 나타내는 헤더 정보를 추가하여 상기 제2 분류 코드를 바코드 분류 시 이용하는 바코드 생성부를 더 포함한다.
바코드 관리 서버는 상기 물품마다 바코드 정보의 조합을 다르게 구성하여 상기 물품 바코드 어레이를 커스터마이징(Customizing)하는 바코드 조합부를 더 포함한다.
전술한 구성에 의하여, 본 발명은 물품 박스의 내부에 내장된 물품의 상세 정보를 바코드 스캔으로 파악할 수 있어 물품이 잘못 분류되거나 잘못된 장소로 이송되는 것을 방지할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 제1 실시예에 따른 다중 바코드를 이용한 물품 관리 시스템의 구성을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 제1 실시예에 따른 제1 바코드 스캔 장치와 제2 바코드 스캔 장치의 내부 구성을 간략하게 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 바코드 관리 서버의 내부 구성을 간략하게 나타낸 블록도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 물품 바코드 어레이의 일례를 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 제2 실시예에 따른 다중 바코드를 이용한 물품 관리 시스템의 구성을 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 제2 실시예에 따른 사용자 단말기의 내부 구성을 간략하게 나타낸 블록도이다.
도 7은 본 발명의 제3 실시예에 따른 다중 바코드를 이용한 물품 관리 시스템의 구성을 나타낸 도면이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는 데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. "및/또는"이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 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 출원에서, "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 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명을 설명함에 있어 전체적인 이해를 용이하게 하기 위하여 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
도 1은 본 발명의 제1 실시예에 따른 다중 바코드를 이용한 물품 관리 시스템의 구성을 나타낸 도면이다.
본 발명의 제1 실시예에 따른 다중 바코드를 이용한 물품 관리 시스템(100)은 물품 박스(10)의 제1 면과 제2 면에 각각 물품과 관련된 정보를 나타내는 하나 이상의 바코드를 인쇄하고, 제1 면을 바라보는 방향에 제1 바코드 스캔 장치(110)를 설치하고, 제2 면을 바라보는 방향에 제2 바코드 스캔 장치(120)를 설치하며, 제1 바코드 스캔 장치(110)와 제2 바코드 스캔 장치(120)로부터 스캔한 바코드 정보를 송신받아 바코드 정보를 분석, 가공하는 바코드 관리 서버(130)를 포함한다.
물품 박스(10)는 물품이 포장된 물품 박스(10)의 외주면의 제1 면과 제2 면에 각각 물품과 관련된 정보를 나타내는 하나 이상의 바코드를 인쇄된 물품이 포장되어 있다.
바코드 관리 서버(130)는 제1 바코드 스캔 장치(110)로부터 스캔한 제1 바코드 정보(11)를 수신하고, 제2 바코드 스캔 장치(120)로부터 스캔한 제2 바코드 정보(12), 제3 바코드 정보(13), 제4 바코드 정보(14)를 수신하고, 제1 바코드 정보(11), 제2 바코드 정보(12), 제3 바코드 정보(13), 제4 바코드 정보(14)를 조합하여 하나의 물품 바코드 어레이(16)를 생성하고, 이를 통해 물품 박스(10)의 내부에 내장된 물품의 상세 정보를 파악할 수 있다.
제1 바코드 스캔 장치(110)는 하나의 제1 바코드 정보(11)를 스캔하는 것으로 예시하고 있지만, 복수의 바코드 정보를 스캔할 수도 있다.
도 2는 본 발명의 제1 실시예에 따른 제1 바코드 스캔 장치와 제2 바코드 스캔 장치의 내부 구성을 간략하게 나타낸 블록도이다.
본 발명의 제1 실시예에 따른 제1 바코드 스캔 장치(110)와 제2 바코드 스캔 장치(120)는 제1, 2 이미지 센서부(112, 122), 제1, 2 신호 변환부(113, 123)로 이루어진 제1,2 영상 획득부(111, 121), 제1, 2 이미지 처리부(114, 124), 제1, 2 객체 탐지부(115, 125), 제1, 2 영상 분석부(116, 126) 및 제1, 2 외부 인터페이스 모듈(117, 127)를 포함한다.
제1 이미지 센서부(112)는 제1 바코드 정보(11)를 스캔하고, 스캔에 따른 영상 신호를 출력한다. 제2 이미지 센서부(122)는 제2 바코드 정보(12), 제3 바코드 정보(13), 제4 바코드 정보(14)를 스캔하고, 스캔에 따른 복수의 영상 신호를 생성한다.
제1, 2 신호 변환부(113, 123)는 제1, 2 이미지 센서부(112, 122)에 의해 제공되는 아날로그 타입의 이미지 신호를 처리하고, 그 처리 결과로 디지털 타입의 이미지 신호를 출력한다. 예컨대, 디지털 타입의 신호는 색 신호 (R, G, B), 휘도 및 명암 신호 등을 포함할 수 있다.
제1, 2 신호 변환부(113, 123)는 제1, 2 이미지 센서부(112, 122)가 바코드 스캔 시에 요구되는 다양한 설정 값을 제공할 수 있다. 제1, 2 신호 변환부(113, 123)는 제1, 2 이미지 센서부(112, 122)로부터 유효한 이미지 신호를 얻을 수 있도록 제1, 2 이미지 센서부(112, 122)의 동작을 위한 값들을 제어할 수도 있다
제1, 2 이미지 처리부(114, 124)는 제1, 2 신호 변환부(113, 123)에 의해 생성된 영상 데이터를 미리 설정된 배율로 확대 처리한 후, 선명도 하락 현상을 후처리를 통해 선명한 영상 데이터로 변환한다.
제1, 2 이미지 처리부(114, 124)는 미리 설정된 임계값을 이용하여 이미지 선명화 처리를 수행한다. 여기서, 임계값은 예를 들어 실험적, 통계적으로 미리 지정되거나, 사용자에 의해 변경 적용될 수 있다.
제1, 2 이미지 처리부(114, 124)는 임계값에 의한 필터링 방식의 이미지 선명화 처리를 위해 임계값 이상인 출력 신호 크기를 가지는 픽셀인 경우 출력 신호 크기를 최대값으로 변경 적용하고, 임계값 미만인 출력 신호 크기를 가지는 픽셀인 경우 출력 신호 크기를 최소값(예를 들어, 0)으로 변경 적용한다. 이러한 이미지 선명화 처리에 의해, 희미한 경계 부분을 중심으로 배경색에 가까운 부분과 바코드색에 가까운 부분의 차이가 명확해질 수 있다.
제1, 2 객체 탐지부(115, 125)는 객체 분류를 위해 Softmax가 아닌 다양한 독립 로지스틱을 사용하고, 컨볼루션 레이어를 이용하여 특징 학습이 수행한다.
제1, 2 객체 탐지부(115, 125)는 복수의 컨볼루션 레이어와 스킵 연결로 구성되어 3개의 개별 규모에서 특징을 감지하고, 컨볼루션 레이어에 의해 특징맵을 다운 샘플링하고, 불변 크기 특징을 전송하기 위해 실행된다.
제1 객체 탐지부(115)는 영상 데이터에서 제1 바코드 정보(11)의 객체가 존재할 것으로 추정되는 영역을 추출하고, 추출된 영역으로부터 특징을 나타내는 특징맵을 추출한다.
제2 객체 탐지부(125)는 영상 데이터에서 제2 바코드 정보(12), 제3 바코드 정보(13), 제4 바코드 정보(14)를 각각의 객체가 존재할 것으로 추정되는 영역을 추출하고, 추출된 영역으로부터 특징을 나타내는 특징맵을 추출한다.
제1, 2 객체 탐지부(115, 125)는 추출한 특징맵을 기초로 영상에서 제1 바코드 정보(11), 제2 바코드 정보(12), 제3 바코드 정보(13), 제4 바코드 정보(14)에 대한 객체의 존재가 추정되는 적어도 4개의 바코드 객체 영역을 추출한다. 객체 영역을 추출하는 방법은 예를 들어, faster RCNN, SSD(Single Shot MultiBox Detector), YOLO(You Only Look Once) 등이 있을 수 있으며, 본 발명은 YOLO 객체 인식모듈(YOLOv3)을 일례로 하고 있다.
제1, 2 영상 분석부(116, 126)는 제1 바코드 정보(11), 제2 바코드 정보(12), 제3 바코드 정보(13), 제4 바코드 정보(14)의 4개의 바코드 객체의 영상 정보를 영상 처리하도록 영상 분석한다.
제1 외부 인터페이스 모듈(117)은 제1 영상 분석부(116)에서 영상 처리한 제1 바코드 정보(11)의 영상 정보를 바코드 관리 서버(130)로 전송한다.
제2 외부 인터페이스 모듈(127)은 제2 영상 분석부(126)에서 제2 바코드 정보(12), 제3 바코드 정보(13), 제4 바코드 정보(14)의 영상 정보를 바코드 관리 서버(130)로 전송한다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 바코드 관리 서버의 내부 구성을 간략하게 나타낸 블록도이고, 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 물품 바코드 어레이의 일례를 나타낸 도면이다.
본 발명의 실시예에 따른 바코드 관리 서버(130)는 통신부(131), 제어부(132), 바코드 조합부(133), 데이터베이스부(134), 바코드 생성부(135) 및 인공 신경망 엔진부(136)를 포함한다.
통신부(131)는 제1 바코드 스캔 장치(110)와 제2 바코드 스캔 장치(120)와 데이터 송수신을 수행하고, 이를 위해 제1, 2 외부 인터페이스 모듈(117, 127)과 호환 가능한 통신 프로토콜이 포함된다.
통신부(131)는 제1 바코드 정보(11), 제2 바코드 정보(12), 제3 바코드 정보(13), 제4 바코드 정보(14)의 각 영상 정보를 수신할 수 있다.
제어부(132)는 제1 바코드 정보(11), 제2 바코드 정보(12), 제3 바코드 정보(13), 제4 바코드 정보(14)의 각 영상 정보를 분석하고, 바코드 생성부(135)에서 생성된 바코드 패턴을 기반으로 바코드 정보(11, 12, 13, 14)의 처음, 중간 및 마지막에 특정 패턴(예를 들어, 10101의 패턴)에 상응한 이미지가 포함되어 있는지 판단한다.
제어부(132)는 제1 바코드 정보(11)의 바코드 객체 영역에 대한 바코드의 처음, 중간 및 마지막에 특정 패턴(송장 정보)에 대응하는 이미지가 포함되어 있다고 판단되면, 제1 바코드 정보(11)가 미리 설정된 송장 정보 데이터를 가지는 것으로 인식한다.
제어부(132)는 제2 바코드 정보(12)의 바코드 객체 영역에 대한 바코드의 처음, 중간 및 마지막에 특정 패턴(제품 정보)에 대응하는 이미지가 포함되어 있다고 판단되면, 제2 바코드 정보(12)가 미리 설정된 제품 정보 데이터를 가지는 것으로 인식한다.
제어부(132)는 제3 바코드 정보(13)의 바코드 객체 영역에 대한 바코드의 처음, 중간 및 마지막에 특정 패턴(제품 개수)에 대응하는 이미지가 포함되어 있다고 판단되면, 제3 바코드 정보(13)가 미리 설정된 제품 개수 데이터를 가지는 것으로 인식한다.
제어부(132)는 제4 바코드 정보(14)의 바코드 객체 영역에 대한 바코드의 처음, 중간 및 마지막에 특정 패턴(공급자 코드)에 대응하는 이미지가 포함되어 있다고 판단되면, 제4 바코드 정보(14)가 미리 설정된 공급자 코드 데이터를 가지는 것으로 인식한다.
제어부(132)는 통신부(131)를 통해 송장 정보 데이터, 제품 정보 데이터, 제품 개수 데이터, 공급자 코드 데이터를 수신하여 데이터베이스부(134)에 저장한다.
바코드 조합부(133)는 제1 바코드 정보(11), 제2 바코드 정보(12), 제3 바코드 정보(13), 제4 바코드 정보(14)를 조합하여 하나의 물품 바코드 어레이(16)를 생성한다.
바코드 조합부(133)는 제1 바코드 정보(11), 제2 바코드 정보(12), 제3 바코드 정보(13), 제4 바코드 정보(14)를 조합할 때, 기설정된 바코드 조합 규칙에 따라 바코드 정보를 조합한다.
여기서, 기설정된 바코드 조합 규칙은 송장 정보를 나타내는 제1 바코드 정보(11), 제품 정보를 나타내는 제2 바코드 정보(12), 제품 개수를 나타내는 제3 바코드 정보(13), 공급자 정보를 나타내는 제4 바코드 정보(14)의 순서로 조합되는 규칙이다. 바코드 조합부(133)는 바코드 조합 규칙을 자유롭게 변경할 수 있다.
바코드 조합부(133)는 제1 바코드 정보(11), 제2 바코드 정보(12), 제3 바코드 정보(13), 제4 바코드 정보(14)를 조합한 후, 앞단에 제1 분류 코드를 나타내는 헤더 정보(15)를 추가하여 하나의 물품 바코드 어레이(16)를 생성하고, 제1 분류 코드를 이용하여 물품 바코드 어레이(16)를 분류할 수 있다.
바코드 조합부(133)는 물품마다 바코드 정보의 조합을 다르게 구성하여 물품 바코드 어레이(16)를 커스터마이징(Customizing)할 수 있다.
바코드 생성부(135)는 제1 바코드 정보(11), 제2 바코드 정보(12), 제3 바코드 정보(13), 제4 바코드 정보(14)의 앞단에 제2 분류 코드를 나타내는 헤더 정보를 추가하여 제2 분류 코드를 바코드 분류 시 이용할 수 있다.
제1 분류 코드와 제2 분류 코드는 기설정되어 있으며, 바코드를 빠른 시간에 정렬(Sorting)하여 데이터베이스화 하는데 사용될 수 있다.
바코드 생성부(135)는 굵기가 다른 수직 막대들의 조합으로 바코드를 생성할 수 있다. 바코드 생성부(135)는 송장 정보, 제품 정보, 제품 개수, 공급자 정보 등 다양한 정보를 바코드 정보로 생성할 수 있으며, 새로운 정보를 바코드 정보로 생성할 수 있다.
각 물품마다 나타내고자 하는 특징이 다르며, 이를 위하여 바코드 생성부(135)는 해당 물품의 특성에 맞게 바코드 정보를 생성할 수 있으며, 어떤 제품인지, 유효기간, 유통기간, 사용기간 등 다양한 상세 정보를 바코드 정보로 구성할 수 있다. 예를 들어, 렌즈의 경우, 각 렌즈마다 도수가 다르고, 유효기간도 달라서 각 물품마다 특성을 반영한 바코드 정보와, 물품 바코드 어레이를 구성할 수 있다.
인공 신경망 엔진부(136)는 인공 신경 처리망(139)을 학습시키는 학습부(138)를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 인공 신경망 엔진부(136)는 학습부(138) 및 인공 신경 처리망(139)을 포함한다.
인공 신경망 엔진부(136)는 입력으로 복수의 바코드 정보를 입력하고, 출력으로 물품 상세 정보를 나타내는 물품 바코드 어레이를 출력할 수 있다.
데이터베이스부(134)는 송장 정보 데이터, 제품 정보 데이터, 제품 개수 데이터, 공급자 코드 데이터를 저장하고, 기설정된 바코드 조합 규칙, 물품 바코드 어레이 정보를 학습 데이터로 저장하고 있다.
학습부(138)는 데이터베이스부(134)에 저장된 학습 데이터를 이용하여 인공 신경 처리망(139)을 통해 학습시킬 수 있다.
학습부(138)는 학습 데이터로부터 특징점을 검출할 수 있으며, 검출한 특징점의 학습 결과에 기초하여 인공 신경 처리망(139)에 적용되는 연결 가중치를 조정할 수 있다.
학습부(138)는 신경망의 출력층에서 생성된 출력값과 학습 데이터에 대한 원하는 기대 값을 비교하여 오류를 계산하고, 오류를 줄이는 방향으로 신경망의 인식 모델에 적용되는 연결 가중치를 조정할 수 있다.
학습부(138)는 입력층, 히든층 및 출력층으로 구성되어 복수의 바코드 정보에 대응하는 물품 상세 정보를 나타내는 물품 바코드 어레이 정보를 출력층으로 출력되도록 인공 신경 처리망(139)을 학습시킬 수 있다.
학습부(138)는 제어부(132)로부터 수신한 학습 데이터인 복수의 바코드 정보에서 특징점을 검출하고, 특징점을 이용하여 인공 신경 처리망(139)을 학습시킬 수 있다.
학습부(138)는 복수의 바코드 정보에서 특징점을 검출하고, 특징점을 이용하여 인공 신경 처리망(139)을 학습시킬 수 있다.
다시 말해, 학습부(138)는 복수의 바코드 정보로부터 특징 벡터들을 검출하고, 검출된 특징 벡터들을 이용하여 인공 신경 처리망(139)을 학습시킬 수 있다.
학습부(138)는 인공 신경 처리망(139)을 학습시켜 인공 신경 처리망(139)의 가중치가 조절되어 학습이 완료되면, 인공 신경 처리망(139)이 인공 신경망 엔진부(136)가 될 수 있다.
학습부(138)는 제어부(132)로부터 복수의 바코드 정보로 이루어진 훈련 세트(Train Set)를 인공 신경 처리망(139)의 학습을 수행하고, 유형별 딥러닝 특징값을 이용하여 복수의 바코드 정보에 대응하는 물품 바코드 어레이를 학습한다.
학습부(138)는 유형별 딥러닝 특징값을 이용하여 복수의 바코드 정보에 대응하는 물품 상세 정보를 나타내는 물품 바코드 어레이를 인공 신경 처리망(139)에서 학습한다.
학습부(138)는 복수의 바코드 정보로 이루어진 훈련 세트(Train Set)를 입력 벡터가 되며, 입력층, 은닉층, 출력층을 통과하면, 복수의 바코드 정보에 대응하는 물품 상세 정보를 나타내는 물품 바코드 어레이 정보를 출력 벡터로 생성하도록 지도 학습을 통해 학습된다.
학습부(138)는 데이터베이스부(134)에 저장된 학습 데이터를 인공 신경 처리망(139)에 입력시켜 정답 데이터가 출력될 수 있게, 즉 손실 함수가 최소값이 되게 인공 신경 처리망(139)의 연결 가중치를 조절하는 역할을 수행하며, 이를 통해 생성된 것이 학습이 완료된 인공 신경 처리망(139)이 된다.
학습부(138)는 업데이트된 연결 가중치를 가지는 인공 신경 처리망(139)에 학습 데이터, 테스트 데이터 또는 학습에 사용되지 않은 새 데이터가 입력되면, 입력층 - 은닉층 - 폴링 커넥티드 레이어부 - 출력층을 통해 출력된 결과를 획득하여 응답 데이터로 출력할 수 있다.
학습부(138)는 입력된 복수의 바코드 정보에 대응하는 물품 상세 정보를 나타내는 물품 바코드 어레이 정보의 예측 결과 여부를 기반으로 최적화를 통해 딥러닝 기반 인식 모델을 생성한다.
학습이 완료된 인공 신경 처리망(139)은 딥러닝 기반 인식 모델을 이용하여 입력된 복수의 바코드 정보에 대응하는 물품 상세 정보를 나타내는 물품 바코드 어레이 정보를 예측할 수 있다.
인공 신경 처리망(139)은 학습부(138)로부터 신경망의 인식 모델을 생성하고, 학습부(138)로부터 복수의 바코드 정보를 수신하며, 신경망의 인식 모델을 이용하여 수신한 복수의 바코드 정보에 대응하는 물품 바코드 어레이 정보를 예측한다.
인공 신경 처리망(139)은 수신한 복수의 바코드 정보를 양자화하여 특징점들을 추출하고, 추출된 특징점들을 학습부(138)에서 학습된 학습 데이터의 특징 벡터들과 비교하여 복수의 바코드 정보에 대응하는 물품 바코드 어레이 정보를 제어부(132)로 전송한다.
인공 신경 처리망(139)은 테스트 데이터인 복수의 바코드 정보를 딥러닝 기반 인식 모델을 이용하여 응답 데이터의 결과값(물품 바코드 어레이 정보 결과)으로 출력한다.
인공 신경 처리망(139)은 복수의 바코드 정보에 대응하여 물품 상세 정보를 나타내는 물품 바코드 어레이 정보의 결과 여부를 판단한다.
인공 신경 처리망(139)은 테스트 데이터인 복수의 바코드 정보를 딥러닝 기반 인식 모델을 이용하여 물품 바코드 어레이 정보를 출력한다.
도 5는 본 발명의 제2 실시예에 따른 다중 바코드를 이용한 물품 관리 시스템의 구성을 나타낸 도면이고, 도 6은 본 발명의 제2 실시예에 따른 사용자 단말기의 내부 구성을 간략하게 나타낸 블록도이다.
본 발명의 제2 실시예에 따른 다중 바코드를 이용한 물품 관리 시스템(100)은 물품 박스(10)의 제1 면과 제2 면에 각각 물품과 관련된 정보를 나타내는 하나 이상의 바코드를 인쇄하고, 사용자 단말기(140)를 이용하여 각각의 바코드 정보를 스캔하고, 사용자 단말기(140)로부터 스캔한 바코드 정보를 송신받아 바코드 정보를 분석, 가공하는 바코드 관리 서버(130)를 포함한다.
본 발명의 제2 실시예에 따른 사용자 단말기(140)는 이미지 센서부(141), 신호 변환부(142), 이미지 처리부(143), 객체 탐지부(144), 제어모듈(145), 영상 정합부(146), 영상 저장부(147) 및 통신모듈(148)을 포함한다.
이미지 센서부(141)는 제1 바코드 정보(11), 제2 바코드 정보(12), 제3 바코드 정보(13), 제4 바코드 정보(14)를 스캔하고, 스캔에 따른 복수의 영상 신호를 생성한다.
신호 변환부(142)는 이미지 센서부(141)에 의해 제공되는 아날로그 타입의 이미지 신호를 처리하고, 그 처리 결과로 디지털 타입의 이미지 신호를 출력한다. 예컨대, 디지털 타입의 신호는 색 신호 (R, G, B), 휘도 및 명암 신호 등을 포함할 수 있다.
신호 변환부(142)는 이미지 센서부(141)가 바코드 스캔 시에 요구되는 다양한 설정 값을 제공할 수 있다. 신호 변환부(142)는 이미지 센서부(141)로부터 유효한 이미지 신호를 얻을 수 있도록 이미지 센서부(141)의 동작을 위한 값들을 제어할 수도 있다
이미지 처리부(141)는 신호 변환부(142)에 의해 생성된 영상 데이터를 미리 설정된 배율로 확대 처리한 후, 선명도 하락 현상을 후처리를 통해 선명한 영상 데이터로 변환한다.
이미지 처리부(141)는 미리 설정된 임계값을 이용하여 이미지 선명화 처리를 수행한다.
이미지 처리부(114, 124)는 임계값에 의한 필터링 방식의 이미지 선명화 처리를 위해 임계값 이상인 출력 신호 크기를 가지는 픽셀인 경우 출력 신호 크기를 최대값으로 변경 적용하고, 임계값 미만인 출력 신호 크기를 가지는 픽셀인 경우 출력 신호 크기를 최소값(예를 들어, 0)으로 변경 적용한다. 이러한 이미지 선명화 처리에 의해, 희미한 경계 부분을 중심으로 배경색에 가까운 부분과 바코드색에 가까운 부분의 차이가 명확해질 수 있다.
객체 탐지부(144)는 객체 분류를 위해 Softmax가 아닌 다양한 독립 로지스틱을 사용하고, 컨볼루션 레이어를 이용하여 특징 학습이 수행한다.
객체 탐지부(144)는 복수의 컨볼루션 레이어와 스킵 연결로 구성되어 3개의 개별 규모에서 특징을 감지하고, 컨볼루션 레이어에 의해 특징맵을 다운 샘플링하고, 불변 크기 특징을 전송하기 위해 실행된다.
객체 탐지부(144)는 영상 데이터에서 제1 바코드 정보(11), 제2 바코드 정보(12), 제3 바코드 정보(13), 제4 바코드 정보(14)를 각각의 객체가 존재할 것으로 추정되는 영역을 추출하고, 추출된 영역으로부터 특징을 나타내는 특징맵을 추출한다.
객체 탐지부(144)는 추출한 특징맵을 기초로 영상에서 제1 바코드 정보(11), 제2 바코드 정보(12), 제3 바코드 정보(13), 제4 바코드 정보(14)에 대한 객체의 존재가 추정되는 적어도 4개의 바코드 객체 영역을 추출한다. 객체 영역을 추출하는 방법은 예를 들어, faster RCNN, SSD(Single Shot MultiBox Detector), YOLO(You Only Look Once) 등이 있을 수 있으며, 본 발명은 YOLO 객체 인식모듈(YOLOv3)을 일례로 하고 있다.
영상 정합부(146)는 제1 바코드 정보(11), 제2 바코드 정보(12), 제3 바코드 정보(13), 제4 바코드 정보(14)의 4개의 바코드 객체 영역을 영상 처리하도록 영상 분석한다.
제어모듈(145)은 영상 정합부(146)에서 영상 처리된 4개의 바코드 객체의 영상 정보를 영상 저장부(147)에 저장한다.
제어모듈(145)은 영상 저장부(147)에 저장된 제1 바코드 정보(11), 제2 바코드 정보(12), 제3 바코드 정보(13), 제4 바코드 정보(14)의 바코드 객체의 영상 정보를 통신모듈(148)을 통해 바코드 관리 서버(130)로 전송한다.
바코드 관리 서버(130)는 도 3에 나와 있으므로 상세한 설명을 생략한다.
도 7은 본 발명의 제3 실시예에 따른 다중 바코드를 이용한 물품 관리 시스템의 구성을 나타낸 도면이다.
본 발명의 제3 실시예에 따른 다중 바코드를 이용한 물품 관리 시스템(100)은 물품 박스(10)의 제1 면과 제2 면에 각각 물품과 관련된 정보를 나타내는 하나 이상의 바코드를 인쇄하고, 일면을 바라보는 방향에 제1 바코드 스캔 장치(110)를 설치하고, 물품 박스(10)의 하부면에 회전부재(152)가 결합되고, 회전부재(152)의 하부에 기어봉(153)과 제1 베벨기어(154)를 결합하고, 제1 베벨기어(154)를 직각으로 제2 베벨기어(155)가 기어 결합되며, 제2 베벨기어(155)에 회전축(156)과 이에 구동모터(157)를 결합한다.
제어장치(미도시)는 구동모터(157)에 전기적으로 연결되어 구동모터의 동작에 따라 제2 베벨기어(155)에 회전축(156), 제1 베벨기어(154)를 회전시키고, 이에 따라 기어봉(153)과 회전부재(152)를 회전시켜 물품 박스(10)의 제1 면과 제2 면을 제1 바코드 스캔 장치(110)로 향하게 한다.
다중 바코드를 이용한 물품 관리 시스템(100)은 제1 바코드 스캔 장치(110)로부터 스캔한 바코드 정보를 송신받아 바코드 정보를 분석, 가공하는 바코드 관리 서버(130)를 포함한다.
제1 바코드 스캔 장치(110)와 바코드 관리 서버(130)는 도 2와 도 3에 나와 있으므로 상세한 설명을 생략한다.
본 명세서의 실시예에 따른 동작은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 프로그램 또는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의해 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산 방식으로 컴퓨터로 읽을 수 있는 프로그램 또는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
실시예가 소프트웨어로 구현될 때, 상술한 기법은 상술한 기능을 수행하는 모듈(과정, 기능 등)로 구현될 수 있다. 모듈은 메모리에 저장되고, 프로세서에 의해 실행될 수 있다. 메모리는 프로세서 내부 또는 외부에 있을 수 있고, 잘 알려진 다양한 수단으로 프로세서와 연결될 수 있다.
또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 롬(rom), 램(ram), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같이 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치를 포함할 수 있다. 프로그램 명령은 컴파일러(compiler)에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터(interpreter) 등을 사용해서 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다.
본 발명의 일부 측면들은 장치의 문맥에서 설명되었으나, 그것은 상응하는 방법에 따른 설명 또한 나타낼 수 있고, 여기서 블록 또는 장치는 방법 단계 또는 방법 단계의 특징에 상응한다. 유사하게, 방법의 문맥에서 설명된 측면들은 또한 상응하는 블록 또는 아이템 또는 상응하는 장치의 특징으로 나타낼 수 있다. 방법 단계들의 몇몇 또는 전부는 예를 들어, 마이크로프로세서, 프로그램 가능한 컴퓨터 또는 전자 회로와 같은 하드웨어 장치에 의해(또는 이용하여) 수행될 수 있다. 몇몇의 실시예에서, 가장 중요한 방법 단계들의 하나 이상은 이와 같은 장치에 의해 수행될 수 있다.
실시예들에서, 프로그램 가능한 로직 장치(예를 들어, 필드 프로그래머블 게이트 어레이)가 여기서 설명된 방법들의 기능의 일부 또는 전부를 수행하기 위해 사용될 수 있다. 실시예들에서, 필드 프로그래머블 게이트 어레이는 여기서 설명된 방법들 중 하나를 수행하기 위한 마이크로프로세서와 함께 작동할 수 있다. 일반적으로, 방법들은 어떤 하드웨어 장치에 의해 수행되는 것이 바람직하다.
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: 물품 관리 시스템
110: 제1 바코드 스캔 장치
120: 제2 바코드 스캔 장치
130: 바코드 관리 서버
140: 사용자 단말기

Claims (5)

  1. 물품이 포장된 물품 박스의 외주면의 제1 면과 제2 면에 각각 물품과 관련된 정보를 나타내는 하나 이상의 바코드를 인쇄된 물품이 포장된 물품 박스;
    상기 제1 면을 바라보는 방향에 설치되어 상기 제1 면에 인쇄된 하나 이상의 제1 바코드 정보를 스캔하는 제1 바코드 스캔 장치;
    상기 제2 면을 바라보는 방향에 설치되어 상기 제2 면에 인쇄된 하나 이상의 제2 바코드 정보를 스캔하는 제2 바코드 스캔 장치; 및
    상기 제1 바코드 스캔 장치로부터 상기 스캔한 하나 이상의 제1 바코드 정보를 수신하고, 상기 제2 바코드 스캔 장치로부터 상기 스캔한 하나 이상의 제2 바코드 정보를 수신하고, 상기 하나 이상의 제1 바코드 정보와 상기 하나 이상의 제2 바코드 정보를 조합하여 하나의 물품 바코드 어레이를 생성하고, 이를 통해 상기 물품 박스의 내부에 내장된 물품의 상세 정보를 파악하는 바코드 관리 서버를 포함하고,
    상기 바코드 관리 서버는 상기 하나 이상의 제1 바코드 정보와 상기 하나 이상의 제2 바코드 정보를 조합할 때, 기설정된 바코드 조합 규칙에 따라 바코드 정보의 조합을 수행하는 바코드 조합부를 더 포함하고,
    상기 바코드 조합부는 상기 물품마다 상기 바코드 정보의 조합을 다르게 구성하여 상기 물품 바코드 어레이를 커스터마이징(Customizing)하는,
    다중 바코드를 이용한 물품 관리 시스템.
  2. 삭제
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 바코드 조합부는 상기 하나 이상의 제1 바코드 정보와 상기 하나 이상의 제2 바코드 정보를 조합한 후, 앞단에 제1 분류 코드를 나타내는 헤더 정보를 추가하여 상기 하나의 물품 바코드 어레이를 생성하고, 상기 제1 분류 코드를 이용하여 상기 물품 바코드 어레이를 분류하는 다중 바코드를 이용한 물품 관리 시스템.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 바코드 관리 서버는 상기 각각의 제1 바코드 정보와 상기 각각의 제2 바코드 정보의 앞단에 제2 분류 코드를 나타내는 헤더 정보를 추가하여 상기 제2 분류 코드를 바코드 분류 시 이용하는 바코드 생성부를 더 포함하는 다중 바코드를 이용한 물품 관리 시스템.
  5. 삭제
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