KR102498700B1 - Ai 기반의 원거리 물품 배송 드라이버 맞춤형 픽업 공유배송 시스템 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 비(非)전문 배송기사에 의한 상품 픽업 및 배송 서비스를 제공하는 배송 플랫폼 관리서버를 포함하는, AI 기반의 원거리 물품 배송 드라이버 맞춤형 픽업 공유배송 시스템에 관한 것이다.
Description
본 발명은 AI 기반의 원거리 물품 배송 드라이버 맞춤형 픽업 공유배송 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 택배 배송 전문 드라이버 중심의 배송서비스를 탈피하여, 일반인 누구나 드라이버 이동 동선에 부합할 경우 위치 기반으로 실시간 물품 배송 소비자와 매칭을 통해 배송서비스를 실현함으로써, 배송시간 단축, 배송비용 절감, 배송서비스의 질적 개선을 특징으로 하는 AI 기반의 원거리 물품 배송 드라이버 맞춤형 픽업 공유배송 시스템에 관한 것이다.
온라인 유통시장의 급성장과, 코로나 19로 인한 전통적인 오프라인 유통시장의 패러다임 전환되어, 소비시장의 언텍트화 및 이로 인한 온라인/배송서비스 산업의 성장이 가속화되고 있다.
즉, 온라인 쇼핑몰, 전자상거래 (커머스), 플랫폼 간 경계 파괴(빅블러) 가속화, 유통/배송 플랫폼 빅뱅, 공유 배송서비스 중요성이 부각되고 있다.
이러한 배송서비스의 시장확대와 함께 경쟁 가속화로, 배송서비스의 질적 저하, 드라이버 근무 환경 열악, 이로 인한 사회적 문제를 해결할 정부 차원의 가이드와 개선책이 필요하다.
구체적으로는, 시장 성장에 대응하고, 사회적 문제를 해결할 정책적 수단의 보완이 필요하며, 소상공인 지원, 중소기업 지원 차원의 배송공유서비스의 질적 개선과 투명한 시장 활성화를 위한 정책적 지원이 시급한 실정이다.
또한, 대기업 중심에서 스타트업, 중소기업 육성 차원의 정부 지원사업의 확대로 인해 현재 배송서비스의 직면한 과제를 해결할 수 있는 배송서비스 플랫폼 지원 강화 필요한 실정이다.
한편, 전술한 배경 기술은 발명자가 본 발명의 도출을 위해 보유하고 있었거나, 본 발명의 도출 과정에서 습득한 기술 정보로서, 반드시 본 발명의 출원 전에 일반 공중에게 공개된 공지기술이라 할 수는 없다.
본 발명의 일측면은 택배 배송 전문 드라이버 중심의 배송서비스를 탈피하여, 일반인 누구나 드라이버 이동 동선에 부합할 경우 위치 기반으로 실시간 물품 배송 소비자와 매칭을 통해 배송서비스를 실현함으로써, 배송시간 단축, 배송비용 절감, 배송서비스의 질적 개선을 이루어낼 수 있는 AI 기반의 원거리 물품 배송 드라이버 맞춤형 픽업 공유배송 시스템을 제공한다.
본 발명의 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 AI 기반의 원거리 물품 배송 드라이버 맞춤형 픽업 공유배송 시스템은, 비(非)전문 배송기사에 의한 상품 픽업 및 배송 서비스를 제공하는 배송 플랫폼 관리서버를 포함한다.
상기 배송 플랫폼 관리서버는,
상품 배송을 희망하는 배송 희망자 단말로부터 위치정보, 예상 이동 경로정보 및 픽업 가능한 상품 정보를 수집하는 데이터 수집부;
서로 다른 배송 희망자 단말로부터 수신된 복수의 픽업 가능한 상품 정보에 기초하여 주문배송이 가능한 상품들을 목록화하여 상기 배송관리서버와 연동되는 웹페이지에 등록하는 웹페이지 관리부;
상기 웹페이지에 등록된 복수의 상품 중 상품 주문을 희망하는 소비자 단말로부터 어느 하나의 상품이 선택되면, 선택된 상품을 배송하기 배송하기 위한 배송 희망자 단말을 선택하는 매칭부; 및
배송 희망자에 의해 배송된 상품이 상기 소비자 단말에 의해 요청된 상품과 동일한지 여부를 판단하는 인증 과정을 수행하고, 인증이 승인된 상품에 대한 결제 과정을 관리하는 인증부;를 포함하며,
상기 매칭부는,
소비자 단말로부터 웹페이지에 등록되지 않은 상품에 대한 주문배송이 요청되면, 배송 희망자 단말별로 수집된 예상 이동 경로정보를 분석하여 상기 소비자 단말로부터 주문배송이 요청된 상품의 픽업 및 배송을 담당할 적어도 하나의 배송 희망자 단말 후보군을 설정하고,
배송 희망자 단말별 평가 정보에 기초하여 배송 희망자 단말 후보군에 포함된 복수의 배송 희망자 단말을 정렬하여 순위가 높은 배송 희망자 단말부터 순차적으로 배송 가능 문의 메시지를 전송하여, 배송 승인 메시지를 전송한 어느 하나의 배송 희망자 단말을 소비자 단말로부터 주문배송이 요청된 상품의 픽업 및 배송을 담당할 단말로 설정하고,
상기 인증부는,
상품의 픽업 시 촬영 가이드 유닛에 거치된 배송 희망자 단말에 의해 촬영된 상품의 이미지 데이터인 제1 이미지 데이터를 수신한 후,
배송 완료 후 소비자 단말로부터 상품이 촬영된 이미지 데이터인 제2 이미지 데이터를 수신하면,
상기 제1 이미지 데이터로부터 제1 상품 객체 영역을 추출하고, 상기 제2 이미지 데이터로부터 제2 상품 객체 영역을 추출하고,
미리 학습된 인공 신경망에 상기 제1 상품 객체 영역을 구성하는 각각의 픽셀값 및 상기 제2 상품 객체 영역을 구성하는 각각의 픽셀값을 입력하여 유사도를 산출하고,
산출된 유사도가 미리 설정된 기준 유사도 이상으로 확인되면, 소비자 단말에 의해 요청된 상품과 배송 희망자에 의해 배송된 상품이 동일 상품인 것으로 판단하여 인증 과정을 완료하고,
산출된 유사도가 상기 기준 유사도 미만으로 확인되면, 상기 배송 희망자 단말로 상품의 재촬영을 요청하는 메시지를 전송하여, 재촬영된 이미지 데이터에 포함된 상품 객체 영역와 상기 제1 상품 객체 영역 간의 유사도를 재산출하는 제인증 과정을 수행하는,
상기 배송 플랫폼 관리서버는,
상기 제1 이미지 데이터를 암호화하는 이미지 유출 방지부를 더 포함하고,
상기 이미지 유출 방지부는,
상기 제1 이미지 데이터에 포함된 배송 희망자 객체 영역 및 상품 객체 영역을 추출하고,
상기 배송 희망자 영역의 무게중심을 추출하여 제1 무게중심으로 설정하고, 상기 상품 객체 영역의 무게중심을 추출하여 제2 무게중심으로 설정하고,
상기 제1 이미지 데이터 상에 상기 제1 무게중심 및 상기 제2 무게중심을 표시하여, 상기 제1 무게중심의 가로 축 픽셀좌표값을 제1 난수로 설정하고, 상기 제1 무게중심의 세로 축 픽셀좌표값을 제2 난수로 설정하고, 상기 제2 무게중심의 가로 축 픽셀좌표값을 제3 난수로 설정하고, 상기 제2 무게중심의 세로 축 픽셀좌표값을 제4 난수로 설정하고,
상기 제1 이미지 데이터를 구성하는 각각의 픽셀을 제4 난수만큼 가로 방향으로 시프트한 후, 제1 난수만큼 세로 방향으로 시프트한 1차 변형 이미지를 생성하고,
상기 1차 변형 이미지를 구성하는 각각의 픽셀을 제2 난수만큼 가로 방향으로 시프트한 후, 제3 난수만큼 세로 방향으로 시프트한 2차 변형 이미지를 생성하여, 생성된 2차 변형 이미지를 상기 배송 희망자 단말로 전송한 후,
상품 배송이 완료된 것으로 확인되면 픽셀값의 좌표 변화가 누적 저장된 블록 체인 네트워크에 기초하여 상기 2차 변형 이미지를 상기 제1 이미지 데이터로 복원한다.
상기 촬영 가이드 유닛은,
지면에 안착되는 판 형상의 베이스 프레임;
상기 베이스 프레임의 상부면 중심부에 설치되며, 높이 조절이 가능한 기둥 프레임;
전면에 상기 배송 희망자 단말이 고정되는 고정 프레임;
상기 고정 프레임의 후면에 설치되는 반구 형상의 회동 프레임; 및
상기 회동 프레임의 형상에 대응되는 오목면이 형성되어 상기 회동 프레임이 내측에 수용되는 가이드 프레임을 포함하고,
상기 회동 프레임은,
볼록면의 표면을 따라 소정 간격마다 형성된 설치 홈;
상기 설치 홈의 내부에 설치되는 실린더; 및
상기 실린더의 상부에 형성되는 전자석 부재의 돌출부;를 포함하고,
상기 가이드 프레임은,
상기 회동 프레임이 수용되는 내측면에 소정 간격마다 삽입 홈이 형성되되, 상기 삽입 홈의 내측면은 금속 재질로 형성되고,
상기 촬영 가이드 유닛은,
상기 배송 희망자 단말의 촬영 각도를 조절하기 위해 상기 회동 프레임이 소정 방향으로 회전되는 과정에서, 상기 돌출부가 상기 삽입 홈이 형성되지 않은 위치에 형성되면 상기 실린더가 수축되어 상기 돌출부가 상기 설치 홈의 내측에 삽입되어 있다가, 상기 돌출부가 상기 삽입 홈이 형성되지 않은 위치에 형성되면 상기 실린더가 상부 방향으로 확장되어 상기 돌출부가 상기 삽입 홈에 삽입되고,
상기 기둥 프레임에 형성된 제어 버튼을 통해 촬영 각도 고정 신호가 감지되면, 상기 돌출부에 전류를 인가하여 자력에 의해 상기 돌출부가 상기 삽입 홈에 고정되는 것을 특징으로 한다.
상술한 본 발명의 일측면에 따르면, 택배 배송 전문 드라이버 중심의 배송서비스를 탈피하여, 일반인 누구나 드라이버 이동 동선에 부합할 경우 위치 기반으로 실시간 물품 배송 소비자와 매칭을 통해 배송서비스를 실현함으로써, 배송시간 단축, 배송비용 절감, 배송서비스의 질적 개선을 이루어낼 수 있다.
도 1 및 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 AI 기반의 원거리 물품 배송 드라이버 맞춤형 픽업 공유배송 시스템의 개략적인 구성이 도시된 도면이다.
도 3는 도 1에 도시된 배송 플랫폼 관리서버의 구체적인 구성이 도시된 도면이다.
도 4 내지 도 7은 인증부의 구체적인 기능을 설명하기 위한 도면이다.
도 8 내지 도 11은 촬영 가이드 유닛의 구체적인 구성이 도시된 도면이다.
도 3는 도 1에 도시된 배송 플랫폼 관리서버의 구체적인 구성이 도시된 도면이다.
도 4 내지 도 7은 인증부의 구체적인 기능을 설명하기 위한 도면이다.
도 8 내지 도 11은 촬영 가이드 유닛의 구체적인 구성이 도시된 도면이다.
후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예와 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.
이하, 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 AI 기반의 원거리 물품 배송 드라이버 맞춤형 픽업 공유배송 시스템의 개략적인 구성이 도시된 개념도이고, 도 2는 본 발명에 따른 AI 기반의 원거리 물품 배송 드라이버 맞춤형 픽업 공유배송 시스템의 개략적인 기능을 설명하기 위한 개념도이다.
본 발명에 따른 AI 기반의 원거리 물품 배송 드라이버 맞춤형 픽업 공유배송 시스템은 퀵, 택배 배송 전문 드라이버 중심의 배송서비스를 탈피하여, 일반인 누구나 드라이버 이동 동선에 부합할 경우 위치 기반으로 실시간 물품 배송 소비자와 매칭을 통해 배송서비스를 실현함으로써, 배송시간 단축, 배송비용 절감, 배송서비스의 질적 개선을 목적으로 하는 픽업 공유배송서비스 플랫폼의 고도화 기술에 관한 것이다.
구체적으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 AI 기반의 원거리 물품 배송 드라이버 맞춤형 픽업 공유배송 시스템은, 배송 희망자 단말(100), 소비자 단말기(200) 및 배송 플랫폼 관리서버(300)를 포함한다.
배송 희망자 단말(100)는 물품을 소비자로 배송하는 배송 서비스를 제공하는 배송 희망자가 소지한 전자장치로, 외부 기기와 유선 또는 무선으로 통신이 가능하며, 정보의 입출력 및 처리가 가능한 PC, 노트북, 태블릿 PC, 스마트폰 등과 같은 전자기기의 형태일 수 있다.
여기서, 배송 희망자는 상품을 배송하는 업에 종사하는 전문적인 배송기사가 아닌 비(非)전문 배송기사를 의미하며, 상품을 픽업 및 배송하여 소정의 보수를 받고 싶은 누구나 배송 희망자가 될 수 있다. 즉, 일반인은 자신의 개인 스케줄에 따라 특정 장소를 방문하고, 방문한 장소 근처에 픽업 가능한 상품이 존재하면 배송 플랫폼 관리서버(300)로 상품의 픽업 및 배송을 신청함으로써 일반인 누구나 배송 서비스를 제공할 수 있게 된다.
소비자 단말기(200)는 물품을 배송받고자 하는 소비자가 소지한 전자장치로, 외부 기기와 유선 또는 무선으로 통신이 가능하며, 정보의 입출력 및 처리가 가능한 PC, 노트북, 태블릿 PC, 스마트폰 등과 같은 전자기기의 형태일 수 있다.
배송 플랫폼 관리서버(300)는 비(非)전문 배송기사에 의한 상품 픽업 및 배송 서비스를 제공할 수 있도록 배송 희망자 단말(100) 및 소비자 단말기(200)와 통신한다.
도 3은 이러한 배송 플랫폼 관리서버(300)의 구체적인 구성이 도시된 도면이다.
도시된 바와 같이, 배송 플랫폼 관리서버(300)는 데이터 수집부(310), 웹페이지 관리부(320), 매칭부(330) 및 인증부(340)를 포함한다.
데이터 수집부(310)는 상품 배송을 희망하는 배송 희망자 단말로부터 위치정보, 예상 이동 경로정보 및 픽업 가능한 상품 정보를 수집한다.
구체적으로, 데이터 수집부(310)는 소정 시간 간격으로 배송을 희망하는 배송 희망자가 소지한 배송 희망자 단말(100)의 위치정보를 수집한다.
이와 동시에, 데이터 수집부(310)는 배송 희망자 단말(100)로부터 스케줄 정보를 수집하여 배송 희망자가 개인적인 스케줄에 따라 이동하게 될 장소를 추출하고, 추출된 장소에 기초하여 예상 이동 경로정보를 생성할 수 있다.
또한, 데이터 수집부(310)는 배송 희망자 단말(100)에 의해 결정된 픽업 가능한 상품 정보를 수집한다. 예컨대, 배송 희망자는 개인 스케줄 상 특정 지역을 방문하는 경우, 해당 지역의 특산품, 음식 등과 같은 정보를 검색하고, 이 중 자신이 픽업 및 배송이 가능할 것으로 판단되는 상품에 대한 정보를 배송 플랫폼 관리서버(300)로 전송할 수 있다.
웹페이지 관리부(320)는 서로 다른 배송 희망자 단말로부터 수신된 복수의 픽업 가능한 상품 정보에 기초하여 주문배송이 가능한 상품들을 목록화하여 상기 배송 플랫폼 관리서버와 연동되는 웹페이지에 등록한다.
즉, 웹페이지 관리부는 전국 각지에서 수집된, 서로 다른 배송 희망자에 의해 결정된 주문배송이 가능한 상품에 대한 정보들을 목록화하여 배송 플랫폼 관리서버(300)와 연동되는 웹페이지에 개시함으로써, 소비자는 소비자 단말에 설치된 애플리케이션을 통해 웹페이지에 접속하여 주문배송이 가능한 상품에 대한 정보를 손쉽게 제공받을 수 있다.
매칭부(330)는 상기 웹페이지에 등록된 복수의 상품 중 상품 주문을 희망하는 소비자 단말로부터 어느 하나의 상품이 선택되면, 선택된 상품을 배송하기 배송하기 위한 배송 희망자 단말을 매칭하여 상품 정보를 업로드한 배송 희망자에 의해 배송이 이루어질 수 있도록 한다.
만약, 동일 상품에 대해 픽업배송이 가능한 배송 희망자 단말이 다수인 경우, 매칭부는 배송 희망자 단말별 평가 정보에 기초하여 배송 희망자 단말 후보군에 포함된 복수의 배송 희망자 단말을 정렬하여 순위가 높은 배송 희망자 단말부터 순차적으로 배송 가능 문의 메시지를 전송하여, 배송 승인 메시지를 전송한 어느 하나의 배송 희망자 단말을 소비자 단말로부터 주문배송이 요청된 상품의 픽업 및 배송을 담당할 단말로 설정한다.
일 실시예에서, 매칭부(330)는 소비자 단말로부터 웹페이지에 등록되지 않은 상품에 대한 주문배송이 요청되면, 배송 희망자 단말별로 수집된 예상 이동 경로정보를 분석하여 상기 소비자 단말로부터 주문배송이 요청된 상품의 픽업 및 배송을 담당할 적어도 하나의 배송 희망자 단말 후보군을 설정한다.
즉, 매칭부는 소비자 단말로부터 웹페이지에 등록되지 않은 상품에 대한 주문배송이 요청되면, 웹페이지에 등록되지 않은 상품의 픽업 위치를 기준으로 기준 반경(예컨대 10km) 이내에 예상 이동 경로정보의 일부가 포함된 배송 희망자 단말을 추출하여 이를 배송 희망자 단말 후보군으로 설정한다.
상기 매칭부는, 배송 희망자 단말별 평가 정보에 기초하여 배송 희망자 단말 후보군에 포함된 복수의 배송 희망자 단말을 정렬하여 순위가 높은 배송 희망자 단말부터 순차적으로 배송 가능 문의 메시지를 전송하여, 배송 승인 메시지를 전송한 어느 하나의 배송 희망자 단말을 소비자 단말로부터 주문배송이 요청된 상품의 픽업 및 배송을 담당할 단말로 설정한다.
인증부(340)는 배송 희망자에 의해 배송된 상품이 상기 소비자 단말에 의해 요청된 상품과 동일한지 여부를 판단하는 인증 과정을 수행하고, 인증이 승인된 상품에 대한 결제 과정을 관리한다.
본 발명에 따른 AI 기반의 원거리 물품 배송 드라이버 맞춤형 픽업 공유배송 시스템은 상품의 픽업 시 배송 희망자가 배송 희망자 단말을 이용하여 픽업할 상품과 배송 희망자의 얼굴이 포함된 인증 사진을 촬영한 후, 해당 상품을 소비자에게 배송하면 최초 픽업 시 상품과 배송된 상품이 일치하는지 여부를 자동으로 판단함으로써 배송 서비스의 신뢰성을 향상시킬 수 있는 것을 특징으로 한다.
이를 위해, 인증부(340)는 상품의 픽업 시 후술하게 될 촬영 가이드 유닛(500)에 거치된 배송 희망자 단말에 의해 촬영된 상품의 이미지 데이터인 제1 이미지 데이터를 수신한 후, 배송 완료 후 소비자 단말로부터 상품이 촬영된 이미지 데이터인 제2 이미지 데이터를 수신한다.
인증부(340)는 상기 제1 이미지 데이터로부터 제1 상품 객체 영역을 추출하고, 상기 제2 이미지 데이터로부터 제2 상품 객체 영역을 추출한다.
인증부는 미리 학습된 인공 신경망에 상기 제1 상품 객체 영역을 구성하는 각각의 픽셀값 및 상기 제2 상품 객체 영역을 구성하는 각각의 픽셀값을 입력하여 유사도를 산출한다.
여기서, 픽셀값은 밝기값, 명암값, 색심도값 및 색역값 중 어느 하나의 값인 것을 특징으로 하며, 인공 신경망은 입력층, 은닉층 및 출력층으로 구성된 심층 신경망인 것을 특징으로 한다. 이러한 심층 신경망을 이용한 객체 레이블링 및 객체 유사도 판단 기술은 이미 널리 공개된 기술이므로, 구체적인 설명은 생략하기로 한다.
인증부는 산출된 유사도가 미리 설정된 기준 유사도 이상으로 확인되면, 소비자 단말에 의해 요청된 상품과 배송 희망자에 의해 배송된 상품이 동일 상품인 것으로 판단하여 인증 과정을 완료한다.
한편, 인증부는 산출된 유사도가 상기 기준 유사도 미만으로 확인되면, 상기 배송 희망자 단말로 상품의 재촬영을 요청하는 메시지를 전송하여, 재촬영된 이미지 데이터에 포함된 상품 객체 영역와 상기 제1 상품 객체 영역 간의 유사도를 재산출하는 제인증 과정을 수행할 수 있다.
몇몇 다른 실시예에서, 본 발명에 따른 배송 플랫폼 관리서버는, 상기 제1 이미지 데이터를 암호화하는 이미지 유출 방지부를 더 포함할 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 발명에 따른 AI 기반의 원거리 물품 배송 드라이버 맞춤형 픽업 공유배송 시스템은 상품의 픽업 시 배송 희망자가 배송 희망자 단말을 이용하여 픽업할 상품과 배송 희망자의 얼굴이 포함된 인증 사진(제1 이미지 데이터)가 요구되므로, 만약 이러한 이미지 데이터가 외부로 유출되는 경우 이를 악용할 우려가 있기 때문에, 이미지 유출 방지부는 생성된 제1 이미지 데이터를 암호화하여 관리함으로써 악의적인 목적으로 제3자가 이미지를 탈취하더라도 이미지에 포함된 내용을 식별할 수 없도록 한다.
이를 위해, 이미지 유출 방지부는 도 4에 도시된 바와 같이 상기 제1 이미지 데이터에 포함된 배송 희망자 객체 영역 및 상품 객체 영역을 추출한다.
이후, 이미지 유출 방지부는 도 5에 도시된 바와 같이 상기 배송 희망자 영역의 무게중심을 추출하여 제1 무게중심으로 설정하고, 상기 상품 객체 영역의 무게중심을 추출하여 제2 무게중심으로 설정한다.
계속해서, 이미지 유출 방지부는, 상기 제1 이미지 데이터 상에 상기 제1 무게중심 및 상기 제2 무게중심을 표시하여, 상기 제1 무게중심의 가로 축 픽셀좌표값을 제1 난수로 설정하고, 상기 제1 무게중심의 세로 축 픽셀좌표값을 제2 난수로 설정하고, 상기 제2 무게중심의 가로 축 픽셀좌표값을 제3 난수로 설정하고, 상기 제2 무게중심의 세로 축 픽셀좌표값을 제4 난수로 설정한다.
이미지 유출 방지부는, 도 6에 도시된 바와 같이 상기 제1 이미지 데이터를 구성하는 각각의 픽셀을 제4 난수만큼 가로 방향으로 시프트한 후, 제1 난수만큼 세로 방향으로 시프트한 1차 변형 이미지를 생성한다.
마지막으로, 이미지 유출 방지부는, 도 7에 도시된 바와 같이 1차 변형 이미지를 구성하는 각각의 픽셀을 제2 난수만큼 가로 방향으로 시프트한 후, 제3 난수만큼 세로 방향으로 시프트한 2차 변형 이미지를 생성한다.
이미지 유출 방지부는 생성된 2차 변형 이미지를 상기 배송 희망자 단말로 전송한 후, 상품 배송이 완료된 것으로 확인되면 픽셀값의 좌표 변화가 누적 저장된 블록 체인 네트워크에 기초하여 상기 2차 변형 이미지를 상기 제1 이미지 데이터로 복원함으로써 제3자에게 이미지가 유출되는 것을 방지할 수 있다.
즉, 본 발명에 따른 배송 플랫폼 관리서버(300)는 블록체인 네트워크를 통해 픽셀의 좌표 이동(트랜잭션)을 관리함으로써, 픽셀 이동의 위조 및 변조를 방지할 수 있다.
도 8은 촬영 가이드 유닛의 구체적인 구성이 도시된 도면이다.
도시된 바와 같이, 촬영 가이드 유닛은 지면에 안착되는 판 형상의 베이스 프레임(510), 상기 베이스 프레임의 상부면 중심부에 설치되며, 높이 조절이 가능한 기둥 프레임(520), 전면에 상기 배송 희망자 단말이 고정되는 고정 프레임(530), 상기 고정 프레임의 후면에 설치되는 반구 형상의 회동 프레임(540) 및 상기 회동 프레임의 형상에 대응되는 오목면이 형성되어 상기 회동 프레임이 내측에 수용되는 가이드 프레임(550)을 포함한다.
기둥 프레임(520)에는 촬영각도 변경 신호를 생성하기 위한 제1 버튼과, 촬영각도 고정 신호를 생성하기 위한 제2 버튼이 형성될 수 있다.
상기 회동 프레임은, 도 9에 도시된 바와 같이 볼록면의 표면을 따라 소정 간격마다 형성된 설치 홈(541), 상기 설치 홈의 내부에 설치되는 실린더(542) 및 상기 실린더의 상부에 형성되는 전자석 부재의 돌출부(543)를 포함한다.
또한, 상기 가이드 프레임은 상기 회동 프레임이 수용되는 내측면에 소정 간격마다 삽입 홈이 형성되되, 상기 삽입 홈의 내측면은 금속 재질로 형성된다.
실린더(542)는 도 10에 도시된 바와 같이 돌출부(543)의 하단에 형성되는 상부 하우징(5421), 상부 하우징의 하부에 형성되는 하부 하우징(5422) 및 상부 하우징과 하부 하우징을 연결하는 길이 조절 부재(5423)를 포함한다.
길이 조절 부재(5423)의 일측은 상부 하우징(5421)의 내측에 삽입되고, 타측은 하부 하우징(5422)의 내측에 삽입된다.
상부 하우징 및 하부 하우징은 내부에 공간이 형성되며, 형성된 공간에는 탄성신축부재(5424)가 설치된다.
탄성신축부재(5424)는 고무 튜브와 같이 신축성이 있는 재질로 형성되며, 공기가 실린더 내부에 있는 공기가 내부로 유입되거나 탄성신축부재(5424) 내부로 유입된 공기를 실린더 내부로 배출하는 공기 출입공(미도시)가 형성될 수 있다.
이에 따라, 실린더(542)가 전체적으로 수축되면 실린더 내부에 있던 공기가 가압에 의해 공기 출입공을 통해 탄성신축부재(5424) 내부로 유입되어 탄성신축부재(5424)의 부피가 팽창하여 수축에 따른 충격을 흡수하고, 실린더(542)가 전체적으로 확장되면 길이 조절 부재(5423)가 탄성신축부재(5424)를 가압하여 탄성신축부재(5424) 내부에 잔존하고 있던 공기가 공기 출입공을 통해 하우징으로 배출된다.
이러한 촬영 가이드 유닛은, 도 11에 도시된 바와 같이 상기 배송 희망자 단말의 촬영 각도를 조절하기 위해 상기 회동 프레임이 소정 방향으로 회전되는 과정에서, 상기 돌출부가 상기 삽입 홈이 형성되지 않은 위치에 형성되면 상기 실린더가 수축되어 상기 돌출부가 상기 설치 홈의 내측에 삽입되어 있다가(도 11의 (a) 참조), 상기 돌출부가 상기 삽입 홈이 형성되지 않은 위치에 형성되면 상기 실린더가 상부 방향으로 확장되어 상기 돌출부가 상기 삽입 홈에 삽입된다(도 11의 (b) 참조).
이후, 상기 기둥 프레임에 형성된 제2 버튼을 통해 촬영 각도 고정 신호가 감지되면, 상기 돌출부에 전류를 인가하여 자력에 의해 상기 돌출부가 상기 삽입 홈에 고정되는 것을 특징으로 한다. 만약, 촬영 각도를 조절하고 싶은 경우 배송 희망자는 제1 버튼을 누르게 되면 촬영 각도 제어 신호가 생성되고, 촬영 가이드 유닛은 촬영 각도 제어 신호가 감지되면 돌출부에 인가되는 전류를 차단하여 전자석 재질의 돌출부에 의한 자력이 해제되도록 한 후 회동 프레임을 조작하여 고정 프레임에 부착된 배송 희망자 단말의 촬영 각도를 조절할 수 있다.
이와 같은 촬영 가이드 유닛을 이용하게 되면 배송 희망자는 배송 희망 단말기를 이용한 상품의 촬영 시 배송 희망 단말기의 촬영 각도를 자유롭게 조절할 수 있으며, 각도 조절이 완료되면 전자석을 이용하여 설정된 촬영각도가 유지되도록 함으로써 원하는 형태의 이미지를 손쉽게 얻을 수 있게 된다.
이와 같이 본 발명에 따른 AI 기반의 원거리 물품 배송 드라이버 맞춤형 픽업 공유배송 방법은, 서버와 통신하는 단말 장치가, 사용자에게 물품의 운반 경로에 매칭되는 배송기사 정보를 제공하기 위한 물품 운반 중개 방법에 있어서, 상기 단말 장치가, 대상 물품의 운반 경로와 관련된 사용자 입력을 획득하고, 대상 물품의 운반 경로와 관련된 제1 정보를 서버 장치에 전송하는 단계; 상기 단말 장치가, 서버 장치로부터, 제1 정보에 기초하여 선택된 적어도 하나의 배송기사 정보를 포함하는 제2 정보를 수신하는 단계; 및 상기 단말 장치가, 제2 정보에 기초하여, 적어도 하나의 배송기사 정보를 표시하는 단계; 를 포함하되,상기 제1 정보는 대상 물품을 운반할 배송지를 나타내는 배송지 정보, 대상 물품의 수거지를 나타내는 수거지 정보 및 대상 물품에 대해 요청되는 수거 시간을 나타내는 수거 시간 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 상기 미리 저장된 배송기사 데이터베이스는 배송기사의 출발 시간을 나타내는 출발 시간 정보, 배송기사의 출발지를 나타내는 출발지 정보, 배송기사의 이동 예정 장소와 관련된 행선지 정보 및 배송기사의 배송지 도착 예정 시간을 나타내는 도착 시간 정보 중 적어도 하나를 포함하는 배송기사 정보를 적어도 하나 포함할 수 있다.
또한, 상기 적어도 하나의 배송기사 정보를 표시하는 단계는 상기 출발지와 수 거지 사이의 제1 거리 또는 행선지와 배송지 사이의 제2 거리에 기초하여 결정된 우선 순위에 따라 적어도 하나의 배송기사 정보를 표시하는 것을 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 적어도 하나의 배송기사 정보를 표시하는 단계는, 도착 시간 정보에 기초하여 결정된 우선 순위에 따라 적어도 하나의 배송기사 정보를 표시하는 것을 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 제2 정보는 요금 정보를 포함하고, 상기 적어도 하나의 배송기사정보를 표시하는 단계는, 배송기사 정보에 대응되는 요금 정보에 기초하여 결정된 우선 순위에 따라 적어도 하나의 배송기사 정보 및 요금 정보를 표시하는 것을 더 포함할 수 있다.
상기 적어도 하나의 배송기사 정보를 표시하는 단계는, 배송기사의 현재 위치를 고려하여 결정된 우선 순위에 따라 적어도 하나의 배송기사 정보를 표시하는 것을 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 방법은 상기 제2 정보를 수신하고, 상기 표시된 적어도 하나의 배송기사 정보 중 하나를 선택하는 사용자 입력을 획득하고, 선택된 배송기사 정보의 식별 정보인 선택 배송기사 정보를 포함하는 제3 정보를 서버로 전송하는 단계; 를 더 포함할 수 있다.
상기 제2 정보는, 수거지 정보 및 배송지 정보에 기초하여, 수거지와 배송지 사이의 거리에 따라 산출된 예상 요금을 포함하는 요금 정보를 더 포함할 수 있다.
상기 제2 정보는, 출발지 정보 및 행선지 정보에 기초하여, 배송기사의 이동거리에 따른 예상 비용을 고려하여 산출된 예상 요금을 포함할 수 있다.
또는 예를 들어, 일 실시예에 따르면, 상술한 요금 정보는 구체적으로 상기 요금 정보는 거리 가산 요금 및 상기 예상 주유비를 기반으로 산출될 수도 있다.
이 경우, 상기 거리 가산 요금은 상기 제1 거리 및 제1 가중치에 기반한 제1 거리요금 및 상기 제2 거리 및 제2 가중치에 기반한 제2 거리 요금을 합산하여 도출될 수 있고, 상기 제2 가중치는 상기 제1 가중치보다 클 수 있다. 예를 들어, 제2 가중치는 제1 가중치의 2배로 설정될 수 있다. 이를 통해 행선지 및 배송지 간의 거리가 먼 경우, 더 큰 요금이 설정될 수 있다.
또는 예를 들어, 상기 처리부는, 상기 선택 배송기사 정보에 따른 선택 배송기사에 의해 운반이 완료된 경우, 상기 선택 배송기사 정보에 대응되는 상기 배송 희망자 단말로부터 운반 완료 정보를 수신할 수 있고, 상기 운반 완료 정보를 상기 소비자 단말기로 송신할 수 있다. 또한, 상기 소비자 단말기로부터 상기 운반 완료 정보에 대응되는 운반 완료 확인 정보를 수신할 수 있고, 상기 운반 완료 정보를 수신한 완료 시간 정보 및 상기 예상 소요 시간에 따른 예상 운반 완료 시간 정보를 기반으로 요금 감액 정보를 결정할 수 있다. 또한, 상기 요금 감액 정보를 상기 소비자 단말기 및 상기 선택 배송기사 정보에 대응되는 상기 배송 희망자 단말로 송신할 수 있다.
여기서, 상기 요금 감액 정보는 상기 완료 시간 정보 및 상기 예상 운반 완료 시간 정보 간의 차이가 제1 임계치 미만인 경우, 0으로 결정될 수 있고, 상기 완료 시간 정보 및 상기 예상 운반 완료 시간 정보 간의 차이가 상기 제1 임계치 이상이고, 제2 임계치 미만인 경우, 상기 요금 정보의 10%로 결정될 수 있고, 상기 완료 시간 정보 및 상기 예상 운반 완료 시간 정보 간의 차이가 상기 제2 임계치 이상인 경우, 상기 요금 정보의 30%로 결정될 수 있고, 상기 제1 임계치는 상기 예상 소요 시간의 20%로 결정되고, 상기 제2 임계치는 상기 예상 소요 시간의 50%로 결정될 수 있다.
또한 예를 들어, 상기 처리부는, 상기 완료 시간 정보 및 상기 예상 운반 완료 시간 정보 간의 차이가 상기 제2 임계치 이상인 경우, 상기 선택 배송기사 정보에 따른 배송기사에 대하여 패널티 정보를 생성할 수 있고, 상기 패널티 정보를 상기 배송기사 데이터베이스 내의 상기 선택 배송기사 정보에 포함시킬 수 있고, 상기 선택 배송기사 정보에 포함된 패널티 정보의 개수 정보 및 상기 선택 배송기사가 수행한 운반횟수 정보를 기반으로 지연 확률 정보를 도출할 수 있다. 또한, 상기 운반 횟수 정보가 10회 이상이고, 상기 지연 확률 정보가 20%이상인 경우, 상기 선택 배송기사 정보에 지연 확률 높음을 나타내는 정보가 포함될 수 있고, 상기 운반 횟수 정보가 10회 이상이고, 상기 지연 확률 정보가 30%이상인 경우, 상기 선택 배송기사 정보는 미리 설정된 기간 동안 상기 추천 배송기사 정보로 선택되지 않는 선택 금지 배송기사로 설정될 수 있고, 상기 미리 설정된 기간이 도과된 경우, 상기 선택 배송기사 정보의 상기 지연 확률 정보는 -10%가 적용되고, 상기 설정된 선택 금지 배송기사가 해제될 수 있고, 상기 선택 금지 배송기사로 설정되었던 상기 선택 배송기사 정보가 다시 선택 금지 배송기사로 설정되는 경우, 상기 선택 배송기사 정보는 영구적으로 상기 추천 배송기사 정보로 선택되지 않을 수 있다.
또한 예를 들어, 상기 선택 금지 배송기사가 해제된 선택 배송기사 정보에 대응되는 배송기사는 미리 설정된 운반 횟수(예를 들어, 5회)만큼 요금 정보 중 거리 가산 요금 중 제2 거리에 대응되는 제2 가중치가 절반으로 설정될 수 있다. 다만, 설정된 운반 횟수 이후에는 제2 가중치가 다시 원래의 값으로 설정될 수 있다.
또는 예를 들어, 일 실시예에 따르면, 상기 처리부는 상기 선택 배송기사 정보에 따른 선택 배송기사에 의해 운반이 완료된 경우, 상기 통신부를 통하여 상기 선택 배송기사 정보에 대응되는 상기 배송 희망자 단말로부터 운반 완료 정보를 수신하할 수 있고, 상기 운반 완료 정보는 상기 선택 배송기사 정보에 대응되는 상기 배송 희망자 단말에 의해 획득된 상기 선택 배송기사 정보에 대응되는 배송기사의 얼굴 및 상기 물품을 포함하는 제1 이미지 정보 및 상기 배송기사의 얼굴을 포함하지 않고, 상기 물품을 포함하는 제2 이미지 정보를 포함할 수 있다.
더불어, 상기 처리부는 상기 선택 배송기사 정보에 대응되는 상기 배송 희망자 단말로부터 상기 운반 완료 정보를 수신할 때 상기 선택 배송기사 정보에 대응되는 상기 배송 희망자 단말의 현재 위치 정보를 함께 수신할 수 있고, 상기 처리부는 상기 배송기사의 얼굴을 포함하는 상기 제1 이미지 정보 및 상기 배송기사 데이베이스의 상기 배송기사 정보에 포함된 배송기사의 얼굴이 포함된 제3 이미지 정보를 기반으로 상기 선택된 배송기사 정보에 대응되는 상기 배송기사가 상기 물품을 운반하였는지 판단할 수 있다. 예를 들어, 제1 이미지 내의 얼굴 및 제3 이미지 내의 얼굴 간의 일치율이 미리 설정된 얼굴 비교 임계치 이상인 경우 동일한 사람이라 판단할 수 있다.
여기서, 이미지 내의 얼굴 간의 비교는 미리 설정 또는 학습된 얼굴 인식 알고리즘에 의해 수행될 수 있으며, 얼굴 인식 알고리즘은 통상의 기술인 바, 구체적인 설명은 생략하도록 하겠다.
또한, 상기 처리부는 상기 현재 위치 정보 및 상기 배송지 정보를 기반으로 상기 물품이 상기 배송지에 운반되었는지 판단할 수 있고, 상기 처리부는, 상기 선택된 배송기사 정보에 대응되는 상기 배송기사가 상기 물품을 운반하였다고 판단되고, 상기 물품이 상기 배송지에 운반되었다고 판단되는 경우, 상기 제1 이미지 정보를 제외한 상기 운반 완료 정보를 상기 소비자 단말기로 송신하고, 상기 소비자 단말기로부터 상기 운반 완료 정보에 포함된 상기 제2 이미지 정보를 기반으로 제1 운반 완료 확인 정보를 수신할 수 있다.
또는 예를 들어, 상기 처리부는 상기 물품에 대한 QR(quick-reponse) 코드를 생성하고, 상기 QR 코드를 포함하는 제4 이미지 정보를 상기 선택된 배송기사 정보에 대응되는 상기 배송 희망자 단말로 송신할 수 있고, 상기 배송 희망자 단말은 인쇄물을 인쇄할 수 있는 출력 모듈을 탑재할 수 있다. 상기 물품은 상기 배송 희망자 단말에 의해 인쇄된 상기 제4 이미지 정보에 따라 상기 QR 코드를 포함하는 인쇄물이 부착될 수 있다. 즉, 배송 희망자 단말에 대응되는 배송기사는 상기 배송 희망자 단말에 의해 인쇄된 QR 코드를 포함하는 인쇄물을 물품에 부착하여 운반을 수행할 수 있다.
이 경우, 상기 처리부는 상기 물품의 수령인에 대응되는 제3 단말 장치에 의해 상기 QR 코드가 인식되는 경우, 상기 제3 단말 장치로 복수의 상품 상태 후보들을 제공하고, 상기 제3 단말 장치로부터 운반이 완료된 상기 물품의 제5 이미지 정보 및 상기 복수의 상품 상태 후보들 중 선택된 특정 상품 상태 후보에 대한 정보를 포함하는 제2 운반 완료 확인 정보를 수신할 수 있다. 또한, 상기 처리부는 상기 제1 운반 완료 확인 정보 및 상기 제2 운반 완료 확인 정보를 모두 수신한 경우, 상기 운반 완료 정보를 수신한 완료 시간 정보 및 상기 예상 소요 시간에 따른 예상 운반 완료 시간 정보를 기반으로 제1 요금 감액 정보를 결정할 수 있다. 여기서, 제1 요금 감액 정보는 상술한 요금 감액 정보와 동일할 수 있다.
또는 예를 들어, 상기 요금 정보는 상기 선택 배송기사 정보에 따른 배송기사의 차량에 내장된 미터기와 연동된 상기 배송 희망자 단말로부터 상기 통신부를 통하여 획득될 수도 있다.
나아가, 일 실시예에 따르면, 상기 처리부는 상기 제3 단말 장치로부터 수신한 선택된 특정 상품 상태 후보에 대한 정보를 기반으로 제2 요금 감액 정보를 도출할 수 있고, 상기 제2 요금 감액 정보는 상기 복수의 상품 상태 후보들에 대응되는 비율을 기반으로 결정될 수도 있으며, 상기 처리부는 상기 통신부를 통하여 상기 제1 요금 감액 정보 및 상기 제2 요금 감액 정보를 상기 소비자 단말기 및 상기 선택 배송기사 정보에 대응되는 상기 배송 희망자 단말로 송신할 수도 있다.
이와 같은, 본 발명에 따른 AI 기반의 원거리 물품 배송 드라이버 맞춤형 픽업 공유배송 기술을 제공하는 기술은 애플리케이션으로 구현되거나 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.
상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거니와 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD 와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다.
프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상에서는 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
310: 데이터 수집부
320: 웹페이지 관리부
330: 매칭부
340: 인증부
320: 웹페이지 관리부
330: 매칭부
340: 인증부
Claims (3)
- 삭제
- 배송 희망자 단말, 소비자 단말 및 배송 플랫폼 관리서버를 포함하며,
상기 배송 플랫폼 관리서버는,
상품 배송을 희망하는 배송 희망자 단말로부터 위치정보, 예상 이동 경로정보 및 픽업 가능한 상품 정보를 수집하는 데이터 수집부;
서로 다른 배송 희망자 단말로부터 수신된 복수의 픽업 가능한 상품 정보에 기초하여 주문배송이 가능한 상품들을 목록화하여 상기 배송 플랫폼 관리서버와 연동되는 웹페이지에 등록하는 웹페이지 관리부;
상기 웹페이지에 등록된 복수의 상품 중 상품 주문을 희망하는 소비자 단말로부터 어느 하나의 상품이 선택되면, 선택된 상품을 배송하기 위한 배송 희망자 단말을 선택하는 매칭부; 및
배송 희망자에 의해 배송된 상품이 상기 소비자 단말에 의해 요청된 상품과 동일한지 여부를 판단하는 인증 과정을 수행하고, 인증이 승인된 상품에 대한 결제 과정을 관리하는 인증부;를 포함하며,
상기 매칭부는,
소비자 단말로부터 웹페이지에 등록되지 않은 상품에 대한 주문배송이 요청되면, 배송 희망자 단말별로 수집된 예상 이동 경로정보를 분석하여 상기 소비자 단말로부터 주문배송이 요청된 상품의 픽업 및 배송을 담당할 적어도 하나의 배송 희망자 단말 후보군을 설정하고,
배송 희망자 단말별 평가 정보에 기초하여 배송 희망자 단말 후보군에 포함된 복수의 배송 희망자 단말을 정렬하여 순위가 높은 배송 희망자 단말부터 순차적으로 배송 가능 문의 메시지를 전송하여, 배송 승인 메시지를 전송한 어느 하나의 배송 희망자 단말을 소비자 단말로부터 주문배송이 요청된 상품의 픽업 및 배송을 담당할 단말로 설정하고,
상기 인증부는,
상품의 픽업 시 촬영 가이드 유닛에 거치된 배송 희망자 단말에 의해 촬영된 상품의 이미지 데이터인 제1 이미지 데이터를 수신한 후, 배송 완료 후 소비자 단말로부터 상품이 촬영된 이미지 데이터인 제2 이미지 데이터를 수신하면, 상기 제1 이미지 데이터로부터 제1 상품 객체 영역을 추출하고, 상기 제2 이미지 데이터로부터 제2 상품 객체 영역을 추출하고, 미리 학습된 인공 신경망에 상기 제1 상품 객체 영역을 구성하는 각각의 픽셀값 및 상기 제2 상품 객체 영역을 구성하는 각각의 픽셀값을 입력하여 유사도를 산출하고,
산출된 유사도가 미리 설정된 기준 유사도 이상으로 확인되면, 소비자 단말에 의해 요청된 상품과 배송 희망자에 의해 배송된 상품이 동일 상품인 것으로 판단하여 인증 과정을 완료하고,
산출된 유사도가 상기 기준 유사도 미만으로 확인되면, 상기 배송 희망자 단말로 상품의 재촬영을 요청하는 메시지를 전송하여, 재촬영된 이미지 데이터에 포함된 상품 객체 영역와 상기 제1 상품 객체 영역 간의 유사도를 재산출하는 재인증 과정을 수행하고,
상기 배송 플랫폼 관리서버는,
상기 제1 이미지 데이터를 암호화하는 이미지 유출 방지부를 더 포함하고,
상기 이미지 유출 방지부는,
상기 제1 이미지 데이터로부터 배송 희망자가 촬영된 영역인 배송 희망자 객체 영역과, 상품이 촬영된 영역인 상품 객체 영역을 추출하고,
상기 배송 희망자 영역의 무게중심을 추출하여 제1 무게중심으로 설정하고, 상기 상품 객체 영역의 무게중심을 추출하여 제2 무게중심으로 설정하고,
상기 제1 이미지 데이터 상에 상기 제1 무게중심 및 상기 제2 무게중심을 표시하여, 상기 제1 무게중심의 가로 축 픽셀좌표값을 제1 난수로 설정하고, 상기 제1 무게중심의 세로 축 픽셀좌표값을 제2 난수로 설정하고, 상기 제2 무게중심의 가로 축 픽셀좌표값을 제3 난수로 설정하고, 상기 제2 무게중심의 세로 축 픽셀좌표값을 제4 난수로 설정하고,
상기 제1 이미지 데이터를 구성하는 각각의 픽셀을 제4 난수만큼 가로 방향으로 시프트한 후, 제1 난수만큼 세로 방향으로 시프트한 1차 변형 이미지를 생성하고,
상기 1차 변형 이미지를 구성하는 각각의 픽셀을 제2 난수만큼 가로 방향으로 시프트한 후, 제3 난수만큼 세로 방향으로 시프트한 2차 변형 이미지를 생성하여, 생성된 2차 변형 이미지를 상기 배송 희망자 단말로 전송한 후,
상품 배송이 완료된 것으로 확인되면 픽셀값의 좌표 변화가 누적 저장된 블록 체인 네트워크에 기초하여 상기 2차 변형 이미지를 상기 제1 이미지 데이터로 복원하고
상기 촬영 가이드 유닛은,
지면에 안착되는 판 형상의 베이스 프레임;
상기 베이스 프레임의 상부면 중심부에 설치되며, 높이 조절이 가능한 기둥 프레임;
전면에 상기 배송 희망자 단말이 고정되는 고정 프레임;
상기 고정 프레임의 후면에 설치되는 반구 형상의 회동 프레임; 및
상기 회동 프레임의 형상에 대응되는 오목면이 형성되어 상기 회동 프레임이 내측에 수용되는 가이드 프레임을 포함하고,
상기 회동 프레임은,
볼록면의 표면을 따라 소정 간격마다 형성된 설치 홈;
상기 설치 홈의 내부에 설치되는 실린더; 및
상기 실린더의 상부에 형성되는 전자석 부재의 돌출부;를 포함하고,
상기 가이드 프레임은,
상기 회동 프레임이 수용되는 내측면에 소정 간격마다 삽입 홈이 형성되되, 상기 삽입 홈의 내측면은 금속 재질로 형성되고,
상기 실린더는,
상기 돌출부의 하단에 형성되는 상부 하우징;
상기 상부 하우징의 하부에 형성되는 하부 하우징;
일측은 상기 상부 하우징의 내측에 삽입되고, 타측은 상기 하부 하우징의 내측에 삽입어 상기 상부 하우징과 상기 하부 하우징을 연결하는 길이 조절 부재; 및
상기 상부 하우징 및 상기 하부 하우징 내부에 형성된 공간에 설치되는 탄성신축부재를 포함하고,
상기 탄성신축부재는,
상기 상부 하우징 또는 상기 하부 하우징 내부에 있는 공기가 유입되거나 유입된 공기를 상기 상부 하우징 및 상기 하부 하우징 내부로 배출하는 공기 출입공이 형성되는 것을 특징으로 하며,
상기 촬영 가이드 유닛은,
상기 배송 희망자 단말의 촬영 각도를 조절하기 위해 상기 회동 프레임이 소정 방향으로 회전되는 과정에서, 상기 돌출부가 상기 삽입 홈이 형성되지 않은 위치에 형성되면 상기 실린더가 수축되어 상기 돌출부가 상기 설치 홈의 내측에 삽입되어 있다가, 상기 돌출부가 상기 삽입 홈이 형성되지 않은 위치에 형성되면 상기 실린더가 상부 방향으로 확장되어 상기 돌출부가 상기 삽입 홈에 삽입되고,
상기 기둥 프레임에 형성된 제어 버튼을 통해 촬영 각도 고정 신호가 감지되면, 상기 돌출부에 전류를 인가하여 자력에 의해 상기 돌출부가 상기 삽입 홈에 고정되는 것을 특징으로 하는, AI 기반의 원거리 물품 배송 드라이버 맞춤형 픽업 공유배송 시스템.
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Applications Claiming Priority (2)
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|---|---|---|---|
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|---|---|
| KR102498700B1 true KR102498700B1 (ko) | 2023-02-10 |
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ID=85223626
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020220092130A KR102498700B1 (ko) | 2021-09-28 | 2022-07-26 | Ai 기반의 원거리 물품 배송 드라이버 맞춤형 픽업 공유배송 시스템 |
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|---|---|
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Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR200365083Y1 (ko) * | 2004-07-26 | 2004-10-15 | 주식회사 케이티프리텔 | 충전기가 구비된 카메라폰용 삼각대 |
| KR100900340B1 (ko) | 2006-10-20 | 2009-06-02 | 홍석표 | 위치추적을 이용한 물류배송시스템 |
| KR101132375B1 (ko) * | 2012-01-11 | 2012-04-03 | 배복만 | 동축케이블 커넥터의 체결구조 |
| KR20170050227A (ko) * | 2015-10-30 | 2017-05-11 | 주식회사 다날 | 사용자 연결형 배송 서비스 제공 시스템 및 방법 |
| KR102306363B1 (ko) * | 2021-03-29 | 2021-09-28 | 이종협 | 물품 운반 중개 방법 및 이를 수행하기 위한 단말 장치 및 서버 장치 |
-
2022
- 2022-07-26 KR KR1020220092130A patent/KR102498700B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR200365083Y1 (ko) * | 2004-07-26 | 2004-10-15 | 주식회사 케이티프리텔 | 충전기가 구비된 카메라폰용 삼각대 |
| KR100900340B1 (ko) | 2006-10-20 | 2009-06-02 | 홍석표 | 위치추적을 이용한 물류배송시스템 |
| KR101132375B1 (ko) * | 2012-01-11 | 2012-04-03 | 배복만 | 동축케이블 커넥터의 체결구조 |
| KR20170050227A (ko) * | 2015-10-30 | 2017-05-11 | 주식회사 다날 | 사용자 연결형 배송 서비스 제공 시스템 및 방법 |
| KR102306363B1 (ko) * | 2021-03-29 | 2021-09-28 | 이종협 | 물품 운반 중개 방법 및 이를 수행하기 위한 단말 장치 및 서버 장치 |
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