KR102598030B1 - 물류 중개 플랫폼 서비스 제공 방법 - Google Patents

물류 중개 플랫폼 서비스 제공 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR102598030B1
KR102598030B1 KR1020230029498A KR20230029498A KR102598030B1 KR 102598030 B1 KR102598030 B1 KR 102598030B1 KR 1020230029498 A KR1020230029498 A KR 1020230029498A KR 20230029498 A KR20230029498 A KR 20230029498A KR 102598030 B1 KR102598030 B1 KR 102598030B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
cargo
borrower
transportation
information
score
Prior art date
Application number
KR1020230029498A
Other languages
English (en)
Inventor
김종순
김형주
Original Assignee
주식회사 모벤티스
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 모벤티스 filed Critical 주식회사 모벤티스
Priority to KR1020230029498A priority Critical patent/KR102598030B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102598030B1 publication Critical patent/KR102598030B1/ko

Links

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
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/08—Logistics, e.g. warehousing, loading or distribution; Inventory or stock management
    • G06Q10/083—Shipping
    • G06Q10/0835—Relationships between shipper or supplier and carriers
    • 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
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

본 발명의 실시예에 따르면, 중개 서버가, 물류 중개 서비스를 제공하기 위한 방법으로서, 화주 단말기로부터, 출발지 정보, 도착지 정보, 화물의 크기를 포함하는 운송 요청 정보를 수신하는 단계; 및 각 차주 단말기로부터 상기 운송 요청 정보에 대한 운송 비용 정보를 수신하고, 상기 운송 정보에 반비례하는 점수를 부여한 후, 점수가 높은 순으로 기 설정된 수의 차주에 대한 정보를 상기 화주 단말기에 제공하는 단계를 포함하는, 물류 중개 서비스 제공 방법이 제공된다.

Description

물류 중개 플랫폼 서비스 제공 방법{METHOD FOR PROVIDING LOGISTICS BROKERAGE PLATFORM SERVICE}
본 발명은 물류 중개 플랫폼 서비스 제공 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 차주 정보 및 물류 창고 정보의 다양한 측면을 활용하여 최적의 물류 배송이 가능해질 수 있도록 하는 중개 플랫폼 서비스 제공 방법에 관한 것이다.
기존의 물류 중개 플랫폼 서비스는 운송 주선사가 화물에 대한 운송을 원하는 화주와 화물에 대한 운송이 가능한 차주를 연결시켜주고, 중개에 대한 수수료를 차감하는 방식이 사용된다.
하지만, 기존의 방식은 중개 플랫폼을 이용한다고 할지라도, 화주의 경우, 운송하고자 하는 화물의 크기, 종류, 중량 및 운송 조건 등에 적합한 운송 차량을 가진 차주를 찾지 못할 가능성이 높다. 또한, 차주의 경우에는 중간 단계로 인하여 차주의 노동 대비 적은 임금을 받고, 심지어 정산을 받지 못하여 미수금 문제가 발생하기도 하였다.
따라서, 화주와 차주가 직거래하면서도, 화물에 적합한 차주를 매칭시키고, 차주의 동선을 최적화하여 화주와 차주의 불편을 해소시킬 수 있는 물류 중개 플랫폼 서비스의 개발이 요구된다.
[선행기술문헌]
[특허문헌]
한국등록특허 제10-2314598호 (2021.10.20. 공고)
본 발명의 목적은 상술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것이다.
본 발명의 목적은 현재 운송 대상 화물의 특성 및 상황에 맞는 최적 차주가 추출되어 후보군으로서 화주에게 제공할 수 있도록 하는 것이다.
본 발명의 목적은 현재 운송 특성에 맞는 최적 물류 센터에 대한 후보가 추출되어 화주에게 제공될 수 있도록 하는 것이다.
본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따르면, 중개 서버가, 물류 중개 서비스를 제공하기 위한 방법으로서, 화주 단말기로부터, 출발지 정보, 도착지 정보, 화물의 크기를 포함하는 운송 요청 정보를 수신하는 단계; 및 각 차주 단말기로부터 상기 운송 요청 정보에 대한 운송 비용 정보를 수신하고, 상기 운송 정보에 반비례하는 점수를 부여한 후, 점수가 높은 순으로 기 설정된 수의 차주에 대한 정보를 상기 화주 단말기에 제공하는 단계를 포함하는, 물류 중개 서비스 제공 방법이 제공된다.
상기 점수는, 각 차주의 운송 수단에 있어서 화물 수용 가능 공간 크기와 상기 화물의 크기의 유사도에 비례하고, 상기 출발지 정보와 차주 단말기 간의 거리 정보에 반비례하는 점수가 합산될 수 있다.
상기 물류 중개 서비스 제공 방법은, 운송 필요 거리가 임계 거리를 초과하는 경우, 각 물류 센터에 대해 점수를 매기되, 상기 출발지로부터 각 물류 센터를 도착지로 하였을 때 운송 가능한 각 차주에 대해 부여된 상기 점수 중 상위 N명(N은 자연수)의 점수 평균값과, 각 물류 센터를 출발지로 하고, 화물의 최종 도착지를 도착지 정보로 하였을 때 운송 가능한 각 차주에 대해 부여된 상기 점수 중 상위 M명(M은 자연수)의 점수의 평균값을 합산한 값이 높은 순서로 기 설정된 수의 물류 센터에 대한 정보를 상기 화주 단말기에 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 현재 운송 대상 화물의 특성 및 상황에 맞는 최적 차주가 추출되어 후보군으로서 화주에게 제공할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 현재 운송 특성에 맞는 최적 물류 센터에 대한 후보가 추출되어 화주에게 제공될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 물류 중개 플랫폼 서비스 제공 시스템의 구성을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 중개 서버(300)의 세부 동작 및 구성을 설명하기 위한 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 실시예에 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.
이하에서는, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 하기 위하여, 본 발명의 바람직한 실시예들에 관하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 물류 중개 플랫폼 서비스 제공 시스템의 구성을 나타내는 도면이다.
도 1을 참조하면, 일 실시예에 따른 시스템은, 화주 단말기(100), 차주 단말기(200), 중개 서버(300)를 포함하여 구성될 수 있다.
화주 단말기(100), 차주 단말기(200), 중개 서버(300)는 상호 통신망, 예를 들면, 이동통신망, 근거리 통신망(LAN: Local Area Network), 도시권 통신망(MAN: Metropolitan Area Network), 광역 통신망(WAN: Wide Area Network), 월드와이드웹(WWW: World Wide Web), 무선통신망(WiFi: Wireless Fidelity)을 통해 상호 통신할 수 있다.
화주 단말기(100), 차주 단말기(200)는 각각 화주 및 차주에 의해 조작되는 단말기로서, 연산 기능을 갖추고 있으며, 외부와 통신할 수 있는 기기라면 어떠한 형태로 구현되어도 무방하다. 예를 들면, 스마트폰, 태블릿 PC, 데스크톱, 랩탑 노트북, PDA 등으로 구현될 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
화주 단말기(100)은 본 발명에 따른 화물 운송을 요청하고자 하는 화주가 사용하는 단말일 수 있고, 차주 단말기(200)은 운송 수단을 이용하여 화물을 운송하고자 하는 차주가 사용하는 단말일 수 있다.
일실시예에 따르면, 화주 단말기(100) 및 차주 단말기(200)에는 본 발명에 따른 물류 중개 플랫폼 서비스 이용을 위한 애플리케이션이 설치되어 있을 수 있다.
중개 서버(300)는 인공지능을 기반으로 물류 중개 플랫폼 서비스를 제공할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 중개 서버(300)의 세부 동작 및 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 2를 참조하면, 운송 요청 수신부(310), 차주 매칭부(320), 물류 센터 매칭부(330)를 포함하여 구성될 수 있다.
운송 요청 수신부(310), 차주 매칭부(320), 물류 센터 매칭부(330)는, 외부 장치와 통신할 수 있는 프로그램 모듈 또는 하드웨어들일 수 있다. 이러한 프로그램 모듈 또는 하드웨어는 운영 시스템, 응용 프로그램 모듈 및 기타 프로그램 모듈의 형태로 중개 서버(300) 또는 이와 통신 가능한 다른 장치에 포함될 수 있으며, 물리적으로는 여러 가지 공지의 기억 장치 상에 저장될 수 있다. 한편, 이러한 프로그램 모듈 또는 하드웨어들은 본 발명에 따라 후술할 특정 업무를 수행하거나 특정 추상 데이터 유형을 실행하는 루틴, 서브루틴, 프로그램, 오브젝트, 컴포넌트, 데이터 구조 등을 포괄하지만, 이에 제한되지는 않는다.
일 실시예에 따른 운송 요청 수신부(310)는 화주 단말기(100)로부터 운송 요청을 수신한다. 운송 요청 정보에는, 출발지 정보, 도착지 정보, 화물의 크기, 무게, 부피, 종류 정보를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 차주 매칭부(320)는 운송 요청 수신부(310)에 의해 수신된 정보를 토대로 최적의 차주를 매칭하는 기능을 수행한다. 일 실시예에 따르면 이는 인공지능 알고리즘을 통해 매칭될 수 있다. 구체적으로, 수많은 운송 요청 정보와, 실제 운송을 수행한 차주들에 대한 정보, 및 운송 결과 정보를 학습하여 운송 매칭 모델링을 생성하고, 이에 따라, 상기 운송 요청에 포함된 정보들을 토대로 최적의 차주를 매칭시키는 작업을 수행할 수 있다.
예를 들면, GD(Gradient Decent) 기법 또는 SGD(Stochastic Gradient Descent) 기법을 이용하여 뉴럴 네트워크 학습을 할 수 있으며, 뉴럴 네트워크의 출력들 및 레이블들 의해 설계된 손실 함수(Loss Function)를 이용할 수 있다.
차주 매칭부(320)는 미리 정의된 손실 함수를 이용하여 트레이닝 에러를 계산할 수 있다. 손실 함수는 레이블, 출력 및 파라미터를 입력 변수로 미리 정의될 수 있고, 여기서 파라미터는 중개 서버(300)의 인공 신경망 내 가중치들에 의해 설정될 수 있다. 예를 들어, 손실 함수는 MSE(Mean Square Error) 형태, 엔트로피(entropy) 형태 등으로 설계될 수 있는데, 손실 함수가 설계되는 실시예에는 다양한 기법 또는 방식이 채용될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 차주를 매칭함에 있어서, 차주 매칭부(320)는 각 차주별 점수를 산출할 수 있다.
각 차주별 점수는 다음과 같은 수학식에 따라 산출될 수 있다.
[수학식 1]
상기 수학식에서, P1는 특정 화주의 운송 요청에 대한, 각 차주들의 점수이고, S는 운송 대상 화물 크기와 각 차주들의 운송 수단 화물 수용 가능 공간 크기 간의 관계 점수이다. S는 운송 대상 화물 크기와 각 차주들의 운송 수단 화물 수용 가능 공간 크기가 유사할수록 높게 책정된다. 화물 수용 가능 공간이 무조건 크다고 해서 좋지는 않다. 화물 수용 가능 공간이 크다는 것은 운송 수단의 크기가 크다는 것이므로, 더 높은 운송 비용이 들어갈 수 있다. 따라서, 크기의 유사도가 높을수록 S값은 높게 책정된다. 운송 대상 화물 크기와 각 차주들의 운송 수단 화물 수용 가능 공간 크기는 화주 단말기(100) 및 차주 단말기(200)로부터 수신된 정보를 토대로 파악할 수 있으나, 화물 크기 또는 운송 수단 화물 수용 가능 공간 크기에 대한 이미지를 수신한 후, 이미지를 분석하는 방식 등으로 대체될 수도 있다.
L은 화물의 출발지로부터 각 차주 단말기(200)까지의 거리에 반비례하는 점수이다.
T는 각 차주의 기 설정된 기간 동안 수행한 총 운송의 횟수이고, E1는 현재 운송하여야 할 화물의 크기를 기준으로 기 설정된 범위 내의 크기를 갖는 화물을 운송한 횟수이다. α는 현재 운송 대상 화물 크기에 비례하여 적용되는 제1 가중치이다.
화물 크기가 클수록 운송 난이도가 높아지므로, 당해 크기의 화물 운송 경험에 상기 제1 가중치를 적용하는 것이다.
T는 각 차주의 기 설정된 기간 동안 수행한 총 운송의 횟수이고, E1는 현재 운송하여야 할 운송 거리를 기 설정된 범위 내의 거리의 운송을 수행한 총 횟수이다. β는 현재 운송 대상 필요 거리에 비례하여 적용되는 제2 가중치이다.
C는 차주 단말기(200)에 의해 입력되는 당해 화물 운송 비용에 반비례하는 점수이다. γ는 각 차주의 운송 경력에 비례하는 제2 가중치이다.
상기의 방식에 따라, 각 차주별로 점수가 산정되면, 점수가 높은 순으로 기 설정된 수의 차주에 대한 추천 정보가 화주 단말기(100)로 전송된다. 화주는 제공된 추천 정보를 토대로 특정 차주를 선택할 수 있고, 선택된 차주에 대한 정보는 화주 단말기(100)에 전송되며, 화주에 대한 정보는 선택된 차주의 단말기(200)로 전송된다.
한편, 일 실시예에 따르면, 물류 센터 매칭부(330)는 화주의 요청에 따라, 또는 운송 필요 거리가 임계 거리를 초과하는 경우, 화주 단말기(100)에게 물류 센터를 매칭시켜 제안하는 기능을 수행한다. 이는 다음과 같은 방식으로 이루어진다.
먼저, 각 물류 센터에 대한 점수를 아래와 같은 수학식을 통해 산출한다.
[수학식 2]
상기 수학식에서, P2는 각 물류 센터의 점수, W는 각 물류 센터에서 수용 가능한 공간의 크기에 비례하는 점수이다. 배송 대상 화물 크기보다 물류 센터의 수용 가능한 공간의 크기가 큰 경우에만, 상기 P2를 산출하며, 그렇지 않은 경우에는, 해당 물류 센터를 매칭 후보에서 제외시킨다.
Pa는 화물의 출발지로부터 각 물류 센터를 도착지로 하였을 때, 운송 가능한 각 차주에 대해 점수(P1)를 부여하였을 때, 상위 N명(N은 자연수)의 차주에 대한 점수(P1)의 평균값이고, δ는 상기 N명의 차주에게 부여된 점수(P1)의 편차에 반비례하는 가중치이다. 또한, Pb는 각 물류 센터를 출발지로 하고, 최종 화물의 도착지를 도착지로 설정하였을 때, 운송 가능한 각 차주에 대해 점수(P1)를 부여한 경우 상위 M명의 차주에 대한 점수(P1)의 평균값이고, ε는 상기 M명(M은 자연수)의 차주에게 부여된 점수(P1)의 편차에 반비례하는 가중치이다.
편차가 낮을수록 예상되는 범위 내에서 안정적인 운송이 가능하다는 것이므로, 상기 δ, ε의 가중치를 적용하는 것이다.
상기의 방식으로 각 물류 센터에 대한 점수(P2)를 산출한 후, 가장 점수가 높은 물류 센터로부터 일정 수의 물류 센터를 후보군으로 하여 상기 화주 단말기(100)에 해당 정보를 전송해줄 수 있다.
일 실시예에 따르면, 현재 운송 대상 화물의 특성 및 상황에 맞는 최적 차주가 추출되어 후보군으로서 화주에게 제공할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 현재 운송 특성에 맞는 최적 물류 센터에 대한 후보가 추출되어 화주에게 제공될 수 있다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
100: 화주 단말기
200: 차주 단말기
300: 중개 서버
310: 화물 정보 수신부
320: 차주 매칭부
330: 물류 센터 매칭부

Claims (3)

  1. 중개 서버가, 물류 중개 서비스를 제공하기 위한 방법으로서,
    화주 단말기로부터, 출발지 정보, 도착지 정보, 화물의 크기를 포함하는 운송 요청 정보를 수신하는 단계;
    각 차주 단말기로부터 상기 운송 요청 정보에 대한 운송 비용 정보를 수신하고, 각 차주에 대한 점수(P1)를 아래의 수학식에 따라 산출하는 단계; 및

    (상기 수학식에서, S는 운송 대상 화물 크기와 각 차주들의 운송 수단 화물 수용 가능 공간 크기의 유사도에 비례하는 값, L은 화물의 출발지로부터 각 차주 단말기까지의 거리에 반비례하는 값, T는 각 차주별 기 설정된 기간 동안 수행한 총 운송의 횟수, E1는 각 차주별로 상기 화물의 크기를 기준으로 기 설정된 범위 내의 크기를 갖는 화물을 운송한 횟수, α는 현재 운송 대상 화물 크기에 비례하여 적용되는 제1 가중치, E2는 각 차주별로 상기 출발지 정보와 도착지 정보에 기초하여 확인되는 운송 거리를 기준으로 기 설정된 범위 내의 거리의 운송을 수행한 총 횟수, β는 상기 운송 거리에 비례하여 적용되는 제2 가중치, C는 차주 단말기에 의해 입력되는 상기 운송 비용 정보에 반비례하는 값, γ는 각 차주의 운송 경력에 비례하는 제3 가중치)
    상기 점수(P1)가 높은 순으로 기 설정된 수의 차주에 대한 정보를 상기 화주 단말기에 제공하는 단계;
    상기 운송 거리가 기 설정된 임계값을 초과하는 경우, 각 물류 센터에 대해 아래의 수학식에 기반한 점수(P2)를 매기고, 상기 점수(P2)가 높은 순서로 기 설정된 수의 물류 센터에 대한 정보를 상기 화주 단말기에 제공하는 단계

    (W는 각 물류 센터에서 수용 가능한 공간의 크기에 비례하는 점수, Pa는 화물의 출발지로부터 각 물류 센터를 도착지로 하였을 때, 운송 가능한 각 차주에 대해 점수(P1)를 부여하였을 때, 상위 N명(N은 자연수)의 차주에 대한 점수(P1)의 평균값, δ는 상기 N명의 차주에게 부여된 점수(P1)의 편차에 반비례하는 가중치, Pb는 각 물류 센터를 출발지로 하고, 최종 화물의 도착지를 도착지로 설정하였을 때, 운송 가능한 각 차주에 대해 점수(P1)를 부여한 경우 상위 M명의 차주에 대한 점수(P1)의 평균값, ε는 상기 M명(M은 자연수)의 차주에게 부여된 점수(P1)의 편차에 반비례하는 가중치)
    를 포함하는, 물류 중개 서비스 제공 방법.
  2. 삭제
  3. 삭제
KR1020230029498A 2023-03-06 2023-03-06 물류 중개 플랫폼 서비스 제공 방법 KR102598030B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020230029498A KR102598030B1 (ko) 2023-03-06 2023-03-06 물류 중개 플랫폼 서비스 제공 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020230029498A KR102598030B1 (ko) 2023-03-06 2023-03-06 물류 중개 플랫폼 서비스 제공 방법

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR102598030B1 true KR102598030B1 (ko) 2023-11-02

Family

ID=88747519

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020230029498A KR102598030B1 (ko) 2023-03-06 2023-03-06 물류 중개 플랫폼 서비스 제공 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102598030B1 (ko)

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102499177B1 (ko) * 2022-06-27 2023-02-13 복로지스 주식회사 인공지능 기반 화주 및 차주 매칭 자동화 방법
KR20230023855A (ko) * 2021-08-10 2023-02-20 (주)플라잉아이에스티 물류중개 플랫폼 시스템 및 방법

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20230023855A (ko) * 2021-08-10 2023-02-20 (주)플라잉아이에스티 물류중개 플랫폼 시스템 및 방법
KR102499177B1 (ko) * 2022-06-27 2023-02-13 복로지스 주식회사 인공지능 기반 화주 및 차주 매칭 자동화 방법

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Kachitvichyanukul et al. Two solution representations for solving multi-depot vehicle routing problem with multiple pickup and delivery requests via PSO
Hossain et al. Metrics for assessing overall performance of inland waterway ports: A bayesian network based approach
Xi et al. Two-stage conflict robust optimization models for cross-dock truck scheduling problem under uncertainty
KR102497560B1 (ko) 인공지능 기반 물류 중개 플랫폼 서비스 제공 방법, 장치 및 시스템
KR102364082B1 (ko) 물류 운송 관리 방법
CN110619424B (zh) 一种运输配送优化系统
Itani et al. Capacity-constrained bus bridging optimization framework
KR20220006728A (ko) 인공지능 기반의 최적 배송경로 제공 장치 및 방법
CN115587535A (zh) 模型构建优化方法、设备、存储介质及程序产品
KR102598030B1 (ko) 물류 중개 플랫폼 서비스 제공 방법
CN114418417A (zh) 车货匹配方法和基于其的运力预测方法、装置、电子设备
KR102626333B1 (ko) 운송 관리 시스템을 제공하기 위한 방법
US20230030599A1 (en) Container loading planning device, method, and program
KR102447122B1 (ko) 인공지능 기반의 환적배차 서비스 제공 장치 및 방법
US20230259870A1 (en) Method and system for multi-enterprise freight load consolidation and optimization
CN107977814A (zh) 一种物流智能客服系统
KR102402417B1 (ko) 물류배송 서비스에서 수하물 운반을 위해 여객 운송수단의 승객과 수하물 정보를 매칭시키는 방법 및 이를 운용하는 서버
KR102660441B1 (ko) 유전 알고리즘을 이용한 화물 배차 시스템 및 방법
CN117083623A (zh) 用于监测和自动控制货物运输的电子系统
KR102382013B1 (ko) Erp 연동 통합 물류배송 관리 장치 및 방법
CN111199321B (zh) 运输网络的优化方法、装置、介质及计算机设备
Tolooie et al. Heuristic approach for optimising reliable supply chain network using drones in last-mile delivery under uncertainty
CN113420922A (zh) 一种基于节点流程的货运车辆自动过磅方法
Tadić et al. City logistics terminal location selection using combined fuzzy AHP and fuzzy TOPSIS analysis
CN111401399A (zh) 一种铁路货运的事故预警及分类的方法及装置

Legal Events

Date Code Title Description
AMND Amendment
E601 Decision to refuse application
X091 Application refused [patent]
AMND Amendment
X701 Decision to grant (after re-examination)
GRNT Written decision to grant