KR20190093788A - 사물인터넷, 빅데이터, 딥러닝 및 블록체인 기술을 활용한 컨테이너로 구현된 자판기형 자동 무인 편의점 - Google Patents

Abstract

본 발명에서는 스마트폰을 통하여 컨테이너 내에 구현된 자동판매 자판기형 편의점의 구축 및 설계 개념과 다수의 편의점 운영 서비스 방법 및 클라우드상의 플랫폼에 관한 것이다. 편의점 물품 주문방법은 고객들이 스마트폰으로 원하는 물품을 클라우드 상의 운영 서비스 플랫폼으로 온라인 주문하면 고객 근처에 위치한 편의점을 선정하여 연결하고, 이 편의점의 컨테이너 내 선반에 저장된 물품을 자동화 설비를 가지고 제어시스템으로 조정하여 선반에서 픽킹하고 팩킹하여 주문고객에게 컨테이너 앞 출구 창구를 통해 전달하도록 하는 판매 방법이다. 여기서 본 발명에서 설명되는 편의점 기능 구현을 위한 컨테이너 내부의 자동화 설비에 관한 것으로, 먼저 물품을 운반하는 로봇설비는 컨테이너의 상부에 X축-Y축 그리고 상하로 움직일 수 있도록 하는 설계와 컨테이너 뒤쪽 하부로 물품이 입고되고 컨테이너 앞쪽 하부로 물품이 출고되도록 할 때 운반로봇은 물품이 들어가는 입구에 위치하며 출구 쪽으로 이동하면서 물품을 픽킹하도록 하는 것으로 컨테이너 상부의 Y-레일바가 한 쌍의 X-레일바를 타고 움직여 물품보관 선반과 선반 사이의 통로 위에 위치하도록 한 후, Y-레일바에 달린 운반로봇이 원하는 팔레트위치로 가서 아래위로 늘어나고 줄어들면서 팔래트에 도착하여 주문한 물품을 이에 부착된 RFID 칩과 인식기을 활용 로봇팔로 물품을 형태의 집어서 카트에 넣게 하고 이를 출구로 가져가 팩킹을 해서 고객에게 제공하는 것이다. 이러한 자동화를 효율적이고 최적으로 하기 위해 컨테이너 내의 쌓여진 물품 보관 팔레트의 공간적 위치를 X-Y-Z 좌표화 하고 이를 지나는 운반로봇의 이동 거리와 비용 그리고 시간을 정량화해서 이를 최적화의 목표함수로 하였다. 핵심 개념으로 동 시간대의 다수의 주문서에 효율적으로 응대하는 방법으로 유사한 경로를 가진 주문서들을 딥러닝을 통해 묶어서 하나의 경로로 대응하는 알고리즘을 제안하였다. 또한 전자동 무인 편의점이라는 점에서 모든 결제는 스마트폰으로 이루어지고, 보다 안전하고 효율적인 거래수단으로 블록체인 기반의 전용가상화폐를 제안하고 있다.
본 발명에 대한 효과로서 첫째, 기존 편의점에서 가장 공간을 많이 차지하는 상품진열대, 고객쇼핑공간, 계산대 등을 없애고, 스마트폰을 통해 고객이 상품을 검색하고 주문 결제하도록 하고, 오직 컨테이너 내에 상품을 비치하고 자동설비를 통해 주문에 대응하여 효율적으로 픽킹하고 팩킹하여 고객에게 제공하도록 함으로써, 기존의 매장유지를 위한 임대료 및 관리비를 획기적으로 절감할 수 있다. 특히 규격화된 컨테이너로 구현하여 단순 설치함으로써 매장 인테리어 및 기타 설비 시공 비용을 없앨 수 있다.
둘째, 적은 공간에 빠르게 편의점을 설치할 수 있어 보다 많은 지역에 쉽게 배치함으로써 고객의 수요에 따라 가장 경제적으로 고객의 접근이 편리한 위치에 배치할 수 있고, 필요시 쉽게 이전할 수 있다. 또한 고객과 상품에 대한 모든 정보를 축적하여 빅데이터를 구축하고 이력을 활용 딥러닝을 적용 최적의 효율적 물류시스템을 쉽게 구축할 수 있도록 한다.
셋째로 완전 무인시스템으로 운영함으로써 24시간 관리 점원 고용에 따른 인건비 부담을 줄일 수 있다.
넷째로 블록체인에 기반을 둔 보안화폐를 통해 결제 정산을 하도록 함으로써 저가 소규모 상품 매출에 따른 수수료 등 금융비용을 현금과 같이 절감할 수 있다.
마지막으로, 이러한 플랫폼을 개방형 API (응용프로그램 연계) 구조로 만들어서 프랜차이즈 운영사업자나 물품 납품업체 등이 3^rd Party로써 활용할 수 있도록 함으로써 이를 활용한 다수의 사업모델이 개발될 수 있다. 특히 물류업체와 연계를 통해 효율적 배달 서비스까지 가능할 수 있다. 따라서 클라우드 상에 개방형 플랫폼의 임대와 표준화된 컨테이너 제공을 통해 사업의 선순환 생태계를 구축하여 보다 많은 보급을 통한 활성화가 가능하게 될 것이다.

Description

사물인터넷, 빅데이터, 딥러닝 및 블록체인 기술을 활용한 컨테이너로 구현된 자판기형 자동 무인 편의점 {An Autonomous Convenience Store in the type of Vending Machine of the Container with using Internet of Things, Bigdata, Deep Learning and Block Chain Technology}

본 발명에서는 고객 주변에서 24시간 개방된 편의점의 기능을 완전 무인 자판기 형태로 대체하는 기술로서, 고객이 필요로 하는 저가의 소규모 다양한 물품을 언제 어디서나 쉽게 구매할 수 있도록 하는 기능을 구현하는 것이다. 이를 컨테이너 기반의 자판기로서 컨테이너 내 물품의 효율적 보관, 픽킹 및 패킹을 자동으로 할 수 있는 자동화 로봇 설계 및 RFID 기반 센서 및 통신 기술, 고객의 실시간 수요에 맞춘 공급을 최적화하는 빅데이터 및 딥러닝 기반 물류기술 그리고 스마트폰을 활용한 구매 정보의 효율적 제공을 위한 위치 기반 앱기술, 마지막으로 결제를 위한 블록체인 기반의 보안화폐 기술들이 포함된다.

자판기형 편의점은 많은 장소에 작은 공간을 차지하도록 계획되기 때문에 표준화된 컨테이너 내에 구현되어 설치되도록 하여야 한다. 따라서 좁은 공간 내에 물품의 배치, 보관, 피킹 및 패킹의 과정을 효율적이고 최적으로 수행할 수 있도록 하는 센서와 로봇 기반의 자동화 기술이 필요하다. 또한 대부분의 편의점의 물품이 저가의 소규모이므로 이를 실시간 수요에 따라 부족하지도 않고 재고가 남지도 않도록 적절이 제공하는 물류 최적화를 위한 기술이 필요하다. 이는 지속적 구매가 수행되면서 구매 이력을 기반으로 자동 학습이 빠르게 이루어질 수 있도록 하는 기계학습 및 딥러닝 기술이 필요하다.

또한 기존의 자판기와 달리 폐쇄된 컨테이터 내에서 물품의 구매가 이루어지기 때문에 물품을 정보가 스마트폰을 통해 손쉽게 제공되도록 웹이나 앱기술이 필요하다. 특히 고객의 위치와 자판기 위치를 기반으로 하는 서비스가 접목된 앱의 제공이 필요하다.

마지막으로 결제를 위한 기술로서 다량의 소액결제에 적합한 현금을 대체할 수 있는 가상 암호화폐가 적합하다. 이를 위한 블록체인 기술이 필요하다.

본 발명에서 기존의 편의점의 기능을 구현하면서 또한 문제점을 해결하고자 한다.

기존의 편의점은 고객이 언제 어디서나 필요한 저가 및 소량의 다양한 물품을 제공하여야 한다. 이를 위해 일반적으로 고객이 직접 방문해서 물품을 선택하고 구매하도록 하고 있다.

첫째로 대형의 점포 공간이 필요하게 된다. 특히 대부분 고객의 접근이 용이한 장소는 임대료가 비싸다. 따라서 점포 임대비용이 원가에 가장 큰 부담이 된다. 만일 자판기식 컨테이너가 점포를 대신 한다면 오직 보관창고만 가진 편의점이면 되므로 임대료와 에너지비용을 포함한 관리비를 획기적으로 줄일 수 있다.

둘째로 관리와 결재를 위해 24시간 점원의 상주가 필요하다. 이에 따른 인건비가 원가에 또 다른 커다란 부담이 된다. 따라서 이를 스마트폰을 통해 자동으로 검색하고 선택하면 인건비를 거의 없앨 수 있다.

셋째로 프랜차이즈 기반으로 운영되면서 물품들은 판매 이력에 따라 경험적으로 물품의 수급을 맞추게 된다. 이는 위치기반의 빅데이터 및 딥러닝 기반의 물류 최적화 프로그램을 통해 보다 효율적으로 구현될 수 있다.

마지막으로, 편의점에서 저가의 소량의 다양한 물품을 구매하는데 대부분은 신용카드로 결제를 한다. 이 경우 발생하는 수수료가 부담이 될 수 있는데 이를 현금과 동일하게 가상보안화폐를 활용하면 크게 줄일 수 있다. 이를 블록체인 기술을 활용 전용 보안화폐를 만들거나 기존의 보안화폐와 연계하도록 할 것이다.

본 발명에서는 상기 기술한 4가지 문제점에 대한 해결 수단을 제공하게 된다.

첫째로 기존의 편의점이 차지하는 공간을 최대로 줄여서 점포 임대료를 획기적으로 절감하는 수단으로, 컨테이너기반의 자판기형 편의점 개념이다. 이는 기존 점포에 비치되어 있는 모든 물품을 컨테이너 내에 효율적으로 비치하는 것이다. 이를 스마트폰으로 주문 결제된 물품 리스트를 기반으로 픽킹머신 혹은 로봇이 최적의 경로를 계산하여 피킹하여 패킹을 한 후 대기해 고객이 도착하면 제공하도록 하는 것이다. 여기서 핵심기술은 다양한 구매요청에 빠르고 효율적으로 대응하여 준비함으로써 고객이 바로 찾을 수 있도록 하는 알고리즘 기술이다. 또한 이를 효율적으로 수행할 로봇의 설계를 통한 자동화 기술이다. 여기서 자동화 로봇의 비용이 초기 컨테이너 제작 및 설치를 위한 투자비에 가장 큰 부분을 차지할 것이다. 하지만 기술개발과 대량생산을 통해 그 비용을 최소화함으로써 이를 통해 절감되는 임대료와 인건비 등의 편익에 대비하여 그 부담이 훨씬 적도록 할 수 있을 것이다.

둘째로 기존 편의점에서 운영과 결제를 위해 상주하는 점원이 필요 없게 됨으로써 인건비를 거의 없앨 수 있을 것이다. 이는 일단 고객이 스마트폰에서 상품을 검색하고 선택하여 결재함으로써 오직 현장에서는 바로 픽업만 하도록 함으로써 해결할 수 있는 것이다. 이는 고객의 위치 및 도착시각 등을 추정하여 효율적으로 패킹하여 대기함으로써 고객이 자판기 앞에서 대기하는 시간을 최소화하여 불편함이 없도록 하는 것이 가능할 것이다.

셋째로 프랜차이즈 형태로 다수의 지역에 자판기 편의점을 설치하고 운영함으로써 판매 이력을 기반으로 물품의 수급을 최적화하고 있다. 이를 빅데이터 기반으로 딥러닝을 통해 수행함으로써 보다 효율적으로 최적화 물류시스템 구현이 가능하다. 또한 물품의 품절 및 재고 관리 등을 편의점 및 고객의 위치 기반으로 실시간으로 최적화함으로써 보다 효율적인 물류시스템을 구현할 수 있을 것이다.

마지막으로, 카드결제에 따른 수수료 부담을 획기적으로 줄일 수 있는 방법으로 블록체인을 활용한 가상 보안화폐를 적용하는 것이다. 초기에는 기존에 통용되는 비트코인 등의 가상화폐를 활용할 수 있으나 최종적으로는 이를 위한 가상보안화폐를 제안하여 구축할 수 있을 것이다. 또한 초기에 현금이나 카드사용을 병행할 수 있는 장치나 기능을 설치할 수 있겠지만 궁극적으로는 가상보안화폐로 모든 물품수급의 결제가 이루어지게 함으로써 효율적 결제가 이루어지도록 할 것이다. 더 나아가 전용가상보안화폐의 확산을 통해 하나의 물품의 소비자와 생산자가 물품별로 실시간 결제가 이루어지도록 할 수 있을 것이다.

이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명에서는

첫째, 기존 편의점에서 가장 공간이 많이 차지하는 상품진열대, 고객쇼핑공간, 계산대 등을 없애고, 스마트폰을 통해 고객이 상품을 검색하고 주문 결제하도록 함으로써 오직 컨테이너 내에 상품을 비치하고 자동설비를 통해 주문에 대응하여 효율적으로 피킹하고 팩킹하여 고객에게 제공하도록 함으로써, 기존의 매장유지를 위한 임대료 및 관리비를 획기적으로 절감할 수 있다. 특히 규격화된 컨테이너로 구현하여 단순 설치함으로써 매장 인테리어 및 기타 설비 시공 비용을 없앨 수 있다.

둘째, 적은 공간에 빠르게 편의점을 설치할 수 있어 보다 많은 지역에 쉽게 배치함으로써 고객의 수요에 따라 가장 경제적으로 고객의 접근이 편리한 위치에 편의점을 배치할 수 있고, 필요시 쉽게 이전할 수 있다. 또한 고객과 상품에 대한 모든 정보를 축적하여 빅데이터를 구축하고 이력을 활용해 딥러닝을 적용한 최적의 효율적 물류시스템을 쉽게 구축할 수 있도록 한다.

셋째로 완전 무인시스템으로 운영함으로써 24시간 관리 점원 고용에 따른 인건비 부담을 줄일 수 있다.

넷째로 블록체인에 기반을 둔 보안화폐를 통해 결제 정산을 하도록 함으로써 저가 소규모 상품 매출에 따른 수수료 등 금융비용을 현금과 같이 절감할 수 있다.

마지막으로, 이러한 플랫폼을 개방형 API (응용프로그램 연계) 구조로 만들어 프랜차이즈 운영사업자나 물품 납품업체 등이 3^rd Party로써 활용할 수 있도록 함으로써 이를 활용한 다수의 사업모델이 개발될 수 있다. 특히 물류업체와 연계를 통해 효율적 배달 서비스까지 가능할 수 있다. 따라서 클라우드 상에 개방형 플랫폼의 임대와 표준화된 컨테이너 제공을 통해 사업의 선순환 생태계를 구축하여 보다 많은 보급을 통한 활성화가 가능하게 될 것이다.

도 1은 본 발명에 따른 컨테이너 내 자판기형 무인편의점 운영개념 설계도면
도 2는 본 발명에 따른 자판기형 무인 편의점 컨테이너 내부 자동화 설비 구성도
도 3은 컨테이너 내 주문물품 자동 픽킹 기능 구현도
도 4는 컨테이너 내 물품 보관 팔레트 공간적 XYZ 위치 및 주문 응대 방법
도 5는 컨테이너 내 운반로봇 이동경로에 따른 정량화 및 최적화 개념도
도 6은 동 시간대 다수 주문서 응대를 위한 유사경로 묶음 개념
도 7은 동 시간대 다수 주문서 응대를 위한 운반로봇 공통경로 최적화를 위한 딥러닝 개념도
도 8은 컨테이너 내 자판기형 편의점 판매 및 블록체인기반 P2P 결제 개념도 을 위한 딥러닝 개념도

먼저, 본 발명에서 설명되는, 스마트폰을 통한 자판기형 편의점의 운영 플랫폼 서비스 및 운영방법과 관련하여, 이하 본 발명에 따른 바람직한 실시 예를 도면에 첨부하여 설명한다.

도 1은 본 발명에 따른 자판기형 편의점(100, 101, 102)의 운영 서비스 구현에 관한 것으로, 고객들(200, 201, 202)이 스마트폰(300, 301, 302)으로 원하는 물품을 클라우드 상의 운영 서비스 플랫폼(400)으로 온라인 주문하면 고객 근처에 위치한 편의점을 선정하여 연결한다. 이 편의점(100)은 컨테이너(110) 내에 선반에 저장된 물품(120)을 자동화설비(130)를 가지고 제어시스템(140)으로 조정하여 선반에서 피킹(150)하고 팩킹(160)하여 주문고객(170)에게 전달(180)하도록 하고 있다.

도 2는 본 발명에서 설명되는 컨테이너(110) 내부의 운영을 위한 자동화 설비에 대한 구성 화면을 상부에서 보여주고 있다. 먼저 물품을 운반하는 로봇설비(500)는 컨테이너의 상부에 X축(501)-Y축(502) 그리고 상하로 움직일 수 있도록 설계되어 있다. 도 2의 왼쪽 상부 블록(600)은 컨테이너 뒤쪽 하부로 물품이 입고되는 입구를 표시하고 있고 오른쪽 하부 블록(700)은 컨테이너 앞쪽 하부로 물품이 출고되는 출구를 표시한다. 최초에 운반로봇은 물품이 들어가는 입구(600)에 위치하며 출구(700) 쪽으로 이동하면서 물품을 픽킹하도록 한다. 이 로봇장치(500)에 의해 컨테이너 내부에 물품저장용 6개의 선반(510, 511, 512, 513, 514, 515)을 표시하고 있다. 운반로봇(500)은 이들 선반 사이의 4개의 통로(520, 521, 522, 523)를 통하여 움직이면서 물품을 픽킹하여 운반하도록 설계되어 있다. 먼저 운반로봇(500)은 컨테이너 상부에 설치된 Y축(502) 방향의 Y-레일바(Rail-Bar)(530)에 달려서 Y축 방향으로 움직이도록 되어 있다. 이 Y-레일바(530)는 컨테이너 상부의 X축 방향(501)으로 양끝에 설치된 또 다른 한 쌍의 X-레일바(540, 550)를 따라 X축 상을 따라 선반사이의 4개의 통로 공간(520, 521, 522, 523)에 위치하도록 설계되어 있다. 예를 들면 운반로봇(500)은 Y-레일바(530)에 달려서 Y-레일바가 X-레일바를 따라 두 번째 통로(521)에 위치하면 두 개의 선반(511, 512) 사이로 Y-레이바를 따라 원하는 위치로 가서 상하로 움직이면서 원하는 선반의 팔레트로 가서 물품을 집어서 운반을 할 수 있다.

도 3에서 본 발명에서 설명되는 컨테이너(110) 내부의 운영을 위한 자동화 설비 중에서 운반로봇(500)의 작동에 방법을 시현하고 있다. Y-레일바(530)가 X-레일바(540, 550)를 타고 움직여 선반(511)과 선반(512) 사이의 통로(521) 위에 위치하도록 한 후, 원하는 팔레트(800) 위치로 운반로봇(500)을 아래위로 늘어나고 줄어들면서 움직이는 Z-스트링(560)으로 내려가도록 하는 것이다. 원하는 팔래트(800)에 도착하면 주문한 물품(810)을 이에 부착된 RFID 칩(820)을 로봇에 달린 RFID인식기(590)가 인식하여 로봇팔 형태의 픽커(570)를 움직여 집어서 카트(580)에 넣게 된다. 반대쪽 선반(512)의 팔레트에 있는 물품은 운반로봇(500)이 회전하여 찾아간다. 이렇게 주문 물품이 있는 팔레트로 이동하여 주문된 모든 물품을 카트에 담고 이를 출구(600)로 가져가 패킹을 해서 고객에게 제공하도록 한다.

도 4에서는 본 발명에서 이러한 방법으로 주문된 물품을 주문로봇을 통해 팔레트에서 픽킹해서 팩킹하는 방법에 대하여 보여주고 있다. 먼저 고객(200, 201)이 스마트폰(300, 301)을 통해 서비스서버(400)로 주문을 하면 온라인주문서(900, 901)가 작성되어 자판기형 편의점(100)으로 전달되고 이 주문서(900, 901)의 주문내용이 편의점 운영시스템(140)으로 전달되어 주문로봇(500)을 작동시켜 물품을 컨테이너 내의 선반에 쌓인 팔레트(800)에서 RFID 센서(590)를 통해 로봇팔(570)로 픽킹하여 해당고객 카트(580)에 담아서 이를 팩킹하도록 한다. 도 4에서는 한 예를 보여주고 있다. 이는 도 2와 도 3에서 시현한 것과 같이 컨테이너 내에 6개의 선반에 300개의 팔레트(800)의 공간적 위치를 X-Y-Z 좌표화해서 X축 6칸, Y축 10칸, Z축 5칸으로 세분화해 좌표화하고 있다. 즉, 도 4에서 보여주는 특정 팔레트(801)는 첫 번째 선반(X1)의 4번째 줄(Y4) 그리고 위에서 2번째 칸(Z2)에 위치한 팔레트로서 위치를 (X1, Y4, Z2) 혹은 (1,4,2)로 표시된다. 따라서 300개의 팔레트는 (1,1,1)에서 (6,10,5)까지로 표시된다.

도 4에서 예로서 두 명의 특정고객(200, 201)의 주문물품을 각각 빨강(R)과 녹색(G)으로 표시하고, 각각의 주문서(900, 901)의 목록에 나오는 주문내역을 팔레트 도면에 색깔로 표시하고 있다. 빨간고객과 녹색고객이 동일한 물품 혹은 동일한 팔레트에 있는 물품을 주문하였을 경우에는 두 색깔을 같이 팔레트(802)에 표시한도록 한다.

이와 같이 각각 4개의 물품을 주문할 경우, 운반로봇(500)이 주문서에 표시된 4개의 팔레트 위치를 X-Y-Z 방향으로 이동하면서 도착하여 주문된 물품을 원하는 개수만큼 픽킹해서 고객의 카트에 담고 이를 최종적으로 패킹(180, 181)하여 고객(170, 171)에게 제공하도록 하고 있다.

이와 같은 방법으로 고객의 주문에 실시간으로 가장 효율적으로 대응하기 위해서는 우선적으로 운반로봇(500)의 이동거리를 최소화하는 것이 필요하다. 또한 다수의 고객이 동 시간대에 주문을 할 경우 이를 가장 최적으로 처리하는 방법이 필요하다. 이를 위해 클라우드 상의 서비스 운영서버가 빅데이터 기반의 딥러닝 알고리즘을 적용하는 것이다.

도 5에서는 본 발명에서 운반로봇(500)의 운영을 최적화하기 위한 방법론을 위해서 컨테이너 내의 팔레트의 위치좌표에 따른 운반로봇의 이동경로를 정량화하였다. 즉 고객(200)의 주문목록(900)의 물품이 들어있는 빨간색으로 표시된 팔레트(801, 802, 803, 804)들을 운반로봇(500)이 지나가면서 주문된 물품을 픽킹할 수 있도록 하기 위한 경로를 P(R)로 정의하고 이에 대한 비용함수를 계산하는 방법을 제안하고 있다. 주문목록(900)에 대응하기 위한 경로 P(R)는 8개의 부분경로(P(R)1, P(R)2, ..., P(R)8)로 구성된다. 첫번째 부분경로인 P(R)1(910)은 시작점인 입구(600) 좌표(X1,Y1,Z1)에서 시작하여 첫 번째 주문물품이 들어있는 팔레트(801)로 Y-레일바(530)를 따라 운반로봇(500)이 이동하는 경로이다. 이때 비용함수 값은 Y4가 된다. 이 점의 좌표는 (1,4,1)이며 여기서 운반로봇은 Z-스트링(560)을 이용해 두 칸 아래인 Z2 지점에 위치하여 주문된 물품을 집어서 카트에 넣고 다시 상단으로 올라오게 된다. 따라서 이 경우 아래위 왕복으로 움직이므로 비용함수값은 Z2x2인 Z4가 된다. 이와 같은 방법으로 비용함수를 4개의 팔레트를 모두 거치도록 계산하면 X6+Y24+Z26가 된다. 팔레트가 정육면체이고 XYZ 각각의 이동거리가 동일하다고 가정하면 최종 비용함수값은 56이 되는 것이다. 물론 X-레일바의 움직임과 Y-레일바 그리고 Z-스트링에서의 비용함수의 차이를 고려하면 각각에 가중치를 부여하면 된다. 이러한 경로에 대한 이동시간은 이동거리와 이동가중치를 고려한 비용함수값, 각 팔레트에서 물품을 찾아 싣는 시간 등을 고려하여 계산해야하며 이를 포함한 최종적인 비용함수값을 정의하도록 한다. 따라서 각각의 주문서(900)에 대응하는 비용함수값 F(P(R))의 최적화를 계산하는 변수로 활용할 것이다.

도 5에서 제시하듯이 다수의 주문서(900, 901)가 동 시간대에 들어왔을 때, 이를 통합적으로 처리하는 것이 보다 효율적임을 보여주고 있다. 즉, 녹색으로 표시된 또 다른 주문서의 목록(901)에 대하여 P(G)라는 이 주문서에 맞는 독립적인 P(G)경로를 구성할 수 있다. 하지만, 도 5의 예에서 보듯이, P(R)의 경로를 가지고도 추가고객의 주문서(901)에 응대하는 녹색 팔레트(802, 805, 806, 807)들을 모두 거칠 수 있으므로 Z축으로의 이동에 따른 추가적 이동량만 비용함수에 추가되어 이 두 개의 주문서를 각각 별개로 하는 것에 비하여 훨씬 효율성을 높힐 수 있다.

도 6에서는 본 발명에서 같은 시간대에 다수의 주문에 운반로봇(500)이 자동으로 대응하는 방법을 보여주고 있다. 이를 구현하는 실제 예로서 10분간 9개의 주문서(900, 901, ... , 908)가 접수되는 경우 이를 최적으로 응대하는 방법이다. 이 9개의 주문서 목록에 있는 물품들이 들어 있는 팔레트를 각각 다른 색깔로 표시하고 이를 공간적 XYZ 위치에 표시하는 컨테이너(950)가 보여진다. 이때 9개의 모든 주문서를 각각 개별적으로 응대하여 운반로봇(500)이 9번을 움직이는 것보다는 비슷한 경로를 가지는 주문서를 묶어서 이를 응대할 수 있도록 운반로봇의 경로를 만드는 것이 바람직하다. 이는 다수의 주문서 물품목록 데이터와 이에 해당하는 저장 팔레트의 공간적 위치를 가지고 유사경로를 가지는 주문서를 묶는 클러스터링 엔진(960)이 고안된다. 이는 빅데이터 기반의 딥러닝을 통한 인공지능 엔진을 설계하도록 하고 있다.

이 실제 예로서 9개의 주문서를 유사한 경로를 갖는 3개씩을 묶어 3개의 주문서 그룹에 대한 묶음운반경로를 각각 P1, P2, P3로 정한다. 즉, P1은 빨강주문서(900), 파란주문서(902) 그리고 보라주문서(906)를 통합하여 이 주문서들의 목록에 들어있는 물품들이 보관되어 있는 팔레트들로 이동하면서 물품을 집어서 카트에 담는 것이다. 이 팔레트들의 컨테이너 내의 공간적 위치를 개념적으로 보여주고 있다(951). 다른 두 개의 묶음운반경로인 P2와 P3도 유사하게 구성된다(953).

본 발명에서 이렇게 만들어진 묶음 경로 P1, P2, P3에 대하여 비용함수 F(P)를 최소화하고 이를 수행하는데 걸리는 시간 T(P)를 목표값 이하로 만족하는 기능이 핵심으로, 빅데이터 기반의 딥러닝 알고리즘이 필요한 분야이다.

도 7 에서는 본 발명에서 구현되어야 하는 운반로봇(500)의 최적화 알고리즘을 보여주고 있다. 먼저 동일 시간대에 다수의 주문서와 이에 따른 주문물품이 보관된 팔레트의 위치에 관한 공간 데이터(950)를 기반으로 유사한 주문서들을 묶음운반경로 P1, P2, P3(961)를 만들어 이를 입력으로 입력층(971)을 만들고 다수의 은닉층(972, 973)을 통과해서 출력층 F(P), T(P)(974)을 만들어서 이것이 원하는 값에 도달하도록 학습시키도록 하는 것이다. 이를 통하여 통합 비용함수 F(P) =F(P1)+F(P2)+F(P3)를 최소화하도록 하고 T(P)=T(P1)+T(P2)+T(P3)를 일정시간 이하로 조정하도록 해당 물품의 팔레트의 위치를 최적으로 하는 솔루션을 구하고 이를 초기 물품보관 팔레트 위치를 재조정하도록 한다. 또 이러한 솔루션은 조기 품절을 막고 재고를 최소화하는데 활용되도록 한다.

도 8에서는 본 발명에서 블록체인 기반의 P2P 결제에 관한 기능을 보여주고 있다. 기능적으로 보면 기존의 편의점의 경우, 고객이 다수의 물건을 사고 신용카드로 편의점에 지불하면 편의점주는 이를 모아서 신용카드사에 수수료를 지불하고 받아서 이를 다시 물품공급자들에게 온라인 결재를 통해 수수료를 지불하고 송금한다. 따라서 이를 통해 대금이 고객에게서 공급자에게 지불되기까지는 금액의 최소 2-3%의 수수료와 1~2주 이상의 시간이 소요된다. 본 발명에서는 블록체인가상화폐(281)로 P2P 거래(280)를 통해 즉시 및 최대 10분 내에 결제가 이루어지도록 한다.

이는 소량의 저가 물품도 바로바로 결제가 되도록 함으로써 거래비용을 최소화하고 마치 현금으로 시장에서 바로 물건을 구매하는 효과를 제공한다. 여기에 사용되는 가상화폐는 기존의 비트코인 혹은 이더리움 플랫폼 기반의 전용화폐 혹은 본 자판기편의점 전용 가상화폐로 사용할 수 있도록 한다.

Claims (6)

1. 이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명에서는 스마트폰을 통하여 컨테이너 내에 구현된 자동판매 자판기형 편의점의 구축 및 설계 개념과 다수의 편의점 운영 서비스 방법 및 클라우드상의 플랫폼
2. 제1항에 있어서, 편의점 물품 주문방법에 관한 것으로 고객들이 스마트폰으로 원하는 물품을 클라우드 상의 운영 서비스 플랫폼으로 온라인 주문하면 고객 근처에 위치한 편의점으로 선정하여 연결하고, 이 편의점의 컨테이너 내 선반에 저장된 물품을 자동화 설비를 가지고 제어시스템으로 조정하여 선반에서 픽킹하고 팩킹하여 주문고객에게 컨테이너 앞 출구 창구를 통해 전달하도록 하는 판매 방법
3. 제2항에 있어서, 본 발명에서 설명되는 편의점 기능 구현을 위한 컨테이너 내부의 자동화 설비에 관한 것으로, 먼저 물품을 운반하는 로봇설비는 컨테이너의 상부에 X축-Y축 그리고 상하로 움직일 수 있도록 하는 설계와 컨테이너 뒤쪽 하부로 물품이 입고되고 컨테이너 앞쪽 하부로 물품이 출고되도록 할 때 운반로봇은 물품이 들어가는 입구에 위치하며 출구 쪽으로 이동하면서 물품을 픽킹하도록 하는 방법과 이에 관한 기술로서, 본 발명에서 설명되는 컨테이너 내부의 운영을 위한 자동화 설비 중에서 운반 로봇의 작동 방법으로, Y-레일바가 한 쌍의 X-레일바를 타고 움직여 물품보관 선반과 선반 사이의 통로 위에 위치하도록 한 후, 원하는 팔레트 위치로 운반로봇을 아래위로 늘어나고 줄어들면서 움직이는 Z-스트링으로 내려가도록 하여 원하는 팔레트에 도착하도록 하고, 이 팔레트에서 주문한 물품을 이에 부착된 RFID 칩과 인식기를 활용해 로봇팔로 물품을 집어서 카트에 넣게 하고 이를 출구로 가져가 팩킹을 해서 고객에게 제공하는 방법과 관련 기술
4. 제3항에 있어 본 발명에서 이러한 방법으로 주문된 물품을 가장 효율적으로 팔레트에서 픽킹해서 팩킹하는 방법으로, 컨테이너 내에 선반에 위치한 팔레트의 공간적 위치를 X-Y-Z 좌표화해서 (X1, Y4, Z2) 혹은 (1,4,2)로 표시하는 방법과 이 좌표를 이용하여 주문서의 물품을 모두 카트에 담기 위해 움직이는 경로 P를 의 X-Y-Z 방향의 팔레트 개수로 정의하고 이 경로에서 해당 팔레트에서 물품을 픽킹하는 것에 대한 비용함수 F(P)를 정의하고, 또한 이에 따른 소요시간 T(P)를 정의하여 각 경로에 따른 소요비용과 소요시간을 측정해서 이를 정량화된 성능지표로 삼아 최적의 운영을 하도록 하는 방법
5. 제4항에 있어, 동 시간대에 다수의 주문서가 도달하여, 운반로봇이 이에 응대하는 방법에 관한 것으로, 먼저 다수의 주문서를 유사한 경로를 가진 주문서들로 묶어서 하나의 공통 경로로 가도록 하여, 전체적인 경로의 수를 줄이고 이에 대한 비용함수와 시간함수를 최적화하는 방법과 기존의 주문 이력데이터를 활용하여 학습을 통해 빠르게 최적의 솔루션을 구하는 딥러닝 알고리즘 및 이에 대한 기술과 이를 기반으로 하는 초기 물품보관 팔레트 위치를 재조정하여 조기 품절을 막으면서 또한 재고를 최소화하는 개념
6. 제1항에 있어, 본 발명에서 블록체인 기반의 P2P 결제에 관한 기능으로 본 발명에서는 블록체인가상화폐로 P2P 거래를 통해 즉시 및 최대 10분 내에 결재가 이루어지도록 하는 개념으로 기존의 비트코인 혹은 이더리움 플랫폼 기반의 전용화폐 혹은 본 자판기편의점 전용 가상화폐로 사용할 수 있도록 하는 개념과 이에 대한 기술

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