KR20210070524A - 스마트 디바이스를 이용한 물류 모니터링 시스템 및 그 방법 - Google Patents

스마트 디바이스를 이용한 물류 모니터링 시스템 및 그 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 스마트 디바이스를 이용한 물류 모니터링 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로 물류운송 시 복수의 센서를 구비하고, 온도, 습도, 충격량 등을 일정 주기마다 감지하는 스마트 디바이스가 물류에 부착되어 운송환경 데이터를 기록하고, 물류운송이 완료되면 관리자의 단말기부와 상기 스마트 디바이스가 무선 연결되어 상기 운송환경 데이터를 서버부에 전송하는 스마트 디바이스를 이용한 물류 모니터링 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
또한, 본 발명의 서버부는 상기 물류운송환경 데이터와 물류정보가 전송되면 임의로 수정될 수 없도록 블록체인 기술을 이용하여 저장하고, 빅데이터에서 추출한 물류운송환경 데이터와 상기 물류운송환경 데이터를 딥러닝 기술을 기반으로 날짜별, 운송구간별로 분석하여 해당 물류의 운송환경을 파악하는 스마트 디바이스를 이용한 물류 모니터링 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.

Description

스마트 디바이스를 이용한 물류 모니터링 시스템 및 그 방법 {Logistics Monitoring System and Method using a Smart Device}
본 발명은 스마트 디바이스를 이용한 물류 모니터링 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로 물류운송 시 복수의 센서를 구비하고, 온도, 습도, 충격량 등을 일정 주기마다 감지하는 스마트 디바이스가 물류에 부착되어 운송환경 데이터를 기록하고, 물류운송이 완료되면 관리자의 단말기부와 상기 스마트 디바이스가 무선 연결되어 상기 운송환경 데이터를 서버부에 전송하는 스마트 디바이스를 이용한 물류 모니터링 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
또한, 본 발명의 서버부는 상기 물류운송환경 데이터와 물류정보가 전송되면 임의로 수정될 수 없도록 블록체인 기술을 이용하여 저장하고, 빅데이터에서 추출한 물류운송환경 데이터와 상기 물류운송환경 데이터를 딥러닝 기술을 기반으로 날짜별, 운송구간별로 분석하여 해당 물류의 운송환경을 파악하는 스마트 디바이스를 이용한 물류 모니터링 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
최근 물류의 신속성에만 집중하던 것에서 물류보안의 중요성에 대한 인식이 강조됨에 따라 안전한 물류운송을 위한 시스템이 필요한 실정이다.
일반적으로 물류운송 시 분실, 파손사고는 포장불량 및 외부환경의 변화에 의해 발생된다. 특히나 상기 외부환경의 변화로 인한 발화, 폭발, 파손사고가 발생할 경우 원인규명 및 배상책임을 규정하기 어렵다.
관련문헌 1은 능동 및 수동 무선식별 태그를 이용한 물류 관리 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 수동 RFID 태그를 각각의 물류에 부착하여 물류의 출입을 통해 실시간 재고 파악이 가능하고, 능동 RFID 태그를 컨테이너에 부착하여 컨테이너의 출입과 실시간 위치 추적을 가능하게 하는, 물류 관리 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
다만, 관련문헌 1은 물류의 실시간 재고 파악이 가능하고, 컨테이너의 위치 추적이 가능한 시스템이지만, 물류의 온습도, 충격, 진동 등의 내부 상태를 파악할 수 있는 구성은 구비되어 있지 않아 외부환경의 변화로 인한 사고 발생 시 원인을 규명하는데 어려움이 있다.
따라서 물류의 위치파악 뿐만 아니라 물류에 가해지는 진동, 충격 등을 감지하여 물류의 내부 상태 및 물류운송환경을 모니터링 할 수 있는 시스템이 절실히 요구된다.
KR 10-2009-0000108
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로 물류의 위치 파악과 더불어 물류운송 시 물류에 가해지는 진동, 충격 등을 스마트 디바이스로 감지하여 물류의 내부 상태 및 물류운송환경을 모니터링할 수 있는 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명의 목적은 외부환경의 변화로 인한 발화, 폭발, 파손사고가 발생할 경우 원인규명 및 배상책임을 명확히 할 수 있도록 물류정보와 운송환경 데이터를 블록체인 기술을 기반으로 저장하고, 날짜별, 운송구간별로 운송환경을 딥러닝 기술을 기반으로 분석하는 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 스마트 디바이스를 이용한 물류 모니터링 시스템은 파렛트 또는 물류에 부착되어 물류운송환경을 측정하고, 물류정보와 물류운송환경 데이터를 저장하는 스마트 디바이스, 상기 스마트 디바이스와 무선으로 연결되고, 비밀번호를 입력하면 상기 물류정보와 상기 물류운송환경 데이터를 전송받는 단말기부 및 블록체인 기술기반으로 상기 물류정보와 상기 물류운송환경 데이터를 저장하고, 빅데이터와 딥러닝 기술기반으로 날짜별, 운송구간별로 상기 물류운송환경 데이터를 분석하는 서버부를 제공한다.
또한, 본 발명의 스마트 디바이스를 이용한 물류 모니터링 방법은 스마트 디바이스에 상기 물류의 기본정보가 설정되는 물류정보 설정단계, 물류 운송 시 상기 스마트 디바이스에 의해서 일정 주기로 운송환경의 온도, 습도, 진동, 충격량이 감지, 저장되는 운송환경 데이터 획득단계; 상기 스마트 디바이스에 저장된 상기 물류정보와 상기 운송환경 데이터가 상기 단말기부로 전송되는 단말기부 전송단계, 상기 단말기부로 전송된 상기 물류정보와 상기 운송환경 데이터가 상기 서버부로 전송되는 서버부 전송단계; 및 딥러닝 기술을 기반으로 분석하여 날짜별, 운송구간별로 상기 물류의 운송환경이 분석되는 운송환경 분석단계가 제공된다.
이상과 같이 본 발명에 의하면 복수의 센서를 구비하는 스마트 디바이스 가 물류의 파렛트 또는 물류에 부착되므로, 물류운송 시 물류의 상태와 운송환경을 모니터링할 수 있는 이점이 있다.
또한, 본 발명은 블록체인 기술을 적용한 클라우드 기반의 서버부를 제공하므로, 물류정보와 운송환경 데이터가 임의로 수정될 수 없도록 하고, 신뢰성이 보장되는 이점이 있다.
또한, 본 발명은 빅데이터와 딥러닝 기술 기반의 서버부를 제공하므로, 날짜별, 운송구간별로 운송환경을 분석하여 해당 물류의 운송환경을 파악할 수 있고, 물류의 분실, 파손, 변질사고가 발생되었을 경우 원인규명 및 배상책임을 분명히 할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 1 실시예에 따른 스마트 디바이스를 이용한 물류 모니터링 시스템 구성도이다.
도 2는 발명의 1 실시예에 따른 스마트 디바이스의 구성도이다.
도 3은 발명의 1 실시예에 따른 스마트 디바이스를 이용한 물류 모니터링 방법 흐름도이다.
도 4은 발명의 1 실시예에 따른 운송환경 분석단계의 흐름도이다.
본 명세서에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 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 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 본 발명에 따른 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다. 도 1은 본 발명의 1 실시예에 따른 스마트 디바이스를 이용한 물류 모니터링 시스템 구성도이고, 도 2는 발명의 1 실시예에 따른 스마트 디바이스의 구성도이다.
도 1을 보면, 본 발명의 스마트 디바이스를 이용한 물류 모니터링 시스템은 파렛트 또는 물류에 부착되어 물류운송환경을 측정하고, 물류정보와 물류운송환경 데이터를 저장하는 스마트 디바이스(100), 상기 스마트 디바이스(100)와 무선으로 연결되고, 비밀번호를 입력하면 상기 물류정보와 상기 물류운송환경 데이터를 전송받는 단말기부(200) 및 블록체인 기술기반으로 상기 물류정보와 상기 물류운송환경 데이터를 저장하고, 빅데이터와 딥러닝 기술기반으로 날짜별, 운송구간별로 상기 물류운송환경 데이터를 분석하는 서버부(300)를 포함한다.
또한, 상기 스마트 디바이스(100)는 상기 물류의 운동 상태를 감지하는 3축 가속도 센서(110), 상기 물류 주변의 온도와 습도를 측정하는 온습도 센서(120), 상기 3축 가속도 센서(110), 상기 온습도 센서(120)로부터 측정된 데이터를 저장하는 저장부(130), 상기 저장부(130)에 저장된 데이터를 무선으로 전송하는 통신부(140), 저전력으로 제어하는 제어부(150), 전원을 공급하는 전원부(160)를 포함한다.
보다 상세히 설명해보면, 상기 스마트 디바이스(100)는 작은 물류일 경우 상기 작은 물류를 여러 개 쌓아 랩핑 해놓은 파렛트에 부착되고, 큰 물류일 경우 물류 자체에 부착된다.
상기 스마트 디바이스(100)는 물류의 출고 시에 물류의 송장번호, 출고사진, 비밀번호 등을 포함하는 물류정보를 저장한다.
가장 바람직하게는 스마트 디바이스(100)의 저장부(130)에 상기 물류정보가 저장된다. 송장번호는 물류의 고유번호로서 물류를 식별하기 위한 필수정보이다. 출고사진은 출고 당시에 물류상태를 확인할 수 있는 필수정보이다. 그리고 비밀번호는 상기 물류정보와 물류운송환경 데이터에 접근을 제한하기 위해서 설정한다.
상기 3축 가속도 센서(110)는 X, Y, Z 각축을 중심으로 물류가 움직이는 정도를 측정하여 내부 물류상태를 알 수 있도록 한다. 즉, 상기 가속도 센서(110)는 물류가 움직일 때의 변화값, 기울기를 알 수 있어 서버부(300)에서 물류상태를 분석할 때 충격을 받았는지, 진동을 받았는지 판단할 수 있도록 한다.
상기 온습도 센서(120)는 상기 물류 주변의 온도와 습도를 측정하여 외부 또는 내부의 환경변화로 인한 운송환경변화를 알 수 있도록 한다. 또한, 물류 운송 시 물류가 폭발, 발화되었다면 발화 시점과 위치를 알 수 있도록 한다.
상기 저장부(130)는 상기 물류정보뿐만 아니라 상기 3축 가속도 센서(110), 상기 온습도(120)센서에서 측정된 데이터를 일정 주기 또는 설정된 주기마다 저장한다.
상기 통신부(140)는 저장부(130)에 저장된 데이터를 무선으로 전송하는데 가장 바람직하게는 저전력 블루투스(BLE), 블루투스일 수 있다. 상기 통신부(140)에 의해서 상기 단말기부(200)와 블루투스 연결될 수 있다.
상기 제어부(150)는 상기 3축 가속도 센서(110), 상기 온습도 센서(120), 상기 저장부(130), 상기 통신부(140)를 제어하고, 가장 바람직하게는 저전력 마이콤일 수 있다.
상기 전원부(160)는 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하는 ADC를 포함할 수 있고, 상기 3축 가속도 센서(110), 상기 온습도 센서(120), 상기 저장부(130), 상기 통신부(140), 상기 제어부(150)에 전원을 공급한다.
다음으로, 상기 단말기부(200)는 출고 관리자의 단말기일 수 있고, 수령 관리자의 단말기 일 수 있다. 상기 단말기부(200)는 출고 또는 수령한 물류에 부착되어 있는 상기 스마트 디바이스(100), 더욱 바람직하게는 통신부(140)와 블루투스 연결된다.
그리고 상기 스마트 디바이스(100) 또는 상기 단말기부(200)에 설치된 어플리케이션을 통해서 상기 물류의 비밀번호를 입력하면, 상기 스마트 디바이스(100), 더욱 바람직하게는 상기 저장부(130)에 저장된 상기 물류의 물류정보와 물류운송환경 데이터를 확인할 수 있다.
또한, 상기 단말기부(200)는 상기 스마트 디바이스(100), 더욱 바람직하게는 상기 저장부(130)에 저장된 상기 물류의 물류정보와 물류운송환경 데이터를 상기 서버부(300)로 전송할 수 있다.
다음으로, 상기 서버부(300)는 클라우드 기반의 서비스를 제공하고 있으므로 출고 관리자, 수령관리자, 포워딩 회사, 보험회사 등 접근권한이 있는 자라면 용이하게 접근할 수 있다.
그리고 접근권한이 있는 자는 상기 서버부(300)에서 해당 물류의 운송경로, 물류정보, 상기 서버부(300)에 의해서 분석된 물류운송환경 데이터를 확인하고 다운받을 수 있다.
또한, 서버부(300)는 블록체인 기술기반으로 상기 물류정보와 상기 물류운송환경 데이터를 저장하여 상기 접근 권한이 있는 자에게 출처가 분명하고, 신뢰성 있는 데이터를 제공할 수 있다.
또한, 서버부(300)는 빅데이터 기술기반으로 해당 서버 이외의 서버와 연결되어 있어 물류운송환경과 관련된 데이터, 과거의 물류운송환경 데이터 등을 추출할 수 있다.
또한, 서버부(300)는 딥러닝 기술기반으로 상기 추출된 물류운송환경과 관련된 데이터, 과거의 물류운송환경 데이터를 기초로 하여 학습할 수 있고, 상기 학습의 결과로 기준값을 생성하고, 접근 권한이 있는 자가 알고자 하는 물류의 상태와 운송환경을 분석할 수 있다. 즉, 날짜별, 운송구간별로 상기 물류운송환경 데이터를 분석하여 상기 물류가 특정기간, 특정구간에서 어떤 상태였는지 확인가능하다.
따라서 상기 서버부(300)를 이용하여 포워딩 회사는 상기 물류의 운송경로 및 물류정보를 확인하여 운송서비스를 제공할 수 있고, 보험회사는 물류의 손실, 파손 등의 사고 시 운송환경 데이터 및 물류정보를 확인하여 사고의 원인을 규명하고, 배상책임을 명확히 하여 적하보험서비스를 제공할 수 있다.
다음으로, 도 3은 발명의 1 실시예에 따른 스마트 디바이스를 이용한 물류 모니터링 방법 흐름도이고, 도 4은 발명의 1 실시예에 따른 운송환경 데이터 획득단계의 흐름도이다.
본 발명의 스마트 디바이스를 이용한 물류 모니터링 방법은 스마트 디바이스(100)에 상기 물류의 기본정보가 설정되는 물류정보 설정단계(S100), 물류 운송 시 상기 스마트 디바이스(100)에 의해서 일정 주기로 운송환경의 온도, 습도, 움직임이 감지, 저장되는 운송환경 데이터 획득단계(S200); 상기 스마트 디바이스(100)에 저장된 상기 물류정보와 상기 운송환경 데이터가 상기 단말기부(200)로 전송되는 단말기부 전송단계(S300), 상기 단말기부(200)로 전송된 상기 물류정보와 상기 운송환경 데이터가 상기 서버부(300)로 전송되는 서버부 전송단계(S400) 및 딥러닝 기술을 기반으로 분석하여 날짜별, 운송구간별로 상기 물류의 운송환경이 분석되는 운송환경 분석단계(S500)가 제공된다.
상기 물류정보 설정단계(S100)는 물류 출고 시 상기 물류가 적재된 파렛트 또는 상기 물류 자체에 부착된 스마트 디바이스(100)에 물류정보가 설정된다. 상기 물류정보는 앞서 언급했듯이 송장번호, 출고사진, 비밀번호 등이 포함될 수 있다.
여기서 상기 스마트 디바이스(100)에 물류정보가 설정되는 방법은 상기 스마트 디바이스(100)가 초기화된 상태에서 상기 스마트 디바이스(100)와 출고 관리자의 단말기부(200)가 블루투스 연결되고, 상기 출고 관리자의 단말기부(200)에 의해서 상기 물류에 대한 송장번호, 출고사진, 비밀번호 등이 설정된다.
다음으로, 상기 운송환경 데이터 획득단계(S200)는 물류 운송 시 상기 스마트 디바이스(100)에 의해서 일정 주기로 운송환경의 온도, 습도, 물류의 움직임이 감지되고, 운송환경 데이터가 저장된다. 여기서 운송환경 데이터라 함은 물류상태 및 물류운송환경에 대한 데이터를 통칭하여 일컫는다.
더욱 바람직하게, 상기 운송환경 데이터 획득단계(S200)는 일정 주기로 상기 스마트 디바이스(100)의 3축 가속도 센서(110)에 의해서 상기 물류의 움직임 및 상태가 측정되고, 온습도 센서(120)에 의해서 상기 물류 주변의 온도, 습도가 측정된다. 그리고 스마트 디바이스(100)의 저장부(130)에 의해서 상기 측정된 운송환경 데이터가 저장된다.
다음으로, 상기 단말기부 전송상태(S300)는 물류 수령 시 상기 스마트 디바이스(100)와 물류 수령 관리자의 단말기부(200)가 무선으로 연결되고, 상기 스마트 디바이스(100)에 저장된 상기 물류정보와 상기 운송환경 데이터가 상기 물류 수령 관리자의 단말기부로 전송된다.
이때, 상기 물류 수령 관리자는 상기 스마트 디바이스(100) 또는 단말기부(200)에 상기 물류의 비밀번호를 입력하면 상기 스마트 디바이스(100)에 접근할 수 있다.
다음으로, 상기 서버부 전송단계(S400)는 상기 단말기부(200)와 상기 서버부(300)가 무선으로 연결되고, 상기 단말기부(200)로 전송된 상기 물류정보와 상기 운송환경 데이터가 상기 서버부(300)로 전송된다.
더욱 바람직하게는 상기 단말기부(200)는 상기 서버부(300)와 LTE,3G 5G 등과 같은 외부 통신망을 통해서 무선 연결되고, 상기 물류정보와 상기 운송환경 데이터가 클라우드 기반의 서버부(300)로 전송된다.
다음으로, 상기 운송환경 분석단계(S400)는 상기 서버부(300)에 전송된 상기 물류의 운송환경 데이터와 빅데이터에서 추출된 운송환경과 관련된 데이터를 딥러닝 기술을 기반으로 분석하여 날짜별, 운송구간별로 상기 물류의 운송환경이 분석된다.
즉 운송환경 분석단계(S400)는 상기 스마트 디바이스(100)로부터 감지된 운송환경 데이터의 변화값을 학습하여 기준을 설정하고, 상기 운송환경 데이터가 기준값 이하일 경우 진동 또는 미세한 움직임으로 데이터가 도출되고, 상기 운송환경 데이터가 기준값 이상일 경우 충격으로 데이터가 도출된다.
도 4는 발명의 1 실시예에 따른 운송환경 분석단계의 흐름도이고, 보다 바람직하게 3축 가속도 센서(110)의 변화값을 기준으로 분석하였다.
도 4를 통해 상기 운송환경 분석단계(S400)를 보다 구체적으로 설명해보면, 상기 운송환경 분석단계(S400)를 보다 자세히 보는 이유는 상기 스마트 디바이스(100)에 포함된 3축 가속도 센서(110)에 의해서 측정된 데이터로부터 물류상태를 판단하는 방법을 설명하기 위함이다.
우선, 상기 서버부(300)에 의해서 운송환경이 분석되기 시작하면, 서버부(300) 이외의 여러 서버와 연결되어 빅데이터 기술기반으로 3축 가속도 센서 변화값(A)이 추출되고, 방대한 양의 3축 가속도 센서 변화값(A)을 딥러닝 기술기반으로 학습된다. 여기서 3축 가속도 센서 변화값(A)이란 변화의 정도, 즉 그래프로 보았을 때는 기울기라고 할 수 있다.
그리고 추출 및 학습된 상기 3축 가속도 센서 변화값(A)을 기반으로 기준값(B)를 생성한다. 상기 기준값(B)을 생성하는 이유는 특정 기울기를 기준에 따라 물류상태를 달리 판단하고자 하기 위함이다.
상기 기준값(B)가 생성되면 상기 물류에 부착된 3축 가속도 센서(110)에 의해서 측정된 3축 가속된 센서의 변화값(C)을 상기 기준값(B)과 비교한다.
비교했을 때 상기 물류에 부착된 3축 가속도 센서(110)에 의해서 측정된 3축 가속된 센서의 변화값(C)이 기준값(B)보다 클 경우에는 상기 물류에 충격이 가해졌다고 판단하고, ‘충격’ 데이터를 도출한다.
반대로 상기 물류에 부착된 3축 가속도 센서(110)에 의해서 측정된 3축 가속된 센서의 변화값(C)이 기준값(B)보다 작을 경우에는 상기 물류에 미세한 진동 또는 움직임이 있었다고 판단하고, ‘진동/움직임’ 데이터를 도출한다.
상기 도출된 데이터는 상기 서버부(300)에 저장된다.
따라서 이상과 같이 본 발명에 의하면 복수의 센서를 구비하는 스마트 디바이스(100)가 파렛트 또는 물류에 부착되므로, 물류운송 시 물류의 상태와 운송환경을 모니터링할 수 있는 이점이 있다.
또한, 본 발명은 블록체인 기술을 적용한 클라우드 기반의 서버부(300)를 제공하므로, 물류정보와 운송환경 데이터가 임의로 수정될 수 없도록 하고, 신뢰성이 보장되는 이점이 있다.
또한, 본 발명은 빅데이터와 딥러닝 기술 기반의 서버부(300)를 제공하므로, 날짜별, 운송구간별로 운송환경을 분석하여 해당 물류의 운송환경을 파악할 수 있고, 물류의 분실, 파손, 변질사고가 발생되었을 경우 원인규명 및 배상책임을 분명히 할 수 있는 효과가 있다.
100..스마트 디바이스
110..3축 가속도 센서
120..온습도 센서
130..저장부
140..통신부
150..제어부
160..전원부
200..단말기부
300..서버부

Claims (5)

  1. 파렛트 또는 물류에 부착되어 물류운송환경을 측정하고, 물류정보와 물류운송환경 데이터를 저장하는 스마트 디바이스;
    상기 스마트 디바이스와 무선으로 연결되고, 비밀번호를 입력하면 상기 물류정보와 상기 물류운송환경 데이터를 전송받는 단말기부; 및
    블록체인 기술기반으로 상기 물류정보와 상기 물류운송환경 데이터를 저장하고, 빅데이터와 딥러닝 기술기반으로 날짜별, 운송구간별로 상기 물류운송환경 데이터를 분석하는 서버부; 를 포함하는 스마트 디바이스를 이용한 물류 모니터링 시스템.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 스마트 디바이스는
    상기 물류의 가속도를 측정하여 운동 상태를 감지하는 3축 가속도 센서;
    상기 물류 주변의 온도와 습도를 측정하는 온습도 센서;
    상기 3축 가속도 센서, 상기 온습도 센서로부터 측정된 데이터를 저장하는 저장부;
    상기 저장부에 저장된 데이터를 무선으로 전송하는 통신부;
    상기 3축 가속도 센서, 상기 온습도 센서, 상기 저장부, 상기 통신부를 저전력으로 제어하는 제어부; 및
    아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하고, 전원을 공급하는 전원부; 를 포함하는 스마트 디바이스를 이용한 물류 모니터링 시스템.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 서버부는
    물류운송경로, 상기 물류정보, 상기 서버부에 의해서 분석된 물류운송환경 데이터를 클라우드 기반으로 제공하는 것을 특징으로 하는 스마트 디바이스를 이용한 물류 모니터링 시스템.
  4. 물류 출고 시 파렛트 또는 물류에 부착된 스마트 디바이스에 상기 물류정보가 설정되는 물류정보 설정단계;
    물류 운송 시 상기 스마트 디바이스에 의해서 일정 주기로 운송환경의 온도, 습도, 움직임이 감지되고, 운송환경 데이터가 저장되는 운송환경 데이터 획득단계;
    물류 수령 시 상기 스마트 디바이스와 관리자의 단말기부가 무선으로 연결되고, 상기 스마트 디바이스에 저장된 상기 물류정보와 상기 운송환경 데이터가 상기 단말기부로 전송되는 단말기부 전송단계;
    상기 단말기부와 상기 서버부가 무선으로 연결되고, 상기 단말기부로 전송된 상기 물류정보와 상기 운송환경 데이터가 상기 서버부로 전송되는 서버부 전송단계; 및
    상기 서버부에 전송된 운송환경 데이터와 빅데이터 기술기반으로 추출된 운송환경 관련 데이터를 딥러닝 기술을 기반으로 학습하여 날짜별, 운송구간별로 상기 물류의 운송환경이 분석되는 운송환경 분석단계; 를 포함하는 스마트 디바이스를 이용한 물류 모니터링 방법.
  5. 제 4항에 있어서,
    상기 운송환경 분석단계는
    상기 스마트 디바이스로부터 감지된 운송환경 데이터의 변화값을 학습하여 기준을 설정하고, 상기 운송환경 데이터가 기준값 이하일 경우 진동 또는 미세한 움직임으로 데이터가 도출되고, 상기 운송환경 데이터가 기준값 이상일 경우 충격으로 데이터가 도출되는 것을 특징으로 하는 스마트 디바이스를 이용한 물류 모니터링 방법.
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