KR20210097241A - 항만물류 최적화를 위한 스마트 컨테이너 통합관리 시스템 - Google Patents
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Abstract
본 발명은, 화물용 컨테이너(110), 내부환경을 감지하는 센서부(120), 내부환경을 조절하는 컨테이너 내부환경 조절부(130), 센싱모듈(141)과 제어모듈(142)과 통신모듈(143)로 구성되는 제어부(140), 각 컨테이너별 내부환경정보를 수신하는 컨테이너 서버(150), 및 컨테이너(110) 내부환경의 상태정보를 실시간 모니터링하는 관제서버(160)를 포함하여, 컨테이너에 IoT기술을 적용하여 스마트 컨테이너를 제작하며, 컨테이너 내부환경을 실시간 모니터링하고 효율적으로 조절할 수 있는, 항만물류 최적화를 위한 스마트 컨테이너 통합관리 시스템을 개시한다.
Description
본 발명은 항만에 적치된 컨테이너를 통합관리하는 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 컨테이너에 IoT기술을 적용하여 스마트 컨테이너를 제작하며, 컨테이너 내부환경을 실시간 모니터링하고 효율적으로 조절할 수 있는, 항만물류 최적화를 위한 스마트 컨테이너 통합관리 시스템에 관한 것이다.
최근, 항만의 컨테이너 터미널에 하적되어 적치되거나 산적을 위해 적치된 컨테이너의 위치를 모니터링할 수 있는 화물정보 제공시스템이 개시되어 있으나, 컨테이너 내부의 물품 또는 물품상태를 확인할 수가 없어서 물품 훼손에 대해 대처하기 어렵고 허위 물품의 적재 문제를 예방하기 불가능하다.
또한, 온도, 습도 또는 진동에 민감한 물품의 경우에 변질 및 훼손 가능성에 대해 컨테이너 내측에 수용된 물품상태를 확인하는 것이 불가능하고 변질 및 훼손의 원인 또는 책임문제를 파악하기 어렵다.
또한, 통상의 항만 시스템으로는 국제적 교역에 따라 해상 운송중 유입될 수 있는 불개미와 같은 생태계 교란종의 유입을 원천적으로 차단하는데 한계가 있다.
이에, 사물인터넷을 적용하여 효율적인 항만 시스템을 구축하고, 개별 컨테이너별로 내부환경을 모니터링하고 물품에 따라 최적의 내부환경을 조성하여 변질과 훼손을 예방하고 생태계 교란종의 유입을 선제적으로 차단할 수 있는 항만 시스템을 구축할 필요성이 제기된다.
본 발명의 사상이 이루고자 하는 기술적 과제는, 사물인터넷을 적용하여 효율적인 항만 시스템을 구축하고, 개별 컨테이너별로 내부환경을 모니터링하고 물품에 따라 최적의 내부환경을 조성하여 변질과 훼손을 예방하고 생태계 교란종의 유입을 선제적으로 차단할 수 있는, 항만물류 최적화를 위한 스마트 컨테이너 통합관리 시스템을 제공하는 데 있다.
전술한 목적을 달성하고자, 본 발명은, 컨테이너 터미널에 적치되는 화물용 컨테이너; 상기 컨테이너 내부에 각각 형성된 온습도센서와 먼지센서와 이산화탄소 측정센서로 구성되는, 센서부; 상기 컨테이너 내부에 각각 형성된 온열기와 냉방기와 가습기와 제습기로 구성되는, 컨테이너 내부환경 조절부; 상기 각 센서와 각각 통신연결되어 센서값을 수신하는 센싱모듈과, 설정값과 센서값을 비교하여 상기 컨테이너 내부환경 조절부를 제어하는 제어값을 자동 생성하는 제어모듈과, 상기 제어모듈로부터의 제어값을 상기 컨테이너 내부환경 조절부로 송신하는 통신모듈로 구성되는, 제어부; 상기 제어부로부터 각 컨테이너별 내부환경정보를 수신하는 컨테이너 서버; 및 상기 컨테이너 서버로부터 내부환경정보를 수신하여 상기 컨테이너 내부환경의 상태정보를 웹상에서 실시간 모니터링하는 관제서버;를 포함하는, 항만물류 최적화를 위한 스마트 컨테이너 통합관리 시스템을 제공한다.
여기서, 상기 컨테이너에는 GPS가 부착 형성되고, 상기 관제서버는 상기 GPS에 의한 상기 컨테이너의 위치정보를 수신하여 항만지도데이터를 통해 실시간 추적하여 모니터링하고, 항만의 선하적과 적재위치와 항만 통관정보를 분석하여 딥러닝 학습모델을 통해 물류경로를 최적화하도록 최적물류경로를 예측하여 제공할 수 있다.
또한, 상기 컨테이너에는 내부를 촬영하는 카메라모듈이 부착 형성되고, 상기 관제서버는 상기 컨테이너의 물품정보와 선하적정보와 이력정보와 통관정보를 DB화하여 저장하고, 상기 카메라모듈로부터 전송된 적재화물의 영상을 통해 물품상태를 실시간 모니터링하고, 물품정보와 비교하여 일치여부를 확인하도록 할 수 있다.
또한, 상기 관제서버는, 상기 DB에 저장된 정보를 분석하여 현재 수급동향정보를 제공하고, 딥러닝 학습모델을 통해 해당 물품의 수급추세를 예측하여 예측 수급동향정보를 제공하고 적치공간의 예측 최적배치정보를 생성할 수 있다.
또한, 상기 컨테이너의 개폐문에는 개폐감지센서 및 생체인식 스마트락이 부착 형성되고, 상기 관제서버는 상기 개폐감지센서를 통해 개폐를 실시간 모니터링하고, 상기 생체인식 스마트락은 담당자 지문, 홍채 또는 안면을 인식하여 개폐하도록 할 수 있다.
또한, 상기 센서부와 상기 컨테이너 내부환경 조절부와 상기 제어부와 상기 개폐감지센서 및 상기 생체인식 스마트락은 부착 모듈형으로 통합 구성되어, 상기 컨테이너에 부착 결합될 수 있다.
또한, 상기 센싱모듈은 NodeMCU로 구성되고, 상기 제어모듈은 라즈베리파이로 구성되고, 상기 통신모듈은 ESP32로 구성될 수 있다.
또한, 상기 컨테이너 내부에는 유해가스 감지센서가 형성되어, 상기 관제서버는 유해가스를 실시간 모니터링하고, 기준치 이상의 유해가스가 감지되면 경고정보를 생성하고 상기 생체인식 스마트락은 개폐문을 락킹할 수 있다.
또한, 상기 컨테이너에는 진동센서가 부착 형성되고, 상기 관제서버는 상기 진동센서로부터 전송되는 센서값을 통해 사고를 원거리에서 인지하도록 할 수 있다.
상기 관제서버는 적재물품에 따른 내부환경정보를 딥러닝 학습모델을 통해 학습하여 적재물품별 최적의 시계열적 제어값을 생성하여 상기 컨테이너 내부환경 조절부로 전송하도록 할 수 있다.
또한, 상기 관제서버는, 상기 제어값을 수동 생성하여 상기 제어모듈을 통해 상기 컨테이너 내부환경 조절부를 강제 조작하도록 할 수 있다.
또한, 상기 관제서버는 디스플레이를 통해서 항만지도데이터에 해당하는 항만지도상에 컨테이너 위치정보와 적재위치별 컨테이너 목록정보, 및 각 컨테이너별 내부환경정보와 물품정보와 선하적정보와 이력정보와 통관정보를 오버랩하여 제공할 수 있다.
또한, 상기 카메라모듈에 의한 생태계 교란종의 식별시에, 상기 관제서버는 경고정보를 생성하여 제공하고 담당자 단말기로 경고정보를 긴급전송하도록 할 수 있다.
본 발명에 의하면, 사물인터넷을 적용하여 효율적인 항만 시스템을 구축할 수 있으며, 개별 컨테이너별로 내부환경을 모니터링하고 물품에 따라 최적의 내부환경을 조성하여 변질과 훼손을 예방할 수 있다.
또한, 본 발명에 의하면, 컨테이너의 정확한 위치를 인지하도록 하고 물품을 효율적으로 관리하여 물류비용을 절감하도록 하며, 부착 모듈형을 구성하여 폐컨테이너를 재활용 가능하도록 하며, 운송시의 추돌사고 또는 전복사고를 원거리에서도 인지하도록 하여 사고를 신속하게 파악하여 대처하도록 할 수 있다.
또한, 본 발명에 의하면, 생태계 교란종의 유출을 원천적으로 차단할 수 있고, 온도, 습도 또는 진동에 민감한 물품의 경우에 변질 및 훼손시 변질 및 훼손의 원인 또는 책임문제를 쉽게 파악할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 의한 항만물류 최적화를 위한 스마트 컨테이너 통합관리 시스템의 개략적인 개념도를 도시한 것이다.
도 2는 도 1의 항만물류 최적화를 위한 스마트 컨테이너 통합관리 시스템을 구현한 구성도를 도시한 것이다.
도 3은 도 1의 항만물류 최적화를 위한 스마트 컨테이너 통합관리 시스템에 의한 통합관리 흐름도를 개략적으로 도시한 것이다.
도 2는 도 1의 항만물류 최적화를 위한 스마트 컨테이너 통합관리 시스템을 구현한 구성도를 도시한 것이다.
도 3은 도 1의 항만물류 최적화를 위한 스마트 컨테이너 통합관리 시스템에 의한 통합관리 흐름도를 개략적으로 도시한 것이다.
이하, 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 본 발명은 여러가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다.
본 발명의 실시예에 의한 항만물류 최적화를 위한 스마트 컨테이너 통합관리 시스템은 전체적으로 화물용 컨테이너(110), 내부환경을 감지하는 센서부(120), 내부환경을 조절하는 컨테이너 내부환경 조절부(130), 센싱모듈(141)과 제어모듈(142)과 통신모듈(143)로 구성되는 제어부(140), 각 컨테이너별 내부환경정보를 수신하는 컨테이너 서버(150), 및 컨테이너(110) 내부환경의 상태정보를 실시간 모니터링하는 관제서버(160)를 포함하여, 컨테이너에 IoT기술을 적용하여 스마트 컨테이너를 제작하며, 컨테이너 내부환경을 실시간 모니터링하고 효율적으로 조절하는 것을 요지로 한다.
우선, 화물용 컨테이너(110)는 항만의 컨테이너 터미널의 적치공간에 적치되는 일반 화물용 컨테이너 또는 냉장 및 냉동 화물용 컨테이너일 수 있다.
다음, 센서부(120)는 컨테이너(110) 내부에 각각 형성된 온습도센서(121)와 먼지센서(122)와 이산화탄소 측정센서(123)로 구성되어, 컨테이너(110) 내부환경의 온도와 습도와 먼지농도와 이산화탄소농도를 각각 측정한다.
다음, 컨테이너 내부환경 조절부(130)는 컨테이너(110) 내부에 각각 형성된 온열기(131)와 냉방기(132)와 가습기(133)와 제습기(134)로 구성되어, 컨테이너(110) 내부환경의 온도와 습도와 먼지농도와 이산화탄소농도를 각각 조절한다.
다음, 제어부(140)는, 각 센서(121,122,123)와 각각 통신연결되어 센서값을 수신하는 센싱모듈(141)과, 미리설정된 설정값과 센서값을 비교하여 컨테이너 내부환경 조절부(130)를 제어하는 제어값을 자동 생성하는 제어모듈(142)과, 제어모듈(142)로부터의 제어값을 컨테이너 내부환경 조절부(130)로 송신하는 통신모듈(143)로 구성되어서, 온도 또는 습도 변화에 민감한 물품의 변질 또는 훼손을 예방하도록 할 수 있다.
즉, 센싱모듈(141)은 온습도센서(121)와 먼지센서(122)와 이산화탄소 측정센서(123)로부터 해당 센서값을 각각 수신하여 제어모듈(142)로 송신하고, 제어모듈(142)은 컨테이너별 해당 물품별로 미리설정된 설정값과 송신된 센서값을 비교하여 컨테이너 내부환경 조절부(130)에 의해 최적의 내부환경상태로 제어하는 제어값을 자동 생성하고, 통신모듈(143)은 해당 제어값을 온열기(131)와 냉방기(132)와 가습기(133)와 제습기(134)로 각각 송신하여 컨테이너 내부환경 조절부(130)를 제어하도록 한다.
또한, 제어부(140)는 먼지센서(122)와 이산화탄소 측정센서(123)를 통해 기준값을 초과하는 농도를 각각 인지하면 제습기(134) 또는 별도의 환풍기(미도시)를 통해 해당 농도를 낮추어 최적의 내부환경을 유지하도록 하고 컨테이너(110)의 개방시 먼지 또는 이산화탄소의 과도한 유입 및 유출을 억제하거나 컨테이너 검사를 위한 작업자의 개방후 진입시에 안정성을 확보하도록 할 수도 있다.
여기서, 센싱모듈(141)은 오픈소스 사물인터넷(IoT) 플랫폼으로 와이파이 기능이 구현된 MCU 개발보드인 NodeMCU로 구성되고, 제어모듈(142)은 다양한 사물인터넷에 적용되는 미니PC인 라즈베리파이(Raspberry Pi)로 구성되고, 사물인터넷에 적용되는 컨트롤러인 통신모듈(143)은 ESP32로 구성될 수 있다.
다음, 컨테이너 서버(150)는 제어부(140)로부터 각 컨테이너별 내부환경정보를 수신한다.
다음, 관제서버(160)는 컨테이너 서버(150)로부터 모든 컨테이너의 내부환경정보를 통합하여 수신하여 컨테이너(110) 내부환경의 상태정보를 웹상에서 실시간 모니터링한다.
여기서, 관제서버(160)는 Django REST Framework를 사용하여 컨테이너 웹 애플리케이션을 구현하여 웹상의 환경에서 컨테이너(110) 내부환경의 온습도와 먼지농도와 이산화탄소농도의 상태정보를 웹상에서 실시간 모니터링하도록 할 수 있으나, 특별히 제한되지 않고 모바일상에 실시간 모니터링하도록 구현되거나, 관제서버(160)와 통신하는 별도의 스마트폰, 태블릿 또는 노트북의 모바일기기(161)에서도 실시간 모니터링하도록 구현될 수 있다.
한편, 컨테이너(110)에는 GPS(124)가 부착 형성되고, 관제서버(160)는 GPS(124)에 의한 컨테이너(110)의 위치정보를 수신하여 관제서버(160)의 DB에 저장된 항만지도데이터를 통해 실시간 추적하여 모니터링하고, 항만의 컨테이너 터미널의 선하적과 적재위치와 항만 통관정보를 분석하여 딥러닝 학습모델을 통해 물류경로를 최적화하도록 최적물류경로를 예측하여 제공하여서, 컨테이너(110)의 정확한 위치를 인지하도록 하고 물품을 효율적으로 관리하여 물류비용을 절감하도록 할 수 있다.
또한, 컨테이너(110)에는 내부를 촬영하는 카메라모듈(125)이 부착 형성되고, 관제서버(160)는 컨테이너(110)의 물품정보와 선하적정보와 이력정보와 통관정보를 DB화하여 저장하고, 카메라모듈(125)로부터 전송된 적재화물의 영상을 통해 물품상태를 실시간 모니터링하고, 영상촬영된 물품상태와 DB상의 물품정보와 비교하여 일치여부를 확인하도록 하여서, 컨테이너(110)를 개방하지 않고서도 물품을 확인하고 허위 물품 적재를 식별하도록 할 수 있다.
한편, 카메라모듈(125)에 의한 불개미와 같은 생태계 교란종의 식별시에는, 관제서버(160)는 경고정보를 생성하여 제공하고, 담당자 단말기(162)로 경고정보를 긴급전송하여 신속하게 대처하도록 할 수도 있다.
또는, 제어모듈(142) 또는 관제서버(160)에 의한 컨테이너(110) 내부환경의 온도 및 습도 조절을 통해서 불개미와 같은 생태계 교란종의 서식환경을 억제하여 생태계 교란종의 유입시에도 컨테이너(110) 내부환경을 조절하여 컨테이너(110) 외부로의 유출을 차단할 수 있다.
또한, 관제서버(160)는, DB에 저장된 물품정보와 선하적정보와 이력정보와 통관정보를 분석하여 물품의 현재 수급동향정보를 수치정보로 또는 차트정보로 제공하고, 딥러닝 학습모델을 통해 해당 물품의 수급추세를 예측하여 예측 수급동향정보를 수치정보로 또는 차트정보로 제공하고, 예측된 수급동향정보에 따라 해당 물품을 위한 적치공간의 예측된 최적배치정보를 생성하여 효율적으로 관리하도록 할 수도 있다.
한편, 도시되지는 않았으나, 컨테이너(110)의 개폐문에는 개폐감지센서 및 생체인식 스마트락이 부착 형성되고, 관제서버(160)는 개폐감지센서를 통해 개폐를 실시간 모니터링하여 비정상적인 개폐를 식별하여 대처하도록 하고, 생체인식 스마트락은 담당자의 지문, 홍채 또는 안면을 인식하여 개폐하도록 하여서 보안성을 보다 높일 수도 있다.
여기서, 앞서 언급한 센서부(120)와 컨테이너 내부환경 조절부(130)와 제어부(140)와 개폐감지센서 및 생체인식 스마트락은 부착 모듈형으로 통합 구성되어, 컨테이너(110)에 부착 결합될 수 있는데, 즉 일반적인 컨테이너 또는 재활용가능한 폐컨테이너에 통합 구성된 부착 모듈을 결합시켜서 스마트 컨테이너로 활용하도록 할 수 있다.
또한, 컨테이너(110) 내부에는 유해가스 감지센서(126)가 형성되어, 관제서버(160)는 유해가스를 실시간 모니터링하고, 기준치 이상의 유해가스가 감지되면 경고정보를 생성하고 생체인식 스마트락은 컨테이너(110)의 개폐문을 강제로 개방하지 못하도록 락킹하도록 하여서, 안정성을 확보할 수 있다.
또한, 컨테이너(110)에는 진동센서(127)가 부착 형성되고, 관제서버(160)는 진동센서(127)로부터 전송되는 센서값을 통해 운송시의 추돌사고 또는 전복사고를 원거리에서도 인지하도록 하여 사고를 신속하게 파악하여 대처하도록 할 수 있으나, 관제서버(160)는 카메라모듈(125)에 의한 영상정보를 통해서도 추돌사고 또는 전복사고를 원거리에서 인지하여 물품의 상태를 파악하고 대처할 수도 있다.
관제서버(160)는 적재물품에 따른 내부환경정보를 딥러닝 학습모델을 통해 학습하여 적재물품별 최적의 시계열적 제어값을 생성하여 컨테이너 내부환경 조절부(130)로 전송하도록 할 수 있다.
예컨대, 관제서버(160)는 물품별 내부환경정보의 시계열적 변화를 인공지능을 통해 학습하여 제어모듈(142) 또는 관제서버(160)에 의한 별도의 설정값 외부입력없이도 시간대별, 날짜별, 월별 또는 계절별에 따른 물품별 최적의 시계열적 제어값을 생성하여 컨테이너 내부환경 조절부(130)를 자율적으로 조절할 수도 있다.
또는, 관제서버(160)는, 제어모듈(142)에 의한 제어값 생성 또는 설정이 불가능한 장애 상황, 또는 기상환경/적치높이에 따라 컨테이너(110)로의 물리적 접근이 어려운 상황에는, 원격지에서 컨테이너별 제어값을 수동 생성하여 제어모듈(142)을 통해 컨테이너 내부환경 조절부(130)를 강제 조작하도록 할 수도 있다.
또한, 관제서버(160)는 디스플레이를 통해서 항만지도데이터에 해당하는 항만지도상에 컨테이너(110) 위치정보와 적재위치별 컨테이너(110) 목록정보, 및 각 컨테이너별 내부환경정보와 물품정보와 선하적정보와 이력정보와 통관정보를 오버랩하여 제공하여서, 컨테이너(110)의 위치를 쉽게 식별하도록 하고 관련된 정보를 동시에 인지하도록 하여서, 컨테이너 터미널의 적치공간에 적치된 컨테이너들을 효율적으로 통합관리할 수 있다.
도 3은 도 1의 항만물류 최적화를 위한 스마트 컨테이너 통합관리 시스템에 의한 통합관리 흐름도를 개략적으로 도시한 것으로, 도 3을 참조하여, 컨테이너의 통합관리를 상술하면 다음과 같다.
컨테이너 웹 애플리케이션이 구현된 관제서버에 접속한(S110) 후, 컨테이너관리 구성으로, 컨테이너 터미널에서의 컨테이너의 선하적과 적재위치와 항만 통관정보를 관리하고(S121), 컨테이너 위치를 파악하고(S122), 물품정보와 선하적정보와 이력정보와 통관정보를 분석하여 물품의 현재 수급동향정보를 수치정보로 또는 차트정보로 제공하고(S123), 딥러닝 학습모델을 통해 해당 물품의 수급추세를 예측하여 예측 수급동향정보를 수치정보로 또는 차트정보로 제공하고(S124), 예측된 수급동향정보에 따라 해당 물품을 위한 적치공간의 예측된 최적배치정보를 생성하여(S125) 효율적으로 관리하도록 할 수 있다.
또는, 컨테이너 웹 애플리케이션이 구현된 관제서버에 접속한(S110) 후, 컨테이너 제어 구성으로, 온습도센서(121)와 먼지센서(122)와 이산화탄소 측정센서(123)의 센서부(120)를 통해 측정된 온도와 습도와 먼지농도와 이산화탄소농도의 컨테이너(110) 내부환경상태를 확인할 수 있고(S131), 제어모듈(142)에 의해 제어값을 설정하여 컨테이너(110) 내부환경의 온도 및 습도 조절을 자동 제어하거나(S132), 관제서버(160)를 통해서 온열기(131)와 냉방기(132)와 가습기(133)와 제습기(134)의 제어값을 직접 입력하여 컨테이너 내부환경 조절부(130)를 수동 제어하고(S133), 생체인식 스마트락을 원격지에서 제어하여 컨테이너 개폐문을 개폐하고(S134), 컨테이너 내부환경 조절부(130)의 자동제어 및 수동제어에 의한 제어값과 내부환경 변화정보를 DB에 저장하여 관리할 수 있다(S135).
따라서, 전술한 바와 같은 항만물류 최적화를 위한 스마트 컨테이너 통합관리 시스템의 구성에 의해서, 사물인터넷을 적용하여 효율적인 항만 시스템을 구축할 수 있으며, 개별 컨테이너별로 내부환경을 모니터링하고 물품에 따라 최적의 내부환경을 조성하여 변질과 훼손을 예방하며, 컨테이너의 정확한 위치를 인지하도록 하고 물품을 효율적으로 관리하여 물류비용을 절감하도록 하며, 부착 모듈형을 구성하여 폐컨테이너를 재활용가능하도록 하며, 운송시의 추돌사고 또는 전복사고를 원거리에서도 인지하도록 하여 사고를 신속하게 파악하여 대처하도록 하며, 생태계 교란종의 유출을 원천적으로 차단할 수 있고, 온도, 습도 또는 진동에 민감한 물품의 경우에 변질 및 훼손시 변질 및 훼손의 원인 또는 책임문제를 쉽게 파악할 수 있다.
이상, 본 발명을 도면에 도시된 실시예를 참조하여 설명하였다. 그러나, 본 발명은 이에 한정되지 않고 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 본 발명과 균등한 범위에 속하는 다양한 변형예 또는 다른 실시예가 가능하다. 따라서, 본 발명의 진정한 보호범위는 이어지는 특허청구범위에 의해 정해져야 할 것이다.
110 : 컨테이너
120 : 센서부
121 : 온습도센서 122 : 먼지센서
123 : 이산화탄소 측정센서 124 : GPS
125 : 카메라모듈 126 : 유해가스 감지센서
127 : 진동센서 130 : 컨테이너 내부환경 조절부
131 : 온열기 132 : 냉방기
133 : 가습기 134 : 제습기
140 : 제어부 141 : 센싱모듈
142 : 제어모듈 143 : 통신모듈
150 : 컨테이너 서버 160 : 관제서버
161 : 모바일기기 162 : 담당자 단말기
121 : 온습도센서 122 : 먼지센서
123 : 이산화탄소 측정센서 124 : GPS
125 : 카메라모듈 126 : 유해가스 감지센서
127 : 진동센서 130 : 컨테이너 내부환경 조절부
131 : 온열기 132 : 냉방기
133 : 가습기 134 : 제습기
140 : 제어부 141 : 센싱모듈
142 : 제어모듈 143 : 통신모듈
150 : 컨테이너 서버 160 : 관제서버
161 : 모바일기기 162 : 담당자 단말기
Claims (13)
- 컨테이너 터미널에 적치되는 화물용 컨테이너;
상기 컨테이너 내부에 각각 형성된 온습도센서와 먼지센서와 이산화탄소 측정센서로 구성되는, 센서부;
상기 컨테이너 내부에 각각 형성된 온열기와 냉방기와 가습기와 제습기로 구성되는, 컨테이너 내부환경 조절부;
상기 각 센서와 각각 통신연결되어 센서값을 수신하는 센싱모듈과, 설정값과 센서값을 비교하여 상기 컨테이너 내부환경 조절부를 제어하는 제어값을 자동 생성하는 제어모듈과, 상기 제어모듈로부터의 제어값을 상기 컨테이너 내부환경 조절부로 송신하는 통신모듈로 구성되는, 제어부;
상기 제어부로부터 각 컨테이너별 내부환경정보를 수신하는 컨테이너 서버; 및
상기 컨테이너 서버로부터 내부환경정보를 수신하여 상기 컨테이너 내부환경의 상태정보를 웹상에서 실시간 모니터링하는 관제서버;를 포함하는, 항만물류 최적화를 위한 스마트 컨테이너 통합관리 시스템. - 제 1 항에 있어서,
상기 컨테이너에는 GPS가 부착 형성되고, 상기 관제서버는 상기 GPS에 의한 상기 컨테이너의 위치정보를 수신하여 항만지도데이터를 통해 실시간 추적하여 모니터링하고, 항만의 선하적과 적재위치와 항만 통관정보를 분석하여 딥러닝 학습모델을 통해 물류경로를 최적화하도록 최적물류경로를 예측하여 제공하는 것을 특징으로 하는, 항만물류 최적화를 위한 스마트 컨테이너 통합관리 시스템. - 제 1 항에 있어서,
상기 컨테이너에는 내부를 촬영하는 카메라모듈이 부착 형성되고,
상기 관제서버는 상기 컨테이너의 물품정보와 선하적정보와 이력정보와 통관정보를 DB화하여 저장하고, 상기 카메라모듈로부터 전송된 적재화물의 영상을 통해 물품상태를 실시간 모니터링하고, 물품정보와 비교하여 일치여부를 확인하도록 하는 것을 특징으로 하는, 항만물류 최적화를 위한 스마트 컨테이너 통합관리 시스템. - 제 3 항에 있어서,
상기 관제서버는, 상기 DB에 저장된 정보를 분석하여 현재 수급동향정보를 제공하고, 딥러닝 학습모델을 통해 해당 물품의 수급추세를 예측하여 예측 수급동향정보를 제공하고 적치공간의 예측 최적배치정보를 생성하는 것을 특징으로 하는, 항만물류 최적화를 위한 스마트 컨테이너 통합관리 시스템. - 제 1 항에 있어서,
상기 컨테이너의 개폐문에는 개폐감지센서 및 생체인식 스마트락이 부착 형성되고,
상기 관제서버는 상기 개폐감지센서를 통해 개폐를 실시간 모니터링하고, 상기 생체인식 스마트락은 담당자 지문, 홍채 또는 안면을 인식하여 개폐하도록 하는 것을 특징으로 하는, 항만물류 최적화를 위한 스마트 컨테이너 통합관리 시스템. - 제 5 항에 있어서,
상기 센서부와 상기 컨테이너 내부환경 조절부와 상기 제어부와 상기 개폐감지센서 및 상기 생체인식 스마트락은 부착 모듈형으로 통합 구성되어, 상기 컨테이너에 부착 결합되는 것을 특징으로 하는, 항만물류 최적화를 위한 스마트 컨테이너 통합관리 시스템. - 제 1 항에 있어서,
상기 센싱모듈은 NodeMCU로 구성되고, 상기 제어모듈은 라즈베리파이로 구성되고, 상기 통신모듈은 ESP32로 구성되는 것을 특징으로 하는, 항만물류 최적화를 위한 스마트 컨테이너 통합관리 시스템. - 제 6 항에 있어서,
상기 컨테이너 내부에는 유해가스 감지센서가 형성되어, 상기 관제서버는 유해가스를 실시간 모니터링하고, 기준치 이상의 유해가스가 감지되면 경고정보를 생성하고 상기 생체인식 스마트락은 개폐문을 락킹하는 것을 특징으로 하는, 항만물류 최적화를 위한 스마트 컨테이너 통합관리 시스템. - 제 1 항에 있어서,
상기 컨테이너에는 진동센서가 부착 형성되고, 상기 관제서버는 상기 진동센서로부터 전송되는 센서값을 통해 사고를 원거리에서 인지하도록 하는 것을 특징으로 하는, 항만물류 최적화를 위한 스마트 컨테이너 통합관리 시스템. - 제 1 항에 있어서,
상기 관제서버는 적재물품에 따른 내부환경정보를 딥러닝 학습모델을 통해 학습하여 적재물품별 최적의 시계열적 제어값을 생성하여 상기 컨테이너 내부환경 조절부로 전송하도록 하는 것을 특징으로 하는, 항만물류 최적화를 위한 스마트 컨테이너 통합관리 시스템. - 제 1 항에 있어서,
상기 관제서버는, 상기 제어값을 수동 생성하여 상기 제어모듈을 통해 상기 컨테이너 내부환경 조절부를 강제 조작하도록 하는 것을 특징으로 하는, 항만물류 최적화를 위한 스마트 컨테이너 통합관리 시스템. - 제 2 항에 있어서,
상기 관제서버는 디스플레이를 통해서 항만지도데이터에 해당하는 항만지도상에 컨테이너 위치정보와 적재위치별 컨테이너 목록정보, 및 각 컨테이너별 내부환경정보와 물품정보와 선하적정보와 이력정보와 통관정보를 오버랩하여 제공하는 것을 특징으로 하는, 항만물류 최적화를 위한 스마트 컨테이너 통합관리 시스템. - 제 3 항에 있어서,
상기 카메라모듈에 의한 생태계 교란종의 식별시에, 상기 관제서버는 경고정보를 생성하여 제공하고 담당자 단말기로 경고정보를 긴급전송하도록 하는 것을 특징으로 하는, 항만물류 최적화를 위한 스마트 컨테이너 통합관리 시스템.
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|---|---|---|---|
| KR1020200010179A KR20210097241A (ko) | 2020-01-29 | 2020-01-29 | 항만물류 최적화를 위한 스마트 컨테이너 통합관리 시스템 |
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| KR20230050882A (ko) | 2021-10-08 | 2023-04-17 | 주식회사 케이디유 | 컨테이너용 상대습도 조절 시스템 및 이를 구비한 적재화물 결로 방지용 컨테이너 |
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- 2020-01-29 KR KR1020200010179A patent/KR20210097241A/ko unknown
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