KR20210156502A - 화물 운송 상태 관리 시스템 및 방법 - Google Patents

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조병우
이행석
여창섭
류현기
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재단법인 경북자동차임베디드연구원
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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 화물 운송 상태 관리 시스템은, 차량 내에 위치하고, GPS로 차량 위치를 확인하고, 복수의 센서모듈로부터 화물 주변 상태를 센싱하고 센싱정보를 수집하는 데이터수집장치; 상기 센싱정보를 전송받아 화물 상태를 분석하고, 분석결과로 생성된 상태정보를 토대로 화물 상태에 따라 관리자단말기로 알림을 전송하며, 상기 상태정보를 데이터베이스에 저장하는 서버를 포함한다.

Description

화물 운송 상태 관리 시스템 및 방법{Cargo transportation status management system and method}
본 발명은 화물 운송 상태 관리 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 실시간으로 화물 주변 상태에 대한 센싱정보를 수집하고, 이를 토대로 화물 상태를 분석하며, 분석된 상태정보를 모니터링할 수 있는 화물 운송 상태 관리 시스템에 관한 것이다.
오늘날 휴대폰과 인터넷, 경제, 기타 산업의 발전을 통해 화물 운송 산업은 급속도로 성장하고 있다.
세계 화물 수송실적 통계를 보면, 현재 우리나라 화물 운송 산업은 스웨덴, 네덜란드 등 유럽 여러 나라를 앞지르며 거대한 시장을 형성해나가고 있다.
하지만 화물 파손 및 분실에 대한 문제가 커지면서 진동 및 충격, 환경에 대한 분석의 중요성이 높아지고 있다.
또한, 파손 및 분실에 대한 분쟁 해결을 위해 어느 운송단계에서 일어났는지 확인하는 것도 중요하다.
그러므로 화물 운송 상태를 확인할 수 있는 진동과 충격, 환경에 대한 화물 상태 환경 분석 알고리즘 및 시스템 개발이 시급한 실정이다.
또한 기존에 화물 운송 상태를 확인하는 시스템은 현재 화물의 위치를 파악하거나, 봉인 상태 또는 단순한 진동 감지만을 이용하여 화물 상태를 체크하고 있을 뿐이어서, 실시간으로 정확한 화물 상태나 노면 상태까지 파악할 수 없는 문제가 있었다.
따라서, 전술한 문제를 해결하기 위하여 면밀하게 분석 가능하고, 화물 상태나 노면 상태까지 판별할 수 있는 화물 운송 상태 관리 시스템에 대한 연구가 필요하게 되었다.
대한민국 공개 특허 제10-2010-0048321호(2010년05월11일 공개)
본 발명의 목적은 화물 주행상태, 환경상태 및 도로 노면 상태를 분석하기 위해 가속도 센서, 온습도센서, 가스센서 등을 활용하여 센싱정보를 수집하고, 이를 토대로 화물 상태를 분석하며 분석 결과로 생성된 상태정보를 관리자단말기 및 실시간 모니터링 관리시스템에 제공함으로써, 운송중인 화물 상태를 실시간으로 파악하여 운송 화물을 관리할 수 있는 화물 운송 상태 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 화물 운송 상태 시스템은, 차량 내에 위치하고, GPS로 차량 위치를 확인하고, 복수의 센서모듈로부터 화물 주변 상태를 센싱하고 센싱정보를 수집하는 데이터수집장치; 상기 센싱정보를 전송받아 화물 상태를 분석하고, 분석결과로 생성된 상태정보를 토대로 화물 상태에 따라 관리자단말기로 알림을 전송하며, 상기 상태정보를 데이터베이스에 저장하는 서버;를 포함한다.
상기에 있어서, 상기 센서모듈은 온도센서, 습도센서, 압력센서, 가스센서 및 가속도센서를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기에 있어서, 상기 서버는 상기 센서모듈로부터 수집된 센싱정보를 기반으로 화물의 주행 상태, 환경 상태 및 도로 노면 상태를 판별하는 것을 특징으로 한다.
상기에 있어서, 상기 서버는 화물의 주행 상태를 판별하기 위해 상기 가속도센서의 9축 가속 데이터를 이용하여 주행 상태 유형에 대하여 기설정된 임계치와 비교하여 판별하는 것을 특징으로 한다.
상기에 있어서, 상기 서버는 화물의 환경 상태를 판별하기 위해 온도 데이터, 습도 데이터, 가스누출데이터, 압력 데이터 및 GPS 데이터를 상기 데이터 수집 장치로부터 전송받아 기설정된 평상 상태에 대한 임계치와 비교하여 판별하는 것을 특징으로 한다.
상기에 있어서, 상기 서버는 화물에 진동 또는 충격이 가해진 시점을 판단하기 위해 상기 가속도 센서의 9축 가속 데이터를 기설정된 임계치와 비교하여 판단하되, 임계치 비교 분석을 위해 고속 푸리에 변환을 통한 주파수 영역의 데이터 변환을 이용하는 것을 특징으로 한다.
상기에 있어서, 상기 서버는 변환된 푸리에 영역의 데이터를 다자유도 불규칙 진동 해석을 위해 에너지 스펙트럼 밀도 값을 변환하고, 변환된 9축 가속 데이터의 에너지 스펙트럼 밀도와 기준 데이터의 임계치를 비교하기 위해 에너지 스펙트럼 밀도 데이터를 포락 신호로 변환하며, 이를 이용하여 화물의 진동 또는 충격을 판별하고, 도로의 노면 및 화물 진동 또는 충격에 대한 상태정보를 획득할 수 있는 것을 특징으로 한다.
상기에 있어서, 상기 서버는 상기 획득된 상태정보를 관리자단말기로 전송하거나 실시간 모니터링 관리시스템으로 전송하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 화물 운송 상태 관리 방법은, 차량 내에 위치한 데이터수집장치에 포함된 센서모듈이 운송중인 화물 주변 센싱정보를 수집하는 단계; 상기 데이터수집장치와 통신하는 서버는 센싱정보를 전송받아 화물 상태를 분석하는 단계; 분석 결과로 생성된 상태정보를 토대로 화물 상태에 따라 관리자단말기로 알림을 전송하며, 상기 상태정보를 데이터베이스에 저장하는 단계; 를 포함한다.
상기에 있어서, 화물 주행 상태를 분석하기 위해 가속도센서의 9축 가속 데이터를 이용하여 주행 상태 유형에 따른 임계치와 센싱정보를 비교하여 화물 주행 상태를 판별하는 단계; 화물 환경 상태를 분석하기 위해 상기 센싱정보로서, 온도 데이터, 습도 데이터, 가스누출데이터, 압력 데이터 및 GPS 데이터를 상기 데이터 수집 장치로부터 전송받아 기설정된 평상 상태에 대한 임계치와 비교하여 화물 환경 상태를 판별하는 단계;를 더 포함한다.
본 발명의 화물 운송 상태 시스템은, 센싱정보를 토대로 화물 상태를 분석하여 원격지에 위치한 관리자단말기로 분석된 상태정보를 전송하여 알림으로써, 실시간으로 화물 상태를 확인 및 관리할 수 있는 장점이 있다.
또한, 가속도센서의 9축 가속 데이터를 이용하여 주행 상태 유형에 대하여 기설정된 임계치와 비교하여 화물 주행 상태를 유형별로 판별할 수 있으며, 이를 활용하여 도로 노면 상태까지 파악하여 현재 주행중인 차량의 상태를 확인하고 조치를 취하도록 하여 운송중인 화물을 안전하게 관리할 수 있게 도움을 줄 수 있는 장점이 있다.
또한, 화물 주변의 환경 상황을 온도, 습도, 충격상태, 가스상태에 따라 구체적으로 파악할 수 있으며, 이를 통해 화물 주변 위험 상황을 감지하여 제공함으로써, 화물 파손 발생 우려를 실시간 파악하여 조치를 취할 수 있으며, 법적 분쟁시 화물 운송 과정에 대한 책임을 회피하기 위한 근거자료로 활용될 수 있는 장점이 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 화물 운송 상태 시스템을 설명하기 위한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 화물 운송 상태 관리 방법 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 3은 특정 축의 가속도 데이터를 이용한 임계치를 벗어난 특정 유형 상태를 감지하는 것을 설명하기 위한 그래프이다.
도 4는 9축 가속도 센서의 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 9축 가속도 데이터를 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 6은 관리자단말기에 설치된 어플리케이션으로 전송되는 상태정보를 표시한 화면 예시이다.
도 7 및 도 8은 실시간 모니터링 관리시스템에 전송되는 상태정보를 표시하는 화면 예시이다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 구체적인 실시예를 상세하게 설명한다. 다만, 본 발명의 사상은 제시되는 실시예에 제한되지 아니하고, 본 발명의 사상을 이해하는 당업자는 동일한 사상의 범위 내에서 다른 구성요소를 추가, 변경, 삭제 등을 통하여, 퇴보적인 다른 발명이나 본 발명 사상의 범위 내에 포함되는 다른 실시예를 용이하게 제안할 수 있을 것이나, 이 또한 본원 발명 사상 범위 내에 포함된다고 할 것이다. 또한, 각 실시예의 도면에 나타나는 동일한 사상의 범위 내의 기능이 동일한 구성요소는 동일한 참조부호를 사용하여 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 화물 운송 상태 시스템을 설명하기 위한 블록도이며, 도 3은 특정 축의 가속도 데이터를 이용한 임계치를 벗어난 특정 유형 상태를 감지하는 것을 설명하기 위한 그래프이며, 도 4는 9축 가속도 센서의 예를 설명하기 위한 도면이며, 도 5는 9축 가속도 데이터를 예시적으로 나타낸 도면이며, 도 6은 관리자단말기(400)에 설치된 어플리케이션으로 전송되는 상태정보를 표시한 화면 예시이며, 도 7 및 도 8은 실시간 모니터링 관리시스템(300)에 전송되는 상태정보를 표시하는 화면 예시이다.
본 발명의 화물 운송 상태 시스템은, 도 1에 도시된 바와 같이, 데이터수집장치(100)와 서버(200)를 포함한다.
데이터수집장치(100)는 차량 내에 위치하고, GPS로 차량 위치를 확인하고, 복수의 센서모듈로부터 화물 주변 상태를 센싱하고 센싱정보를 수집할 수 있다.
서버(200)는 상기 센싱정보를 전송받아 화물 상태를 분석하고, 분석결과로 생성된 상태정보를 토대로 화물 상태에 따라 관리자단말기(400)로 알림을 전송하며, 상기 상태정보를 데이터베이스에 저장할 수 있다.
여기서, 센서모듈은 온도센서, 습도센서, 압력센서, 가스센서 및 가속도센서를 포함하며 가속도센서로는 예컨대 9축 가속도센서, 자이로센서, 지자기센서 등이 활용될 수 있다. 센서모듈은 센서종류에 따라 화물에 부착되거나 주변에 설치되는 형태로 나뉘어질 수 있으며, 해당 화물 상태를 파악하기 위한 최적의 조건으로 설치되는 것이 바람직하다.
또한 서버(200)는 센서모듈로부터 수집된 센싱정보를 기반으로 화물의 주행 상태, 환경 상태 및 도로 노면 상태를 판별할 수 있다.
나아가 서버(200)는 화물의 주행 상태를 판별하기 위해 도 4와 같은 가속도센서의 9축 가속 데이터를 이용하여 주행 상태 유형에 대하여 기설정된 임계치와 비교하여 판별할 수 있다.
또한 서버(200)는 화물의 환경 상태를 판별하기 위해 온도 데이터, 습도 데이터, 가스누출데이터, 압력 데이터 및 GPS 데이터를 데이터수집장치(100)로부터 전송받아 기설정된 평상 상태에 대한 임계치와 비교하여 판별할 수 있다.
나아가 서버(200)는 도 3 내지 도 5를 참조하면 화물에 진동 또는 충격이 가해진 시점을 판단하기 위해 가속도 센서의 9축 가속 데이터를 기설정된 임계치와 비교하여 판단하되, 임계치 비교 분석을 위해 하기 수학식 1의 고속 푸리에 변환을 통한 주파수 영역의 데이터 변환을 이용한다.
Figure pat00001
여기서,
Figure pat00002
는 9축 가속 데이터이며,
Figure pat00003
는 푸리에 변환된 9축 가속 데이터를 나타낸다.
서버(200)는 변환된 푸리에 영역의 데이터를 다자유도 불규칙 진동 해석을 위해 다음 수학식 2와 같이 에너지 스펙트럼 밀도 값을 변환한다.
Figure pat00004
여기서,
Figure pat00005
는 가속 센서의 에너지 스펙트럼 밀도이며, Hz는 주파수 해상도(Resolution)를 나타낸다.
또한, 변환된 9축 가속 데이터의 에너지 스펙트럼 밀도와 기준 데이터의 임계치를 비교하기 위해 에너지 스펙트럼 밀도 데이터를 다음 수학식 3을 이용하여 포락 신호로 변환한다.
Figure pat00006
여기서,
Figure pat00007
는 에너지 스펙트럼 밀도의 포락 신호를 나타낸다.
포락 신호를 이용하여 최종적으로 화물의 진동 또는 충격을 판별하고, 도로의 노면 및 화물 진동 또는 충격에 대한 상태정보를 획득할 수 있다.
다음 표 1에서는 화물의 상태정보로서 판별되는 주행상태의 유형을 나타내고 있다.
위험 주행 상태 유형
속도위반 직진구간 과속
선회구간 과속
가속 급출발
급가속
감속 급정지
급감속
차선변경
(회전)		 급차선변경
연속적인 급차선변경
중앙선침범 및 주행차선위반
급격한 좌(우)회전
가속 + 차선변경
(회전)		 급가속+급차선변경
급가속+연속적인 급차선변경
급가속+급좌(우)회전
감속 + 차선변경
(회전)		 급감속+급차선변경
급감속+연속적인 급차선변경
급감속+급좌(우)회전
상술한 주행 상태 유형은 상기 수학식 등을 활용한 화물의 진동 또는 충격을 판별하고, 이를 통해 도로의 노면 상태나 차량 주행에 대한 상태정보로서 판별될 수 있으며, 이를 위해 각 조건에 해당하는 유형별 임계치가 설정될 수 있다.
이를 통해 본 발명에서는 주행 상태를 세부적인 유형에 따라 분류할 수 있으며, 관리자가 주행상태를 정확하게 파악할 수 있게 도움을 줄 수 있으며, 보다 세심한 운송 관리가 이루어지도록 하는 것이다.
나아가, 기설정된 임계치와 비교하여 화물의 주행 상태, 환경 상태 및 도로 노면 상태를 판별하기 위해서는 임계치를 어느 값으로 설정하는 것이 중요한데, 이를 위해 인공지능 알고리즘을 활용하여 주행 상태의 판별 결과의 예측 정확도를 분석할 수 있다.
또한, 판별 결과에 대한 데이터가 누적될수록 트레이닝에 의해 인공지능 알고리즘의 예측 정확도가 상승하여, 이를 기반으로 임계치를 미세하게 재조정할 수 있도록 기준을 제공해줄 수 있으며, 궁극적으로는 화물의 주행 상태, 환경 상태 및 도로 노면 상태를 보다 정확하게 판별할 수 있게 된다.
이때 활용되는 인공지능 알고리즘은 패턴 분류에 적합한 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine : SVM) 알고리즘이 될 수 있다.
또한, 이러한 서포트 벡터 머신을 활용하면, 가속도 데이터의 변위에 따라 패턴정보를 생성하고 신경망의 특성 및 가속도값을 매개변수로 하여 패턴을 분류하여 가속도 센서의 오류를 예측하여 가속도 센서의 정확도를 향상시키는데 활용될 수 도 있다.
나아가 다양한 센싱정보의 오류도 예측하는데 활용될 수 있는데, 센서모듈들로부터 획득된 데이터에 상술한 것과 같은 서포트 벡터 머신 알고리즘을 적용할 때, 센싱정보들이 점점 더 축적될수록 머신러닝의 트레이닝 횟수가 증대되고, 결과적으로 트레이닝을 통해 획득한 모델링의 정확도가 점점 높아지게 된다. 이러한 특징은 특정한 수학이나 통계적 모델링을 통한 분석기법이 항상 일정한 정도의 예측오류율을 가지는 데에 비해, 트레이닝의 횟수가 늘수록 예측오류율이 점점 더 개선될 수 있다는 점은 머신 러닝 기법을 통한 모델링의 큰 장점이다.
결과적으로, 상술한 서포트 벡터 머신 알고리즘을 활용하여 상술했던 행렬을 분석하고 예측하게 되면, 센싱되는 센싱정보의 패턴을 예측할 수 있고, 패턴을 이용하여 오차를 산출하고, 센싱정보(온도, 습도, 가스상태, 충격상태 등)의 정확한 예측값을 예측할 수 있는 것이다.
또한, 서버(200)는 상기 획득된 상태정보를 관리자단말기(400)로 전송하거나 실시간 모니터링 관리시스템(300)으로 전송할 수 있다.
도 6을 참조하면, 관리자단말기(400)에는 화물 운송 관리 어플리케이션이 설치되어 서버(200)와 연동될 수 있으며, 서버(200)로부터 상태정보를 전송받아 표시할 수 있다.
표시되는 상태정보로는 현재 위치와, 주행거리, 남은거리, 주행상태, 취급주의 유무, 주행 환경(온도, 습도, 가스상태, 충격상태)이 포함될 수 있다.
또한 도 7을 참조하면, 서버(200)와 통신하는 원격지에 위치한 실시간 모니터링 관리시스템(300)에서는 상술한 상태정보를 모니터링하기 용이하도록 맵 형태의 현재 위치 표시뿐만 아니라, 운송중인 제품수, 취급주의 화물 수를 표시한다.
아울러, 상술한 주행상태, 주행환경 등의 상태정보를 도 8에 도시된 바와 같이 실시간 그래프 및 해당 데이터 형태로 제공되어 관리자가 실시간으로 현재 운송중인 화물 상태를 주기적으로 관리할 수 있도록 제공될 수 있다.
또한, 데이터베이스 저장된 상태정보에는 과거의 화물 운송 기록이 포함되어 실시간 모니터링 관리시스템(300) 화면을 통하여 요청시 제공받을 수 있으며, 이를 통해 관리자가 현재 및 과거의 화물 운송 상태를 파악하여 다양한 응용 분야에 활용할 수도 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 화물 운송 상태 관리 방법 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
차량 내에 위치한 데이터수집장치(100)에 포함된 센서모듈이 운송중인 화물 주변 센싱정보를 수집한다(S401).
데이터수집장치(100)와 통신하는 서버(200)는 센싱정보를 전송받아 화물 상태를 분석한다(S402).
상기 분석 단계로서, 화물 주행 상태를 분석하기 위해 가속도센서의 9축 가속 데이터를 이용하여 주행 상태 유형에 따른 임계치와 센싱정보를 비교하여 화물 주행 상태를 판별한다(S403).
또한 화물 환경 상태를 분석하기 위해 상기 센싱정보로서, 온도 데이터, 습도 데이터, 가스누출데이터, 압력 데이터 및 GPS 데이터를 상기 데이터 수집 장치로부터 전송받아 기설정된 평상 상태에 대한 임계치와 비교하여 화물 환경 상태를 판별한다(S404).
분석 결과로 생성된 상태정보를 토대로 화물 상태에 따라 관리자단말기(400)로 알림을 전송하며, 상기 상태정보를 데이터베이스에 저장한다(S405, S406).
100 ; 데이터수집장치
200 ; 모니터링
300 ; 실시간 모니터링 관리시스템
400 ; 관리자단말기

Claims (10)

  1. 차량 내에 위치하고, GPS로 차량 위치를 확인하고, 복수의 센서모듈로부터 화물 주변 상태를 센싱하고 센싱정보를 수집하는 데이터수집장치;
    상기 센싱정보를 전송받아 화물 상태를 분석하고, 분석결과로 생성된 상태정보를 토대로 화물 상태에 따라 관리자단말기로 알림을 전송하며, 상기 상태정보를 데이터베이스에 저장하는 서버;
    를 포함하는 화물 운송 상태 관리 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 센서모듈은
    온도센서, 습도센서, 압력센서, 가스센서 및 가속도센서를 포함하는 것을 특징으로 하는 화물 운송 상태 관리 시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 서버는
    상기 센서모듈로부터 수집된 센싱정보를 기반으로 화물의 주행 상태, 환경 상태 및 도로 노면 상태를 판별하는 것을 특징으로 하는 화물 운송 상태 관리 시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 서버는
    화물의 주행 상태를 판별하기 위해 상기 가속도센서의 9축 가속 데이터를 이용하여 주행 상태 유형에 대하여 기설정된 임계치와 비교하여 판별하는 것을 특징으로 하는 화물 운송 상태 관리 시스템.
  5. 제3항 또는 제4항에 있어서,
    상기 서버는
    화물의 환경 상태를 판별하기 위해 온도 데이터, 습도 데이터, 가스누출데이터, 압력 데이터 및 GPS 데이터를 상기 데이터 수집 장치로부터 전송받아 기설정된 평상 상태에 대한 임계치와 비교하여 판별하는 것을 특징으로 하는 화물 운송 상태 관리 시스템.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 서버는
    화물에 진동 또는 충격이 가해진 시점을 판단하기 위해 상기 가속도 센서의 9축 가속 데이터를 기설정된 임계치와 비교하여 판단하되,
    임계치 비교 분석을 위해 고속 푸리에 변환을 통한 주파수 영역의 데이터 변환을 이용하는 것을 특징으로 하는 화물 운송 상태 관리 시스템.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 서버는
    변환된 푸리에 영역의 데이터를 다자유도 불규칙 진동 해석을 위해 에너지 스펙트럼 밀도 값을 변환하고,
    변환된 9축 가속 데이터의 에너지 스펙트럼 밀도와 기준 데이터의 임계치를 비교하기 위해 에너지 스펙트럼 밀도 데이터를 포락 신호로 변환하며,
    이를 이용하여 화물의 진동 또는 충격을 판별하고, 도로의 노면 및 화물 진동 또는 충격에 대한 상태정보를 획득할 수 있는 것을 특징으로 하는 화물 운송 상태 관리 시스템.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 서버는 상기 획득된 상태정보를 관리자단말기로 전송하거나 실시간 모니터링 관리시스템으로 전송하는 것을 특징으로 하는 화물 운송 상태 관리 시스템.
  9. 차량 내에 위치한 데이터수집장치에 포함된 센서모듈이 운송중인 화물 주변 센싱정보를 수집하는 단계;
    상기 데이터수집장치와 통신하는 서버는 센싱정보를 전송받아 화물 상태를 분석하는 단계;
    분석 결과로 생성된 상태정보를 토대로 화물 상태에 따라 관리자단말기로 알림을 전송하며, 상기 상태정보를 데이터베이스에 저장하는 단계;
    를 포함하는 화물 운송 상태 관리 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    화물 주행 상태를 분석하기 위해 가속도센서의 9축 가속 데이터를 이용하여 주행 상태 유형에 따른 임계치와 센싱정보를 비교하여 화물 주행 상태를 판별하는 단계;
    화물 환경 상태를 분석하기 위해 상기 센싱정보로서, 온도 데이터, 습도 데이터, 가스누출데이터, 압력 데이터 및 GPS 데이터를 상기 데이터 수집 장치로부터 전송받아 기설정된 평상 상태에 대한 임계치와 비교하여 화물 환경 상태를 판별하는 단계;
    를 더 포함하는 화물 운송 상태 관리 방법.
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Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116911718A (zh) * 2023-09-12 2023-10-20 广东烟草河源市有限责任公司 一种基于数据分析的仓库货物运输物流实时监管系统

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KR20100048321A (ko) 2008-10-30 2010-05-11 (주)중앙뷰텍 차량 및 화물 관리 시스템

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