KR20220045407A - Ai 기반 콜드체인 물류 관리 시스템 및 방법 - Google Patents

Ai 기반 콜드체인 물류 관리 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 기 학습된 패턴 분류 모델에 기초하여, 구매자 및 판매자의 의약품 거래에 대한 패턴을 분석하여 구매자 및 판매자에게 제공하고, 구매자에게 배송되는 의약품의 온도 및 습도를 포함하는 배송 정보를 실시간으로 제공할 수 있는 AI 기반 콜드체인 물류 관리 방법 및 시스템을 제공한다.

Description

AI 기반 콜드체인 물류 관리 시스템 및 방법{AI-BASED COLD CHAIN LOGISTICS MANAGEMENT SYSTEM AND METHOD}
본 발명은 AI 기반 콜드체인 물류 관리 시스템 및 방법에 관한 것이다.
상품의 생산 및 유통을 관리하기 위하여, 최근에는 RFID 태그를 활용한 관리 시스템이 사용되고 있다. 상품의 생산부터 유통까지 관리하기 위하여, 생산되는 상품에 RFID 태그를 부착하고 부착된 RFID 태그에 상품의 고유한 식별정보를 기록한다.
RFID 태그를 태깅하는 경우 상품의 식별정보가 인식되므로, 상품의 생산에서 유통까지의 과정이 관리될 수 있다.
RFID는 판독 및 해독 기능을 하는 리더기(reader)와 정보를 제공하는 태그(tag)로 구성되는데, 제품에 붙이는 태그에 생산, 유통, 보관, 소비의 전 과정에 대한 정보를 담고, 리더기로 하여금 안테나를 통해서 이 정보를 읽도록 한다.
또한, 생산에서 유통까지의 과정에서 상품에 대한 정보가 변경되는 것을 예방하기 위하여, 블록체인이 활용될 수 있다. 블록체인은 다수의 참여자들에게 데이터를 공유하여 데이터의 위조를 막는 방식을 사용한다. 블록체인은 모든 네트워크 참여자가 정보를 공유 및 보관하는 분권형(decentralized) 구조를 포함하여 정보의 무결성을 보장한다.
상술한 내용은 본 발명에 기재된 기술의 이해를 돕기 위한 것이며, 본 발명의 기술분야에서 통상의 기술자에게 잘 알려진 선행기술에 해당된다.
본 발명은, 구매자가 실시간으로 온도 및 습도에 대한 정보를 제공받아 운송되는 의약품에 대한 구매자의 신뢰성을 향상시킬 수 있는 물류 관리 시스템 및 방법을 제공하는 것을 일 목적으로 한다.
또한, 본 발명은, 의약품 운송계획이 기 학습된 알고리즘에 의해 도출되어 운송자, 구매자 및 판매자에게 제공될 수 있는 물류 관리 시스템 및 방법을 제공하는 것을 일 목적으로 한다.
또한, 본 발명은, 기 학습된 패턴예측 알고리즘에 의해 도출된 정보들을 구매자 및 판매자에게 제공하는 물류 관리 시스템 및 방법을 제공하는 것을 일 목적으로 한다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 AI 기반 콜드체인 물류 관리 방법은, 컴퓨터에 의해 수행되는 방법으로서, 구매자에게 기 학습된 패턴분석 알고리즘에 기반하여 분석된 예측 정보 및 추천 정보를 제공하는 단계; 상기 구매자의 주문을 수신한 판매자로부터 배송 의뢰를 수신하는 단계; 상기 배송 의뢰의 배송 조건 정보를 데이터베이스에 저장하는 단계; 상기 추천 정보 및 운송차량의 운행정보에 기초하여 물류계획을 산출하는 단계; 및 상기 물류계획에 따른 의약품의 포장 정보 및 배차 정보를 물류창고 및 상기 운송차량에 전송하는 단계;를 포함한다.
또한, 상기 예측 정보는 수요 예측정보, 재고 예측정보, 재고관리 예측정보, 물동량 예측정보, 창고이동 예측정보 중 적어도 하나를 포함하며, 상기 추천 정보는 의약품 자동주문 정보, 거래업체 추천정보, 물류배송 추천정보 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 물류배송 추천정보는 상기 물동량 예측정보, 상기 창고이동 예측정보, 상기 운행 정보 중 적어도 하나를 이용하여 도출된다.
또한, 상기 물류창고 및 상기 운송차량으로부터 배송 정보를 수신하는 단계; 및 상기 배송 정보를 상기 구매자에게 전송하는 단계;를 더 포함하고, 상기 배송 정보는, 상기 의약품을 포장하는 용기 내부의 온도 정보 및 습도 정보, 위치 정보, 시간 정보, 차량 정보 및 배송현황 정보 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함한다.
또한, 상기 수요 예측정보는 구매자가 구매할 의약품의 종류, 물량 및 시기에 대한 예측 정보를 포함하고, 상기 재고 예측정보는 구매자 및 판매자 중 적어도 하나의 의약품 재고에 대한 정보를 포함하며, 상기 재고관리 예측정보는 상기 판매자가 보유하고 있는 의약품의 보관기간 및 변형율에 대한 정보를 포함하고, 상기 물동량 예측정보는 각각의 상기 물류창고마다 입고 및 출고되는 의약품의 물량에 대한 정보를 포함하고, 상기 창고이동 예측정보는 상기 물류창고에 의약품이 입고되고 출고되는 시간에 대한 정보를 포함한다.
또한, 상기 의약품 자동주문 정보는 상기 구매자가 구매할 것으로 예상되는 의약품의 종류 및 수량에 대한 정보를 포함하고, 상기 의약품 자동주문 정보는 상기 재고 예측정보 및 상기 수요 예측정보 중 적어도 하나에 기초하여 도출된다.
또한, 상기 거래업체 추천정보는 상기 구매자가 구입하려는 의약품을 보유한 상기 판매자 중 기 설정된 기간 이상의 유통기한이 남아있는 의약품을 구비하고, 변형율이 기 설정된 변형율 이하인 판매자에 대한 정보를 포함하고, 상기 거래업체 추천정보는 상기 판매자의 상기 재고 예측정보 및 상기 재고관리 예측정보에 기초해 도출된다.
또한, 상기 물류배송 추천정보는 배송경로와 배송업체에 대한 정보를 포함하고, 상기 물류배송 추천정보는 상기 물동량 예측정보, 상기 창고이동 예측정보 및 상기 운행정보에 기초해 도출되며, 상기 운행정보는 상기 운송차량의 위치, 운행여부, 공차/회차 여부에 대한 정보를 포함한다.
또한, 상기 운송차량에게 상기 물류계획에 따른 배차정보를 전송하는 단계; 상기 운송차량으로부터 배송 처리결과를 수신하는 단계; 및 상기 배송 처리결과에 따라 비용을 정산하는 단계;를 포함한다.
또한, 상기 배송현황 정보는 의약품에 부착된 RFID Tag를 RFID 리더기가 인식하여 생성되는 정보일 수 있다.
또, 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI 기반 콜드체인 물류 관리 시스템은, 콜드체인 서버, 구매자 단말, 판매자 단말, 물류창고 및 운송차량을 포함하는 시스템으로서, 상기 콜드체인 서버는, 상기 구매자 단말에 기 학습된 패턴분석 알고리즘에 기반하여 분석된 예측 정보 및 추천 정보를 제공하고, 상기 구매자 단말에서 주문을 수신한 상기 판매자 단말로부터 배송 의뢰를 수신하며, 상기 배송 의뢰의 배송 조건 정보를 데이터베이스에 저장하고, 상기 추천 정보 및 상기 운송차량의 운행정보에 기초하여 물류계획을 산출하고, 상기 물류계획에 따른 의약품의 포장 정보 및 배차 정보를 상기 물류창고 및 상기 운송차량에 전송하며, 상기 물류창고 및 상기 운송차량으로부터 배송 정보를 수신하고, 상기 배송 정보를 상기 구매자에게 전송하는 것이며, 상기 예측 정보는 수요 예측정보, 재고 예측정보, 재고관리 예측정보, 물동량 예측정보, 창고이동 예측정보 중 적어도 하나를 포함하며, 상기 추천 정보는 의약품 자동주문 정보, 거래업체 추천정보, 물류배송 추천정보 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 물류배송 추천정보는 상기 물동량 예측정보, 상기 창고이동 예측정보, 상기 운행 정보 중 적어도 하나를 이용하여 도출된다.
또한, 상기 운송차량은, 통신 모듈; 온도조절 가능하도록 구성되는 하우징; 및 상기 하우징 내부의 온도 정보 및 습도 정보를 감지하도록 구성되는 온습도 센서를 포함하고, 상기 배송 정보는, 상기 온도 정보 및 상기 습도 정보, 위치 정보, 시간 정보, 차량 정보 및 배송현황 정보 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함하며, 상기 배송현황 정보는 의약품에 부착된 RFID Tag를 RFID 리더기가 인식하여 생성되는 정보일 수 있다.
이 외에도, 본 발명을 구현하기 위한 다른 방법, 다른 시스템 및 상기 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록하는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체가 더 제공될 수 있다.
상기와 같은 본 발명에 따르면, 운송되는 의약품에 대한 구매자의 신뢰성이 향상되고, 의약품 운송의 효율성이 향상되며, 구매자 및 판매자가 의약품을 보다 편리하게 구매 및 판매할 수 있다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI 기반 콜드체인 물류 관리 시스템의 개념도이다.
도 2는 도 1에 따른 운송차량에 포함된 구성들을 도시하는 개념도이다.
도 3은 도 1에 따른 블록체인(12)의 일 실시 예를 도시하는 개념도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI 기반 콜드체인 물류 관리 방법의 흐름도이다.
도 5 및 도 6은 본 발명의 패턴예측 알고리즘이 학습되는 과정을 도시하는 개념도이다.
도 7은 도 1에 따른 콜드체인 서버가 제공할 수 있는 예측 정보 및 추천 정보들을 도시하는 개념도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI 기반 콜드체인 물류 관리 방법의 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 콜드체인 처리 장치의 구성을 도시하는 블록도이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다.
설명에 앞서 본 명세서에서 사용하는 용어의 의미를 간략히 설명한다. 그렇지만 용어의 설명은 본 명세서의 이해를 돕기 위한 것이므로, 명시적으로 본 발명을 한정하는 사항으로 기재하지 않은 경우에 본 발명의 기술적 사상을 한정하는 의미로 사용하는 것이 아님을 주의해야 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI 기반 콜드체인 물류 관리 시스템의 개념도이다.
도 1을 참조하면, 물류 관리 시스템은 콜드체인 플렛폼 시스템(10), 물류 창고(21), 운송차량(22), 구매자(30) 및 판매자(40)로 구성되어 수행된다.
구매자(30) 및 판매자(40)는 콜드체인 플렛폼 시스템(10)을 통해 의약품을 구매 또는 판매하는 기업이나 개인을 의미한다.
구매자(30)는 콜드체인 플렛폼 시스템(10)을 통해 판매자(40)로부터 의약품을 구매할 수 있다. 구매자(30)가 판매자(40)에게 콜드체인 플렛폼 시스템(10)을 통해 의약품을 배송해달라는 요청을 전송하면, 판매자(40)는 콜드체인 플렛폼 시스템(10)에 배송을 요청한다.
콜드체인 플렛폼 시스템(10)은 의약품이 판매자(40)에서 구매자(30)로 전달되는 과정을 수행하고, 관제한다.
의약품은 판매자(40)에서 구매자(30)로 직접 전달될 수 있으며, 물류 창고(21)를 거친 후, 구매자(30)에게 전달될 수 있다. 의약품은 운송차량(22)에 적재되어 물류 창고(21) 또는 구매자(30)로 이송된다.
의약품은 종류에 따라 온도/습도 변화에 의해 손상될 수 있으므로, 운송차량(22)은이기 설정된 온도/습도를 유지할 수 있도록 구성된다.
도 2를 참조하면, 운송차량(22)은온도조절 하우징(221)을 포함한다. 온도조절 하우징(221)은 내부에 의약품(221a)을 수용할 수 있는 내부공간을 구비하며, 상기 내부공간의 온도를 기 설정된 온도/습도로 유지할 수 있도록 구성된다. 의약품(221a)에는 판매유통을 위한 바코드와 배송과정을 관제하기 위한 RFID Tag가 부착된다.
온도조절 하우징(221)은 차량용 교류전원으로부터 전원을 공급받을 수 있도록 구성될 수 있다. 또한, 온도조절 하우징(221)은 별도의 전원공급배터리(미도시)를 포함하여, 차량으로부터 전원공급이 차단되는 경우, 전원공급배터리에서 전원을 공급받아 기 설정된 온도/습도를 유지할 수 있도록 구성될 수 있다.
또한, 온도조절 하우징(221)은 의약품(221a)이 수용된 내부공간의 온도/습도를 감지하도록 구성되는 온습도 센서(221b)를 포함한다. 일 실시 예에서, 온습도 센서(221b)로 BME280 센서가 사용될 수 있다.
또한, 온도조절 하우징(221)은 온습도 센서(221b)가 감지된 온도/습도를 표시하고 저장하도록 구성되는 온습도 로거(221c)를 포함한다. 온습도 로거(221c)는 감지된 온도/습도를 저장하기 위해 micro SD카드(Secure Digital)를 포함할 수 있다.
또한, 온도조절 하우징(221)은 콜드체인 플렛폼 시스템(10)과 통신하기 위한 통신 모듈(221d)을 포함할 수 있다. 온도조절 하우징(221)에서 측정된 온도/습도에 대한 정보는 통신 모듈(221d)을 통해 콜드체인 플렛폼 시스템(10)으로 전송된다.
의약품(221a)의 배송에 관여하는 인력은 의약품(221a)에 부착된 RFID Tag를 RFID 리더기로 인식한다. 예를 들어, 판매자(40)로부터 의약품(221a)을 수령했을 때, 물류 창고(21)에 의약품(221a)을 입고 또는 출고하였을 때, 구매자(30)가 의약품(221a)을 수령했을 때에 RFID Tag를 RFID 리더기로 인식할 수 있다. RFID Tag를 인식함에 따라 의약품(221a)의 배송상태에 대한 정보가 RFID 리더기를 통해 콜드체인 플렛폼 시스템(10)으로 전송될 수 있다.
즉, 의약품(221a)의 현재 온도/습도에 대한 정보, 배송현황에 대한 정보, 차량 정보, 위치/시간에 대한 정보 중 적어도 하나가 콜드체인 플렛폼 시스템(10)으로 전송되어 저장될 수 있다. 일 실시 예에서, 의약품(221a)의 현재 위치/시간에 대한 정보를 감지하기 위하여, 온도조절 하우징(221)에는 GPS수신기가 포함될 수 있다.
따라서, 콜드체인 플렛폼 시스템(10)은 수신된 정보들을 통해 배송중인 의약품(221a)들의 온도/습도가 적정한지, 어떤 운송차량(22)에 의하여 배송중인지, 현재 위치는 어디인지, 현재 어떤 상태(물류 창고 입고/출고, 배송 중 등)인지 알 수 있고, 이를 구매자(30)에게 전송할 수 있다.
구매자(30)는 주문한 의약품(221a)의 온도/습도를 포함한 정보를 지속적으로 콜드체인 플렛폼 시스템(10)으로부터 수신받을 수 있으므로, 배송 중인 의약품(221a)이 배송과정에서 손상되지 않을 것임을 신뢰할 수 있다.
도시되지 않은 실시 예에서, 콜드체인 플렛폼 시스템(10)은 배송중인 의약품(221a)의 현재 온도/습도에 대한 정보, 배송현황에 대한 정보, 차량 정보, 위치/시간에 대한 정보 중 적어도 하나를 판매자(40)에게 전송할 수 있다.
다시 도 1을 참조하면, 콜드체인 플렛폼 시스템(10)은 콜드체인 서버(11)와 블록체인(12)을 포함한다.
블록체인(12)은 복수의 노드들로 이루어진 분권형 네트워크 시스템이다. 도시된 실시 예에서, 도시된 3개의 블록체인(12)이 각각의 노드를 의미한다. 도시된 실시 예에서는 3개로 도시되었으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
분권형 네트워크를 구성하는 노드(12)들은 컴퓨터, 이동 단말기 등 계산 능력을 갖는 전자 장치들이다. 노드(12)들은 블록체인을 배포하는 소프트웨어를 가지고 블록체인을 다운받는 사람 또는 전자장치일 수 있다. 예를 들어, 노드(12)들은 물류창고(21), 운송차량(22)에 구비된 전자장치일 수 있으며, 또는 구매자(30) 및 판매자(40)가 구비하는 전자장치일 수 있다.
복수의 노드(12)들은 상호간의 정보교환을 통해 동일한 데이터 블록들을 포함하는 블록체인을 저장할 수 있다. 복수의 노드(12)들 중 일부는 신규 데이터 블록을 생성하여 다른 노드(12)들로 전송하고, 수신된 데이터 블록을 검증하여 블록체인에 포함시키는 완전 노드일 수 있다. 일 실시 예에서, 콜드체인 서버(11) 및 물류 창고(21)는 완전 노드(full node)일 수 있다. 또한, 일 실시 예에서, 운송차량(22), 구매자(30) 및 구매자(30)는 간이 노드(lightweight node)일 수 있다.
예를 들어, RFID 리더기는 RFID Tag를 인식하여 새로운 데이터 블록을 생성한 후, 상기 데이터 블록을 블록체인 네트워크에 전송하여 공유할 수 있다. 인해 인식되는 정보를 데이터 블록에 포함시켜 업데이트 할 수 있다. 의약품(221a)의 현재 온도/습도에 대한 정보, 배송현황에 대한 정보, 차량 정보, 위치/시간에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함한 정보를 포함하는 데이터 블록이 생성될 수 있다.
도 3을 참조하면, 도 1에 따른 블록체인(12)의 일 실시 예를 도시하는 개념도가 도시된다.
도 1 및 도 2에서는 단순히 물류 창고(21), 구매자(30) 및 판매자(40)로 표현하였으나, 이들은 물류 창고(21)의 인력, 구매자(30) 및 판매자(40)에 의해서 운용되는 스마트폰, 태블릿, PDA, 랩톱, 데스크톱, 서버 등과 같은 컴퓨터 장치 또는 전기 통신 장치를 의미한다.
도 4를 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 AI 기반 콜드체인 물류 관리 방법의 구체적인 흐름이 도시된다.
콜드체인 서버(11)는 구매자(30)에게 예측 정보를 제공한다(S10).
예측 정보는 기 학습된 패턴예측 알고리즘에 의해 분석되어 제공될 수 있다.
도 5 및 도 6을 참조하면, 패턴예측 알고리즘이 학습되는 프로세스가 도시된다.
먼저, 콜드체인 서버(11)는 식품의약품안전처, 약학정보원, 제약사/수입업체에서 의약품에 대한 정보를 수집할 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니며, 식품의약품안전처, 약학정보원, 제약사/수입업체 외에 의약품에 대한 정보를 제공해줄 수 있는 정보공급처를 통해 정보를 수집할 수 있다. 일 실시 에에서, 의약품에 대한 정보는 의약품명, 성분 및 유통기한 등에 대한 정보를 포함할 수 있다.
또한, 콜드체인 서버(11)는 콜드체인 물류 관리 시스템에서 속한 콜드체인 물류업체로부터 배송 정보를 수집할 수 있다. 콜드체인 물류업체는 상술한 물류 창고(21) 및 운송차량(22)을 통해 의약품(221a)의 배송을 수행하는 물류업체들을 의마한다. 또한, 배송 정보는 상술한 의약품(221a)의 현재 온도/습도에 대한 정보, 배송현황에 대한 정보, 차량 정보, 위치/시간에 대한 정보를 포함할 수 있으며, 이외에도 물류 창고(21)의 재고 현황에 대한 정보, 재고 변동에 대한 정보, 물류 창고(21)를 이용하는 판매자(40)의 정보 등을 포함할 수 있다.
또한, 콜드체인 서버(11)는 구매자(30) 및 판매자(40)로부터 주문 및 배송 정보를 수집할 수 있다. 주문 및 배송 정보는 구매자(30) 및 판매자(40)가 거래한 의약품의 종류, 수량, 거래 시기에 대한 정보 등을 포함할 수 있다. 이외에도, 콜드체인 서버(11)는 구매자(30) 및 판매자(40)의 의약품 재고에 대한 정보를 수집할 수 있다.
콜드체인 서버(11)는 수집한 정보를 데이터베이스에 저장한다. 저장된 정보들은 분류된 후 전처리 과정을 거쳐 데이터 세트로 가공된다. 가공된 데이터 세트를 AI 기반 알고리즘에 입력한 뒤, 특징 추출, 변수설정, 파라미터 최적화를 통해 패턴 예측 알고리즘을 도출할 수 있다.
파라미터를 최적화하는 과정은, 알고리즘의 결과값을 이용하여 학습데이터를 생성한 후, 학습데이터를 기반으로 파라미터를 조정하는 과정을 의마한다. 일 실시 예에서, 패턴 예측 알고리즘은 순환신경망(Recurrent neural network)을 사용하여 학습될 수 있다.
도 6을 참조하면, 본 발명의 기 학습된 패턴예측 알고리즘을 도출하는 과정의 일 실시 예가 도시된다.
도 7을 참조하면, 본 발명에 따른 콜드체인 서버(11)가 제공할 수 있는 예측 정보 및 추천 정보들이 도시된다.
콜드체인 서버(11)는 기 학습된 패턴예측 알고리즘을 통해, 수요 예측정보, 재고 예측정보, 재고관리 예측정보, 물동량 예측정보, 창고이동 예측정보를 포함한다.
수요 예측정보는 구매자(30)가 구매할 의약품(221a)의 종류, 품물량 및 시기에 대한 예측 정보를 포함한다. 재고 예측정보는 구매자(30) 또는 판매자(40)의 의약품 재고에 대한 정보를 포함한다. 재고관리 예측정보는 판매자(40)가 보유하고 있는 의약품의 보관기간, 변형율 등에 대한 정보를 포함한다. 재고관리 예측정보는 판매자(40)가 보유한 의약품의 구입시기, 유통기한, 의약품들을 보관하는 장소의 온도 및 습도 정보 등을 이용해 학습된 패턴알고리즘에 의해 도출될 수 있다. 물동량 예측정보는 물류 창고(21) 별로 입고 및 출고되는 의약품(221a)의 물량에 대한 정보를 포함한다. 창고이동 예측정보는 물류 창고(21)에 의약품(221a)이 입고되고 출고되는 시간에 대한 정보를 포함한다.
콜드체인 서버(11)는 예측 정보들을 이용하여 구매자(30) 및 판매자(40)에게 추천 정보들을 제공할 수 있다.
추천 정보는 의약품 자동주문 정보, 재고거래 추천정보, 거래업체 추천정보, 물류배송 추천정보를 포함할 수 있다.
의약품 자동주문 정보는 구매자가(30)가 필요한 의약품(221a)의 종류 및 수량에 대한 정보를 포함한다. 의약품 자동주문 정보는 구매자(30)의 재고 예측정보 및 수요 예측정보를 이용하여 도출될 수 있다.
재고거래 추천정보는 판매자(40) 사이에서 서로 거래할 수 있는 재고 의약품(221a)에 대한 정보를 포함한다. 예를 들어, A 판매자와 주로 거래하는 구매자가 c1 의약품을 구매할 것으로 예측되나 A 판매자에게 c1 의약품의 재고가 없는 경우, 콜드체인 서버(11)는 c1 의약품의 재고가 많이 남아있는 B 판매자에 대한 정보를 A 판매자에게 제공할 수 있다. 이를 통해, 판매자(40)들의 자금 순환이 빨라지므로, 판매자(40)들이 같은 시간대비 많은 수익을 창출할 수 있다.
재고거래 추천정보는 판매자(40)들의 재고 예측정보, 구매자(30)들의 수요 예측정보를 이용하여 도출될 수 있다.
거래업체 추천정보는 구매자(30)에게 제공될 수 있다. 거래업체 추천정보는 구매자(30)가 구입하려는 의약품(221a)을 보유한 판매자(40) 중 유통기한이 충분히 남아있는 의약품(221a)을 구비하고, 변형율이 낮은 판매자(40)에 대한 정보를 포함할 수 있다. 거래업체 추천정보는 판매자(40)의 재고 예측정보 및 재고관리 예측정보를 이용해 도출될 수 있다.
물류배송 추천정보는 판매자(40)로부터 구매자(30)까지 의약품(221a)을 배송하는 최적의 물류계획에 대한 정보를 포함한다. 물류계획에는 배송경로와 배송업체에 대한 정보를 포함할 수 있다. 물류배송 추천정보는 물돌량 예측정보 및 창고이동 예측정보를 이용하여 도출될 수 있다.
다시 도 4를 참조하면, 구매자(30)는 판매자(40)에게 기 설정된 배송 조건 정보를 포함하는 배송 요청을 전송한다(S20). 기 설정된 배송 조건 정보는 배송을 원하는 의약품(221a)의 종류, 수량 및 배송 기한에 대한 정보를 포함할 수 있다.
배송 요청이 수신되면, 판매자(40)는 콜드체인 서버(11)에 기 설정된 배송 조건 정보를 포함하는 배송 의뢰를 전송한다(S30). 기 설정된 배송 조건 정보는 배송을 의뢰하는 의약품(221a)의 종류, 수량, 온도/습도 조건 및 배송 기한에 대한 정보를 포함할 수 있다.
배송 의뢰가 수신되면, 콜드체인 서버(11)는 수신된 배송 조건 정보를 데이터베이스에 저장한다(S40).
배송 조건 정보가 저장되면, 콜드체인 서버(11)는 AI를 이용해 물류 계획을 수립한다(S50). 상술한 바와 같이, AI는 콜드체인 서버(11)가 수집한 정보들을 가공하여 학습된 패턴예측 알고리즘일 수 있다. 구체적으로, 콜드체인 서버(11)는 물류배송 추천정보를 이용하여 물류계획을 수립할 수 있다. 물류배송 추천정보는 판매자(40)로부터 구매자(30)까지 의약품(221a)을 배송하는 최적의 물류계획에 대한 정보를 포함한다. 물류계획에는 배송경로와 배송업체에 대한 정보를 포함할 수 있다. 물류배송 추천정보는 물돌량 예측정보 및 창고이동 예측정보를 이용하여 도출될 수 있다. 또한, 물류배송 추천정보는 운송차량(22)들의 운행정보를 이용하여 도출될 수 있다. 운행정보는 현재 운송차량(22)들의 운송상태에 대한 정보를 포함한다. 즉, 운행정보는 운송차량(22)들의 위치, 운행여부, 공차/회차 여부에 대한 정보를 포함할 수 있다.
물류계획이 수립되면, 콜드체인 서버(11)는 물류 계획에 따른 포장 및 배차 정보를 전송한다(S60). 구체적으로, 물류 계획에 따른 포장 및 배차 정보를 물류 창고(21) 및 운송차량(22)에 전송한다. 포장 정보는 의약품(221a)의 포장 형태, 유지되어야 하는 온도 및 습도에 대한 정보를 포함할 수 있다. 또한, 배차 정보는 판매자(40)에서 판매자(40), 판매자(40)에서 구매자(30), 판매자(40)에서 물류 창고(21), 물류창고(21)에서 물류창고(21), 물류창고(21)에서 구매자(30)로 의약품(221a)을 운송할 운송차량(22)의 배차에 대한 정보를 포함할 수 있다.
배송이 시작되면, 콜드체인 서버(11)는 구매자(30)에게 배송 정보를 제공한다(S70). 배송 정보는 배송 중인 의약품(221a)의 현재 온도/습도에 대한 정보, 배송현황에 대한 정보, 차량 정보, 위치/시간에 대한 정보를 포함할 수 있다. 도시되지 않은 실시 예에서, 콜드체인 서버(11)는 판매자(40)에게 배송 정보를 제공할 수 있다.
도 8을 참조하면, 배차 정보가 연산된 후, 운송차량(22)에 의해 배송이 진행되는 과정이 도시된다.
배차 정보가 연산되면, 콜드체인 서버(11)는 배차 정보에 포함되는 적어도 하나의 운송차량(22)에 배차 정보를 전송한다(S110). 배차 정보에는 이동 경로 및 시간에 대한 정보가 포함된다.
운송차량(22)은 수신된 배차정보를 접수하며(S120), 운송차량(22)의 배차정보 접수여부는 콜드체인 서버(11)에 전송될 수 있다.
배차 정보에 포함된 적어도 하나의 운송차량(22)이 배송을 모두 완료하면(S130), 구매자(30)가 제품을 수령한다(S140). 구매자(30)의 제품 수령여부는 콜드체인 서버(11)에 전송될 수 있다.
배송이 완료되면, 운송차량(22)은 콜드체인 서버(11)에 처리결과를 전송한다(S150). 처리결과는 배송완료, 수령거부, 구매자 부재 등의 정보를 포함할 수 있다.
콜드체인 서버(11)는 처리결과를 조회한 후, 처리결과에 따라 정산을 반영한다(S160).
도 9를 참조하면, 본 발명에 따른 콜드체인 처리 장치(300)는 통신모듈(310), 데이터베이스(320) 및 프로세서(330)를 포함한다.
프로세서(330)는 통신모듈(310)을 통해 다른 장치로 정보를 전송하거나 수신받는다. 또한, 프로세서(330)는 데이터베이스(320)에 수신받거나 연산한 정보를 저장한다. 데이터베이스(320)에는 프로세서(330)의 각 기능을 수행하기 위한 프로그램이 저장되며, 프로세서(330)는 데이터베이스(320)에 저장된 프로그램을 실행시킨다. 프로그램이 실행됨에 따라 기 설정된 정보들이 연산될 수 있다.
콜드체인 처리 장치(300)는 상술한 콜드체인 서버(11), 블록체인(노드, 12), 물류 창고(21)의 전산 장치, 구매자(30) 및 판매자(40)의 전산장치에 해당될 수 있다.
콜드체인 처리 장치(300)에 포함된 통신모듈(310), 데이터베이스(320) 및 프로세서(330)는 유기적으로 작동하여 상술한 콜드체인 서버(11), 블록체인(노드, 12), 물류 창고(21)의 전산 장치, 구매자(30) 및 판매자(40)의 전산장치의 기능들을 수행할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 AI 기반 콜드체인 물류 관리 시스템은 콜드체인 플렛폼 시스템(10), 물류 창고(21), 운송차량(22), 구매자(30) 및 판매자(40)의 유기적인 동작에 의해 구현되는 시스템으로서, 도 1 내지 도 9를 통해 설명한 AI 기반 콜드체인 물류 관리 방법과 발명의 카테고리만 다를 뿐, 동일한 내용이므로 중복되는 설명, 예시는 생략하도록 한다.
이상에서 전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 방법은, 하드웨어인 서버와 결합되어 실행되기 위해 프로그램(또는 어플리케이션)으로 구현되어 매체에 저장될 수 있다.
상기 전술한 프로그램은, 상기 컴퓨터가 프로그램을 읽어 들여 프로그램으로 구현된 상기 방법들을 실행시키기 위하여, 상기 컴퓨터의 프로세서(CPU)가 상기 컴퓨터의 장치 인터페이스를 통해 읽힐 수 있는 C, C++, JAVA, 기계어 등의 컴퓨터 언어로 코드화된 코드(Code)를 포함할 수 있다. 이러한 코드는 상기 방법들을 실행하는 필요한 기능들을 정의한 함수 등과 관련된 기능적인 코드(Functional Code)를 포함할 수 있고, 상기 기능들을 상기 컴퓨터의 프로세서가 소정의 절차대로 실행시키는데 필요한 실행 절차 관련 제어 코드를 포함할 수 있다. 또한, 이러한 코드는 상기 기능들을 상기 컴퓨터의 프로세서가 실행시키는데 필요한 추가 정보나 미디어가 상기 컴퓨터의 내부 또는 외부 메모리의 어느 위치(주소 번지)에서 참조되어야 하는지에 대한 메모리 참조관련 코드를 더 포함할 수 있다. 또한, 상기 컴퓨터의 프로세서가 상기 기능들을 실행시키기 위하여 원격(Remote)에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 통신이 필요한 경우, 코드는 상기 컴퓨터의 통신 모듈을 이용하여 원격에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 어떻게 통신해야 하는지, 통신 시 어떠한 정보나 미디어를 송수신해야 하는지 등에 대한 통신 관련 코드를 더 포함할 수 있다.
상기 저장되는 매체는, 레지스터, 캐쉬, 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 구체적으로는, 상기 저장되는 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있지만, 이에 제한되지 않는다. 즉, 상기 프로그램은 상기 컴퓨터가 접속할 수 있는 다양한 서버 상의 다양한 기록매체 또는 사용자의 상기 컴퓨터상의 다양한 기록매체에 저장될 수 있다. 또한, 상기 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장될 수 있다.
본 발명의 실시예와 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어로 직접 구현되거나, 하드웨어에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로 구현되거나, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM(Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리(Flash Memory), 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터 판독가능 기록매체에 상주할 수도 있다.
이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 제한적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
10: 콜드체인 플렛폼 시스템
11: 콜드체인 서버
12: 블록체인
21: 물류 창고
22: 운송차량
30: 구매자
40: 판매자
300: 콜드체인 처리 장치
310: 통신 모듈
320: 데이터베이스
330: 프로세서

Claims (10)

  1. 컴퓨터에 의해 수행되는 방법으로서,
    구매자에게 기 학습된 패턴분석 알고리즘에 기반하여 분석된 예측 정보 및 추천 정보를 제공하는 단계;
    상기 구매자의 주문을 수신한 판매자로부터 배송 의뢰를 수신하는 단계;
    상기 배송 의뢰의 배송 조건 정보를 데이터베이스에 저장하는 단계;
    상기 추천 정보 및 운송차량의 운행정보에 기초하여 물류계획을 산출하는 단계; 및
    상기 물류계획에 따른 의약품의 포장 정보 및 배차 정보를 물류창고 및 상기 운송차량에 전송하는 단계;를 포함하고,
    상기 예측 정보는 수요 예측정보, 재고 예측정보, 재고관리 예측정보, 물동량 예측정보, 창고이동 예측정보 중 적어도 하나를 포함하며,
    상기 추천 정보는 의약품 자동주문 정보, 거래업체 추천정보, 물류배송 추천정보 중 적어도 하나를 포함하고,
    상기 물류배송 추천정보는 상기 물동량 예측정보, 상기 창고이동 예측정보, 상기 운행 정보 중 적어도 하나를 이용하여 도출되는,
    AI 기반 콜드체인 물류 관리 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 물류창고 및 상기 운송차량으로부터 배송 정보를 수신하는 단계; 및
    상기 배송 정보를 상기 구매자에게 전송하는 단계;를 더 포함하고,
    상기 배송 정보는, 상기 의약품을 포장하는 용기 내부의 온도 정보 및 습도 정보, 위치 정보, 시간 정보, 차량 정보 및 배송현황 정보 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함하며,
    AI 기반 콜드체인 물류 관리 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 수요 예측정보는 구매자가 구매할 의약품의 종류, 물량 및 시기에 대한 예측 정보를 포함하고,
    상기 재고 예측정보는 구매자 및 판매자 중 적어도 하나의 의약품 재고에 대한 정보를 포함하며,
    상기 재고관리 예측정보는 상기 판매자가 보유하고 있는 의약품의 보관기간 및 변형율에 대한 정보를 포함하고,
    상기 물동량 예측정보는 각각의 상기 물류창고마다 입고 및 출고되는 의약품의 물량에 대한 정보를 포함하고,
    상기 창고이동 예측정보는 상기 물류창고에 의약품이 입고되고 출고되는 시간에 대한 정보를 포함하는,
    AI 기반 콜드체인 물류 관리 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 의약품 자동주문 정보는 상기 구매자가 구매할 것으로 예상되는 의약품의 종류 및 수량에 대한 정보를 포함하고,
    상기 의약품 자동주문 정보는 상기 재고 예측정보 및 상기 수요 예측정보 중 적어도 하나에 기초하여 도출되는,
    AI 기반 콜드체인 물류 관리 방법.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 거래업체 추천정보는 상기 구매자가 구입하려는 의약품을 보유한 상기 판매자 중 기 설정된 기간 이상의 유통기한이 남아있는 의약품을 구비하고, 변형율이 기 설정된 변형율 이하인 판매자에 대한 정보를 포함하고,
    상기 거래업체 추천정보는 상기 판매자의 상기 재고 예측정보 및 상기 재고관리 예측정보에 기초해 도출되는,
    AI 기반 콜드체인 물류 관리 방법.
  6. 제3항에 있어서,
    상기 물류배송 추천정보는 배송경로와 배송업체에 대한 정보를 포함하고,
    상기 물류배송 추천정보는 상기 물동량 예측정보, 상기 창고이동 예측정보 및 상기 운행정보에 기초해 도출되며,
    상기 운행정보는 상기 운송차량의 위치, 운행여부, 공차/회차 여부에 대한 정보를 포함하는,
    AI 기반 콜드체인 물류 관리 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 운송차량에게 상기 물류계획에 따른 배차정보를 전송하는 단계;
    상기 운송차량으로부터 배송 처리결과를 수신하는 단계; 및
    상기 배송 처리결과에 따라 비용을 정산하는 단계;를 포함하는,
    AI 기반 콜드체인 물류 관리 방법.
  8. 제2항에 있어서,
    상기 배송현황 정보는 의약품에 부착된 RFID Tag를 RFID 리더기가 인식하여 생성되는 정보인,
    AI 기반 콜드체인 물류 관리 방법.
  9. 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어, 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항의 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된,
    프로그램.
  10. 콜드체인 서버, 구매자 단말, 판매자 단말, 물류창고 및 운송차량을 포함하는 시스템으로서,
    상기 콜드체인 서버는,
    상기 구매자 단말에 기 학습된 패턴분석 알고리즘에 기반하여 분석된 예측 정보 및 추천 정보를 제공하고,
    상기 구매자 단말에서 주문을 수신한 상기 판매자 단말로부터 배송 의뢰를 수신하며,
    상기 배송 의뢰의 배송 조건 정보를 데이터베이스에 저장하고,
    상기 추천 정보 및 상기 운송차량의 운행정보에 기초하여 물류계획을 산출하고,
    상기 물류계획에 따른 의약품의 포장 정보 및 배차 정보를 상기 물류창고 및 상기 운송차량에 전송하며,
    상기 물류창고 및 상기 운송차량으로부터 배송 정보를 수신하고,
    상기 배송 정보를 상기 구매자에게 전송하는 것이며,
    상기 예측 정보는 수요 예측정보, 재고 예측정보, 재고관리 예측정보, 물동량 예측정보, 창고이동 예측정보 중 적어도 하나를 포함하며,
    상기 추천 정보는 의약품 자동주문 정보, 거래업체 추천정보, 물류배송 추천정보 중 적어도 하나를 포함하고,
    상기 물류배송 추천정보는 상기 물동량 예측정보, 상기 창고이동 예측정보, 상기 운행 정보 중 적어도 하나를 이용하여 도출되며,
    상기 운송차량은,
    통신 모듈;
    온도조절 가능하도록 구성되는 하우징; 및
    상기 하우징 내부의 온도 정보 및 습도 정보를 감지하도록 구성되는 온습도 센서를 포함하고,
    상기 배송 정보는, 상기 온도 정보 및 상기 습도 정보, 위치 정보, 시간 정보, 차량 정보 및 배송현황 정보 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함하며,
    상기 배송현황 정보는 의약품에 부착된 RFID Tag를 RFID 리더기가 인식하여 생성되는 정보인,
    AI 기반 콜드체인 물류 관리 시스템.
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