KR20230062939A - 풀필먼트 서비스를 위한 창고 내 물품 보관 비용 정산 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명의 실시 예에 따른 서비스 제공 방법은, 풀필먼트 서비스를 제공하는 창고 센터 단말로 배송 포장 정보를 제공하는 배송 처리 단계; 상기 배송 포장 정보 및 창고센터 단말로부터 수신받은 창고 센터 공간 촬영 정보에 기초하여, 상기 창고 센터 단말에 대응하는 보관 제품의 보관 단위 체적을 산출하는 보관 단위 체적 산출 단계; 및 사전 설정된 일정 기간 동안 상기 보관 단위 체적을 누적 합산하고, 합산된 보관 단위 체적에 대응하는 보관 비용을 정산 처리하는 보관 비용 정산 처리 단계를 포함하되, 상기 보관 단위 체적 산출 단계는, 창고 센터 공간 촬영 정보의 각 면을 Grid로 분할하고, 상기 촬영된 공간의 체적을 계산하여 보관 단위 체적을 산출하며, 사전 설정된 단위 길이에 따라 형성되는 정육면체 단위로 보관 단위 체적을 산출한다.

Description

풀필먼트 서비스를 위한 창고 내 물품 보관 비용 정산 방법{METHOD OF CALCULATING THE COST OF STORING GOODS IN A WAREHOUSE FOR FULFILLMENT SERVICE}

본 발명은 서비스 제공 장치에 관한 것이다. 보다 구체적으로, 본 발명은 창고센터 내 물품 보관 비용의 정산을 수행하는 풀필먼트 서비스를 위한 창고 내 물품 보관 비용 정산 방법에 관한 것이다.

이커머스로 표현되는 전자상거래(Electronic commerce)는 온라인 상에 개설된 가상 시장을 통해 인터넷을 이용하여 상품과 서비스를 실시간으로 사고 파는 거래를 의미한다. 이는 ICT 기술의 발전을 토대로 인터넷 사용자의 증가와 스마트폰의 활용을 통해 급속히 확산되고 있다.

근래에는 비대면 생활을 지향하는 사회적 환경 변수가 발생됨에 따라 시간적 공간적 제약을 받지 않는 비대면 형식의 상품 구매 방법인 이커머스의 활용이 폭발적으로 증가하고 있다.

또한 이커머스를 통해서는 판매자에 있어서 판매에 대한 시간적 제약이 사라지고 구매자에게는 오프라인 매장을 방문하여 상품정보를 탐색해야 하는 수고를 덜 수 있는 효율성을 제고할 수 있다. 이러한 이커머스를 통해 구매자에게 배송 처리되는 구매 상품의 포장 방식은 상품의 품질과 가치를 유지하고, 판매자와 창고주의 업무 및 비용을 경감하며 전문적 물류서비스를 대행하는 풀필먼트 서비스의 효율성이 평가될 수 있는 중요 인자로 고려될 수 있다.

특히, 풀필먼트 서비스에 있어서 물류 비용은 특히 보관 비용이 중요하게 작용한다. 풀필먼트 서비스의 발달로 다양한 사업장에서 창고 관리 시스템을 운용할 수 있게 됨에 따라, 각각의 창고 센터에서는 임대료 형태의 보관 비용이 발생되게 되며, 이는 창고 센터의 보관 면적과 보관 기간 등에 의해 산출되고 있다.

그러나, 현재의 보관 비용 산출과정은 적재되는 제품의 물류량과는 관계 없이, 팔레트라고 하는 110cm x 110cm의 단위 면적의 임대료를 기준으로 하여 산출되는 바, 실제 제품의 보관 물량과는 차이가 있다. 이는, 창고 센터에 제품 상자가 어느 정도 높이로 적층되었는지와는 관계 없이, 제품이 커버하지 않는 상부 공간들에 대하여도 통합적으로 기간별 보관 비용이 발생되기 때문이다.

따라서, 보다 소규모로 다양하게 다변화되는 풀필먼트 서비스를 지원하기 위해, 소규모 창고 센터 등을 다양하게 운용하고자 하는 사업자들에게는 원하지 않는 과도한 창고 운용이 발생되고 있는 실정이다.

대한민국 공개특허공보 제10-2005-0008925호(공개일자: 2005년 01월 24일)

본 발명은 상기한 바와 같은 문제점을 해결하고자 안출된 것으로, 이커머스 산업의 활성화에 따라 종합적인 물류서비스를 제공하는 풀필먼트 서비스의 창고 센터에 대한 보관 비용 산출에 있어서, 보관되는 제품의 보관 단위 체적을 설정함에 따라, 실제 보관된 물류량과 일치하는 보관 비용을 주기적 또는 실시간으로 산출하여 정산 처리할 수 있는 창고센터 내 물품 보관 비용의 정산을 수행하는 풀필먼트 서비스를 위한 창고 내 물품 보관 비용 정산 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.

상기한 바와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 실시 예에 따른 방법은, 풀필먼트 서비스를 제공하는 창고 센터 단말로 배송 포장 정보를 제공하는 배송 처리 단계; 상기 배송 포장 정보 및 창고센터 단말로부터 수신받은 창고 센터 공간 촬영 정보에 기초하여, 상기 창고 센터 단말에 대응하는 보관 제품의 보관 단위 체적을 산출하는 보관 단위 체적 산출 단계; 및 사전 설정된 일정 기간 동안 상기 보관 단위 체적을 누적 합산하고, 합산된 보관 단위 체적에 대응하는 보관 비용을 정산 처리하는 보관 비용 정산 처리 단계를 포함하되, 상기 보관 단위 체적 산출 단계는, 창고 센터 공간 촬영 정보의 각 면을 Grid로 분할하고, 상기 촬영된 공간의 체적을 계산하여 보관 단위 체적을 산출하며, 사전 설정된 단위 길이에 따라 형성되는 정육면체 단위로 보관 단위 체적을 산출한다.

한편, 상기한 바와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 실시 예에 따른 방법은, 상기 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장되는 컴퓨터프로그램으로 구현될 수 있다.

본 발명의 실시 예에 따르면, 사전 매칭된 배송 포장 정보에 기초하여, 상기 창고 센터 단말에 대응하는 보관 제품의 보관 단위 체적을 산출하고, 사전 설정된 일정 기간 동안 상기 보관 단위 체적을 누적 합산하여, 합산된 보관 단위 체적에 대응하는 보관 비용을 정산 처리할 수 있다.

이에 따라, 본 발명의 실시 예에 따르면, 이커머스 산업의 활성화에 따라 종합적인 물류서비스를 제공하는 풀필먼트 서비스의 창고 센터에 대한 보관 비용 산출에 있어서, 보관되는 제품의 보관 단위 체적을 설정할 수 있고, 실제 보관된 물류량과 일치하는 보관 비용을 주기적 또는 실시간으로 산출하여 정산 처리할 수 있게 된다.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 전체 시스템을 개략적으로 도시한 개념도이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 서비스 제공 장치를 보다 구체적으로 도시한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 서비스 제공 장치의 포장 분석부를 보다 구체적으로 도시한 블록도이다.
도 4 및 도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 서비스 제공 장치의 동작을 보다 구체적으로 설명하기 위한 흐름도이다.

이하의 내용은 단지 본 발명의 원리를 예시한다. 그러므로 당업자는 비록 본 명세서에 명확히 설명되거나 도시되지 않았지만 본 발명의 원리를 구현하고 본 발명의 개념과 범위에 포함된 다양한 장치를 발명할 수 있는 것이다. 또한, 본 명세서에 열거된 모든 조건부 용어 및 실시 예들은 원칙적으로, 본 발명의 개념이 이해되도록 하기 위한 목적으로만 명백히 의도되고, 이와 같이 특별히 열거된 실시 예들 및 상태들에 제한적이지 않는 것으로 이해되어야 한다.

또한, 본 발명의 원리, 관점 및 실시 예들 뿐만 아니라 특정 실시 예를 열거하는 모든 상세한 설명은 이러한 사항의 구조적 및 기능적 균등물을 포함하도록 의도되는 것으로 이해되어야 한다. 또한 이러한 균등물들은 현재 공지된 균등물뿐만 아니라 장래에 개발될 균등물 즉 구조와 무관하게 동일한 기능을 수행하도록 발명된 모든 소자를 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

따라서, 예를 들어, 본 명세서의 블록도는 본 발명의 원리를 구체화하는 예시적인 회로의 개념적인 관점을 나타내는 것으로 이해되어야 한다. 이와 유사하게, 모든 흐름도, 상태 변환도, 의사 코드 등은 컴퓨터가 판독 가능한 매체에 실질적으로 나타낼 수 있고 컴퓨터 또는 프로세서가 명백히 도시되었는지 여부를 불문하고 컴퓨터 또는 프로세서에 의해 수행되는 다양한 프로세스를 나타내는 것으로 이해되어야 한다.

또한 프로세서, 제어 또는 이와 유사한 개념으로 제시되는 용어의 명확한 사용은 소프트웨어를 실행할 능력을 가진 하드웨어를 배타적으로 인용하여 해석되어서는 아니 되고, 제한 없이 디지털 신호 프로세서(DSP) 하드웨어, 소프트웨어를 저장하기 위한 롬(ROM), 램(RAM) 및 비휘발성 메모리를 암시적으로 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 주지관용의 다른 하드웨어도 포함될 수 있다.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

상술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면과 관련한 다음의 상세한 설명을 통하여 보다 분명해질 것이며, 그에 따라 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 또한, 본 발명을 실시함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에 그 상세한 설명을 생략하기로 한다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시 예를 상세히 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 전체 시스템을 개략적으로 도시한 개념도이다.

도 1을 참조하면 본 발명의 일 실시 예에 따른 시스템은 서비스 제공 장치(100), 판매자 단말(200), 구매자 단말(300), 창고센터 단말(400) 및 결제 서버(500)들을 포함할 수 있다.

보다 구체적으로, 서비스 제공 장치(100), 판매자 단말(200), 구매자 단말(300), 창고센터 단말(400) 및 결제 서버(500)는 공중망(Public network)과의 연결을 통해 유선 및 무선 중 하나 이상으로 연결되어 데이터를 송수신할 수 있다. 상기 공중망은 국가 혹은 통신 기간 사업자가 구축 및 관리하는 통신망으로, 일반적으로 전화망, 데이터망, CATV망 및 이동 통신망 등을 포함하여 불특정 다수의 일반인이 타 통신망이나 인터넷에 접속 가능하도록 연결 서비스를 제공한다. 본 발명에서는 상기 공중망을 네트워크로 대체하여 표기한다.

또한, 상기 서비스 제공 장치(100)는 판매자 단말(200), 구매자 단말(300), 창고센터 단말(400) 및 결제 서버(500)와 각 통신망에 상응하는 프로토콜로 통신하기 위한 각각의 통신 모듈을 포함할 수 있다.

서비스 제공 장치(100)는 온라인 셀러인 판매자와 창고센터를 소유한 창고주를 네트워크화한 이커머스 플랫폼을 제공할 수 있다. 상기 서비스 제공 장치(100)는 판매자가 상품 제조 또는 소싱 업무 집중도를 높이고 비용을 절감할 수 있도록 상품의 입고와 보관, 구매자 주문에 대한 출고 및 배송, 반품, 정산, 재고관리의 전방위적인 물류 서비스를 대행하는 풀필먼트 서비스를 제공할 수 있다. 또한 상기 서비스 제공 장치(100)는 물품 확보를 통해 창고센터 활용을 극대화할 수 있도록 창고주에게 판매자를 연결할 수 있다.

이와 같이 상기 서비스 제공 장치(100)는 판매자와 창고주에게 물류 업무 및 관련 비용을 경감할 수 있는 전문적 물류서비스를 대행하고 이를 바탕으로 구매자에게 원활하게 구매 상품을 제공할 수 있다.

여기서, 상기 서비스 제공 장치(100)는 구매 주문 정보에 따라 상품의 출고와 배송 등의 서비스를 위해 이루어지는 운송, 보관, 취급 등의 과정에서 상품의 가치 및 상태를 보호하기 위한 포장 서비스를 제공할 수 있다. 특히, 상기 서비스 제공 장치(100)는 상품의 가치 및 상태를 보호하기 위한 상기 포장 서비스의 기본 기능 외 포장 자원의 효율적인 사용과 이를 통한 비용을 절감할 수 있는 포장 또는 패킹 최적화 서비스를 제공할 수 있다. 상기 서비스 제공 장치(100)는 특정 구매자가 주문한 하나 이상의 구매 상품에 대하여 단위 포장 또는 합포장을 위한 최적의 박스 사이즈를 추천할 수 있다. 또한 상기 서비스 제공 장치(100)는 구매자의 구매 주문에 대하여 합포장을 통한 합배송 오더를 처리할 수 있다.

또한, 상기 서비스 제공 장치(100)는, 단위 포장을 위해 풀필먼트 서비스를 제공하는 창고센터 단말(400)로 배송 포장 정보를 제공할 수 있는 바, 상기 배송 포장 정보에 기초하여, 상기 창고 센터 단말에 대응하는 보관 제품의 보관 단위 체적을 산출하고, 사전 설정된 일정 기간 동안 상기 보관 단위 체적을 누적 합산하고, 합산된 보관 단위 체적에 대응하는 보관 비용을 정산 처리할 수 있다. 정산된 보관 비용은 창고센터 단말(400)의 결제 수단 정보와 함께 결제 서버(500)로 결제 승인 요청될 수 있으며, 결제 서버(500)는 결제 승인 요청에 대한 결제 처리를 수행하고, 그 결과를 창고센터 단말(400) 및 서비스 제공 장치(100)로 전달할 수 있다.

이에 따라, 서비스 제공 장치(100)는, 풀필먼트 서비스의 창고 센터에 대한 보관 비용 산출에 있어서, 보관되는 제품의 보관 단위 체적을 설정할 수 있게 하고, 실제 보관된 물류량과 일치하는 보관 비용을 주기적 또는 실시간으로 산출하여 정산 처리할 수 있고, 이는 불필요하거나 과도한 보관 비용의 발생을 방지하고, 최적화된 형태의 효율적인 보관 비용 정산을 가능하게 한다.

그리고, 상기 서비스 제공 장치(100)는 구매 상품의 패킹 최적화 서비스 및 보관 비용의 정산 서비스를 제공하기 위해 상기 판매자 단말(200), 구매자 단말(300), 창고센터 단말(400), 결제 서버(500)와 유선/무선 네트워크를 통해 연결될 수 있다. 상기 네트워크에 연결된 장치 또는 단말은 사전 설정된 네트워크 채널을 통해 상호간 통신을 수행할 수 있다.

여기서, 상기 네트워크는 근거리 통신망(Local Area Network; LAN), 광역 통신망(Wide Area Network; WAN), 부가가치 통신망(Value Added Network; VAN), 개인 근거리 무선통신(Personal Area Network; PAN), 이동 통신망(Mobile radio communication network) 또는 위성 통신망 등과 같은 모든 종류의 유/무선 네트워크로 구현될 수 있다.

상기 서비스 제공 장치(100)는 웹서버, 데이터베이스, 웹애플리케이션서버 등으로 전반적인 기능 및 역할을 수행하는 서버 장치로 구현될 수 있다.

그리고 본 명세서에서 설명되는 판매자 단말(200), 구매자 단말(300), 창고센터 단말(400)에는 PC(personal computer), 노트북 컴퓨터(laptop computer), 디지털방송용 단말기, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player) 등이 포함될 수 있으나, 본 발명은 이에 한정되지 아니하며 그 이외에 사용자 입력 및 정보 표시 등이 가능한 다양한 장치일 수 있다.

추가적으로, 상기 판매자 단말(200), 구매자 단말(300), 창고센터 단말(400)은 상기 장치 구분에 한정되지 않고 데이터 처리 및 저장, 관리 기능을 고도화하여 확장할 수 있는 서버 장치를 포함할 수 있다.

도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 서비스 제공 장치를 보다 구체적으로 도시한 블록도이며, 도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 서비스 제공 장치의 포장 분석부를 보다 구체적으로 도시한 블록도이다.

도 2 및 도 3을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 서비스 제공 장치(100)는 제어부(110), 등록부(120), 관리부(130), 입력부(140), 포장 분석부(150), 배송 처리부(160), 통신부(170), 보관 단위 체적 산출부(180) 및 보관 비용 정산 처리부(190)를 포함할 수 있다. 상기 포장 분석부(150)는 상품 유형 분석부(151), 부자재 결합 분석부(152), 상품 체적 분석부(153), 적재 빌드 분석부(154)를 포함할 수 있다. 추가적으로 상기 적재 빌드 분석부(154)는 적재 순서 결정 모듈(1541)과 3D(Three-Dimensional) 형상 빌드 분석 모듈(1542)을 포함할 수 있다.

제어부(110)는 각 모듈의 전반적인 동작을 제어하여, 본 발명의 실시 예에 따른 서비스 제공 방법에 따른 동작 처리를 제공하며, 이를 위한 하나 이상의 마이크로 프로세서를 포함할 수 있다.

등록부(120)는 판매자 단말(200)로부터 수신되는 상품 정보를 등록할 수 있다. 상기 상품 정보는 판매자가 제조하거나 소싱을 통해 확보한 상품에 대한 세부 정보를 포함할 수 있다. 구체적으로, 상기 상품 정보는 상품명, 상품 이미지, 보유 수량, 품목 구분 정보, 용량 또는 중량, 크기 정보, 보관방법, 취급방법, 단위 상품의 부피 산출 정보 등을 포함할 수 있다.

상기 상품의 부피 산출 정보로는 상품 원형의 가로, 세로, 높이에 대한 길이 정보를 포함할 수 있다. 또한 상기 상품의 부피 산출 정보는 물품을 보호하고 가치를 유지하기 위한 낱포장 상태를 기준으로 측정된 가로, 세로, 높이에 대한 길이 정보가 될 수 있다.

관리부(130)는 상기 상품 정보에 포함되는 상품에 대한 적재 변수 정보를 관리할 수 있다. 상기 관리부(130)는 상기 적재 변수 정보를 단위 상품별로 저장하여 관리할 수 있다. 상기 적재 변수 정보는 단위 상품별로 측정될 수 있는 용량, 중량, 부피, 부피 산출 정보, 경도, 파손 안전도 등을 포함할 수 있다. 상기 적재 변수 정보는 구매자가 구매한 상품에 대한 적재 순서 및 적재층에서 상품의 배열 형태를 결정하는 데 활용될 수 있다.

상기 적재 변수 정보는 상대적인 값으로 비교될 수 있도록 측정 값 또는 평가 값이 정량적으로 대응될 수 있다. 예를 들어, 중량은 kg, g, mg 등의 단위로 측정될 수 있는 질량값으로 표시될 수 있다. 또한 파손 안전도는 식품, 유리, 종이 등으로 제공되는 상품의 상태가 외부의 압력 또는 충격에 의해 변형되어 품질 및 가치가 훼손될 수 있는 위험 정도가 평가될 수 있다. 상기 파손 안전도는 상기 파손 위험에 대한 안전 정도를 평가한 값으로 안전은 '3', 보통은 '2', 위험은 '1' 등으로 평가 정보가 숫자로 매칭될 수 있다. 그리고, 부피는 공간을 차지하는 크기를 측정한 값으로 ㎣, ㎤, ㎥ 등의 단위로 획득될 수 있다. 추가적으로 경도는 단단함은 '3', 보통은 '2', 무름은 '1' 등으로 평가 정보가 숫자로 매칭될 수 있다. 상기 파손 안전도와 경도 등의 평가 정보는 상기 상품 정보에서 상품 카테고리 정보, 상품 제공 형태, 상품 제작 재료, 상품 품목 종류 등에 따라 외부 압력과 충격 등에 따라 변형의 정도가 예측 가능한 정보를 활용하여 평가될 수 있다.

입력부(140)는 구매자 단말(300)로부터 수신되는 구매 정보를 입력할 수 있다. 상기 입력부(140)는 구매자 단말(300)을 통해 구매하고자 하는 상품 선택 정보와 배송을 위한 요구 정보 등을 구매 정보에 포함할 수 있다. 상기 입력부(140)는 상기 구매 정보에서 회원 ID, 주문 요청 일자, 배송을 요청하는 주소지 등 고유의 식별자를 참조하여, 구매자 단말(300)의 선택 정보에 따라 합포장 또는 합배송이 될 수 있도록 통합 처리할 수 있다.

포장 분석부(150)는 상기 구매 정보에 기반한 상기 상품 정보 또는 상기 적재 변수 정보를 이용하여, 합포장 최적화 알고리즘에 따라 배송 포장 정보를 매칭할 수 있다. 또한 상기 포장 분석부(150)는 상기 상품 정보 및 상기 적재 변수 정보를 이용하여, 상기 구매 정보에 포함된 구매 상품의 입체 형상 포장 방식을 분석하고, 상기 분석 결과로 배송 포장 정보를 출력할 수 있다.

또한 상기 포장 분석부(150)는 구매 상품의 입체 형상 포장 방식에 대한 분석을 통해 배송 포장 정보를 추천할 수 있다. 상기 포장 분석부(150)는 상기 입체 형상 포장 방식을 통해 하나 이상의 포장 방식 모델을 제시할 수 있다.

이를 위해, 포장 분석부(150)는 상기 포장 방식 모델 중에서 최외곽 형태의 포장을 위한 포장 재료의 효율적인 사용 또는 내부에 형성되는 중공 체적 값의 최소화를 이루는 기준 등을 통해 추천 배송 포장 정보를 추천할 수 있다. 상기 배송 포장 정보는 최외곽 형태를 이루는 포장 용기 또는 상자의 체적 정보를 포함할 수 있다. 상기배송 포장 정보는 패킹된 구매 상품에 대한 리스트와 각각의 구매 상품의 체적 정보 및 수량 등의 정보를 포함할 수 있다.

상기 포장 분석부(150)는 상기 구매 정보에 포함되는 하나 이상의 구매 상품에 대하여 상품별 상품 정보를 이용할 수 있다. 또한 상기 포장 분석부(150)는 상기 구매 상품에 대응되는 상기 적재 변수 정보를 획득할 수 있다. 이를 통해, 상기 포장 분석부(150)는 상기 구매 상품의 입체 형상을 모델링하여 객체화 정보를 획득할 수 있다.

상기 포장 분석부(150)는 상기 객체화 정보를 이용하여 합포장 시 최외곽 포장 체적이 최소 값이 될 수 있는 포장 방식을 분석할 수 있다. 상기 포장 분석부(150)는 포장 방식의 분석을 통해 최적화 된 합포장 방식을 결정하고 상기 배송 포장 정보로 추천할 수 있다. 상기 배송 포장 정보는 포장 상자 규격 정보, 포장 상자 체적 정보, 공간 효율성 정보, 입체 형상 적재 정보 등을 포함할 수 있다.

합포장 최적화 알고리즘은 사전 설정되는 적재 기준에 따라 상품 배치 순서, 상품 배치 구도, 상품 배치 위치, 상품 배치 형상 정보 등을 적용하여 적재 방식을 추출하고 추천 포장 상자 체적을 산출할 수 있다. 상기 합포장 최적화 알고리즘은 실질적으로 주문 상품의 합포장을 가능하게 할 수 있는 최적화 된 포장 상자를 추천 또는 매칭할 수 있다. 이를 위해, 합포장 최적화 알고리즘은 다양한 주문 상품이 주어졌을 때 전체 부피 또는 표면적을 최소화 시키는 적재 방식을 제안하고 공간 효율성이 가장 높을 수 있는 포장 상자 규격을 산출할 수 있다. 상기 적재 기준은 상품의 최대 밑면 표면적 정보를 이용하여 최하단 적재 상품을 결정할 수 있다. 또한 상기 적재 기준은 포개어져 적재된 상품들의 전체 표면적 및 상기 적재된 상품을 포함할 수 있는 육면체 상자 체적을 최소화 시키는 것으로 설정될 수 있다.

본 발명의 실시 예에 따르면, 상기 합포장 최적화 알고리즘은 하기와 같이 구체화 될 수 있다. 합포장 최적화 알고리즘은 주문 상품에 대하여 합포장이 요구될 시, 배치를 시작하기에 앞서 구매 상품에 대한 정보를 받고 분류하는 프로세스를 진행할 수 있다. 합포장 최적화 알고리즘은 보관 또는 입고되어 있는 상품 데이터 베이스를 통해 출고 주문 번호와 해당되는 상품의 체적을 분석하고, 무게가 기재 되어 있는 경우에는 따로 구분하여 분류를 수행한다. 분류되는 상품은 길이, 너비, 높이, 이름 등의 순으로 저장될 수 있고, 이후 합포장 최적화 알고리즘에서 해당 값을 탐색할 때 인덱스 값으로 이용한다. 합포장 최적화 알고리즘은 무게가 있는 상품과 없는 상품 중에서 무엇을 먼저 배치하는지에 대한 우선순위를 정할 수 있다. 이를 통해, 합포장 최적화 알고리즘은 무게가 있는 상품으로 인해서 다른 상품이 손상되는 일을 방지할 수 있는 적재 프로세스를 처리할 수 있다. 상품은 3차원 좌표로의 구분을 통해 xy, yz, zx 기준의 영역에 대한 표면적 중 최대값을 최대 밑면 표면적으로 인식할 수 있다. 그리고, 합포장 최적화 알고리즘은 상품들 중 최대 밑면 표면적이 최대인 상품이 무게를 가지고 있는 경우 해당 상품 리스트를 우선적으로 배치할 수 있다. 이어서, 합포장 최적화 알고리즘은 최하단에 적재 되는 상품 리스트를 결정하면, 상품 리스트 내에서도 배치 순서를 검토할 수 있다. 합포장 최적화 알고리즘은 배치 순서 또한 최대 밑면 표면적 순으로 정하며, 두 개의 상품이 동일한 최대 밑면 표면적을 가질 경우 부피가 큰 상품을 우선으로 배치할 수 있다. 첫번째 상품의 경우, 이미 배치된 상품이 없으므로 배치 구도를 바로 구할 수 있다. 합포장 최적화 알고리즘은 밑면 표면적이 넓은 상품의 해당 밑면이 바닥으로 향하게 하고, 이를 통해 도출되는 구도 2 개 중에서 x 축으로 여백을 최소화 시킬 수 있는 방식을 탐색한다.

합포장 최적화 알고리즘은 특정 상품의 길이 체적이 가로, 세로, 높이 값으로 주어져 있고, 이 세 값이 서로 다른 경우, 한 상품이 가질 수 있는 서로 다른 일정 개수의 구도들을 추출할 수 있다. 합포장 최적화 알고리즘은 한 상품이 가능한 모든 구도를 고려하고 각 케이스별로 형상을 출력할 수 있다.

이 때, 합포장 최적화 알고리즘은 상품 배치를 하는 과정에서 기준이 될 수 있는 수치를 추출할 수 있다. 합포장 최적화 알고리즘은 기준 수치로써 길이 체적을 이용하여 산출할 수 있는 표면적과 상품의 8개 꼭지점 좌표 또한 상품의 좌하단 지점과 길이 체적을 이용하여 구할 수 있다. 합포장 최적화 알고리즘은 상품 배치의 기준을 우선적으로 최종 상자의 부피를 줄이는 배치로 검토하고, 추가적으로 배치된 상품들이 합쳐져서 생기는 전체 표면적도 최소화 시킬 수 있다. 전체 표면적은 상품들 사이 인접하는 면적이 클수록 줄어들기 때문에, 이 값을 구할 수 있는 함수를 만들 수 있다. 이를 위해, 합포장 최적화 알고리즘은 두 상품의 좌하단 지점과 길이 체적을 추출한 후, x 와 y 값을 이용하여 인접하는 평면을 정한다. 여기서 x 나 y 의 값이 0 이면 가로축, 1 이면 세로축, 2 이면 높이 축에 해당한다. 만약 함수의 입력 값이 x = 0, y = 2 이면 가로와 높이 축들이 이루는 평면을 고려한다는 뜻으로, 이는 첫번째 함수에서는 앞면, 두번째 함수에서는 뒷면을 가리킨다. 합포장 최적화 알고리즘은 복수 개의 조건문을 통해 비교하는 평면을 찾으면, 배치 후보의 해당 밑면의 왼쪽 아래 좌표와 오른쪽 위 좌표를 각각 저장할 수 있다. 이어서 해당 밑면이 이미 배치 된 상품과 겹쳐지는 면적이 있는지 분석하고 그 넓이가 얼마인지를 구할 수 있다.

또한, 합포장 최적화 알고리즘은 두 개의 상품이 인접할 때 나타날 수 있는 서로 다른 조합으로 사전 설정된 경우의 수(예를 들어 8가지)를 추출할 수 있다. 또한 합포장 최적화 알고리즘은 하나의 상품이 다른 상품 안에 부분적으로 포함되는 경우를 고려하며 가로 길이와 세로 길이를 각각 구하는 프로세스를 처리할 수 있다. 합포장 최적화 알고리즘은 최종적으로 나온 가로 세로 길이를 곱해 인접 면적 값을 구할 수 있다.

합포장 최적화 알고리즘은 어떤 상품의 배치 후보가 이미 배치 되어 있는 다른 상품들과 공간이 겹치는 일이 없어야 하기 때문에 충돌 검사를 수행할 수 있다. 충돌은 두 상품을 가로축, 세로축, 높이 축 각각 비교해서 세번 다 2 차원으로 겹친다면 상품 두 개가 서로 겹친다고 할 수 있다. 이를 통해 합포장 최적화 알고리즘은 하나라도 겹치지 않는 것이 확인되면 두 상품은 충돌하지 않는 것으로 판단할 수 있다.

합포장 최적화 알고리즘은 상품(a)의 가상의 육면체(b) 배치 뒤에 이어서 생기는 배치 가능한 3개의 공간(제1 공간, 제2 공간, 제3 공간 실시예)에 대하여, 각 공간의 좌하단 지점의 위치 좌표를 빈 공간 좌표 또는 Empty Space(ES) 좌표라고 지정할 수 있다. 합포장 최적화 알고리즘은 첫 상품의 배치 이후 빈 공간 좌표는 항상 같지만, 두번째 상품부터는 배치된 상품이 이루는 모형이 복잡해지기 때문에 빈 공간 또한 단순하게 볼 수가 없다. 따라서, 합포장 최적화 알고리즘은 상품의 배치가 끝난 뒤 빈 공간 좌표를 갱신해야 하므로 해당 작업을 하는 함수가 적용될 수 있다. 배치된 상품의 앞 공간, 오른쪽 공간, 위 공간의 좌하단 지점이 빈 공간 좌표에 일반적으로 추가 되지만, 만일 그 좌표가 이미 빈 공간 좌표 리스트에 포함되어 있으면 제외 시킨다. 또한 상품이 배치 되었을 때 사용한 빈 공간 좌표는 더 이상 이용할 수 없으므로 리스트에서 삭제한다. 합포장 최적화 알고리즘은 배치 된 상품들이 효율적으로 배치 된 건지 판단하는 첫 기준으로 현 상태에서 상자를 이용하면 그 상자의 길이 체적을 구할 수 있다. 합포장 최적화 알고리즘은 우선 이미 배치되어 있는 상품들의 최전방 좌표를 받아서 상자의 길이 체적을 정하고, 배치 후보 상품의 위치가 이 상자의 체적을 변경 시키는지 확인하는 함수를 포함할 수 있다. 합포장 최적화 알고리즘은 배치 후보 상품이 없으므로 생략하고, 추가적으로 나오는 상자의 길이 체적 세 변의 합을 이용하여 상자 종류를 추천하는 프로세스를 포함할 수 있다. 최종적으로 합포장 최적화 알고리즘은 배치된 상품과 상자 사이의 효율성을 확인하기 위해서 부피를 각각 구할 수 있다. 합포장 최적화 알고리즘은 배치된 상품들의 부피를 모두 더하는 프로세스를 수행한 후, 입력으로 주어진 상자의 부피를 나눠 백분율을 구할 수 있다. 전체 표면적은 이미 배치된 상품의 전체 표면적에 새로 배치 될 상품의 표면적을 더한 값에서 인접 표면적의 값을 뺀 값으로 산출될 수 있다.

상기 포장 분석부(150)는 상품 유형 분석부(151)를 포함할 수 있다.

상기 상품 유형 분석부(151)는 상기 구매 정보에 대응되는 하나 이상의 상품에 대하여, 상품별 종류 구분을 통해 획득되는 상품 구분 정보를 저장할 수 있다.

상기 상품 유형 분석부(151)는 상기 상품별 종류 구분을 위해 일정 기준을 설정할 수 있다. 상기 상품 유형 분석부(151)는 상품 카테고리를 기준으로 하여 종류를 세분화할 수 있다. 예를 들어, 상기 상품 카테고리는 식품, 패션, 뷰티, 주방용품, 청소용품, 가구, 유아용품, 레저용품, 가전제품, 취미용품 등으로 구분될 수 있다. 상기 상품 유형 분석부(151)는 물리적 또는 화학적으로 상품의 변질, 변형, 파손 등을 방지할 수 있는 기준으로 상품을 구분할 수 있다. 이를 위하여 상기 상품 유형 분석부(151)는 냉장요구상품, 냉동요구상품, 취급주의상품 등으로 구분하여 상품 구분 정보로 저장할 수 있다. 상기 상품 유형 분석부(151)는 상품에 대한 물리적 또는 화학적 성질 등에 따라 유형을 분류한 정보를 상품 구분 정보로 관리함으로써, 상품의 가치와 품질을 유지하기 위한 포장 방식을 결정하는 정보로 활용할 수 있도록 한다.

상기 포장 분석부(150)는 부자재 결합 분석부(152)를 더 포함할 수 있다.

상기 부자재 결합 분석부(152)는 상기 상품 구분 정보에 따라, 상품의 품질을 유지하는 포장 부자재를 대응하여 상기 포장 부자재를 포함하는 표면적 정보, 부피 정보, 무게 정보 등을 분석하여 적재 변수 정보에 포함할 수 있다.

또한, 부자재 결합 분석부(152)는 상기 상품 구분 정보에 따라, 상품의 품질 및 가치를 유지하는 포장 부자재를 대응하여 상기 포장 부자재의 부피 정보를 분석하고, 상기 포장 부자재의 부피 정보를 상기 적재 변수 정보에 포함할 수 있다. 상기 부자재 결합 분석부(152)는 구매 상품의 물리적 또는 화학적 성질 등에 따라, 상기 포장 부자재로 아이스팩, 에어캡, 완충재 등을 선택하여 상품의 변질 또는 변형, 파손 등을 방지할 수 있다. 상기 부자재 결합 분석부(152)는 상품에 대응되는 포장 부자재에 대하여 투입량을 산출하고, 상기 투입량에 대한 포장 부자재의 부피 정보를 획득할 수 있다. 이를 통해, 상기 부자재 결합 분석부(152)는 구매 상품에 결합되는 포장 부자재의 체적을 산출하여 상품별 상기 적재 변수 정보에 상기 포장 부자재의 체적 정보를 포함할 수 있다. 또한 상기 부자재 결합 분석부(152)는 상기 구매 상품에 부가되는 포장 부자재의 특성에 따라 구분이 필요한 상품에 대해서는 격벽 또는 추가적인 외부 포장 부자재 투입을 결정할 수 있다. 예를 들어, 구매 정보가 냉동 식품과 의류를 포함하는 경우, 냉동 식품의 품질을 유지하기 위해 투입되는 드라이아이스 또는 아이스팩에 의해 의류가 손상되지 않도록 분리시킬 필요성이 있다. 이 때, 상기 부자재 결합 분석부(152)는 냉동 식품과 아이스팩 또는 드라이아이스의 포장 부자재를 포함할 수 있는 외부 포장 부자재를 추가적으로 투입하여 분리시킬 수 있다.

상기 포장 분석부(150)는 상품 체적 분석부(153)를 더 포함할 수 있다.

상기 상품 체적 분석부(153)는 상기 상품 구분 정보 및 상기 적재 변수 정보에 기반하여, 상기 구매 상품에서 특정 품목군으로 구분되는 상품군별 포장 방식을 대응하고, 상기 대응된 포장 방식으로 결정되는 하나 이상의 1차 상품 포장 체적 정보를 획득할 수 있다. 상기 상품 체적 분석부(153)는 구매 상품의 낱포장 여부를 확인하고 단독 포장 또는 묶음 포장되는 1차 상품 포장 체적 정보를 산출할 수 있다. 또한 상기 상품 체적 분석부(153)는 낱포장된 상기 구매 상품의 물리적 또는 화학적 성질에 따라 필요 시, 육면체 형태의 포장 추가 여부를 결정하여 1차 상품 포장 체적 정보를 산출할 수 있다.

상기 포장 분석부(150)는 적재 빌드 분석부(154)를 더 포함할 수 있다.

상기 적재 빌드 분석부(154)는 상기 적재 변수 정보 및 상기 1차 상품 포장 체적 정보에 기반하여, 적재 순서 또는 적재 배열 형태의 분석을 통해 적재 방식과 2차 상품 포장 체적 정보를 결정할 수 있다.

상기 적재 빌드 분석부(154)는 적재 순서 결정 모듈(1541)을 포함할 수 있다. 상기 적재 순서 결정 모듈(1541)은 상기 적재 변수 정보에서 중량, 경도, 부피, 파손 안전도 등을 추출한 정보에 대하여 사전 설정한 중요도 지표에 대응하는 가중치(WEIGHT) 반영을 통해 상기 적재 순서 정보를 획득할 수 있다.

상기 중요도 지표는 상품의 품질과 가치를 유지하기 위하여 고려되어야 하는 적재 변수 정보 중에서 설정할 수 있다. 상기 중요도 지표는 중량, 경도, 부피, 파손 안전도 등에서 하나 이상을 선택하여 설정할 수 있다.

상기 적재 순서 결정 모듈(1541)은 상기 중요도 지표에 가중치를 부여할 수 있다. 상기 가중치는 중요도 지표로 지정한 적재 변수 정보의 중요성을 차별화할 수 있도록 지정 값을 달리하여 하나 이상의 값으로 할당할 수 있다.

상기 적재 순서 결정 모듈(1541)은 상기 중요도 지표를 하나의 적재 변수 정보로 지정하는 경우, 단일 적재 변수 정보에 따라 적재 순서가 결정될 수 있다. 상기 적재 순서 결정 모듈(1541)은 상기 단일 적재 변수 정보를 이용하여 구매 상품 중에서 정수의 값을 분석하여 적재 순서를 결정하고 포장 용기에 위치시킬 수 있다.

상기 적재 순서는 실행되는 순서가 우선 될수록 상대적으로 포장 용기 하단에 위치할 수 있다. 또한 상기 적재 순서 결정 모듈(1541)은 적재 변수 정보로 산출되는 정수의 값에 대하여, 오름차순 또는 내림차순의 기준에 따라 적재 순서를 우선시할 지 사전 설정할 수 있다.

본 발명의 일 실시 예에 따르면, 상기 적재 순서 결정 모듈(1541)은 중량, 경도, 부피, 파손 안전도 등의 적재 변수 정보에서 중요도 지표를 중량, 파손 위험, 부피, 경도의 순으로 우선순위를 설정할 수 있다. 이 때, 상기 적재 순서 결정 모듈(1541)은 상기 중요도 지표인 중량, 파손 안전도, 부피, 경도를 기본값 '1'로 할당하고 각각의 변수에 가중치를 '2.5', '2', '1.5', '1'로 지정할 수 있다. 이에 따라, 상기 적재 순서 결정 모듈(1541)은 구매 상품의 적재 순서를 중량은 '2.5', 파손 위험은 '2', 부피는 '1.5', 경도는 '1'로 가중치를 반영한 산출값을 획득할 수 있다. 이에 따라, 상기 적재 순서 결정 모듈(1541)은 가중치가 가장 높은 중량에 대하여 각 상품에서 측정되거나 확인되는 질량값에 따라 적재 순서를 결정할 수 있다. 또는 상기 적재 순서 결정 모듈(1541)은 상기 가중치를 각 상품의 적재 변수 정보에 반영하여 합산을 통해 비교되는 값에 따라서 적재 순서를 결정할 수 있다.

예를 들어, 적재 변수 정보가 중량인 경우, 측정 또는 획득되는 질량이 클 수록 적재 순서가 우선시 될 수 있다. 이는 질량이 큰 상품일 수록 하단으로 압력을 가할 수 있고 이로 인해, 하단에 위치한 타 상품의 변형이나 파손 위험이 증가되는 것을 방지할 수 있다. 또한, 적재 변수 정보가 부피인 경우, 측정 또는 획득되는 부피가 큰 값일 수록 적재 순서가 우선시 될 수 있다. 이는 부피가 큰 상품일 수록 최초 포장 용기에서 공간을 차지하도록 하여 공간 효율을 극대화할 수 있다. 또한 질량에 대한 정보가 없는 경우, 부피가 큰 값일 수록 무게가 상대적으로 무거울 수 있다는 예측에 따른 적재 순서가 결정될 수 있다.

여기서, 상기 적재 순서 결정 모듈(1541)은 상기 중요도 지표를 적재 변수 정보에서 하나 이상을 추출할 시에는 최우선순위를 가지는 특정 지표만을 이용하여 적재 순서를 결정할 수 있고, 또한 모든 지표에서 가중치를 반영한 값의 합산을 통해 비교하여 적재 순서를 결정할 수 있다.

예를 들어, 상기 적재 순서 결정 모듈(1541)은 제1 구매 상품의 중량이 1kg, 파손 안전도가 '안전'으로 대응되는 '3', 부피가 8㎤, 경도가 '무름'과 대응되는'1'이고, 제2 구매 상품의 중량이 2kg, 파손 안전도가 '보통'으로 대응되는 '2', 부피가 6㎤, 경도가 '보통'과 대응되는 '2'의 정보를 분석할 수 있다. 상기 적재 순서 결정 모듈(1541)은 가중치가 가장 높은 중량을 적재 순서의 우선순위로 결정할 수 있다. 이에 따라, 상기 적재 순서 결정 모듈(1541)은 중량이 2kg인 제2 상품을 적재 순서가 첫번째로 최하단에 위치시키는 적재 순서 정보를 획득할 수 있다.

추가적으로, 상기 적재 순서 결정 모듈(1541)은 상기 중요도 지표로 설정된 중량, 파손 안전도, 부피, 경도에서 각 상품에서 측정되거나 획득되는 정보에 가중치를 곱하여 산출되는 값을 합산하여 비교할 수 있다. 구체적으로 상기 제1 구매 상품의 경우, 중요도 지표에 가중치를 반영하여 산출되는 값은 중량은 '2.5', 파손 안전도는 '6', 부피는 '12', 경도는 '1'이고 합산 값은 '21.5'가 된다. 상기 제2 구매 상품의 경우, 중요도 지표에 가중치를 반영하여 산출되는 값은 중량은 '5', 파손 안전도는 '4', 부피는 '9', 경도는 '2'이고 합산 값은 '20'이 된다. 이를 통해 상기 적재 순서 결정 모듈(1541)은 제1 구매 상품의 적재 순서가 첫번째로 최하단에 위치시키는 적재 순서 정보를 획득할 수 있다.

상기 적재 빌드 분석부(154)는 적재 빌드 분석 모듈(1542)을 더 포함할 수 있다.

상기 적재 빌드 분석 모듈(1542)은 상기 1차 상품 포장 체적 정보에 기초하여, 1차 포장 상품군의 형상을 입체 모델링 할 수 있다. 상기 적재 빌드 분석 모듈(1542)은 상기 입체 모델링을 통해 획득되는 입체 형상 정보 및 상기 적재 순서 정보를 이용하여 사전 설정한 적재 알고리즘에 따라 상기 적재 배열 형태를 결정할 수 있다.

상기 적재 알고리즘은 상기 입체 형상 정보를 이용하여 육면체 형태로 채워지도록 끼워맞춤 할 수 있다. 상기 적재 알고리즘은 상기 끼워맞춤의 선택적 배열 형태에 따라 최종적으로 채워지는 하나 이상의 육면체 모델을 생성할 수 있다.

상기 적재 빌드 분석 모듈(1542)은 상기 적재 알고리즘을 이용하여 생성된 상기 육면체 모델 중에서 내부에 형성되는 중공의 체적값이 최소가 되는 값으로 산출되는 육면체 모델을 선정하여 상기 2차 상품 포장 체적 정보로 결정할 수 있다.

상기 적재 빌드 분석 모듈(1542)은 상기 적재 형태를 시각적으로 표시하는 빌드 인터페이스를 제공할 수 있다. 상기 빌드 인터페이스는 360°회전 뷰를 제공하여 다양한 관점에서 상기 입체 형상 정보의 적재 형태가 확인될 수 있다.

그리고 상기 적재 빌드 분석 모듈(1542)은 하나 이상의 상기 입체 형상 정보를 이용하여 관리자가 직접 상품의 배열 형태나 상품의 적재층 구성을 제어할 수 있다. 이를 위해 상기 적재 빌드 분석 모듈(1542)은 상기 입체 형상 정보를 특정 공간 내에서 드래그 앤 드롭(drag-and-drop)하는 기능을 제공할 수 있다.

상기 적재 빌드 분석 모듈(1542)은 상기 적재 알고리즘으로 Maxrects(Maximal Rectangle) 알고리즘을 포함하여 활용할 수 있다. 상기 Maxrects(Maximal Rectangle) 알고리즘은 최초 일정 크기의 2차원의 공간 내에 제1 사각형 오브젝트가 배치되는 경우, 제1 사각형 오브젝트가 차지한 영역을 제외한 나머지 영역에 대하여 단편화 되지 않도록 겹쳐지는 부분의 영역에서 나머지 영역으로 확장하여 추가 적재 영역으로 구분할 수 있다. 상기 Maxrects(Maximal Rectangle) 알고리즘은 상기 추가 적재 영역에 대하여 내포될 수 있는 제2 사각형 오브젝트, 제3 사각형 오브젝트 등을 배치하여 산출되는 영역을 활용할 수 있도록 한다. 상기 적재 빌드 분석 모듈(1542)은 상기 입체 형상 정보에서 산출될 수 있는 가로, 세로, 높이 정보 및 넓이, 부피 등을 이용하여 상기 Maxrects(Maximal Rectangle) 알고리즘에 활용할 수 있다.

여기서, 상기 적재 빌드 분석 모듈(1542)은 상기 적재 알고리즘을 이용하여 3차원 좌표에 따라 하나 이상의 상기 입체 형상 정보를 끼워맞춤하여 적재 형태를 결정할 수 있다. 또한 상기 적재 빌드 분석 모듈(1542)은 입체 형상들이 선택적으로 끼워맞춤됨에 따라 연장되는 가로, 세로, 높이에 대한 길이를 최외곽 포장 육면체의 체적 값으로 결정할 수 있다.

상기 적재 빌드 분석 모듈(1542)은 적재 방식을 결정하는 로직을 제공할 수 있다. 상기 적재 빌드 분석 모듈(1542)은 다양한 형상의 구매 상품의 체적을 포함하는 크기의 육면체를 생성할 수 있다. 상기 육면체는 내부에 형성된 중공을 최소화할 수 있는 형태로 생성될 수 있다. 상기 적재 빌드 분석 모듈(1542)은 3차원 좌표인 x, y, z 축의 원점에 접하도록 적재 순서가 최우선인 제1 육면체를 위치시킬 수 있다. 상기 적재 빌드 분석 모듈(1542)은 상기 x, y, z축에 접하지 않은 육면체의 모서리 3개를 이용하여 공간을 분할할 수 있다. 이 때, 상기 적재 빌드 분석 모듈(1542)은 상기 Maxrects(Maximal Rectangle) 알고리즘을 활용할 수 있다. 이 후, 상기 적재 빌드 분석 모듈(1542)은 제2 육면체를 상기 제1 육면체에 접하도록 적재한 후, 상기 분할된 공간에 대해 제2 육면체가 포함될 수 있는 지를 판단하고 가능한 공간에 제2 육면체를 위치시킬 수 있다. 그리고 상기 적재 빌드 분석 모듈(1542)은 제2 육면체가 위치한 후 상기 분할된 공간에 대하여 제2 육면체의 각 모서리를 이용해 공간을 재분할한다. 이 때, 상기 적재 빌드 분석 모듈(1542)은 유효하지 않은 공간을 제거할 수 있다. 상기 유효하지 않은 공간은 다른 공간 안에 포함된 영역이나, 높이나 너비 값이 음수인 영역으로 구분될 수 있다. 이를 통해, 상기 적재 빌드 분석 모듈(1542)은 유효하지 않은 공간을 제거하고 재분할된 공간에 대하여 합포장 대상인 모든 상품의 육면체가 포함될 수 있는지 분석할 수 있다. 상기 적재 빌드 분석 모듈(1542)은 상품의 육면체가 겹쳐져 있는 객체를 하나의 객체로 인지하고 가장 긴 변의 길이에 맞는 포장 육면체의 규격을 결정할 수 있다.

본 발명의 일 실시 예에 따르면, 상기 적재 빌드 분석 모듈(1542)은 특정 영역에서의 면적 분할 시 유효하지 않은 공간을 제거를 위해 x, y, w(width), h(height)를 속성으로하는 직사각형 객체를 이용할 수 있다. 구체적으로, 상기 적재 빌드 분석 모듈(1542)은 r은 직사각형 객체를 의미하고, s는 직사각형 객체와 겹치는 공간으로 정의하고, 첫번째 적재가 되어 기준이 되는 제1 직사각형 객체에 따라 top, bottom, left, right의 공간을 정의할 수 있다. 상기 적재 빌드 분석 모듈(1542)은 상기 top, bottom, left, right 공간에서의 직사각형 객체를 순서대로 rt, rb, rl, rr 매칭할 수 있다. 이를 통해, 상기 적재 빌드 분석 모듈(1542)은 다음과 같이 rt, rb, rl, rr 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, rt는 rt={x:s.x, y:s.y, w:s.w, h:r.y-s.y}, rb는 rb={x:s.x, y:r.y+r.h, w:s.w, h:s.y+s.h-(r.y+r.h)}, rl은 rl={x:s.x, y:s.y, w:r.x-s.x, h:s.h}, rr은 rr={x:r.x+r.w, y:s.y, w:s.x+s.w-(r.x+r.w)}로 산출할 수 있다.

한편, 적재 빌드 분석부(154)는, 적재 순서 결정 모듈(1541) 및 적재 빌드 분석 모듈(1542)에서 최적화된 적재 순서 및 적재 방식에 기초하여 제품이 배치되었을 때의 안정성 검사를 수행할 수 있다.

예를 들어, 적재 빌드 분석부(154)는, 제품이 배치가 되었을 때, 밑에 있는 제품들과의 관계로 인해 균형을 잃고 떨어지는 일을 방지하기 위한 안정성 검사를 수행할 수 있는 바, 이를 위한 안전성 검사 프로세스가 사전에 설정되어 있을 수 있다.

보다 구체적으로, 안전성 검사 프로세스는, 우선적으로 배치 제품이 바닥에만 배치되어 있는지를 확인한다. 이는 적재 높이가 0인지를 확인함으로써 검사할 수 있으며, 바닥에만 배치되어 있다면 안정성 검사는 간단히 통과된다.

그러나, 배치 후보 제품이 바닥에 배치 되어 있지 않다면, 안정성 검사 프로세스는 이미 배치된 제품 각각에 대해, 상측에 다른 제품이 쌓여 있는 제품이 존재하는지 여부를 확인하고, 확인된 제품의 면적을 합산 연산한다. 만약 합산된 값이 입체 형상 정보의 밑면적보다 사전 설정된 비율(예를 들어 50%) 이상인 경우 안전성 검사를 통과할 수 있다. 이는 여러 제품이 하단에서 밀집하여 상단의 지탱을 버텨줄 수 있기 때문이다.

한편, 적재 빌드 분석부(154)는, 최적화된 적재 순서 및 적재 방식이 사전 설정된 기본 범위 영역에서 벗어나는지를 판단하여, 벗어나는 경우에는 다른 적재 순서 및 적재 방식을 다시 산출할 수도 있다.

배송 처리부(160)는 창고센터 단말(400)로, 상기 구매 정보 및 상기 배송 포장 정보를 제공할 수 있다. 상기 배송 포장 정보는 포장 상자 규격 정보, 포장 상자 체적 정보, 공간 효율성 정보, 입체 형상 적재 정보 등을 포함할 수 있다. 이를 통해 배송 처리부(160)는 구매 상품의 실제 패키징을 위해 추천되는 포장 상자 규격이 포함될 수 있는 포장재가 자동적으로 피킹되고 제공될 수 있도록 처리할 수 있다.

그리고, 보관 단위 체적 산출부(180)는, 창고센터 단말(400)로 제공되는 배송 포장 정보를 획득하고, 상기 배송 포장 정보에 기초하여, 상기 창고센터 단말(400)에 대응하는 보관 제품의 보관 단위 체적을 산출할 수 있다.

또한, 상기 보관 단위 체적 산출부(180)는 창고 센터 단말기(400)로부터 제공되는 창고 센터 공간 촬영 정보를 기반으로 보관 제품의 보관 단위 체적을 산출할 수 있다. 여기에서 상기 창고 센터 공간 촬영 정보는 창고 센터 단말기(400)를 통해 촬영된 각 구역별 영상 정보이거나 창고센터 내 설치된 카메라를 통해 촬영된 각 구역별 영상 정보일 수 있다.

예를 들어, 상기 보관 단위 체적 산출부(180)는, 각 구역별로 촬영된 창고 센터 공간 촬영 정보의 각 면을 Grid로 분할할 수 있으며, 상기 촬영된 공간의 체적을 계산하여 보관 단위 체적을 산출할 수 있다. 이때, 상기 공간 촬영 정보는 촬영된 공간 중 적어도 한 면의 길이에 대한 치수 정보를 포함할 수 있다.

또한, 상기 보관 단위 체적 산출부(180)는, 사전 설정된 단위 길이에 따라 형성되는 정육면체 단위로 보관 단위 체적을 산출할 수 있다. 전술한 기존 방식으로는 면적 기반의 110cm x 110cm 단위의 큰 파레트 단위로만 보관 비용이 산출되는 바, 실제 부피가 고려되지 않는 문제점이 있는 바, 본 발명의 실시 예에 따른 보관 단위 체적 산출부(180)는, 창고 센터 공간 및 정육면체 기반의 보관 단위 체적을 이용하여, 실제 소요되는 공간의 체적을 기반으로 실시간으로 보관 비용이 정산될 수 있도록 한다.

다만, 정육면체 단위는 일 예시이며, 보관 단위 체적 산출부(180)는 원형, 육각형, 삼각형, 오각형, 원뿔 등의 입방체 단위 또는 직사각형 형태의 보간 체적 단위를 사전에 설정하고, 설정된 보간 체적 단위에 기초하여, 창고 센터의 제품 보관 물류량을 실시간으로 추적할 수 있다.

그리고, 보관 비용 정산 처리부(190)는, 사전 설정된 일정 기간 동안 상기 보관 단위 체적을 누적 합산하고, 합산된 보관 단위 체적에 대응하는 보관 비용을 정산 처리할 수 있다. 여기서, 상기 사전 설정된 일정 기간은 1일, 1주일, 1개월 단위 등으로 설정될 수 있으나, 실시간 처리를 위하여는 1일 단위로 설정되는 것이 바람직하다.

정산 처리를 위해, 보관 비용 정산 처리부(190)는, 상기 누적 합산된 보관 단위 체적에 대응하여 사전 설정된 보관 단위 비용을 획득하고, 상기 보관 단위 비용에 대응하는 상기 누적 합산된 보관 단위 체적을 곱연산하여 상기 보관 비용을 정산 처리할 수 있다.

그리고, 보관 비용 정산 처리부(190)는, 상기 누적 합산된 보관 단위 체적 정보 및 상기 보관 비용을 포함하는 결제 요청 정보를 창고센터 단말(400)로 전송할 수 있으며, 상기 창고센터 단말(400)의 결제 수단 입력에 따른 결제 승인 요청 정보를 결제 서버(500)로 전송할 수 있다.

그리고, 보관 비용 정산 처리부(190)는, 결제 서버(500)로부터 승인이 완료된 이후 상기 사전 설정된 일정 기간을 초기화 할 수 있다.

이에 따라, 기존에 팔레트 기반으로 제품 1박스를 5일 동안 보관하더라도 체적에 관계 없이 월 보관료가 3만원이 발생된다고 하면, 본 발명의 실시 예에 따른 보관 비용 정산 처리부(190)는, 일별 정산된 1박스의 보관 단위 체적을 5일 곱연산하고, 해당 비용만 정산 처리할 수 있는 바, 상대적으로 99% 이상의 보관비 절감 효과를 나타낼 수 있다.

또한, 본 발명의 실시 예에 따라 정산 처리가 되는 보관 단위 체적 정보는, 본 발명의 실시 예에 따른 합포장 최적화 알고리즘에 따라 최적화된 배송 포장 정보로부터 산출될 수 있으므로, 보관 비용을 최소화시킬 수 있는 장점도 나타나게 된다.

도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 서비스 제공 장치의 동작을 보다 구체적으로 설명하기 위한 흐름도이다.

도 4를 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 서비스 제공 장치의 동작 방법에 있어서, 등록단계(S101)는 판매자 단말(200)로부터 수신되는 상품 정보를 등록할 수 있다. 상기 상품 정보는 판매자가 제조하거나 소싱을 통해 확보한 상품에 대한 세부 정보를 포함할 수 있다. 구체적으로, 상기 상품 정보는 상품명, 상품 이미지, 보유 수량, 품목 구분 정보, 용량 또는 중량, 크기 정보, 보관방법, 취급방법, 단위 상품의 부피 산출 정보 등을 포함할 수 있다.

관리단계(S103)는 상기 상품 정보에 포함되는 상품에 대한 적재 변수 정보를 관리할 수 있다. 상기 적재 변수 정보는 단위 상품별로 측정될 수 있는 용량, 중량, 부피 산출 정보, 경도, 파손 안전도 등을 포함할 수 있다. 상기 적재 변수 정보는 구매자가 구매한 상품에 대한 적재 순서 및 적재층에서 상품의 배열 형태를 결정하는 데 활용될 수 있다.

입력단계(S105)는 구매자 단말(300)로부터 수신되는 구매 정보를 입력할 수 있다. 상기 입력단계(S105)는 구매자 단말(300)을 통해 구매자가 구매하고자 하는 상품 선택 정보와 배송을 위한 요구 정보 등을 상기 구매 정보에 포함할 수 있다. 상기 입력단계(S105)는 상기 구매 정보에서 회원 ID, 주문 요청 일자, 배송을 요청하는 주소지 등 고유의 식별자를 참조하거나, 구매자 단말(300)의 선택 정보에 따라 합포장 또는 합배송이 될 수 있도록 통합 처리할 수 있다.

분석단계(S107)는 상기 구매 정보에 기반한 상기 상품 정보 및 상기 적재 변수 정보를 이용하여, 합포장 최적화 알고리즘에 따라 배송 포장 정보를 매칭할 수있다. 또한, 분석단계(S107)는 상기 상품 정보 및 상기 적재 변수 정보를 이용하여, 상기 구매 정보에 포함된 구매 상품의 입체 형상 포장 방식을 분석하고, 상기 분석 결과로 배송 포장 정보를 출력할 수 있다.

상기 적재 변수 정보는 단위 상품별로 측정될 수 있는 용량, 중량, 부피 산출 정보, 경도, 파손 안전도 등을 포함할 수 있다. 상기 적재 변수 정보는 구매자가 구매한 상품에 대한 적재 순서 및 적재층에서 상품의 배열 형태를 결정하는 데 활용될 수 있다.

상기 분석단계(S107)는 상품 유형 분석 단계(미도시)를 포함할 수 있다.

상기 상품 유형 분석 단계는 상기 구매 정보에 대응되는 하나 이상의 상품에 대하여, 상품별 종류 구분을 통해 획득되는 상품 구분 정보를 저장할 수 있다.

상기 분석단계(S107)는 부자재 결합 분석단계(미도시)를 더 포함할 수 있다.

상기 부자재 결합 분석단계는 상기 상품 구분 정보에 따라, 상품의 품질을 유지하는 포장 부자재를 대응하여 상기 포장 부자재의 부피 정보를 분석하고, 상기 포장 부자재의 부피 정보를 상기 적재 변수 정보에 포함할 수 있다.

상기 분석단계(S107)는 상품 체적 분석단계(미도시)를 더 포함할 수 있다.

상기 상품 체적 분석단계는 상기 상품 구분 정보 및 상기 적재 변수 정보에 기반하여, 상기 구매 상품에서 특정 품목군으로 구분되는 상품군별 포장 방식을 대응하고, 상기 대응된 포장 방식으로 결정되는 하나 이상의 1차 상품 포장 체적 정보를 획득할 수 있다.

상기 분석단계(S107)는 적재 빌드 분석단계(미도시)를 더 포함할 수 있다.

상기 적재 빌드 분석단계는 상기 적재 변수 정보 및 상기 1차 상품 포장 체적 정보에 기반하여, 적재 순서 또는 적재 배열 형태의 분석을 통해 적재 방식과 2차 상품 포장 체적 정보를 결정할 수 있다.

상기 적재 빌드 분석단계는 적재 순서 결정 단계(미도시)를 포함할 수 있다.

상기 적재 순서 결정 단계는 상기 적재 변수 정보에서 중량, 경도, 부피, 파손 안전도 중 하나 이상을 추출한 정보에 대하여 사전 설정한 중요도 지표에 대응하는 가중치(WEIGHT) 반영을 통해 상기 적재 순서 정보를 획득할 수 있다.

상기 적재 빌드 분석단계는 3D 형상 빌드 분석단계(미도시)를 더 포함할 수 있다.

상기 3D 형상 빌드 분석단계는 상기 1차 상품 포장 체적 정보에 기초하여, 1차 포장 상품군의 형상을 입체 모델링하고, 상기 입체 모델링을 통해 획득되는 입체 형상 정보 및 상기 적재 순서 정보를 이용하여 사전 설정한 적재 알고리즘에 따라 상기 적재 배열 형태를 결정할 수 있다.

상기 적재 알고리즘은 상기 입체 형상 정보를 이용하여 육면체 형태로 채워지도록 끼워맞춤하고, 상기 끼워맞춤의 선택적 배열 형태에 따라 하나 이상의 육면체 모델을 생성하되, 상기 육면체 모델에서 내부에 형성되는 중공의 체적값이 최소가 되는 값으로 산출되는 육면체 모델을 상기 2차 상품 포장 체적 정보로 결정할 수 있다.

처리단계(S109)는 창고센터 단말(400)로, 상기 구매 정보 및 상기 배송 포장 정보를 제공할 수 있다.

하기의 표 1은 본 발명의 실시 예에 따른 테스트 결과로서, 최적화된 적재 배열 형태로 인해 높아지는 효율성을 확인할 수 있다.

적재 방식	추천된 상자 체적(cm)	부피(cm^3)	효율성(%)
최대 제품 패킹 방식	50x35x25	43750	56.39
부피 기준 배치 방식	31x27x43	35991	65.88
정육면체 강제 배치 방식	35x35x35	42875	57.54
본 발명	53x30x21	33390	75.32

기존의 1차원적 적재 알고리즘들은 상자를 중심으로 제품들이 모두 들어갈 수 있는지 유무를 따지는 경우가 많다. 예를 들어, 제품이 많이 들어가는지, 부피가 최소화되는지, 정육면체가 형성되는지 등을 판단하여 적재 방식에 따른 상자 체적을 추천하게 된다. 이에 따라, 서로 다른 길이 체적의 제품 13 개를 가지고 테스트한 결과, 본 발명의 실시 예는 다른 방식들보다도 19% 이상의 효율성을 높이는 것을 확인할 수 있다. 이는 제품들이 정육면체가 아닌 직육면체의 형태를 띄고 있기 때문이며, 표면적이 더욱 중요한 변수로서 작용한 결과로 볼 수 있다.따라서, 본 발명의 실시 예는 보다 이상적이고 최적화된 적재 순서 및 방식을 제안하는 것임을, 상기 테스트 결과에서도 확인할 수 있다.

도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 서비스 제공 장치(100)의 보관 비용 정산 프로세스를 설명하기 위한 도면이다.

도 5를 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 서비스 제공 장치(100)는, 창고센터 단말(400)로 제공된 구매 정보 및 배송 포장 정보에 기초하여, 보관 단위 체적을 산출한다(S201).

그리고, 서비스 제공 장치(100)는 사전 설정된 일정 시간 단위에 대응하는 보관 단위 체적을 누적 합산한다(S203).

이후, 서비스 제공 장치(100)는, 합산된 보관 단위 체적에 대응하는 보관 비용을 산출한다(S205).

그리고, 서비스 제공 장치(100)는, 보관 비용에 대응하는 실시간 정산 처리를 수행한다(S207).

이와 같은 프로세스에 따라, 서비스 제공 장치(100)는, 사전 매칭된 배송 포장 정보에 기초하여, 상기 창고 센터 단말에 대응하는 보관 제품의 보관 단위 체적을 산출하고, 사전 설정된 일정 기간 동안 상기 보관 단위 체적을 누적 합산하여, 합산된 보관 단위 체적에 대응하는 보관 비용을 정산 처리할 수 있는 바, 실제 보관된 물류량과 일치하는 보관 비용을 주기적 또는 실시간으로 산출하여 정산 처리할 수 있게 된다.

한편, 상술한 본 발명의 다양한 실시 예들에 따른 방법은 단말 장치에서 실행되기 위한 설치 데이터 형태로 구현되어 다양한 비일시적 판독 가능 매체(non-transitory computer readable medium)에 저장된 상태로 각 서버 또는 기기들에 제공될 수 있다.

비일시적 판독 가능 매체란 레지스터, 캐쉬, 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 구체적으로는, 상술한 다양한 애플리케이션 또는 프로그램들은 CD, DVD, 하드 디스크, 블루레이 디스크, USB, 메모리카드, ROM 등과 같은 비일시적 판독 가능 매체에 저장되어 제공될 수 있다.

또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어서는 안될 것이다.

Claims (6)

1. 풀필먼트 서비스를 제공하는 창고 센터 단말로 배송 포장 정보를 제공하는 배송 처리 단계;
   상기 배송 포장 정보 및 창고센터 단말로부터 수신받은 창고 센터 공간 촬영 정보에 기초하여, 상기 창고 센터 단말에 대응하는 보관 제품의 보관 단위 체적을 산출하는 보관 단위 체적 산출 단계; 및
   사전 설정된 일정 기간 동안 상기 보관 단위 체적을 누적 합산하고, 합산된 보관 단위 체적에 대응하는 보관 비용을 정산 처리하는 보관 비용 정산 처리 단계를 포함하되,
   상기 보관 단위 체적 산출 단계는, 창고 센터 공간 촬영 정보의 각 면을 Grid로 분할하고, 상기 촬영된 공간의 체적을 계산하여 보관 단위 체적을 산출하며, 사전 설정된 단위 길이에 따라 형성되는 정육면체 단위로 보관 단위 체적을 산출하는
   풀필먼트 서비스를 위한 창고 내 물품 보관 비용 정산 방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 창고 센터 공간 촬영 정보는, 촬영된 공간 중 적어도 한 면의 길이에 대한 치수 정보를 포함하는
   풀필먼트 서비스를 위한 창고 내 물품 보관 비용 정산 방법.
3. 제1항에 있어서,
   상기 사전 설정된 일정 기간은 1일 단위인 것을 특징으로 하는
   풀필먼트 서비스를 위한 창고 내 물품 보관 비용 정산 방법.
4. 제1항에 있어서,
   상기 보관 비용 정산 처리 단계는, 상기 누적 합산된 보관 단위 체적에 대응하여 사전 설정된 보관 단위 비용을 획득하고, 상기 보관 단위 비용에 대응하는 상기 누적 합산된 보관 단위 체적을 곱연산하여 상기 보관 비용을 정산 처리하는
   풀필먼트 서비스를 위한 창고 내 물품 보관 비용 정산 방법.
5. 제4항에 있어서,
   상기 보관 비용 정산 처리 단계는,
   상기 누적 합산된 보관 단위 체적 정보 및 상기 보관 비용을 포함하는 결제 요청 정보를 상기 창고 센터 단말로 전송하는
   풀필먼트 서비스를 위한 창고 내 물품 보관 비용 정산 방법.
6. 제5항에 있어서,
   상기 보관 비용 정산 처리 단계는,
   상기 창고 센터 단말의 결제 수단 입력에 따른 결제 승인 요청 정보를 결제 서버로 전송하고,
   상기 결제 서버로부터 승인이 완료된 이후 상기 사전 설정된 일정 기간을 초기화하는
   풀필먼트 서비스를 위한 창고 내 물품 보관 비용 정산 방법.

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