KR20230155328A - System, method, server, terminal, method and computer program for supporting delivery service - Google Patents

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KR20230155328A
KR20230155328A KR1020220066182A KR20220066182A KR20230155328A KR 20230155328 A KR20230155328 A KR 20230155328A KR 1020220066182 A KR1020220066182 A KR 1020220066182A KR 20220066182 A KR20220066182 A KR 20220066182A KR 20230155328 A KR20230155328 A KR 20230155328A
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Abstract

배송 상품에 대한 배송 데이터를 획득하고, 획득된 배송 데이터를 기초로 현재 위치에서 출고해야 할 출고 대상 상품에 대한 배송 기본 정보 및 출고 대상 상품 영상을 포함하는 출고 리스트를 표시하는 출력부를 포함하는 배송 업무 지원 단말이 개시된다. A delivery service that includes an output unit that acquires delivery data for delivered products and displays a delivery list including basic delivery information and images of products to be shipped from the current location based on the acquired delivery data. The support terminal is launched.

Description

배송 업무 지원 시스템, 서버, 단말, 방법 및 컴퓨터 프로그램{System, method, server, terminal, method and computer program for supporting delivery service}Delivery business support system, server, terminal, method and computer program {System, method, server, terminal, method and computer program for supporting delivery service}

본 발명은 배송 기사의 배송 업무를 지원하는 기술에 관한 것이다. The present invention relates to technology that supports the delivery work of delivery drivers.

최근들어 인터넷 쇼핑몰, TV 홈쇼핑 등과 같은 온라인 쇼핑몰의 사용자가 급증함에 따라, 택배 물량이 과거에 비해 크게 늘어나게 되었고, 택배 서비스 시장도 커지게 되었다.Recently, as the number of users of online shopping malls such as Internet shopping malls and TV home shopping has increased rapidly, the volume of parcel delivery has increased significantly compared to the past, and the delivery service market has also grown.

이러한 택배 물품이 고객에게 전달되는 전체 프로세스는 집화처리, 간선상차, 간선하차, 배송 출고 및 배송 완료의 순서로 구성된다. The entire process by which these delivery items are delivered to customers consists of collection processing, trunk loading, trunk unloading, delivery release, and delivery completion.

여기서, 집화 처리는 배송 대상 상품을 인수하여 특정 장소로 모으는 단계를 의미한다. 그리고, 간선 상차는 수집한 물품들을 대형 화물차에 싣고 운반하는 단계를 의미한다. 그리고, 간선 하차는 대형 화물차에서 화물을 내리고 택배가 목적지로 갈 수 있도록 분류하는 단계를 의미한다. 그리고, 배송 출고는 목적지가 있는 지역의 터미널로 도착한 택배 물품들을 택배기사(배송 기사)들이 유사 지역에 따라 분류하여 택배 차량에 싣고 배송하는 단계를 의미한다. 그리고, 배송 완료는 택배가 최종적으로 고객에게 배달된 단계를 의미한다. Here, collection processing refers to the step of receiving products to be delivered and gathering them at a specific location. And, trunk loading refers to the step of loading and transporting the collected items onto a large truck. And, trunk unloading refers to the step of unloading cargo from large trucks and sorting it so that the parcel can reach its destination. And, delivery shipment refers to the stage where couriers (delivery drivers) classify courier items that have arrived at the terminal in the destination area according to similar regions, load them on a courier vehicle, and deliver them. And, delivery completion refers to the stage where the parcel is finally delivered to the customer.

이러한 프로세스 중 배송 기사에 의하여 수행되는 배송 출고부터 배송 완료까지의 과정은 최종적으로 고객에게 택배 물품이 전달되는 가장 중요한 과정이다. Among these processes, the process from delivery to completion performed by the delivery driver is the most important process in which the delivery product is ultimately delivered to the customer.

이에 따라, 최근에는 배송 기사의 편의성, 효율성 및 용이성을 높이기 위한 기술의 필요성은 더욱 커질 것으로 예상된다. Accordingly, the need for technology to increase the convenience, efficiency, and ease of delivery is expected to increase in recent years.

본 발명은 상술한 필요성에 따라 안출된 것으로, 본 발명은 배송 업무에 능숙하지 않은 초보자도 배송 업무를 용이하게 처리 가능하도록, 학습을 통해 고도화 및 최적화된 배송 리스트 및 출고 리스트를 제공하는 방안을 제안하는 것을 목적으로 한다. The present invention was created in response to the above-described need. The present invention proposes a method of providing an advanced and optimized delivery list and delivery list through learning so that even beginners who are not skilled in delivery work can easily handle delivery work. The purpose is to

본 문서에 개시된 실시예들의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재들로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The technical problems of the embodiments disclosed in this document are not limited to the technical problems mentioned above, and other technical problems not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the description below.

상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시 예에 따른 배송 업무 지원 단말은 배송 상품에 대한 배송 데이터를 획득하고, 상기 획득된 배송 데이터를 기초로 현재 위치에서 출고해야 할 출고 대상 상품에 대한 배송 기본 정보 및 출고 대상 상품 영상을 포함하는 출고 리스트를 표시하는 출력부를 포함한다.In order to achieve the above-described object, a delivery support terminal according to an embodiment of the present invention acquires delivery data for the delivered product, and delivers the product to be shipped from the current location based on the obtained delivery data. It includes an output unit that displays a shipment list including basic information and images of products to be shipped.

또한, 상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시 예에 따른 배송 업무 지원 서버는 배송 상품에 대한 배송 기본 정보 및 배송 상품 영상을 포함하는 배송 데이터를 기초로 현재 위치에서 출고해야 할 출고 대상 상품을 나타내는 출고 리스트가 생성되면, 상기 출고 리스트에 포함된 출고 대상 상품의 출고 여부를 기초로 출고 등록을 처리하는 데이터 처리부를 포함한다.In addition, the delivery service support server according to an embodiment of the present invention to achieve the above-described object is a product to be shipped from the current location based on delivery data including basic delivery information about the delivered product and a video of the delivered product. When a delivery list representing is generated, it includes a data processing unit that processes delivery registration based on whether the delivery target product included in the delivery list has been shipped.

또한, 상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시 예에 따른 배송 업무 지원 시스템의 배송 업무 지원 방법은 배송 데이터를 기초로 현재 위치에서 출고해야 할 출고 대상 상품을 나타내는 출고 리스트가 생성하는 단계, 출고 대상 상품에 대한 배송 기본 정보 및 출고 대상 상품 영상을 포함하는 상기 출고 리스트를 출고 리스트를 표시하는 단계 및 상기 출고 리스트에 포함된 출고 대상 상품의 출고 여부를 기초로 출고 등록을 처리하는 단계를 포함한다.In addition, the delivery business support method of the delivery business support system according to an embodiment of the present invention to achieve the above-described object includes the steps of generating a delivery list representing products to be shipped at the current location based on delivery data; Including the step of displaying the shipment list including basic delivery information for the product to be shipped and an image of the product to be shipped, and processing shipment registration based on whether the product to be shipped included in the shipment list has been shipped. do.

또한, 상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시 예에 따른 프로그램은 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장되어 배송 업무 지원 시스템의 배송 업무 지원 방법을 실행시킬 수 있다. In addition, a program according to an embodiment of the present invention for achieving the above-described object can be stored in a computer-readable recording medium and execute the delivery business support method of the delivery business support system.

본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 배송 기사의 단말에 배송리스트 및 출고리스트 인터페이스를 제공함으로써, 배송 기사의 배송 물품 파악을 보다 용이하게 하여 배송 업무 편의를 높일 수 있다. According to various embodiments of the present invention, by providing a delivery list and delivery list interface to the delivery driver's terminal, delivery work convenience can be increased by making it easier for the delivery driver to identify the delivered items.

또한, 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 배송 업무에 능숙하지 않은 초보자도 배송 업무를 용이하게 처리 가능하도록 지원하고, 배송 기사의 배송 효율을 높일 수 있다. In addition, according to various embodiments of the present invention, even beginners who are not skilled in delivery work can easily handle delivery work, and the delivery efficiency of delivery drivers can be improved.

또한, 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 실제의 배송 완료 시점을 물류 회사가 정확하게 측정 가능하고, 배송 기사의 부재나 변경시에도 원활한 배송이 가능하도록 할 수 있다.Additionally, according to various embodiments of the present invention, a logistics company can accurately measure the actual delivery completion point and enable smooth delivery even in the absence or change of the delivery driver.

또한, 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 배송 차량이 단순한 운송 수단이 아닌 배송 기사의 업무를 지원할 수 있게 함으로써, 배송 기사의 편의성을 높일 수 있다. Additionally, according to various embodiments of the present invention, the convenience of the delivery driver can be improved by enabling the delivery vehicle to support the work of the delivery driver rather than being a simple means of transportation.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 배송 업무 지원 시스템을 나타내는 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 배송 업무 지원 서버를 나타내는 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 배송 업무 지원 단말을 나타내는 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 학습 전의 배송 업무 지원 시스템의 동작을 나타내는 타이밍도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 배송 리스트를 나타내는 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 출고 리스트를 나타내는 도면이다.
도 7은 특정 지역에 대한 정차 위치 변경 상황을 나타내는 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 학습 데이터 생성 과정을 나타내는 흐름도이다.
도 9(a) 내지 (c)는 본 발명의 일 실시 예에 따른 배송 기사의 출고 리스트 설정 과정을 나타내는 도면이다.
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 학습 후의 배송 업무 지원 시스템의 동작을 나타내는 타이밍도이다.
도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 학습 기반의 배송 리스트 및 출고 리스트 생성 과정을 나타내는 흐름도이다.
도 12는 본 발명의 일 실시 예에 따른 배송 차량을 나타내는 도면이다.
1 is a conceptual diagram showing a delivery service support system according to an embodiment of the present invention.
Figure 2 is a block diagram showing a delivery service support server according to an embodiment of the present invention.
Figure 3 is a block diagram showing a delivery service support terminal according to an embodiment of the present invention.
Figure 4 is a timing diagram showing the operation of the delivery service support system before learning according to an embodiment of the present invention.
Figure 5 is a diagram showing a delivery list according to an embodiment of the present invention.
Figure 6 is a diagram showing a delivery list according to an embodiment of the present invention.
Figure 7 is a diagram showing a change in stopping location for a specific area.
Figure 8 is a flowchart showing the learning data generation process according to an embodiment of the present invention.
Figures 9(a) to (c) are diagrams showing a process for setting a delivery list for a delivery driver according to an embodiment of the present invention.
Figure 10 is a timing diagram showing the operation of the delivery service support system after learning according to an embodiment of the present invention.
Figure 11 is a flowchart showing a learning-based delivery list and delivery list creation process according to an embodiment of the present invention.
Figure 12 is a diagram showing a delivery vehicle according to an embodiment of the present invention.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 다양한 실시 예에 대하여 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, various embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the attached drawings.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 배송 업무 지원 시스템을 나타내는 개념도이다. 배송 업무 지원 시스템(1000)은 목적지가 있는 지역의 터미널로 도착한 배송 상품들을 배송 기사가 유사 지역에 따라 분류하여 배송 차량에 싣고 배송하는 단계인 "배송 출고" 부터 배송 상품이 최종적으로 고객에게 배송된 단계인 "배송 완료"까지의 과정에서 배송 기사의 업무를 지원하는 시스템일 수 있다. 이러한 배송 업무 지원 시스템(1000)은 배송 업무 지원 서버(100) 및 배송 업무 지원 단말(200)을 포함할 수 있다. 1 is a conceptual diagram showing a delivery service support system according to an embodiment of the present invention. The delivery work support system (1000) starts from “delivery release,” which is the stage in which delivery products that have arrived at the terminal in the destination area are sorted according to similar regions by a delivery driver, loaded on a delivery vehicle, and delivered, until the delivery product is finally delivered to the customer. It may be a system that supports the work of delivery drivers in the process up to the “delivery completion” stage. This delivery business support system 1000 may include a delivery business support server 100 and a delivery business support terminal 200.

배송 업무 지원 서버(100)는 배송 기사의 배송 업무 지원을 위한 각종 데이터의 저장, 관리 및/또는 처리를 수행할 수 있다. 구체적으로, 배송 업무 지원 서버(100)는 배송 상품에 대한 배송 데이터, 배송 상품의 출고에 따른 출고 데이터, 배송 상품의 배송 완료에 따른 배송 완료 데이터의 저장, 관리 및/또는 처리를 수행할 수 있다. 또한, 배송 업무 지원 서버(100)는 시스템 고도화를 위한 학습 데이터를 구축하고 학습을 수행할 수 있다. The delivery work support server 100 may store, manage, and/or process various data to support the delivery work of delivery drivers. Specifically, the delivery service support server 100 may store, manage, and/or process delivery data for delivered products, shipment data according to shipment of the delivered product, and delivery completion data according to completion of delivery of the delivered product. . Additionally, the delivery service support server 100 can build learning data for system advancement and perform learning.

또한, 배송 업무 지원 서버(100)는 서버에 기 저장된 데이터 및 배송 업무 지원 단말(200)로부터 획득된 데이터 중 적어도 하나를 기초로 배송 업무 지원 서버(100)의 사용자(예 : 관제 요원)가 실시간으로 배송 차량의 위치, 출고 현황, 배송 완료 현황 등과 같은 배송 상황을 관제할 수 있도록 하는 기능을 제공할 수 있다. In addition, the delivery business support server 100 allows users (e.g., control personnel) of the delivery business support server 100 to respond in real time based on at least one of data pre-stored in the server and data acquired from the delivery business support terminal 200. It is possible to provide functions that allow you to control delivery situations such as the location of the delivery vehicle, shipment status, and delivery completion status.

여기서, 배송 업무 지원 서버(100)는 배송 업무를 운영하는 업체 측에 구비되어 운영될 수 있다.Here, the delivery service support server 100 may be provided and operated by a company that operates the delivery service.

한편, 배송 업무 지원 단말(200)은 배송 업무를 수행하는 배송 기사 측에 구비, 설치 또는 보유된 단말 장치로, 배송 업무 지원 서버(100)로부터 배송 업무 지원을 위한 각종 데이터를 수신하고, 수신된 데이터를 이용하여 배송 기사의 위치, 시간, 업무 환경 등 다양한 조건에 따라 배송 기사의 업무를 지원하는 다양한 정보를 출력할 수 있다. Meanwhile, the delivery work support terminal 200 is a terminal device equipped, installed, or held by the delivery driver performing the delivery work, and receives various data for delivery work support from the delivery work support server 100, and receives the received data. Using data, various information that supports the delivery driver's work can be output according to various conditions such as the delivery driver's location, time, and work environment.

여기서, 배송 업무 지원 단말(200)은 배송 사원이 운행하는 배송 차량에 설치된 배송 차량 단말(200-1), 배송 사원이 휴대 가능한 모바일 단말(200-2), 배송 사원의 신체에 착용 가능한 웨어러블 단말(200-3) 등을 포함할 수 있다. 일 예로, 모바일 단말(200-2)은 스마트 폰, 태블릿 컴퓨터, 노트북 컴퓨터 등으로 구현될 수 있다. 또한, 웨어러블 단말(200-3)은 스마트 워치, 스마트 글래스 등으로 구현될 수 있다. Here, the delivery work support terminal 200 includes a delivery vehicle terminal 200-1 installed on a delivery vehicle driven by a delivery person, a mobile terminal 200-2 that can be carried by the delivery person, and a wearable terminal that can be worn on the body of the delivery person. (200-3) and the like. For example, the mobile terminal 200-2 may be implemented as a smart phone, tablet computer, laptop computer, etc. Additionally, the wearable terminal 200-3 may be implemented as a smart watch, smart glasses, etc.

도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 배송 업무 지원 서버를 나타내는 블록도이다. 도 2를 참조하면, 배송 업무 지원 서버(100)는 통신부(110), 데이터 베이스부(120), 데이터 처리부(130), 도난 감지부(140) 및 알림부(150)의 전부 또는 일부를 포함할 수 있다. Figure 2 is a block diagram showing a delivery service support server according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 2, the delivery service support server 100 includes all or part of a communication unit 110, a database unit 120, a data processing unit 130, a theft detection unit 140, and a notification unit 150. can do.

통신부(110)는 배송 업무 지원 서버(100)를 위한 통신 기능을 수행할 수 있다. 구체적으로, 통신부(110)는 배송 업무 지원 서버(100)와 배송 업무 지원 단말(200) 사이의 데이터 송수신 기능을 지원할 수 있다. The communication unit 110 may perform a communication function for the delivery service support server 100. Specifically, the communication unit 110 may support data transmission and reception functions between the delivery service support server 100 and the delivery service support terminal 200.

데이터 베이스부(120)는 배송 업무 지원 서버(100)의 기능에 필요한 각종 프로그램 및 데이터들을 저장할 수 있다. 특히, 데이터 베이스부(120)는 데이터 처리부(130)에서 처리되는 각종 데이터를 저장할 수 있다. The database unit 120 can store various programs and data necessary for the function of the delivery service support server 100. In particular, the database unit 120 can store various data processed by the data processing unit 130.

데이터 처리부(130)는 배송 업무 지원 서버(100)의 동작을 위한 각종 데이터 처리 기능을 수행할 수 있다. 특히, 데이터 처리부(130)는 배송 업무 지원 서버(100)의 동작을 위한 배송 데이터, 출고 데이터, 배송 완료 데이터 및 학습 데이터 중 적어도 하나의 처리를 수행할 수 있다. The data processing unit 130 may perform various data processing functions for the operation of the delivery service support server 100. In particular, the data processing unit 130 may process at least one of delivery data, shipment data, delivery completion data, and learning data for the operation of the delivery service support server 100.

도난 감지부(140)는 배송 차량에 구비된 카메라를 통해 촬영된 영상을 획득하고, 획득된 영상에서 위험 객체를 검출할 수 있다. 일 예로, 도난 감지부(140)는 배송 차량에 구비된 카메라를 통해 촬영된 영상의 분석을 통해 배송 차량의 적재함 내부에 침입하는 사람, 배송 차량에 소정 거리 이내로 접근하는 사람 및 배송 차량 주위에서 소정 시간 이상 배회하는 사람 중 적어도 하나를 포함하는 위험 객체를 검출하고, 위험 객체의 검출 시 도난 가능성이 있는 도난 위험 상황으로 판단할 수 있다. 이 경우, 도난 감지부(140)는 배송 기사를 위험 객체와 식별하기 위하여, 배송 기사의 특징 정보(예를 들어, 안경/모자/옷색 등 배송 기사의 인상 착의 정보 등)를 기초로 학습을 수행하고, 학습 결과를 기초로 배송 기사를 다른 위험 객체와 식별할 수 있다. 한편, 도난 위험 상황으로 판단되면, 도난 감지부(140)는 알림부(150)와 연계하여 배송 업무 지원 단말(200)로 알림을 전송할 수 있다. The theft detection unit 140 may acquire images captured through a camera installed in a delivery vehicle and detect dangerous objects in the acquired images. As an example, the theft detection unit 140 analyzes images captured through a camera installed in a delivery vehicle to identify people who break into the loading box of the delivery vehicle, people who approach the delivery vehicle within a predetermined distance, and people around the delivery vehicle. A dangerous object including at least one of the people wandering around for more than a period of time can be detected, and when the dangerous object is detected, it can be determined as a theft risk situation with a possibility of theft. In this case, the theft detection unit 140 performs learning based on the delivery driver's characteristic information (e.g., information on the delivery driver's impression and clothing such as glasses/hat/clothes color, etc.) in order to identify the delivery driver with a dangerous object. And based on the learning results, delivery drivers can be identified from other dangerous objects. Meanwhile, if it is determined that the situation is at risk of theft, the theft detection unit 140 may transmit a notification to the delivery service support terminal 200 in connection with the notification unit 150.

알림부(150)는 배송 기사, 서버 관리자, 고객 등의 단말에 안내를 위한 알림을 제공할 수 있다. 여기서, 알림은 푸쉬 알림, 문자 알림, 음성 알림 및 진동 알림 등을 포함할 수 있다. 일 예로, 문자 알림은 메시지 포맷으로 수행될 수 있고, 메시지는 문자 메시지, 음성 메시지, 영상 메시지 등을 포함할 수 있다. 또 다른 예로, 알림부(150)는 배송 차량에 구비된 비상벨의 작동을 제어하는 신호를 전송하고, 비상벨을 통해 알림을 제공하는 것으로도 구현될 수 있다. The notification unit 150 can provide notifications for guidance to terminals such as delivery drivers, server managers, and customers. Here, notifications may include push notifications, text notifications, voice notifications, and vibration notifications. As an example, text notifications may be performed in a message format, and the messages may include text messages, voice messages, video messages, etc. As another example, the notification unit 150 may be implemented by transmitting a signal to control the operation of an emergency bell provided in a delivery vehicle and providing a notification through the emergency bell.

한편, 도 2에서는, 배송 업무 지원 서버(100)가 데이터 베이스부(130)를 포함하는 것을 예로 설명하였으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 다른 구현 예에 따르면, 데이터 베이스부(130)는 전체 배송 상품에 대한 배송 데이터를 관리하는 업체(예를 들어, 물류 회사)에서 관리할 수 있고, 배송 업무 지원 서버(100)는 마스터 데이터 베이스 기능을 수행하는 데이터 베이스(130)에 접속하고, 데이터 베이스(130)로부터 각종 데이터를 다운로드하여 이용하도록 구현될 수도 있다. Meanwhile, in FIG. 2, the delivery service support server 100 includes the database unit 130 as an example, but the present invention is not limited thereto. According to another implementation of the present invention, the database unit 130 can be managed by a company (for example, a logistics company) that manages delivery data for all delivered products, and the delivery work support server 100 is a master It may be implemented to connect to the database 130, which performs a database function, and to download and use various data from the database 130.

도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 배송 업무 지원 단말을 나타내는 블록도이다. 도 3을 참조하면, 배송 업무 지원 단말(200)은 통신부(210), 저장부(220), 위치 데이터부(230), 출력부(240), 음성 인식부(250) 및 데이터 처리부(260)의 전부 또는 일부를 포함한다. Figure 3 is a block diagram showing a delivery service support terminal according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 3, the delivery service support terminal 200 includes a communication unit 210, a storage unit 220, a location data unit 230, an output unit 240, a voice recognition unit 250, and a data processing unit 260. Includes all or part of

통신부(210)는 배송 업무 지원 단말(200)을 위한 통신 기능을 수행할 수 있다. 구체적으로, 통신부(210)는 배송 업무 지원 서버(100)와 배송 업무 지원 단말(200) 간의 데이터 송수신 기능을 지원할 수 있다. The communication unit 210 may perform a communication function for the delivery service support terminal 200. Specifically, the communication unit 210 may support data transmission and reception functions between the delivery service support server 100 and the delivery service support terminal 200.

저장부(220)는 배송 업무 지원 단말(200)의 기능에 필요한 각종 프로그램 및 데이터들을 저장할 수 있다. 특히, 저장부(220)에는 본 발명에 따른 "배송 업무 지원 방법을 단말(200)에서 실행시키기 위한 프로그램"이 설치되어 저장될 수 있다. The storage unit 220 can store various programs and data necessary for the function of the delivery service support terminal 200. In particular, a “program for executing the delivery service support method on the terminal 200” according to the present invention may be installed and stored in the storage unit 220.

위치 데이터부(230)는 배송 업무 지원 단말(200)의 위치 데이터를 획득할 수 있다. 일 예로, 위치 데이터부(230)는 위성 측위 시스템을 이용하여 배송 업무 지원 단말(200)의 위치 데이터를 획득할 수 있다. The location data unit 230 may obtain location data of the delivery service support terminal 200. As an example, the location data unit 230 may obtain location data of the delivery service support terminal 200 using a satellite positioning system.

출력부(240)는 배송 업무 지원 단말(200)의 사용자에게 정보 제공을 위하여 영상을 표시하거나 또는 음성을 출력할 수 있다. The output unit 240 may display an image or output audio to provide information to the user of the delivery service support terminal 200.

음성 인식부(250)는 배송 기사가 발화한 발화 음성을 텍스트로 변환하며(STT : Speech to text), 변환된 텍스트의 자연어 처리(NLU : natural language understanding)를 통해 텍스트의 의미를 해석할 수 있다. 이러한 음성 인식부(250)를 통해 본 발명을 구성하는 각 단계별 제어는 배송 기사의 음성 명령에 의하여 수행될 수 있다. The voice recognition unit 250 converts the spoken voice uttered by the delivery driver into text (STT: Speech to text), and can interpret the meaning of the text through natural language processing (NLU: natural language understanding) of the converted text. . Through this voice recognition unit 250, control of each step of the present invention can be performed by the delivery driver's voice command.

데이터 처리부(260)는 배송 업무 지원 단말(200)의 동작을 위한 각종 데이터 처리 기능을 수행할 수 있다. 구체적으로, 데이터 처리부(260)는 배송 업무 지원 서버(100)로부터 획득된 데이터의 처리를 수행할 수 있고, 출력부(240)는 데이터 처리부(260)의 처리 결과를 기초로 각종 유저 인터페이스(User interface)를 표시할 수 있다. 일 예로, 배송 기사의 업무를 지원하기 위한 배송 리스트 및 출고 리스트는 상술한 유저 인터페이스의 일 예일 수 있다. The data processing unit 260 may perform various data processing functions for the operation of the delivery service support terminal 200. Specifically, the data processing unit 260 may process data obtained from the delivery service support server 100, and the output unit 240 may provide various user interfaces (User Interfaces) based on the processing results of the data processing unit 260. interface) can be displayed. As an example, a delivery list and a shipment list to support the work of a delivery driver may be an example of the user interface described above.

한편, 도 3에서는 도시되지 않았으나, 배송 업무 지원 단말(200)은 도난 감지 기능을 수행하는 도난 감지부 및 알림 기능을 수행하는 알림부를 더 포함할 수 있다. 여기서, 배송 업무 지원 단말(200)의 도난 감지부 및 알림부는 각각 배송 업무 지원 서버(100)의 도난 감지부(140) 및 알림부(150)의 기능을 동일하게 수행할 수 있다. Meanwhile, although not shown in FIG. 3, the delivery service support terminal 200 may further include a theft detection unit that performs a theft detection function and a notification unit that performs a notification function. Here, the theft detection unit and the notification unit of the delivery business support terminal 200 may perform the same functions as the theft detection unit 140 and the notification unit 150 of the delivery business support server 100, respectively.

이하에서는 이 후 도면을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 배송 업무 지원 서버(100) 및 배송 업무 지원 단말(200)의 동작에 대하여 보다 구체적으로 설명하기로 한다. Hereinafter, with reference to the drawings, the operations of the delivery service support server 100 and the delivery service support terminal 200 according to an embodiment of the present invention will be described in more detail.

도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 학습 전의 배송 업무 지원 시스템의 동작을 나타내는 타이밍도이다. 도 4를 참조하면, 배송 업무 지원 서버(100)의 데이터 베이스부(120)는 배송 데이터를 저장할 수 있다(S11). Figure 4 is a timing diagram showing the operation of the delivery service support system before learning according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 4, the database unit 120 of the delivery service support server 100 may store delivery data (S11).

구체적으로, 데이터 처리부(130)는 배송 상품에 대한 배송 데이터의 생성 및 관리를 수행할 수 있고, 데이터 베이스부(120)는 데이터 처리부(130)에서 처리된 배송 데이터를 저장할 수 있다. 여기서, 배송 데이터는 배송 기본 정보와 배송 상품 영상을 필수 정보로 포함할 수 있다. 또한, 배송 데이터는 상기 필수 정보에 추가로 배송 식별 정보 및 배송 상품 형태 정보를 더 포함할 수 있다. Specifically, the data processing unit 130 may generate and manage delivery data for delivered products, and the database unit 120 may store the delivery data processed by the data processing unit 130. Here, delivery data may include basic delivery information and delivery product video as essential information. Additionally, the delivery data may further include delivery identification information and delivery product type information in addition to the above essential information.

여기서, 배송 기본 정보는 받는 사람의 주소/이름/연락처, 보내는 사람의 주소/이름/연락처를 포함할 수 있다. Here, the basic delivery information may include the recipient's address/name/contact information and the sender's address/name/contact information.

그리고, 배송 식별 정보는 배송 기본 정보를 통합하여 식별 가능하도록 하는 정보로, 운송장 번호, 바코드 및 QR 코드 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.Additionally, the delivery identification information is information that integrates basic delivery information to enable identification, and may include at least one of a waybill number, a barcode, and a QR code.

그리고, 배송 상품 영상은 배송 상품의 촬영 조건을 변경하며 촬영함에 따라 생성된 복수의 영상을 포함할 수 있다. 여기서, 촬영 조건은 시점(POV : Point Of View), 거리, 화각(FOV : Field Of View)등 일 수 있다. Additionally, the delivered product image may include a plurality of images generated by shooting while changing the shooting conditions of the delivered product. Here, shooting conditions may include point of view (POV), distance, field of view (FOV), etc.

여기서, 배송 상품 영상은 배송 상품에 대한 적어도 두 개 이상의 측면이 포함된 영상일 수 있다. 여기서, 측면은 상부면과 하부면을 제외한 나머지의 면들을 의미할 수 있다. 일 예로, 육면체를 기준으로, 측면은 상부면과 하부면을 제외한 나머지의 4개의 면을 포함하는 개념일 수 있다. Here, the delivered product image may be an image that includes at least two or more aspects of the delivered product. Here, the side may refer to the remaining surfaces excluding the upper and lower surfaces. For example, based on a cube, the side surface may be a concept that includes the remaining four surfaces excluding the upper and lower surfaces.

또한, 배송 상품 영상은 적어도 두 개 이상의 측면과 상부면이 포함된 영상일 수 있다. Additionally, the delivered product image may be an image that includes at least two sides and a top surface.

이러한 배송 상품 영상은 서로 다른 방향서 촬영된 적어도 두 개의 영상을 포함할 수 있다. This delivery product video may include at least two images taken from different directions.

즉, 집화 처리, 간선 상차, 간선 하차 및 배송 차량에 적재 중 적어도 하나의 과정 중에 카메라를 통해 배송 상품이 촬영될 수 있는데, 배송 상품 영상은 이러한 다양한 과정에서 서로 다른 촬영 조건에 따라 촬영된 복수의 영상을 포함할 수 있다. That is, the delivered product may be photographed through a camera during at least one of the processes of collection processing, main line loading, main line unloading, and loading on the delivery vehicle, and the delivered product video may be a plurality of images taken according to different shooting conditions during these various processes. Can include video.

여기서, 집화 처리는 배송 대상 상품을 인수하여 특정 장소로 모으는 단계를 의미한다. 그리고, 간선 상차는 수집한 물품들을 대형 화물차에 싣고 운반하는 단계를 의미한다. 그리고, 간선 하차는 대형 화물차에서 화물을 내리고 택배가 목적지로 갈 수 있도록 분류하는 단계를 의미한다. 그리고, 배송 출고는 목적지가 있는 지역의 터미널로 도착한 택배 물품들을 택배기사(배송 기사)들이 유사 지역에 따라 분류하여 택배 차량에 싣고 배송하는 단계를 의미한다. 그리고, 배송 완료는 택배가 최종적으로 고객에게 배달된 단계를 의미한다.Here, collection processing refers to the step of receiving products to be delivered and gathering them at a specific location. And, trunk loading refers to the step of loading and transporting the collected items onto a large truck. And, trunk unloading refers to the step of unloading cargo from large trucks and sorting it so that the parcel can reach its destination. And, delivery shipment refers to the stage where couriers (delivery drivers) classify courier items that have arrived at the terminal in the destination area according to similar regions, load them on a courier vehicle, and deliver them. And, delivery completion refers to the stage where the parcel is finally delivered to the customer.

한편, 상술한 복수의 배송 상품 영상들의 관리 효율을 위하여, 데이터 처리부(130)는 데이터 베이스부(120)에 저장된 배송 상품 영상에 대한 영상 처리를 통해 박스나 상품 자체에 표시되어 있는 그림, 문자, 기호, 운송장 등과 같은 특징(feature)을 포함하고 있는 영상을 검출할 수 있다. 그리고, 데이터 처리부(130)는 배송 상품 영상의 특징 개수를 기초로 특징의 개수가 많은 배송 상품 영상에 우선순위를 부여하거나 또는 특징의 개수가 소정 개수 이상인 배송 상품 영상을 제외한 나머지 배송 상품 영상을 삭제 처리할 수 있다. Meanwhile, for the efficiency of managing the plurality of delivery product images described above, the data processing unit 130 processes images of the delivery product images stored in the database unit 120 to display pictures, letters, and images displayed on the box or the product itself. Images containing features such as symbols, invoices, etc. can be detected. Then, the data processing unit 130 gives priority to delivery product images with a large number of features based on the number of features of the delivery product image, or deletes the remaining delivery product images excluding delivery product images with a predetermined number of features or more. It can be handled.

이 경우, 우선 순위가 높은 배송 상품 영상 또는 삭제 처리되지 않은 배송 상품 영상만이 배송 업무 지원 서버(100)에서 배송 업무 지원 단말(200)로 전송되고, 배송 업무 지원 단말(200)에 출고 리스트로 표시될 수 있다. In this case, only the high-priority delivery product video or the delivery product video that has not been deleted is transmitted from the delivery service support server 100 to the delivery service support terminal 200, and is sent to the delivery service support terminal 200 as a shipment list. can be displayed.

한편, 배송 상품 형태 정보는 포장 종류 정보, 포장 형상 정보, 포장 크기 정보 및 포장 색상 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. Meanwhile, the delivery product type information may include at least one of packaging type information, packaging shape information, packaging size information, and packaging color information.

구체적으로, 데이터 처리부(130)는 배송 상품 영상에 대한 영상 처리를 통해 배송 상품의 포장 종류(예를 들어, 종이 박스, 비닐, 스티로폼 등)를 나타내는 포장 종류 정보, 배송 상품을 포장하고 있는 포장의 형상을 나타내는 포장 형상 정보, 배송 상품을 포장하고 있는 포장의 크기를 나타내는 포장 크기 정보 및 배송 상품을 포장하고 있는 포장의 색상을 나타내는 포장 색상 정보 중 적어도 하나를 생성할 수 있다. 일 예로, 데이터 처리부(130)는 배송 상품의 영상으로부터 배송 상품의 윤곽선을 검출하고, 검출된 윤곽선의 형상과 형상에 대응되는 포장의 종류(예를 들어, 육면체/비육면체, 손잡이 유무, 상부면 비닐 유무, 운송장 위치 등)에 따라 포장 종류 정보 및 포장 형상 정보를 생성할 수 있다. Specifically, the data processing unit 130 processes the image of the delivered product to obtain packaging type information indicating the packaging type of the delivered product (e.g., paper box, vinyl, Styrofoam, etc.), and information about the packaging packaging the delivered product. At least one of packaging shape information indicating the shape, packaging size information indicating the size of the packaging packaging the delivery product, and packaging color information indicating the color of the packaging packaging the delivery product can be generated. As an example, the data processing unit 130 detects the outline of the delivered product from the image of the delivered product, and the shape of the detected outline and the type of packaging (e.g., hexahedron/non-hexahedron, presence or absence of a handle, upper surface) Packaging type information and packaging shape information can be generated depending on the presence or absence of plastic, the location of the invoice, etc.

다시 도 4로 돌아와서, 배송 업무 지원 단말(200)의 데이터 처리부(260)는 배송 개시 여부를 판단할 수 있다(S12). 일 예로, 배송 업무 지원 단말(200)을 통해 배송 시작 명령이 입력되는 경우, 배송 업무 지원 단말(200)의 데이터 처리부(260)는 배송 개시로 판단할 수 있다.Returning to FIG. 4, the data processing unit 260 of the delivery service support terminal 200 may determine whether delivery has begun (S12). For example, when a delivery start command is input through the delivery service support terminal 200, the data processing unit 260 of the delivery service support terminal 200 may determine that delivery has started.

그리고, 배송 업무 지원 서버(100)의 통신부(110)는 저장된 배송 데이터를 배송 업무 지원 단말(200)에 전송할 수 있다(S13). 도 4에서 도시되지는 않았지만, 배송 업무 지원 단말(200)의 데이터 처리부(260)가 배송이 개시되었다고 판단하는 경우, 배송 업무 지원 단말(200)의 통신부(210)는 배송 업무 지원 서버(100)에 배송 개시 알림을 전송할 수 있고, 이 경우 배송 업무 지원 서버(100)의 통신부(110)는 배송 데이터를 배송 업무 지원 단말(200)에 전송할 수 있다. And, the communication unit 110 of the delivery service support server 100 may transmit the stored delivery data to the delivery service support terminal 200 (S13). Although not shown in FIG. 4, when the data processing unit 260 of the delivery service support terminal 200 determines that delivery has begun, the communication unit 210 of the delivery service support terminal 200 operates the delivery service support server 100. A delivery start notification may be transmitted, and in this case, the communication unit 110 of the delivery service support server 100 may transmit delivery data to the delivery service support terminal 200.

일 예로, 배송 업무 지원 서버(100)의 데이터 처리부(110)는 데이터 베이스부(120)에 저장된 전체 배송 상품에 대한 배송 데이터를 검출하여 배송 업무 지원 단말(200)에 전송할 수 있다. As an example, the data processing unit 110 of the delivery service support server 100 may detect delivery data for all delivery products stored in the database unit 120 and transmit it to the delivery service support terminal 200.

다른 예로, 배송 업무 지원 서버(100)의 데이터 처리부(110)는 데이터 베이스부(120)에 저장된 전체 배송 상품에 대한 배송 데이터 중 배송 차량에 적재된 배송 상품에 대한 배송 데이터를 검출하고, 검출된 배송 데이터를 배송 업무 지원 단말(200)에 전송할 수 있다. As another example, the data processing unit 110 of the delivery service support server 100 detects delivery data for delivery products loaded on the delivery vehicle among the delivery data for all delivery products stored in the database unit 120, and detects the detected delivery data. Delivery data can be transmitted to the delivery service support terminal 200.

또 다른 예로, 배송 업무 지원 서버(100)의 데이터 처리부(110)는 데이터 베이스부(120)에 저장된 전체 배송상품에 대한 배송 데이터 중 배송 업무 지원 단말(200)의 위치로부터 소정 거리 이내의 배송 목적지(또는 배송 주소, 받는 사람의 주소)를 갖는 배송 데이터를 검출하고, 검출된 배송 데이터를 배송 업무 지원 단말(200)에 전송할 수 있다. 이 경우, 배송 업무 지원 서버(100)는 배송 업무 지원 단말(200)의 위치를 실시간으로 모니터링하고, 배송 업무 지원 단말(200)의 위치가 변경될 때 마다 배송 업무 지원 단말(200)의 위치에 부합하는 배송 데이터를 검출하여 배송 업무 지원 단말(200)에 전송하도록 구현될 수 있다. As another example, the data processing unit 110 of the delivery service support server 100 selects a delivery destination within a predetermined distance from the location of the delivery service support terminal 200 among the delivery data for all delivery products stored in the database unit 120. Delivery data having (or delivery address, recipient's address) may be detected, and the detected delivery data may be transmitted to the delivery service support terminal 200. In this case, the delivery business support server 100 monitors the location of the delivery business support terminal 200 in real time, and whenever the location of the delivery business support terminal 200 changes, it monitors the location of the delivery business support terminal 200. It can be implemented to detect matching delivery data and transmit it to the delivery service support terminal 200.

배송 업무 지원 단말(200)의 데이터 처리부(260)는 배송 업무 지원 서버(100)로부터 수신한 배송 데이터를 기초로 배송 리스트를 생성하고, 출력부(240)는 생성된 배송 리스트를 표시할 수 있다. 여기서, 출력부(240)에 표시되는 배송 리스트의 일 예시는 도 5와 같을 수 있다. The data processing unit 260 of the delivery service support terminal 200 generates a delivery list based on delivery data received from the delivery service support server 100, and the output unit 240 may display the generated delivery list. . Here, an example of the delivery list displayed on the output unit 240 may be as shown in FIG. 5.

도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 배송 리스트를 나타내는 도면이다. 도 5를 참조하면, 배송 업무 지원 단말(200)의 출력부(240)는 지도(map)에 배송 경로(53)와 팩 별 배송 요약 정보(51,52)를 나타내는 배송 리스트를 표시할 수 있다. Figure 5 is a diagram showing a delivery list according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 5, the output unit 240 of the delivery service support terminal 200 may display a delivery list indicating the delivery route 53 and delivery summary information 51 and 52 for each pack on a map. .

여기서, 지도는 도 5에 도시된 바와 같은 2차원 지도로 구현되거나 또는 구현 예에 따라서는 3차원 지도, 위성 지도 등으로 구현될 수도 있다. Here, the map may be implemented as a two-dimensional map as shown in FIG. 5, or may be implemented as a three-dimensional map, satellite map, etc. depending on the implementation example.

또한, 팩 별 배송 요약 정보(51,52)는 팩의 순번을 나타내는 팩 순번 정보(51), 해당 팩에서의 배송 건 수를 나타내는 팩 배송 건 수 정보(52)를 포함할 수 있다. Additionally, the delivery summary information 51 and 52 for each pack may include pack order number information 51 indicating the order number of the pack, and pack delivery number information 52 indicating the number of deliveries in the corresponding pack.

여기서, "팩(pack)"이란 정차 위치 별로 분류된 단위 배송으로, 배송 개시부터 배송 종료까지는 복수의 단위 배송이 모여서 이루어질 수 있다. Here, “pack” refers to unit delivery classified by stopping location, and a plurality of unit deliveries may be made together from the start of delivery to the end of delivery.

"팩"은 배송 차량의 정차 위치를 기준으로 분류되기에, 정차 위치가 서로 달라지면 서로 다른 팩으로 분류될 수 있다. 이에 따라, 본 명세서에서 "팩"과 "정차 위치"는 동일한 의미로 사용될 수 있다. “Packs” are classified based on the stopping location of the delivery vehicle, so if the stopping locations are different, they may be classified into different packs. Accordingly, in this specification, “pack” and “stationary position” may be used with the same meaning.

도 5에 도시된 배송 리스트의 점선 원(55)은 '104동'이 5번째 팩(또는 5번째 정차 위치)(55-1)으로, 4 건의 배송 상품(55-2)이 있음을 나타낸다. The dotted circle 55 in the delivery list shown in FIG. 5 indicates that 'Building 104' is the 5th pack (or 5th stopping location) 55-1 and that there are 4 delivery products (55-2).

한편, 도 5의 배송 리스트에서 배송 기사가 배송을 완료한 "팩"은 수동 또는 자동으로 삭제되도록 구현될 수 있다.Meanwhile, the “pack” that the delivery driver has completed delivery from the delivery list in FIG. 5 may be manually or automatically deleted.

또한, 도 5의 배송 리스트에서 배송 기사가 팩(55-1) 및 배송 요약 정보(55-2) 중 적어도 하나를 선택하면, 출력부(240)는 팩(55-1)에 할당된 배송 상품이 모두 포함된 출고 리스트를 표시할 수 있다. In addition, when the delivery driver selects at least one of the pack 55-1 and the delivery summary information 55-2 from the delivery list of FIG. 5, the output unit 240 displays the delivery product assigned to the pack 55-1. You can display a shipment list that includes all of these.

한편, 도 5에 도시되지 않았으나, 배송 리스트는 배송 소요 시간, 배송 종료 예상시간, 전체 배송 건 수 대비 처리된 배송 건 수, 전체 팩의 개수 대비 잔여 팩의 개수를 표시하도록 구현될 수도 있다. Meanwhile, although not shown in FIG. 5, the delivery list may be implemented to display the delivery time, expected delivery completion time, number of processed deliveries compared to the total number of deliveries, and number of remaining packs compared to the total number of packs.

다시 도 4로 돌아와서, 배송 업무 지원 단말(200)의 데이터 처리부(260)는 위치 데이터부(230)로부터 배송 업무 지원 단말(200)의 위치 데이터를 획득하고, 획득된 위치 데이터가 배송 목적지로 근접하는지 여부를 판단할 수 있다(S15). Returning to Figure 4, the data processing unit 260 of the delivery service support terminal 200 acquires the location data of the delivery service support terminal 200 from the location data unit 230, and the acquired location data is close to the delivery destination. It is possible to determine whether or not it is done (S15).

만약, 소정 거리 이내로 근접하는 경우(S15 : Y), 배송 업무 지원 단말(200)의 출력부(240)는 배송 업무 지원 단말(200)의 현재 위치에서 배송 차량으로부터 출고해야 할 출고 상품을 나타내는 출고 리스트를 생성하고 출력부(240)에 표시할 수 있다(S16). 여기서, 출력부(240)에 표시되는 출고 리스트의 일 예시는 도 6과 같을 수 있다.If approaching within a predetermined distance (S15: Y), the output unit 240 of the delivery service support terminal 200 displays a shipment indicating the product to be shipped from the delivery vehicle at the current location of the delivery service support terminal 200. A list can be created and displayed on the output unit 240 (S16). Here, an example of the delivery list displayed on the output unit 240 may be as shown in FIG. 6.

도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 출고 리스트를 나타내는 도면이다. 도6(a)는 배송기사가 도 5에 도시된 2번째 팩에 도착하였을 때 표시되는 출고 리스트의 예시로, 출력부(240)는 '102동'에서 출고되어야 할 출고 대상 상품의 주소 정보, 출고 대상 상품의 형태 정보 및 출고 대상 상품의 영상을 포함하는 출고 리스트를 표시할 수 있다. Figure 6 is a diagram showing a delivery list according to an embodiment of the present invention. Figure 6(a) is an example of a delivery list displayed when the delivery driver arrives at the second pack shown in Figure 5. The output unit 240 contains address information of the product to be shipped from 'Building 102', A shipment list including shape information of products to be shipped and images of products to be shipped can be displayed.

한편, 도 6(a)에서는 편의상 동 단위로 구분 가능한 아파트를 기준으로 설명하였으나, 이는 본 발명의 일 예시일 뿐이고, 동 단위로 구분하기 어려운 주택 밀집 지역의 경우에는 도로명 주소의 도로명 및 건물번호, 지번 주소의 지번 등 주소 체계의 특징을 기초로 배송 리스트 및 출고 리스트를 표시할 수도 있다. Meanwhile, in Figure 6(a), for convenience, the explanation is based on apartments that can be divided into blocks, but this is only an example of the present invention. In the case of a residential area where it is difficult to distinguish by blocks, the road name and building number of the road name address, Delivery lists and shipment lists can also be displayed based on the characteristics of the address system, such as the street number of the address.

또한, 도 6(a)의 출고 리스트의 '상품 영상 항목'에는 배송 업무 지원 서버(100)에서 우선순위가 높게 설정되거나 또는 삭제 처리되지 않은 출고 대상 상품 영상만이 표시될 수 있다. Additionally, in the 'product video item' of the shipment list in FIG. 6(a), only images of products to be shipped that are set to a high priority in the delivery service support server 100 or have not been deleted may be displayed.

이러한 본 발명의 출고 리스트는 배송 기사의 상품 식별을 보다 용이하게 하여 배송 기사의 편의성을 높일 수 있다. This delivery list of the present invention can improve the delivery driver's convenience by making it easier for the delivery driver to identify the product.

즉, 배송 기사는 배송 출고를 준비하는 과정에서 터미널(물류 창고)에 보관된 다양한 상품들 중 자신에게 할당된 상품들을 택배 차량에 적재하면서 향후 출고 편의를 위하여 적재 위치 별로 각 상품의 특징들을 기억하기 위해 노력을 하게 된다. 다만, 이는 배송 기사의 기억에 의존하는 것이기 때문에, 정확성이 낮고, 기억의 지속성에 한계가 있다는 문제가 있다. In other words, in the process of preparing for delivery, the delivery driver loads the products assigned to him among the various products stored in the terminal (logistics warehouse) into the delivery vehicle and remembers the characteristics of each product by loading location for convenience of future shipment. effort is made for However, because it relies on the delivery driver's memory, there are problems with low accuracy and limitations in memory persistence.

다만, 본 발명에 따르면, 출고 리스트에 출고 대상 상품의 영상 및 형태 정보를 함께 출력하도록 구성함으로써, 배송 기사가 배송 차량의 적재함에서 해당 상품을 육안으로 신속하게 식별이 가능하도록 하고, 배송 기사의 상품 분류에 소요되는 시간을 단축시킬 수 있다. 즉, 배송 상품은 육면체의 박스에 포장되어 있는 경우가 가장 많은데, 박스에 운송장이 부착되어 있는 면(예를 들어, 통상적으로는 상부면에 운송장이 부착되어 있음) 또는 박스에서 특징이 있는 면(예를 들어, 박스에 그림, 문자 기호 등이 표시되어 있는 면)을 배송 기사의 배송 업무 지원 단말(200)에 표시한다면, 배송 기사의 상품 식별을 보다 용이하게 할 수 있다. However, according to the present invention, the delivery list is configured to output the image and shape information of the product to be shipped together, so that the delivery driver can quickly visually identify the product in the loading box of the delivery vehicle, and the delivery driver's product The time required for classification can be shortened. In other words, delivered products are most often packaged in hexahedral boxes, either on the side of the box where the invoice is attached (for example, the invoice is usually attached to the top) or on the side of the box that has a feature (for example, the invoice is usually attached to the top). For example, if the box (where pictures, text symbols, etc. are displayed) is displayed on the delivery driver's delivery work support terminal 200, product identification by the delivery driver can be made easier.

한편, 출고 대상 상품 영상은 출고 대상 상품에 대한 적어도 두 개 이상의 측면이 포함된 영상일 수 있다. Meanwhile, the image of the product to be shipped may be an image that includes at least two or more aspects of the product to be shipped.

또한, 출고 대상 상품 영상은 출고 대상 상품에 대한 적어도 두 개 이상의 측면과 상부면이 포함된 영상일 수 있다.Additionally, the image of the product to be shipped may be an image that includes at least two sides and a top surface of the product to be shipped.

도 6(b)는 출고 리스트에 출고 대상 상품에 대한 적어도 두 개 이상의 측면과 상부면이 포함된 출고 대상 상품 영상(62,63)이 최소 2개 표시되도록 구현된 예시이다. Figure 6(b) is an example where at least two images 62 and 63 of products to be shipped containing at least two side and top surfaces of the products to be shipped are displayed in the shipment list.

이 경우, 최소 2개의 출고 대상 상품 영상(62,63)은 서로 다른 방향에서 촬영된 영상일 수 있다. 여기서, 서로 다른 방향은 최소 2개의 방향일 수 있고, 최소 2개의 방향 각각은 출고 대상 상품에 대한 적어도 두 개 이상의 측면이 포함되도록 촬영하는 방향 일 수 있다. 이에 따라, 출고 리스트의 출고 대상 상품 영상에는 최소 2개의 방향에서 촬영된 4개의 측면 영상이 모두 포함되어 표시될 수 있다. In this case, at least two product images 62 and 63 to be shipped may be images taken from different directions. Here, the different directions may be at least two directions, and each of the at least two directions may be a shooting direction to include at least two sides of the product to be shipped. Accordingly, the image of the product to be shipped in the shipment list may be displayed including all four side images taken from at least two directions.

일 예로, 도 6(c)와 같이, 제1 방향(64)에서 촬영된 영상은 제1 측면(또는 좌측면)(68-1)과 제2 측면(또는 후면)(68-2)을 포함할 수 있고, 제2 방향(65)에서 촬영된 영상은 제2 측면(68-2)과 제3 측면(또는 우측면)(68-3)을 포함할 수 있고, 제3 방향(66)에서 촬영된 영상은 제3 측면(68-3)와 제4 측면(또는 전면)(68-4)을 포함할 수 있고, 제4 방향(67)에서 촬영된 영상은 제4 측면(68-4)과 제1 측면(68-1)을 포함할 수 있다.For example, as shown in FIG. 6(c), the image captured in the first direction 64 includes a first side (or left side) 68-1 and a second side (or back) 68-2. The image captured in the second direction 65 may include the second side 68-2 and the third side (or right side) 68-3, and the image captured in the third direction 66 The image taken in the fourth direction 67 may include the third side 68-3 and the fourth side (or front) 68-4, and the image taken in the fourth direction 67 may include the fourth side 68-4 and the fourth side 68-4. It may include a first side 68-1.

이 경우, 제2 방향(65), 제3 방향(66) 및 제4 방향(67) 각각은 서로 다른 방향일 수 있다. 즉, 제1 방향(64)을 기준으로 서로 다른 방향은 제2 방향(65), 제3 방향(66) 및 제4 방향(67)을 포함할 수 있고, 제2 방향(65)을 기준으로 서로 다른 방향은 제1 방향(64), 제3 방향(66) 및 제4 방향(67)을 포함할 수 있고, 제3 방향(66)을 기준으로 서로 다른 방향은 제2 방향(65), 제1 방향(64) 및 제4 방향(67)을 포함할 수 있고, 제4 방향(67)을 기준으로 서로 다른 방향은 제2 방향(65), 제3 방향(66) 및 제1 방향(64)을 포함할 수 있다. In this case, the second direction 65, third direction 66, and fourth direction 67 may each be different directions. That is, directions different from the first direction 64 may include the second direction 65, the third direction 66, and the fourth direction 67, and based on the second direction 65 The different directions may include a first direction 64, a third direction 66, and a fourth direction 67, and based on the third direction 66, the different directions may include a second direction 65, It may include a first direction 64 and a fourth direction 67, and directions different from the fourth direction 67 include a second direction 65, a third direction 66, and a first direction ( 64) may be included.

또한, 서로 다른 방향에서 촬영된 영상은 서로 다른 특징 정보가 포함된 영상일 수도 있다. Additionally, images captured in different directions may include images containing different feature information.

이러한 본 발명에 따르면, 배송 기사는 출고 리스트를 통해 출고 대상 상품의 방향 별 이미지를 시각적으로 용이하게 확인할 수 있기에, 배송 기사의 배송 물품 식별력을 향상시킬 수 있다.According to the present invention, the delivery driver can easily visually check the image of each direction of the product to be shipped through the delivery list, thereby improving the delivery driver's ability to identify the delivered product.

한편, 상술한 출고 리스트는 정차 위치 별로 설정이 가능하도록 구성될 수 있다. 이러한 출고 리스트의 설정에 대해서는 도 7 내지 9를 참조하여 보다 구체적으로 설명하기로 한다.Meanwhile, the above-described delivery list may be configured to be set for each stopping location. Setting of such a delivery list will be described in more detail with reference to FIGS. 7 to 9.

도 7은 특정 지역에 대한 정차 위치 변경의 예시를 나타내는 도면이다. Figure 7 is a diagram showing an example of changing the stopping location for a specific area.

배송 기사가 배송을 위해 배송 차량을 주행하는 환경은 아파트 단지 안에 형성된 도로로 지도 데이터로 데이터화 되지 않은 경로가 다수이고, 이는 차량이 일반적으로 주행하는 일반 도로와 같이 데이터화 된 것과는 다를 수 있다. 이에 따라, 일반적인 경로 안내를 위한 지도 데이터로는 배송 차량의 위치를 알 수 없는 도로 구조가 대부분이다. The environment in which delivery drivers drive delivery vehicles for delivery is roads formed within apartment complexes, and there are many routes that are not data-coded into map data, which may be different from data-coded roads such as general roads on which vehicles typically drive. Accordingly, most road structures do not allow the location of delivery vehicles to be known using map data for general route guidance.

또한, 배송 기사가 배송을 위해 배송 차량을 주행하는 환경은 실시간으로 도로 공사, 도로 통제 등으로 인하여 변경되는 경우가 빈번하다.Additionally, the environment in which delivery drivers drive delivery vehicles for delivery frequently changes in real time due to road construction, road control, etc.

또한, 배송 기사의 정차 위치는 배송 기사의 경험에 따라 변경되는 경우가 빈번하다. 일 예로, 배송 기사가 제1 정차 위치에서 제2 정차 위치로 차량을 이동시키는 것 보다 제1 정차 위치에서 제1 정차 위치의 상품 및 제2 정차 위치의 상품을 모두 출고하여 도보로 배송하는 것이 더 편하다는 것을 경험에 의하여 깨달을 수 있다. Additionally, the stopping location of the delivery driver frequently changes depending on the experience of the delivery driver. For example, rather than having a delivery driver move a vehicle from the first stopping location to the second stopping location, it is better for the delivery driver to ship all the products at the first stopping location and the products at the second stopping location and deliver them on foot. You can realize through experience that it is comfortable.

이러한 다양한 예시에서, 배송 기사의 정차 위치는 변경될 수 있다. In these various examples, the delivery driver's stopping location may change.

도 7은 정차 위치 변화의 예시로, 과거에 '202동'을 배송하는 경우 배송 기사는 아파트 내부에 형성된 도로(81)에 정차하고 배송하였으나, '202동'은 '201동' 앞에 정차하고 '201동'의 후문에 형성된 도로(82)로 배송하는 것이 더 수월함을 경험에 의하여 깨달을 수 있다. Figure 7 is an example of a change in stopping location. In the past, when delivering '202-dong', the delivery driver stopped and delivered on the road (81) formed inside the apartment, but '202-dong' stopped in front of '201-dong' and ' Through experience, we can realize that it is easier to deliver through the road (82) formed at the back gate of Building 201.

다른 예시로, 과거에는 '202동'은 아파트 내부에 형성된 도로를 통해 도로(81)에 정차하고 배송 가능하였으나, 현재에는 도로(81)의 공사로 인하여 출입이 차단되게 되었고, '202동'은 '201동'의 후문에 형성된 도로(82)로 배송해야 하는 상황으로 변경될 수 있다. As another example, in the past, 'Building 202' could be delivered by stopping at Road 81 through the road formed inside the apartment, but now, due to construction on Road 81, access has been blocked, and 'Building 202' The situation may change to require delivery to the road (82) formed at the back gate of Building 201.

이 경우, 정차 위치의 변경에 맞춰 출고 리스트가 학습되지 않는다면, 배송 기사는 201동 앞에 배송 차량을 정차한 후, 201동의 출고 리스트와 202동의 출고 리스트를 번갈아 보며 201동의 배송 상품과 202동의 배송 상품을 출고해야 하기에, 배송 기사의 불편함을 초래하게 된다. In this case, if the delivery list is not learned according to the change in the stopping location, the delivery driver stops the delivery vehicle in front of Building 201 and alternately looks at the delivery list for Building 201 and Building 202, and selects the products delivered in Building 201 and Building 202. must be shipped, causing inconvenience to the delivery driver.

이를 해결하기 위하여, 본 발명에서는 최적의 배송 리스트 및 출고 리스트 추천을 위한 학습 데이터를 생성하고, 생성된 학습 데이터를 이용하여 학습을 수행할 수 있다. 여기서, 학습 데이터 생성에 대해서는 도 8 내지 9를 참조하여 보다 구체적으로 설명하기로 한다.To solve this problem, in the present invention, learning data for recommending an optimal delivery list and shipment list can be generated, and learning can be performed using the generated learning data. Here, the generation of learning data will be described in more detail with reference to FIGS. 8 and 9.

도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 학습 데이터 생성 방법을 나타내는 흐름도이다. 도 9(a) 내지 (c)는 본 발명의 일 실시 예에 따른 배송 기사의 출고 리스트 설정 과정을 나타내는 도면이다. Figure 8 is a flowchart showing a method of generating learning data according to an embodiment of the present invention. Figures 9(a) to (c) are diagrams showing a process for setting a delivery list for a delivery driver according to an embodiment of the present invention.

먼저, 도 4의 S16 단계와 같이, 배송 업무 지원 단말(200)의 출력부(240)는 배송 업무 지원 단말(200)의 위치(또는 현재 팩)에 부합하는 출고 리스트를 표시할 수 있다. 도 7에 도시된 예시와 같이, 배송 차량이 '201동' 앞에 현재 정차 중인 경우, 배송 업무 지원 단말(200)의 출력부(240)는 도 9(a)와 같이 '201동'의 출고 리스트를 표시할 수 있다. First, as in step S16 of FIG. 4, the output unit 240 of the delivery service support terminal 200 may display a shipment list corresponding to the location (or current pack) of the delivery service support terminal 200. As in the example shown in Figure 7, when the delivery vehicle is currently stopped in front of 'Building 201', the output unit 240 of the delivery service support terminal 200 displays the shipment list of 'Building 201' as shown in Figure 9(a). can be displayed.

여기서, 출고 리스트는 현재 정차 위치뿐만 아니라 아닌 다른 정차 위치(또는 다른 팩)의 출고 리스트도 열람 가능하게 구현될 수 있다.Here, the delivery list can be implemented so that not only the current stopping location but also the delivery list of other stopping locations (or other packs) can be viewed.

이에 따라, 배송 업무 지원 단말(200)의 출력부(240)는 현재 정차 위치가 아닌 다른 정차 위치(또는 다른 팩)의 출고 리스트를 출력할 수 있다(S110). 여기서, 다른 정차 위치는 현재 정차 위치를 기준으로 다음 정차 위치에 대응되는 위치 일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 일 예로, 도 9(a)에서 영역(91)이 배송 기사에 의해 선택되면, 도 9(b)와 같은 다음 정차 위치인 '202동'에 대응되는 출고 리스트를 표시할 수 있다. 또한, 도 9(b)에서 영역(92)이 배송 기사에 의해 선택되면, 도 9(a)와 같은 현재 정차 위치인 '201동'에 대응되는 출고 리스트를 표시할 수 있다. Accordingly, the output unit 240 of the delivery service support terminal 200 may output a delivery list of a stopping location (or a different pack) other than the current stopping location (S110). Here, the other stopping position may be a position corresponding to the next stopping position based on the current stopping position, but is not limited to this. For example, when area 91 in FIG. 9(a) is selected by the delivery driver, a delivery list corresponding to 'Building 202', the next stopping location, as shown in FIG. 9(b) may be displayed. Additionally, when area 92 in FIG. 9(b) is selected by the delivery driver, a delivery list corresponding to '201 Building', the current stopping location, as shown in FIG. 9(a) can be displayed.

그리고, 배송 업무 지원 단말(200)의 데이터 처리부(260)는 다른 정차 위치의 출고 리스트를 현재 정차 위치의 출고 리스트로 이동 설정할 수 있다(S120). 일 예로, 도 7과 같은 배송 상황에서는 현재 정차 위치인 '201동'에서 '201동'의 배송 상품과 '202동'의 배송 상품을 한 번에 출고해야 하기에, 다음 정차 위치인 '202동'의 출고 리스트에 포함된 출고 대상 상품을 현재 정차 위치인 '201동'의 출고 리스트로 이동시켜 출고 리스트를 설정할 필요가 있다. 따라서, 배송 기사가 도 9(b)의 영역(93)을 선택하면, 다음 정차 위치인 '202동'의 출고 리스트에 포함된 출고 대상 상품들은 현재 정차 위치인 '201동'의 출고 리스트로 이동 설정할 수 있고, 이 경우 도 9(c)와 같은 출고 리스트가 생성될 수 있다. In addition, the data processing unit 260 of the delivery service support terminal 200 can move and set the delivery list of another stopping location to the delivery list of the current stopping location (S120). For example, in the delivery situation shown in Figure 7, the delivery product of 'Building 201' and the delivery product of 'Building 202' must be shipped at the same time from 'Building 201', which is the current stopping location, so the delivery product of 'Building 202', which is the next stopping location, must be shipped at the same time. It is necessary to set the delivery list by moving the products subject to delivery included in the delivery list of 'to the delivery list of '201 Building', the current stopping location. Therefore, when the delivery driver selects area 93 in Figure 9(b), the products to be shipped included in the shipment list of 'Building 202', the next stopping location, are moved to the shipping list of 'Building 201', the current stopping location. It can be set, and in this case, a shipping list like Figure 9(c) can be created.

한편, S120 및 도9(b)에서는 출고 리스트 자체를 이동 설정하는 것을 예로 설명하였으나, 출고 리스트에 포함된 일부 상품을 선택하여 현재 출고 리스트로 이동시키는 편집 기능도 가능할 수 있다. Meanwhile, in S120 and FIG. 9(b), setting the delivery list itself to move is explained as an example, but an editing function that selects some products included in the delivery list and moves them to the current delivery list may also be possible.

그리고, 배송 업무 지원 단말(200)의 데이터 처리부(260)는 정차 위치 별 배송 목적지 정보를 포함하는 학습 데이터를 생성할 수 있다(S130). 일 예로, 출고 리스트의 이동 설정에 따라 도 9(c)와 같은 출고 리스트가 생성되면, 배송 업무 지원 단말(200)의 데이터 처리부(260)는 현재 정차 위치 데이터에 배송 목적지인 '201동' 및 '202동'을 매핑한 정차 위치 별 배송 목적지 정보를 생성할 수 있다. 또 다른 예로, 배송 업무 지원 단말(200)의 데이터 처리부(260)는 현재 정차 위치 데이터에 배송 목적지의 주소 체계 특징(예를 들어, 도로명 주소의 경우 도로명 및 건물번호, 지번 주소의 경우 지번)을 매핑한 정차 위치 별 배송 목적지 정보를 생성할 수도 있다.Additionally, the data processing unit 260 of the delivery service support terminal 200 may generate learning data including delivery destination information for each stopping location (S130). For example, when a shipment list as shown in FIG. 9(c) is created according to the movement setting of the shipment list, the data processing unit 260 of the delivery service support terminal 200 includes the delivery destination '201-dong' and the current stopping location data. Delivery destination information can be created for each stop location that maps ‘Dong 202’. As another example, the data processing unit 260 of the delivery service support terminal 200 includes the address system characteristics of the delivery destination (e.g., road name and building number in the case of a road name address, and street number in the case of a street number address) to the current stop location data. Delivery destination information can also be created for each mapped stopping location.

한편, 도 8은 배송 기사가 출고 리스트를 이동 설정하는 입력에 따라 학습 데이터가 생성되는 것의 예시이고, 이에 한정되는 것은 아니다. Meanwhile, Figure 8 is an example of learning data being generated according to the delivery driver's input to move and set the delivery list, but is not limited to this.

본 발명의 다른 실시 예에 따르면, 배송 기사의 수동 입력 없이 자동으로 학습 데이터를 생성하도록 구현될 수도 있다. 일 예로, 배송 업무 지원 단말(200)의 데이터 처리부(260)는 배송 기사의 위치 데이터를 기초로 배송 기사가 배송 차량을 제1 정차 위치에 정차 시킨 상태에서 제1 정차 위치에 대응되는 제1 배송 목적지의 상품 출고와 제2 정차 위치에 대응되는 제2 배송 목적지의 상품 출고를 진행하는 것으로 판단되면, 배송 업무 지원 단말(200)의 데이터 처리부(260)는 제1 정차 위치에 제1 배송 목적지 및 제2 배송 목적지를 매핑한 정차 위치 별 배송 목적지 정보를 생성할 수 있다. According to another embodiment of the present invention, learning data may be automatically generated without manual input from the delivery driver. As an example, the data processing unit 260 of the delivery service support terminal 200 processes the first delivery corresponding to the first stopping position in a state where the delivery driver stops the delivery vehicle at the first stopping position based on the location data of the delivery driver. If it is determined that product shipment at the destination and product shipment at the second delivery destination corresponding to the second stopping location are in progress, the data processing unit 260 of the delivery service support terminal 200 stores the first delivery destination and the product at the first stopping location. Delivery destination information can be generated for each stopping location that maps the second delivery destination.

도 4로 돌아와서, 배송 업무 지원 서버(100)의 데이터 처리부(130) 및 배송 업무 지원 단말(200)의 데이터 처리부(260) 중 적어도 하나는 출고 리스트에 포함된 출고 대상 상품의 출고 여부를 판단할 수 있다(S17). Returning to FIG. 4, at least one of the data processing unit 130 of the delivery service support server 100 and the data processing unit 260 of the delivery service support terminal 200 determines whether the product to be shipped included in the shipment list has been shipped. (S17).

여기서, "출고"는 배송 차량의 적재함에 적재된 배송 상품을 적재함으로부터 내리는 것을 의미할 수 있다. 또한, 출고 여부는 출고 및 미출고를 포함할 수 있다. Here, “shipping” may mean unloading the delivery product loaded into the loading box of the delivery vehicle from the loading box. Additionally, whether the product has been shipped may include shipped or not shipped.

상술한 출고 대상 상품의 출고 여부를 판단하는 방법(S17)에 대하여 보다 상세히 설명하면, 일 예로, 데이터 처리부(130,260)는 출고 대상 상품을 출고할 때 배송 차량에 구비된 카메라 또는 배송 업무 지원 단말(200)에 구비된 카메라를 통해 촬영된 출고 상품 영상을 획득하고, 획득된 영상의 특징 및 영상 처리에 따라 생성된 형태 정보 중 적어도 하나를 출고 대상 상품의 배송 데이터에 포함된 배송 상품 영상의 특징 및 배송 상품 형태 정보 중 적어도 하나와 비교하여 출고 여부를 판단할 수 있다. 여기서, 배송 차량에 구비된 카메라는 배송 차량 적재함의 상부에 설치될 수 있다.To describe in more detail the method (S17) of determining whether the above-mentioned product to be shipped has been shipped, as an example, the data processing units 130 and 260 may use a camera installed in a delivery vehicle or a delivery work support terminal ( 200) acquires an image of a delivered product captured through a camera provided in the camera, and uses at least one of the characteristics of the acquired image and the shape information generated according to image processing to the characteristics of the delivered product image included in the delivery data of the product to be shipped and Delivery can be determined by comparing with at least one of the delivery product type information. Here, the camera provided in the delivery vehicle may be installed on the top of the delivery vehicle loading box.

다른 예로, 데이터 처리부(130,260)는 출고 대상 상품을 출고할 때 배송 차량에 구비된 카메라 또는 배송 업무 지원 단말(200)에 구비된 카메라를 통해 출고 상품의 운송장에 포함된 바코드, QR 코드 등의 코드 정보가 인식되면, 인식된 코드 정보와 출고 대상 상품의 배송 데이터에 포함된 배송 식별 정보를 비교하여 출고 여부를 판단할 수 있다.As another example, when shipping a product to be shipped, the data processing units 130 and 260 use a camera installed in the delivery vehicle or a camera installed in the delivery work support terminal 200 to display codes such as barcodes and QR codes included in the invoice of the shipped product. When the information is recognized, shipment can be determined by comparing the recognized code information with the delivery identification information included in the delivery data of the product to be shipped.

또 다른 예로, 배송 기사는 배송 업무 지원 단말(200)에 표시된 출고 리스트에 출고 및 미출고를 입력할 수 있고, 데이터 처리부(130,260)는 배송 기사의 입력 정보를 기초로 출고 여부를 판단할 수 있다. As another example, the delivery driver may enter shipped and non-delivered items in the delivery list displayed on the delivery service support terminal 200, and the data processing units 130 and 260 may determine whether or not the product has been shipped based on the delivery driver's input information. .

한편, 출고 완료 여부가 판단되면(S17), 배송 업무 지원 단말(200)은 배송 업무 지원 서버(100)에 상술한 도 8의 과정에 따라 생성된 학습 데이터를 전송할 수 있다(S18).Meanwhile, when it is determined whether shipment has been completed (S17), the delivery service support terminal 200 may transmit learning data generated according to the process of FIG. 8 to the delivery service support server 100 (S18).

여기서, 학습 데이터는 정차 위치 별 배송 목적지 정보를 포함할 수 있다. 이 경우, 배송 업무 지원 서버(100)의 데이터 처리부(130)는 수신한 학습 데이터를 이용하여 학습된 학습 모델을 생성할 수 있다(S19). Here, the learning data may include delivery destination information for each stopping location. In this case, the data processing unit 130 of the delivery service support server 100 may generate a learned learning model using the received training data (S19).

여기서, 학습에 따라 생성된 학습 모델은 정차 예상 위치 별 배송 목적지를 예측하는 모델로, 정차 예상 위치 데이터는 해당 지역에서의 효율적인 배송을 위하여 최적화된 정차 위치일 수 있다. Here, the learning model generated through learning is a model that predicts the delivery destination for each expected stopping location, and the expected stopping location data may be a stopping location optimized for efficient delivery in the corresponding area.

학습 전 정차 예상 위치 데이터는 배송 받는 사람의 주소를 기초로 근접 위치에 산출될 수 있고, 정차 위치 데이터가 모여 학습됨으로써 효율적인 배송을 위하여 최적화된 정차 예상 위치로 고도화될 수 있다. The expected stopping location data before learning can be calculated at a nearby location based on the delivery recipient's address, and by gathering and learning the stopping location data, it can be advanced to an optimized expected stopping location for efficient delivery.

한편, 배송 업무 지원 서버(100)의 데이터 처리부(130)는 출고 여부 판단 결과에 따라 출고 대상 상품에 대한 출고 데이터를 생성하고, 생성된 출고 데이터를 데이터 베이스부(120)에 저장함으로써 출고 등록을 수행할 수 있다(S20). Meanwhile, the data processing unit 130 of the delivery service support server 100 generates shipment data for the product to be shipped according to the shipment determination result, and stores the generated shipment data in the database unit 120 to register shipment. It can be performed (S20).

여기서, 출고 데이터는 정차 위치 데이터, 출고 대상 상품의 출고 여부 정보, 출고 대상 상품의 출고 시간 정보, 출고 상품 영상을 포함할 수 있다.Here, the shipping data may include stop location data, information on whether the product to be shipped has been shipped, information on the shipping time of the product to be shipped, and an image of the product to be shipped.

상술한 출고 상품 영상은 향후 분실 또는 착오로 인한 분쟁에 대비하여 출고 대상 상품의 출고 여부를 확인하기 위한 용도로 사용될 수 있다. The above-described video of the shipped product can be used to confirm whether the product to be shipped has been shipped in preparation for future disputes due to loss or mistake.

한편, 미출고 상품에 대해서, 데이터 처리부(130)는 미출고 상품에 대한 배송 데이터를 검출하고, 알림부(150)와 연계하여 배송 기사의 배송 업무 지원 단말(200)에 미출고 상품에 대한 정보를 제공할 수 있다. Meanwhile, for undelivered products, the data processing unit 130 detects delivery data for undelivered products, and links with the notification unit 150 to provide information about undelivered products to the delivery driver's delivery work support terminal 200. can be provided.

도 4로 돌아와서, 배송 업무 지원 서버(100)의 데이터 처리부(130) 및 배송 업무 지원 단말(200)의 데이터 처리부(260) 중 적어도 하나는 배송 완료 여부를 판단할 수 있다(S21). 여기서, 배송 완료 여부를 판단하는 방법(S21)에 대하여 보다 상세히 설명하면, 일 예로, 데이터 처리부(130)는 정차 중인 배송 차량의 이동 감지, 배송 차량의 적재함 도어의 닫힘의 감지, 배송 기사의 배송 완료 입력 및 출고 시점으로부터 소정 시간 경과 중 적어도 하나의 조건 만족 시, 배송 완료로 판단할 수 있다. 또한, 데이터 처리부(130)는 출고 상품에 대한 배송 사진이 배송 기사의 배송 업무 지원 단말(200) 또는 고객 단말(300)로부터 획득되는 경우, 배송 완료로 판단할 수 있다. 일 예로, 도 6을 참조로 설명하면, 배송 기사가 "팩 배송 완료" 버튼(61)을 입력하면, 데이터 처리부(130,260)는 배송 완료 처리를 수행할 수 있다. Returning to FIG. 4, at least one of the data processing unit 130 of the delivery service support server 100 and the data processing unit 260 of the delivery service support terminal 200 may determine whether delivery has been completed (S21). Here, the method of determining whether delivery has been completed (S21) will be described in more detail. As an example, the data processing unit 130 detects movement of a stopped delivery vehicle, detection of the closing of the loading box door of the delivery vehicle, and delivery by the delivery driver. Delivery may be determined to be complete when at least one condition is satisfied during a predetermined period of time from the time of completion input and shipment. Additionally, the data processing unit 130 may determine that delivery has been completed when a delivery photo for the shipped product is obtained from the delivery driver's delivery service support terminal 200 or the customer terminal 300. As an example, referring to FIG. 6 , when the delivery driver inputs the “pack delivery complete” button 61, the data processing units 130 and 260 may perform delivery completion processing.

한편, 데이터 처리부(130)는 배송 완료 판단 결과에 따라 배송 상품에 대한 배송 완료 데이터를 생성하고, 생성된 배송 완료 데이터를 배송 업무 지원 서버(100)의 데이터 베이스부(120)에 저장함으로써 배송 완료 등록을 수행할 수 있다(S22). 여기서, 배송 완료 데이터는 정차 위치 데이터, 배송 상품의 배송 완료 여부 정보, 배송 완료 시간 정보를 포함할 수 있다.Meanwhile, the data processing unit 130 generates delivery completion data for the delivered product according to the delivery completion judgment result, and stores the generated delivery completion data in the database unit 120 of the delivery work support server 100 to complete delivery. Registration can be performed (S22). Here, delivery completion data may include stopping location data, information on whether delivery of the delivery product has been completed, and delivery completion time information.

이와 같이, 배송 완료 시간을 저장함으로써, 배송 기사가 실제 물건의 배송이 완료되기 전 임의적으로 배송 완료를 우선 처리하는 사례를 미연에 방지할 수 있다. In this way, by storing the delivery completion time, it is possible to prevent cases in which the delivery driver arbitrarily prioritizes delivery completion before delivery of the actual product is completed.

또한, 데이터 처리부(130, 260)는 배송 완료 상품에 대한 배송 데이터를 검출하고, 알림부(150)와 연계하여 고객의 단말(300)에 배송 완료 상품에 대한 정보를 제공할 수 있다. Additionally, the data processing units 130 and 260 may detect delivery data for the delivered product and provide information on the delivered product to the customer's terminal 300 in conjunction with the notification unit 150.

이 경우, 알림부(150) 또는 배송 업무 지원 단말(200)의 알림부(미도시)는 정차 위치 단위로 고객의 단말(300)에 알림을 제공할 수 있다. 즉 데이터 처리부(130)는 정차 위치 단위로 배송 완료 여부를 판단하고, 배송 완료 시 정차 위치에 대응되는 배송 완료 상품의 고객에게 동시에 알림을 제공되도록 할 수 있다. In this case, the notification unit 150 or the notification unit (not shown) of the delivery service support terminal 200 may provide a notification to the customer's terminal 300 on a per-stop location basis. That is, the data processing unit 130 can determine whether delivery has been completed on a per-stop location basis, and simultaneously provide a notification to the customer of the delivered product corresponding to the stop location when delivery is completed.

한편, 상술한 배송 데이터, 출고 데이터, 배송 완료 데이터 및 학습 데이터는 배송 상품의 배송 상황에 따라 서로 다른 시점에 형성되는 데이터로, 동일한 상품에 대한 배송 데이터, 출고 데이터, 배송 완료 데이터 및 학습 데이터는 서로 연계되어 저장될 수 있다.Meanwhile, the above-mentioned delivery data, shipment data, delivery completion data, and learning data are data formed at different times depending on the delivery status of the delivered product. Delivery data, shipment data, delivery completion data, and learning data for the same product are They can be stored in conjunction with each other.

또한, 데이터 처리부(130)는 데이터 베이스부(120)에 저장된 다양한 데이터들을 데이터의 필요 주체에 따라 적절히 필터링하여 가공하여 필요 주체에 제공할 수 있다. 일 예로, 데이터 처리부(130)는 데이터 베이스부(120)에 저장된 전체 배송 상품에 대한 배송 데이터를 배송 업무 지원 단말(200)에게 온라인으로 분류하여 제공하거나, 배송 업무 지원 단말(200)이 이를 소정 플랫폼 안에서 다운로드하여 이용 가능하도록 구성할 수 있다. Additionally, the data processing unit 130 may appropriately filter and process various data stored in the database unit 120 according to the subject needing the data and provide the data to the needy subject. As an example, the data processing unit 130 classifies and provides delivery data for all delivered products stored in the database unit 120 to the delivery work support terminal 200 online, or the delivery work support terminal 200 prescribes it. It can be configured to be downloaded and available within the platform.

한편, 도 4에서는 배송 업무 지원 단말(200)이 배송 업무 지원 서버(100)로부터 리스트 생성을 위한 각종 데이터를 수신하고 배송 업무 지원 단말(200)이 수신된 데이터들을 기초로 리스트를 생성하여 표시하는 것을 예로 설명하였으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 다른 실시 예에 따르면, 배송 업무 지원 서버(100)가 데이터 베이스부(120)에 저장된 각종 데이터를 이용하여 리스트를 생성하고 생성된 리스트를 배송 업무 지원 단말(200)에 전송하여 배송 업무 지원 단말(200)에서 리스트를 표시하는 것으로 구현될 수도 있다. Meanwhile, in Figure 4, the delivery service support terminal 200 receives various data for creating a list from the delivery service support server 100, and the delivery service support terminal 200 generates and displays a list based on the received data. Although this is explained as an example, it is not limited to this. According to another embodiment of the present invention, the delivery service support server 100 creates a list using various data stored in the database unit 120 and transmits the generated list to the delivery service support terminal 200 to perform the delivery service. It may also be implemented by displaying a list on the support terminal 200.

도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 학습 후의 배송 업무 지원 시스템의 동작을 나타내는 타이밍도이다. 도 4는 학습 데이터를 이용한 학습이 수행되기 전의 시스템(1000)의 동작이고, 도 10은 학습 데이터를 이용한 학습이 수행된 후의 시스템(1000)의 동작이다. 도 10을 설명함에 있어 도 4와 중복되는 부분에 대한 상세 설명은 생략하고, 학습에 따라 차이가 있는 부분에 대해서만 상세 설명하기로 한다. Figure 10 is a timing diagram showing the operation of the delivery service support system after learning according to an embodiment of the present invention. FIG. 4 shows the operation of the system 1000 before learning using learning data is performed, and FIG. 10 shows the operation of the system 1000 after learning using learning data is performed. In explaining FIG. 10, a detailed description of parts that overlap with FIG. 4 will be omitted, and only parts that differ depending on learning will be described in detail.

도 10을 참조하면, 먼저 배송 업무 지원 서버(100)의 데이터 베이스부(120)는 배송 기사의 배송 업무 지원을 위한 배송 데이터 및 학습에 따라 생성된 정차 예상 위치 별 배송 목적지 데이터를 저장할 수 있다(S31). 그리고, 배송 업무 지원 단말(200)의 데이터 처리부(260)는 배송 차량의 배송 개시 여부를 판단할 수 있다(S32). Referring to FIG. 10, first, the database unit 120 of the delivery service support server 100 may store delivery data to support the delivery work of delivery drivers and delivery destination data for each expected stop location generated according to learning ( S31). And, the data processing unit 260 of the delivery service support terminal 200 can determine whether delivery of the delivery vehicle has begun (S32).

배송이 개시되면, 배송 업무 지원 서버(100)의 데이터 처리부(130)는 데이터 베이스부(120)에 저장된 배송 데이터 및 정차 예상 위치 별 배송 목적지 데이터를 검출하고, 통신부(110)를 통해 배송 업무 지원 단말(200)에 전송할 수 있다(S33).When delivery begins, the data processing unit 130 of the delivery business support server 100 detects the delivery data stored in the database unit 120 and delivery destination data for each expected stop location, and supports the delivery business through the communication unit 110. It can be transmitted to the terminal 200 (S33).

여기서, 정차 예상 위치 별 배송 목적지 데이터는 학습 데이터를 기초로 학습된 학습 모델에서 산출된 데이터일 수 있다. Here, the delivery destination data for each expected stop location may be data calculated from a learning model learned based on the learning data.

이 경우, 배송 업무 지원 단말(200)의 데이터 처리부(260)는 수신한 배송 데이터 및 정차 예상 위치 별 배송 목적지 데이터를 이용하여 배송 리스트를 생성하고, 출력부(240)는 생성된 배송 리스트를 표시할 수 있다. In this case, the data processing unit 260 of the delivery service support terminal 200 generates a delivery list using the received delivery data and delivery destination data for each expected stop location, and the output unit 240 displays the generated delivery list. can do.

그리고, 배송 업무 지원 단말(200)의 데이터 처리부(260)는 위치 데이터부(230)로부터 배송 업무 지원 단말(200)의 위치 데이터를 획득하고, 획득된 위치 데이터가 정차 예상 위치에 소정 거리 이내로 근접하는지 여부를 판단할 수 있다(S35). In addition, the data processing unit 260 of the delivery service support terminal 200 acquires the location data of the delivery service support terminal 200 from the location data unit 230, and the obtained location data approaches the expected stopping location within a predetermined distance. It is possible to determine whether or not it is done (S35).

만약, 소정 거리 이내로 근접하는 경우(S35 : Y), 배송 업무 지원 단말(200)의 데이터 처리부(260)는 배송 업무 지원 단말(200)의 현재 위치에서 배송 차량으로부터 출고해야 할 출고 상품을 나타내는 출고 리스트를 생성하고, 출력부(240)에 표시할 수 있다(S36). If it approaches within a predetermined distance (S35: Y), the data processing unit 260 of the delivery service support terminal 200 displays a shipment indicating the product to be shipped from the delivery vehicle at the current location of the delivery service support terminal 200. A list can be created and displayed on the output unit 240 (S36).

여기서, 배송 리스트 및 출고 리스트의 생성에 대해서는 도 12를 참조하여 보다 상세히 설명하기로 한다. Here, the creation of the delivery list and shipping list will be described in more detail with reference to FIG. 12.

도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 학습 기반의 배송 리스트 및 출고 리스트 생성 과정을 나타내는 흐름도이다. 도 12에 도시된 각 단계는 배송 업무 지원 서버(100)의 데이터 처리부(130) 및 배송 업무 지원 단말(200)의 데이터 처리부(260) 중 적어도 하나에 의하여 수행될 수 있다. Figure 11 is a flowchart showing a learning-based delivery list and delivery list creation process according to an embodiment of the present invention. Each step shown in FIG. 12 may be performed by at least one of the data processing unit 130 of the delivery service support server 100 and the data processing unit 260 of the delivery service support terminal 200.

도 11을 참조하면, 데이터 처리부(130,260)는 정차 예상 위치 별 배송 목적지 데이터를 기초로 배송 데이터를 정차 예상 위치 별로 분류할 수 있다(S210). 일 예로, 도 9(C)와 같이 '201동'과 '202동'이 동일한 정차 위치에서 출고되는 것으로 학습되어 정차 예상 위치 별 배송 목적지 데이터가 생성된 경우, 데이터 처리부(130,260)는 '201동'의 배송 데이터와 '202동'의 배송 데이터를 동일한 정차 예상 위치로 분류할 수 있다. Referring to FIG. 11, the data processing units 130 and 260 may classify delivery data by expected stop location based on delivery destination data for each expected stop location (S210). As an example, as shown in Figure 9 (C), when 'Building 201' and 'Building 202' are learned to be shipped from the same stopping location and delivery destination data for each expected stopping location is generated, the data processing units 130 and 260 will store 'Building 201' and 'Building 202'. '' delivery data and '202-dong' delivery data can be classified into the same expected stop location.

그리고, 데이터 처리부(130,260)는 분류에 따라 정차 예상 위치에 복수 배송 목적지의 배송 데이터가 할당되었는지 여부를 판단할 수 있다(S220).In addition, the data processing units 130 and 260 may determine whether delivery data of multiple delivery destinations are assigned to the expected stopping location according to classification (S220).

만약, 정차 예상 위치에 복수의 배송 목적지의 배송 데이터가 할당된 경우(S220:Y), 할당된 서로 다른 배송 목적지 각각의 배송 데이터를 이용하여 배송 리스트 및 출고 리스트를 생성할 수 있다(S230). 일 예로, 제1 정차 예상 위치에 '201동'과 '202동' 각각의 배송 데이터가 할당된 경우, '201동의 배송 데이터'와 '202동의 배송 데이터'를 결합하고, 결합된 배송 데이터를 이용하여 배송 리스트 및 출고 리스트를 생성할 수 있다.If delivery data of a plurality of delivery destinations is assigned to the expected stop location (S220:Y), a delivery list and a shipment list can be created using the delivery data of each of the different assigned delivery destinations (S230). As an example, if delivery data for 'Dong 201' and 'Dong 202' are assigned to the first expected stop location, 'Delivery data for Building 201' and 'Delivery data for Building 202' are combined, and the combined delivery data is used. You can create a delivery list and shipment list.

다만, 정차 예상 위치에 단일의 배송 목적지의 배송 데이터가 할당된 경우(S220:N), 할당된 단일의 배송 목적지의 배송 데이터를 이용하여 배송 리스트 및 출고 리스트를 생성할 수 있다(S240). 일 예로, 제1 정차 예상 위치에 '201동'만의 배송 데이터가 할당된 경우, '201동의 배송 데이터'만을 이용하여 배송 리스트 및 출고 리스트를 생성할 수 있다.However, when delivery data of a single delivery destination is assigned to the expected stop location (S220:N), a delivery list and shipment list can be created using the delivery data of the assigned single delivery destination (S240). For example, if delivery data for only 'Building 201' is assigned to the first expected stop location, a delivery list and delivery list can be created using only 'delivery data for Building 201'.

여기서, 데이터 처리부(130,260)에 의하여 생성된 배송 리스트의 예시는 도 5와 같을 수 있다. 다만, 학습 전의 배송 리스트는 배송 받는 사람의 주소를 기초로 정차 예상 위치를 산출하여 제공됨에 반하여, 학습 후의 배송 리스트는 예측된 최적 정차 예상 위치 별로 배송 목적지를 병합하여 배송 요약 정보를 제공함으로써, 배송 기사는 보다 편리하게 배송 요약 내용을 확인할 수 있다.Here, an example of the delivery list generated by the data processing units 130 and 260 may be as shown in FIG. 5. However, while the delivery list before learning is provided by calculating the expected stopping location based on the delivery recipient's address, the delivery list after learning provides delivery summary information by merging delivery destinations by predicted optimal stopping location, thereby providing delivery summary information. Drivers can more conveniently check the delivery summary.

또한, 데이터 처리부(130,260)에 의하여 생성된 출고 리스트의 예시는 도 6과 같을 수 있다. 다만, 학습 전의 출고 리스트는 배송 받는 사람의 주소를 기초로 정차 예상 위치를 산출하여 제공됨에 반하여, 학습 후의 출고 리스트는 예측된 최적 정차 예상 위치 별로 배송 목적지를 병합하여 배송 기사의 현재 위치에서 출고해야 할 상품의 정보를 제공함으로써, 배송 기사는 보다 편리하게 현재 위치에서 출고해야 할 상품을 확인할 수 있다. Additionally, an example of the delivery list generated by the data processing units 130 and 260 may be as shown in FIG. 6. However, while the delivery list before learning is provided by calculating the expected stopping location based on the delivery recipient's address, the shipping list after learning must merge delivery destinations by predicted optimal stopping location and release from the delivery driver's current location. By providing information about the product to be shipped, delivery drivers can more conveniently check the product to be shipped from the current location.

도 10으로 돌아와서, 배송 업무 지원 서버(100)의 데이터 처리부(130) 및 배송 업무 지원 단말(200)의 데이터 처리부(260) 중 적어도 하나는 출고 리스트에 포함된 출고 대상 상품의 출고 여부를 판단할 수 있다(S37). Returning to FIG. 10, at least one of the data processing unit 130 of the delivery service support server 100 and the data processing unit 260 of the delivery service support terminal 200 determines whether the product to be shipped included in the shipment list has been shipped. (S37).

또한, 출고 완료 여부가 판단되고(S37), 배송 업무 지원 단말(200)의 데이터 처리부(260)에서 배송 기사의 출고 리스트 설정 등에 따라 학습 데이터가 생성되면, 배송 업무 지원 단말(200)의 통신부(210)는 배송 업무 지원 서버(100)에 학습 데이터를 전송할 수 있다(S38).In addition, when it is determined whether shipment has been completed (S37) and learning data is generated in the data processing unit 260 of the delivery service support terminal 200 according to the delivery list setting of the delivery driver, etc., the communication unit of the delivery service support terminal 200 ( 210) may transmit learning data to the delivery service support server 100 (S38).

이 경우, 배송 업무 지원 서버(100)의 데이터 처리부(130)는 수신된 학습 데이터를 기초로 학습 모델을 갱신할 수 있다(S39).In this case, the data processing unit 130 of the delivery service support server 100 may update the learning model based on the received learning data (S39).

한편, 배송 업무 지원 서버(100)의 데이터 처리부(130)는 출고 여부 판단 결과에 따라 출고 대상 상품에 대한 출고 데이터를 생성하고, 생성된 출고 데이터를 데이터 베이스부(120)에 저장함으로써 출고 등록을 수행할 수 있다(S40). Meanwhile, the data processing unit 130 of the delivery service support server 100 generates shipment data for the product to be shipped according to the shipment determination result, and stores the generated shipment data in the database unit 120 to register shipment. It can be performed (S40).

그리고, 배송 업무 지원 서버(100)의 데이터 처리부(130) 및 배송 업무 지원 단말(200)의 데이터 처리부(260) 중 적어도 하나는 배송 완료 여부를 판단할 수 있다(S41). 그리고, 배송 업무 지원 서버(100)의 데이터 처리부(130)는 배송 완료 판단 결과에 따라 배송 상품에 대한 배송 완료 데이터를 생성하고, 생성된 배송 완료 데이터를 데이터 베이스부(120)에 저장함으로써 배송 완료 등록을 수행할 수 있다(S42).And, at least one of the data processing unit 130 of the delivery service support server 100 and the data processing unit 260 of the delivery service support terminal 200 may determine whether delivery has been completed (S41). Then, the data processing unit 130 of the delivery service support server 100 generates delivery completion data for the delivered product according to the delivery completion determination result, and stores the generated delivery completion data in the database unit 120 to complete delivery. Registration can be performed (S42).

그리고, 배송 업무 지원 서버(100)의 데이터 처리부(130) 및 배송 업무 지원 단말(200)의 데이터 처리부(260) 중 적어도 하나는 배송 완료 상품에 대한 배송 데이터를 검출하고, 알림부(150)와 연계하여 고객의 단말(300)에 배송 완료 상품에 대한 정보를 제공할 수 있다(S43). In addition, at least one of the data processing unit 130 of the delivery service support server 100 and the data processing unit 260 of the delivery service support terminal 200 detects delivery data for the delivered product, and sends the notification unit 150 and By linking, information about delivered products can be provided to the customer's terminal 300 (S43).

한편, 도 10에서는 배송 업무 지원 단말(200)이 배송 업무 지원 서버(100)로부터 리스트 생성을 위한 각종 데이터를 수신하고 배송 업무 지원 단말(200)이 수신된 데이터들을 기초로 리스트를 생성하는 것을 예로 설명하였으나, 본 발명의 구현 예시는 이에 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 다른 구현 예에 따르면, 배송 업무 지원 서버(100)가 데이터 베이스부(120)에 저장된 각종 데이터를 이용하여 리스트를 생성하고, 생성된 리스트를 배송 업무 지원 단말(200)에 전송하여 배송 업무 지원 단말(200)에서 리스트를 표시하는 것으로 구현될 수도 있다. Meanwhile, in Figure 10, as an example, the delivery service support terminal 200 receives various data for creating a list from the delivery service support server 100 and the delivery service support terminal 200 creates a list based on the received data. Although described, implementation examples of the present invention are not limited thereto. According to another implementation of the present invention, the delivery service support server 100 creates a list using various data stored in the database unit 120, and transmits the generated list to the delivery service support terminal 200 to enable delivery. It may also be implemented by displaying a list on the business support terminal 200.

도 12는 본 발명의 일 실시 예에 따른 배송 차량을 나타내는 도면이다. 도 12를 참조하면, 배송 트럭(400)은 적재함의 상부에 설치된 카메라(290) 및 배송 트럭(400) 적재함의 도어에 설치된 배송 업무 지원 단말(200)을 포함할 수 있다. Figure 12 is a diagram showing a delivery vehicle according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 12, the delivery truck 400 may include a camera 290 installed on the top of the loading box and a delivery work support terminal 200 installed on the door of the loading box of the delivery truck 400.

여기서, 카메라(290)는 적재함 내부에 대한 촬영 영상을 생성할 수 있다. 카메라(290)에 의하여 촬영된 영상은 출고 여부 판단, 도난 위험성 판단 등을 위한 데이터로 이용될 수 있다. Here, the camera 290 can generate a captured image of the inside of the loading box. The video captured by the camera 290 can be used as data for determining whether to ship or not, determining the risk of theft, etc.

또한, 배송 트럭(400)의 배송 업무 지원 단말(200)은 배송 업무 지원 서버(100)와 데이터를 송수신하며, 상술한 배송 업무 지원 방법을 수행할 수 있다. Additionally, the delivery service support terminal 200 of the delivery truck 400 transmits and receives data with the delivery service support server 100 and can perform the delivery service support method described above.

여기서, 카메라(290)와 배송 업무 지원 단말(200)의 설치 위치는 본 발명의 일 예시일 뿐, 이에 제한되는 것은 아니다. 본 발명의 다른 구현 예에 따르면, 카메라(290)는 도어에 설치되고 배송 업무 지원 단말(200)은 배송 기사가 운전 중에 확인 가능하도록 운전석에 설치되도록 구현될 수 있다. Here, the installation location of the camera 290 and the delivery service support terminal 200 is only an example of the present invention, and is not limited thereto. According to another implementation of the present invention, the camera 290 may be installed on the door and the delivery service support terminal 200 may be installed on the driver's seat so that the delivery driver can check while driving.

또한, 도 12에서는 배송 차량이 트럭인 것을 예로 설명하였으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 본 발명에 따른 배송 차량은 배송 상품의 운송이 가능하다면 어느 수단이든지 그 구현대상이 될 수 있고, 다른 구현의 일 예시로 배송 차량은 승용차, 승합차, 오토바이, 자전거 등으로 구현될 수 있다. In addition, in Figure 12, the delivery vehicle is described as an example of a truck, but the delivery vehicle is not limited thereto. The delivery vehicle according to the present invention can be implemented by any means as long as it can transport the delivery product. As an example of another implementation, the delivery vehicle can be implemented as a car, van, motorcycle, bicycle, etc.

위와 같이, 상술한 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 배송 기사의 단말에 배송리스트 및 출고리스트 인터페이스를 제공함으로써, 배송 기사의 배송 물품 파악을 보다 용이하게 하여 배송 업무 편의를 높일 수 있다. As described above, according to the various embodiments of the present invention described above, by providing a delivery list and delivery list interface to the delivery driver's terminal, the convenience of delivery work can be increased by making it easier for the delivery driver to identify the delivered items.

또한, 상술한 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 배송 업무에 능숙하지 않은 초보자도 배송 업무를 용이하게 처리 가능하도록 지원하고, 배송 기사의 배송 효율을 높일 수 있다. In addition, according to the various embodiments of the present invention described above, even beginners who are not skilled in delivery work can easily handle delivery work, and the delivery efficiency of delivery drivers can be improved.

또한, 상술한 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 실제의 배송 완료 시점을 물류 회사가 정확하게 측정 가능하고, 배송 기사의 부재나 변경시에도 원활한 배송이 가능하도록 할 수 있다.In addition, according to the various embodiments of the present invention described above, the logistics company can accurately measure the actual delivery completion point and enable smooth delivery even in the absence or change of the delivery driver.

또한, 상술한 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 배송 차량이 단순한 운송 수단이 아닌 배송 기사의 업무를 지원할 수 있게 함으로써, 배송 기사의 편의성을 높일 수 있다. In addition, according to the various embodiments of the present invention described above, the convenience of the delivery driver can be increased by enabling the delivery vehicle to support the work of the delivery driver rather than being a simple means of transportation.

이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 명세서를 통해 개시된 모든 실시예들과 조건부 예시들은, 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 당업자가 독자가 본 발명의 원리와 개념을 이해하도록 돕기 위한 의도로 기술된 것으로, 당업자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.So far, the present invention has been examined focusing on its preferred embodiments. All embodiments and conditional examples disclosed throughout this specification are intended to help readers understand the principles and concepts of the present invention by those skilled in the art. It will be understood that the present invention can be implemented in a modified form without departing from the essential characteristics of the present invention.

그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다. Therefore, the disclosed embodiments should be considered from an illustrative rather than a restrictive perspective. The scope of the present invention is indicated in the claims rather than the foregoing description, and all differences within the equivalent scope should be construed as being included in the present invention.

한편, 상술한 본 발명의 다양한 실시 예들에 따른 배송 업무 지원 방법은 프로그램으로 구현되어 서버 또는 기기들에 제공될 수 있다. 이에 따라 각 장치들은 프로그램이 저장된 서버 또는 기기에 접속하여, 상기 프로그램을 다운로드 할 수 있다.Meanwhile, the delivery service support method according to various embodiments of the present invention described above may be implemented as a program and provided to servers or devices. Accordingly, each device can access the server or device where the program is stored and download the program.

또한, 상술한 본 발명의 다양한 실시 예들에 따른 방법은 프로그램으로 구현되어 다양한 비일시적 판독 가능 매체(non-transitory computer readable medium)에 저장되어 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 어플리케이션 또는 프로그램들은 CD, DVD, 하드 디스크, 블루레이 디스크, USB, 메모리카드, ROM 등과 같은 비일시적 판독 가능 매체에 저장되어 제공될 수 있다.Additionally, the methods according to various embodiments of the present invention described above may be implemented as a program and stored in various non-transitory computer readable media. A non-transitory readable medium refers to a medium that stores data semi-permanently and can be read by a device, rather than a medium that stores data for a short period of time, such as registers, caches, and memories. Specifically, the various applications or programs described above may be stored and provided on non-transitory readable media such as CD, DVD, hard disk, Blu-ray disk, USB, memory card, ROM, etc.

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 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.In addition, although preferred embodiments of the present invention have been shown and described above, the present invention is not limited to the specific embodiments described above, and the technical field to which the invention pertains without departing from the gist of the present invention as claimed in the claims. Of course, various modifications can be made by those skilled in the art, and these modifications should not be understood individually from the technical idea or perspective of the present invention.

100 : 배송 업무 지원 서버 200 : 배송 업무 지원 단말
300 : 고객 단말
100: Delivery work support server 200: Delivery work support terminal
300: Customer terminal

Claims (27)

배송 상품에 대한 배송 데이터를 기초로 현재 위치에서 출고해야 할 출고 대상 상품에 대한 배송 기본 정보 및 출고 대상 상품 영상을 포함하는 출고 리스트를 표시하는 출력부;를 포함하는 배송 업무 지원 단말.A delivery work support terminal including an output unit that displays a shipment list including basic delivery information and images of products to be shipped from the current location based on delivery data about the products to be shipped. 제1항에 있어서,
상기 출고 대상 상품 영상은 출고 대상 상품의 특징 부분을 포함하는 영상이고,
상기 특징 부분은 상기 출고 대상 상품의 포장 또는 상기 출고 대상 상품 자체에 표시된 그림, 문자, 기호 및 운송장 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 배송 업무 지원 단말.
According to paragraph 1,
The video of the product to be shipped is an image that includes the characteristic parts of the product to be shipped,
A delivery service support terminal, wherein the characteristic portion includes at least one of a picture, text, symbol, and invoice displayed on the packaging of the product to be shipped or the product itself to be shipped.
제1항에 있어서,
상기 출고 대상 상품 영상은,
출고 대상 상품에 대한 적어도 두 개 이상의 측면이 포함된 영상인 것을 특징으로 하는 배송 업무 지원 단말.
According to paragraph 1,
The video of the product subject to shipment is,
A delivery business support terminal characterized in that the video includes at least two or more aspects of the product to be shipped.
제1항에 있어서,
상기 출고 대상 상품 영상은,
출고 대상 상품에 대한 적어도 두 개 이상의 측면과 상부면이 포함된 영상인 것을 특징으로 하는 배송 업무 지원 단말.
According to paragraph 1,
The video of the product subject to shipment is,
A delivery service support terminal characterized by an image containing at least two sides and an upper surface of the product to be shipped.
제1항에 있어서,
상기 출고 대상 상품 영상은,
최소 2개의 방향에서 촬영된 4개의 측면 영상을 포함하는 것을 특징으로 하는 배송 업무 지원 단말.
According to paragraph 1,
The video of the product subject to shipment is,
A delivery service support terminal comprising four side images taken from at least two directions.
제1항에 있어서,
상기 출고 리스트는 배송 상품 형태 정보를 더 포함하고,
상기 배송 상품 형태 정보는 포장 종류 정보, 포장 형상 정보, 포장 크기 정보 및 포장 색상 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 배송 업무 지원 단말.
According to paragraph 1,
The shipment list further includes information on the type of delivery product,
The delivery product type information includes at least one of packaging type information, packaging shape information, packaging size information, and packaging color information.
제1항에 있어서,
상기 출고 리스트는 정차 위치 별로 설정이 가능하고,
상기 출고 리스트의 설정에 따라 정차 위치 별 배송 목적지 정보를 포함하는 학습 데이터를 생성하는 데이터 처리부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 배송 업무 지원 단말.
According to paragraph 1,
The delivery list can be set for each stopping location,
A delivery service support terminal further comprising a data processing unit that generates learning data including delivery destination information for each stopping location according to the settings of the delivery list.
제7항에 있어서,
상기 출고 리스트는 상기 정차 위치 별로 열람이 가능한 것을 특징으로 하는 배송 업무 지원 단말.
In clause 7,
A delivery service support terminal characterized in that the delivery list can be viewed by the stopping location.
제7항에 있어서,
상기 데이터 처리부는,
상기 학습 데이터를 기초로 생성된 정차 예상 위치 별 배송 목적지 데이터를 이용하여 상기 배송 데이터를 정차 예상 위치 별로 분류하는 것을 특징으로 하는 배송 업무 지원 단말.
In clause 7,
The data processing unit,
A delivery service support terminal characterized in that it classifies the delivery data by expected stop locations using delivery destination data for each expected stop location generated based on the learning data.
제9항에 있어서,
상기 데이터 처리부는,
상기 분류에 따라 정차 예상 위치에 복수 개의 배송 목적지의 배송 데이터가 할당된 경우, 상기 할당된 서로 다른 배송 목적지 각각의 배송 데이터를 이용하여 출고 리스트를 생성하는 것을 특징으로 하는 배송 업무 지원 단말.
According to clause 9,
The data processing unit,
When delivery data of a plurality of delivery destinations is assigned to the expected stopping location according to the classification, a delivery work support terminal is characterized in that it generates a delivery list using the delivery data of each of the assigned different delivery destinations.
제1항에 있어서,
상기 출력부는,
상기 획득된 배송 데이터를 기초로 지도에 배송 경로와 정차 예상 위치 별 배송 요약 정보를 나타내는 배송 리스트를 표시하는 것을 특징으로 하는 배송 업무 지원 단말.
According to paragraph 1,
The output unit,
A delivery service support terminal that displays a delivery list indicating delivery summary information for each delivery route and expected stopping location on a map based on the obtained delivery data.
제11항에 있어서,
상기 배송 요약 정보는,
상기 정차 예상 위치 별 배송 순번 및 배송 상품의 건 수를 포함하는 것을 특징으로 하는 배송 업무 지원 단말.
According to clause 11,
The above delivery summary information is:
A delivery service support terminal comprising a delivery sequence number and number of delivered products for each expected stop location.
제1항에 있어서,
배송 차량에 구비된 카메라를 통해 촬영된 영상을 기초로 위험 객체를 검출하여 도난 위험 상황을 판단하는 도난 감지부; 및
상기 도난 위험 상황으로 판단되면, 알림을 제공하는 알림부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 배송 업무 지원 단말.
According to paragraph 1,
a theft detection unit that determines a theft risk situation by detecting dangerous objects based on images captured through a camera installed in the delivery vehicle; and
A delivery service support terminal further comprising a notification unit that provides a notification when the theft risk situation is determined.
배송 상품에 대한 배송 기본 정보 및 배송 상품 영상을 포함하는 배송 데이터를 기초로 현재 위치에서 출고해야 할 출고 대상 상품을 나타내는 출고 리스트가 생성되면, 상기 출고 리스트에 포함된 출고 대상 상품의 출고 여부를 기초로 출고 등록을 처리하는 데이터 처리부;를 포함하는 배송 업무 지원 서버.When a delivery list representing products to be shipped from the current location is created based on delivery data including basic delivery information about the delivered product and a video of the delivered product, it is based on whether the products to be shipped included in the shipment list have been shipped. A delivery service support server that includes a data processing unit that processes shipment registration. 제14항에 있어서,
상기 데이터 처리부는,
기 저장된 배송 상품 영상으로부터 배송 상품의 특징 부분을 포함하는 영상을 검출하고,
상기 특징 부분은 상기 배송 상품의 포장 또는 상기 배송 상품 자체에 표시된 그림, 문자, 기호 및 운송장 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 배송 업무 지원 서버.
According to clause 14,
The data processing unit,
Detect an image containing characteristic parts of the delivered product from a previously stored delivered product image,
The delivery service support server, wherein the characteristic portion includes at least one of a picture, text, symbol, and invoice displayed on the packaging of the delivery product or the delivery product itself.
제14항에 있어서,
상기 배송 데이터는 배송 상품 형태 정보를 더 포함하고,
상기 배송 상품 형태 정보는 포장 종류 정보, 포장 형상 정보, 포장 크기 정보 및 포장 색상 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 배송 업무 지원 서버.
According to clause 14,
The delivery data further includes delivery product type information,
A delivery service support server wherein the delivery product type information includes at least one of packaging type information, packaging shape information, packaging size information, and packaging color information.
제14항에 있어서,
상기 데이터 처리부는,
상기 출고 등록을 위하여 상기 출고 대상 상품에 대한 출고 데이터를 생성하고,
상기 출고 데이터는,
상기 특정 배송 차량으로부터 출고 중 촬영된 출고 대상 상품 영상을 포함하는 것을 특징으로 하는 배송 업무 지원 서버.
According to clause 14,
The data processing unit,
To register the shipment, generate shipment data for the product to be shipped,
The shipment data is,
A delivery service support server comprising a video of a product to be shipped captured during shipment from the specific delivery vehicle.
제17항에 있어서,
상기 데이터 처리부는,
출고 대상 상품 영상으로부터 출고 대상 상품 형태 정보를 생성하고, 상기 생성된 출고 대상 상품 형태 정보와 상기 출고 리스트에 포함된 출고 대상 상품의 배송 데이터를 비교하여 상기 출고 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 배송 업무 지원 서버.
According to clause 17,
The data processing unit,
A delivery service characterized by generating type information of a product to be shipped from an image of a product to be shipped, comparing the generated type information of a product to be shipped with delivery data of the product to be shipped included in the shipment list, and determining whether or not the product has been shipped. Support server.
제14항에 있어서,
상기 데이터 처리부는,
상기 현재 위치의 이동, 배송 차량의 적재함 도어의 닫힘 및 배송 기사의 배송 완료 입력 중 적어도 하나를 기초로 배송 완료를 판단하는 것을 특징으로 하는 배송 업무 지원 서버.
According to clause 14,
The data processing unit,
A delivery service support server characterized in that it determines delivery completion based on at least one of the movement of the current location, the closing of the loading box door of the delivery vehicle, and the delivery completion input from the delivery driver.
제14항에 있어서,
상기 데이터 처리부는,
상기 출고 리스트가 배송 업무 지원 단말에서 설정됨에 따라 생성된 정차 위치 별 배송 목적지 정보를 포함하는 학습 데이터를 상기 배송 업무 지원 단말로부터 수신하는 것을 특징으로 하는 배송 업무 지원 서버.
According to clause 14,
The data processing unit,
A delivery service support server, characterized in that it receives learning data including delivery destination information for each stopping location generated as the shipment list is set in the delivery service support terminal from the delivery service support terminal.
제20항에 있어서,
상기 데이터 처리부는,
상기 학습 데이터를 기초로 정차 예상 위치 별 배송 목적지 데이터를 예측하는 학습 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 배송 업무 지원 서버.
According to clause 20,
The data processing unit,
A delivery service support server characterized in that it generates a learning model that predicts delivery destination data for each expected stop location based on the learning data.
제21항에 있어서,
상기 데이터 처리부는,
상기 정차 예상 위치 별 배송 목적지 데이터를 이용하여 상기 배송 데이터를 정차 예상 위치 별로 분류하고, 상기 분류 결과를 이용하여 상기 출고 리스트 또는 지도에 배송 경로와 정차 예상 위치 별 배송 요약 정보를 나타내는 배송 리스트를 생성하는 것을 특징으로 하는 배송 업무 지원 서버.
According to clause 21,
The data processing unit,
Classifies the delivery data by expected stop location using the delivery destination data for each expected stop location, and uses the classification results to create a delivery list showing the delivery route and delivery summary information by expected stop location on the delivery list or map. A delivery service support server characterized in that:
제22항에 있어서,
상기 생성된 출고 리스트 또는 상기 생성된 배송 리스트는 상기 배송 업무 지원 단말에 전송되어 상기 배송 업무 지원 단말에서 표시되는 것을 특징으로 하는 배송 업무 지원 서버.
According to clause 22,
A delivery service support server, wherein the generated shipment list or the generated delivery list is transmitted to the delivery service support terminal and displayed on the delivery service support terminal.
제14항에 있어서,
배송 업무 지원 단말은 상기 배송 데이터를 상기 배송 업무 지원 서버로부터 수신하고,
상기 출고 리스트는 상기 배송 데이터를 수신한 배송 업무 지원 단말에서 생성되는 것을 특징으로 하는 배송 업무 지원 서버.
According to clause 14,
The delivery service support terminal receives the delivery data from the delivery service support server,
A delivery service support server, characterized in that the delivery list is created in a delivery service support terminal that receives the delivery data.
제14항에 있어서,
배송 차량에 구비된 카메라를 통해 촬영된 영상을 기초로 위험 객체를 검출하여 도난 위험 상황을 판단하는 도난 감지부; 및
상기 도난 위험 상황으로 판단되면, 배송 업무 지원 단말에 알림을 제공하는 알림부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 배송 업무 지원 서버.
According to clause 14,
a theft detection unit that determines a theft risk situation by detecting dangerous objects based on images captured through a camera installed in the delivery vehicle; and
A delivery service support server further comprising a notification unit that provides a notification to the delivery service support terminal when the theft risk situation is determined.
배송 업무 지원 시스템의 배송 업무 지원 방법에 있어서,
배송 데이터를 기초로 현재 위치에서 출고해야 할 출고 대상 상품을 나타내는 출고 리스트를 생성하는 단계;
출고 대상 상품에 대한 배송 기본 정보 및 출고 대상 상품 영상을 포함하는 출고 리스트를 표시하는 단계; 및
상기 출고 리스트에 포함된 출고 대상 상품의 출고 여부를 기초로 출고 등록을 처리하는 단계;를 포함하는 배송 업무 지원 방법.
In the delivery business support method of the delivery business support system,
Creating a delivery list representing products to be shipped from the current location based on delivery data;
Displaying a delivery list including basic delivery information about the product to be shipped and a video of the product to be shipped; and
A delivery service support method comprising: processing delivery registration based on whether the product to be shipped included in the delivery list has been shipped.
컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장되어 제26항에 기재된 배송 업무 지원 방법을 실행시키는 프로그램.A program stored in a computer-readable recording medium and executing the delivery business support method described in paragraph 26.
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