KR20240016080A - 화물 운송 상태 모니터링 시스템 - Google Patents
화물 운송 상태 모니터링 시스템 Download PDFInfo
- Publication number
- KR20240016080A KR20240016080A KR1020220094145A KR20220094145A KR20240016080A KR 20240016080 A KR20240016080 A KR 20240016080A KR 1020220094145 A KR1020220094145 A KR 1020220094145A KR 20220094145 A KR20220094145 A KR 20220094145A KR 20240016080 A KR20240016080 A KR 20240016080A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- vehicles
- cargo
- information
- status
- driving
- Prior art date
Links
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 53
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 20
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims abstract description 19
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 claims description 20
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 18
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 17
- 238000000034 method Methods 0.000 description 23
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 6
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 4
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 4
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 2
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 235000019504 cigarettes Nutrition 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000002950 deficient Effects 0.000 description 1
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000001151 other effect Effects 0.000 description 1
- 230000035939 shock Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/08—Logistics, e.g. warehousing, loading or distribution; Inventory or stock management
- G06Q10/083—Shipping
- G06Q10/0833—Tracking
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R27/00—Arrangements for measuring resistance, reactance, impedance, or electric characteristics derived therefrom
- G01R27/02—Measuring real or complex resistance, reactance, impedance, or other two-pole characteristics derived therefrom, e.g. time constant
- G01R27/08—Measuring resistance by measuring both voltage and current
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S19/00—Satellite radio beacon positioning systems; Determining position, velocity or attitude using signals transmitted by such systems
- G01S19/38—Determining a navigation solution using signals transmitted by a satellite radio beacon positioning system
- G01S19/39—Determining a navigation solution using signals transmitted by a satellite radio beacon positioning system the satellite radio beacon positioning system transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
- G01S19/42—Determining position
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/08—Logistics, e.g. warehousing, loading or distribution; Inventory or stock management
- G06Q10/083—Shipping
- G06Q10/0835—Relationships between shipper or supplier and carriers
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/08—Logistics, e.g. warehousing, loading or distribution; Inventory or stock management
- G06Q10/083—Shipping
- G06Q10/0838—Historical data
-
- G—PHYSICS
- G07—CHECKING-DEVICES
- G07C—TIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
- G07C5/00—Registering or indicating the working of vehicles
- G07C5/008—Registering or indicating the working of vehicles communicating information to a remotely located station
-
- G—PHYSICS
- G07—CHECKING-DEVICES
- G07C—TIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
- G07C5/00—Registering or indicating the working of vehicles
- G07C5/02—Registering or indicating driving, working, idle, or waiting time only
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
- G08B21/18—Status alarms
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Economics (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Marketing (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Emergency Management (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
본 발명은 화물 운송 상태 모니터링 시스템에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 화물 운송 상태 모니터링 시스템은, 화물을 운송하는 복수의 차량 각각에 설치되며, 복수의 차량 각각이 주행하는 동안 복수의 차량 각각에 의해 운송되는 화물의 상태를 측정하는 복수의 센서 모듈; 복수의 차량 각각에 설치되며, 복수의 차량 각각이 주행하는 동안 복수의 차량 각각에 대한 시간 정보, 위치 정보 및 주행 정보를 추출하고, 복수의 센서 모듈로부터 복수의 차량 각각에 의해 운송되는 화물의 상태에 대한 측정 값을 전송 받아 복수의 차량 각각에 의해 운송되는 화물에 대한 화물 상태 정보를 추출하며, 복수의 차량 각각에 대한 시간 정보, 위치 정보 및 주행 정보와, 복수의 차량 각각에 의해 운송되는 화물에 대한 화물 상태 정보를 하기 중앙 관리부로 전송하는 복수의 단말; 및 복수의 단말 각각으로부터 전송 받은 복수의 차량 각각에 대한 시간 정보, 위치 정보 및 주행 정보와, 복수의 차량 각각에 의해 운송되는 화물에 대한 화물 상태 정보를 이용하여 복수의 차량 각각에 대한 주행 상태 데이터 및 화물 운송 상태 데이터를 생성 및 저장하고, 복수의 차량 각각에 대한 주행 상태 데이터 및 화물 운송 상태 데이터를 복수의 단말로 전송하는 중앙 관리부를 포함하며, 중앙 관리부는, 복수의 차량 각각에 대한 주행 상태 데이터 및 화물 운송 상태 데이터를 분석한 결과, 복수의 차량 중 주행 상태 및 화물 운송 상태가 불량하다고 판단되는 적어도 하나의 차량에 구비된 단말로 경고 정보를 전송하는 것을 특징으로 한다.
Description
본 발명은 화물 운송 상태 모니터링 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 복수의 차량이 화물을 운송하는 동안 중앙 관리부가 차량의 상태 및 화물의 상태를 보다 정확하고 효율적으로 실시간 모니터링 및 사전 예측할 수 있을 뿐 아니라, 복수의 차량 각각의 운전자가 실시간으로 전송 받은 차량의 상태 및 화물의 상태에 근거하여 안전 운행할 수 있도록 원격 관리할 수 있는 화물 운송 상태 모니터링 시스템에 관한 것이다.
최극 과거의 자급자족 사회에서 벗어나 사회 구조가 복잡해지면서, 자신이 필요한 물품이나 상품을 직접 제조하는 경우는 매우 드물다. 현대 일상 생활에서 소비되는 대부분의 상품들은 타인이 제조한 상품을 전통 시장, 마트, 백화점 등과 같은 오프라인 유통 경로나, 혹은 인터넷의 오픈 마켓, 온라인 쇼핑몰 등과 같은 온라인 유통 경로를 통해 대부분 구입한다.
이와 같이, 현대 사회에서 유통되고 있는 상품은 대부분 화물 트럭 등의 운송 수단을 통해 유통되는데, 유통망의 확대로 인해 유통 과정 중인 화물의 보관 및 운송 상태가 매우 중요한 요소가 되고 있다.
특히, 전자 제품, 고정밀 제품, 식품 등의 제품은 외부 충격, 온도, 습도 등의 외부 요인에 의하여 품질에 많은 영향을 받기 때문에 유통 과정에서 손상, 변질 등에 의해 손실이 발생하므로 유통 과정에서 화물의 운송 상태를 관리하는 것이 매우 중요하다.
따라서, 화물의 유통에 있어서 운송 중인 화물에 대한 손실이 발생하지 않도록 화물의 운송 상태를 실시간으로 모니터링 및 관리하기 위한 다양한 기술이 개발되고 있다. 예를 들어, 국내 등록특허공보 제10-1963305호(물류환경정보 관리 시스템)(2019년 3월 28일 공고)에는 다양한 종류의 센서 및 운행 기록 정보를 기반으로 물류 환경 정보를 모니터링하는 기술이 개시되어 있다.
그러나, 종래의 화물 운송 상태 모니터링 시스템 또는 방법은 화물 트럭의 화물칸에 설치되는 온도 센서, 습도 센서 등으로부터 측정된 온도, 습도 등을 통해 화물의 운송 상태를 판단하는 것으로, 차량의 주행 상태를 고려하지 않아 실제 화물의 상태를 정확하게 확인할 수 없다는 문제점이 있었다.
특히, 종래의 화물 운송 상태 모니터링 시스템 또는 방법은 차량의 주행 상태를 고려하기 위한 별도의 장치를 설치하기 위해서는 화물 트럭의 화물칸 등에 이미 설치된 온도 센서, 습도 센서 등을 그대로 이용하지 못하고 기존 온도 센서, 습도 센서 등을 제거하고 호환 가능한 온도 센서, 습도 센서 등을 새로 설치해야 하므로, 장치의 설치 작업이 용이하지 않고 장치의 설치 및 유지 비용이 증가한다는 문제점이 있었다.
따라서, 복수의 차량이 화물을 운송하는 동안 중앙 관리부가 차량의 상태 및 화물의 상태를 보다 정확하고 효율적으로 실시간 모니터링 및 사전 예측할 수 있을 뿐 아니라, 복수의 차량 각각의 운전자가 실시간으로 전송 받은 차량의 상태 및 화물의 상태에 근거하여 안전 운행할 수 있도록 원격 관리할 수 있는 화물 운송 상태 모니터링 시스템이 요구된다.
본 발명은 상기한 문제점을 개선하기 위해 발명된 것으로, 본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 화물을 운송하는 복수의 차량 각각이 주행하는 동안 복수의 차량 각각에 설치된 센서 모듈이 복수의 차량 각각에 의해 운송되는 화물의 상태를 측정하고, 복수의 차량 각각에 설치된 복수의 단말이 복수의 차량 각각의 시간 정보, 위치 정보, 주행 정보 및 화물 상태 정보를 중앙 관리부로 전송하고, 중앙 관리부가 복수의 단말 각각으로부터 전송 받은 복수의 차량 각각에 대한 시간 정보, 위치 정보, 주행 정보 및 화물 상태 정보를 이용하여 생성 및 저장된 복수의 차량 각각에 대한 주행 상태 데이터 및 화물 운송 상태 데이터를 분석하여 복수의 차량 각각의 운행 상태 및 복수의 차량 각각에 의해 운송되는 화물의 운송 상태를 모니터링함으로써, 복수의 차량이 화물을 운송하는 동안 중앙 관리부가 차량의 상태 및 화물의 상태를 보다 정확하고 효율적으로 실시간 모니터링 및 사전 예측할 수 있을 뿐 아니라, 복수의 차량 각각의 운전자가 실시간으로 전송 받은 차량의 상태 및 화물의 상태에 근거하여 안전 운행할 수 있도록 원격 관리할 수 있는 화물 운송 상태 모니터링 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 기술적 과제는 이상에서 언급한 것들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제는 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 과제를 달성하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 화물 운송 상태 모니터링 시스템은, 화물을 운송하는 복수의 차량 각각에 설치되며, 상기 복수의 차량 각각이 주행하는 동안 상기 복수의 차량 각각에 의해 운송되는 화물의 상태를 측정하는 복수의 센서 모듈; 상기 복수의 차량 각각에 설치되며, 상기 복수의 차량 각각이 주행하는 동안 상기 복수의 차량 각각에 대한 시간 정보, 위치 정보 및 주행 정보를 추출하고, 상기 복수의 센서 모듈로부터 상기 복수의 차량 각각에 의해 운송되는 화물의 상태에 대한 측정 값을 전송 받아 상기 복수의 차량 각각에 의해 운송되는 화물에 대한 화물 상태 정보를 추출하며, 상기 복수의 차량 각각에 대한 시간 정보, 위치 정보 및 주행 정보와, 상기 복수의 차량 각각에 의해 운송되는 화물에 대한 화물 상태 정보를 하기 중앙 관리부로 전송하는 복수의 단말; 및 상기 복수의 단말 각각으로부터 전송 받은 상기 복수의 차량 각각에 대한 시간 정보, 위치 정보 및 주행 정보와, 상기 복수의 차량 각각에 의해 운송되는 화물에 대한 화물 상태 정보를 이용하여 상기 복수의 차량 각각에 대한 주행 상태 데이터 및 화물 운송 상태 데이터를 생성 및 저장하고, 상기 복수의 차량 각각에 대한 주행 상태 데이터 및 화물 운송 상태 데이터를 이용하여 상기 복수의 차량 각각의 운행 상태 및 상기 복수의 차량 각각에 의해 운송되는 화물의 운송 상태를 모니터링하는 중앙 관리부를 포함하며, 상기 복수의 단말 각각은, 상기 복수의 센서 모듈 각각에 연결될 때에 상기 복수의 센서 모듈 각각의 종류를 인식하여 상기 복수의 센서 모듈 각각으로부터 전송 받은 측정 값을 상기 복수의 센서 모듈 각각의 종류에 따라 화물 상태 정보로 변환하여 추출하는 것을 특징으로 한다.
이 때, 상기 복수의 단말 각각은, 상기 복수의 차량 각각이 주행하는 동안 상기 복수의 차량 각각에 대한 시간 정보 및 위치 정보를 추출하는 GPS 모듈; 상기 복수의 차량 각각이 주행하는 동안 상기 복수의 차량 각각에 대한 주행 정보를 추출하는 자이로 센서 모듈; 상기 복수의 센서 모듈에 연결되며, 상기 복수의 차량 각각이 주행하는 동안 상기 복수의 센서 모듈로부터 상기 복수의 차량 각각에 의해 운송되는 화물의 상태에 대한 측정 값을 전송 받아 상기 복수의 차량 각각에 의해 운송되는 화물에 대한 화물 상태 정보를 추출하는 센서 감지 모듈; 및 상기 복수의 차량 각각에 대한 시간 정보, 위치 정보 및 주행 정보와, 상기 복수의 차량 각각에 의해 운송되는 화물에 대한 화물 상태 정보를 상기 중앙 관리부로 전송하는 통신 모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 센서 감지 모듈은, 상기 복수의 센서 모듈 각각에 대해 측정된 전압 측정 값 및 전류 측정 값을 이용하여 상기 복수의 센서 모듈 각각에 대해 온도 변화에 따른 저항 값의 변화를 나타내는 저항 특성을 판단하고, 상기 복수의 센서 모듈 각각의 저항 특성에 따라 상기 복수의 센서 모듈 각각의 종류를 결정한 후, 상기 복수의 센서 모듈 각각의 종류와 상기 복수의 센서 모듈로부터 전송 받은 상기 복수의 차량 각각에 의해 운송되는 화물의 상태에 대한 측정 값을 이용하여 상기 복수의 차량 각각에 의해 운송되는 화물에 대한 화물 상태 정보를 산출하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 중앙 관리부는, 상기 복수의 단말 각각에 구비된 GPS 모듈로부터 추출된 시간 정보 및 위치 정보에 대해, 상기 복수의 단말 각각에 구비된 자이로 센서 모듈로부터 상기 복수의 차량 각각에 대한 진동 정보 및 충격 정보를 이용하여 상기 복수의 차량 각각이 주행하는 도로 노면 상태 정보를 포함하는 주행 상태 데이터를 생성하여 저장하고, 상기 복수의 차량 각각에 대해 주행 상태 데이터에 포함된 도로 노면 상태 정보를 분석한 결과 특정 위치에서의 도로 노면 상태가 불량하다고 판단되는 경우, 상기 특정 위치를 주행하는 적어도 하나의 차량에 구비된 단말로 안전 운행 경고 정보를 포함하는 경고 정보를 전송하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 중앙 관리부는, 상기 복수의 차량 각각에 대한 시간 정보, 위치 정보 및 주행 정보와, 상기 복수의 차량 각각에 의해 운송되는 화물에 대한 화물 상태 정보를 이용하여 생성된 상기 복수의 차량 각각에 대한 주행 상태 데이터 및 화물 운송 상태 데이터를 인공 지능(Artificial Intelligence)을 이용하여 분류한 후 저장하는 것을 특징으로 한다.
기타 실시예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 화물 운송 상태 모니터링 시스템에 따르면, 화물을 운송하는 복수의 차량 각각이 주행하는 동안 복수의 차량 각각에 설치된 센서 모듈이 복수의 차량 각각에 의해 운송되는 화물의 상태를 측정하고, 복수의 차량 각각에 설치된 복수의 단말이 복수의 차량 각각의 시간 정보, 위치 정보, 주행 정보 및 화물 상태 정보를 중앙 관리부로 전송하고, 중앙 관리부가 복수의 단말 각각으로부터 전송 받은 복수의 차량 각각에 대한 시간 정보, 위치 정보, 주행 정보 및 화물 상태 정보를 이용하여 생성 및 저장된 복수의 차량 각각에 대한 주행 상태 데이터 및 화물 운송 상태 데이터를 분석하여 복수의 차량 각각의 운행 상태 및 복수의 차량 각각에 의해 운송되는 화물의 운송 상태를 모니터링함으로써, 복수의 차량이 화물을 운송하는 동안 중앙 관리부가 차량의 상태 및 화물의 상태를 보다 정확하고 효율적으로 실시간 모니터링 및 사전 예측할 수 있을 뿐 아니라, 복수의 차량 각각의 운전자가 실시간으로 전송 받은 차량의 상태 및 화물의 상태에 근거하여 안전 운행할 수 있도록 원격 관리할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 화물 운송 상태 모니터링 시스템에 따르면, 복수의 단말이 복수의 차량 각각에 이미 설치된 센서 모듈의 종류를 감지하고 센서 모듈로부터 전송 받은 측정 값을 이용하여 센서 모듈의 종류에 따라 화물 상태 정보를 변환하여 산출함으로써, 복수의 차량 각각에 이미 설치된 기존 센서 모듈을 제거 또는 변경함이 없이 그대로 사용할 수 있으므로, 전체 시스템의 설치 및 유지 비용을 절감시킬 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 화물 운송 상태 모니터링 시스템에 따르면, 화물을 운송하는 복수의 차량 각각이 주행하는 동안 복수의 차량 각각에 설치된 복수의 단말이 복수의 차량 각각이 주행하는 도로 노면 상태 정보를 중앙 관리부로 전송하고, 중앙 관리부가 복수의 차량 각각에 대한 도로 노면 상태 정보를 따라 도로 노면 상태가 불량한 특정 위치를 주행하는 차량에 구비된 단말로 안전 운행 경고 정보를 전송함으로써, 특정 위치를 주행하는 차량의 운전자가 안전 운행할 수 있도록 관리할 수 있을 뿐 아니라, 특정 위치의 도로를 관리하는 지방자치단체에서 도로 노면 상태를 유지 보수할 수 있도록 관리할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 화물 운송 상태 모니터링 시스템에 따르면, 중앙 관리부가 복수의 차량 각각에 대한 시간 정보, 위치 정보 및 주행 정보를 이용하여 생성된 복수의 차량 각각에 대한 주행 상태 데이터 및 화물 운송 상태 데이터를 인공 지능(Artificial Intelligence)을 이용하여 분류한 후 저장함으로써, 복수의 차량 각각의 주행 상태 및 화물 운송 상태를 보다 정확하고 효율적으로 관리할 수 있다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 화물 운송 상태 모니터링 시스템의 구성을 개략적으로 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 화물 운송 상태 모니터링 시스템을 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 화물 운송 상태 모니터링 시스템을 구성하는 단말 및 중앙 관리부의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 화물 운송 상태 모니터링 방법을 나타내는 순서도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 화물 운송 상태 모니터링 방법의 과정을 나타내는 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 화물 운송 상태 모니터링 시스템의 단말을 구성하는 센서 감지 모듈의 동작을 나타내는 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 화물 운송 상태 모니터링 시스템을 구성하는 중앙 관리부가 복수의 차량 각각에 대한 주행 상태 데이터 및 화물 운송 상태 데이터를 생성, 분류 및 저장하는 과정을 나타내는 순서도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 화물 운송 상태 모니터링 시스템을 구성하는 중앙 관리부가 복수의 차량 각각에 대한 도로 노면 상태를 반영하여 주행 상태 데이터 및 화물 운송 상태 데이터를 생성 및 저장하는 과정을 나타내는 순서도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 화물 운송 상태 모니터링 시스템을 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 화물 운송 상태 모니터링 시스템을 구성하는 단말 및 중앙 관리부의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 화물 운송 상태 모니터링 방법을 나타내는 순서도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 화물 운송 상태 모니터링 방법의 과정을 나타내는 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 화물 운송 상태 모니터링 시스템의 단말을 구성하는 센서 감지 모듈의 동작을 나타내는 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 화물 운송 상태 모니터링 시스템을 구성하는 중앙 관리부가 복수의 차량 각각에 대한 주행 상태 데이터 및 화물 운송 상태 데이터를 생성, 분류 및 저장하는 과정을 나타내는 순서도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 화물 운송 상태 모니터링 시스템을 구성하는 중앙 관리부가 복수의 차량 각각에 대한 도로 노면 상태를 반영하여 주행 상태 데이터 및 화물 운송 상태 데이터를 생성 및 저장하는 과정을 나타내는 순서도이다.
이하, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있을 정도로 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명하면 다음과 같다.
실시예를 설명함에 있어서 본 발명이 속하는 기술 분야에 익히 알려져 있고 본 발명과 직접적으로 관련이 없는 기술 내용에 대해서는 설명을 생략한다. 이는 불필요한 설명을 생략함으로써 본 발명의 요지를 흐리지 않고 더욱 명확히 전달하기 위함이다.
마찬가지 이유로 첨부 도면에 있어서 일부 구성요소는 과장되거나 생략되거나 개략적으로 도시되었다. 또한, 각 구성요소의 크기는 실제 크기를 전적으로 반영하는 것이 아니다. 각 도면에서 동일한 또는 대응하는 구성요소에는 동일한 참조 번호를 부여하였다.
이하, 본 발명의 일 실시예에 의하여 화물 운송 상태 모니터링 시스템을 설명하기 위한 도면들을 참고하여 본 발명에 대해 설명하도록 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 화물 운송 상태 모니터링 시스템의 구성을 개략적으로 나타내는 블록도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 화물 운송 상태 모니터링 시스템을 개략적으로 나타내는 도면이며, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 화물 운송 상태 모니터링 시스템을 구성하는 단말 및 중앙 관리부의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 1 및 도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 화물 운송 상태 모니터링 시스템(1)은 복수의 센서 모듈(100), 복수의 단말(200) 및 중앙 관리부(300)를 포함하여 구성될 수 있다.
복수의 센서 모듈(100)은 화물을 운송하는 복수의 차량 각각에 설치되며, 복수의 차량 각각이 주행하는 동안 복수의 차량 각각에 의해 운송되는 화물의 상태를 측정할 수 있다. 이 때, 각각의 센서 모듈(100)은 단말(200)과 유무선으로 연결되고, 화물의 상태에 대한 측정 값을 복수의 차량 각각에 설치된 단말(200)로 전송할 수 있다. 도 2에서는 설명의 편의상 2 개의 차량(C1, C2)에 각각 1 개의 센서 모듈(S1, S2)이 설치된 예를 도시하고 있다.
복수의 단말(200)은 전국 각 지역에서 도로를 주행하며 화물을 운송하는 복수의 차량 각각에 설치될 수 있다. 도 2에서는 설명의 편의상 2 개의 차량(C1, C2)에 각각 1 개의 단말(M1, M2)이 설치된 예를 도시하고 있다.
각각의 단말(200)은 화물을 운송하는 차량이 주행하는 동안 차량에 대한 시간 정보, 위치 정보 및 주행 정보를 추출하고, 센서 모듈(100)로부터 차량에 의해 운송되는 화물의 상태에 대한 측정 값을 전송 받아 차량에 의해 운송되는 화물에 대한 화물 상태 정보를 추출하며, 차량에 대한 시간 정보, 위치 정보 및 주행 정보와, 차량에 의해 운송되는 화물에 대한 화물 상태 정보를 중앙 관리부(300)로 전송할 수 있다.
비록 자세히 도시되지는 않았으나, 도 2에 도시된 바와 같이, 센서 모듈(100)은 화물이 실린 화물칸에 설치되고, 단말(200)은 차량의 운전석에 설치될 수 있으나, 필요에 따라, 센서 모듈(100)은 차량의 운전석 또는 차량의 외부에 설치될 수도 있다.
바람직하게는, 복수의 차량 각각에 설치되는 단말(200)은 센서 모듈(100)에 연결될 때에 센서 모듈(100)의 종류를 인식하여 센서 모듈(100) 로부터 전송 받은 측정 값을 센서 모듈(100)의 종류에 따라 화물 상태 정보로 변환하여 추출할 수 있다.
도 3에 도시된 바와 같이, 차량에 설치된 단말(200)은 GPS 모듈(210), 자이로 센서 모듈(220), 센서 감지 모듈(230), 통신 모듈(240) 및 전원 공급 모듈(250)을 포함하여 구성될 수 있다.
GPS 모듈(210)은 차량이 주행하는 동안 차량에 대한 시간 정보 및 위치 정보를 추출하고, 자이로 센서 모듈(220)은 차량이 주행하는 동안 차량에 대한 주행 정보를 추출할 수 있다. 여기서 차량의 주행 정보는 차량의 속도 정도, 가속도 정보 등을 포함할 수 있다.
센서 감지 모듈(230)은 센서 모듈(100)에 연결되며, 차량이 주행하는 동안 센서 모듈(100)로부터 차량에 의해 운송되는 화물의 상태에 대한 측정 값을 전송 받아 차량에 의해 운송되는 화물에 대한 화물 상태 정보를 추출할 수 있다.
바람직하게는, 센서 감지 모듈(230)은 센서 모듈(100)에 대해 측정된 전압 측정 값 및 전류 측정 값을 이용하여 센서 모듈(100)에 대해 온도 변화에 따른 저항 값의 변화를 나타내는 저항 특성을 판단하고, 센서 모듈(100)의 저항 특성에 따라 센서 모듈(100)의 종류를 결정한 후, 센서 모듈(100)의 종류와 센서 모듈(100)로부터 전송 받은 차량에 의해 운송되는 화물의 상태에 대한 측정 값을 이용하여 차량에 의해 운송되는 화물에 대한 화물 상태 정보를 산출할 수 있다.
통신 모듈(240)은 GPS 모듈(210) 및 자이로 센서 모듈(220)로부터 추출된 차량에 대한 시간 정보, 위치 정보 및 주행 정보와, 센서 감지 모듈(230)로부터 추출된 화물에 대한 화물 상태 정보를 중앙 관리부(300)로 전송할 수 있다. 바람직하게는, 통신 모듈(240)은 LTE 무선 통신망을 이용하여 중앙 관리부(300)에 접속하여 차량에 대한 시간 정보, 위치 정보 및 주행 정보와, 화물에 대한 화물 상태 정보를 전송할 수 있다.
전원 공급 모듈(250)은 단말(200)을 구성하는 GPS 모듈(210), 자이로 센서 모듈(220), 통신 모듈(240) 등에 전원을 공급하는 것으로, 차량에 구비된 시거잭에 연결되거나 충전용 배터리를 사용할 수 있다.
중앙 관리부(300)는 복수의 차량 각각에 설치된 복수의 단말(200) 각각으로부터 복수의 차량 각각에 대한 시간 정보, 위치 정보 및 주행 정보와, 복수의 차량 각각에 의해 운송되는 화물에 대한 화물 상태 정보를 전송 받을 수 있다. 또한, 중앙 관리부(300)는 복수의 단말(200) 각각으로부터 전송 받은 복수의 차량 각각에 대한 시간 정보, 위치 정보 및 주행 정보와, 복수의 차량 각각에 의해 운송되는 화물에 대한 화물 상태 정보를 이용하여 복수의 차량 각각에 대한 주행 상태 데이터 및 화물 운송 상태 데이터를 생성 및 저장할 수 있다.
또한, 중앙 관리부(300)는 복수의 차량 각각에 대한 주행 상태 데이터 및 화물 운송 상태 데이터를 이용하여 복수의 차량 각각의 운행 상태 및 복수의 차량 각각에 의해 운송되는 화물의 운송 상태를 모니터링할 수 있다. 이 때, 필요에 따라, 중앙 관리부(300)는 복수의 차량 각각에 대한 주행 상태 데이터 및 화물 운송 상태 데이터를 분석한 결과, 복수의 차량 중 주행 상태 및 화물 운송 상태가 불량하다고 판단되는 적어도 하나의 차량에 구비된 단말(200)로 경고 정보를 전송할 수 있다.
도 3에 도시된 바와 같이, 중앙 관리부(300)는 중앙 서버(310) 및 데이터베이스 서버(320)로 구성되고, 중앙 서버(310)는 데이터 생성 모듈(311), 인공 지능 모듈(312) 및 통신 모듈(313)을 포함하여 구성될 수 있다.
데이터 생성 모듈(311)은 복수의 단말(200) 각각으로부터 전송 받은 복수의 차량 각각에 대한 시간 정보, 위치 정보 및 주행 정보와, 복수의 차량 각각에 의해 운송되는 화물에 대한 화물 상태 정보를 이용하여 복수의 차량 각각에 대한 주행 상태 데이터 및 화물 운송 상태 데이터를 생성할 수 있다.
인공 지능 모듈(312)은 복수의 차량 각각에 대한 주행 상태 데이터 및 화물 운송 상태 데이터를 인공 지능(Artificial Intelligence)을 이용하여 분류한 후 데이터베이스 서버(320)에 저장할 수 있다.
즉, 인공 지능 모듈(312)은 복수의 차량 각각에 대한 시간 정보, 위치 정보 및 주행 정보와, 복수의 차량 각각에 의해 운송되는 화물에 대한 화물 상태 정보를 이용하여 복수의 차량 각각에 대한 주행 상태 데이터 및 화물 운송 상태 데이터를 생성한 후, 복수의 차량 각각에 대한 주행 상태 데이터 및 화물 운송 상태 데이터를 인공 지능을 기반으로 딥 러닝(Deep Learning) 방식으로 학습하여 화물 운송 상태에 따라 복수의 주행 상태 데이터 및 화물 운송 상태 데이터를 분류할 수 있다.
통신 모듈(313)은 복수의 단말(200) 각각으로부터 복수의 차량 각각에 대한 시간 정보, 위치 정보 및 주행 정보와, 복수의 차량 각각에 의해 운송되는 화물에 대한 화물 상태 정보를 전송 받거나, 인공 지능 모듈(312)에 의해 분류되거나 데이터베이스 서버(320)에 미리 저장된 주행 상태 데이터 및 화물 운송 상태 데이터를 복수의 단말(200) 각각으로 전송할 수 있다. 바람직하게는, 통신 모듈(313)은 LTE 무선 통신망을 이용하여 주행 상태 데이터 및 화물 운송 상태 데이터를 복수의 단말(200) 각각으로 전송할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 화물 운송 상태 모니터링 시스템(1)을 구성하는 중앙 관리부(300)는 화물을 운송하는 복수의 차량이 주행하는 동안 각각의 차량이 주행하는 도로의 노면 상태를 분석하고 이러한 분석 결과를 복수의 차량 각각에 구비된 단말(200)로 전송할 수 있다.
즉, 중앙 관리부(300)는 복수의 단말(200) 각각에 구비된 GPS 모듈(210)로부터 추출된 시간 정보 및 위치 정보에 대해, 복수의 단말(200) 각각에 구비된 자이로 센서 모듈(220)로부터 복수의 차량 각각에 대한 진동 정보 및 충격 정보를 추출하고, 이를 이용하여 특정 시간 및 위치에 따라 복수의 차량 각각이 주행하는 도로 노면 상태 정보를 포함하는 주행 상태 데이터를 생성하여 저장할 수 있다.
또한, 중앙 관리부(300)는 복수의 차량 각각에 대해 주행 상태 데이터에 포함된 도로 노면 상태 정보를 분석한 결과 특정 위치에서의 도로 노면 상태가 불량하다고 판단되는 경우, 특정 위치를 주행하는 적어도 하나의 차량에 구비된 단말(200)로 안전 운행 경고 정보를 포함하는 경고 정보를 전송할 수 있다.
한편, 도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 화물 운송 상태 모니터링 시스템(1)은 중앙 관리부(300) 이외에도 특정 지역을 운행하는 차량에 구비된 단말(200)과 중앙 관리부(300) 사이에 지역 관리부(330)를 더 포함할 수도 있다. 이러한 지역 관리부(330)는 화물 운송 상태 모니터링 시스템(1)을 보다 효율적으로 운영하기 위해 전국 각 지역에 산재되어 있는 복수의 단말(200)를 일정한 단위로 "씨* 관리하기 위한 일종의 중계자 역할을 할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 화물 운송 상태 모니터링 시스템(1)은 상기 일련의 과정을 수행하기 위해 구현된 프로그램, 소프트웨어 또는 애플리케이션(이하, '프로그램'이라 통칭하기로 한다)이 설치되며, 이러한 프로그램은 독립적으로 실행 가능하도록 구현되거나 웹 페이지를 통해 실행 가능하도록 구현될 수도 있다.
이상, 본 실시예에서 사용되는 '~부'라는 용어는 소프트웨어 또는 FPGA또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, '~부'는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '~부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들, 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로 더 분리될 수 있다. 뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.
이하, 도 4 내지 도 8을 참조하여, 상기와 같이 구성되는 본 발명의 일 실시예에 따른 화물 운송 상태 모니터링 방법을 설명하면 다음과 같다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 화물 운송 상태 모니터링 방법을 나타내는 순서도이고, 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 화물 운송 상태 모니터링 방법의 과정을 나타내는 흐름도이다.
먼저, 도 4 및 도 5에 도시된 바와 같이, 화물을 운송하는 복수의 차량 각각이 주행하는 동안, 복수의 차량 각각에 설치된 복수의 센서 모듈(100)이 복수의 차량 각각에 의해 운송되는 화물의 상태를 측정할 수 있다(S110).
이와 동시에, 복수의 차량 각각이 주행하는 동안, 복수의 차량 각각에 설치된 복수의 단말(200)이 복수의 차량 각각에 대한 시간 정보, 위치 정보 및 주행 정보를 추출할 수 있다(S120). 상술한 바와 같이, 차량에 대한 시간 정보 및 위치 정보는 단말(200)에 구비된 GPS 모듈(210)로부터 추출되고, 차량에 대한 주행 정보는 단말(200)에 구비된 자이로 센서 모듈(220)로부터 추출될 수 있다.
복수의 센서 모듈(100)이 화물의 상태를 측정하고(S110), 복수의 단말(200)이 차량에 대한 시간 정보, 위치 정보 및 주행 정보를 추출한 후(S120), 복수의 차량 각각이 주행하는 동안, 복수의 차량 각각에 설치된 복수의 단말(200)이 복수의 센서 모듈(100)로부터 복수의 차량 각각에 의해 운송되는 화물의 상태에 대한 측정 값을 전송 받아 복수의 차량 각각에 의해 운송되는 화물에 대한 화물 상태 정보를 추출할 수 있다(S130).
즉, 단말(200)에 구비되고 센서 모듈(100)에 연결된 센서 감지 모듈(230)은 차량이 주행하는 동안 센서 모듈(100)로부터 차량에 의해 운송되는 화물의 상태에 대한 측정 값을 전송 받아 차량에 의해 운송되는 화물에 대한 화물 상태 정보를 추출할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 화물 운송 상태 모니터링 시스템의 단말을 구성하는 센서 감지 모듈의 동작을 나타내는 도면이다.
도 6에 도시된 바와 같이, 단말(200), 보다 정확하게는, 센서 감지 모듈(230)은 센서 모듈(100)에 대한 전압 및 전류를 측정할 수 있다(S131). 그리고, 센서 감지 모듈(230)은 센서 모듈(100)에 대해 측정된 전압 측정 값 및 전류 측정 값을 이용하여 센서 모듈(100)에 대해 온도 변화에 따른 저항 값의 변화를 나타내는 저항 특성을 판단할 수 있다(S132). 그리고, 센서 감지 모듈(230)은 센서 모듈(100)의 저항 특성에 따라 센서 모듈(100)의 종류를 결정할 수 있다(S133). 마지막으로, 센서 감지 모듈(230)은 센서 모듈(100)의 종류와 센서 모듈(100)로부터 전송 받은 차량에 의해 운송되는 화물의 상태에 대한 측정 값을 이용하여 차량에 의해 운송되는 화물에 대한 화물 상태 정보를 산출할 수 있다(S134).
따라서, 센서 감지 모듈(230)은 차량에 이미 설치된 센서 모듈(100)의 종류를 감지할 수 있으므로, 차량에 이미 설치된 기존 센서 모듈을 교체 없이 그대로 사용할 수 있다.
다시 도 4 및 도 5를 참조하면, 복수의 단말(200)은 복수의 차량 각각에 의해 운송되는 화물에 대한 화물 상태 정보를 추출한 후(S130), 복수의 차량 각각에 대한 시간 정보, 위치 정보 및 주행 정보와, 복수의 차량 각각에 의해 운송되는 화물에 대한 화물 상태 정보를 중앙 관리부(300)로 전송할 수 있다(S140).
상술한 바와 같이, 차량에 대한 시간 정보, 위치 정보 및 주행 정보와, 차량에 의해 운송되는 화물에 대한 화물 상태 정보는 단말(200)에 구비된 통신 모듈(240)에 의해 중앙 관리부(300)의 통신 모듈(313)로 전송될 수 있다. 바람직하게는, 단말(200)에 구비된 통신 모듈(240)과 중앙 관리부(300)의 통신 모듈(313)은 LTE 무선 통신 방식에 의해 서로 연결될 수 있다.
복수의 단말(200)이 복수의 차량 각각에 대한 시간 정보, 위치 정보 및 주행 정보와, 복수의 차량 각각에 의해 운송되는 화물에 대한 화물 상태 정보를 중앙 관리부(300)로 전송한 후(S140), 중앙 관리부(300)는 복수의 단말(200) 각각으로부터 전송 받은 복수의 차량 각각에 대한 시간 정보, 위치 정보 및 주행 정보와, 복수의 차량 각각에 의해 운송되는 화물에 대한 화물 상태 정보를 이용하여 복수의 차량 각각에 대한 주행 상태 데이터 및 화물 운송 상태 데이터를 생성 및 저장할 수 있다(S150).
바람직하게는, 본 발명의 일 실시예에 따른 화물 운송 상태 모니터링 시스템(1)을 구성하는 중앙 관리부(300)는 복수의 차량 각각에 대한 주행 상태 데이터 및 화물 운송 상태 데이터를 인공 지능(Artificial Intelligence)을 이용하여 분류한 후 저장할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 화물 운송 상태 모니터링 시스템을 구성하는 중앙 관리부가 복수의 차량 각각에 대한 주행 상태 데이터 및 화물 운송 상태 데이터를 생성, 분류 및 저장하는 과정을 나타내는 순서도이다.
도 7에 도시된 바와 같이, 중앙 관리부(300)를 구성하는 데이터 생성 모듈(311)은 복수의 단말(200) 각각으로부터 전송 받은 복수의 차량 각각에 대한 시간 정보, 위치 정보 및 주행 정보와, 복수의 차량 각각에 의해 운송되는 화물에 대한 화물 상태 정보를 이용하여 복수의 차량 각각에 대한 주행 상태 데이터 및 화물 운송 상태 데이터를 생성할 수 있다(S151).
또한, 중앙 관리부(300)를 구성하는 인공 지능 모듈(312)은 복수의 차량 각각에 대한 주행 상태 데이터 및 화물 운송 상태 데이터를 인공 지능(Artificial Intelligence)을 이용하여 분류할 수 있다(S152).
즉, 인공 지능 모듈(312)은 복수의 차량 각각에 대한 시간 정보, 위치 정보 및 주행 정보와, 복수의 차량 각각에 의해 운송되는 화물에 대한 화물 상태 정보를 이용하여 복수의 차량 각각에 대한 주행 상태 데이터 및 화물 운송 상태 데이터를 생성한 후, 복수의 차량 각각에 대한 주행 상태 데이터 및 화물 운송 상태 데이터를 인공 지능을 기반으로 딥 러닝(Deep Learning) 방식으로 학습하여 화물 운송 상태에 따라 복수의 주행 상태 데이터 및 화물 운송 상태 데이터를 분류할 수 있다.
예를 들어, 인공 지능 모듈(312)은 복수의 단말(200) 각각에 구비된 자이로 센서 모듈(220)로부터 복수의 차량 각각에 대한 진동 정보 및 충격 정보를 이용하여 복수의 차량 각각에 대한 주행 상태 데이터를 생성한 후, 인공 지능 기반으로 복수의 차량 각각이 주행하는 도로 노면 상태 정보를 등급별로 분류할 수 있다. 일 예로, 도로 노면 상태 정보는 차량의 진동 정보 및 충격 정보에 따라 단순 노면 불량(레벨 1), 과속 방지 턱(레벨 2), 웅덩이(레벨 3) 등으로 분류될 수 있다.
마지막으로, 인공 지능 모듈(312)은 복수의 차량 각각에 대해 분류된 주행 상태 데이터 및 화물 운송 상태 데이터를 저장할 수 있다(S153).
다시 도 2 및 도 3을 참조하면, 중앙 관리부(300)는 복수의 차량 각각에 대한 주행 상태 데이터 및 화물 운송 상태 데이터를 생성 및 저장한 후(S150), 복수의 차량 각각에 대한 주행 상태 데이터 및 화물 운송 상태 데이터를 분석하여 복수의 차량 각각에 대해 주행 상태 및 화물 운송 상태가 불량한지 여부를 판단할 수 있다(S160).
마지막으로, 중앙 관리부(300)는 복수의 차량 각각에 대한 주행 상태 데이터 및 화물 운송 상태 데이터를 이용하여 복수의 차량 각각의 운행 상태 및 복수의 차량 각각에 의해 운송되는 화물의 운송 상태를 모니터링할 수 있다(S160).
이와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 화물 운송 상태 모니터링 시스템(1) 및 방법은, 화물을 운송하는 복수의 차량 각각이 주행하는 동안 복수의 차량 각각에 설치된 센서 모듈(100)이 복수의 차량 각각에 의해 운송되는 화물의 상태를 측정하고, 복수의 차량 각각에 설치된 복수의 단말(100)이 복수의 차량 각각의 시간 정보, 위치 정보, 주행 정보 및 화물 상태 정보를 중앙 관리부(300)로 전송하고, 중앙 관리부(300)가 복수의 단말(100) 각각으로부터 전송 받은 복수의 차량 각각에 대한 시간 정보, 위치 정보, 주행 정보 및 화물 상태 정보를 이용하여 생성 및 저장된 복수의 차량 각각에 대한 주행 상태 데이터 및 화물 운송 상태 데이터를 분석하여 복수의 차량 각각의 운행 상태 및 복수의 차량 각각에 의해 운송되는 화물의 운송 상태를 모니터링함으로써, 복수의 차량이 화물을 운송하는 동안 중앙 관리부(300)가 차량의 상태 및 화물의 상태를 보다 정확하고 효율적으로 실시간 모니터링 및 사전 예측할 수 있을 뿐 아니라, 복수의 차량 각각의 운전자가 실시간으로 전송 받은 차량의 상태 및 화물의 상태에 근거하여 안전 운행할 수 있도록 원격 관리할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 화물 운송 상태 모니터링 시스템(1) 및 방법은, 복수의 단말(200)이 복수의 차량 각각에 이미 설치된 센서 모듈(100)의 종류를 감지하고 센서 모듈(100)로부터 전송 받은 측정 값을 이용하여 센서 모듈의 종류에 따라 화물 상태 정보를 변환하여 산출함으로써, 복수의 차량 각각에 이미 설치된 기존 센서 모듈을 제거 또는 변경함이 없이 그대로 사용할 수 있으므로, 전체 시스템의 설치 및 유지 비용을 절감시킬 수 있다.
특히, 본 발명의 일 실시예에 따른 화물 운송 상태 모니터링 시스템(1) 및 방법은, 중앙 관리부(300)가 복수의 차량 각각에 대한 시간 정보, 위치 정보 및 주행 정보와, 복수의 차량 각각에 의해 운송되는 화물에 대한 화물 상태 정보를 이용하여 생성된 복수의 차량 각각에 대한 주행 상태 데이터 및 화물 운송 상태 데이터를 인공 지능(Artificial Intelligence)을 이용하여 분류한 후 저장함으로써, 복수의 차량 각각의 주행 상태 및 화물 운송 상태를 보다 정확하고 효율적으로 관리할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 화물 운송 상태 모니터링 시스템(1)을 구성하는 중앙 관리부(300)는 화물을 운송하는 복수의 차량이 주행하는 동안 각각의 차량이 주행하는 도로의 노면 상태를 분석하고 이러한 분석 결과를 복수의 차량 각각에 구비된 단말(200)로 전송할 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 화물 운송 상태 모니터링 시스템을 구성하는 중앙 관리부가 복수의 차량 각각에 대한 도로 노면 상태를 반영하여 주행 상태 데이터 및 화물 운송 상태 데이터를 생성 및 저장하는 과정을 나타내는 순서도이다.
도 8에 도시된 바와 같이, 중앙 관리부(300)는 복수의 단말(200) 각각에 구비된 GPS 모듈(210)로부터 추출된 시간 정보 및 위치 정보에 대해, 복수의 단말(200) 각각에 구비된 자이로 센서 모듈(220)로부터 복수의 차량 각각에 대한 진동 정보 및 충격 정보를 추출할 수 있다(S154). 또한, 중앙 관리부(300)는 복수의 차량 각각에 대한 진동 정보 및 충격 정보를 이용하여 복수의 차량 각각이 주행하는 도로 노면 상태 정보를 포함하는 주행 상태 데이터를 생성하여 저장할 수 있다(S155).
따라서, 중앙 관리부(300)는 복수의 차량 각각에 대해 주행 상태 데이터에 포함된 도로 노면 상태 정보를 분석하여 특정 위치에서의 도로 노면 상태가 불량한지 여부를 판단하고, 특정 위치에서의 도로 노면 상태가 불량하다고 판단되는 경우, 특정 위치를 주행하는 적어도 하나의 차량에 구비된 단말(200)로 안전 운행 경고 정보를 포함하는 경고 정보를 전송할 수 있다.
비록 도시되지는 않았으나, 중앙 관리부(300)는 특정 위치에서의 도로 노면 상태가 불량하다고 판단되는 경우, 특정 위치의 도로를 관리하는 지방자치단체나 차량에 설치된 네비게이션 또는 네비게이션 업체로 안전 운행 경고 정보를 포함하는 경고 정보를 전송할 수 있다.
이와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 화물 운송 상태 모니터링 시스템(1) 및 방법은, 화물을 운송하는 복수의 차량 각각이 주행하는 동안 복수의 차량 각각에 설치된 복수의 단말(200)이 복수의 차량 각각이 주행하는 도로 노면 상태 정보를 중앙 관리부(300)로 전송하고, 중앙 관리부(300)가 복수의 차량 각각에 대한 도로 노면 상태 정보를 따라 도로 노면 상태가 불량한 특정 위치를 주행하는 차량에 구비된 단말(200)로 안전 운행 경고 정보를 전송함으로써, 특정 위치를 주행하는 차량의 운전자가 안전 운행할 수 있도록 관리할 수 있을 뿐 아니라, 특정 위치의 도로를 관리하는 지방자치단체에서 도로 노면 상태를 유지 보수할 수 있도록 관리할 수 있다.
한편, 본 명세서와 도면에는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 개시하였으며, 비록 특정 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 발명의 이해를 돕기 위한 일반적인 의미에서 사용된 것이지, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기에 개시된 실시예 외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형예들이 실시 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.
<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>
1: 화물 운송 상태 모니터링 시스템
100: 센서 모듈 200: 단말
210: GPS 모듈 220: 자이로 센서 모듈
230: 센서 감지 모듈 240: 통신 모듈
250: 전원 공급 모듈 300: 중앙 관리부
310: 중앙 서버 311: 데이터 생성 모듈
312: 인공 지능 모듈 313: 통신 모듈
320: 데이터베이스 서버 330: 지역 관리부
1: 화물 운송 상태 모니터링 시스템
100: 센서 모듈 200: 단말
210: GPS 모듈 220: 자이로 센서 모듈
230: 센서 감지 모듈 240: 통신 모듈
250: 전원 공급 모듈 300: 중앙 관리부
310: 중앙 서버 311: 데이터 생성 모듈
312: 인공 지능 모듈 313: 통신 모듈
320: 데이터베이스 서버 330: 지역 관리부
Claims (5)
- 화물을 운송하는 복수의 차량 각각에 설치되며, 상기 복수의 차량 각각이 주행하는 동안 상기 복수의 차량 각각에 의해 운송되는 화물의 상태를 측정하는 복수의 센서 모듈;
상기 복수의 차량 각각에 설치되며, 상기 복수의 차량 각각이 주행하는 동안 상기 복수의 차량 각각에 대한 시간 정보, 위치 정보 및 주행 정보를 추출하고, 상기 복수의 센서 모듈로부터 상기 복수의 차량 각각에 의해 운송되는 화물의 상태에 대한 측정 값을 전송 받아 상기 복수의 차량 각각에 의해 운송되는 화물에 대한 화물 상태 정보를 추출하며, 상기 복수의 차량 각각에 대한 시간 정보, 위치 정보 및 주행 정보와, 상기 복수의 차량 각각에 의해 운송되는 화물에 대한 화물 상태 정보를 하기 중앙 관리부로 전송하는 복수의 단말; 및
상기 복수의 단말 각각으로부터 전송 받은 상기 복수의 차량 각각에 대한 시간 정보, 위치 정보 및 주행 정보와, 상기 복수의 차량 각각에 의해 운송되는 화물에 대한 화물 상태 정보를 이용하여 상기 복수의 차량 각각에 대한 주행 상태 데이터 및 화물 운송 상태 데이터를 생성 및 저장하고, 상기 복수의 차량 각각에 대한 주행 상태 데이터 및 화물 운송 상태 데이터를 이용하여 상기 복수의 차량 각각의 운행 상태 및 상기 복수의 차량 각각에 의해 운송되는 화물의 운송 상태를 모니터링하는 중앙 관리부를 포함하며,
상기 복수의 단말 각각은,
상기 복수의 센서 모듈 각각에 연결될 때에 상기 복수의 센서 모듈 각각의 종류를 인식하여 상기 복수의 센서 모듈 각각으로부터 전송 받은 측정 값을 상기 복수의 센서 모듈 각각의 종류에 따라 화물 상태 정보로 변환하여 추출하는 것을 특징으로 하는 화물 운송 상태 모니터링 시스템. - 제 1 항에 있어서,
상기 복수의 단말 각각은,
상기 복수의 차량 각각이 주행하는 동안 상기 복수의 차량 각각에 대한 시간 정보 및 위치 정보를 추출하는 GPS 모듈;
상기 복수의 차량 각각이 주행하는 동안 상기 복수의 차량 각각에 대한 주행 정보를 추출하는 자이로 센서 모듈;
상기 복수의 센서 모듈에 연결되며, 상기 복수의 차량 각각이 주행하는 동안 상기 복수의 센서 모듈로부터 상기 복수의 차량 각각에 의해 운송되는 화물의 상태에 대한 측정 값을 전송 받아 상기 복수의 차량 각각에 의해 운송되는 화물에 대한 화물 상태 정보를 추출하는 센서 감지 모듈; 및
상기 복수의 차량 각각에 대한 시간 정보, 위치 정보 및 주행 정보와, 상기 복수의 차량 각각에 의해 운송되는 화물에 대한 화물 상태 정보를 상기 중앙 관리부로 전송하는 통신 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 화물 운송 상태 모니터링 시스템. - 제 2 항에 있어서,
상기 센서 감지 모듈은,
상기 복수의 센서 모듈 각각에 대해 측정된 전압 측정 값 및 전류 측정 값을 이용하여 상기 복수의 센서 모듈 각각에 대해 온도 변화에 따른 저항 값의 변화를 나타내는 저항 특성을 판단하고, 상기 복수의 센서 모듈 각각의 저항 특성에 따라 상기 복수의 센서 모듈 각각의 종류를 결정한 후, 상기 복수의 센서 모듈 각각의 종류와 상기 복수의 센서 모듈로부터 전송 받은 상기 복수의 차량 각각에 의해 운송되는 화물의 상태에 대한 측정 값을 이용하여 상기 복수의 차량 각각에 의해 운송되는 화물에 대한 화물 상태 정보를 산출하는 것을 특징으로 하는 화물 운송 상태 모니터링 시스템. - 제 2 항에 있어서,
상기 중앙 관리부는,
상기 복수의 단말 각각에 구비된 GPS 모듈로부터 추출된 시간 정보 및 위치 정보에 대해, 상기 복수의 단말 각각에 구비된 자이로 센서 모듈로부터 상기 복수의 차량 각각에 대한 진동 정보 및 충격 정보를 이용하여 상기 복수의 차량 각각이 주행하는 도로 노면 상태 정보를 포함하는 주행 상태 데이터를 생성하여 저장하고,
상기 복수의 차량 각각에 대해 주행 상태 데이터에 포함된 도로 노면 상태 정보를 분석한 결과 특정 위치에서의 도로 노면 상태가 불량하다고 판단되는 경우, 상기 특정 위치를 주행하는 적어도 하나의 차량에 구비된 단말로 안전 운행 경고 정보를 포함하는 경고 정보를 전송하는 것을 특징으로 하는 화물 운송 상태 모니터링 시스템. - 제 1 항에 있어서,
상기 중앙 관리부는,
상기 복수의 차량 각각에 대한 시간 정보, 위치 정보 및 주행 정보와, 상기 복수의 차량 각각에 의해 운송되는 화물에 대한 화물 상태 정보를 이용하여 생성된 상기 복수의 차량 각각에 대한 주행 상태 데이터 및 화물 운송 상태 데이터를 인공 지능(Artificial Intelligence)을 이용하여 분류한 후 저장하는 것을 특징으로 하는 화물 운송 상태 모니터링 시스템.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020220094145A KR20240016080A (ko) | 2022-07-28 | 2022-07-28 | 화물 운송 상태 모니터링 시스템 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020220094145A KR20240016080A (ko) | 2022-07-28 | 2022-07-28 | 화물 운송 상태 모니터링 시스템 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20240016080A true KR20240016080A (ko) | 2024-02-06 |
Family
ID=89858925
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020220094145A KR20240016080A (ko) | 2022-07-28 | 2022-07-28 | 화물 운송 상태 모니터링 시스템 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR20240016080A (ko) |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101963305B1 (ko) | 2017-10-30 | 2019-03-28 | 주식회사 옵티로 | 물류환경정보 관리 시스템 |
-
2022
- 2022-07-28 KR KR1020220094145A patent/KR20240016080A/ko unknown
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101963305B1 (ko) | 2017-10-30 | 2019-03-28 | 주식회사 옵티로 | 물류환경정보 관리 시스템 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US10935387B2 (en) | System and method for tracking and storing battery data, and utilizing the data to appropriately match batteries upon swapping | |
| JP6889057B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及びコンピュータプログラム | |
| CN100481607C (zh) | 智能型电动车辆电源显示系统 | |
| US8504225B2 (en) | Determining the remaining service life of a vehicle component | |
| CN107705063A (zh) | 一种基于车辆位置的运输状态智能自动识别方法 | |
| CN102350995B (zh) | 一种用于铁路货车的热轴报警方法和系统 | |
| CN109270913B (zh) | 一种用于车辆货物运输的监控终端及系统 | |
| CN204641278U (zh) | 一种轮胎管理系统 | |
| CN106575388A (zh) | 动态工业车辆测量 | |
| CN114115172B (zh) | 车辆故障诊断方法、装置、可读存储介质及车辆 | |
| CN110335441A (zh) | 一种道路运输车辆驾驶行为风险动态评价系统 | |
| JP2017118617A (ja) | 鉄道車両の検査システム | |
| JP7450099B2 (ja) | アセット追跡装置及びアセット | |
| CN112469613A (zh) | 用于对车辆、车辆组件和行车道进行诊断和监控的方法和设备 | |
| Svensson et al. | Indirect tire monitoring system-machine learning approach | |
| WO2009065074A2 (en) | System and method for employing geographically overlapping autonomous static and mobile wireless networks for asset tracking | |
| Taie et al. | Remote diagnosis, maintenance and prognosis for advanced driver assistance systems using machine learning algorithms | |
| CN114414023A (zh) | 传感器异常诊断方法及装置、存储介质 | |
| KR20240016080A (ko) | 화물 운송 상태 모니터링 시스템 | |
| CN114330952A (zh) | 用于递送跟踪、路线规划和评级的设备、方法和系统 | |
| KR20240016079A (ko) | 화물 운송 상태 관리 시스템 및 방법 | |
| CN111080202B (zh) | 一种面向油量节省的作业车辆的效能管理方法及系统 | |
| KR20190133841A (ko) | 차량 예방정비 서비스 제공 장치 및 방법 | |
| CN111661027A (zh) | 车辆制动器检测装置及方法 | |
| Makarova et al. | Improving the reliability of autonomous vehicles in a branded service system using big data |