WO2019027247A1 - 드론을 활용한 통합 물류 운용 시스템 및 그 방법 - Google Patents

드론을 활용한 통합 물류 운용 시스템 및 그 방법 Download PDF

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WO2019027247A1
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문일경
김성우
김민수
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서울대학교 산학협력단
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Definitions

  • the present invention relates to an integrated logistics management system and method using a drones. More particularly, the present invention relates to an integrated logistics management system and method using a drone, which is capable of flexibly responding to new logistics change by combining a drone technology with a logistics system using an existing vehicle.
  • the first is how to take advantage of new technology.
  • research is underway to utilize unmanned technology such as drones and autonomous vehicles to save labor costs and overcome constraints on operating hours and the external environment.
  • the technology related to drones has been growing rapidly since Amazon officially provided its vision for drones in 2013, and limited commercialization is under way.
  • Drones are inexpensive to operate and do not require labor costs and are available 24 hours a day.
  • additional volumes can be processed without affecting existing logistics systems.
  • it can overcome the fundamental limit of meat transportation based delivery service such as road congestion, and can expect stable and fast transportation service.
  • the present invention has been made to solve the above problems.
  • Another object of the present invention is to provide an integrated logistics management system utilizing a drone to determine whether or not a drone's delivery model and a vehicle's delivery model can be constructed separately in a drone station, And a method thereof.
  • Another object of the present invention is to provide an integrated logistics management system and method using a dron for visualizing the analysis result of a delivery model that minimizes the time of completion of delivery.
  • an integrated logistics management system using a dron includes information on location information of customers receiving a delivery, information on a delivery, A delivery information input unit for receiving delivery information including center information and drone station information; Extracts the location information of the customer located in the area where the delivery can be delivered to the drones from the inputted shipping information, the speed information of the vehicle and the dron and the location information of the distribution center and the dron station, and uses the extracted information to perform the dron shipping
  • a delivery model division determining unit that determines whether or not a model can be dividedly constructed; And a delivery model including any one of a mixed delivery model for a plurality of drones and a plurality of vehicles, a drones delivery model for a plurality of drones, and a vehicle delivery model for a plurality of vehicles, And a delivery model construction unit for constructing the delivery model.
  • the information on the shipment may include at least one of a shipment size, volume, and weight information.
  • the information of the delivery means may include the speed of the vehicle and the speed information of the drones.
  • the distribution center information may include the location information of the distribution center and the number of vehicles owned by the distribution center.
  • the drone station information may include drone station location information and drone number of drone stations.
  • the delivery model division determination unit determines whether or not the distribution model is divided based on whether or not the dron of the corresponding dron station can deliver all the articles to be delivered to the customer within the time period during which the vehicle moves between the drones station and the distribution center Can be determined.
  • the delivery model division determination unit may include a customer location determination unit for determining location information of a customer located farthest from the drone station among customers located in an area where the delivery can be delivered to the drones; A speed determining unit for determining speed information of the vehicle and the drones; A drone station position determining unit for determining position information between the distribution center and the drone station; And a model partition determination unit for determining whether to divide the delivery model based on the location information of the customer located farthest from the vehicle, the speed information of the vehicle and the dron, and the location information between the distribution center and the dron station.
  • the model partition determination unit determines the number of drones held in the drone station Or more, , It can be determined that model partitioning is possible. Drone possession number of drone station Or more, It can be determined that model partitioning is impossible.
  • N is the number of customers that can be delivered at each drones station among all customers
  • is the speed ratio of the drones and vehicle (dron speed / vehicle speed)
  • ⁇ 0, s is the vehicle travel distance between the logistics center and the individual drone station Time
  • ⁇ s, and Cmax are the time it takes for the vehicle to travel from the drone station to the farthest customer.
  • the drone station location determining unit determines a distance from the distribution center to each drone station and the model partition determining unit determines whether to divide the delivery model sequentially from the drone station located farthest from the distribution center to the drone station located closest to the distribution center have.
  • the model partition determination unit determines that the distribution model is divided into one of the plurality of drone stations, if the distribution model is determined to be impossible for one of the plurality of drone stations, the distance to the distribution center is shorter than the distance between the one drone station and the distribution center. It can be determined that the division of the delivery model is impossible without a judgment process for the station.
  • the delivery model building unit may construct the drones delivery model for the drone station determined to be capable of dividing and building the delivery model and construct the mixed delivery model for the remaining drones station.
  • the integrated logistics management system utilizing the drone may further include a result output unit for visualizing and outputting the optimal route information and the shortest time information of the vehicle and the drone as a result of the constructed delivery model.
  • the integrated logistics management method using a dron may include receiving delivery information, determining whether division construction of a dron delivery model is possible, and constructing a delivery model .
  • the step of receiving the delivery information includes receiving, by the delivery information input unit, the delivery information including the location information of the customers receiving the delivery, the information of the delivery, the information of the delivery means for delivering the delivery, the distribution center information and the drone station information Receiving the input.
  • the step of determining whether or not the split construction of the drones delivery model is possible may include: determining, by the delivery model split determination unit, position information of a customer located in an area where the delivery can be delivered to the drones from the input delivery information, Extracting positional information of the center and the drone station, and determining whether or not it is possible to divide and construct the drone delivery model using only the drone using the extracted information.
  • the step of constructing the delivery model may include a step of constructing a delivery model by the delivery model building unit based on a result of the determination as to whether or not the delivery model can be divided and constructed, And a vehicle delivery model for a plurality of vehicles.
  • step of determining whether or not the delivery model is divided whether or not the dron of the corresponding dron station can deliver all the articles to be delivered from the dron station to the customer within the time when the vehicle reaches the distribution center from the dron station It is possible to judge whether or not the model is divided.
  • the step of determining whether or not the delivery model is divided comprises the steps of: determining location information of a customer located farthest from a drone station in a customer located in an area where the delivery can be delivered to the drones; Determining speed information of the vehicle and the drones; Determining location information between the distribution center and the drone station; And determining whether to divide the delivery model based on the location information of the customer located farthest from the vehicle, the speed information of the vehicle and the dron, and the location information between the distribution center and the dron station.
  • the step of determining whether to divide the delivery model comprises: Or more, , It is determined that the model division is possible, and the drone holding number of the drone station Or more, It can be determined that model partitioning is impossible.
  • N is the number of customers that can be delivered at each drones station among all customers
  • is the speed ratio of the drones and vehicle (dron speed / vehicle speed)
  • ⁇ s is the vehicle travel distance between the logistics center and the individual drone station Time
  • ⁇ s, and Cmax are the time it takes for the vehicle to travel from the drone station to the farthest customer.
  • the distance between the one drone station and the distribution center is greater than the distance to the distribution center It can be determined that the division of the delivery model is impossible without a judgment process for the shorter distance of the drone station.
  • the drone delivery model can be constructed for the drone station determined to be able to perform the division construction of the delivery model, and the mixed delivery model can be constructed for the remaining drone station.
  • the integrated logistics management method using the drone visualizes the optimal route information and the shortest time information of the vehicle and the drone as a result of the delivery model constructed after the step of constructing the delivery model,
  • the method comprising the steps of:
  • the integrated logistics management system and method using the dron according to the present invention having the above configuration can overcome the limitations of the conventional logistics system using the drones of the dron station which can charge and supply the drones It is effective.
  • the present invention can determine whether or not a drone's delivery model and a vehicle's delivery model can be constructed separately for a drone station, and then construct a delivery model according to the determination result, thereby making it possible to construct a delivery model more quickly .
  • the present invention has the effect of flexibly responding to rapidly changing logistics technology by creating realizable scenarios to overcome the limitations of existing logistics systems.
  • the present invention has an effect of allowing a user to easily determine an optimized delivery path and time information by visualizing a delivery model that minimizes the time of delivery ending at the center of the path and the time center, respectively.
  • the present invention provides a metaheuristic system that combines the latest technologies such as drone and drone stations with the present logistics system and derives a reasonable solution within a short period of time in accordance with the user's convenience in order to minimize the user's decision load
  • a metaheuristic system that combines the latest technologies such as drone and drone stations with the present logistics system and derives a reasonable solution within a short period of time in accordance with the user's convenience in order to minimize the user's decision load
  • FIG. 1 is a view showing an exemplary delivery environment to which an integrated logistics management system utilizing a dron according to the present invention is applied.
  • FIG. 2 is a configuration diagram of an integrated logistics management system utilizing a dron according to an embodiment of the present invention.
  • 3 is a view for explaining output data obtained by visualizing optimal path information according to the present invention.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining output data obtained by visualizing shortest time information according to the present invention.
  • FIG. 5 is a view for explaining the detailed configuration of a delivery model division determination unit employed in the integrated logistics management system utilizing the drones according to the present invention.
  • FIG. 6 is a flow chart for explaining an integrated logistics management method using a dron according to the present invention.
  • FIG. 7 is a flowchart for explaining a method for determining a distribution model division in the integrated logistics management method using the drone according to the present invention in detail.
  • FIG. 1 is a view showing an exemplary delivery environment to which an integrated logistics management system utilizing a dron according to the present invention is applied.
  • the exemplary delivery environment to which the integrated logistics management system utilizing the dron according to the present invention is applied includes a customer (12345), a distribution center 10, a vehicle 20, a drone station 30, , And a drone (40).
  • the integrated logistics management system utilizing the drones 40 is visited by the vehicle 20 or the drones 40 in order to satisfy the delivery demand of the individual customers.
  • the occurrence of the demand is based on the actual observation value, Time normal distribution and probability distribution.
  • the customer is the recipient of the shipment, and the customer may be located in an area where the drones can be delivered or where the drones are not available, depending on the location of the drones station.
  • Customers located in areas where drones can not be shipped can receive their shipments by vehicle. That is, in FIG. 1, customers 1, 3, 4, and 5 can deliver both the vehicle and the drone while the customer 2 can not deliver the drone.
  • the distribution center 10 is a place where the vehicle 20 to be delivered to the customer is stored.
  • the start of the delivery at the distribution center 10 is based on the delivery using the vehicle 20.
  • the number of vehicles 20 that can be operated in the distribution center 10 is one.
  • the vehicle 20 delivers the delivery to the customer using the land route, which may be a truck or a trailer, but is not limited thereto.
  • the vehicle 20 can satisfy the delivery demand of a plurality of customers at one time.
  • the Drone Station (30) is the place where the shipments to be delivered to the drone are stored.
  • the drone station 30 holds the battery of the drone 40. Then, the drone station 30 can operate the drone 40 after receiving the deliveries to be delivered to the customer located in the drone deliverable area from the vehicle 20. [ For convenience of explanation, it is assumed in FIG. 1 that the number of drones 40 operable in the drone station 30 is one.
  • a dron 40 is an airplane, helicopter, or quadcopter-shaped airplane flying by induction of radio waves that does not burn people, and delivers the delivery to customers located in the area where the drones can be delivered.
  • the drones 40 should only deliver one shipment at a time, and can not be delivered in the case of bulk or heavy bulk shipment.
  • the drones 40 have a limited travel distance and flight time, and are assumed to be faster than the vehicle 20 because they use the air rather than the land route. In the present invention, it is assumed that the drones 40 deliver the deliveries at a speed twice that of the vehicle 20, but the present invention is not limited thereto.
  • the moving time of the drones 40 also includes the time to replace the batteries.
  • FIG. 3 is a view for explaining output data obtained by visualizing optimal route information according to the present invention
  • FIG. 4 is a view for explaining output data obtained by visualizing optimal route information according to the present invention.
  • FIG. 2 is a view for explaining a configuration of an integrated logistics operating system utilizing a dron according to the present invention
  • FIG. 4 is a diagram for explaining output data obtained by visualizing shortest time information according to the invention;
  • the integrated logistics management system 100 using the dron according to the present invention mainly includes a delivery information input unit 110, a delivery model division determination unit 120, a delivery model building unit 130, And an output unit 140.
  • the delivery information input unit 110 receives delivery information including location information of customers receiving the delivery, information of the delivery, information of the delivery means for delivering the delivery, distribution center information, and drone station information.
  • the delivery means is a vehicle and a drone.
  • the information of the shipment may include at least one of the size, volume, and weight information of the shipment.
  • the information of the vehicle means may include the speed of the vehicle and the speed information of the drones.
  • the distribution center information may include the location information of the distribution center and the number of vehicles owned by the distribution center.
  • the drone station information may include the drone station location information and the number of drone stores per drone station.
  • the delivery information input unit 110 can learn the operation of the drone and the vehicle through the scenario creation if there is no specific input information inputted. Also, if a specific distribution is input instead of the data input in the input information, the data may be generated randomly according to the distribution. At this time, the specific distribution can be input arbitrarily and can be obtained by using a regression analysis method based on the past data.
  • the delivery model split determination unit 120 determines whether the drone delivery model and the vehicle delivery model are divided at each drone station.
  • the delivery model division determination unit extracts the location information of the customer, the speed information of the vehicle and the drone, and the location information of the distribution center and the drone station, which are located in a region where delivery to the drone is possible, from the delivery information inputted to the delivery information input unit.
  • the delivery model division determination unit 120 determines the location of the furthest customer in the drones deliverable area, the speed of the vehicle and the drones, and the position from the distribution center to each drone station And determines whether the drone delivery model and the vehicle delivery model are divided based on the determination. That is, it is judged whether or not the split construction of the drones delivery model using only the drones separated from the vehicle is possible. This will be described in detail later with reference to FIG.
  • the delivery model building unit 130 determines whether or not a delivery including a mixed delivery model for a plurality of drones and a plurality of vehicles, a drones delivery model for a plurality of drones, and a vehicle delivery model for a plurality of vehicles, Build a model.
  • the delivery model building unit 130 can construct a drones delivery model including a plurality of dron's delivery schedules and a movement route for the individual drones station determined to be divisible by the delivery model division determination unit among the plurality of drones have.
  • a mixed delivery model including a plurality of drones, a delivery schedule of a plurality of vehicles, and a movement route is constructed for the remaining drones stations except for the drones station determined to be able to be divided by the delivery model division determination unit among a plurality of drones .
  • the distribution model can be divided for the farthest drone station, it is necessary to determine whether or not the distribution model is divided into a plurality of drone stations located farthest from the distribution center, It is judged whether or not the delivery model is divided for the drone station located. In this way, it is judged whether or not the delivery model for the drone station is divided sequentially. If it is determined that the delivery model can not be divided for any one of the drone stations, it can be judged that the delivery model can not be divided for the remaining drone stations.
  • a vehicle delivery model including a delivery schedule and a movement route of a plurality of vehicles can be constructed.
  • the delivery model may include a mathematical model as shown in Equation 1 based on mixed integer programming.
  • Equation 1 the set, index, parameters, and variables in Equation 1 are as follows.
  • Z is an arbitrary variable created to represent the largest time of service end time of a vehicle or drone station
  • N is the customer's node set, ⁇ 1, ... , c ⁇ ,
  • N 0 is the set of starting nodes, ⁇ 0, ... , c ⁇ ,
  • N 1 is the destination node set ⁇ 1, ... , c + 1 ⁇ ,
  • V is a set of drones running at the drones station, ⁇ 1, ... , v ⁇ ,
  • D is the customer's node set that can be delivered to the drones, D ⁇ N,
  • s is the node index of the drone station
  • 0 is the origin node index of the distribution center
  • c + 1 is the destination node index of the distribution center
  • ⁇ i, j is the time it takes the vehicle to travel from node i to node j ( ⁇ i ⁇ N 0, j ⁇ N 1 )
  • ⁇ d i, j is the time ( ⁇ i ⁇ N 0, j ⁇ N 1 ) taken for the dron to move from node i to node j,
  • ⁇ i, j is 1 if the vehicle moves from node i to node j, 0 if not,
  • ⁇ s i, j is a variable for tracing the path from node i to node j before the vehicle arrives at the drone station
  • y i, v is 1 if drone v is delivered to customer node i, 0 otherwise,
  • z is the time when the vehicle and the drones have completed all deliveries
  • u i is the relative position of node i? N 1 in the path of the vehicle
  • the first constraint in Equation 1 is the objective function, which minimizes the time when the drone and the vehicle complete their delivery and return to the distribution center.
  • the second constraint expresses the condition that the vehicle and the dron should visit at most once to one customer node.
  • the third constraint is the assumption that the vehicle's tracer path follows the traversed path.
  • the fourth constraint tracks the route until the vehicle arrives at the drones station.
  • the fifth constraint implies that the objective value must be greater than the time the drones finish delivering.
  • the sixth constraint means that the objective value must be greater than the time the vehicle finishes delivering.
  • the seventh, eighth and ninth constraints are conditions for the path of the vehicle.
  • the tenth constraint is to remove subtours of the vehicle, and the rest of the constraints define general variables.
  • FIG. 1 is an example of a delivery model including a delivery schedule and a movement route for a vehicle of one drone station and one distribution center as shown in FIG. 1, and a mixture of a vehicle and a dron
  • the delivery model can be solved to get a solution to the delivery schedule and route of the drone and the vehicle.
  • Equation 1 Equation 1 to construct a delivery model for a vehicle of a plurality of drone stations and a plurality of logistics centers There will be.
  • the vehicle and the delivery model of the drone which can be divided, after determining whether or not the vehicle is divided as described above, and derive the optimal solution in the constructed delivery model.
  • a delivery model including a delivery schedule and a movement route of the vehicle can be constructed using the constraints (1), (2), (6) - (12), and (15).
  • y-related variables are not taken into consideration and can only be considered for customers who can not deliver drones.
  • the x value derived from the delivery model including the delivery schedule and the movement route of a plurality of vehicles is substituted into the delivery model for a plurality of drums and a plurality of vehicles, You can build an inclusive delivery model.
  • the delivery model building unit can construct one or more delivery models based on mixed integer programming according to the determination result of the delivery model division determination unit, and obtain an optimal solution that minimizes the delivery time among a plurality of solutions satisfying the formula.
  • the method of calculating the delivery time according to all the years and deriving the optimal solution having the minimum delivery time may take considerable time depending on conditions such as the volume of the delivery. Therefore, in order to reduce the time required to derive the optimal solution in this case, a heuristic methodology such as deriving a solution that minimizes the delivery time among the solutions derived within a predetermined time as an optimal solution can be applied.
  • the result output unit 140 can visualize and output the optimal route information and the shortest time information of the vehicle and the drone, which are the result of the constructed delivery model, as shown in FIG. 3 and FIG. More specifically, the optimal route information shown in FIG. 3 indicates that the vehicle departs from the distribution center and delivers the deliverable to the customer 4 preferentially and then returns to the distribution center after completing the delivery to the customer 2. On the other hand, it can be seen that the drone should deliver the delivery to the customer 1, 3, 5. However, such optimal route information does not include information on when to deliver the shipment to the customer. Therefore, the time can be determined through the shortest time information as shown in FIG. The shortest time information shown in FIG.
  • the vehicle starts to operate after delivering the delivery to the customer 4 (Drone station), and the customer will deliver the order to customers 5, 3, and 1 in order.
  • the time axis allows the individual customer to check the time when the delivery of the goods is completed, and also shows the delivery completion time.
  • FIG. 5 is a view for explaining the detailed configuration of a delivery model division determination unit employed in the integrated logistics management system utilizing the drones according to the present invention.
  • the delivery model division determination unit 120 determines the distribution model based on the position information of the customer, the speed information of the vehicle and the drones, the location information of the customer located in the region where the delivery can be delivered to the drones, And the location information of the drone station is extracted, and it is determined whether or not the delivery model is divided using the extracted information.
  • the delivery model division determination unit 120 includes a customer position determination unit 121, a speed determination unit 122, a drone station position determination unit 123, and a model segmentation determination unit 124.
  • the customer location determination unit 121 determines the location information of the customer located farthest from the drone station among the customers located in the area where the delivery can be delivered to the drone at each drone station.
  • the speed determining unit 122 determines the speed information of the vehicle and the drones.
  • the drone station position determining unit 123 determines the position information between the distribution center and each drone station.
  • the location information may be, for example, the distance traveled between the distribution center and each drone station.
  • the model division decision unit 124 determines whether or not the distribution model can be divided.
  • the model partition determination unit determines whether or not to divide the delivery model based on whether or not the dron of the corresponding station can deliver the goods to be delivered to the customer within the time that the vehicle moves between the drones station and the distribution center .
  • the dronon station may be separated from the vehicle and provided with a drone delivery model Can be constructed. If the drones in the station are not able to complete the delivery within the time the vehicle moves between the drones and the distribution center, the model for that drones station can not be separated and a mixed delivery model of the vehicle and the drones should be built.
  • the model partition determination unit 124 determines, for example, Or more, It is possible to determine whether or not the distribution model is divided.
  • N is the number of customers that can be delivered at each drones station among all customers
  • is the speed of the drones / vehicle
  • ⁇ 0 s is the time it takes the vehicle to travel between the distribution center and the individual drone station
  • ⁇ s, C max This means the time required for the vehicle to travel from the drone station to the farthest customer.
  • the drones will be able to deliver goods back to the customer who is farthest from the drones station.
  • the drone station location determining unit can determine the distance from the distribution center to the drone station, and the model partition deciding unit can determine whether the delivery model is divided sequentially from the drone station located farthest from the distribution center to the closest drone station .
  • the distribution model can be divided for the farthest drone station. It is first determined whether or not the distribution model is divided for the drone station located farthest from the distribution center among the plurality of the drone stations. It is judged whether or not the delivery model is divided for the drone station located far away. In this way, it is judged whether or not the delivery model for the drone station is divided sequentially. If it is judged that the distribution model can not be divided for any one of the drone stations, the distribution model can not be divided. It can be judged that the delivery model can not be divided without any judgment process.
  • FIG. 6 is a flow chart for explaining an integrated logistics management method using a dron according to the present invention.
  • the integrated logistics operation method using the drone according to the present invention is related to a method of operating the logistics delivery using the integrated logistics operation system using the drones described above, and a repeated description thereof will be omitted. .
  • location information of customers receiving the delivery information of the delivery, information of the delivery means for delivering the delivery, distribution center information, and delivery information including the drone station information are input.
  • the shipping information inputted in the step S100 includes information of the delivery item including at least one of the delivery size, the volume and the weight information, the information of the delivery means including the speed of the vehicle and the speed information of the drone, And a drone station information including the distribution center information including the number of vehicles possessed and the location of the drone station information and the number of drone stores per drone station.
  • the location information of the customer, the speed information of the vehicle and the drones, and the location information of the distribution center and the drone station are extracted from the input delivery information (S110).
  • step S120 it is determined whether or not the dron of the corresponding station can deliver the goods to be delivered from the corresponding dron station to the customer within the time that the vehicle travels between the dronon station and the distribution center for the individual dronon station using the extracted information It is determined whether or not the distribution model is divided
  • the location of the furthest customer in the drones deliverable area, the speed of the vehicle and the drones, and the distance information from the distribution center to the drones station can be used based on the drone station extracted in step S110, For example, at each drones station, Or more, It is possible to determine whether the delivery model is divided or not.
  • a delivery model including any one of a mixed delivery model for a plurality of drones and a plurality of vehicles, a drones delivery model for a plurality of drones, and a vehicle delivery model for a plurality of vehicles is constructed according to the determination result (S130 ).
  • a drone delivery model including a delivery schedule and a movement route of a plurality of drone drums is established for the drone station determined to be capable of dividing the delivery model, and a drone delivery model And a mixed delivery model including a delivery schedule and a movement route of a plurality of drones and a plurality of vehicles are combined and constructed.
  • a dron delivery model for each dron station is constructed And build a vehicle delivery model separately.
  • the present invention it is possible to determine a delivery model division in order to minimize the time for deriving the optimal solution, and to determine a mixed delivery model for a plurality of drones and a plurality of vehicles, a drones delivery model for a plurality of drones, If you construct a delivery model that includes one or more of the vehicle delivery models but nevertheless the time it takes to derive the optimal solution that minimizes the delivery time is longer than the preset time, Heuristic methodology can be applied to derive the solution minimizing the optimal solution. Finally, the optimal route information and the shortest time information of the vehicle and the drone are visualized as a result of the constructed delivery model (S140).
  • FIG. 7 is a flowchart for explaining a method for determining a distribution model division in the integrated logistics management method using the drone according to the present invention in detail.
  • the number of drones held at each drone station the number of customers that can be delivered (to be delivered) at each drone station,
  • the location information of the customer located farthest from the location information is determined (S200).
  • the speed information of the vehicle and the drones is extracted, and the speed ratio of the vehicle and the drones is determined (S210).
  • the location information of the distribution center and the drone station is determined (S220).
  • Steps S200, S210, and S220 may be performed simultaneously or sequentially.
  • the delivery model is divided on the basis of whether or not the dron of the corresponding station can deliver all items to be delivered to the customer within the time when the vehicle reaches the distribution center from the drones station (S230) .
  • step S230 for example, in each of the drones, Or more, It is possible to determine whether or not the distribution model is divided.
  • N is the total customer underwater delivery possible customers from Drone Station
  • is the time
  • C max is possible drone ships required to go to the individual drone station from drone speed / vehicle speed
  • ⁇ 0 s is the distribution center vehicle
  • the farthest customer, ⁇ s, C max is the time required for the vehicle to travel from the drone station to the farthest customer.
  • the integrated logistics management system and method using the drones according to the present invention can provide a wide range of locations where the drone can be utilized by constructing the dron station which can charge and supply the dron, The limit can be overcome.
  • the present invention also provides a method and system for segmenting a plurality of drone and vehicle scheduling and routing models based on the location of the furthest customer among the deliverable customers to the drones, the speed ratio of the vehicle to the drones, and the location of the furthest drone station in the distribution center. And provides decision information that facilitates the logistics operation to the user so that a realizable scenario for overcoming the limitations of the existing logistics system can be created to flexibly respond to rapidly changing logistics technology.
  • the present invention can determine the optimized delivery path and time information by visualizing the analysis results of the scheduling and the route determination model of a plurality of drone and the vehicle that minimizes the delivery time, respectively, based on the route center and the time center.
  • Embodiments of the subject matter described herein may be implemented as one or more computer program products, that is, one or more of computer program instructions encoded on a type of program medium for execution by, or control of, a data processing apparatus May be implemented as a module.
  • the type of program medium may be a propagated signal or a computer readable medium.
  • a propagated signal is an artificially generated signal, such as a machine-generated electrical, optical or electromagnetic signal, generated to encode information for transmission to a suitable receiver device for execution by a computer.
  • the computer-readable medium can be a machine-readable storage device, a machine-readable storage substrate, a memory device, a combination of materials that affect the machine readable propagation type signal, or a combination of one or more of the foregoing.
  • a computer program (also known as a program, software, software application, script or code) may be written in any form of programming language, including compiled or interpreted language, a priori or procedural language, Components, subroutines, or other units suitable for use in a computer environment.
  • the computer program does not necessarily correspond to the file of the file device.
  • the program may be stored in a single file provided to the requested program or in a file that contains multiple interactive files (e.g., one or more of which store a module, subprogram, or portion of code) And may be stored in some (e.g., one or more scripts stored in a markup language document).
  • a computer program may be deployed to run on multiple computers or on one computer, located on a single site or distributed across multiple sites and interconnected by a communications network.
  • processors suitable for the execution of computer programs include, for example, any one or more of a general purpose and special purpose microprocessor and any kind of digital computer.
  • a processor will receive instructions and data from read-only memory, random access memory, or both.
  • a core element of a computer is a processor for performing one or more memory devices and instructions for storing instructions and data.
  • a computer is typically used to receive data from, transfer data to, or perform both operations from one or more mass storage devices for storing data, such as magnetic, magneto-optical disks, optical disks, May be operatively coupled or may include it.
  • one dron is limited to one customer or assuming that one dron is located at the dronon station.
  • there are many drones at one dron station, and one dron It can be easily understood that the present invention can be extended to be sequentially applied to the customer of the present invention.

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Abstract

본 발명은 드론을 활용한 통합 물류 운용 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 배송 정보를 입력받는 배송 정보 입력부, 입력된 배송 정보를 토대로 배송물을 드론으로 배송 가능한 지역에 위치한 고객의 위치 정보, 차량과 드론의 속력 정보 및 물류 센터와 드론 정거장의 위치 정보를 추출하고, 추출된 정보를 이용하여 드론만을 이용하는 드론 배송 모델의 분할 구축이 가능한지 여부를 판단하는 배송 모델 분할 판단부, 및 판단 결과에 따라 다수개의 드론과 다수개의 차량에 대한 혼합 배송 모델, 다수개의 드론에 대한 드론 배송 모델 및 다수개의 차량에 대한 차량 배송 모델 중 어느 하나를 포함하는 배송 모델을 구축하는 배송 모델 구축부를 포함한다.

Description

드론을 활용한 통합 물류 운용 시스템 및 그 방법
본 발명은 드론을 활용한 통합 물류 운용 시스템 및 그 방법에 관한 것이다. 보다 자세하게는 기존의 차량을 사용하는 물류 시스템에 드론(drone)의 기술을 결합하여 새로운 물류 변화에 탄력적으로 대응할 수 있도록 하는 드론을 활용한 통합 물류 운용 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
인터넷과 스마트폰의 보급으로 인해 인터넷 및 모바일 마켓이 계속해서 성장하고 있다. 이러한 성장은 배송 물량을 급속도로 늘어나게 하였다. 이에 배송 업체는 급증하는 물량을 처리함과 동시에 빠른 배송을 통해 경쟁력을 확보할 필요가 있게 되었다. 그러나 현재 사용하고 있는 육로 배송의 경우 제한된 도로 여건과 차량의 증가로 인한 정체 현상으로 인해 미래 경쟁력을 확보하기가 어려운 상황이다.
이러한 문제점을 해결하기 위해 여러 연구가 진행되고 있으며 다음과 같이 크게 두 가지의 접근법으로 나눌 수 있다. 첫 번째로는, 새로운 기술을 활용하는 방법이다. 드론이나 자율 주행 자동차와 같이 무인 기술을 활용하여 인건비를 절약함과 동시에 운영 시간이나 외부 환경에 대한 제약을 극복하려는 연구가 진행되고 있다. 특히 드론 관련 기술은 아마존이 2013년 공식적으로 드론 배송에 대한 비전을 제공한 이후 비약적인 성장을 이루고 있고 제한적인 상용화가 진행 중이다. 드론은 운용 비용이 저렴하며 인건비가 필요하지 않아 24시간 운행이 가능하다. 그리고 공중을 이용하여 배송물을 운송할 수 있기 때문에 추가적인 물량도 기존 물류 시스템에 영향을 주지 않고 처리할 수 있다. 게다가 도로 정체와 같은 육류 운송 기반의 배송 서비스의 근본적인 한계를 극복할 수 있어 안정적이고 빠른 운송 서비스를 기대할 수 있다. 그러나 드론의 기술적 한계로 인해 배송물의 부피나 무게의 제약이 존재하고, 비행 거리 및 비행 시간의 제약 또한 고려해야 하기 때문에 비행 효율이나 배터리 성능 개선에 대한 연구가 중점적으로 진행되고 있다. 추가적으로 차량이나 다른 드론 시설을 활용하여 드론의 거리나 배터리 제약을 극복하려는 연구도 진행 중이다. 두 번째로는, 최적화 및 수리적 방법으로 효율적인 물류 관리를 위한 알고리즘 및 시스템을 개발하는 연구이다. 대부분의 운송 회사에서는 고객의 수요 및 운송 비용을 고려한 통합 관리 시스템을 도입하여 문제를 해결하고자 하며 비용을 최소화하는 각종 모형도 활발히 개발되고 있다. 그러나 여러 의사결정이 동시에 이루어지는 복잡한 상황으로 인해 현장에서는 이론적인 측면보다는 실무적 경험이나 노하우를 통해 주로 해결하고 있는 실정이다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 발명된 것이다.
본 발명의 목적은 드론의 충전 및 보급이 가능한 드론 정거장을 이용하는 드론을 활용한 통합 물류 운용 시스템 및 그 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 다른 목적은 본 발명은 드론 정거장에 있어서 드론의 배송 모델과 차량의 배송 모델을 분리하여 구축할 수 있는지 여부를 파악하고 그 결과에 따라 배송 모델을 구축하는 드론을 활용한 통합 물류 운용 시스템 및 그 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은 본 발명은 배송이 끝나는 시간을 최소화하는 배송 모델의 분석 결과를 시각화하는 드론을 활용한 통합 물류 운용 시스템 및 그 방법을 제공하는 것이다.
상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 드론을 활용한 통합 물류 운용 시스템은, 배송물을 수령하는 고객들의 위치 정보, 배송물의 정보, 배송물을 배송하는 배송 수단의 정보, 물류 센터 정보 및 드론 정거장 정보를 포함하는 배송 정보를 입력받는 배송 정보 입력부; 입력된 배송 정보로부터 배송물을 드론으로 배송 가능한 지역에 위치한 고객의 위치 정보, 차량과 드론의 속력 정보 및 물류 센터와 드론 정거장의 위치 정보를 추출하고, 추출된 정보를 이용하여 드론만을 이용하는 드론 배송 모델의 분할 구축이 가능한지 여부를 판단하는 배송 모델 분할 판단부; 및 배송 모델의 분할 여부 판단 결과에 따라, 다수개의 드론과 다수개의 차량에 대한 혼합 배송 모델, 다수개의 드론에 대한 드론 배송 모델 및 다수개의 차량에 대한 차량 배송 모델 중 어느 하나를 포함하는 배송 모델을 구축하는 배송 모델 구축부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 배송물의 정보는 배송물 크기, 부피 및 무게 정보 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.
상기 배송 수단의 정보는 차량의 속력 및 드론의 속력 정보를 포함할 수 있다.
상기 물류 센터 정보는 물류 센터 위치 정보와 물류 센터별 차량 보유 수를 포함할 수 있다.
상기 드론 정거장 정보는 드론 정거장 위치 정보와 드론 정거장별 드론 보유 수를 포함할 수 있다.
상기 배송 모델 분할 판단부는 차량이 드론 정거장과 물류 센터 사이를 이동하는 시간 내에 해당 드론 정거장의 드론이 해당 드론 정거장에서 배송해야 하는 물품을 고객에게 모두 배송할 수 있는지 여부를 기준으로 배송 모델의 분할 여부를 판단할 수 있다.
상기 배송 모델 분할 판단부는, 배송물을 드론으로 배송 가능한 지역에 위치한 고객 중 드론 정거장에서 가장 멀리 위치한 고객의 위치 정보를 결정하는 고객 위치 결정부; 차량과 드론의 속력 정보를 결정하는 속력 결정부; 물류 센터와 드론 정거장 사이의 위치 정보를 결정하는 드론 정거장 위치 결정부; 및 가장 멀리 위치한 고객의 위치 정보, 차량과 드론의 속력 정보 및 물류 센터와 드론 정거장 사이의 위치 정보를 토대로 배송 모델의 분할 여부를 결정하는 모델 분할 결정부를 포함할 수 있다.
상기 모델 분할 결정부는 드론 정거장의 드론 보유 수가
Figure PCTKR2018008731-appb-I000001
이상이고,
Figure PCTKR2018008731-appb-I000002
을 만족할 경우 모델 분할이 가능한 것으로 결정할 수 있다. 드론 정거장의 드론 보유 수가
Figure PCTKR2018008731-appb-I000003
이상이고,
Figure PCTKR2018008731-appb-I000004
을 만족하지 않는 경우 모델 분할이 불가능한 것으로 결정할 수 있다. 여기서, N은 전체 고객 중 각 드론 정거장에서 배송 가능한 고객수, α는 드론과 차량의 속력비(드론 속력/차량 속력), τ0,s는 차량이 물류센터와 개별 드론 정거장 사이를 이동하는데 소요되는 시간, τs,Cmax는 차량이 드론 정거장에서 가장 멀리 떨어져 있는 고객까지 이동하는데 소요되는 시간이다.
상기 드론 정거장 위치 결정부는 물류 센터로부터 각 드론 정거장까지의 거리를 결정하고, 상기 모델 분할 결정부는 상기 물류 센터로부터 가장 멀리 위치한 드론 정거장부터 가장 가까이 위치한 드론 정거장까지 순차적으로 배송 모델의 분할 여부를 결정할 수 있다.
또한 상기 모델 분할 결정부는 다수의 드론 정거장 중 하나의 드론 정거장에 대해 배송 모델의 분할이 불가능한 것으로 판단된 경우 상기 하나의 드론 정거장과 상기 물류 센터 사이의 거리보다 상기 물류 센터까지의 거리가 더 짧은 드론 정거장에 대해서는 별도의 판단 과정 없이 배송 모델의 분할이 불가능한 것으로 결정할 수 있다.
상기 배송 모델 구축부는 배송 모델의 분할 구축이 가능한 것으로 판단된 드론 정거장에 대해 상기 드론 배송 모델을 구축하고, 나머지 드론 정거장에 대해 상기 혼합 배송 모델을 구축할 수 있다.
또한 본 발명의 일 실시예에 따른 드론을 활용한 통합 물류 운용 시스템은 구축된 배송 모델의 결과로서 차량과 드론의 최적 경로 정보와 최단 시간 정보를 시각화하여 출력하는 결과 출력부를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 드론을 활용한 통합 물류 운용 방법은 배송 정보를 입력받는 단계, 드론 배송 모델의 분할 구축이 가능한지 여부를 판단하는 단계, 및 배송 모델을 구축하는 단계를 포함할 수 있다.
배송 정보를 입력받는 단계는 배송 정보 입력부에 의해, 배송물을 수령하는 고객들의 위치 정보, 배송물의 정보, 배송물을 배송하는 배송 수단의 정보, 물류 센터 정보 및 드론 정거장 정보를 포함하는 배송 정보를 입력받는 단계이다.
드론 배송 모델의 분할 구축이 가능한지 여부를 판단하는 단계는 배송 모델 분할 판단부에 의해, 입력된 배송 정보로부터 배송물을 드론으로 배송 가능한 지역에 위치한 고객의 위치 정보, 차량과 드론의 속력 정보 및 물류 센터와 드론 정거장의 위치 정보를 추출하고, 추출된 정보를 이용하여 드론만을 이용하는 드론 배송 모델의 분할 구축이 가능한지 여부를 판단하는 단계이다.
배송 모델을 구축하는 단계는 배송 모델 구축부에 의해, 상기 배송 모델의 분할 구축이 가능한지 여부의 판단 결과에 따라, 다수개의 드론과 다수개의 차량에 대한 혼합 배송 모델, 다수개의 드론에 대한 드론 배송 모델 및 다수개의 차량에 대한 차량 배송 모델 중 적어도 하나를 포함하는 배송 모델을 구축하는 단계이다.
상기 배송 모델의 분할 여부를 판단하는 단계에서 차량이 드론 정거장에서 물류 센터에 도달하는 시간 내에 해당 드론 정거장의 드론이 해당 드론 정거장에서 배송해야 하는 물품을 고객에게 모두 배송할 수 있는지 여부를 기준으로 배송 모델의 분할 여부를 판단할 수 있다.
상기 배송 모델의 분할 여부를 판단하는 단계는, 배송물을 드론으로 배송 가능한 지역에 위치한 고객 중 드론 정거장에서 가장 멀리 위치한 고객의 위치 정보를 결정하는 단계; 차량과 드론의 속력 정보를 결정하는 단계; 물류 센터와 드론 정거장 사이의 위치 정보를 결정하는 단계; 및 가장 멀리 위치한 고객의 위치 정보, 차량과 드론의 속력 정보 및 물류 센터와 드론 정거장 사이의 위치 정보를 토대로 배송 모델의 분할 여부를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 배송 모델의 분할 여부를 결정하는 단계는, 드론 정거장의 드론 보유 수가
Figure PCTKR2018008731-appb-I000005
이상이고,
Figure PCTKR2018008731-appb-I000006
을 만족할 경우 모델 분할이 가능한 것으로 결정하고, 드론 정거장의 드론 보유 수가
Figure PCTKR2018008731-appb-I000007
이상이고,
Figure PCTKR2018008731-appb-I000008
을 만족하지 않는 경우 모델 분할이 불가능한 것으로 결정할 수 있다. 여기서, N은 전체 고객 중 각 드론 정거장에서 배송 가능한 고객수, α는 드론과 차량의 속력비(드론 속력/차량 속력), τ0,s는 차량이 물류센터와 개별 드론 정거장 사이를 이동하는데 소요되는 시간, τs,Cmax는 차량이 드론 정거장에서 가장 멀리 떨어져 있는 고객까지 이동하는데 소요되는 시간이다.
상기 물류 센터와 드론 정거장 사이의 위치 정보를 결정하는 단계에서 상기 물류 센터로부터 각 드론 정거장까지의 거리를 결정하고, 상기 배송 모델의 분할 여부를 결정하는 단계에서 상기 물류 센터로부터 가장 멀리 위치한 드론 정거장부터 가장 가까이 위치한 드론 정거장까지 순차적으로 배송 모델의 분할 여부를 결정할 수 있다.
상기 배송 모델의 분할 여부를 결정하는 단계에서 다수의 드론 정거장 중 하나의 드론 정거장에 대해 배송 모델의 분할이 불가능한 것으로 판단된 경우 상기 하나의 드론 정거장과 상기 물류 센터 사이의 거리보다 상기 물류 센터까지의 거리가 더 짧은 드론 정거장에 대해서는 별도의 판단 과정 없이 배송 모델의 분할이 불가능한 것으로 결정할 수 있다.
상기 배송 모델을 구축하는 단계에서, 배송 모델의 분할 구축이 가능한 것으로 판단된 드론 정거장에 대해 상기 드론 배송 모델을 구축하고, 나머지 드론 정거장에 대해 상기 혼합 배송 모델을 구축할 수 있다.
또한 본 발명의 일 실시예에 따른 드론을 활용한 통합 물류 운용 방법은, 상기 배송 모델을 구축하는 단계 이후에 구축된 배송 모델의 결과로서 차량과 드론의 최적 경로 정보와 최단 시간 정보를 시각화하여 출력하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기와 같은 구성을 갖는 본 발명에 따른 드론을 활용한 통합 물류 운용 시스템 및 방법은 드론의 충전 및 보급이 가능한 드론 정거장의 드론들을 이용함으로써 기존의 차량을 사용하는 물류 시스템의 한계를 극복할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 드론 정거장에 대해 드론의 배송 모델과 차량의 배송 모델을 분리하여 구축할 수 있는지 여부를 판단한 후 그 판단 결과에 따라 배송 모델을 구축함으로써 보다 신속하게 배송 모델을 구축할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 기존의 물류 시스템의 한계를 극복하기 위한 실현 가능한 시나리오를 생성하여 빠르게 변화하는 물류 기술에 탄력적으로 대응할 수 있도록 하는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 배송이 끝나는 시간을 최소화하는 배송 모델을 경로 중심 및 시간 중심으로 각각 시각화함으로써, 사용자가 최적화된 배송 경로와 시간 정보를 용이하게 결정할 수 있도록 하는 효과가 있다.
이처럼, 본 발명은 현재의 물류 시스템에 최신 기술인 드론 및 드론 정거장을 접목시키고, 사용자의 의사 결정 부하를 최소화하기 위해 사용자의 편의에 맞게 빠른 시간 내에 합리적인 해를 도출하는 메타 휴리스틱(metaheuristic)을 제공하고, 시각적인 분석 결과를 제공하여 비 전문가도 쉽게 학습할 수 있도록 함으로써, 미래 물류 혁명에 대비할 수 있는 경쟁력을 가질 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 드론을 활용한 통합 물류 운용 시스템이 적용되는 예시적인 배송 환경을 보여주는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 드론을 활용한 통합 물류 운용 시스템의 구성도이다.
도 3은 본 발명에 따른 최적 경로 정보를 시각화한 출력 자료를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명에 따른 최단 시간 정보를 시각화한 출력 자료를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명에 따른 드론을 활용한 통합 물류 운용 시스템에 채용되는 배송 모델 분할 판단부의 세부 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명에 따른 드론을 활용한 통합 물류 운용 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 7은 본 발명에 따른 드론을 활용한 통합 물류 운용 방법에서 배송 모델 분할을 판단하는 방법을 자세하게 설명하기 위한 순서도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다.
그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 이하, 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
도 1은 본 발명에 따른 드론을 활용한 통합 물류 운용 시스템이 적용되는 예시적인 배송 환경을 보여주는 도면이다.
도 1을 참조하여 설명하면, 본 발명에 따른 드론을 활용한 통합 물류 운용 시스템이 적용되는 예시적인 배송 환경은 크게 고객(①②③④⑤), 물류 센터(10), 차량(20), 드론 정거장(30), 드론(40)을 포함하여 이루어진다. 여기서, 드론(40)을 활용한 통합 물류 운용 시스템은 개별 고객의 배송 수요를 만족시키기 위해 차량(20) 또는 드론(40)이 방문하며, 수요의 발생은 실제 관측 값을 기반으로 하고, 시나리오 생성 시 정규분포 및 확률분포를 따른다.
고객은 배송물을 수령하는 사람이며, 고객은 드론 정거장의 위치에 따라 드론 배송이 가능한 지역에 위치하거나 드론 배송이 불가능한 지역에 위치할 수 있다. 드론 배송이 불가능한 지역에 위치한 고객은 차량으로 배송물을 수령할 수 있다. 즉, 도 1에서 고객 ①, ③, ④, ⑤의 경우 차량과 드론 모두 배송이 가능한 반면에 고객 ②의 경우에는 드론의 배송이 불가능하다.
물류 센터(10)는 고객에게 배송될 배송물 및 배송물을 배송하는 차량(20)이 보관되는 장소이다. 물류 센터(10)에서의 배송 시작은 차량(20)을 이용한 배송을 기본으로 한다. 설명의 편의를 위해 도시된 도 1에서는 물류 센터(10)에서 운용 가능한 차량(20)의 수는 1대인 것으로 가정한다.
차량(20)은 육로를 이용하여 고객에게 배송물을 배송하며, 그 종류는 트럭 또는 트레일러 일 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다. 차량(20)은 한 번에 여러 고객의 배송 수요를 만족시킬 수 있다.
드론 정거장(30)은 고객에게 드론으로 배송될 배송물이 보관되는 장소이다. 또한, 드론 정거장(30)은 드론(40)의 배터리를 보유하고 있다. 그리고 드론 정거장(30)은 차량(20)으로부터 드론 배송 가능 지역에 위치한 고객에게 배송될 배송물을 공급받은 후 드론(40)을 운용할 수 있다. 설명의 편의를 위해 도시된 도 1에서는 드론 정거장(30)에서 운용 가능한 드론(40)의 수는 1대인 것으로 가정한다.
드론(40)은 사람이 타지 않고 무선전파의 유도에 의해서 비행하는 비행기, 헬리콥터, 또는 쿼드콥터 모양의 비행체로, 드론 배송 가능 지역에 위치한 고객에게 배송물을 배송한다. 드론(40)은 안전상의 이유로 한 번에 하나의 배송물만을 배송하는 것이 바람직하며, 크기나 부피가 크고 무거운 배송물의 경우에는 배송을 할 수 없다. 그리고 드론(40)은 제한된 이동 거리와 비행 시간을 가지며, 육로가 아닌 공중을 이용하므로 차량(20)보다 속력이 빠른 것으로 가정한다. 본 발명에서는 드론(40)이 차량(20)보다 2배의 속력을 가지고 배송물을 배송하는 것으로 가정하나, 이에 한정되는 것은 아니다. 그리고 드론(40)의 이동 시간에는 배터리를 교환하는 시간도 포함된다.
도 2는 본 발명에 따른 드론을 활용한 통합 물류 운용 시스템의 구성을 설명하기 위한 도면이고, 도 3은 본 발명에 따른 최적 경로 정보를 시각화한 출력 자료를 설명하기 위한 도면이고, 도 4는 본 발명에 따른 최단 시간 정보를 시각화한 출력 자료를 설명하기 위한 도면이다.
도 2를 참조하여 설명하면, 본 발명에 따른 드론을 활용한 통합 물류 운용 시스템(100)은 크게 배송 정보 입력부(110), 배송 모델 분할 판단부(120), 배송 모델 구축부(130) 및 결과 출력부(140)를 포함한다.
배송 정보 입력부(110)는 배송물을 수령하는 고객들의 위치 정보, 배송물의 정보, 배송물을 배송하는 배송 수단의 정보, 물류 센터 정보 및 드론 정거장 정보를 포함하는 배송 정보를 입력받는다. 여기서, 배송 수단은 차량과 드론이다.
여기서, 배송물의 정보는 배송물 크기, 부피 및 무게 정보 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. 배송 수단의 정보는 차량의 속력 및 드론의 속력 정보를 포함할 수 있다. 물류 센터 정보는 물류 센터 위치 정보와 물류 센터별 차량 보유 수를 포함할 수 있다. 드론 정거장 정보는 드론 정거장 위치 정보와 드론 정거장별 드론 보유 수를 포함할 수 있다.
또한 배송 정보 입력부(110)는 입력받은 구체적인 입력 정보가 없다면 시나리오 생성을 통해서 드론과 차량의 운용을 학습할 수 있다. 그리고 입력 정보에 들어가는 데이터 입력 대신에 특정 분포를 입력하면 해당 분포에 맞게 데이터를 랜덤하게 생성할 수도 있다. 이때, 특정 분포는 임의로 입력할 수 있고, 과거 데이터를 바탕으로 하는 회귀분석 방안을 활용하여 구할 수도 있다.
배송 모델 분할 판단부(120)는 각 드론 정거장에 있어서 드론 배송 모델과 차량 배송 모델의 분할 여부를 판단한다.
이를 위해 배송 모델 분할 판단부는 배송 정보 입력부에 입력된 배송 정보로부터 드론으로 배송 가능한 지역에 위치한 고객의 위치 정보, 차량과 드론의 속력 정보 및 물류 센터와 드론 정거장의 위치 정보를 추출한다.
그리고 배송 모델 분할 판단부(120)는 추출된 정보를 이용하여 각 드론 정거장을 기준으로 드론 배송 가능 지역에서 가장 멀리 있는 고객의 위치, 차량과 드론의 속력, 물류 센터에서 각 드론 정거장까지의 위치를 결정하고 이를 토대로 드론 배송 모델과 차량 배송 모델의 분할 여부를 판단한다. 즉, 차량과 분리하여 드론만을 이용하는 드론 배송 모델의 분할 구축이 가능한지 여부를 판단한다. 이에 대해서는 이후 도 5에서 자세하게 설명하기로 한다.
배송 모델 구축부(130)는 판단 결과에 따라, 다수개의 드론과 다수개의 차량에 대한 혼합 배송 모델, 다수개의 드론에 대한 드론 배송 모델 및 다수개의 차량에 대한 차량 배송 모델 중 어느 하나를 포함하는 배송 모델을 구축한다.
배송 모델 구축부(130)는 다수 개의 드론 정거장 중 배송 모델 분할 판단부에 의해 분할이 가능한 것으로 판단된 개별 드론 정거장에 대해서는 다수의 드론의 배송 스케쥴 및 이동 경로를 포함하는 드론 배송 모델을 구축할 수 있다.
또한 다수 개의 드론 정거장 중 배송 모델 분할 판단부에 의해 분할이 가능한 것으로 판단된 드론 정거장을 제외한 나머지 드론 정거장에 대해 다수개의 드론과 다수개의 차량의 배송 스케쥴 및 이동 경로를 포함하는 혼합 배송 모델을 구축할 수 있다.
이때 다수 개의 드론 정거장 중 물류센터로부터 가장 멀리 위치한 드론 정거장에 대해서 배송 모델의 분할 여부를 우선 판단하고, 가장 멀리 위치한 드론 정거장에 대해 배송 모델의 분할이 가능한 것으로 판단될 경우 그 다음으로 물류센터로부터 멀리 위치한 드론 정거장에 대해 배송 모델의 분할 여부를 판단한다. 이와 같은 방법으로 순차적으로 드론 정거장에 대한 배송 모델의 분할 여부를 판단하며 어느 하나의 드론 정거장에 대해 배송 모델의 분할이 불가능한 것으로 판단되면 나머지 드론 정거장은 배송 모델의 분할이 불가능한 것으로 판단할 수 있다.
또한 모든 드론 정거장이 배송 모델의 분할이 가능한 것으로 판단된 경우 다수개의 차량의 배송 스케쥴 및 이동 경로를 포함하는 차량 배송 모델을 구축할 수 있다.
이와 같이 개별 모델 구축이 가능한 드론 정거장에 대해 개별 배송 모델을 구축하고, 나머지 드론 정거장에 대해 차량과 드론의 혼합 배송 모델을 구축할 경우 모든 드론 정거장의 드론과 물류 센터의 차량을 함께 고려하여 배송 모델을 구축하는 것에 비해 보다 빠른 시간 내에 드론과 차량의 최적 경로를 도출해 낼 수 있다. 이때, 배송 모델은 혼합 정수 계획법을 기반으로 하는 하기의 수식 1과 같은 수리 모형을 포함할 수 있다.
[수식 1]
Figure PCTKR2018008731-appb-I000009
(1)
Figure PCTKR2018008731-appb-I000010
(2)
Figure PCTKR2018008731-appb-I000011
(3)
Figure PCTKR2018008731-appb-I000012
(4)
Figure PCTKR2018008731-appb-I000013
(5)
Figure PCTKR2018008731-appb-I000014
(6)
Figure PCTKR2018008731-appb-I000015
(7)
Figure PCTKR2018008731-appb-I000016
(8)
Figure PCTKR2018008731-appb-I000017
(9)
Figure PCTKR2018008731-appb-I000018
(10)
Figure PCTKR2018008731-appb-I000019
(11)
Figure PCTKR2018008731-appb-I000020
(12)
Figure PCTKR2018008731-appb-I000021
(13)
Figure PCTKR2018008731-appb-I000022
(14)
Figure PCTKR2018008731-appb-I000023
(15)
이때, 수식 1에서의 집합과 인덱스, 모수, 변수는 다음과 같다.
Z는 차량 또는 드론 정거장의 서비스 종료 시간 중 가장 큰 시간을 나타내기 위해 만든 임의의 변수,
N은 고객의 노드 집합,{1,…,c},
N0는 출발 노드 집합,{0,…,c},
N1는 도착 노드 집합{1,…,c+1},
V는 드론 정거장에서 운용하는 드론의 집합,{1,…,v},
D는 드론 배송이 가능한 고객의 노드 집합, D⊆N,
s는 드론 정거장의 노드 인덱스,
0은 물류 센터의 출발 노드 인덱스,
c+1은 물류 센터의 도착 노드 인덱스,
τi,j는 차량이 노드 i에서 노드 j로 이동하는데 걸리는 시간 (∀i∈N0, j∈N1),
τd i,j는 드론이 노드 i에서 노드 j로 이동하는데 걸리는 시간 (∀i∈N0, j∈N1),
χi,j는 차량이 노드 i에서 노드 j로 이동할 경우 1, 아니면 0,
χs i,j는 차량이 드론 정거장에 도착하기 이전에 노드 i에서 노드 j로 이동하는 경로를 추적하기 위한 변수,
i,v는 드론 v가 고객 노드 i에 배송할 경우 1, 아니면 0,
z는 차량과 드론이 모든 배송을 마칠때의 시간,
i는 차량의 경로 중 노드 i∈N1의 상대적 위치
수식 1의 첫 번째 제약조건은 목적함수로서, 드론과 차량이 모든 배송을 마치고 물류 센터로 복귀할 때의 시간을 최소화한다는 것이다. 두 번째 제약조건은 하나의 고객 노드에 차량과 드론이 최대 1번만 방문해야 하는 조건을 표현한다. 세 번째 제약조건은 차량의 추적 경로는 차량이 이동한 경로를 따른다는 가정이다. 네 번째 제약조건은 차량이 드론 정거장에 도착하기 이전까지의 경로를 추적한다. 다섯 번째 제약조건은 목적 값이 드론이 배송을 마치는 시간보다 커야 하는 것을 의미한다. 여섯 번째 제약조건은 목적 값이 차량이 배송을 마치는 시간보다 커야 하는 것을 의미한다. 일곱 번째, 여덟 번째 및 아홉 번째 제약조건은 차량의 경로에 대한 조건이다. 열 번째 제약조건은 차량의 부분순회(subtour)를 제거하기 위한 것이고, 나머지 제약조건은 일반적인 변수를 정의한다.
상기 수식 1은 도 1에 도시된 바와 같이 하나의 드론 정거장의 드론과 하나의 물류센터의 차량에 대한 배송 스케쥴 및 이동 경로를 포함하는 배송 모델에 대한 예시이며, 수식 1과 같은 차량과 드론의 혼합 배송 모델을 풀어 드론과 차량의 배송 스케쥴 및 이동 경로에 대한 해를 얻을 수 있다.
그러나 본 발명은 하나의 드론 정거장과 하나의 물류센터로 구성되는 경우에 한정되지 않으며, 당업자는 수식 1을 확장시켜 다수의 드론 정거장의 드록과 다수의 물류센터의 차량에 대한 배송 모델을 구축할 수 있을 것이다.
다만, 수식 1과 같은 배송 모델을 풀어 드론과 차량의 배송 스케쥴 및 이동 경로에 대한 최적해를 도출해 내는 것은 차량과 드론의 배송 모델을 분리하여 구축한 후 해를 얻는 것에 비해 더 많은 시간이 소요된다.
따라서 앞서 설명한 바와 같이 분할 여부를 판단한 후 분할이 가능한 차량과 드론의 배송 모델을 분리하여 구축하고, 구축된 배송 모델에서의 최적해를 각각 도출해 내는 것이 바람직하다.
수리 모델을 분할할 경우 차량의 배송 스케쥴 및 이동 경로를 포함하는 배송 모델은 상기 제약식 (1), (2), (6)-(12), (15)를 가지고 구축하면 된다. 이때 (2)의 경우 y 관련 변수는 고려하지 않으며 드론 배송 불가 고객들에 대해서만 고려할 수 있다. 즉 ∀j∈N에서 ∀j∈N-D로 바뀐 식을 바꾸면 된다. 그리고 다수개의 차량의 배송 스케쥴 및 이동 경로를 포함하는 배송 모델을 통해 도출된 x 값을 다수개의 드론과 다수개의 차량에 대한 배송 모델에 대입한 뒤 수식을 풀면 다수개의 드론의 배송 스케쥴 및 이동 경로를 포함하는 배송 모델을 구축할 수 있다.
배송 모델 구축부는 지금까지 설명한 바와 같이 배송 모델 분할 판단부의 판단 결과에 따라 혼합 정수 계획법을 기반으로 하나 이상의 배송 모델을 구축하고 수식을 만족하는 복수 개의 해 중 배송 시간을 최소화하는 최적해를 구할 수 있다. 하지만 모든 해에 따른 배송 시간을 연산하고 이 중 가장 최소 배송 시간을 갖는 최적해를 도출하는 방법은 물류량 등의 조건에 따라 상당한 시간이 소요될 수도 있다. 따라서 이 경우 최적해를 도출하는데 소요되는 시간을 줄이기 위해서 미리 설정된 시간 이내에 도출된 해 중 배송 시간을 가장 최소화하는 해를 최적해로 도출하는 것과 같은 휴리스틱 방법론을 적용할 수 있다.
결과 출력부(140)는 구축된 배송 모델의 결과인 차량과 드론의 최적 경로 정보와 최단 시간 정보를 도 3 및 도 4와 같이 시각화하여 출력할 수 있다. 보다 자세하게 도 3에 도시된 최적 경로 정보는 차량이 물류 센터에서 출발하여 고객 ④에게 우선적으로 배송물을 배송한 뒤 고객 ②에게 배송을 완료하고 다시 물류 센터로 돌아오는 것을 알 수 있다. 반면에 드론은 고객 ①, ③, ⑤에게 배송물을 배송하면 되는 것을 알 수 있다. 그러나 이와 같은 최적 경로 정보에는 언제 고객에게 배송물을 배송해주는지에 대한 정보가 포함되어 있지 않다. 따라서, 도 4와 같은 최단 시간 정보를 통해 시간을 결정할 수 있다. 도 4에 도시된 최단 시간 정보는 차량의 경우 물류 센터에서 출발하여 고객 ④에게 우선적으로 배송을 완료하고, 고객 ④에게 배송을 완료한 후 고객 ②에게 배송을 완료한다. 이후 다시 물류 센터로 복귀한다. 드론의 경우 차량이 고객 ④(드론 정거장)에게 배송물을 배송한 이후에 운행을 시작하며, 고객 ⑤, ③, ①에게 순서대로 배송물을 배송하게 된다. 이때, 시간 축은 개별 고객에게 물건 배송이 완료되었을 때의 시간을 확인할 수 있게 되며, 배송 완료 시간도 함께 보여준다.
도 5는 본 발명에 따른 드론을 활용한 통합 물류 운용 시스템에 채용되는 배송 모델 분할 판단부의 세부 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 5를 참조하여 설명하면, 본 발명에 따른 배송 모델 분할 판단부(120)는 입력된 배송 정보로부터 배송물을 드론으로 배송 가능한 지역에 위치한 고객의 위치 정보, 차량과 드론의 속력 정보 및 물류 센터와 드론 정거장의 위치 정보를 추출하고, 추출된 정보를 이용하여 배송 모델의 분할 여부를 판단한다.
이를 위해, 배송 모델 분할 판단부(120)는 고객 위치 결정부(121), 속력 결정부(122), 드론 정거장 위치 결정부(123) 및 모델 분할 결정부(124)를 포함한다.
고객 위치 결정부(121)는 각 드론 정거장에 있어서 배송물을 드론으로 배송 가능한 지역에 위치한 고객 중 드론 정거장에서 가장 멀리 위치한 고객의 위치 정보를 결정한다.
속력 결정부(122)는 차량과 드론의 속력 정보를 결정한다.
드론 정거장 위치 결정부(123)는 물류 센터와 각 드론 정거장 사이의 위치 정보를 결정한다. 이때 위치 정보는 예를 들어 물류 센터와 각 드론 정거장 사이의 이동거리일 수 있다.
모델 분할 결정부(124)는 배송 모델의 분할 가능 여부를 결정한다.
모델 분할 결정부는 차량이 드론 정거장과 물류 센터 사이를 이동하는 시간 내에 해당 정거장의 드론이 해당 드론 정거장에서 배송해야 하는 물품을 고객에게 모두 배송할 수 있는지 여부를 기준으로 배송 모델의 분할 여부를 결정한다. 즉, 차량이 드론 정거장과 물류 센터 사이를 이동하는 시간 내에 해당 정거장의 드론이 배송을 모두 완료할 수 있는 경우 해당 드론 정거장에 대해서는 차량과 분리하여 드론의 배송 스케쥴 및 이동 경로를 포함하는 드론 배송 모델을 구축할 수 있다. 그리고 차량이 드론 정거장과 물류 센터 사이를 이동하는 시간 내에 해당 정거장의 드론이 배송을 완료할 수 없을 경우 해당 드론 정거장에 대한 모델은 분리될 수 없고 차량과 드론의 혼합 배송 모델을 구축해야 한다.
모델 분할 여부를 결정하기 위해 모델 분할 결정부(124)는 예를 들어 각 드론 정거장에 있어서 드론의 보유 수가
Figure PCTKR2018008731-appb-I000024
이상이고,
Figure PCTKR2018008731-appb-I000025
을 만족하는지 여부로 배송 모델의 분할 여부를 결정할 수 있다.
여기서, N은 전체 고객 중 각 드론 정거장에서 배송 가능한 고객수, α는 드론 속력/차량 속력, τ0,s는 차량이 물류센터와 개별 드론 정거장 사이를 이동하는데 소요되는 시간, τs,Cmax는 차량이 드론 정거장에서 가장 멀리 떨어져 있는 고객까지 이동하는데 소요되는 시간을 의미한다.
Figure PCTKR2018008731-appb-I000026
는 차량이 물류센터와 드론 정거장 사이를 이동하는 시간 내에 드론이 드론 정거장에서 가장 멀리 떨어져 있는 고객에게 물건을 배송하고 돌아올 수 있음을 의미한다.
또한 드론 정거장 위치 결정부는 물류 센터로부터 드론 정거장까지의 거리를 결정할 수 있으며, 모델 분할 결정부는 물류 센터에서 가장 멀리 위치한 드론 정거장부터 가장 가까이 위치한 드론 정거장까지 순차적으로 배송 모델의 분할 여부를 판단할 수 있다.
보다 상세히 설명하면, 다수 개의 드론 정거장 중 물류센터로부터 가장 멀리 위치한 드론 정거장에 대해서 배송 모델의 분할 여부를 우선 판단하고, 가장 멀리 위치한 드론 정거장에 대해 배송 모델의 분할이 가능한 것으로 판단될 경우 그 다음으로 멀리 위치한 드론 정거장에 대해 배송 모델의 분할 여부를 판단한다. 이와 같은 방법으로 순차적으로 드론 정거장에 대한 배송 모델의 분할 여부를 판단하며 어느 하나의 드론 정거장에 대해 배송 모델의 분할이 불가능한 것으로 판단되면 배송 모델의 분할이 불가능한 드론 정거장보다 물류센터와 더 가까이 위치한 나머지 드론 정거장은 별도의 판단 과정 없이 모두 배송 모델의 분할이 불가능한 것으로 판단할 수 있다.
도 6은 본 발명에 따른 드론을 활용한 통합 물류 운용 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 6을 참조하여 설명하면, 본 발명에 따른 드론을 활용한 통합 물류 운용 방법은 앞서 설명한 드론을 활용한 통합 물류 운용 시스템을 이용하여 물류 배송은 운용하는 방법에 관한 것으로 이하 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
먼저, 배송물을 수령하는 고객들의 위치 정보, 배송물의 정보, 배송물을 배송하는 배송 수단의 정보, 물류 센터 정보 및 드론 정거장 정보를 포함하는 배송 정보를 입력받는다(S100).
S100 단계에서 입력되는 배송 정보는 배송물 크기, 부피 및 무게 정보 중 적어도 어느 하나를 포함하는 배송물의 정보, 차량의 속력 및 드론의 속력 정보를 포함하는 배송 수단의 정보, 물류 센터 위치 정보와 물류 센터별 차량 보유 수를 포함하는 물류 센터 정보 및 드론 정거장 위치 정보와 드론 정거장별 드론 보유 수를 포함하는 드론 정거장 정보 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.
다음, 입력된 배송 정보로부터 드론 정거장별로 배송물을 드론으로 배송 가능한 지역에 위치한 고객의 위치 정보, 차량과 드론의 속력 정보 및 물류 센터와 드론 정거장의 위치 정보를 추출한다(S110).
다음, 추출된 정보를 이용하여 다수개의 드론과 다수개의 차량의 배송 스케쥴 및 이동 경로를 포함하는 배송 모델의 분할 여부를 판단한다(S120).
S120 단계는 추출된 정보를 이용하여 개별 드론 정거장에 대해 차량이 드론 정거장과 물류 센터 사이를 이동하는 시간 내에 해당 정거장의 드론이 해당 드론 정거장에서 배송해야 하는 물품을 고객에게 모두 배송할 수 있는지 여부를 기준으로 배송 모델의 분할 여부를 결정한다
배송 모델 분할 여부를 결정하기 위해 S110 단계에서 추출한 드론 정거장을 기준으로 드론 배송 가능 지역에서 가장 멀리 있는 고객의 위치, 차량과 드론의 속력, 물류 센터에서 드론 정거장까지의 거리 정보 등을 이용할 수 있으며, 예를 들어 각 드론 정거장에 있어서 드론의 보유 수가
Figure PCTKR2018008731-appb-I000027
이상이고,
Figure PCTKR2018008731-appb-I000028
을 만족하는지 여부로 배송 모델 분할 여부를 결정할 수 있다.
다음, 판단 결과에 따라, 다수개의 드론과 다수개의 차량에 대한 혼합 배송 모델, 다수개의 드론에 대한 드론 배송 모델 및 다수개의 차량에 대한 차량 배송 모델 중 어느 하나를 포함하는 배송 모델을 구축한다(S130).
보다 구체적으로, S130 단계는 배송 모델의 분할 가능한 것으로 판단된 드론 정거장에 대해 다수개 드론의 배송 스케쥴 및 이동 경로를 포함하는 드론 배송 모델을 구축하고, 배송 모델의 분할이 불가능한 것으로 판단된 드론 정거장에 대해 다수개의 드론과 다수개의 차량의 배송 스케쥴 및 이동 경로를 포함하는 혼합 배송 모델을 결합하여 구축하고, 모든 드론 정거장이 배송 모델의 분할이 가능한 것으로 판단된 경우 각 드론 정거장에 대한 드론 배송 모델을 구축하고 이와 별개로 차량 배송 모델을 구축한다. 본 발명에서는 최적해를 도출해 내기 위한 시간을 최소화하기 위해 배송 모델 분할 판단하고, 판단 결과에 따라 다수개의 드론과 다수개의 차량에 대한 혼합 배송 모델, 다수개의 드론에 대한 드론 배송 모델 및 다수개의 차량에 대한 차량 배송 모델 중 하나 이상을 포함하는 배송 모델을 구축하지만 그럼에도 불구하고 배송 시간을 최소화하는 최적해를 도출하기까지 소요되는 시간이 미리 설정된 시간 보다 긴 경우, 경우 미리 설정된 시간까지 도출된 해 중 배송 시간을 가장 최소화하는 해를 최적해로 도출하는 것과 같은 휴리스틱 방법론을 적용할 수 있다. 마지막으로, 구축된 배송 모델의 결과로서 차량과 드론의 최적 경로 정보와 최단 시간 정보를 시각화하여 출력한다(S140).
도 7은 본 발명에 따른 드론을 활용한 통합 물류 운용 방법에서 배송 모델 분할을 판단하는 방법을 자세하게 설명하기 위한 순서도이다.
도 7을 참조하여 설명하면, 본 발명에 따른 배송 모델 분할을 판단하는 방법은 먼저, 각 드론 정거장의 보유 드론수, 각 드론 정거장에서 배송 가능한(배송해야 할) 고객 수, 배송 가능한 고객 중 드론 정거장에서 가장 멀리 위치한 고객의 위치 정보를 결정한다(S200).
다음, 차량과 드론의 속력 정보를 추출하여, 차량과 드론의 속력 비율을 결정한다(S210).
다음, 물류 센터와 드론 정거장의 위치 정보를 결정한다(S220).
단계 S200, S210, S220은 동시에 진행되거나 서로 순서가 변경되어 진행될 수 있다.
다음, 차량이 드론 정거장에서 물류 센터에 도달하는 시간 내에 해당 정거장의 드론이 해당 드론 정거장에서 배송해야 하는 물품을 고객에게 모두 배송할 수 있는지 여부를 기준으로 배송 모델의 분할 여부를 결정한다(S230).
보다 구체적으로 S230 단계에서 예를 들어 각 드론 정거장에 있어서 드론의 보유 수가
Figure PCTKR2018008731-appb-I000029
이상이고,
Figure PCTKR2018008731-appb-I000030
을 만족하는지 여부로 배송 모델의 분할 여부를 결정할 수 있다.
여기서, N은 전체 고객 중 각 드론 정거장에서 배송 가능한 고객수, α는 드론 속력/차량 속력, τ0,s는 차량이 물류센터로부터 개별 드론 정거장까지 이동하는데 소요되는 시간, Cmax는 드론 배송 가능 고객 중 가장 멀리 떨어져 있는 고객, τs,Cmax는 차량이 드론 정거장에서 가장 멀리 떨어져 있는 고객까지 이동하는데 소요되는 시간을 의미한다.
다음, S230 단계의 비교 결과 드론 정거장의 드론 보유 수가
Figure PCTKR2018008731-appb-I000031
이상이고,
Figure PCTKR2018008731-appb-I000032
을 만족할 경우 해당 드론 정거장에 대한 배송 모델의 분할이 가능한 것으로 판단한다(S240).
한편, S230 단계의 비교 결과 드론 정거장의 드론 보유 수가
Figure PCTKR2018008731-appb-I000033
이상이고,
Figure PCTKR2018008731-appb-I000034
을 만족하지 않을 경우 해당 드론 정거장에 대한 배송 모델의 분할이 불가능한 것으로 판단한다(S250).
이처럼, 본 발명에 따른 드론을 활용한 통합 물류 운용 시스템 및 방법은 드론의 충전 및 보급이 가능한 드론 정거장을 구축함으로써, 드론을 활용할 수 있는 위치의 폭이 넓어져 기존의 차량을 사용하는 물류 시스템의 한계를 극복할 수 있다.
또한, 본 발명은 드론으로 배송 가능한 고객 중 가장 멀리 있는 고객의 위치와, 차량과 드론의 속력 비율 및 물류 센터에서 가장 멀리 있는 드론 정거장 위치를 토대로 복수의 드론과 차량의 스케쥴링 및 경로 결정 모델의 분할 여부를 결정하여, 사용자에게 물류 운용을 용이하게 하는 의사 결정 정보를 제공함으로써, 기존의 물류 시스템의 한계를 극복하기 위한 실현 가능한 시나리오를 생성하여 빠르게 변화하는 물류 기술에 탄력적으로 대응할 수 있다.
또한, 본 발명은 배송이 끝나는 시간을 최소화하는 복수의 드론과 차량의 스케쥴링 및 경로 결정 모델의 분석 결과를 경로 중심 및 시간 중심으로 각각 시각화함으로써, 최적화된 배송 경로와 시간 정보를 결정할 수 있다.
이상 본 명세서에서 설명한 기능적 동작과 본 주제에 관한 실시형태들은 본 명세서에서 개시한 구조들 및 그들의 구조적인 등가물을 포함하여 디지털 전자 회로나 컴퓨터 소프트웨어, 펌웨어 또는 하드웨어에서 혹은 이들 중 하나 이상이 조합에서 구현 가능하다.
본 명세서에서 기술하는 주제의 실시형태는 하나 이상이 컴퓨터 프로그램 제품, 다시 말해 데이터 처리 장치에 의한 실행을 위하여 혹은 그 동작을 제어하기 위하여 유형의 프로그램 매체 상에 인코딩되는 컴퓨터 프로그램 명령에 관한 하나 이상이 모듈로서 구현될 수 있다. 유형의 프로그램 매체는 전파형 신호이거나 컴퓨터로 판독 가능한 매체일 수 있다. 전파형 신호는 컴퓨터에 의한 실행을 위하여 적절한 수신기 장치로 전송하기 위한 정보를 인코딩하기 위하여 생성되는 예컨대 기계가 생성한 전기적, 광학적 혹은 전자기 신호와 같은 인공적으로 생성된 신호이다. 컴퓨터로 판독 가능한 매체는 기계로 판독 가능한 저장장치, 기계로 판독 가능한 저장 기판, 메모리 장치, 기계로 판독 가능한 전파형 신호에 영향을 미치는 물질의 조합 혹은 이들 중 하나 이상이 조합일 수 있다.
컴퓨터 프로그램(프로그램, 소프트웨어, 소프트웨어 어플리케이션, 스크립트 혹은 코드로도 알려져 있음)은 컴파일되거나 해석된 언어나 선험적 혹은 절차적 언어를 포함하는 프로그래밍 언어의 어떠한 형태로도 작성될 수 있으며, 독립형 프로그램이나 모듈, 컴포넌트, 서브루틴 혹은 컴퓨터 환경에서 사용하기에 적합한 다른 유닛을 포함하여 어떠한 형태로도 전개될 수 있다.
컴퓨터 프로그램은 파일 장치의 파일에 반드시 대응하는 것은 아니다. 프로그램은 요청된 프로그램에 제공되는 단일 파일 내에, 혹은 다중의 상호 작용하는 파일(예컨대, 하나 이상이 모듈, 하위 프로그램 혹은 코드의 일부를 저장하는 파일) 내에, 혹은 다른 프로그램이나 데이터를 보유하는 파일의 일부(예컨대, 마크업 언어 문서 내에 저장되는 하나 이상이 스크립트) 내에 저장될 수 있다.
컴퓨터 프로그램은 하나의 사이트에 위치하거나 복수의 사이트에 걸쳐서 분산되어 통신 네트워크에 의해 상호 접속된 다중 컴퓨터나 하나의 컴퓨터 상에서 실행되도록 전개될 수 있다.
부가적으로, 본 특허문헌에서 기술하는 논리 흐름과 구조적인 블록도는 개시된 구조적인 수단의 지원을 받는 대응하는 기능과 단계의 지원을 받는 대응하는 행위 및/또는 특정한 방법을 기술하는 것으로, 대응하는 소프트웨어 구조와 알고리즘과 그 등가물을 구축하는 데에도 사용 가능하다.
본 명세서에서 기술하는 프로세스와 논리 흐름은 입력 데이터 상에서 동작하고 출력을 생성함으로써 기능을 수행하기 위하여 하나 이상이 컴퓨터 프로그램을 실행하는 하나 이상이 프로그래머블 프로세서에 의하여 수행 가능하다.
컴퓨터 프로그램의 실행에 적합한 프로세서는, 예컨대 범용 및 특수 목적의 마이크로프로세서 양자 및 어떤 종류의 디지털 컴퓨터의 어떠한 하나 이상이 프로세서라도 포함한다. 일반적으로, 프로세서는 읽기 전용 메모리나 랜덤 액세스 메모리 혹은 양자로부터 명령어와 데이터를 수신할 것이다.
컴퓨터의 핵심적인 요소는 명령어와 데이터를 저장하기 위한 하나 이상이 메모리 장치 및 명령을 수행하기 위한 프로세서이다. 또한, 컴퓨터는 일반적으로 예컨대 자기, 자기광학 디스크, 광학 디스크, 또는 플래시 메모리와 같은 데이터를 저장하기 위한 하나 이상의 대량 저장 장치로부터 데이터를 수신하거나 그것으로 데이터를 전송하거나 혹은 그러한 동작 둘 다를 수행하기 위하여 동작가능 하도록 결합되거나 이를 포함할 수 있다.
본 기술한 설명은 본 발명의 최상의 모드를 제시하고 있으며, 본 발명을 설명하기 위하여, 그리고 당업자가 본 발명을 제작 및 이용할 수 있도록 하기 위한 예를 제공하고 있다. 이렇게 작성된 명세서는 그 제시된 구체적인 용어에 본 발명을 제한하는 것이 아니다.
또한 설명의 편의를 위해 하나의 드론이 한 명의 고객에게 배송을 하거나 드론 정거장에 하나의 드론이 위치하는 것으로 가정하여 한정되게 설명하였으나 하나의 드론 정거장에 다수의 드론이 존재하며, 하나의 드론이 다수의 고객에게 순차적으로 배송하는 것으로 확장 적용될 수 있음을 용이하게 이해할 수 있을 것이다.
따라서, 상술한 예를 참조하여 본 발명을 상세하게 설명하였지만, 당업자라면 본 발명의 범위를 벗어나지 않으면서도 본 예들에 대한 개조, 변경 및 변형을 가할 수 있다. 요컨대 본 발명이 의도하는 효과를 달성하기 위해 도면에 도시된 모든 기능 블록을 별도로 포함하거나 도면에 도시된 모든 순서를 도시된 순서 그대로 따라야만 하는 것은 아니며, 그렇지 않더라도 얼마든지 청구항에 기재된 본 발명의 기술적 범위에 속할 수 있음에 주의한다.

Claims (17)

  1. 배송물을 수령하는 고객들의 위치 정보, 배송물의 정보, 배송물을 배송하는 배송 수단의 정보, 물류 센터 정보 및 드론 정거장 정보를 포함하는 배송 정보를 입력받는 배송 정보 입력부;
    입력된 배송 정보로부터 배송물을 드론으로 배송 가능한 지역에 위치한 고객의 위치 정보, 차량과 드론의 속력 정보 및 물류 센터와 드론 정거장의 위치 정보를 추출하고, 추출된 정보를 이용하여 드론만을 이용하는 드론 배송 모델의 분할 구축이 가능한지 여부를 판단하는 배송 모델 분할 판단부; 및
    배송 모델의 분할 여부 판단 결과에 따라, 다수개의 드론과 다수개의 차량에 대한 혼합 배송 모델, 다수개의 드론에 대한 드론 배송 모델 및 다수개의 차량에 대한 차량 배송 모델 중 어느 하나를 포함하는 배송 모델을 구축하는 배송 모델 구축부;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 드론을 활용한 통합 물류 운용 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 배송물의 정보는 배송물 크기, 부피 및 무게 정보 중 적어도 어느 하나를 포함하고,
    상기 배송 수단의 정보는 차량의 속력 및 드론의 속력 정보를 포함하고,
    상기 물류 센터 정보는 물류 센터 위치 정보와 물류 센터별 차량 보유 수를 포함하고,
    상기 드론 정거장 정보는 드론 정거장 위치 정보와 드론 정거장별 드론 보유 수를 포함하는 것을 특징으로 하는 드론을 활용한 통합 물류 운용 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 배송 모델 분할 판단부는 차량이 드론 정거장과 물류 센터 사이를 이동하는 시간 내에 해당 드론 정거장의 드론이 해당 드론 정거장에서 배송해야 하는 물품을 고객에게 모두 배송할 수 있는지 여부를 기준으로 배송 모델의 분할 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 드론을 활용한 통합 물류 운용 시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 배송 모델 분할 판단부는,
    배송물을 드론으로 배송 가능한 지역에 위치한 고객 중 드론 정거장에서 가장 멀리 위치한 고객의 위치 정보를 결정하는 고객 위치 결정부;
    차량과 드론의 속력 정보를 결정하는 속력 결정부;
    물류 센터와 드론 정거장 사이의 위치 정보를 결정하는 결정드론 정거장 위치 결정부; 및
    가장 멀리 위치한 고객의 위치 정보, 차량과 드론의 속력 정보 및 물류 센터와 드론 정거장 사이의 위치 정보를 토대로 배송 모델의 분할 여부를 결정하는 모델 분할 결정부;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 드론을 활용한 통합 물류 운용 시스템.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 모델 분할 결정부는 드론 정거장의 드론 보유 수가
    Figure PCTKR2018008731-appb-I000035
    이상이고,
    Figure PCTKR2018008731-appb-I000036
    을 만족할 경우 모델 분할이 가능한 것으로 결정하고, 드론 정거장의 드론 보유 수가
    Figure PCTKR2018008731-appb-I000037
    이상이고,
    Figure PCTKR2018008731-appb-I000038
    을 만족하지 않은 경우 모델 분할이 불가능한 것으로 결정하며, N은 전체 고객 중 각 드론 정거장에서 배송 가능한 고객수, α는 드론과 차량의 속력비(드론 속력/차량 속력), τ0,s는 차량이 물류센터와 개별 드론 정거장 사이를 이동하는데 소요되는 시간, τs,Cmax는 차량이 드론 정거장에서 가장 멀리 떨어져 있는 고객까지 이동하는데 소요되는 시간인 것을 특징으로 하는 통합 물류 운용 시스템.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 드론 정거장 위치 결정부는 물류 센터로부터 각 드론 정거장까지의 거리를 결정하고, 상기 모델 분할 결정부는 상기 물류 센터로부터 가장 멀리 위치한 드론 정거장부터 가장 가까이 위치한 드론 정거장까지 순차적으로 배송 모델의 분할 여부를 결정하는 것을 특징으로 하는 통합 물류 운용 시스템.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 모델 분할 결정부는 다수의 드론 정거장 중 하나의 드론 정거장에 대해 배송 모델의 분할이 불가능한 것으로 판단된 경우 상기 하나의 드론 정거장과 상기 물류 센터 사이의 거리보다 상기 물류 센터까지의 거리가 더 짧은 드론 정거장에 대해서는 별도의 판단 과정 없이 배송 모델의 분할이 불가능한 것으로 결정하는 것을 특징으로 하는 드론을 활용한 통합 물류 운용 시스템.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 배송 모델 구축부는 배송 모델의 분할 구축이 가능한 것으로 판단된 드론 정거장에 대해 상기 드론 배송 모델을 구축하고, 나머지 드론 정거장에 대해 상기 혼합 배송 모델을 구축하는 것을 특징으로 하는 드론을 활용한 통합 물류 운용 시스템.
  9. 제1항에 있어서,
    구축된 배송 모델의 결과로서 차량과 드론의 최적 경로 정보와 최단 시간 정보를 시각화하여 출력하는 결과 출력부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 드론을 활용한 통합 물류 운용 시스템.
  10. 배송 정보 입력부에 의해, 배송물을 수령하는 고객들의 위치 정보, 배송물의 정보, 배송물을 배송하는 배송 수단의 정보, 물류 센터 정보 및 드론 정거장 정보를 포함하는 배송 정보를 입력받는 단계;
    배송 모델 분할 판단부에 의해, 입력된 배송 정보로부터 배송물을 드론으로 배송 가능한 지역에 위치한 고객의 위치 정보, 차량과 드론의 속력 정보 및 물류 센터와 드론 정거장의 위치 정보를 추출하고, 추출된 정보를 이용하여 드론만을 이용하는 드론 배송 모델의 분할 구축이 가능한지 여부를 판단하는 단계; 및
    배송 모델 구축부에 의해, 상기 배송 모델의 분할 구축이 가능한지 여부의 판단 결과에 따라, 다수개의 드론과 다수개의 차량에 대한 혼합 배송 모델, 다수개의 드론에 대한 드론 배송 모델 및 다수개의 차량에 대한 차량 배송 모델 중 적어도 하나를 포함하는 배송 모델을 구축하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 드론을 활용한 통합 물류 운용 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 배송 모델의 분할 여부를 판단하는 단계에서 차량이 드론 정거장에서 물류 센터에 도달하는 시간 내에 해당 드론 정거장의 드론이 해당 드론 정거장에서 배송해야 하는 물품을 고객에게 모두 배송할 수 있는지 여부를 기준으로 배송 모델의 분할 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 드론을 활용한 통합 물류 운용 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 배송 모델의 분할 여부를 판단하는 단계는,
    배송물을 드론으로 배송 가능한 지역에 위치한 고객 중 드론 정거장에서 가장 멀리 위치한 고객의 위치 정보를 결정하는 단계;
    차량과 드론의 속력 정보를 결정하는 단계;
    물류 센터와 드론 정거장 사이의 위치 정보를 결정하는 단계; 및
    가장 멀리 위치한 고객의 위치 정보, 차량과 드론의 속력 정보 및 물류 센터와 드론 정거장 사이의 위치 정보를 토대로 배송 모델의 분할 여부를 결정하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 드론을 활용한 통합 물류 운용 방법.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 배송 모델의 분할 여부를 결정하는 단계는,
    드론 정거장의 드론 보유 수가
    Figure PCTKR2018008731-appb-I000039
    이상이고,
    Figure PCTKR2018008731-appb-I000040
    을 만족할 경우 모델 분할이 가능한 것으로 결정하고, 드론 정거장의 드론 보유 수가
    Figure PCTKR2018008731-appb-I000041
    이상이고,
    Figure PCTKR2018008731-appb-I000042
    을 만족하지 않은 경우 모델 분할이 불가능한 것으로 결정하며, N은 전체 고객 중 각 드론 정거장에서 배송 가능한 고객수, α는 드론 속력/차량 속력, τ0,s는 차량이 물류센터로부터 개별 드론 정거장까지 이동하는데 소요되는 시간, τs,Cmax는 차량이 드론 정거장에서 가장 멀리 떨어져 있는 고객까지 이동하는데 소요되는 시간인 것을 특징으로 하는 드론을 활용한 통합 물류 운용 방법.
  14. 제12항에 있어서,
    상기 물류 센터와 드론 정거장 사이의 위치 정보를 결정하는 단계에서 상기 물류 센터로부터 각 드론 정거장까지의 거리를 결정하고,
    상기 배송 모델의 분할 여부를 결정하는 단계에서 상기 물류 센터로부터 가장 멀리 위치한 드론 정거장부터 가장 가까이 위치한 드론 정거장까지 순차적으로 배송 모델의 분할 여부를 결정하는 것을 특징으로 하는 드론을 활용한 통합 물류 운용 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 배송 모델의 분할 여부를 결정하는 단계에서 다수의 드론 정거장 중 하나의 드론 정거장에 대해 배송 모델의 분할이 불가능한 것으로 판단된 경우 상기 하나의 드론 정거장과 상기 물류 센터 사이의 거리보다 상기 물류 센터까지의 거리가 더 짧은 드론 정거장에 대해서는 별도의 판단 과정 없이 배송 모델의 분할이 불가능한 것으로 결정하는 것을 특징으로 하는 드론을 활용한 통합 물류 운용 방법.
  16. 제10항에 있어서,
    상기 배송 모델을 하는 단계는,
    배송 모델의 분할 구축이 가능한 것으로 판단된 드론 정거장에 대해 상기 드론 배송 모델을 구축하고, 나머지 드론 정거장에 대해 상기 혼합 배송 모델을 구축하는 것을 특징으로 하는 드론을 활용한 통합 물류 운용 방법.
  17. 제10항에 있어서,
    상기 배송 모델을 구축하는 단계 이후에, 구축된 배송 모델의 결과로서 차량과 드론의 최적 경로 정보와 최단 시간 정보를 시각화하여 출력하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 드론을 활용한 통합 물류 운용 방법.
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