WO2020235785A2 - 경로 최적화 시스템 및 방법 - Google Patents

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WO2020235785A2
WO2020235785A2 PCT/KR2020/002871 KR2020002871W WO2020235785A2 WO 2020235785 A2 WO2020235785 A2 WO 2020235785A2 KR 2020002871 W KR2020002871 W KR 2020002871W WO 2020235785 A2 WO2020235785 A2 WO 2020235785A2
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Definitions

  • the present invention relates to a route optimization system and method, and more particularly, by predicting an optimal delivery route based on a delivery person, a restaurant location, a delivery location, and a cooking time of the food, the cooking cost of food when the delivery person arrives at the restaurant.
  • the present invention relates to a system and method for optimizing a route to save time waiting because it is not completed.
  • delivery services are divided into self-delivery using the store's own delivery person and delivery agency through a delivery agency.
  • the in-house delivery agency or delivery agency or delivery is delayed or cannot be performed, and during times when there is no order, there are idle workers for delivery.
  • the food may cool off when the delivery person arrives at the restaurant after cooking is complete, and time may be wasted if the delivery person arrives at the restaurant before cooking is completed.
  • a system that can be efficiently managed is required.
  • Korean Patent Registration No. 10-1371091 Food delivery agency system combines the distance between the restaurant and the delivery person, and the distance between the delivery person and the delivery requester among delivery agents belonging to the delivery agency, and selects the delivery person with the shortest delivery time.
  • a technology on a food delivery agency system that allows food to be delivered to a delivery requester within time, and the food cools down when the delivery person arrives at the restaurant because there is no information on the completion of food preparation. There is a problem that time is wasted when it arrives when cooking or cooking is not completed.
  • the present invention calculates the optimal route for delivery based on the location of the delivery person, the pickup location, the drop location, the delivery menu information, and the cooking time information of the delivery menu.
  • the delivery person arrives at the restaurant, the food is not cooked and the waiting time and It aims to save money.
  • An object of the present invention is to predict the transit time for each area based on the current location information and the previous location information of a plurality of delivery people, thereby enabling the delivery person to more accurately predict the time it takes for delivery.
  • the number of areas included in a straight line from the previous location information to the current location information is divided by the time difference between the times of reception and the passing time for each area. It is intended to be able to predict the transit time to the entire area to be delivered by the delivery man even if there is no information that the delivery man has previously passed through each area.
  • An object of the present invention is to predict the transit time for each area by synthesizing the transit time of a plurality of delivery men passing through one area, so that a delivery man can more accurately predict the time passing through each area based on a plurality of information. .
  • the present invention excludes the transit time of the first delivery source when predicting the transit time of the specific area when the transit time for a specific area of the first delivery person among a plurality of delivery personnel is within a predetermined minimum time or exceeds a predetermined maximum time. Except for inaccurate information, it aims to improve accuracy when predicting the time passing through each area.
  • An object of the present invention is to predict the transit time information for each area by inquiring the transit time information corresponding to the current situation information in the transit information database, so that the delivery person can more accurately predict the time passing through each area according to the specificity of the situation. To do.
  • An object of the present invention is to make it possible to more accurately predict the time passing through each area according to the specificity of the situation by including at least one or more of information indicating whether the situation information is time, day of the week, weather, and holidays.
  • the present invention checks the current location of the delivery person, the area corresponding to the pickup location and the drop location, and the optimal route from the area corresponding to the current location to the area corresponding to the pickup location and the drop location in the area corresponding to the pickup location.
  • An object of the present invention is to calculate an optimum route for each section by calculating an optimum route to a corresponding region.
  • the present invention checks a plurality of delivery call information to determine the current location of a delivery person, a pickup location of a plurality of delivery calls, and an area corresponding to each of the drop locations, and calculates the overall optimal route, so that one delivery person performs a plurality of delivery orders. It aims to make it possible.
  • An object of the present invention is to minimize the time a delivery person waits for cooking time in a store by predicting cooking time based on store information, material information, and current kitchen status information corresponding to menu information included in delivery call information. To do.
  • the route optimization system divides a service target area into a grid of the same size and divides it into a plurality of areas, and predicts the transit time of each divided area.
  • Transit time prediction unit a delivery call receiving unit that receives delivery call information including pickup location, drop location and delivery menu information, a cooking time prediction unit that predicts a cooking time of a menu corresponding to the delivery menu information, and the received delivery For a call, it may be configured to include an optimum path calculator that calculates an optimal path based on the passing time information for each region predicted by the passing time predicting unit and the cooking time information predicted by the cooking time predicting unit.
  • it further comprises a location information receiving unit for receiving the location information of the plurality of delivery people, the transit time prediction unit current location information of one of the plurality of delivery people received from the location information receiving unit and previous location information received in a previous period It may be configured by predicting the passing time of each area based on.
  • the transit time prediction unit calculates the number of areas included in a straight line from the previous location information to the current location information. It may be configured by dividing the time difference between the time point at which the information is received and the time point at which the current location information is received, and predicting the passing time for each area.
  • the transit time prediction unit may be configured to predict the transit time for each area by synthesizing the transit times of the plurality of delivery personnel passing through the one area.
  • the transit time prediction unit may predict the transit time of the specific area when the transit time for a specific area of the first delivery person, which is one of the plurality of delivery sources, is within a predetermined minimum time or exceeds a predetermined maximum time. When it can be configured by excluding the passing time of the first delivery person.
  • the transit time prediction unit stores the transit time information for each area estimated based on the current location information of one of the plurality of delivery sources received and the previous location information received in the previous period in correspondence with the context information and stores it in the transit information database. And, it may be configured by querying the passage time information corresponding to the current situation information in the passage information database to predict the passage time information for each region.
  • the situation information may be configured to include at least one or more of information indicating whether a time, a day of the week, a weather, and a holiday.
  • the optimal route calculation unit checks the received delivery call information
  • the optimal route calculation unit checks the plurality of delivery call information received from the delivery call receiving unit, and checks the current location of the delivery person, the pickup location of the plurality of delivery calls, and an area corresponding to each of the drop locations to determine the overall optimal route. It can be configured as characterized by calculating.
  • the cooking time prediction unit may be configured to predict a cooking time based on store information, material information, and current kitchen state information corresponding to menu information included in the delivery call information.
  • the present invention calculates the optimal route for delivery based on the location of the delivery person, the pickup location, the drop location, the delivery menu information, and the cooking time information of the delivery menu.
  • the delivery person arrives at the restaurant, the food is not cooked and the waiting time and It allows you to save money.
  • the present invention predicts the transit time for each area based on the current location information and previous location information of a plurality of delivery people, thereby enabling more accurate prediction of the time taken by the delivery person when delivering.
  • the number of areas included in a straight line from the previous location information to the current location information is divided by the time difference between the times of reception and the passing time for each area. It is possible to predict the transit time to the entire area to be delivered by the delivery man even if there is no information that the delivery man has previously passed through each area.
  • the present invention predicts the transit time for each area by synthesizing the transit time of a plurality of delivery men passing through one area, so that the time that the delivery man passes through each area can be more accurately predicted based on a plurality of information.
  • the present invention excludes the transit time of the first delivery source when predicting the transit time of the specific area when the transit time for a specific area of the first delivery person among a plurality of delivery personnel is within a predetermined minimum time or exceeds a predetermined maximum time. Except for inaccurate information, it is possible to increase accuracy when predicting the time passing through each area.
  • the passing time information corresponding to the current situation information is retrieved from the passing information database to predict the passing time information for each area, so that the delivery person can more accurately predict the time passing through each area according to the specificity of the situation.
  • the situation information includes at least one of information indicating whether or not time, day of the week, weather, and holidays, so that the time passing through each region can be more accurately predicted according to the specificity of the situation.
  • the present invention checks the current location of the delivery person, the area corresponding to the pickup location and the drop location, and the optimal route from the area corresponding to the current location to the area corresponding to the pickup location and the drop location in the area corresponding to the pickup location. By calculating the optimum route to the corresponding region, the optimum route can be calculated for each section.
  • the present invention checks a plurality of delivery call information to determine the current location of a delivery person, a pickup location of a plurality of delivery calls, and an area corresponding to each of the drop locations, and calculates the overall optimal route, so that one delivery person performs a plurality of delivery orders. To be able to do it.
  • the present invention predicts a cooking time based on store information, material information, and current kitchen status information corresponding to menu information included in the delivery call information, thereby minimizing the time a delivery person waits for cooking time at the store.
  • FIG. 1 is a view showing an example of delivery by a delivery person according to an optimized delivery route according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a diagram showing a configuration diagram of a route optimization system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a time saved by predicting a cooking time according to an embodiment of the present invention and arriving at a delivery person in accordance with the finished cooking time.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of dividing a service target area into a grid having the same size according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a graph for predicting a transit time of an area according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example of information predicting a transit time of an area according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example of calculating an entire route by calculating an optimum route from a pickup location to a drop location according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating an example of context information stored in a passage information database according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an example in which a delivery person delivers according to an optimized delivery route in consideration of a delivery person's preferred area according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating a flow chart of a route optimization method according to an embodiment of the present invention.
  • the route optimization system divides a service target area into a grid of the same size and divides it into a plurality of areas, and predicts the transit time of each divided area.
  • Transit time prediction unit a delivery call receiving unit that receives delivery call information including pickup location, drop location and delivery menu information, a cooking time prediction unit that predicts a cooking time of a menu corresponding to the delivery menu information, and the received delivery For a call, it may be configured to include an optimum path calculator that calculates an optimal path based on the passing time information for each region predicted by the passing time predicting unit and the cooking time information predicted by the cooking time predicting unit.
  • it further comprises a location information receiving unit for receiving the location information of the plurality of delivery people, the transit time prediction unit current location information of one of the plurality of delivery people received from the location information receiving unit and previous location information received in a previous period It may be configured by predicting the passing time of each area based on.
  • the transit time prediction unit calculates the number of areas included in a straight line from the previous location information to the current location information. It may be configured by dividing the time difference between the time point at which the information is received and the time point at which the current location information is received, and predicting the passing time for each area.
  • the transit time prediction unit may be configured to predict the transit time for each area by synthesizing the transit times of the plurality of delivery personnel passing through the one area.
  • the transit time prediction unit may predict the transit time of the specific area when the transit time for a specific area of the first delivery person, which is one of the plurality of delivery sources, is within a predetermined minimum time or exceeds a predetermined maximum time. When it can be configured by excluding the passing time of the first delivery person.
  • the transit time prediction unit stores the transit time information for each area estimated based on the current location information of one of the plurality of delivery sources received and the previous location information received in the previous period in correspondence with the context information and stores it in the transit information database. And, it may be configured by querying the passage time information corresponding to the current situation information in the passage information database to predict the passage time information for each region.
  • the situation information may be configured to include at least one or more of information indicating whether a time, a day of the week, a weather, and a holiday.
  • the optimal route calculation unit checks the received delivery call information
  • the optimal route calculation unit checks the plurality of delivery call information received from the delivery call receiving unit, and checks the current location of the delivery person, the pickup location of the plurality of delivery calls, and an area corresponding to each of the drop locations to determine the overall optimal route. It can be configured as characterized by calculating.
  • the cooking time prediction unit may be configured to predict a cooking time based on store information, material information, and current kitchen state information corresponding to menu information included in the delivery call information.
  • the path optimization system may be configured in the form of a server that has a central processing unit (CPU) and a memory (memory) and can be connected to other terminals through a communication network such as the Internet.
  • CPU central processing unit
  • memory memory
  • the present invention is not limited by the configuration of the central processing unit and the memory.
  • the folder search system according to the present invention may be physically configured as one device, or may be implemented in a form distributed over a plurality of devices, and the present invention is not limited by the configuration of such a physical device.
  • FIG. 1 is a view showing an example of delivery by a delivery person according to an optimized delivery route according to an embodiment of the present invention.
  • a delivery person refers to a subject that picks up items from a specific place and then drops them to a specific place, and moves using various means such as walking, bicycle, motorcycle, and car, and customer requirements and payment, etc. You can act on your behalf. Currently, it can be classified into a delivery agent, a store-owned delivery person, and a personal delivery person.
  • the order generated at the restaurant is transmitted to multiple delivery people, and the delivery person who accepts the order first among the delivered delivery people takes the order. It is proceeding in the manner of combat dispatch. In this case, the delivery man only sees the pickup location and the drop location and accepts the order, which is a method of moving with one order that can execute one pickup and drop. This method is currently being carried out in most delivery agencies, and this causes several problems.
  • the first is safety.
  • the accept button In a competitive battle dispatch environment, in order to receive an order and perform a delivery, the accept button must be pressed before other riders, and they must try to press the button not only at the time of stopping but also in the driving situation.
  • it is possible to transmit the dispatch information by voice and decide whether to accept it by voice but it is difficult to deliver accurate information and there is a problem that the rider must optimize the route in his head while driving. Since it is a battle dispatch environment, there is a high probability of accepting it before correct judgment. Because of this, various problems may occur, such as a missed opportunity for route optimization, and food being delivered or to be delivered cools or excessive driving occurs.
  • the second is the problem of picking.
  • the location of the order store and delivery destination is exposed, and the delivery person can decide whether to accept it according to the choice, so there is a fear that orders in the delivery avoidance area will not be processed.
  • it is required to operate an hourly wage system or compensate according to the distance traveled from the location of the delivery person to the store or delivery destination.
  • the third is the problem of path optimization. Processing multiple orders at a time rather than processing one order at a time can be more efficient as it can process inbound orders faster, and another order on the path can be performed by a single delivery man. Even from the standpoint of a delivery man who is paid per case, it can maximize profits by processing multiple orders in a short time.
  • finding the optimal route is very difficult unless the data is completely controlled as the number of cases to calculate the optimal order of visit increases exponentially as the number of visited places increases, and there are many variables such as cooking conditions and traffic information of the ordering store. Therefore, it is not used well by current delivery agencies.
  • connection of data is very important, and it is necessary to clearly know the place of visit, the time required between visits, and the time spent at the visited place, and a business must be secured to collect related data.
  • the store's own courier or delivery agent or the presence of barriers to idle hours when orders do not occur and peak times when orders are crowded, is a critical problem for business, and there are problems of idle and peak times.
  • There is a delivery area problem which is a problem of regional division to calculate the delivery fee and delivery fee.
  • FIG. 2 is a diagram showing a configuration diagram of a path optimization system 200 according to an embodiment of the present invention.
  • the route optimization system 200 includes an area division unit 201, a location information receiving unit 202, a transit time prediction unit 203, a delivery call receiving unit 204, a cooking time prediction unit 205, and an optimal route. It may be composed of an operation unit 206, and each of the components may be a software module that physically operates in the same computer system, and a form configured so that two or more physically separated computer systems can operate in conjunction with each other It may be, and various embodiments including the same function belong to the scope of the present invention.
  • the area division unit 201 divides the service target area into a plurality of areas by dividing the service target area into a grid having the same size.
  • the service target area may be a location of a delivery person, a location of a restaurant, and an area where a delivery recipient is located. If the coordinates are approximated by reducing the number of decimal places representing latitude and longitude in the service target area, a shape close to a square can appear, and one square mirror can be divided into one area. If the coordinates are expressed to three decimal places, about 10 million squares can be created in Korea, and one square can be divided into one area, and one area can be about 90 meters wide and about 110 meters long. The size of the area can be divided based on the number of digits after the decimal point of the coordinates.
  • the location information receiving unit 202 receives location information of a plurality of delivery persons.
  • the location information receiving unit 202 may receive current location information of a moving delivery person or a waiting delivery person.
  • the transit time prediction unit 203 predicts the transit time of each divided area.
  • the transit time prediction unit 203 may predict a time taken when a delivery person passes through one area divided by the area classifying unit 201.
  • the passing time that the deliveryman passes through for each area may be different, and the time that the deliveryman passes through each area can be predicted.
  • traffic information provided by T-map or navigation provides road traffic conditions based on automobiles.In the case of delivery, many people travel by motorcycle, and the time it takes to pass through a specific area with the commonly provided T-map or navigation is required. It can be different. Therefore, a technology for predicting the time it takes for a delivery person to pass through a specific area using a motorcycle is required.
  • the transit time prediction unit 203 predicts the transit time for each area based on the current location information of one of the plurality of delivery sources received from the location information receiving unit 202 and the previous location information received in a previous period.
  • the passing time for each area can be predicted based on the time when the delivery person passes through each area, and the location of the delivery person when passing through one area in the present or in the past is received and the time passing through the area is received. It is possible to predict the transit time for each area. In addition, when the delivery person is currently passing through a specific area, the passing time of the area can be predicted based on the time information that the delivery person has passed the area in the past and the time information that the other delivery person has passed the area. If multiple deliverymen currently pass through each area, the current transit time can be predicted for each area, but if there are not many delivery people currently passing through each area, the transit time of each area can be predicted based on the records that have passed in the past. I can.
  • the time it takes for the current delivery person to pass through area 1 based on the information that other delivery people have passed through area 1 in the past based on the current location information. It is predictable.
  • the transit time prediction unit 203 receives the previous location information by calculating the number of areas included in a straight line from the previous location information to the current location information. By dividing the time difference between the time point and the time point at which the current location information is received, the passing time for each area is predicted.
  • the current location where the delivery person is located and the nearest previous location are connected in a straight line, it is based on the area included in the straight line.
  • the transit time can be predicted.
  • the position where the delivery person is currently located may be a start position, and a previous position adjacent to the current position of the delivery person may be an end position.
  • start position and the end position are connected in a straight line, one or more areas may be included between the areas connected in a straight line, and the passing time for each area can be predicted based on the number of areas connected in a straight line.
  • the time when the delivery person moves from the start position to the end position is 24 seconds, regardless of the area where the delivery person moves, if it is displayed in a straight line from the start position to the end position, there may be 24 areas included in the straight line. Since it can be estimated that each of the 24 areas can pass in 24 seconds, it can be predicted that it takes 1 second to pass per area. This allows the passing time of each area to be predicted more accurately when the data of the delivery person who has passed the start and end positions is accumulated.
  • the transit time prediction unit 203 predicts transit times for each area by synthesizing transit times of a plurality of delivery people passing through one area.
  • the transit time prediction unit 203 may predict the transit time for each area based on the accumulated transit time each time a plurality of delivery personnel pass through one area. If the transit time of one area is predicted based on the data of a number of delivery people, not the passing data of one delivery person, the transit time can be predicted more accurately because the transit time is predicted based on more data.
  • the transit time prediction unit 203 predicts the transit time of the specific area when the transit time for a specific area of the first delivery person, which is one of the plurality of delivery sources, is within a predetermined minimum time or exceeds a predetermined maximum time. The transit time of the first delivery person is excluded.
  • the transit time passing through one area may have an absolute average range of time that can physically act, and if it is within or exceeds the average range of time, the transit time prediction unit 203 calculates the time to one area. This is data that is predicted to pass through and can be an exception. If the delivery person says that the passing time in a specific area is within the predetermined minimum time, it means that the delivery person has passed the specific area too quickly. If the delivery person passes too quickly, there can be various reasons, and the location information is in error or the delivery person is speeding. could have done it.
  • the delivery person if the delivery person said that the passing time in a specific area exceeds the predetermined maximum time, it means that the delivery person passed the specific area too late, and when passing too late, it means that the delivery person had time to stay in the specific area for some reason. This cannot be regarded as the transit time for the delivery movement, so it can be recognized as an error.
  • the data on the transit time which is an error can be excluded in predicting the transit time.
  • the transit time prediction unit 203 may determine the time taken for the delivery person 1 and delivery person 3 to pass through the area 2 as an error or an exception, and exclude it in predicting the transit time of the area 2, and based on the transit time of the delivery person 2 The transit time of area 2 can be predicted.
  • the transit time prediction unit 203 stores the transit time information for each area estimated based on the current location information of one of the plurality of received delivery sources and the previous location information received in the previous period in correspondence with the situation information in the transit information database. And, the passage time information corresponding to the current situation information is retrieved from the passage information database to predict the passage time information for each area.
  • the passing time prediction unit 203 may store the passing time information and situation information for each area in a pass information database based on the current location information and the previous location information, and predict the passing time information for each area based on this. have.
  • the transit time prediction unit 203 may predict transit time information for a specific area based on the current location and the previous location of the delivery person. When estimating transit time, it can be stored with information about the situation of the day.
  • the holiday information and area 3 transit time can be stored in the transit information database, and when delivery person 2 passes through area 3 on a Monday, the information on Monday and area 3 transit time are added together. It can be stored in the passage information database.
  • the passing time of the area 3 may be predicted based on the information that the delivery person 1 and the delivery person 2 passed the area 3 and stored in the passing information database. If deliveryman 3 passes through area 3 on the following Monday, the transit time required when passing through area 3 on Monday can be predicted from the passage information database.
  • the situation information includes at least one of information indicating whether the time, the day of the week, the weather, and whether or not a holiday is present.
  • the time passing through a specific area may be traffic information, and the traffic information may be different depending on the situation. Rainy days may take more time to pass through certain areas, and Monday mornings and Friday evenings may take more time to pass through. On public holidays, in the case of a busy downtown area, it may take more time to pass because there are many people, and in the case of an area with many companies, it may take less time to pass on public holidays.
  • the delivery call receiving unit 204 receives delivery call information including pickup location, drop location, and delivery menu information.
  • the pickup location may be a location where the delivery item is provided, and the drop location may be a location where the delivery item is provided. It may be information about the delivery item that the delivery person wants to deliver.
  • the delivery call information may be information that allows a delivery person to move from a pickup location to a drop location with a delivery menu, and may be information requesting delivery from the delivery person.
  • the cooking time prediction unit 205 predicts the cooking time of a menu corresponding to the delivery menu information.
  • the delivery menu corresponding to the delivery item may have different cooking times for each delivery menu.
  • the delivery menu can be 20 minutes for chicken, 5 minutes for jokbal, and 30 minutes for steamed chicken. Also, since the preparation process is different for each restaurant, the cooking time for each restaurant can be predicted.
  • the cooking time prediction unit 205 predicts the cooking time based on store information, material information, and current kitchen state information corresponding to menu information included in the delivery call information.
  • the delivery call information includes a menu to be delivered by the delivery person, and the cooking time can be predicted based on store information, material information, and current kitchen state information corresponding to the menu information to be delivered by the delivery person.
  • store information there may be a difference in cooking speed according to a difference in cooking time for each store according to the cooking speed of the chef of the store, and whether there are multiple previous orders.
  • the material information may have a difference in cooking time depending on whether the ingredients used for the menu at the store have been purchased in advance or whether the ingredients have been trimmed in advance.
  • the current kitchen state information may have a difference in cooking time depending on whether the kitchen utensils are ready to be used or whether the cooking power is strong or weak, so that the cooking time can be predicted based on the information.
  • the cooking time may include not only the time of cooking in the kitchen but also the time of cooking in the kitchen and putting it in a packaging container for delivery by a delivery person.
  • store A and store B are chicken stores, and store A begins with fried chicken first and preheated with oil. Cooking can be finished, and store B prepares a word of chicken by preheating oil when the user orders chicken with the raw chicken stocked in the refrigerator, cutting the raw chicken and making a fry coat, and then frying the chicken with the fried chicken. This may take up to 30 minutes. As such, stores A and B sell the same chicken, but each store can predict the cooking time based on the current conditions.
  • the optimum route calculation unit 206 calculates the optimum route based on the area-specific transit time information predicted by the transit time prediction unit 203 and the cooking time information predicted by the cooking time prediction unit 205 for the received delivery call. do.
  • the transit time prediction unit 203 can predict the transit time information of the pickup location and the drop location, and the delivery man receives the delivery menu from the pickup location and the drop location. It is possible to calculate the optimal route to deliver the delivery menu to.
  • the optimum route calculation unit may calculate an optimum route corresponding to a delivery person at a location most suitable for delivery based on the transit time information and the cooking time information.
  • the optimal route calculation unit 206 checks the received delivery call information, checks the area corresponding to the current location, the pickup location, and the drop location of the delivery person, and from the area corresponding to the current location to the area corresponding to the pickup location.
  • the total optimal path is calculated by calculating the optimal path from the area corresponding to the optimal path and the pickup position to the area corresponding to the drop position.
  • the optimal route calculation unit 206 may calculate an optimized route from the current location to the pickup location by checking the area corresponding to the current location, the pickup location, and the drop location of the delivery person.
  • the cooking time can be included when calculating the most worrisome route from the current location to the pickup location to the drop location.
  • the optimal route calculation unit 206 may check the delivery call information and allocate the most suitable delivery person in consideration of a current location, a pickup location, and a drop location of a plurality of delivery people.
  • delivery person 1 For example, if delivery person 1 is located at the current location where delivery person 1 is waiting, and the delivery menu needs to be taken from pickup 1, the pickup location, and delivered to the drop location drop 1, when delivery person 1 closest to pickup 1 is designated. It is possible to create an optimal route from pickup 1 to pickup 1 and create an optimal route from pickup 1 to drop 1. At this time, it is possible to create an optimal route including the time for cooking the delivery menu in pickup 1.
  • the optimal route calculation unit 206 checks the plurality of delivery call information received from the delivery call receiving unit 204, and checks the current location of the delivery person, the pickup location of the plurality of delivery calls, and an area corresponding to each of the drop locations, thereby making the overall optimal Compute the path.
  • the delivery call receiving unit 204 may receive a plurality of deliveries, and the optimum route calculating unit 206 may calculate an optimum route so that one delivery person can deliver the plurality of delivery calls.
  • the first pickup position is pickup 1
  • the second pickup position is pickup 2
  • the first drop position is drop 1
  • the second drop position May be drop 2.
  • the distance from the current location of the delivery person to pickup 1 takes about 5 minutes
  • the cooking time for the delivery menu at pickup 1 is 5 minutes
  • the cooking time for the delivery menu at pickup 2 takes 15 minutes
  • the pickup 2 at pickup 1 takes This can take up to 10 minutes.
  • you can start cooking at Pickup 1 and Pickup 2 at the same time you can start cooking at Pickup 1 and Pickup 2, and if the delivery man cooks for 5 minutes at Pickup 1 while it takes 5 minutes from the current location to Pickup 1,
  • the deliveryman receives the delivery menu from pickup 1 and can depart for pickup 2, and the delivery man arrives at pickup 2 in 15 minutes, which is the total time that the delivery man stopped by pickup 1 from the current location, and immediately receives the menu every month and leaves with drop 1.
  • the deliveryman can deliver the delivery menu of pickup 1 to drop 1 and then the delivery menu of pickup 2 to drop 2. In this way, there is an advantage that time and cost can be saved when one delivery person handles multiple delivery calls when moving once.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a time saved by predicting a cooking time according to an embodiment of the present invention and arriving at a delivery person in accordance with the finished cooking time.
  • the optimum route calculation unit 206 calculates the optimum route based on the area-specific transit time information predicted by the transit time prediction unit 203 and the cooking time information predicted by the cooking time prediction unit 205 for the received delivery call. do.
  • Travel time travel time from the ubiquitous location to the pickup location, travel time from the pickup location to the drop location
  • the waiting time expressed as cannot be estimated simply by using GPS data, and there is no separate service that provides time information.
  • the waiting time from the pickup location to the departure takes up the most time among delivery times, and the waiting time for food to be cooked may be. If the delivery man picks up food after the food has already been cooked, the food may cool down, and arriving at the store for pickup before cooking affects the optimization of delivery. In order to reduce this time, it is necessary to accurately predict the cooking time, and connection with a platform that can collect cooking data in stores is required.
  • the waiting time 312 from the pickup position to the departure and the waiting time 314 from the drop position to completion after delivery occupy the largest proportion in the four stages of defining the order delivery time.
  • the system of the present invention since the optimized route is provided by calculating the cooking time, there is almost no waiting time 322 due to the cooking time at the pickup location, and it is suitable for delivery after delivery at the drop location. Since delivery personnel are dispatched, it can be seen that the waiting time is significantly reduced after delivery is completed.
  • the system of the present invention has the effect of reducing the cost by generating a time 325 in which the time is reduced by three times.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of dividing a service target area into a grid having the same size according to an embodiment of the present invention.
  • the area division unit 201 divides the service target area into a plurality of areas by dividing the service target area into a grid having the same size.
  • the coordinates of latitude and longitude can be expressed with a decimal point and a sign, and the Earth is a sphere, but in Korea, it is very small compared to the surface area of the Earth's sphere, so it can be assumed that it is a plane considering a slight error. Under this assumption, if the coordinates are approximated by reducing the number of decimal places representing latitude and longitude, a shape close to a square can appear, and if the coordinates are expressed to three decimal places, about 10 million squares are created in Korea, which can be called an area.
  • One area 401 may be about 90 meters in width and about 110 meters in height, and may be appropriate to use as the size of one area, but if it is necessary to manage it smaller, the number of digits after the decimal point may be increased.
  • the number of areas can be about 1000, and the size of the area can be 9 km wide and 11 km long.
  • the number of areas is about 100,000, and the area The size can be 0.9km wide and 1.1km long.
  • the number of regions can be about 10 million, the size of the area can be 90m wide and 110m long, and the number of digits after the decimal point can be 4 digits.
  • the number of regions may be about 1 billion, and the size of the regions may be 9 m in width and 11 m in length.
  • the number of regions may be about 100 billion, and the size of the regions may be 90 cm in width and 110 in height.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a graph for predicting a transit time of an area according to an embodiment of the present invention.
  • the transit time prediction unit 203 receives the previous location information by calculating the number of areas included in a straight line from the previous location information to the current location information. By dividing the time difference between the time point and the time point at which the current location information is received, the passing time for each area is predicted.
  • the point (0,0) is the start area 501
  • the point (18,12) is the end area 502
  • the grid can be an area.
  • all the rectangles that the straight line passes through that is, the area that should reflect the change in the value of the area, and if the location information of the delivery person is received twice in each of the start area 501 and the end area 502, the time difference at this time is 24 seconds.
  • the number of areas through which a straight line passes is 24, and the passing time of each area can be approximated to 1 second, so that the passing time of each area can be predicted.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example of information predicting a transit time of an area according to an embodiment of the present invention.
  • the transit time prediction unit 203 predicts the transit time of each divided area.
  • the transit time prediction unit 203 predicts the transit time for each area based on the current location information of one of the plurality of delivery sources received from the location information receiving unit 202 and the previous location information received in a previous period.
  • the transit time prediction unit 203 receives the previous location information by calculating the number of areas included in a straight line from the previous location information to the current location information. By dividing the time difference between the time point and the time point at which the current location information is received, the passing time for each area is predicted.
  • the transit time prediction unit 203 predicts transit times for each area by synthesizing transit times of a plurality of delivery people passing through one area.
  • the transit time prediction unit 203 predicts the transit time of the specific area when the transit time for a specific area of the first delivery person, which is one of the plurality of delivery sources, is within a predetermined minimum time or exceeds a predetermined maximum time. The transit time of the first delivery person is excluded.
  • the transit time prediction unit 203 stores the transit time information for each area estimated based on the current location information of one of the plurality of received delivery sources and the previous location information received in the previous period in correspondence with the situation information in the transit information database. And, the passage time information corresponding to the current situation information is retrieved from the passage information database to predict the passage time information for each area.
  • Each area may mainly include traffic information, and the transit time prediction unit 203 may predict the transit time of each area.
  • the transit time prediction unit 203 can store the transit information database together with context information such as time, day of the week, weather, and holidays based on the real-time current location of the delivery person, and the average transit time of each area as a color. I can express it.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example of calculating an entire route by calculating an optimum route from a pickup location to a drop location according to an embodiment of the present invention.
  • the transit time prediction unit 203 predicts the transit time of each divided area.
  • the optimum route calculation unit 206 calculates the optimum route based on the area-specific transit time information predicted by the transit time prediction unit 203 and the cooking time information predicted by the cooking time prediction unit 205 for the received delivery call. do.
  • the optimal route calculation unit 206 checks the received delivery call information, checks the area corresponding to the current location, the pickup location, and the drop location of the delivery person, and from the area corresponding to the current location to the area corresponding to the pickup location.
  • the total optimal path is calculated by calculating the optimal path from the area corresponding to the optimal path and the pickup position to the area corresponding to the drop position.
  • the cost and path of moving from one area to another area can be defined as'area to area', and can be determined by adding all values of all areas passing by and recording the paths that have passed.
  • the delivery man travels a relatively short distance of about 2 ⁇ 3km, so most of the means may be a motorcycle, which makes it easier to pass through alleyways, not cars, and is a little less affected by traffic. Therefore, the error in time as a result of'area to area' may not be large.
  • each square may be an area, and the start area 701 and the end area 702 may be a current position, a pickup position, and a drop position of the delivery person.
  • the number at the top of the area may be a time taken to pass through the area, and the number at the bottom may be a time taken to move from the start area 701 to the corresponding area.
  • the lower end value of the end area 702 can be calculated by adding the number of the lower ends from the start area 701 to the end area 702.
  • the moving direction can be calculated by allowing the right, lower, and lower right, and the start area 701 and the end area 702 can be moved in a direction closer to each other.
  • the optimum time taken to move from the start area 701 to the end area 702 can be calculated as 9, and the optimum path 703 can be calculated.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating an example of context information stored in a passage information database according to an embodiment of the present invention.
  • the transit time prediction unit 203 stores the transit time information for each area estimated based on the current location information of one of the plurality of received delivery sources and the previous location information received in the previous period in correspondence with the situation information in the transit information database. And, the passage time information corresponding to the current situation information is retrieved from the passage information database to predict the passage time information for each area.
  • the situation information includes at least one of information indicating whether the time, the day of the week, the weather, and whether or not a holiday is present.
  • the estimated transit time information when the delivery person passes through one area and the situation information when the delivery person passes through one area can be stored in correspondence.
  • the passage time information can be predicted by querying the passage information database in which the situation information and the predicted passage time are stored.
  • the data transmitted by the delivery person may be location information at that time, and the transit time prediction unit 203 may store the location information in the Tonga information database that manages the real-time location of the delivery person, based on the stored data.
  • the transit time information can be predicted.
  • Time information for a specific area can be composed of the number of times that the area has passed and the time that has passed through the area, and the passing time is stored as an average, and when a new value is received, a new average value is used using the existing number and time. Can be calculated.
  • the Zone DataEntry may be one piece of information about an area, and in detail, it may be information about a means of transportation (motorcycle, car, etc.). In addition, information about each day of the week, holidays, and the last 30 minutes is contained in it, and time intervals that can be stored separately for each day of the week can be set.
  • the date, time, holiday status, and information for the last 30 minutes can all be updated.
  • the value appropriate for the last 30 minutes, date and time is reflected in the order of reflecting the holiday adjustment time. It can be calculated as
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an example in which a delivery person delivers according to an optimized delivery route in consideration of a delivery person's preferred area according to an embodiment of the present invention.
  • the optimal route calculation unit 206 is based on the area-specific transit time information predicted by the transit time prediction unit 203, the cooking time information predicted by the cooking time prediction unit 205, and the delivery person's preferred area for the received delivery call. Calculate the optimal path with.
  • the optimal route calculation unit 206 may receive the preferred region of the delivery person, and may receive the preferred region including the maximum region or the avoidance region that the delivery person wants to deliver.
  • a delivery man may have an area he wishes to deliver for any reason, and he may only want to make a delivery within that area. Therefore, the region that the delivery person wants to deliver can be set as a preferred region.
  • the optimum route calculation unit 206 may reflect this and select a delivery person, and calculate an optimum route with a route that does not deviate from the preferred area set by the delivery person. If it is out of the delivery person's preferred area, another delivery call can be received and the best route can be calculated so that the delivery person can return to the delivery person's preferred area.
  • the delivery person 1 has set the preferred area 901, and the optimal route calculation unit 206 determines the optimal route for the delivery person 1 to route from the pickup 4 to the pickup 5 to the drop 4 to the drop 5 Can be calculated.
  • drop 5 is out of the preferred area of delivery person 1, and delivery person 1 may be reluctant to deliver, but the optimal route calculation unit 206 calculates the optimal route of drop 6 in pickup 6 and drops the preferred area in pickup 6, not in the preferred area.
  • the optimal route can be calculated so that it can enter the preferred region again.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating a flow chart of a route optimization method according to an embodiment of the present invention.
  • the route optimization method according to the present invention is not limited only by the following description, and can be understood by applying the technical description applied to the above-described route optimization system 200 as it is.
  • the area classifying unit 201 divides the service target area into a grid of the same size and divides the service target area into a plurality of areas.
  • the location information receiving unit 202 receives location information of a plurality of delivery persons.
  • the transit time predictor 203 predicts the transit time of each divided area.
  • the transit time for each area is predicted based on the current location information of one of the plurality of delivery sources received from the location information receiving unit 202 and the previous location information received in the previous period.
  • the step of predicting the transit time (S1002), if the area corresponding to the current location information and the previous location information is not an adjacent area, the number of areas included in a straight line from the previous location information to the current location information is calculated as the previous location information. By dividing the time difference between the received time point and the time point at which the current location information is received, the passing time for each area is predicted.
  • the transit time for each area is predicted by synthesizing the transit times of a plurality of delivery people passing through one area.
  • the transit time for a specific area of the first delivery person is one of the plurality of delivery sources, is within a predetermined minimum time or exceeds a predetermined maximum time, the transit time of the specific area is determined.
  • the transit time of the first delivery person is excluded.
  • the step of predicting the transit time is a transit information database by matching the transit time information for each area estimated based on the current location information of one of the plurality of received delivery sources and the previous location information received in the previous period to the context information. And inquires the passing time information corresponding to the current situation information in the passing information database to predict the passing time information for each area.
  • the situation information includes at least one of information indicating whether the time, the day of the week, the weather, and whether or not a holiday is present.
  • the delivery call reception unit 204 receives delivery call information including pickup location, drop location, and delivery menu information.
  • the cooking time prediction unit 205 predicts the cooking time of the menu corresponding to the delivery menu information.
  • the cooking time is predicted based on store information, material information, and current kitchen state information corresponding to menu information included in the delivery call information.
  • the optimal route is calculated based on the cooking time information predicted in ).
  • the received delivery call information is checked, the area corresponding to the current location, the pickup location, and the drop location of the delivery person are checked, and the area corresponding to the pickup location in the area corresponding to the current location.
  • the total optimal route is calculated by calculating the optimum route to the area and the optimum route from the area corresponding to the pickup position to the area corresponding to the drop position.
  • step of calculating the optimal route by checking the plurality of delivery call information received from the delivery call receiving unit 204, the current location of the delivery person, the pickup location of the plurality of delivery calls, and an area corresponding to each of the drop locations are checked. To calculate the overall optimal path.
  • Such a path optimization method may be implemented as an application or in the form of program instructions that may be executed through various computer components and recorded in a computer-readable recording medium.
  • the computer-readable recording medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination.
  • the program instructions recorded in the computer-readable recording medium may be specially designed and constructed for the present invention, and may be known and usable to those skilled in the computer software field.
  • Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tapes, optical recording media such as CDROMs and DVDs, and magnetic-optical media such as floptical disks. , And a hardware device specially configured to store and execute program instructions such as ROM, RAM, flash memory, and the like.
  • Examples of the program instructions include not only machine language codes such as those produced by a compiler, but also high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter or the like.
  • the hardware device may be configured to operate as one or more software modules to perform processing according to the present invention, and vice versa.
  • the present invention predicts the optimal delivery route based on the delivery person, the location of the restaurant, the location to be delivered, and the cooking time of the food, and when the delivery person arrives at the restaurant, the food is not cooked and thus the waiting time can be saved.
  • an area division unit that divides a service target area into a grid of the same size and divides it into a plurality of areas
  • a transit time prediction unit that predicts the transit time of each area
  • a delivery call that receives delivery call information.
  • the present invention relates to a route optimization system and method including a receiving unit, a cooking time predicting unit for predicting a cooking time of a menu, and an optimum route calculating unit for calculating an optimum route based on pass time information and cooking time information for each region.

Landscapes

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Abstract

본 발명은 배달원, 음식점 위치, 배달할 위치와 음식의 조리시간을 기초로 최적의 배달 경로를 예측하여 배달원이 음식점에 도착하였을 때 음식의 조리가 완료되지 않아 대기하는 시간을 절약할 수 있도록 하는 경로 최적화 시스템 및 방법에 관한 것으로, 서비스 대상 지역을 동일한 크기의 격자로 구분하여 복수의 영역으로 구분하는 영역 구분부, 각 영역의 통과시간을 예측하는 통과시간 예측부, 배달콜 정보를 수신하는 배달 콜 수신부, 메뉴의 조리시간을 예측하는 조리시간 예측부, 영역별 통과시간 정보와 조리시간 정보를 기초로 최적 경로를 연산하는 최적 경로 연산부를 포함하는 경로 최적화 시스템 및 방법에 관한 것이다.

Description

경로 최적화 시스템 및 방법
본 발명은 경로 최적화 시스템 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 배달원, 음식점 위치, 배달할 위치와 음식의 조리시간을 기초로 최적의 배달 경로를 예측하여 배달원이 음식점에 도착하였을 때 음식의 조리가 완료되지 않아 대기하는 시간을 절약할 수 있도록 하는 경로 최적화 시스템 및 방법에 관한 것이다.
현재 배달 서비스는 매장에서 보유한 자체 배달원을 활용한 자체 배달과 배달 대행사를 통한 배달 대행으로 나뉜다. 주문이 몰리는 시간에는 자체배달원이나 배달대행이나 배달이 밀리거나 수행하지 못할 확률이 높고, 주문이 없는 시간에는 배달 유휴 인력이 생긴다. 또한 배달 대행을 요청하는 경우 배달원이 조리가 완료된 후 식당에 도착하면 음식이 식어버리는 경우가 생기고, 조리가 완료되기 전에 식당에 도착하면 시간을 낭비하는 경우가 생겨 배달 대행을 이용할 경우 배달원의 시간을 효율적으로 관리할 수 있는 시스템이 요구된다.
종래에는 한국등록특허 제10-1371091호 "음식물 배달 대행 시스템"은 배달 대행에 속한 배달원 중 식당과 배달원의 거리, 배달원과 배달요청자간의 거리를 조합하여 배달 시간이 가장 짧은 배달원을 선택하여 가장 빠른 시간안에 배달 요청자에게 음식물을 배달해 줄 수 있도록 하는 음식물 배달 대행 시스템에 관한 기술을 개시하고 있으며, 음식조리의 완료여부에 대한 정보가 없어 배달원이 식당에 도착하였을 때 음식이 식어버려 음식의 맛이 떨어지거나 조리가 완료되지 않은 경우 도착하였을 때 시간을 낭비한다는 문제점이 있다.
따라서 음식 조리 시간을 고려하여 배달원의 배달 경로를 최적화할 수 있는 시스템 및 방법이 요구된다.
본 발명은 배달원의 위치, 픽업위치, 드랍위치, 배달메뉴 정보 및 배달메뉴의 조리시간 정보를 기반 배달의 최적 경로를 연산함으로써 배달원이 음식점에 도착하였을 때 음식의 조리가 완료되지 않아 대기하는 시간 및 비용을 절약할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다.
본 발명은 복수의 배달원의 현재 위치 정보 및 이전 위치 정보를 기초로 각 영역별 통과시간을 예측함으로써 배달원이 배달할 때 걸리는 시간을 보다 정확하게 예측할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다.
본 발명은 현재 위치 정보 및 이전 위치 정보에 대응되는 영역이 인접한 영역이 아닌 경우 이전 위치 정보에서 현재 위치 정보까지의 직선상에 포함되는 영역들의 개수를 수신한 시점간의 시간차이로 나누어 영역별 통과시간을 예측함으로써 이전에 배달원이 각 영역을 통과한 정보가 없더라도 배달원이 배달할 전체 영역으로 통과시간을 예측할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다.
본 발명은 하나의 영역을 통과하는 복수의 배달원의 통과시간을 종합하여 영역별 통과시간을 예측함으로써 다수의 정보를 기초로 배달원이 각 영역을 통과하는 시간을 보다 정확하게 예측할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다.
본 발명은 복수의 배달원 중 제1 배달원의 특정 영역에 대한 통과시간이 소정의 최소시간 이내이거나, 소정의 최대시간을 초과하는 경우 특정 영역의 통과시간을 예측할 때 제1배달원의 통과시간을 배제함으로써 정확하지 않은 정보는 예외로 하여 각 영역을 통과하는 시간을 예측할 때 정확성을 높일 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다.
본 발명은 통과정보 데이터베이스에서 현재의 상황 정보에 대응되는 통과시간 정보를 조회하여 영역별 통과 시간 정보를 예측함으로써 상황의 특수성에 맞게 배달원이 각 영역을 통과하는 시간을 보다 정확하게 예측할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다.
본 발명은 상황 정보는 시간, 요일, 날씨 및 공휴일여부를 나타내는 정보 중 적어도 하나 이상을 포함함으로써 상황의 특수성에 맞게 각 영역을 통과하는 시간을 보다 정확하게 예측할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다.
본 발명은 배달원의 현재 위치, 픽업위치 및 드랍위치에 각각 대응되는 영역을 확인하고, 현재 위치에 대응되는 영역에서 픽업위치에 대응되는 영역까지의 최적 경로 및 픽업위치에 대응되는 영역에서 드랍위치에 대응되는 영역까지의 최적경로를 계산함으로써 구간별로 최적 경로를 연산할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다.
본 발명은 복수의 배달콜 정보를 확인하여 배달원의 현재 위치, 복수의 배달 콜의 픽업위치 및 드랍위치 각각에 대응되는 영역을 확인하여 전체 최적 경로를 연산함으로써 한 명의 배달원이 복수의 배달 주문을 수행할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다.
본 발명은 배달 콜 정보에 포함된 메뉴정보에 대응되는 매장정보, 재료정보 및 현재 주방상태정보를 기초로 조리시간을 예측함으로써 배달원이 매장에서 조리시간 때문에 대기하는 시간을 최소화할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다.
이러한 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 일 실시예에 따른 경로 최적화 시스템은 서비스 대상 지역을 동일한 크기의 격자로 구분하여 복수의 영역으로 구분하는 영역 구분부, 상기 구분된 각 영역의 통과시간을 예측하는 통과시간 예측부, 픽업위치, 드랍위치 및 배달메뉴 정보를 포함하는 배달 콜 정보를 수신하는 배달 콜 수신부, 상기 배달메뉴 정보에 대응되는 메뉴의 조리시간을 예측하는 조리시간 예측부 및 상기 수신한 배달 콜에 대하여, 상기 통과시간 예측부에서 예측한 영역별 통과시간 정보 및 상기 조리시간 예측부에서 예측한 조리시간 정보를 기초로 최적 경로를 연산하는 최적 경로 연산부를 포함하여 구성될 수 있다.
또한, 복수의 배달원의 위치정보를 수신하는 위치정보 수신부를 더 포함하고, 상기 통과시간 예측부는 상기 위치정보 수신부에서 수신된 상기 복수의 배달원 중 하나의 현재 위치 정보 및 이전 주기에 수신한 이전 위치 정보를 기초로 각 영역별 통과시간을 예측하는 것을 특징으로 하여 구성될 수 있다.
또한, 상기 통과시간 예측부는 상기 현재 위치 정보 및 상기 이전 위치 정보에 대응되는 영역이 인접한 영역이 아닌 경우, 상기 이전 위치 정보에서 상기 현재 위치 정보까지의 직선상에 포함되는 영역들의 개수를 상기 이전 위치 정보를 수신한 시점과 상기 현재 위치 정보를 수신한 시점간의 시간차이로 나누어 영역별 통과시간을 예측하는 것을 특징으로 하여 구성될 수 있다.
또한, 상기 통과시간 예측부는 상기 하나의 영역을 통과하는 복수의 배달원의 통과시간을 종합하여 영역별 통과시간을 예측하는 것을 특징으로 하여 구성될 수 있다.
또한, 상기 통과시간 예측부는 상기 복수의 배달원 중 어느 하나인 제1 배달원의 특정 영역에 대한 통과시간이 소정의 최소시간 이내이거나, 소정의 최대시간을 초과하는 경우에는 상기 특정 영역의 통과시간을 예측할 때 상기 제1 배달원의 통과시간을 배제하는 것을 특징으로 하여 구성될 수 있다.
또한, 상기 통과시간 예측부는 수신된 상기 복수의 배달원 중 하나의 현재 위치 정보 및 이전 주기에 수신한 이전 위치 정보를 기초로 추정한 각 영역별 통과시간 정보를 상황 정보에 대응시켜 통과정보 데이터베이스에 저장하고, 상기 통과정보 데이터베이스에서 현재의 상황 정보에 대응되는 통과시간 정보를 조회하여 영역별 통과시간 정보를 예측하는 것을 특징으로 하여 구성될 수 있다.
또한, 상기 상황 정보는 시간, 요일, 날씨 및 공휴일여부를 나타내는 정보 중 적어도 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하여 구성될 수 있다.
또한, 상기 최적 경로 연산부는 상기 수신한 배달 콜 정보를 확인하여,
배달원의 현재 위치, 상기 픽업위치 및 상기 드랍위치에 각각 대응되는 영역을 확인하고, 상기 현재 위치에 대응되는 영역에서 상기 픽업위치에 대응되는 영역까지의 최적 경로 및 상기 픽업위치에 대응되는 영역에서 상기 드랍위치에 대응되는 영역까지의 최적경로를 계산하여 전체 최적 경로를 연산하는 것을 특징으로 하여 구성될 수 있다.
또한, 상기 최적 경로 연산부는 상기 배달 콜 수신부에서 수신된 복수의 배달 콜 정보를 확인하여, 배달원의 현재 위치, 복수의 배달 콜의 픽업위치 및 드랍위치 각각에 대응되는 영역을 확인하여 전체 최적 경로를 연산하는 것을 특징으로 하여 구성될 수 있다.
또한, 상기 조리시간 예측부는 상기 배달 콜 정보에 포함된 메뉴정보에 대응되는 매장정보, 재료정보 및 현재 주방상태정보를 기초로 조리시간을 예측하는 것을 특징으로 하여 구성될 수 있다.
본 발명은 배달원의 위치, 픽업위치, 드랍위치, 배달메뉴 정보 및 배달메뉴의 조리시간 정보를 기반 배달의 최적 경로를 연산함으로써 배달원이 음식점에 도착하였을 때 음식의 조리가 완료되지 않아 대기하는 시간 및 비용을 절약할 수 있도록 한다.
본 발명은 복수의 배달원의 현재 위치 정보 및 이전 위치 정보를 기초로 각 영역별 통과시간을 예측함으로써 배달원이 배달할 때 걸리는 시간을 보다 정확하게 예측할 수 있도록 한다.
본 발명은 현재 위치 정보 및 이전 위치 정보에 대응되는 영역이 인접한 영역이 아닌 경우 이전 위치 정보에서 현재 위치 정보까지의 직선상에 포함되는 영역들의 개수를 수신한 시점간의 시간차이로 나누어 영역별 통과시간을 예측함으로써 이전에 배달원이 각 영역을 통과한 정보가 없더라도 배달원이 배달할 전체 영역으로 통과시간을 예측할 수 있도록 한다.
본 발명은 하나의 영역을 통과하는 복수의 배달원의 통과시간을 종합하여 영역별 통과시간을 예측함으로써 다수의 정보를 기초로 배달원이 각 영역을 통과하는 시간을 보다 정확하게 예측할 수 있도록 한다.
본 발명은 복수의 배달원 중 제1 배달원의 특정 영역에 대한 통과시간이 소정의 최소시간 이내이거나, 소정의 최대시간을 초과하는 경우 특정 영역의 통과시간을 예측할 때 제1배달원의 통과시간을 배제함으로써 정확하지 않은 정보는 예외로 하여 각 영역을 통과하는 시간을 예측할 때 정확성을 높일 수 있도록 한다.
본 발명은 통과정보 데이터베이스에서 현재의 상황 정보에 대응되는 통과시간 정보를 조회하여 영역별 통과 시간 정보를 예측함으로써 상황의 특수성에 맞게 배달원이 각 영역을 통과하는 시간을 보다 정확하게 예측할 수 있도록 한다.
본 발명은 상황 정보는 시간, 요일, 날씨 및 공휴일여부를 나타내는 정보 중 적어도 하나 이상을 포함함으로써 상황의 특수성에 맞게 각 영역을 통과하는 시간을 보다 정확하게 예측할 수 있도록 한다.
본 발명은 배달원의 현재 위치, 픽업위치 및 드랍위치에 각각 대응되는 영역을 확인하고, 현재 위치에 대응되는 영역에서 픽업위치에 대응되는 영역까지의 최적 경로 및 픽업위치에 대응되는 영역에서 드랍위치에 대응되는 영역까지의 최적경로를 계산함으로써 구간별로 최적 경로를 연산할 수 있도록 한다.
본 발명은 복수의 배달콜 정보를 확인하여 배달원의 현재 위치, 복수의 배달 콜의 픽업위치 및 드랍위치 각각에 대응되는 영역을 확인하여 전체 최적 경로를 연산함으로써 한 명의 배달원이 복수의 배달 주문을 수행할 수 있도록 한다.
본 발명은 배달 콜 정보에 포함된 메뉴정보에 대응되는 매장정보, 재료정보 및 현재 주방상태정보를 기초로 조리시간을 예측함으로써 배달원이 매장에서 조리시간 때문에 대기하는 시간을 최소화할 수 있도록 한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 최적화된 배달 경로에 따라 배달원이 배달하는 일례를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 경로 최적화 시스템의 구성도를 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 조리시간을 예측하여 조리가 끝난 시간에 맞춰 배달원이 도착함으로써 절약되는 시간의 일례를 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 서비스 대상 지역을 동일한 크기의 격자로 구분하는 일례를 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 영역의 통과시간을 예측하기 위한 그래프의 일례를 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 영역의 통과시간을 예측한 정보의 일례를 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 픽업위치에서 드랍위치까지의 최적 경로를 계산하여 전체 경로를 연산하는 일례를 도시한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 통과정보 데이터베이스에 저장된 상황 정보의 일례를 도시한 도면이다.
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 배달원의 선호 지역을 고려하여 최적화된 배달 경로에 따라 배달원이 배달하는 일례를 도시한 도면이다.
도 10은 본 발명의 일실시예에 따른 경로 최적화 방법의 순서도를 도시한 도면이다.
이러한 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 일 실시예에 따른 경로 최적화 시스템은 서비스 대상 지역을 동일한 크기의 격자로 구분하여 복수의 영역으로 구분하는 영역 구분부, 상기 구분된 각 영역의 통과시간을 예측하는 통과시간 예측부, 픽업위치, 드랍위치 및 배달메뉴 정보를 포함하는 배달 콜 정보를 수신하는 배달 콜 수신부, 상기 배달메뉴 정보에 대응되는 메뉴의 조리시간을 예측하는 조리시간 예측부 및 상기 수신한 배달 콜에 대하여, 상기 통과시간 예측부에서 예측한 영역별 통과시간 정보 및 상기 조리시간 예측부에서 예측한 조리시간 정보를 기초로 최적 경로를 연산하는 최적 경로 연산부를 포함하여 구성될 수 있다.
또한, 복수의 배달원의 위치정보를 수신하는 위치정보 수신부를 더 포함하고, 상기 통과시간 예측부는 상기 위치정보 수신부에서 수신된 상기 복수의 배달원 중 하나의 현재 위치 정보 및 이전 주기에 수신한 이전 위치 정보를 기초로 각 영역별 통과시간을 예측하는 것을 특징으로 하여 구성될 수 있다.
또한, 상기 통과시간 예측부는 상기 현재 위치 정보 및 상기 이전 위치 정보에 대응되는 영역이 인접한 영역이 아닌 경우, 상기 이전 위치 정보에서 상기 현재 위치 정보까지의 직선상에 포함되는 영역들의 개수를 상기 이전 위치 정보를 수신한 시점과 상기 현재 위치 정보를 수신한 시점간의 시간차이로 나누어 영역별 통과시간을 예측하는 것을 특징으로 하여 구성될 수 있다.
또한, 상기 통과시간 예측부는 상기 하나의 영역을 통과하는 복수의 배달원의 통과시간을 종합하여 영역별 통과시간을 예측하는 것을 특징으로 하여 구성될 수 있다.
또한, 상기 통과시간 예측부는 상기 복수의 배달원 중 어느 하나인 제1 배달원의 특정 영역에 대한 통과시간이 소정의 최소시간 이내이거나, 소정의 최대시간을 초과하는 경우에는 상기 특정 영역의 통과시간을 예측할 때 상기 제1 배달원의 통과시간을 배제하는 것을 특징으로 하여 구성될 수 있다.
또한, 상기 통과시간 예측부는 수신된 상기 복수의 배달원 중 하나의 현재 위치 정보 및 이전 주기에 수신한 이전 위치 정보를 기초로 추정한 각 영역별 통과시간 정보를 상황 정보에 대응시켜 통과정보 데이터베이스에 저장하고, 상기 통과정보 데이터베이스에서 현재의 상황 정보에 대응되는 통과시간 정보를 조회하여 영역별 통과시간 정보를 예측하는 것을 특징으로 하여 구성될 수 있다.
또한, 상기 상황 정보는 시간, 요일, 날씨 및 공휴일여부를 나타내는 정보 중 적어도 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하여 구성될 수 있다.
또한, 상기 최적 경로 연산부는 상기 수신한 배달 콜 정보를 확인하여,
배달원의 현재 위치, 상기 픽업위치 및 상기 드랍위치에 각각 대응되는 영역을 확인하고, 상기 현재 위치에 대응되는 영역에서 상기 픽업위치에 대응되는 영역까지의 최적 경로 및 상기 픽업위치에 대응되는 영역에서 상기 드랍위치에 대응되는 영역까지의 최적경로를 계산하여 전체 최적 경로를 연산하는 것을 특징으로 하여 구성될 수 있다.
또한, 상기 최적 경로 연산부는 상기 배달 콜 수신부에서 수신된 복수의 배달 콜 정보를 확인하여, 배달원의 현재 위치, 복수의 배달 콜의 픽업위치 및 드랍위치 각각에 대응되는 영역을 확인하여 전체 최적 경로를 연산하는 것을 특징으로 하여 구성될 수 있다.
또한, 상기 조리시간 예측부는 상기 배달 콜 정보에 포함된 메뉴정보에 대응되는 매장정보, 재료정보 및 현재 주방상태정보를 기초로 조리시간을 예측하는 것을 특징으로 하여 구성될 수 있다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 상세히 설명한다. 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략하기로 한다. 또한 본 발명의 실시예들을 설명함에 있어 구체적인 수치는 실시예에 불과하며 이에 의하여 발명의 범위가 제한되지 아니한다.
본 발명에 따른 경로 최적화 시스템은 중앙처리장치(CPU) 및 메모리(Memory, 기억장치)를 구비하고 인터넷 등의 통신망을 통하여 다른 단말기와 연결 가능한 서버의 형태로 구성될 수 있다. 그러나 본 발명이 중앙처리장치 및 메모리 등의 구성에 의해 한정되지는 아니한다. 또한, 본 발명에 따른 폴더 탐색 시스템은 물리적으로 하나의 장치로 구성될 수도 있으며, 복수의 장치에 분산된 형태로 구현될 수도 있어, 본 발명은 이와 같은 물리적인 장치의 구성에 의하여 한정되지 아니한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 최적화된 배달 경로에 따라 배달원이 배달하는 일례를 도시한 도면이다.
배달원은 특정장소에서 물품을 픽업(Pickup)한 후 특정 장소로 드랍(Drop)을 수행하는 주체를 말하며, 도보, 자전거, 오토바이, 자동차 등 다양한 수단을 활용하여 이동하고, 고객들의 요구사항 및 결제 등을 대행할 수 있다. 현재 배달 대행 배달원, 매장 자체 보유 배달원, 개인 배달원으로 구분할 수 있다.
현재 픽업 장소인 식당에서 배달 대행 서비스를 이용하여 배달 대행 배달원에세 배달을 요청하는 경우 식당에서 발생한 주문을 복수의 배달원에게 전송하고, 전송받은 배달원 중 첫 번째로 수락하는 배달원이 해당 주문을 가져가는 방식의 전투 배차 방식으로 진행되고 있다. 이러한 경우 배달원이 픽업장소와 드랍장소만을 보고 주문을 수락하는 것으로, 보통 하나의 픽업과 드랍을 실행할 수 있는 하나의 주문을 가지고 이동하는 방식이다. 현재 대부분의 배달대행에서 이루어지고 있는 방법이며 이로 인해 몇가지의 문제가 발생한다.
첫번째는 안전의 문제이다. 경쟁적인 전투 배차 환경에서 주문을 받아 배달을 수행하기 위해서는 다른 라이더보다 먼저 수락버튼을 눌러야 하는데, 정차 시 분만 아니라 운행중인 상황에서도 버튼을 누르기 위해 노력해야한다. 이를 해결하기 위해 버튼을 누르는 대신 배차 정보를 음성으로 전달하고 음성으로 수락여부를 결정할 수 있겠으나 정확한 정보 전달이 어렵고 라이더 스스로 운행 중에 머릿속으로 경로 최적화를 해야하는 문제점이 있다. 전투 배차 환경이기 때문에 정확한 판단보다 우선 수락할 확률이 높다. 이 때문에 경로 최적화의 기회를 놓쳐 배달 중인 또는 배달할 음식이 식거나 무리한 운행이 발생하는 등 여러가지 문제가 발생할 수 있다.
두번째는 골라잡기의 문제이다. 전투배차에서는 주문 매장과 배달지의 위치가 노출되고 배달원에 선택에 따라 수락 여부를 결정할 수 있어 자칫 배달기피 지역의 주문 이 처리되지 않을 우려가 있다. 이를 보완하기 위해서는 시급제 운영이나 배달원의 위치에서 매장 또는 배달지로의 이동 거리에 따른 보상이 요구된다.
세번째는 경로 최적화의 문제이다. 한번에 하나의 주문을 처리하는 것보다 한번에 여러 개의 주문을 처리하는 것이 밀려드는 주문을 빠르게 처리할 수 있고, 이동 경로 상의 또 다른 주문을 한 명의 배달원이 수행할 수 있어 효율적일 수 있다. 건 당 보수를 받는 배달원의 입장에서도 빠른 시간에 복수의 주문을 처리하여 수익을 극대화할 수 있다. 하지만 최적 경로를 구하는 것이 방문지가 많아 질수록 방문순서의 최적을 계산하기 위한 경우의 수가 기하급수적으로 늘어나며, 주문 매장의 조리상황과 교통정보 등 변수가 많아 데이터로서 완전히 통제된 경우가 아니고서는 매우 어렵기 때문에 현행 배달 대행 업체에서는 잘 사용하지 않는다. 최적화 문제를 풀기 위해서는 데이터의 연결이 배우 중요하며, 방문지, 방문지 간 소요시간, 방문지에 머무르는 시간 등을 명확하게 알 수 있어야 하며 관련 데이터의 수집을 위한 비즈니스 확보해야 한다.
그 밖에 매장 자체 배달원이나 배달 대행 배달원이나 주문이 발생하지 않은 유휴시간과 주문이 몰려드는 피크타임에 대한 장벽이 있는 것은 비즈니스에 치명적인 문제 유휴 및 피크타임의 문제가 있다, 또한, 매장의 배달 가능 지역과 배달 수수료를 산정하기 위한 지역 구분의 문제인 배달 지역 문제가 있다.
이와 같이 배달원이 배달을 할 때 경로를 최적화한다면 하나의 배달을 하는 시간으로 복수이 배달을 할 수 있다는 장점이 있다.
예를 들면, 도 1에서 보는 바와 같이 픽업장소인 픽업1과 픽업2에 드랍장소인 드랍1과 드랍2에서 요청한 배달 주문을 수신하였을 경우 배달원1은 픽업1과 가깝고 배달원2는 픽업2와 가깝다. 그러나 최적화된 경로를 계산하여 픽업1에서 요리를 조리하는 시간이 끝나고 픽업2로 이동하는 시간에 픽업2에서의 조리 시간이 완료되어 바로 요리를 가져갈 수 있다는 계산이 되는 경우 배달원1이 픽업1과 픽업2에서 음식을 픽업하고 드랍1과 드랍2에 순차적으로 방문을 하는 것이 효율적일 수 있다. 이는 배달원1과 배달원2가 각각 배달하는것보다 시간과 인력을 절약할 수 있는 장점이 있으며, 픽업2가 배달원2와 가깝다는 이유로 픽업2이 주문을 배달원2에게 요청하면 배달원2가 다른 배달을 하는 것보다 비효율적일 수 있다. 이처럼 주문 매장에 주문접수 시간, 주방에 전달시간, 조리 시작시간, 조리 완료 시간 등을 이용하여 최적화된 경로를 계산하여 한 명의 배달원이 복수의 배달 주문을 처리한다면 수익을 극대화할 수 있다는 장점이 있다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 경로 최적화 시스템(200)의 구성도를 도시한 도면이다.
본 발명에 따른 경로 최적화 시스템(200)은 영역 구분부(201), 위치정보 수신부(202), 통과시간 예측부(203), 배달 콜 수신부(204), 조리시간 예측부(205), 최적 경로 연산부(206)로 구성될 수 있으며, 각각의 구성요소들은 물리적으로 동일한 컴퓨터 시스템 내에서 동작하는 소프트웨어 모듈일 수 있으며, 물리적으로 2개 이상으로 분리된 컴퓨터 시스템이 서로 연동하여 동작할 수 있도록 구성된 형태일 수 있는데, 동일한 기능을 포함하는 다양한 실시형태가 본 발명의 권리범위에 속한다.
영역 구분부(201)는 서비스 대상 지역을 동일한 크기의 격자로 구분하여 복수의 영역으로 구분한다.
서비스 대상 지역은 배달을 배달원의 위치, 식당의 위치, 배달 받는 사람이 위치한 지역일 수 있다. 서비스 대상 지역을 위도와 경도를 나타내는 소수점의 자릿수를 줄여 좌표를 근사화하면 사각형에 가까운 모양이 나타날 수 있으며 하나의 사각경을 하나의 영역으로 구분할 수 있다. 좌표는 소수점 아래 세자리까지 나타내면 국내의 경우 약 1000만 개의 사각형이 생길 수 있으며 하나의 사각형은 하나의 영역으로 구분할 수 있으며, 하나의 영역은 가로 약 90미터, 세로 약 110미터 일 수 있다. 영역의 크기는 좌표의 소수점 아래 자릿수를 기준으로 나눌 수 있다.
위치정보 수신부(202)는 복수의 배달원의 위치정보를 수신한다.
위치정보 수신부(202)는 이동중인 배달원 또는 대기중인 배달원의 현재 위치정보를 수신할 수 있다.
통과시간 예측부(203)는 구분된 각 영역의 통과시간을 예측한다.
통과시간 예측부(203)는 영역 구분부(201)에서 구분한 하나의 영역을 배달원이 통과할 때 걸리는 시간을 예측할 수 있다. 각 영역마마다 배달원이 통과하는 통과시간은 상이할 수 있으며, 배달원이 각각의 영역을 통과하는 시간을 예측할 수 있다. 현재 티맵이나 네비게이션에서 제공하는 교통정보는 자동차를 기준으로 도로교통상황을 제공하는 것으로, 배달의 경우 오토바이를 통해 이동하는 경우가 다수로 보통 제공하는 티맵이나 네비게이션으로 특정 영역을 통과하는데 소요되는 시간이 상이할 수 있다. 따라서 배달원이 오토바이를 이용하여 특정 영역을 통과하는데 소요되는 시간을 예측하는 기술이 요구된다.
통과시간 예측부(203)는 위치정보 수신부(202)에서 수신된 복수의 배달원 중 하나의 현재 위치 정보 및 이전 주기에 수신한 이전 위치 정보를 기초로 각 영역별 통과시간을 예측한다.
배달원이 각 영역을 통과할 때의 시간을 기반으로 각 영역별 통과 시간을 예측할 수 있으며, 배달원이 현재 또는 과거에 하나의 영역을 통과할 때의 위치를 파악하여 그 영역을 통과하는 시간을 수신 받아 영역별 통과시간을 예측할 수 있다. 또한 배달원이 현재 특정 영역을 지나고 있는 경우 과거에 자신이 그 영역을 통과한 시간정보 및 다른 배달원이 그 영역을 통과한 시간정보를 기초로 그 영역의 통과 시간을 예측할 수 있다. 만약 다수의 배달원들이 현재 각 영역을 통과하는 경우 각 영역별로 현재의 통과 시간을 예측할 수 있으나, 현재 각 영역을 통과하는 배달원이 많지 않은 경우 과거에 통과하였던 기록을 기초로 각 영역의 통과시간을 예측할 수 있다.
예를 들면, 현재 배달원이 배달을 위해 특정 영역1을 통과하게 되는 경우 현재의 위치정보를 기초로 과거에 다른 배달원들이 영역1을 통과했던 정보를 기초로 현재 배달원이 영역1을 통과하는데 걸리는 시간을 예측할 수 있다.
통과시간 예측부(203)는 현재 위치 정보 및 이전 위치 정보에 대응되는 영역이 인접한 영역이 아닌 경우, 이전 위치 정보에서 현재 위치 정보까지의 직선상에 포함되는 영역들의 개수를 이전 위치 정보를 수신한 시점과 현재 위치 정보를 수신한 시점간의 시간차이로 나누어 영역별 통과시간을 예측한다.
배달원이 통과하려는 현재위치에 이전에 다른 배달원이 통과한 정보가 존재하지 않는다면 배달원이 위치하는 현재위치와 가장 인접한 이전 위치에 대한 지점과 직선상으로 연결하면 직선상에 포함되는 영역을 기반으로 영역별 통과 시간을 예측할 수 있다. 배달원이 현재 위치한 위치는 시작위치일 수 있으며, 배달원의 현재 위치와 인접한 이전 위치는 종료위치일 수 있다. 시작위치와 종료위치를 직선상으로 연결하면 직선상으로 연결된 사이에 하나 이상의 영역이 포함될 수 있으며, 직선상으로 연결된 영역의 개수를 기반으로 영역별 통과 시간을 예측할 수 있다.
이전에 배달원이 시작위치에서 종료위치까지 이동한 기록이 있는데 시작위치에서 종료위치까지 통과한 영역은 교통상황마다 달라서 배달원이 현재 이동하려는 모든 영역에 대한 예측된 통과시간이 존재하지 않을 수 있다. 따라서 이전에 배달원이 시작위치에서 종료위치까지 이동한 기록을 기초로 시작위치에서 종료위치까지의 직선상의 영역을 추측할 수 있다.
예를 들면, 배달원이 시작위치에서 종료위치까지 이동한 시간은 배달원이 이동한 영역과 상관없이 24초라면 시작위치에서 종료위치까지 직선상으로 표시하면 직선상에 포함되는 영역은 24개일 수 있다. 각 24개의 영역을 24초에 지나갈 수 있다고 추측할 수 있으므로 하나의 영역 당 통과하는데 1초의 시간이 소요된다고 예측할 수 있다. 이는 시작위치와 종료위치를 지나간 배달원의 데이터가 누적되면 보다 정확하게 영역별 통과 시간을 예측할 수 있다.
통과시간 예측부(203)는 하나의 영역을 통과하는 복수의 배달원의 통과시간을 종합하여 영역별 통과시간을 예측한다.
통과시간 예측부(203)는 하나의 영역을 복수의 배달원이 통과할 때마다 누적된 통과 시간을 기초로 영역별 통과시간을 예측할 수 있다. 한 명의 배달원의 통과한 데이터가 아닌 다수의 배달원의 데이터를 기초로 하나의 영역의 통과시간을 예측하면 보다 많은 데이터를 기반으로 통과시간을 예측하기 때문에 보다 정확하게 통과시간을 예측할 수 있다.
통과시간 예측부(203)는 복수의 배달원 중 어느 하나인 제1 배달원의 특정 영역에 대한 통과시간이 소정의 최소시간 이내이거나, 소정의 최대시간을 초과하는 경우에는 특정 영역의 통과시간을 예측할 때 제1 배달원의 통과시간을 배제한다.
하나의 영역을 통과하는 통과시간은 물리적으로 작용할 수 있는 절대적인 평균적인 범위의 시간이 있을 수 있으며, 그 평균적인 범위의 시간 이내이거나 초과하는 경우 통과시간 예측부(203)는 그 시간을 하나의 영역을 통과하는데 예측하는 데이터로서 예외로 할 수 있다. 배달원이 특정 영역에서의 통과시간이 소정의 최소시간 이내라고 한다면 배달원이 특정 영역을 너무 빨리 통과했다는 것으로, 너무 빨리 통과하는 경우는 여러가지 이유가 있을 수 있으며 위치 정보가 오류가 났거나 배달원이 과속을 했을 수 있다. 또한, 배달원이 특정영역에서의 통과시간이 소정의 최대시간을 초과하는 경우라고 한다면 배달원이 특정 영역을 너무 늦게 통과했다는 것으로, 너무 늦게 통과하는 경우는 배달원이 어떤 이유로 특정 영역에서 머무르는 시간이 있었다는 것인데 이는 배달 이동에 대한 통과시간으로 간주할 수 없으므로 오류로 인식할 수 있다. 오류가 되는 통과시간에 대한 데이터는 통과시간을 예측하는데 있어 배제할 수 있다.
예를 들면, 특정영역인 영역2를 통과하기에 적합한 평균적인 범위의 시간은 복수의 배달원으로부터 벋은 데이터는 20초에서 10분사이라고 한다면, 배달원1은 영역2를 통과하는데 10초, 배달원2는 영역2를 통과하는데 1분, 배달원3은 영역2를 통과하는데 1시간이 걸렸다고 한다. 통과시간 예측부(203)는 배달원1과 배달원3이 영역2를 통과하는데 걸리는 시간을 오류 또는 예외로 판단하여 영역2의 통과시간을 예측하는데 있어 배제할 수 있으며, 배달원2의 통과시간을 기초로 영역2의 통과시간을 예측할 수 있다.
통과시간 예측부(203)는 수신된 복수의 배달원 중 하나의 현재 위치 정보 및 이전 주기에 수신한 이전 위치 정보를 기초로 추정한 각 영역별 통과시간 정보를 상황 정보에 대응시켜 통과정보 데이터베이스에 저장하고, 통과정보 데이터베이스에서 현재의 상황 정보에 대응되는 통과시간 정보를 조회하여 영역별 통과시간 정보를 예측한다.
통과시간 예측부(203)는 현재 위치 정보 및 이전 위치 정보를 기초로 각 영역에 대한 통과 시간 정보와 상황 정보를 대응시켜 통과정보 데이터베이스에 저장할 수 있으며, 이를 기초로 영역별 통과시간 정보를 예측할 수 있다. 통과시간 예측부(203)는 배달원의 현재 위치 및 이전 위치를 기초로 특정 영역에 대한 통과 시간 정보를 예측할 수 있다. 통과 시간을 예측할 때 그 날의 상황에 대한 정보와 함께 저장할 수 있다.
예를 들면, 배달원1이 공휴일영역3을 통과하는 경우 공휴일 정보와 영역3 통과시간을 함께 통과정보 데이터베이스에 저장할 수 있으며, 배달원2는 월요일 영역3을 통과하는 경우 월요일 정보와 영역3 통과시간을 함께 통과정보 데이터베이스에 저장할 수 있다. 또한, 배달원1과 배달원2가 영역3을 통과한 정보를 기초로 영역3의 통과시간을 예측하여 통과정보 데이터베이스에 저장할 수 있다. 만약 다음 월요일에 배달원3이 영역3을 통과하는 경우 통과정보데이터베이스에서 월요일에 영역3을 통과할 때 소요되는 통과시간을 예측할 수 있다.
상황 정보는 시간, 요일, 날씨 및 공휴일여부를 나타내는 정보 중 적어도 하나 이상 포함한다.
특정영역을 통과하는 시간은 교통 정보일 수 있으며, 교통 정보는 상황에 따라 상이할 수 있다. 비오는날은 특정영역을 통과하는 시간이 더 많이 소요될 수 있으며, 월요일 아침과 금요일 저녁도 통과시간이 더 많이 소요될 수 있다. 공휴일에는 사람이 많은 번화가의 경우 사람이 많아서 통과시간이 더 많이 소요될 수 있으며, 회사가 많은 지역의 경우 공휴일에는 통과시간이 더 적게 소요될 수 있다.
배달 콜 수신부(204)는 픽업위치, 드랍위치 및 배달메뉴 정보를 포함하는 배달 콜 정보를 수신한다.
픽업위치는 배달 물품을 제공하는 장소의 위치일 수 있으며, 드랍위치는 배달 물품을 제공받는 장소의 위치일 수 있다. 배달원이 배달하고자 하는 배달 물품에 관한 정보일 수 있다. 배달 콜 정보는 배달원이 배달메뉴를 가지고 픽업위치에서 드랍위치까지 이동할 수 있는 정보일 수 있으며, 배달원에게 배달을 요청하는 정보일 수 있다.
조리시간 예측부(205)는 배달메뉴 정보에 대응되는 메뉴의 조리시간을 예측한다.
배달 품목이 음식인 경우 배달 품목에 해당하는 배달메뉴는 배달메뉴 마다 조리하는 시간이 각각 다를 수 있다. 배달메뉴 치킨의 경우 20분, 족발의 경우 미리 준비되어 있기 때문에 5분, 찜닭의 경우 30분일 수 있으며, 이 또한 식당마다 준비하는 과정이 상이하기 때문에 매장별 조리시간을 예측할 수 있다.
조리시간 예측부(205)는 배달 콜 정보에 포함된 메뉴정보에 대응되는 매장정보, 재료정보 및 현재 주방상태정보를 기초로 조리시간을 예측한다.
배달 콜 정보는 배달원이 배달할 메뉴를 포함하고 있으며, 배달원이 배달할 메뉴 정보에 대응되는 매장정보, 재료정보 및 현재 주방상태정보를 기초로 조리시간을 예측할 수 있다. 매장정보는 매장의 주방장의 조리 속도에 따라 매장마다 조리시간의 차이, 이전 주문이 다수 있는지 여부에 따라 조리 속도에 차이가 있을 수 있다. 또한 재료 정보는 매장에서 메뉴에 사용되는 재료를 미리 구매하여 놓았는지 여부 또는 재료를 미리 손질했는지 여부에 따라 조리 시간의 차이가 있을 수 있다. 또한, 현재 주방상태정보는 주방도구가 바로 사용할 수 있는지 여부 또는 조리를 하는 화력이 강한지 약한지 여부에 따라 조리시간의 차이가 있을 수 있어 이에 대한 정보를 기초로 조리시간을 예측할 수 있다. 또한, 조리시간은 주방에서 조리하는 시간뿐만 아니라 주방에서 조리하고 배달원이 배달할 수 있도록 포장용기에 담는 시간까지 포함될 수 있다.
예를 들면, A매장과 B매장은 치킨매장으로 A매장은 치킨을 1차로 튀겨놓고 기름을 예열해 놓은 상태로 영업을 시작하여 사용자가 치킨을 주문하면 1차로 튀겨놓은 치킨을 2차로 5분만 튀기면 조리가 끝날 수 있으며, B매장은 생닭을 냉장고에 구비내놓은 상태로 사용자가 치킨을 주문하면 기름을 예열하고, 생닭을 자르고 튀김옷을 만들어 튀김을 닭에게 입혀 치킨을 튀기는 과정을 하여 치킨을 한마디 조리하는데 30분의 시간이 소요될 수 있다. 이처럼 A매장과 B매장은 같은 치킨을 판매하지만 매장마다 현재상태를 기초로 조리시간을 예측할 수 있다.
최적 경로 연산부(206)는 수신한 배달 콜에 대하여, 통과시간 예측부(203)에서 예측한 영역별 통과시간 정보 및 조리시간 예측부(205)에서 예측한 조리시간 정보를 기초로 최적 경로를 연산한다.
픽업위치와 드랍위치 정보를 포함하고 있는 배달 콜에 대하여 통과시간 예측부(203) 픽업위치와 드랍위치의 통과시간 정보를 예측할 수 있으며, 배달원이 현재 위치에서 픽업위치에서 배달메뉴를 전달받고 드랍위치에 배달메뉴를 전달할 수 있는 최적 경로를 연산할 수 있다. 최적경로 연산부는 통과시간 정보 및 조리시간 정보를 기반으로 배달에 가장 적합한 위치에 있는 배달원에 해당하는 최적 경로를 연산할 수 있다.
최적 경로 연산부(206)는 수신한 배달 콜 정보를 확인하여, 배달원의 현재 위치, 픽업위치 및 드랍위치에 각각 대응되는 영역을 확인하고, 현재 위치에 대응되는 영역에서 픽업위치에 대응되는 영역까지의 최적 경로 및 픽업위치에 대응되는 영역에서 드랍위치에 대응되는 영역까지의 최적경로를 계산하여 전체 최적 경로를 연산한다.
최적 경로 연산부(206)는 배달원의 현재 위치, 픽업위치 및 드랍위치에 대응되는 영역을 확인하여 현재위치에서 픽업위치를 들러 드랍위치에 이르기까지의 최적화된 경로를 계산할 수 있다. 현재 위치에서 픽업위치에서 드랍위치에 이르는 최걱화된 경로를 계산할 때 조리시간을 포함할 수 있다.
최적 경로 연산부(206)는 배달 콜 정보를 확인하여 복수의 배달원이 있는 현재 위치, 픽업위치 및 드랍위치를 고려하여 가장 적합한 배달원을 배정할 수 있다.
예를 들면, 배달원1이 대기하고 있는 현재 위치에 위치하고 있고, 픽업위치인 픽업1에서 배달메뉴를 가져와서 드랍위치인 드랍1에 전달해야하는 경우 픽업1에서 가장 가까운 배달원1이 지정되는 경우 배달원1에서 픽업1까지 최적의 경로를 생성하고, 픽업1에서 드랍1까지의 최적의 경로를 생성할 수 있다. 이때 픽업1에서 배달메뉴를 조리하는 시간을 포함하여 최적의 경로를 생성할 수 있다.
최적 경로 연산부(206)는 배달 콜 수신부(204)에서 수신된 복수의 배달 콜 정보를 확인하여, 배달원의 현재 위치, 복수의 배달 콜의 픽업위치 및 드랍위치 각각에 대응되는 영역을 확인하여 전체 최적 경로를 연산한다.
배달 콜 수신부(204)는 복수의 배달을 수신 받을 수 있으며, 최적 경로 연산부(206)는 복수의 배달콜을 한 명의 배달원이 배달할 수 있도록 최적 경로를 연산할 수 있다.
예를 들면, 2건의 배달을 함께 배달하는 것이 효율적이라고 판단되는 2건의 배달을 수신받은 경우, 첫 번째 픽업위치는 픽업1, 두 번째 픽업위치는 픽업2, 첫번째 드랍위치는 드랍1, 두번째 드랍위치는 드랍2일 수 있다. 배달을 배정받은 배달부가 위치한 현재위치에서 배달원이 픽업1, 픽업2, 드랍1 및 드랍2를 모두 통과할 수 있는 최적의 경로를 연산할 수 있다. 픽업1에서 드랍1까지 걸리는 시간은 20분이 소요되며, 픽업1에서 드랍1까지 통과하는 길에 픽업2가 위치하고 있으며 드랍1에서 드랍2까지 통과하는 시간은 1분정도 소요된다고 한다. 또한 배달원의 현재 위치에서 픽업1까지의 거리는 5분정도 소요되며, 픽업1에서의 배달 메뉴 조리 시간은 5분, 픽업2에서의 배달 메뉴 조리시간은 15분이 소요되며, 픽업1에서의 픽업2에서 시간은 10분정도 소요될 수 있다. 이러한 경우 픽업1과 픽업2에서 동시에 배달 콜을 수신하면 픽업1과 픽업2에서는 조리를 시작할 수 있으며, 배달원이 현재위치에서 픽업1까지 5분을 소요해서 가는 동안 픽업1에서는 5분동안 조리를 하면 배달원은 픽업1에서 배달 메뉴를 바로 받아서 픽업2로 출발할 수 있으며 배달원이 현재 위치에서 픽업1을 들러 이동한 총 시간인 15분만에 픽업2에 도착하여 바로 매달 메뉴를 받아 드랍1로 출발 후 있다. 배달원은 드랍1에 픽업1의 배달메뉴를 배달한 후 드랍2에 픽업2의 배달 메뉴를 배달할 수 있다. 이처럼 한 명의배달원이 한번 이동할 때 복수의 배달콜을 처리하게 되는 경우 시간과 비용을 절약할 수 있다는 장점이 있다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 조리시간을 예측하여 조리가 끝난 시간에 맞춰 배달원이 도착함으로써 절약되는 시간의 일례를 도시한 도면이다.
최적 경로 연산부(206)는 수신한 배달 콜에 대하여, 통과시간 예측부(203)에서 예측한 영역별 통과시간 정보 및 조리시간 예측부(205)에서 예측한 조리시간 정보를 기초로 최적 경로를 연산한다.
주문 배달 시간을 4가지 단계로 정의하면 1. 배달원의 현재위치에서 픽업위치까지 이동 시간, 2. 픽업위치에서 배달메뉴를 받은 후 출발까지 대기시간, 3. 픽업위치에서 드랍위치까지 이동시간, 4. 드랍위치에서 배달 완료 후 다음 배달 콜을 수신받을 때까지의 대기시간이다.
도 3에서의 종래의 시스템(310)을 보면 배달원의 시간별 위치를 GPS 수집을 통하여 측정한 시간일 수 있으며, 이동과 대기 두 종류로 나눌 수 있고 각 파란색과 녹색으로 표현되어 있으며, 파란색으로 표현된 이동시간(편재 위치에서 픽업위치까지 이동시간, 픽업위치에서 드랍위치까지 이동시간)은 GPS 데이터를 계속적으로 수집하여 단순 통계방법이나 교통정보를 제공하는 서비스를 이용하여 합리적으로 추정이 가능한 시간이나 초록색으로 표현된 대기시간(픽업위치에서 출발까지 대기시간, 드랍위치에서 배달후 완료까지 대기시간)은 단순히 GPS데이터를 이용하여서는 추정할 수 없으며 시간 정보를 제공하는 별도의 서비스도 존재하지 않는다. 보통의 배달업계에서 이용하는 이동수단은 대부분 오토바이인데 자동차와는 특성이 약간 다르며 교통혼잡의 영향을 덜 받기도하고, 좁은 골목을 이동하는데 용이한 점을 가지고 있으며 배달의 거리도 수 Km 이내 이기 때문에 주로 자동차만을 위한 유료 교통정보서비스를 이용하는 것이 부담스럽거나 적합하지 않을 수 있다.
배달 소요시간 중 가장 많은 시간을 차지하는 것이 픽업위치에서 출발까지의 대기시간이며, 음식이 조리되기까지 기다리는 시간일 수 있다. 음식이 이미 조리된 후 배달원이 픽업을 하면 자칫 음식이 식을 수 있으며, 조리 이전에 픽업을 위해 매장에 도착을 하면 배달의 최적화에 영향을 미친다. 이 시간을 줄이기 위해 조리시간을 정확히 예측할 필요가 있으며, 매장에서 조리에 관한 데이터를 수집할 수 있는 플랫폼과의 연계가 요구된다.
예를 들면, 종래의 시스템(310)은 주문 배달 시간을 정의하는 4가지 단계에서 픽업위치에서 출발까지 대기시간(312)과 드랍위치에서 배달후 완료까지 대기시간(314)이 가장 많은 비중을 차지하고 있는 것으로 나타났으나, 본 발명의 시스템을 이용하면 조리시간을 계산하여 최적화된 경로를 제공해주기 때문에 픽업위치에서 조리시간 때문에 대기하는 시간(322)이 거의 없고, 드랍위치에서 배달 완료후 배달에 적합한 배달원을 배차해주기 때문에 배달 후 완료한 후에 대기시간이 현저하게 줄어드는 것을 알 수 있다. 종래의 시스템과 비교하면 본 발명의 시스템은 약 시간이 3배의 줄어드는 시간(325)이 발생하여 비용을 절감할 수 있는 효과가 있다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 서비스 대상 지역을 동일한 크기의 격자로 구분하는 일례를 도시한 도면이다.
영역 구분부(201)는 서비스 대상 지역을 동일한 크기의 격자로 구분하여 복수의 영역으로 구분한다.
위도, 경도의 좌표는 소수점과 부호로 나타낼 수 있으며, 지구는 구체이지만 국내의 경우 지구 구체 표면적에 비해 매우 작은 수준이므로 약간의 오차를 감안해 평면이라고 가정해도 무방할 수 있다. 이런 가정에서 위도 경도를 나타내는 소수점 자릿수를 줄여 좌표를 근사화하면 사각형에 가까운 모양이 나타날 수 있으며, 좌표를 소수점 아래 세자리까지 나타내면 국내의 경우 약 1000 만개의 사각형이 생기는데 이는 영역이라 할 수 있다. 하나의 영역(401)은 가로 약 90미터, 세로 약 110미터일 수 있으며, 하나의 영역의 크기로 삼기에는 적당할 수 있으나 더 작게 관리할 필요가 있는 경우에는 소수점 아래 자리수를 늘릴 수 있다.
예를 들면, 소수점 아래 자리수가 한 자리일 경우 영역의 수는 약 1000개, 영역의 크기는 가로 9km, 세로 11km일 수 있으며, 소수점 아래 자리수가 두 자리일 경우 영역의 수는 약 10만개, 영역의 크기는 가로 0.9km, 세로 1.1km일 수 있으며, 소수점 아래 자리수가 세 자리일 경우 영역의 수는 약 1000만개, 영역의 크기는 가로 90m, 세로 110m일 수 있으며, 소수점 아래 자리수가 네 자리일 경우 영역의 수는 약 10억 개, 영역의 크기는 가로 9m, 세로 11m일 수 있다. 또한 소수점 아래 자리수가 다섯 자리일 경우 영역의 수는 약 1000억 개, 영역의 크기는 가로 90cm, 세로 110츠일 수 있다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 영역의 통과시간을 예측하기 위한 그래프의 일례를 도시한 도면이다.
통과시간 예측부(203)는 현재 위치 정보 및 이전 위치 정보에 대응되는 영역이 인접한 영역이 아닌 경우, 이전 위치 정보에서 현재 위치 정보까지의 직선상에 포함되는 영역들의 개수를 이전 위치 정보를 수신한 시점과 현재 위치 정보를 수신한 시점 간의 시간차이로 나누어 영역별 통과시간을 예측한다.
배달원의 위치 정보를 수신에 오류가 발생하거나 배달원의 통신비가 과도하게 많이 발생할 수 있기 때문에 배달원의 실시간 위치를 이용하여 영역의 통과 시간을 예측하기 어렵거나 배달원들이 영역을 통과할 때마다 영역의 정보를 업데이트하기가 어려울 수 있다. 또한, 배달원의 위치 정보를 연속적으로 수신하면 현재 위치 정보와 이전 위치 정보가 인접하지 않을 가능성이 있어, 시작영역과 종료영역 사이에 어떤 영역을 거쳐 왔는지에 대한 정보가 없으므로 이를 근사할 수 있다.
예를 들면 점 (0,0)는 시작영역(501)이며, 점 (18,12)는 종료영역(502)으로 시작영역(501)에서 종료영역(502)을 지나는 직선을 보면, 평면상에 격자를 영역일 수 있다. 이때 직선이 지나는 모든 사각형 즉, 영역의 값의 변화를 반영해야 하는 영역으로, 배달원의 위치 정보를 시작영역(501)과 종료영역(502)에서 각 한번씩 총 2번씩 수신했다면 이때의 시간차는 24초일 수 있다. 직선이 지나가는 영역의 개수는 24개이며, 각 영역을 지나는 시간을 1초로 근사화 할 수 있어, 각 영역의 통과시간을 예측할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 영역의 통과시간을 예측한 정보의 일례를 도시한 도면이다.
통과시간 예측부(203)는 구분된 각 영역의 통과시간을 예측한다.
통과시간 예측부(203)는 위치정보 수신부(202)에서 수신된 복수의 배달원 중 하나의 현재 위치 정보 및 이전 주기에 수신한 이전 위치 정보를 기초로 각 영역별 통과시간을 예측한다.
통과시간 예측부(203)는 현재 위치 정보 및 이전 위치 정보에 대응되는 영역이 인접한 영역이 아닌 경우, 이전 위치 정보에서 현재 위치 정보까지의 직선상에 포함되는 영역들의 개수를 이전 위치 정보를 수신한 시점과 현재 위치 정보를 수신한 시점간의 시간차이로 나누어 영역별 통과시간을 예측한다.
통과시간 예측부(203)는 하나의 영역을 통과하는 복수의 배달원의 통과시간을 종합하여 영역별 통과시간을 예측한다.
통과시간 예측부(203)는 복수의 배달원 중 어느 하나인 제1 배달원의 특정 영역에 대한 통과시간이 소정의 최소시간 이내이거나, 소정의 최대시간을 초과하는 경우에는 특정 영역의 통과시간을 예측할 때 제1 배달원의 통과시간을 배제한다.
통과시간 예측부(203)는 수신된 복수의 배달원 중 하나의 현재 위치 정보 및 이전 주기에 수신한 이전 위치 정보를 기초로 추정한 각 영역별 통과시간 정보를 상황 정보에 대응시켜 통과정보 데이터베이스에 저장하고, 통과정보 데이터베이스에서 현재의 상황 정보에 대응되는 통과시간 정보를 조회하여 영역별 통과시간 정보를 예측한다.
각 영역에는 주로 교통정보를 포함할 수 있으며, 통과시간 예측부(203)는 각 영역의 통과시간을 예측할 수 있다. 통과시간 예측부(203)는 배달원의 실시간 현재 위치를 기반으로 그 시간의 시간, 요일, 날씨 및 공휴일 여부 등과 같은 상황정보화 함께 통과정보 데이터베이스에 저장할 수 있으며, 각 영역의 평균적인 통과 시간을 색상으로 표현할 수 있다.
예를 들면, 푸른색에 가까울수록 영역을 통과하는데 시간이 적게 걸리며, 붉은색에 가까울수록 영역을 통과하는데 시간이 오래 걸리는 것으로 표현될 수 있다. 이는 상황 정보에 따라 달라질 수 있으며, 평일에는 통과시간이 적게 걸린 영역이 공휴일에는 통과시간이 오래걸릴 수 있으며, 날씨가 맑은날에는 통과시간이 적게걸린 영역이 비가 오는날에는 통과시간이 많이 걸리는 영역이 될 수 있어 상황정보에 따라 통과시간이 변동될 수 있다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 픽업위치에서 드랍위치까지의 최적 경로를 계산하여 전체 경로를 연산하는 일례를 도시한 도면이다.
통과시간 예측부(203)는 구분된 각 영역의 통과시간을 예측한다.
최적 경로 연산부(206)는 수신한 배달 콜에 대하여, 통과시간 예측부(203)에서 예측한 영역별 통과시간 정보 및 조리시간 예측부(205)에서 예측한 조리시간 정보를 기초로 최적 경로를 연산한다.
최적 경로 연산부(206)는 수신한 배달 콜 정보를 확인하여, 배달원의 현재 위치, 픽업위치 및 드랍위치에 각각 대응되는 영역을 확인하고, 현재 위치에 대응되는 영역에서 픽업위치에 대응되는 영역까지의 최적 경로 및 픽업위치에 대응되는 영역에서 드랍위치에 대응되는 영역까지의 최적경로를 계산하여 전체 최적 경로를 연산한다.
한 영역에서 다른 영역으로 이동하는데 드는 비용과 경로는 '영역 to 영역'으로 정의할 수 있으며, 지나가는 모든 영역의 값을 모두 더하고 지나온 경로를 기록하여 결정할 수 있다. 또한, 배달원은 비교적 2~3km 내외의 짧은 거리를 이동하여 대부분의 수단은 자동차가 아닌 골목길 통행이 용히하고 교통량의 영향을 조금 덜 받는 오토바이 일 수 있다. 따라서 '영역 to 영역'의 결과 시간의 오차는 크지 않을 수 있다.
예를 들면, 다수의 인접한 영역을 도식화(710)하여 보면, 각 사각형은 영역일 수 있으며, 시작영역(701)과 종료영역(702)은 배달원의 현재위치, 픽업위치, 드랍위치일 수 있다. 영역내의 상단에 있는 수는 해당 영역을 통과하는데 걸리는 시간일 수 있으며, 하단에 있는 수는 시작영역(701)에서 해당 영역까지 이동하는데 걸리는 시간일 수 있다. 시작영역(701)에서 종료영역(702)까지 하단의 수를 더하는 계산을 하여 종료영역(702)의 하단값을 구할 수 있다. 이때 이동할 수 있는 방향은 오른쪽, 아래, 오른쪽 아래로 허용하여 연산할 수 있으며 시작영역(701)과 종료영역(702)이 가까워지는 방향으로 이동할 수 있다. 시작영역(701)에서 종료영역(702)까지 이동하는데 걸리는 최적의 시간은 9로 계산될 수 있으며 최적의 경로(703)를 연산할 수 있다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 통과정보 데이터베이스에 저장된 상황 정보의 일례를 도시한 도면이다.
통과시간 예측부(203)는 수신된 복수의 배달원 중 하나의 현재 위치 정보 및 이전 주기에 수신한 이전 위치 정보를 기초로 추정한 각 영역별 통과시간 정보를 상황 정보에 대응시켜 통과정보 데이터베이스에 저장하고, 통과정보 데이터베이스에서 현재의 상황 정보에 대응되는 통과시간 정보를 조회하여 영역별 통과시간 정보를 예측한다.
상황 정보는 시간, 요일, 날씨 및 공휴일여부를 나타내는 정보 중 적어도 하나 이상 포함한다.
통과정보 데이터베이스에는 배달원이 하나의 영역을 통과할 때의 추정된 통과 시간 정보와 배달원이 하나의 영역을 통과할 때의 상황 정보를 대응시켜 저장할 수 있으며, 통과 시간 예측부는 배달원이 특정상황이나 특정영역을 통과하는 경우 상황 정보와 예측된 통과 시간이 저장된 통과정보 데이터베이스를 조회하여 통과시간 정보를 예측할 수 있다.
배달원이 전달하는 데이터는 그 시각의 위치 정보일 수 있으며, 통과시간 예측부(203)는 위치정보를 수신하면 배달원의 실시간 위치를 관리하는 통가정보 데이터베이스에 저장할 수 있으며, 저장된 데이터를 기초로 영역별 통과시간 정보를 예측할 수 있다. 또한, 그 시각의 위치 정보뿐만 아니라 그 시각의 상황 정보를 함께 수신할 수 있으며, 상황정보는 요일, 날씨 및 공휴일 여부일 수 있다.
특정 영역에 대한 시간 정보는 그 영역을 통과한 횟수와 그 영역을 통과한 시간으로 구성될 수 있으며, 통과 시간은 평균으로 저장하고, 새로운 값을 수신받을 때는 기존의 횟수와 시간을 이용하여 새로운 평균값을 계산할 수 있다. Zone DataEntry는 영역에 대한 하나의 정보일 수 있으며, 그 세부로 이동수단에 대한 정보(오토바이, 자동차 등)일 수 있다. 또한 그 안에는 요일 별, 공휴일 및 최근 30분에 대한 정보가 들어가 있으며, 요일 별 데이터에는 분리하여 저장할 수 있는 시간 간격을 설정할 수 있다.
또한 새로운 영역에 대한 정보가 입력되었을 경우 날짜, 시간, 공휴일 여부, 최근 30분 정보 모두 업데이트 할 수 있으며, 데이터를 조회하는 경우 최근 30분, 날짜와 시간에 맞는 값을 공휴일 조정시간을 반영하는 순으로 연산할 수 있다.
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 배달원의 선호 지역을 고려하여 최적화된 배달 경로에 따라 배달원이 배달하는 일례를 도시한 도면이다.
최적 경로 연산부(206)는 수신한 배달 콜에 대하여, 통과시간 예측부(203)에서 예측한 영역별 통과시간 정보, 조리시간 예측부(205)에서 예측한 조리시간 정보 및 배달원이 선호지역을 기초로 최적 경로를 연산한다.
최적 경로 연산부(206)는 배달원의 선호지역을 수신할 수 있으며, 배달원이 배달하고자하는 최대지역 또는 기피지역을 포함한 선호지역을 수신할 수 있다. 배달원은 어떤 이유로든 자신이 배달하고자 하는 지역이 있을 수 있으며, 그 지역안에서만 배달을 하고 싶을 수 있다. 따라서 배달원이 배달하고자 하는 지역을 선호지역으로 설정할 수 있다. 최적 경로 연산부(206)는 이를 반영하여 배달원을 선정할 수 있고, 배달원이 설정한 선호지역을 벗어나지 않는 경로로 최적 경로를 연산할 수 있다. 만약 배달원의 선호지역을 벗어나는 경우 다른 배달콜을 수신받아 배달원이 다시 배달원의 선호지역으로 들어올 수 있도록 최적의 경로를 연산할 수 있다.
예를 들면, 배달원 1은 선호지역(901)을 설정하였으며, 최적 경로 연산부(206)는 배달원1이 팍업위치인 픽업4에서 픽업5를 거쳐 드랍위치인 드랍4에서 드랍5를 경로하는 최적 경로를 연산할 수 있다. 그러나 드랍5는 배달원1의 선호지역을 벗어났으며 배달원1이 배달을 꺼릴 수 있으나 최적 경로 연산부(206)는 픽업6에서 드랍6의 최적경로를 연산하여 선호지역이 아닌 픽업6에서 선호지역인 드랍6으로 돌아올 수 있도록 연산할 수 있다. 배달원 1이 선호지역을 벗어나더라도 다시 선호지역으로 들어올 수 있도록 최적 경로를 연산할 수 있다.
도 10은 본 발명의 일실시예에 따른 경로 최적화 방법의 순서도를 도시한 도면이다.
본 발명에 따른 경로 최적화 방법은 아래의 설명에 의해서만 한정되는 것은 아니며, 상술한 경로 최적화 시스템(200)에 적용되는 기술적인 설명을 그대로 적용하여 이해할 수 있다.
중앙처리장치 및 메모리를 구비하는 경로 최적화 시스템(200)에서 동작하는 배달경로 최적화 방법에 있어서,
서비스 대상 지역을 동일한 크기의 격자로 구분하여 복수의 영역으로 구분하는 단계(S1001)는 영역 구분부(201)에서 서비스 대상 지역을 동일한 크기의 격자로 구분하여 복수의 영역으로 구분한다.
위치정보를 수신하는 단계는 위치정보 수신부(202)에서 복수의 배달원의 위치정보를 수신한다.
통과 시간을 예측하는 단계(S1002)는 통과시간 예측부(203)에서 구분된 각 영역의 통과시간을 예측한다.
통과 시간을 예측하는 단계(S1002)는 위치정보 수신부(202)에서 수신된 복수의 배달원 중 하나의 현재 위치 정보 및 이전 주기에 수신한 이전 위치 정보를 기초로 각 영역별 통과시간을 예측한다.
통과 시간을 예측하는 단계(S1002)는 현재 위치 정보 및 이전 위치 정보에 대응되는 영역이 인접한 영역이 아닌 경우, 이전 위치 정보에서 현재 위치 정보까지의 직선상에 포함되는 영역들의 개수를 이전 위치 정보를 수신한 시점과 현재 위치 정보를 수신한 시점간의 시간차이로 나누어 영역별 통과시간을 예측한다.
통과 시간을 예측하는 단계(S1002)는 하나의 영역을 통과하는 복수의 배달원의 통과시간을 종합하여 영역별 통과시간을 예측한다.
통과 시간을 예측하는 단계(S1002)는 복수의 배달원 중 어느 하나인 제1 배달원의 특정 영역에 대한 통과시간이 소정의 최소시간 이내이거나, 소정의 최대시간을 초과하는 경우에는 특정 영역의 통과시간을 예측할 때 제1 배달원의 통과시간을 배제한다.
통과 시간을 예측하는 단계(S1002)는 수신된 복수의 배달원 중 하나의 현재 위치 정보 및 이전 주기에 수신한 이전 위치 정보를 기초로 추정한 각 영역별 통과시간 정보를 상황 정보에 대응시켜 통과정보 데이터베이스에 저장하고, 통과정보 데이터베이스에서 현재의 상황 정보에 대응되는 통과시간 정보를 조회하여 영역별 통과시간 정보를 예측한다.
상황 정보는 시간, 요일, 날씨 및 공휴일여부를 나타내는 정보 중 적어도 하나 이상 포함한다.
배달 콜 정보를 수신하는 단계(S1003)는 배달 콜 수신부(204)에서 픽업위치, 드랍위치 및 배달메뉴 정보를 포함하는 배달 콜 정보를 수신한다.
조리시간을 예측하는 단계(S1004)는 조리시간 예측부(205)에서 배달메뉴 정보에 대응되는 메뉴의 조리시간을 예측한다.
조리시간을 예측하는 단계(S1004)는 배달 콜 정보에 포함된 메뉴정보에 대응되는 매장정보, 재료정보 및 현재 주방상태정보를 기초로 조리시간을 예측한다.
최적 경로를 연산하는 단계(S1005)는 최적 경로 연산부(206)에서 수신한 배달 콜에 대하여, 통과 시간을 예측하는 단계(S1002)에서 예측한 영역별 통과시간 정보 및 조리시간을 예측하는 단계(S1004)에서 예측한 조리시간 정보를 기초로 최적 경로를 연산한다.
최적 경로를 연산하는 단계(S1005)는 수신한 배달 콜 정보를 확인하여, 배달원의 현재 위치, 픽업위치 및 드랍위치에 각각 대응되는 영역을 확인하고, 현재 위치에 대응되는 영역에서 픽업위치에 대응되는 영역까지의 최적 경로 및 픽업위치에 대응되는 영역에서 드랍위치에 대응되는 영역까지의 최적경로를 계산하여 전체 최적 경로를 연산한다.
최적 경로를 연산하는 단계(S1005)는 배달 콜 수신부(204)에서 수신된 복수의 배달 콜 정보를 확인하여, 배달원의 현재 위치, 복수의 배달 콜의 픽업위치 및 드랍위치 각각에 대응되는 영역을 확인하여 전체 최적 경로를 연산한다.
이와 같은, 경로 최적화 방법은 애플리케이션으로 구현되거나 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.
상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거니와 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CDROM, DVD 와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다.
프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상에서는 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있다.
본 발명은 배달원, 음식점 위치, 배달할 위치와 음식의 조리시간을 기초로 최적의 배달 경로를 예측하여 배달원이 음식점에 도착하였을 때 음식의 조리가 완료되지 않아 대기하는 시간을 절약할 수 있도록 하는 경로 최적화 시스템 및 방법에 관한 것으로, 서비스 대상 지역을 동일한 크기의 격자로 구분하여 복수의 영역으로 구분하는 영역 구분부, 각 영역의 통과시간을 예측하는 통과시간 예측부, 배달콜 정보를 수신하는 배달 콜 수신부, 메뉴의 조리시간을 예측하는 조리시간 예측부, 영역별 통과시간 정보와 조리시간 정보를 기초로 최적 경로를 연산하는 최적 경로 연산부를 포함하는 경로 최적화 시스템 및 방법에 관한 것이다.

Claims (21)

  1. 서비스 대상 지역을 동일한 크기의 격자로 구분하여 복수의 영역으로 구분하는 영역 구분부;
    상기 구분된 각 영역의 통과시간을 예측하는 통과시간 예측부;
    픽업위치, 드랍위치 및 배달메뉴 정보를 포함하는 배달 콜 정보를 수신하는 배달 콜 수신부;
    상기 배달메뉴 정보에 대응되는 메뉴의 조리시간을 예측하는 조리시간 예측부; 및
    상기 수신한 배달 콜에 대하여, 상기 통과시간 예측부에서 예측한 영역별 통과시간 정보 및 상기 조리시간 예측부에서 예측한 조리시간 정보를 기초로 최적 경로를 연산하는 최적 경로 연산부
    를 포함하는 경로 최적화 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    복수의 배달원의 위치정보를 수신하는 위치정보 수신부
    를 더 포함하고,
    상기 통과시간 예측부는
    상기 위치정보 수신부에서 수신된 상기 복수의 배달원 중 하나의 현재 위치 정보 및 이전 주기에 수신한 이전 위치 정보를 기초로 각 영역별 통과시간을 예측하는 것
    을 특징으로 하는 경로 최적화 시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 통과시간 예측부는
    상기 현재 위치 정보 및 상기 이전 위치 정보에 대응되는 영역이 인접한 영역이 아닌 경우,
    상기 이전 위치 정보에서 상기 현재 위치 정보까지의 직선상에 포함되는 영역들의 개수를 상기 이전 위치 정보를 수신한 시점과 상기 현재 위치 정보를 수신한 시점간의 시간차이로 나누어 영역별 통과시간을 예측하는 것
    을 특징으로 하는 경로 최적화 시스템.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 통과시간 예측부는
    상기 하나의 영역을 통과하는 복수의 배달원의 통과시간을 종합하여 영역별 통과시간을 예측하는 것
    을 특징으로 하는 경로 최적화 시스템.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 통과시간 예측부는
    상기 복수의 배달원 중 어느 하나인 제1 배달원의 특정 영역에 대한 통과시간이 소정의 최소시간 이내이거나, 소정의 최대시간을 초과하는 경우에는 상기 특정 영역의 통과시간을 예측할 때 상기 제1 배달원의 통과시간을 배제하는 것
    을 특징으로 하는 경로 최적화 시스템.
  6. 제2항에 있어서,
    상기 통과시간 예측부는
    수신된 상기 복수의 배달원 중 하나의 현재 위치 정보 및 이전 주기에 수신한 이전 위치 정보를 기초로 추정한 각 영역별 통과시간 정보를 상황 정보에 대응시켜 통과정보 데이터베이스에 저장하고,
    상기 통과정보 데이터베이스에서 현재의 상황 정보에 대응되는 통과시간 정보를 조회하여 영역별 통과시간 정보를 예측하는 것
    을 특징으로 하는 경로 최적화 시스템.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 상황 정보는 시간, 요일, 날씨 및 공휴일여부를 나타내는 정보 중 적어도 하나 이상을 포함하는 것
    을 특징으로 하는 경로 최적화 시스템.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 최적 경로 연산부는
    상기 수신한 배달 콜 정보를 확인하여,
    배달원의 현재 위치, 상기 픽업위치 및 상기 드랍위치에 각각 대응되는 영역을 확인하고,
    상기 현재 위치에 대응되는 영역에서 상기 픽업위치에 대응되는 영역까지의 최적 경로 및 상기 픽업위치에 대응되는 영역에서 상기 드랍위치에 대응되는 영역까지의 최적경로를 계산하여 전체 최적 경로를 연산하는 것
    을 특징으로 하는 경로 최적화 시스템.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 최적 경로 연산부는
    상기 배달 콜 수신부에서 수신된 복수의 배달 콜 정보를 확인하여,
    배달원의 현재 위치, 복수의 배달 콜의 픽업위치 및 드랍위치 각각에 대응되는 영역을 확인하여 전체 최적 경로를 연산하는 것
    을 특징으로 하는 경로 최적화 시스템.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 조리시간 예측부는
    상기 배달 콜 정보에 포함된 메뉴정보에 대응되는 매장정보, 재료정보 및 현재 주방상태정보를 기초로 조리시간을 예측하는 것
    을 특징으로 하는 경로 최적화 시스템.
  11. 중앙처리장치 및 메모리를 구비하는 경로 최적화 시스템에서 동작하는 배달경로 최적화 방법에 있어서,
    영역 구분부에서 서비스 대상 지역을 동일한 크기의 격자로 구분하여 복수의 영역으로 구분하는 단계;
    통과시간 예측부에서 상기 구분된 각 영역의 통과시간을 예측하는 단계;
    배달콜 수신부에서 픽업위치, 드랍위치 및 배달메뉴 정보를 포함하는 배달 콜 정보를 수신하는 단계;
    조리시간 예측부에서 상기 배달메뉴 정보에 대응되는 메뉴의 조리시간을 예측하는 단계; 및
    최적 경로 연산부에서 상기 수신한 배달 콜에 대하여, 상기 통과시간 예측부에서 예측한 영역별 통과시간 정보 및 상기 조리시간 예측부에서 예측한 조리시간 정보를 기초로 최적 경로를 연산하는 단계
    를 포함하는 경로 최적화 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    위치정보 수신부에서 복수의 배달원의 위치정보를 수신하는 단계
    를 더 포함하고,
    상기 통과시간을 예측하는 단계는
    상기 위치정보를 수신하는 단계에서 수신된 상기 복수의 배달원 중 하나의 현재 위치 정보 및 이전 주기에 수신한 이전 위치 정보를 기초로 각 영역별 통과시간을 예측하는 것
    을 특징으로 하는 경로 최적화 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 통과시간을 예측하는 단계는
    상기 현재 위치 정보 및 상기 이전 위치 정보에 대응되는 영역이 인접한 영역이 아닌 경우,
    상기 이전 위치 정보에서 상기 현재 위치 정보까지의 직선상에 포함되는 영역들의 개수를 상기 이전 위치 정보를 수신한 시점과 상기 현재 위치 정보를 수신한 시점간의 시간차이로 나누어 영역별 통과시간을 예측하는 것
    을 특징으로 하는 경로 최적화 방법.
  14. 제12항에 있어서,
    상기 통과시간을 예측하는 단계는
    상기 하나의 영역을 통과하는 복수의 배달원의 통과시간을 종합하여 영역별 통과시간을 예측하는 것
    을 특징으로 하는 경로 최적화 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 통과시간을 예측하는 단계는
    상기 복수의 배달원 중 어느 하나인 제1 배달원의 특정 영역에 대한 통과시간이 소정의 최소시간 이내이거나, 소정의 최대시간을 초과하는 경우에는 상기 특정 영역의 통과시간을 예측할 때 상기 제1 배달원의 통과시간을 배제하는 것
    을 특징으로 하는 경로 최적화 방법.
  16. 제12항에 있어서,
    상기 통과시간을 예측하는 단계는
    수신된 상기 복수의 배달원 중 하나의 현재 위치 정보 및 이전 주기에 수신한 이전 위치 정보를 기초로 추정한 각 영역별 통과시간 정보를 상황 정보에 대응시켜 통과정보 데이터베이스에 저장하고,
    상기 통과정보 데이터베이스에서 현재의 상황 정보에 대응되는 통과시간 정보를 조회하여 영역별 통과시간 정보를 예측하는 것
    을 특징으로 하는 경로 최적화 방법.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 상황 정보는 시간, 요일, 날씨 및 공휴일여부를 나타내는 정보 중 적어도 하나 이상을 포함하는 것
    을 특징으로 하는 경로 최적화 방법.
  18. 제11항에 있어서,
    상기 최적 경로를 연산하는 단계는
    상기 수신한 배달 콜 정보를 확인하여,
    배달원의 현재 위치, 상기 픽업위치 및 상기 드랍위치에 각각 대응되는 영역을 확인하고,
    상기 현재 위치에 대응되는 영역에서 상기 픽업위치에 대응되는 영역까지의 최적 경로 및 상기 픽업위치에 대응되는 영역에서 상기 드랍위치에 대응되는 영역까지의 최적경로를 계산하여 전체 최적 경로를 연산하는 것
    을 특징으로 하는 경로 최적화 방법.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 최적 경로를 연산하는 단계는
    상기 배달 콜 정보를 수신하는 단계에서 수신된 복수의 배달 콜 정보를 확인하여,
    배달원의 현재 위치, 복수의 배달 콜의 픽업위치 및 드랍위치 각각에 대응되는 영역을 확인하여 전체 최적 경로를 연산하는 것
    을 특징으로 하는 경로 최적화 방법.
  20. 제11항에 있어서,
    상기 조리시간을 예측하는 단계는
    상기 배달 콜 정보에 포함된 메뉴정보에 대응되는 매장정보, 재료정보 및 현재 주방상태정보를 기초로 조리시간을 예측하는 것
    을 특징으로 하는 경로 최적화 방법.
  21. 제11항 내지 제20항 중 어느 한 항의 방법을 실행하기 위한 프로그램을 기록한 기록매체.
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