WO2023101306A1 - 인공 지능을 이용한 화물 장치 및 리핸들링 관리 시스템 및 방법 - Google Patents

인공 지능을 이용한 화물 장치 및 리핸들링 관리 시스템 및 방법 Download PDF

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WO2023101306A1
WO2023101306A1 PCT/KR2022/018633 KR2022018633W WO2023101306A1 WO 2023101306 A1 WO2023101306 A1 WO 2023101306A1 KR 2022018633 W KR2022018633 W KR 2022018633W WO 2023101306 A1 WO2023101306 A1 WO 2023101306A1
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rehandling
schedule
cargo
reach stacker
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PCT/KR2022/018633
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이성진
박태현
정규민
강정구
노혜민
이효준
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주식회사 컨테인어스
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    • G06Q10/08355—Routing methods

Definitions

  • the present invention relates to a cargo device and a rehandling management system and method using artificial intelligence, and relates to cargo to be loaded and rehandled within a predetermined time based on cargo information, reach stacker and driver information, reach stacker operation information, equipment head information, etc.
  • a system and method for constructing a device and rehandling schedule consisting of an optimal route by matching device location and reach stacker.
  • a manager of a storage yard operator uses his or her own know-how to match cargo, device location, and reach stacker. and a method for determining loading and rehandling scheduling is used.
  • the management staff of the storage yard operator can refer to the information of carrying in and out of the cargo requested by the shipper, cargo information (container information, shipping line information, etc.), reach stacker and driver information, and storage yard current status information.
  • reprocessing or rehandling of temporarily moving a container located on top of a carry-out container to another place may be executed.
  • the increase in the number of rehandling not only increases the workload of loading and unloading equipment (eg, reach stacker), but also causes congestion inside the cargo terminal and disruption of the loading and unloading plan of cargo vehicles due to waiting for yard trucks to work. Therefore, there is a need for a method for optimizing rehandling as well as cargo equipment or loading in order to improve the overall productivity of a cargo terminal.
  • cargo information and cargo information (eg, container information, shipping line information, etc.) requested by the shipper, reach stacker and driver information, past, present or scheduled information of reach stacker work, equipment yard status information, etc.
  • cargo information and cargo information eg, container information, shipping line information, etc.
  • reach stacker and driver information past, present or scheduled information of reach stacker work, equipment yard status information, etc.
  • the present disclosure provides a cargo device and a rehandling management method using artificial intelligence, a computer program and a device (system) stored in a recording medium to solve the above problems.
  • the present disclosure may be implemented in a variety of ways, including a method, apparatus (system) or computer program stored on a readable storage medium.
  • a cargo device and rehandling management method using artificial intelligence performed by at least one processor includes registering cargo information, reach stacker information, and equipment head information in a database, Based on the information, matching cargo, device location, and reach stacker with an artificial intelligence-based device and rehandling scheduling module, and determining a first schedule including a route to the device facility, and the first schedule and device operator terminal and transmitting device and rehandling information according to any one of the second schedules received from the Reach Stacker driver terminal.
  • a method for learning a cargo device and rehandling using artificial intelligence performed by at least one processor includes registering the device and rehandling order information in a database, the information registered in the database Based on this, using a reinforcement learning-based device and rehandling scheduling algorithm, matching cargo, device location, and reach stacker and determining a first schedule including a route to the device field, from the first schedule and device operator terminal Transmitting device and rehandling information according to any one of the received second schedules to the reach stacker driver terminal, receiving a device and rehandling execution result executed according to the device and rehandling information from the driver terminal, Updating the device and rehandling information and the device and rehandling execution result to the database, and learning the device and rehandling scheduling algorithm based on the device and rehandling information updated to the database and the device and rehandling execution result.
  • a reinforcement learning-based device and rehandling scheduling algorithm matching cargo, device location, and reach stacker and determining a first schedule including a route
  • a computer-readable non-transitory recording medium recording instructions for executing a cargo device and a rehandling management method using artificial intelligence in a computer is provided.
  • a computer-readable non-transitory recording medium recording instructions for executing a learning method of a cargo device and rehandling using artificial intelligence in a computer is provided.
  • a cargo device and a rehandling management system using artificial intelligence include a communication module, a memory, and at least one computer-readable program connected to the memory and configured to execute at least one computer-readable program included in the memory.
  • a processor at least one program registers cargo information, reach stacker information, and device head information in a database, and based on the information registered in the database, by an artificial intelligence-based device and a rehandling scheduling module, cargo and the device location and reach stacker are matched, and a first schedule including a path to the device field is determined, and the device and rehandling information according to any one of the first schedule and the second schedule received from the device field operator terminal are operated by the reach stacker
  • One or more commands to be transmitted to the driver's terminal may be included.
  • an optimal route is matched with cargo to be loaded and rehandled within a predetermined time, equipment location, and reach stacker.
  • a device consisting of and a rehandling schedule can be established.
  • FIG. 1 is a diagram showing the configuration of a cargo device and a rehandling management system according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 2 is a schematic diagram illustrating a configuration in which an information processing system according to an embodiment of the present disclosure is communicatively connected with a plurality of user terminals.
  • FIG. 3 is a block diagram showing internal configurations of a user terminal and an information processing system according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 4 is a diagram showing the configuration of a processor of an information processing system according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 5 is a diagram showing the configuration of a database of a cargo device and a rehandling management system according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a cargo device and rehandling management process according to one embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a learning process of automated cargo equipment and rehandling scheduling according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a reinforcement learning process for automation of automated cargo equipment and rehandling scheduling according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an example of an automated cargo device and a rehandling management method according to an embodiment of the present disclosure.
  • a modulee' or 'unit' used in the specification means a software or hardware component, and the 'module' or 'unit' performs certain roles.
  • 'module' or 'unit' is not meant to be limited to software or hardware.
  • a 'module' or 'unit' may be configured to reside in an addressable storage medium and may be configured to reproduce one or more processors.
  • a 'module' or 'unit' includes components such as software components, object-oriented software components, class components, and task components, processes, functions, and attributes. , procedures, subroutines, segments of program code, drivers, firmware, microcode, circuitry, data, databases, data structures, tables, arrays, or variables.
  • a 'module' or 'unit' may be implemented with a processor and a memory.
  • 'Processor' should be interpreted broadly to include general-purpose processors, central processing units (CPUs), microprocessors, digital signal processors (DSPs), controllers, microcontrollers, state machines, and the like.
  • 'processor' may refer to an application specific integrated circuit (ASIC), programmable logic device (PLD), field programmable gate array (FPGA), or the like.
  • ASIC application specific integrated circuit
  • PLD programmable logic device
  • FPGA field programmable gate array
  • 'Processor' refers to a combination of processing devices, such as, for example, a combination of a DSP and a microprocessor, a combination of a plurality of microprocessors, a combination of one or more microprocessors in conjunction with a DSP core, or a combination of any other such configurations. You may. Also, 'memory' should be interpreted broadly to include any electronic component capable of storing electronic information.
  • 'Memory' includes random access memory (RAM), read-only memory (ROM), non-volatile random access memory (NVRAM), programmable read-only memory (PROM), erasable-programmable read-only memory (EPROM), It may also refer to various types of processor-readable media, such as electrically erasable PROM (EEPROM), flash memory, magnetic or optical data storage, registers, and the like.
  • RAM random access memory
  • ROM read-only memory
  • NVRAM non-volatile random access memory
  • PROM programmable read-only memory
  • EPROM erasable-programmable read-only memory
  • a memory is said to be in electronic communication with the processor if the processor can read information from and/or write information to the memory.
  • Memory integrated with the processor is in electronic communication with the processor.
  • a 'system' may include at least one of a server device and a cloud device, but is not limited thereto.
  • a system may consist of one or more server devices.
  • a system may consist of one or more cloud devices.
  • the system may be operated by configuring a server device and a cloud device together.
  • a 'container stacking area' may refer to a place or storage area where cargo containers carried in by cargo transport vehicles are temporarily stored until the time of unloading.
  • a storage yard can be used interchangeably with a container yard.
  • a 'reach stacker' is a vehicle-type mobile device and may refer to equipment or a vehicle that transfers or unloads containers from a chassis in a container yard or yard and loads them into the container yard.
  • 'equipment and rehandling schedule' refers to matching information of cargo and reach stackers to be loaded or rehandled at a container yard or storage yard, location, route, time or order for the matched reach stacker to be loaded or rehandled within the yard. It may include information indicating a .
  • 'each of a plurality of A' or 'each of a plurality of A' may refer to each of all components included in a plurality of A's, or each of some components included in a plurality of A's. .
  • the cargo device and rehandling management system 100 includes one or more shipper terminals 110, one or more reach stacker driver terminals 140, and via a network 150 with these terminals 110, 140. It may include one or more integrated device management servers 130 connected thereto. In addition, the cargo device and rehandling management system 100 may further include a device manager terminal 120 connected to each of the integrated device management servers 130 .
  • the shipper terminal 110 transmits cargo information (eg, ship information and container information) or carry-in/out information (eg, storage order information) to be loaded into the container yard or storage yard through the network 150 to the integrated device management server ( 130).
  • the reach stacker driver terminal 140 may transmit reach stacker driver information to the integrated device management server 130 through the network 150 through, for example, the mobile app 142 .
  • the equipment yard operator terminal 120 provides equipment yard status information, know-how information of management personnel of the equipment yard operator (eg, matching of equipment and cargo to be rehandled with reach stackers, know-how information on equipment and rehandling scheduling, etc.) may be transmitted to the integrated device management server 130 through the network 150 .
  • the integrated device management server 130 includes cargo information or carry-in/out information received from the shipper terminal 110, reach stacker driver information received from the reach stacker driver terminal 140, and equipment storage received from the equipment manager terminal 120. Current status information, management staff know-how information, etc. may be stored and registered in a database (not shown). In addition, the integrated device management server 130 may additionally store and register information on the past, present, and scheduled tasks of the reach stacker in the database.
  • the integrated device management server 130 uses an artificial intelligence-based device and rehandling scheduling algorithm to determine the location of the device (or load) and the cargo to be rehandled and the device within a predetermined time. and the reach stacker may be matched to determine a device composed of an optimal route and a rehandling schedule.
  • the integrated device management server 130 schedules device and rehandling using a device and rehandling scheduling algorithm based on artificial intelligence-based reinforcement learning based on various information registered in the database. (hereinafter 'first device and rehandling schedule') may be determined.
  • the integrated device management server 130 may allocate device and rehandling information according to a device and rehandling schedule to each reachstacker driver terminal 140 .
  • the integrated device management server 130 may provide cargo information or carry-in/out information, reach stacker driver information, equipment yard current status information, and past, present, and scheduled information of reach stacker jobs to the yard operator terminal 120 .
  • the manager of the equipment manager operates a device and rehandling schedule (hereinafter referred to as 'second device and rehandling schedule') according to the know-how of the manager, based on the information provided through the equipment manager terminal 120. can decide
  • the manager of the device manager selects one of the first device and rehandling schedule and the second device and rehandling schedule, and sends the selected device and rehandling schedule to the integrated device management server through the device manager terminal 120. (130). Accordingly, the integrated device management server 130 may transmit the selected device and rehandling schedule information to the reach stacker driver terminal 140 . According to the device and rehandling schedule provided through the reach stacker driver terminal 140, the reach stacker driver loads the cargo matched to the corresponding reach stacker in a predetermined order or time at a predetermined location in the equipment yard or performs rehandling. can run
  • FIG. 2 is a schematic diagram illustrating a configuration in which an information processing system 230 according to an embodiment of the present disclosure is connected to communicate with a plurality of user terminals 210_1, 210_2, and 210_3.
  • a plurality of user terminals (210_1, 210_2, 210_3) can be connected to the information processing system 230 that can provide a cargo device and rehandling management service through the network (220).
  • the plurality of user terminals 210_1, 210_2, and 210_3 may include a cargo device and a reach stacker driver's terminal (eg, a terminal executing a mobile app) to which a result of rehandling scheduling is provided.
  • the information processing system 230 is one or more server devices and/or servers capable of storing, providing, and executing computer-executable programs (eg, downloadable applications) and data related to cargo devices and rehandling management services, and the like. or a database, or one or more distributed computing devices and/or distributed databases based on cloud computing services.
  • computer-executable programs eg, downloadable applications
  • data related to cargo devices and rehandling management services and the like.
  • a database or one or more distributed computing devices and/or distributed databases based on cloud computing services.
  • the cargo device and rehandling management service provided by the information processing system 230 is provided to the user through a mobile app, web browser, or web browser extension program installed in each of the plurality of user terminals 210_1, 210_2, and 210_3. It can be.
  • the information processing system 230 provides information corresponding to a request for cargo/vehicle matching or scheduling information received from the user terminals 210_1, 210_2, and 210_3 through a mobile app or the like, or performs a corresponding process. can do.
  • a plurality of user terminals 210_1 , 210_2 , and 210_3 may communicate with the information processing system 230 through the network 220 .
  • the network 220 may be configured to enable communication between the plurality of user terminals 210_1, 210_2, and 210_3 and the information processing system 230.
  • the network 220 may be, for example, a wired network such as Ethernet, a wired home network (Power Line Communication), a telephone line communication device and RS-serial communication, a mobile communication network, a wireless LAN (WLAN), It may consist of a wireless network such as Wi-Fi, Bluetooth, and ZigBee, or a combination thereof.
  • the communication method is not limited, and the user terminals (210_1, 210_2, 210_3) as well as a communication method utilizing a communication network (eg, mobile communication network, wired Internet, wireless Internet, broadcasting network, satellite network, etc.) that the network 220 may include ), short-range wireless communication between them may also be included.
  • a communication network eg, mobile communication network, wired Internet, wireless Internet, broadcasting network, satellite network, etc.
  • short-range wireless communication between them may also be included.
  • a mobile phone terminal 210_1, a tablet terminal 210_2, and a PC terminal 210_3 are illustrated as examples of user terminals, but are not limited thereto, and the user terminals 210_1, 210_2, and 210_3 may perform wired and/or wireless communication. It can be any computing device that is capable of this and can have a mobile app, web browser or web browser extension installed and executed.
  • user terminals include AI speakers, smartphones, mobile phones, navigation devices, computers, laptop computers, digital broadcasting terminals, personal digital assistants (PDA), portable multimedia players (PMPs), tablet PCs, game consoles, It may include a wearable device, an internet of things (IoT) device, a virtual reality (VR) device, an augmented reality (AR) device, a set-top box, and the like.
  • IoT internet of things
  • VR virtual reality
  • AR augmented reality
  • set-top box and the like.
  • three user terminals 210_1, 210_2, and 210_3 are shown in FIG. 2 to communicate with the information processing system 230 through the network 220, it is not limited thereto, and a different number of user terminals may be connected to the network ( 220) to communicate with the information processing system 230.
  • the information processing system 230 may receive a request for registration of reach stacker job information and reach stacker driver information from the plurality of user terminals 210_1, 210_2, and 210_3. Then, the information processing system 230 generates cargo and vehicle matching and scheduling information based on the information received in this way, and the plurality of user terminals 210_1, 210_2, and 210_3 (eg, reach stacker driver terminal) can be provided.
  • the plurality of user terminals 210_1, 210_2, and 210_3 eg, reach stacker driver terminal
  • FIG. 3 is a block diagram showing the internal configuration of the user terminal 210 and the information processing system 230 according to an embodiment of the present disclosure.
  • the user terminal 210 may refer to any computing device capable of executing a mobile app, web browser, or web browser extension program and capable of wired/wireless communication, for example, the mobile phone terminal 210_1 of FIG. 2, It may include a tablet terminal 210_2, a PC terminal 210_3, and the like.
  • the user terminal 210 may include a memory 312 , a processor 314 , a communication module 316 and an input/output interface 318 .
  • the information processing system 230 may include a memory 332 , a processor 334 , a communication module 336 and an input/output interface 338 .
  • the user terminal 210 and the information processing system 230 are configured to communicate information and/or data through the network 220 using respective communication modules 316 and 336. It can be.
  • the input/output device 320 may be configured to input information and/or data to the user terminal 210 through the input/output interface 318 or output information and/or data generated from the user terminal 210.
  • the memories 312 and 332 may include any non-transitory computer readable media. According to one embodiment, the memories 312 and 332 are non-perishable mass storage devices such as random access memory (RAM), read only memory (ROM), disk drives, solid state drives (SSDs), flash memory, and the like. (permanent mass storage device) may be included. As another example, a non-perishable mass storage device such as a ROM, SSD, flash memory, or disk drive may be included in the user terminal 210 or the information processing system 230 as a separate permanent storage device separate from memory. In addition, the memories 312 and 332 may store an operating system and at least one program code (eg, a code for a cargo device installed and driven in the user terminal 210 and a rehandling management service).
  • program code eg, a code for a cargo device installed and driven in the user terminal 210 and a rehandling management service.
  • a recording medium readable by such a separate computer may include a recording medium directly connectable to the user terminal 210 and the information processing system 230, for example, a floppy drive, a disk, a tape, a DVD/CD- It may include a computer-readable recording medium such as a ROM drive and a memory card.
  • software components may be loaded into the memories 312 and 332 through a communication module rather than a computer-readable recording medium. For example, at least one program is loaded into the memories 312 and 332 based on a computer program installed by files provided by developers or a file distribution system that distributes application installation files through the network 220 . It can be.
  • the processors 314 and 334 may be configured to process instructions of a computer program by performing basic arithmetic, logic, and input/output operations. Instructions may be provided to processors 314 and 334 by memories 312 and 332 or communication modules 316 and 336 . For example, processors 314 and 334 may be configured to execute instructions received according to program codes stored in a recording device such as memory 312 and 332 .
  • the communication modules 316 and 336 may provide configurations or functions for the user terminal 210 and the information processing system 230 to communicate with each other through the network 220, and the user terminal 210 and/or information processing.
  • System 230 may provide configurations or functions for communicating with other user terminals or other systems (eg, separate cloud systems, etc.). For example, requests or data generated by the processor 314 of the user terminal 210 according to program codes stored in a recording device such as the memory 312 (eg, cargo and reach stacker driver information registration requests, cargo and Vehicle matching and scheduling requests, etc.) may be transferred to the information processing system 230 through the network 220 under the control of the communication module 316 .
  • a recording device such as the memory 312
  • a control signal or command provided under the control of the processor 334 of the information processing system 230 passes through the communication module 336 and the network 220 and through the communication module 316 of the user terminal 210. It may be received by the user terminal 210 .
  • the user terminal 210 may receive matching information of cargo and reach stacker vehicles, device and rehandling scheduling information, etc. from the information processing system 230 through the communication module 316 .
  • the input/output interface 318 may be a means for interfacing with the input/output device 320 .
  • the input device may include a device such as a camera, keyboard, microphone, mouse, etc. including an audio sensor and/or image sensor
  • the output device may include a device such as a display, speaker, haptic feedback device, or the like.
  • the input/output interface 318 may be a means for interface with a device in which a configuration or function for performing input and output is integrated into one, such as a touch screen. For example, when the processor 314 of the user terminal 210 processes a command of a computer program loaded into the memory 312, information and/or data provided by the information processing system 230 or other user terminals are used.
  • a service screen or the like configured as described above may be displayed on the display through the input/output interface 318 .
  • the input/output device 320 is not included in the user terminal 210 in FIG. 3 , it is not limited thereto, and the user terminal 210 and the user terminal 210 may be configured as one device.
  • the input/output interface 338 of the information processing system 230 is connected to the information processing system 230 or means for interface with a device (not shown) for input or output that the information processing system 230 may include. can be In FIG.
  • the input/output interfaces 318 and 338 are shown as separate elements from the processors 314 and 334, but are not limited thereto, and the input/output interfaces 318 and 338 may be included in the processors 314 and 334. there is.
  • the user terminal 210 and the information processing system 230 may include more components than those shown in FIG. 3 . However, there is no need to clearly show most of the prior art components. According to one embodiment, the user terminal 210 may be implemented to include at least some of the aforementioned input/output devices 320 . In addition, the user terminal 210 may further include other components such as a transceiver, a global positioning system (GPS) module, a camera, various sensors, and a database. For example, when the user terminal 210 is a smart phone, it may include components that are generally included in a smart phone, for example, an acceleration sensor, a gyro sensor, a camera module, various physical buttons, and a touch screen.
  • GPS global positioning system
  • Various components such as a button using a panel, an input/output port, and a vibrator for vibration may be implemented to be further included in the user terminal 210 .
  • the processor 314 of the user terminal 210 may be configured to operate an application providing a cargo device and rehandling management service. At this time, codes related to the application and/or program may be loaded into the memory 312 of the user terminal 210 .
  • the processor 314 connects the input/output interface 318 with a touch screen, a keyboard, a camera including an audio sensor and/or an image sensor, a microphone, etc. It is possible to receive text, image, video, voice and / or action input or selected through the input device of, and store the received text, image, video, voice and / or action in the memory 312 or communication module It can be provided to the information processing system 230 through 316 and the network 220.
  • the processor 314 receives an input for selecting cargo and reach stacker driver information registration, a cargo and reach stacker vehicle matching request, a device and rehandling scheduling request, and the like, and the communication module 316 and the network It can be provided to the information processing system 230 through 220.
  • the processor 314 of the user terminal 210 manages, processes, and/or stores information and/or data received from the input device 320, other user terminals, the information processing system 230, and/or a plurality of external systems. can be configured to Information and/or data processed by processor 314 may be provided to information processing system 230 via communication module 316 and network 220 .
  • the processor 314 of the user terminal 210 may transmit and output information and/or data to the input/output device 320 through the input/output interface 318 . For example, the processor 314 may display the received information and/or data on the screen of the user terminal.
  • the processor 334 of the information processing system 230 may be configured to manage, process, and/or store information and/or data received from a plurality of user terminals 210 and/or a plurality of external systems. Information and/or data processed by the processor 334 may be provided to the user terminal 210 through the communication module 336 and the network 220 .
  • the processor 334 of the information processing system 230 converts cargo and reach stacker information to blockchain-based transportation information based on a request for registering cargo and reach stacker driver information from a plurality of user terminals 210. It is possible to register for a shared channel, and to provide the user terminal 210 with matching information of cargo and reach stacker vehicles generated based on the registered information, device and rehandling scheduling information, and the like.
  • the processor 334 of the information processing system 230 uses the output device 320 such as a display output capable device (eg, a touch screen, a display, etc.) or an audio output capable device (eg, a speaker) of the user terminal 210. It may be configured to output processed information and/or data. For example, the processor 334 of the information processing system 230 transmits cargo and reach stacker vehicle matching information, device and rehandling scheduling information, etc. to the user terminal 210 through the communication module 336 and the network 220. ), and may be configured to output the corresponding information through a display output capable device of the user terminal 210.
  • the output device 320 such as a display output capable device (eg, a touch screen, a display, etc.) or an audio output capable device (eg, a speaker) of the user terminal 210. It may be configured to output processed information and/or data.
  • the processor 334 of the information processing system 230 transmits cargo and reach stacker vehicle matching information, device and rehandling scheduling information, etc
  • the processor 314 includes a shipper management module 410, a yard operator management module 420, a reach stacker management module 430, a yard management module 440, a device/rehandling scheduling module 450 , may include an order management module 460.
  • the processor 314 is connected to the database 470, cargo information to be loaded in the container yard or storage yard (eg, ship information and container information) or carry-in/out information, reach stacker driver information, storage yard status information, storage yard
  • cargo information to be loaded in the container yard or storage yard eg, ship information and container information
  • carry-in/out information e.g., ship information and container information
  • reach stacker driver information e.g., transport stacker driver information
  • storage yard status information e.g., storage yard status information
  • storage yard status information e.g., transport information to transport information
  • the know-how information of management personnel of the operator for example, equipment and cargo to be rehandled, equipment location, reach stacker matching, equipment and rehandling scheduling, etc.
  • the shipper management module 410 may store and manage cargo information received from the shipper terminal 110 , shipping company information related to the cargo, and carry-in/out information in the database 470 .
  • the order management module 480 may store and manage cargo device and rehandling order information generated based on the carry-in/out information in the database 470 .
  • Each of the equipment manager management module 420 and equipment manager management module 440 may store and manage know-how information and equipment equipment status information received from the equipment manager terminal 120 in the database 470.
  • the reach stacker management module 430 may store and manage the reach stacker driver information received from the reach stacker driver terminal 140 in the database 470 .
  • the device/rehandling scheduling module 450 uses an artificial intelligence-based device and rehandling scheduling algorithm based on various information registered in the database 470, and the device (or load) and the cargo to be rehandled within a predetermined time. It is possible to determine a device composed of an optimal route and a rehandling schedule by matching the device location and reach stacker with the device location. In one embodiment, the device/rehandling scheduling module 450 uses a device and rehandling scheduling algorithm based on artificial intelligence-based reinforcement learning based on various information registered in the database 470. Devices and rehandling schedules can be determined.
  • the database 470 includes a equipment manager information database 510, an order information database 520, a reach stacker information database 530, a shipper information database 540, and an automatic equipment/rehandling information database 550. , and may include a device head operator information database 560 .
  • the equipment manager information database 510 may store and manage equipment manager code, equipment manager status, warehouse cargo information, export cargo information, equipment equipment information, and person in charge information.
  • the order information database 520 includes application date and time, order code, storage date, delivery date, number of storage days, customer name, person in charge of request, warehousing vehicle number, application type, approval status, delivery vehicle, delivery vehicle contact information, delivery shuttle request, Information on the date and time of gate-in, date and time of gate-out, information on the cargo information of the requested cargo, such as sealing number, weight, loading classification, size, container number, etc., and information on the shipping line related to the requested cargo, such as shipping line code, booking number, dock board It is possible to store and manage information about the location, mother ship voyage, docking date, etc.
  • the reach stacker information database 530 may store and manage information on vehicle number, vehicle type, work status, vehicle manager, and the like.
  • the shipper information database 540 may store and manage information about company information, order summary, and requirements.
  • the automatic device/rehandling information database 550 may store and manage information about device request information, rehandling request information, device history, rehandling history, scheduling history, and the like.
  • the equipment management company information database 560 may store and manage information about a company name, equipment management address, requirements, and the like.
  • the cargo device and rehandling management process may begin with registering device and rehandling order information in a database (S610).
  • the integrated device management server 130 provides cargo information (e.g., container information, shipping line information) to be loaded in a container yard or storage yard received by the shipper terminal 110. etc.), or device and rehandling order information may be created in the database 470 and registered in the database 470 based on the carry-in/out information.
  • cargo information e.g., container information, shipping line information
  • device and rehandling order information may be created in the database 470 and registered in the database 470 based on the carry-in/out information.
  • device and rehandling scheduling may be executed (S620). That is, a device or cargo requiring rehandling may be matched with a device location and a reach stacker, and a route for moving the corresponding reach stacker to the device or a location to be rehandled may be determined.
  • the integrated device management server 130 uses an artificial intelligence-based device and rehandling scheduling algorithm based on various information registered in the database 470 to determine a predetermined It is possible to determine a device and rehandling schedule consisting of an optimal route by matching the device (or load), cargo to be rehandled, device location, and reach stacker within time.
  • the integrated device management server 130 uses a device and rehandling scheduling algorithm based on artificial intelligence-based reinforcement learning based on various information registered in a database to schedule device and rehandling ( Hereinafter, 'first device and rehandling schedule') may be determined.
  • a device and rehandling schedule may be recommended (S630).
  • the integrated device management server 130 may transmit a first device and a rehandling schedule to the device manager terminal 120 in order to recommend the manager of the device manager. there is.
  • the integrated device management server 130 may provide cargo information or carry-in/out information, reach stacker driver information, device yard current status information, and past, present, and scheduled information of reach stacker jobs to the device yard operator terminal 120. .
  • the manager of the equipment manager operates a device and rehandling schedule (hereinafter referred to as 'second device and rehandling schedule') according to the know-how of the manager, based on the information provided through the equipment manager terminal 120. can decide
  • the equipment and rehandling schedule are determined, and the corresponding schedule information can be shared with management staff and reach stackers of the equipment store operator (S640).
  • the manager of the device manager selects one of the first device and rehandling schedule and the second device and rehandling schedule, and the device manager terminal 120 Through, the selected device and rehandling schedule may be transmitted to the integrated device management server 130 . Accordingly, the integrated device management server 130 may transmit the selected device and rehandling schedule information to the reach stacker driver terminal 140 .
  • the reach stacker driver loads the cargo matched to the corresponding reach stacker in a predetermined order or time at a predetermined location in the equipment yard or performs rehandling. can run
  • steps S610 to S640 are executed, device and rehandling information for the cargo remaining after the device and rehandling may be registered (S650).
  • steps S620 to S640 may be additionally executed based on the device and rehandling information for the remaining cargo.
  • step 710 is a diagram illustrating an example of a learning process of automated cargo equipment and rehandling scheduling according to an embodiment of the present disclosure.
  • the process of learning the autoloader and rehandling scheduling may begin with step 710 of registering the device and rehandling order information in a database.
  • the integrated device management server 130 provides cargo information (e.g., container information, shipping line information) to be loaded in a container yard or storage yard received by the shipper terminal 110. etc.), or device and rehandling order information may be created in the database 470 and registered in the database 470 based on the carry-in/out information.
  • cargo information e.g., container information, shipping line information
  • device and rehandling order information may be created in the database 470 and registered in the database 470 based on the carry-in/out information.
  • optimization learning of devices and rehandling schedules may be executed (720). For example, by using a reinforcement learning-based device and rehandling scheduling algorithm, a device or cargo requiring rehandling is matched with a device location and a reach stacker, and a route for moving the reach stacker to the device or a location to be rehandled is determined. can be determined. In one embodiment, referring to FIGS.
  • the integrated device management server 130 uses a reinforcement learning-based device and rehandling scheduling algorithm based on various information registered in the database 470 to determine a predetermined It is possible to determine a device and rehandling schedule consisting of an optimal route by matching the device (or load), cargo to be rehandled, device location, and reach stacker within time.
  • the integrated device management server 130 may transmit a first device and a rehandling schedule to the device manager terminal 120 in order to recommend the manager of the device manager. there is.
  • the integrated device management server 130 may provide cargo information or carry-in/out information, reach stacker driver information, device yard current status information, and past, present, and scheduled information of reach stacker jobs to the device yard operator terminal 120.
  • the manager of the equipment manager operates a device and rehandling schedule (hereinafter referred to as 'second device and rehandling schedule') according to the know-how of the manager, based on the information provided through the equipment manager terminal 120. can decide
  • the device and rehandling schedule may be confirmed and executed (740).
  • the manager of the device manager selects one of the first device and rehandling schedule and the second device and rehandling schedule, and the device manager terminal 120 Through, the selected device and rehandling schedule may be transmitted to the integrated device management server 130 .
  • the integrated device management server 130 may transmit the selected device and rehandling schedule information to the reach stacker driver terminal 140 .
  • the reach stacker driver loads the cargo matched to the corresponding reach stacker in a predetermined order or time at a predetermined location in the equipment yard or performs rehandling. can run
  • the determined device, rehandling schedule, and execution result may be updated in the database (710).
  • the device and rehandling schedule updated in the database and the execution result may be used for optimization learning of the device and rehandling schedule (720).
  • Steps 710 to 740 described above may be repeatedly executed multiple times so that the integrated device management server 130 may learn to further optimize the device and rehandling schedule.
  • 8 is a diagram illustrating an example of a reinforcement learning process for automation of automated cargo equipment and rehandling scheduling according to an embodiment of the present disclosure. 8 illustrates a deep Q-network (DQN) learning process combining a Q-learning algorithm and a deep neural network (DNN) as an example of a reinforcement learning process for automation of automated cargo equipment and rehandling scheduling.
  • DQN deep Q-network
  • DNN deep neural network
  • a virtual agent 810 e.g., a device rehandling scheduling module interacts with a virtual device and a rehandling simulator (environment) 820 (e.g., a database) to: State (s t ) 812 can be observed.
  • the agent 810 determines the policy ( ⁇ ⁇ (s, a)) 816 by applying the artificial neural network 814 to the observed state (s t ) 812, and according to the policy 816 Execute the action (a t ) to maximize the reward (r t ). Based on the result of such an action, the parameter ⁇ of the artificial neural network 814 may be updated.
  • the state s t is information representing situation information (eg, cargo information, reach stacker and driver information, reach stacker job information, equipment manager information, etc.) at time t and can affect the next state (s t+1 ).
  • the action (a t ) may be an action performed by the agent 810 at time (t).
  • the agent 810 may execute an action for determining a device and a rehandling schedule consisting of an optimal route by matching a cargo to be loaded and rehandled with a device location and a reach stacker.
  • the policy ( ⁇ ⁇ (s, a)) 816 may mean a criterion used by the agent 810 at time t to execute device and rehandling scheduling.
  • the reward (r t ) may represent a reward received by the agent 810 when the action (a t ) is executed at time (t).
  • Various reinforcement learning algorithms may be applied to the reinforcement learning process for automating automated cargo equipment and rehandling scheduling according to the present disclosure.
  • 8 illustrates the use of DQN as an example of a reinforcement learning algorithm, but is not limited thereto, and TRPO (Trust Region Policy Optimization), DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient), A3C (Asynchronous Advantage Actor Critic), PPO (Proximal Any one of various reinforcement learning algorithms such as Policy Optimization) may be used.
  • TRPO Trust Region Policy Optimization
  • DDPG Deep Deterministic Policy Gradient
  • A3C Asynchronous Advantage Actor Critic
  • PPO Proximal Any one of various reinforcement learning algorithms such as Policy Optimization
  • the automated cargo device and rehandling management method 900 may start with registering cargo information, reach stacker information, and device head information in a database (S910).
  • the integrated device management server 130 includes cargo information or carry-in/out information received from the shipper terminal 110, and the reach stacker received from the driver terminal 140.
  • Information about the driver and current status information received from the device manager terminal 120 may be stored and registered in the database 470 .
  • an artificial intelligence-based device/rehandling scheduling module may determine a first schedule that matches cargo, device location, and reach stacker, and includes a route to the device site ( S920).
  • the integrated device management server 130 uses an artificial intelligence-based device and rehandling scheduling algorithm based on various information registered in the database 470 to determine a predetermined It is possible to determine a device and rehandling schedule consisting of an optimal route by matching the device (or load), cargo to be rehandled, device location, and reach stacker within time.
  • the integrated device management server 130 uses a device learned according to the reinforcement learning process shown in FIG. 8 and a rehandling scheduling algorithm based on various information registered in the database 470, A handling schedule (first schedule) may be determined.
  • device/rehandling information according to any one of the first schedule and the second schedule received from the manager terminal may be transmitted to the reach stacker driver terminal (S930).
  • the integrated device management server 130 may allocate device and rehandling information according to the device and rehandling schedule to each reach stacker driver terminal 140.
  • the integrated device management server 130 may provide cargo information or carry-in/out information, reach stacker driver information, equipment yard current status information, and past, present, and scheduled information of reach stacker jobs to the yard operator terminal 120 .
  • the manager of the equipment manager may determine the device and rehandling schedule (second schedule) based on the know-how of the manager based on the information provided through the equipment manager terminal 120 .
  • the manager of the device manager selects one of the first schedule and the second schedule, and sends the selected device and rehandling schedule to the integrated device management server 130 through the device manager terminal 120. can be sent to Accordingly, the integrated device management server 130 may transmit the selected schedule information to the reach stacker driver terminal 140 . According to the schedule provided through the reach stacker driver terminal 140, the reach stacker driver may load or rehandle the cargo matched to the corresponding reach stacker in a predetermined order or time at a predetermined location in the equipment yard.
  • the above-described automated cargo device and rehandling management method or automated cargo device and rehandling scheduling learning process may be provided as a computer program stored in a computer readable recording medium to be executed by a computer.
  • the medium may continuously store programs executable by a computer or temporarily store them for execution or download.
  • the medium may be various recording means or storage means in the form of a single or combined hardware, but is not limited to a medium directly connected to a certain computer system, and may be distributed on a network. Examples of the medium include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical recording media such as CD-ROM and DVD, magneto-optical media such as floptical disks, and ROM, RAM, flash memory, etc. configured to store program instructions.
  • examples of other media include recording media or storage media managed by an app store that distributes applications, a site that supplies or distributes various other software, and a server.
  • the processing units used to perform the techniques may include one or more ASICs, DSPs, digital signal processing devices (DSPDs), programmable logic devices (PLDs) ), field programmable gate arrays (FPGAs), processors, controllers, microcontrollers, microprocessors, electronic devices, and other electronic units designed to perform the functions described in this disclosure. , a computer, or a combination thereof.
  • a general purpose processor may be a microprocessor, but in the alternative, the processor may be any conventional processor, controller, microcontroller, or state machine.
  • a processor may also be implemented as a combination of computing devices, eg, a combination of a DSP and a microprocessor, a plurality of microprocessors, one or more microprocessors in conjunction with a DSP core, or any other configuration.
  • the techniques include random access memory (RAM), read-only memory (ROM), non-volatile random access memory (NVRAM), PROM (on a computer readable medium, such as programmable read-only memory (EPROM), erasable programmable read-only memory (EPROM), electrically erasable PROM (EEPROM), flash memory, compact disc (CD), magnetic or optical data storage device, or the like. It can also be implemented as stored instructions. Instructions may be executable by one or more processors and may cause the processor(s) to perform certain aspects of the functionality described in this disclosure.

Abstract

본 개시는 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행되는 인공 지능을 이용한 화물 장치 및 리핸들링 관리 방법을 제공한다. 이 방법은, 화물 정보, 리치스태커 정보 및 장치장 정보를 데이터베이스에 등록하는 단계, 데이터베이스에 등록된 정보에 기초하여, 인공지능 기반의 장치 및 리핸들링 스케줄링 모듈에 의해, 화물과 장치 위치 및 리치스태커를 매칭하고 장치장까지의 경로를 포함하는 제1 스케줄을 결정하는 단계 및 제1 스케줄 및 장치장 운영사 단말로부터 수신된 제2 스케줄 중 어느 하나에 따른 장치 및 리핸들링 정보를 리치스태커 운전기사 단말로 전송하는 단계를 포함한다.

Description

인공 지능을 이용한 화물 장치 및 리핸들링 관리 시스템 및 방법
본 발명은 인공 지능을 이용한 화물 장치 및 리핸들링 관리 시스템 및 방법에 관한 것으로, 화물 정보, 리치스태커 및 운전기사 정보, 리치스태커 작업 정보, 장치장 정보 등에 기초하여 소정 시간 내 적재 및 리핸들링할 화물과 장치 위치 및 리치스태커를 매칭하여 최적의 노선으로 이루어진 장치 및 리핸들링 스케줄을 구축하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.
종래 컨테이너 야드(CY, Container Yard) 또는 장치장(Container Shed)에서 컨테이너의 적재 및 리핸들링 작업을 실행하기 위하여, 장치장 운영사의 관리업무원이 본인의 노하우를 이용하여 화물과 장치 위치 및 리치스태커를 매칭하고 적재 및 리핸들링 스케줄링을 결정하는 방식이 사용되고 있다. 여기서 장치장 운영사의 관리업무원은, 화주가 요청한 화물의 반출입 정보 및 화물 정보(컨테이너 정보, 선사 정보 등), 리치스태커 및 운전기사 정보, 장치장 현황 정보 등을 참조할 수 있다.
그러나, 종래의 방법으로는 화주와 장치장 운영사, 리치스태커 운전기사 간의 의사소통이 잘못되는 경우, 유선 및 개별 연락망을 통해 반출입 컨테이너의 재확인 절차를 거치거나 분실하는 등의 문제점이 있었다. 또한, 장치장 운영사의 관리업무원의 노하우에만 의존하여 적재 및 리핸들링 스케줄링을 결정하다 보니, 그 스케줄링의 적절성이나 효율성이 관리업무원의 개인 역량에 따라 결정되는 불합리한 면이 발생할 수 있다.
한편, 화물 장치장 내에서는 반출 컨테이너 상단에 컨테이너가 장치되어 있을 경우 반출 컨테이너의 상단에 위치한 컨테이너를 잠시 다른 곳으로 이동시키는 재처리 또는 리핸들링(rehandling)이 실행될 수 있다. 리핸들링 수의 증가는 적하역 장비(예를 들어, 리치스태커)의 작업 부하를 증가시킬 뿐만 아니라 야드 트럭의 작업 대기로 인해 화물 터미널 내부의 혼잡도와 화물 차량의 입환 계획의 차질을 초래할 수 있다. 따라서, 화물 터미널의 전반적인 생산성 향상을 위해 화물 장치 내지 적재뿐만 아니라 리핸들링을 최적화하기 위한 방안이 필요하다.
이에, 본 발명에서는 화주가 요청한 화물의 반출입 정보 및 화물 정보(예를 들어, 컨테이너 정보, 선사 정보 등), 리치스태커 및 운전기사 정보, 리치스태커 작업의 과거, 현재 또는 예정 정보, 장치장 현황 정보 등에 기초하여 소정 시간 내 적재 및 리핸들링할 화물과 장치 위치 및 리치스태커를 매칭하여 최적의 노선으로 이루어진 장치 및 리핸들링 스케줄을 구축하는 시스템 및 방법을 제안한다.
본 개시는 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 인공 지능을 이용한 화물 장치 및 리핸들링 관리 방법, 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램 및 장치(시스템)를 제공한다.
본 개시는 방법, 장치(시스템) 또는 판독 가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 포함한 다양한 방식으로 구현될 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행되는 인공 지능을 이용한 화물 장치 및 리핸들링 관리 방법은, 화물 정보, 리치스태커 정보 및 장치장 정보를 데이터베이스에 등록하는 단계, 데이터베이스에 등록된 정보에 기초하여, 인공지능 기반의 장치 및 리핸들링 스케줄링 모듈에 의해, 화물과 장치 위치 및 리치스태커를 매칭하고 장치장까지의 경로를 포함하는 제1 스케줄을 결정하는 단계 및 제1 스케줄 및 장치장 운영사 단말로부터 수신된 제2 스케줄 중 어느 하나에 따른 장치 및 리핸들링 정보를 리치스태커 운전기사 단말로 전송하는 단계를 포함할 수 있다.
본 개시의 다른 실시예에 따르면, 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행되는 인공 지능을 이용한 화물 장치 및 리핸들링의 학습 방법은, 장치 및 리핸들링 주문 정보를 데이터베이스에 등록하는 단계, 데이터베이스에 등록된 정보에 기초하여, 강화 학습 기반의 장치 및 리핸들링 스케줄링 알고리즘을 이용하여, 화물과 장치 위치 및 리치스태커를 매칭하고 장치장까지의 경로를 포함하는 제1 스케줄을 결정하는 단계, 제1 스케줄 및 장치장 운영사 단말로부터 수신된 제2 스케줄 중 어느 하나에 따른 장치 및 리핸들링 정보를 리치스태커 운전기사 단말로 전송하는 단계, 운전기사 단말로부터 장치 및 리핸들링 정보에 따라 실행된 장치 및 리핸들링 실행 결과를 수신하는 단계, 장치 및 리핸들링 정보 및 장치 및 리핸들링 실행 결과를 데이터베이스에 업데이트하는 단계 및 데이터베이스에 업데이트된 장치 및 리핸들링 정보 및 장치 및 리핸들링 실행 결과에 기초하여, 장치 및 리핸들링 스케줄링 알고리즘을 학습시키는 단계를 포함할 수 있다.
본 개시의 또 다른 실시예에 따르면, 인공 지능을 이용한 화물 장치 및 리핸들링 관리 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 명령어들을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 비일시적 기록 매체가 제공된다.
본 개시의 또 다른 실시예에 따르면, 인공 지능을 이용한 화물 장치 및 리핸들링의 학습 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 명령어들을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 비일시적 기록 매체가 제공된다.
본 개시의 또 다른 실시예에 따르면, 인공 지능을 이용한 화물 장치 및 리핸들링 관리 시스템은, 통신 모듈, 메모리 및 메모리와 연결되고, 메모리에 포함된 컴퓨터 판독 가능한 적어도 하나의 프로그램을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 적어도 하나의 프로그램은, 화물 정보, 리치스태커 정보 및 장치장 정보를 데이터베이스에 등록하고, 데이터베이스에 등록된 정보에 기초하여, 인공지능 기반의 장치 및 리핸들링 스케줄링 모듈에 의해, 화물과 장치 위치 및 리치스태커를 매칭하고 장치장까지의 경로를 포함하는 제1 스케줄을 결정하고, 제1 스케줄 및 장치장 운영사 단말로부터 수신된 제2 스케줄 중 어느 하나에 따른 장치 및 리핸들링 정보를 리치스태커 운전기사 단말로 전송하기 위한 하나 이상의 명령어를 포함할 수 있다.
본 발명의 일부 실시예에 따르면, 화물 정보, 리치스태커 및 운전기사 정보, 리치스태커 작업 정보, 장치장 정보 등에 기초하여 소정 시간 내 적재 및 리핸들링할 화물과 장치 위치 및 리치스태커를 매칭하여 최적의 노선으로 이루어진 장치 및 리핸들링 스케줄을 구축할 수 있다.
또한, 본 발명 일부 실시예에 따르면, 종래의 장치장 운영사의 관리업무원의 노하우에만 의존하여 적재 및 리핸들링 스케줄링을 결정하면서 발생할 수 있는 스케줄링의 비효율과 불합리한 문제들을 개선할 수 있다.
본 개시의 효과는 이상에서 언급한 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자(“통상의 기술자”라 함)에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 개시의 실시예들은, 이하 설명하는 첨부 도면들을 참조하여 설명될 것이며, 여기서 유사한 참조 번호는 유사한 요소들을 나타내지만, 이에 한정되지는 않는다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 화물 장치 및 리핸들링 관리 시스템의 구성을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 정보 처리 시스템이 복수의 사용자 단말과 통신 가능하도록 연결된 구성을 나타내는 개요도이다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 사용자 단말 및 정보 처리 시스템의 내부 구성을 나타내는 블록도이다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 정보 처리 시스템의 프로세서의 구성을 나타내는 도면이다.
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른 화물 장치 및 리핸들링 관리 시스템의 데이터베이스의 구성을 나타내는 도면이다.
도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른 화물 장치 및 리핸들링 관리 프로세스의 예시를 나타내는 도면이다.
도 7은 본 개시의 일 실시예에 따른 자동 화물 장치 및 리핸들링 스케줄링의 학습 프로세스의 예시를 나타내는 도면이다.
도 8은 본 개시의 일 실시예에 따른 자동 화물 장치 및 리핸들링 스케줄링의 자동화를 위한 강화학습 프로세스의 예시를 나타내는 도면이다.
도 9는 본 개시의 일 실시예에 따른 자동 화물 장치 및 리핸들링 관리 방법의 예시를 나타내는 도면이다.
이하, 본 개시의 실시를 위한 구체적인 내용을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 다만, 이하의 설명에서는 본 개시의 요지를 불필요하게 흐릴 우려가 있는 경우, 널리 알려진 기능이나 구성에 관한 구체적 설명은 생략하기로 한다.
첨부된 도면에서, 동일하거나 대응하는 구성요소에는 동일한 참조부호가 부여되어 있다. 또한, 이하의 실시예들의 설명에 있어서, 동일하거나 대응되는 구성요소를 중복하여 기술하는 것이 생략될 수 있다. 그러나, 구성요소에 관한 기술이 생략되어도, 그러한 구성요소가 어떤 실시예에 포함되지 않는 것으로 의도되지는 않는다.
개시된 실시예의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 개시는 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 개시가 완전하도록 하고, 본 개시가 통상의 기술자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것일 뿐이다.
본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 개시된 실시예에 대해 구체적으로 설명하기로 한다. 본 명세서에서 사용되는 용어는 본 개시에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 관련 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서, 본 개시에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 개시의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
본 명세서에서의 단수의 표현은 문맥상 명백하게 단수인 것으로 특정하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 또한, 복수의 표현은 문맥상 명백하게 복수인 것으로 특정하지 않는 한, 단수의 표현을 포함한다. 명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 포함한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다.
또한, 명세서에서 사용되는 '모듈' 또는 '부'라는 용어는 소프트웨어 또는 하드웨어 구성요소를 의미하며, '모듈' 또는 '부'는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만, '모듈' 또는 '부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '모듈' 또는 '부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서, '모듈' 또는 '부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 또는 변수들 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 구성요소들과 '모듈' 또는 '부'들은 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '모듈' 또는 '부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '모듈' 또는 '부'들로 더 분리될 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, '모듈' 또는 '부'는 프로세서 및 메모리로 구현될 수 있다. '프로세서'는 범용 프로세서, 중앙 처리 장치(CPU), 마이크로프로세서, 디지털 신호 프로세서(DSP), 제어기, 마이크로제어기, 상태 머신 등을 포함하도록 넓게 해석되어야 한다. 몇몇 환경에서, '프로세서'는 주문형 반도체(ASIC), 프로그램가능 로직 디바이스(PLD), 필드 프로그램가능 게이트 어레이(FPGA) 등을 지칭할 수도 있다. '프로세서'는, 예를 들어, DSP와 마이크로프로세서의 조합, 복수의 마이크로프로세서들의 조합, DSP 코어와 결합한 하나 이상의 마이크로프로세서들의 조합, 또는 임의의 다른 그러한 구성들의 조합과 같은 처리 디바이스들의 조합을 지칭할 수도 있다. 또한, '메모리'는 전자 정보를 저장 가능한 임의의 전자 컴포넌트를 포함하도록 넓게 해석되어야 한다. '메모리'는 임의 액세스 메모리(RAM), 판독-전용 메모리(ROM), 비-휘발성 임의 액세스 메모리(NVRAM), 프로그램가능 판독-전용 메모리(PROM), 소거-프로그램가능 판독 전용 메모리(EPROM), 전기적으로 소거가능 PROM(EEPROM), 플래쉬 메모리, 자기 또는 광학 데이터 저장장치, 레지스터들 등과 같은 프로세서-판독가능 매체의 다양한 유형들을 지칭할 수도 있다. 프로세서가 메모리로부터 정보를 판독하고/하거나 메모리에 정보를 기록할 수 있다면 메모리는 프로세서와 전자 통신 상태에 있다고 불린다. 프로세서에 집적된 메모리는 프로세서와 전자 통신 상태에 있다.
본 개시에서, '시스템'은 서버 장치와 클라우드 장치 중 적어도 하나의 장치를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 시스템은 하나 이상의 서버 장치로 구성될 수 있다. 다른 예로서, 시스템은 하나 이상의 클라우드 장치로 구성될 수 있다. 또 다른 예로서, 시스템은 서버 장치와 클라우드 장치가 함께 구성되어 동작될 수 있다.
본 개시에서, '장치장(container stacking area)'은 화물 운송차량에 의해 반입된 화물 컨테이너가 반출시기까지 임시로 보관되는 장소 또는 보관소를 지칭할 수 있다. 본 개시에서 장치장은 컨테이너 야드(container yard)와 상호 교환적으로 사용될 수 있다.
본 개시에서, '리치스태커(reach stacker)'는 차량형 이동 장비로서 컨테이너 야드 또는 장치장 내에서 컨테이너를 이적하거나 셰시에서 하역하여 컨테이너 야드 내에 적재하는 장비 또는 차량을 지칭할 수 있다.
본 개시에서, '장치 및 리핸들링 스케줄'은 컨테이너 야드 또는 장치장에 적재 또는 리핸들링될 화물과 리치스태커의 매칭 정보, 매칭된 리치스태커가 장치장 내에서 장치 또는 리핸들링할 위치, 경로, 시간 또는 순서를 나타내는 정보 등을 포함할 수 있다.
본 개시에서, '복수의 A의 각각' 또는 '복수의 A 각각'은 복수의 A에 포함된 모든 구성 요소의 각각을 지칭하거나, 복수의 A에 포함된 일부 구성 요소의 각각을 지칭할 수 있다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 화물 장치 및 리핸들링 관리 시스템의 구성을 나타내는 도면이다. 도시된 바와 같이, 화물 장치 및 리핸들링 관리 시스템(100)은, 하나 이상의 화주 단말(110), 하나 이상의 리치스태커 운전기사 단말(140), 이들 단말(110, 140)과 네트워크(150)를 통해 연결되는 하나 이상의 통합 장치 관리 서버(130)를 포함할 수 있다. 추가로, 화물 장치 및 리핸들링 관리 시스템(100)은, 통합 장치 관리 서버(130) 각각에 연결된 장치장 운영사 단말(120)을 더 포함할 수 있다.
화주 단말(110)은 컨테이너 야드 또는 장치장에 적재할 화물 정보(예를 들어, 선사 정보 및 컨테이너 정보) 또는 반출입 정보(예를 들어, 보관 주문 정보)를 네트워크(150)를 통해 통합 장치 관리 서버(130)로 전송할 수 있다. 한편, 리치스태커 운전기사 단말(140)은, 예를 들어, 모바일 앱(142)을 통해, 리치스태커 운전기사 정보를 네트워크(150)를 통해 통합 장치 관리 서버(130)로 전송할 수 있다. 또한, 장치장 운영사 단말(120)은, 장치장 현황 정보, 장치장 운영사의 관리업무원의 노하우 정보(예를 들어, 장치 및 리핸들링할 화물과 리치스태커의 매칭, 장치 및 리핸들링 스케줄링 등에 관한 노하우 정보)를 네트워크(150)를 통해 통합 장치 관리 서버(130)로 전송할 수 있다.
통합 장치 관리 서버(130)는, 화주 단말(110)로부터 수신된 화물 정보 또는 반출입 정보, 리치스태커 운전기사 단말(140)로부터 수신된 리치스태커 운전기사 정보, 장치장 운영사 단말(120)로부터 수신된 장치장 현황 정보, 관리업무원의 노하우 정보 등을 데이터베이스(미도시)에 저장 및 등록할 수 있다. 이와 더불어, 통합 장치 관리 서버(130)는, 리치스태커 작업의 과거, 현황, 예정 정보를 데이터베이스에 추가로 저장 및 등록할 수 있다.
또한, 통합 장치 관리 서버(130)는, 데이터베이스에 등록된 다양한 정보에 기초하여, 인공 지능 기반의 장치 및 리핸들링 스케줄링 알고리즘을 이용하여 소정 시간 내에 장치(또는 적재) 및 리핸들링할 화물과 장치 위치 및 리치스태커를 매칭하여 최적의 노선으로 구성된 장치 및 리핸들링 스케줄을 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 통합 장치 관리 서버(130)는, 데이터베이스에 등록된 다양한 정보에 기초하여, 인공 지능 기반의 강화학습(reinforcement learning)에 의한 장치 및 리핸들링 스케줄링 알고리즘을 이용하여 장치 및 리핸들링 스케줄(이하 '제1 장치 및 리핸들링 스케줄')을 결정할 수 있다.
통합 장치 관리 서버(130)는, 각 리치스태커 운전기사 단말(140) 마다 장치 및 리핸들링 스케줄에 따른 장치 및 리핸들링 정보를 할당할 수 있다. 또한, 통합 장치 관리 서버(130)는, 화물 정보 또는 반출입 정보, 리치스태커 운전기사 정보, 장치장 현황 정보, 리치스태커 작업의 과거, 현황, 예정 정보를 장치장 운영사 단말(120)로 제공할 수 있다. 이에 따라 장치장 운영사의 관리업무원은, 장치장 운영사 단말(120)을 통해 제공되는 정보에 기초하여, 관리업무원의 노하우에 따른 장치 및 리핸들링 스케줄(이하 '제2 장치 및 리핸들링 스케줄')을 결정할 수 있다.
장치장 운영사의 관리업무원은, 제1 장치 및 리핸들링 스케줄 및 제2 장치 및 리핸들링 스케줄 중 어느 하나를 선택하여, 장치장 운영사 단말(120)을 통해, 선택된 장치 및 리핸들링 스케줄을 통합 장치 관리 서버(130)로 전송할 수 있다. 이에 따라, 통합 장치 관리 서버(130)는, 선택된 장치 및 리핸들링 스케줄 정보를 리치스태커 운전기사 단말(140)로 전송할 수 있다. 리치스태커 운전기사는, 리치스태커 운전기사 단말(140)을 통해 제공되는 장치 및 리핸들링 스케줄에 따라 해당 리치스태커에 매칭된 화물을 사전 결정된 순서 또는 시간에 장치장 내의 사전 결정된 위치로 적재하거나 리핸들링을 실행할 수 있다.
이와 같은 화물 장치 및 리핸들링 관리 시스템의 구성 및 동작에 따르면, 화물 정보, 리치스태커 및 운전기사 정보, 리치스태커 작업 정보, 장치장 정보 등에 기초하여 소정 시간 내 적재 및 리핸들링할 화물과 장치 위치 및 리치스태커를 매칭하여 최적의 노선으로 이루어진 장치 및 리핸들링 스케줄을 구축할 수 있다. 또한, 종래의 장치장 운영사의 관리업무원의 노하우에만 의존하여 적재 및 리핸들링 스케줄링을 결정하면서 발생할 수 있는 스케줄링의 비효율과 불합리한 문제들을 개선할 수 있다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 정보 처리 시스템(230)이 복수의 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3)과 통신 가능하도록 연결된 구성을 나타내는 개요도이다. 도시된 바와 같이, 복수의 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3)은 네트워크(220)를 통해 화물 장치 및 리핸들링 관리 서비스를 제공할 수 있는 정보 처리 시스템(230)과 연결될 수 있다. 여기서, 복수의 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3)은 화물 장치 및 리핸들링 스케쥴링 결과를 제공받을 리치스태커 운전기사의 단말(예를 들어, 모바일 앱을 실행하는 단말)을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 정보 처리 시스템(230)은 화물 장치 및 리핸들링 관리 서비스 등과 관련된 컴퓨터 실행 가능한 프로그램(예를 들어, 다운로드 가능한 애플리케이션) 및 데이터를 저장, 제공 및 실행할 수 있는 하나 이상의 서버 장치 및/또는 데이터베이스, 또는 클라우드 컴퓨팅 서비스 기반의 하나 이상의 분산 컴퓨팅 장치 및/또는 분산 데이터베이스를 포함할 수 있다.
정보 처리 시스템(230)에 의해 제공되는 화물 장치 및 리핸들링 관리 서비스는, 복수의 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3)의 각각에 설치된 모바일 앱, 웹 브라우저 또는 웹 브라우저 확장 프로그램 등을 통해 사용자에게 제공될 수 있다. 예를 들어, 정보 처리 시스템(230)은 모바일 앱 등을 통해 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3)로부터 수신되는 화물/차량 매칭 또는 스케줄링 정보에 대한 요청에 대응하는 정보를 제공하거나 대응하는 처리를 수행할 수 있다.
복수의 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3)은 네트워크(220)를 통해 정보 처리 시스템(230)과 통신할 수 있다. 네트워크(220)는 복수의 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3)과 정보 처리 시스템(230) 사이의 통신이 가능하도록 구성될 수 있다. 네트워크(220)는 설치 환경에 따라, 예를 들어, 이더넷(Ethernet), 유선 홈 네트워크(Power Line Communication), 전화선 통신 장치 및 RS-serial 통신 등의 유선 네트워크, 이동통신망, WLAN(Wireless LAN), Wi-Fi, Bluetooth 및 ZigBee 등과 같은 무선 네트워크 또는 그 조합으로 구성될 수 있다. 통신 방식은 제한되지 않으며, 네트워크(220)가 포함할 수 있는 통신망(일례로, 이동통신망, 유선 인터넷, 무선 인터넷, 방송망, 위성망 등)을 활용하는 통신 방식뿐만 아니라 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3) 사이의 근거리 무선 통신 역시 포함될 수 있다.
도 2에서 휴대폰 단말(210_1), 태블릿 단말(210_2) 및 PC 단말 (210_3)이 사용자 단말의 예로서 도시되었으나, 이에 한정되지 않으며, 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3)은 유선 및/또는 무선 통신이 가능하고 모바일 앱, 웹 브라우저 또는 웹 브라우저 확장 프로그램 등이 설치되어 실행될 수 있는 임의의 컴퓨팅 장치일 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말은, AI 스피커, 스마트폰, 휴대폰, 내비게이션, 컴퓨터, 노트북, 디지털방송용 단말, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 태블릿 PC, 게임 콘솔(game console), 웨어러블 디바이스(wearable device), IoT(internet of things) 디바이스, VR(virtual reality) 디바이스, AR(augmented reality) 디바이스, 셋톱 박스 등을 포함할 수 있다. 또한, 도 2에는 3개의 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3)이 네트워크(220)를 통해 정보 처리 시스템(230)과 통신하는 것으로 도시되어 있으나, 이에 한정되지 않으며, 상이한 수의 사용자 단말이 네트워크(220)를 통해 정보 처리 시스템(230)과 통신하도록 구성될 수도 있다.
일 실시예에 따르면, 정보 처리 시스템(230)은 복수의 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3)로부터 리치스태커 작업 정보, 리치스태커 운전기사 정보의 등록 요청 등을 수신할 수 있다. 그리고 나서, 정보 처리 시스템(230)은 이렇게 수신된 정보에 기초하여, 화물 및 차량의 매칭 및 스케쥴링 정보를 생성하여, 복수의 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3)(예를 들어, 리치스태커 운전기사의 단말)에 제공할 수 있다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 사용자 단말(210) 및 정보 처리 시스템(230)의 내부 구성을 나타내는 블록도이다. 사용자 단말(210)은 모바일 앱, 웹 브라우저 또는 웹 브라우저 확장 프로그램 등을 실행 가능하고 유/무선 통신이 가능한 임의의 컴퓨팅 장치를 지칭할 수 있으며, 예를 들어, 도 2의 휴대폰 단말(210_1), 태블릿 단말(210_2), PC 단말(210_3) 등을 포함할 수 있다. 도시된 바와 같이, 사용자 단말(210)은 메모리(312), 프로세서(314), 통신 모듈(316) 및 입출력 인터페이스(318)를 포함할 수 있다. 이와 유사하게, 정보 처리 시스템(230)은 메모리(332), 프로세서(334), 통신 모듈(336) 및 입출력 인터페이스(338)를 포함할 수 있다. 도 3에 도시된 바와 같이, 사용자 단말(210) 및 정보 처리 시스템(230)은 각각의 통신 모듈(316, 336)을 이용하여 네트워크(220)를 통해 정보 및/또는 데이터를 통신할 수 있도록 구성될 수 있다. 또한, 입출력 장치(320)는 입출력 인터페이스(318)를 통해 사용자 단말(210)에 정보 및/또는 데이터를 입력하거나 사용자 단말(210)로부터 생성된 정보 및/또는 데이터를 출력하도록 구성될 수 있다.
메모리(312, 332)는 비-일시적인 임의의 컴퓨터 판독 가능한 기록매체를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 메모리(312, 332)는 RAM(random access memory), ROM(read only memory), 디스크 드라이브, SSD(solid state drive), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같은 비소멸성 대용량 저장 장치(permanent mass storage device)를 포함할 수 있다. 다른 예로서, ROM, SSD, 플래시 메모리, 디스크 드라이브 등과 같은 비소멸성 대용량 저장 장치는 메모리와는 구분되는 별도의 영구 저장 장치로서 사용자 단말(210) 또는 정보 처리 시스템(230)에 포함될 수 있다. 또한, 메모리(312, 332)에는 운영체제와 적어도 하나의 프로그램 코드(예를 들어, 사용자 단말(210)에 설치되어 구동되는 화물 장치 및 리핸들링 관리 서비스 등을 위한 코드)가 저장될 수 있다.
이러한 소프트웨어 구성요소들은 메모리(312, 332)와는 별도의 컴퓨터에서 판독가능한 기록매체로부터 로딩될 수 있다. 이러한 별도의 컴퓨터에서 판독가능한 기록매체는 이러한 사용자 단말(210) 및 정보 처리 시스템(230)에 직접 연결가능한 기록 매체를 포함할 수 있는데, 예를 들어, 플로피 드라이브, 디스크, 테이프, DVD/CD-ROM 드라이브, 메모리 카드 등의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체를 포함할 수 있다. 다른 예로서, 소프트웨어 구성요소들은 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체가 아닌 통신 모듈을 통해 메모리(312, 332)에 로딩될 수도 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 프로그램은 개발자들 또는 애플리케이션의 설치 파일을 배포하는 파일 배포 시스템이 네트워크(220)를 통해 제공하는 파일들에 의해 설치되는 컴퓨터 프로그램에 기반하여 메모리(312, 332)에 로딩될 수 있다.
프로세서(314, 334)는 기본적인 산술, 로직 및 입출력 연산을 수행함으로써, 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리하도록 구성될 수 있다. 명령은 메모리(312, 332) 또는 통신 모듈(316, 336)에 의해 프로세서(314, 334)로 제공될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(314, 334)는 메모리(312, 332)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 수신되는 명령을 실행하도록 구성될 수 있다.
통신 모듈(316, 336)은 네트워크(220)를 통해 사용자 단말(210)과 정보 처리 시스템(230)이 서로 통신하기 위한 구성 또는 기능을 제공할 수 있으며, 사용자 단말(210) 및/또는 정보 처리 시스템(230)이 다른 사용자 단말 또는 다른 시스템(일례로 별도의 클라우드 시스템 등)과 통신하기 위한 구성 또는 기능을 제공할 수 있다. 일례로, 사용자 단말(210)의 프로세서(314)가 메모리(312) 등과 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 생성한 요청 또는 데이터(예를 들어, 화물 및 리치스태커 운전기사 정보 등록 요청, 화물 및 차량의 매칭 및 스케줄링 요청 등)는 통신 모듈(316)의 제어에 따라 네트워크(220)를 통해 정보 처리 시스템(230)으로 전달될 수 있다. 역으로, 정보 처리 시스템(230)의 프로세서(334)의 제어에 따라 제공되는 제어 신호나 명령이 통신 모듈(336)과 네트워크(220)를 거쳐 사용자 단말(210)의 통신 모듈(316)을 통해 사용자 단말(210)에 수신될 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(210)은 정보 처리 시스템(230)으로부터 통신 모듈(316)을 통해 화물 및 리치스태커 차량의 매칭 정보, 장치 및 리핸들링 스케줄링 정보 등을 수신할 수 있다.
입출력 인터페이스(318)는 입출력 장치(320)와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 일 예로서, 입력 장치는 오디오 센서 및/또는 이미지 센서를 포함한 카메라, 키보드, 마이크로폰, 마우스 등의 장치를, 그리고 출력 장치는 디스플레이, 스피커, 햅틱 피드백 디바이스(haptic feedback device) 등과 같은 장치를 포함할 수 있다. 다른 예로, 입출력 인터페이스(318)는 터치스크린 등과 같이 입력과 출력을 수행하기 위한 구성 또는 기능이 하나로 통합된 장치와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(210)의 프로세서(314)가 메모리(312)에 로딩된 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리함에 있어서 정보 처리 시스템(230)이나 다른 사용자 단말이 제공하는 정보 및/또는 데이터를 이용하여 구성되는 서비스 화면 등이 입출력 인터페이스(318)를 통해 디스플레이에 표시될 수 있다. 도 3에서는 입출력 장치(320)가 사용자 단말(210)에 포함되지 않도록 도시되어 있으나, 이에 한정되지 않으며, 사용자 단말(210)과 하나의 장치로 구성될 수 있다. 또한, 정보 처리 시스템(230)의 입출력 인터페이스(338)는 정보 처리 시스템(230)과 연결되거나 정보 처리 시스템(230)이 포함할 수 있는 입력 또는 출력을 위한 장치(미도시)와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 도 3에서는 입출력 인터페이스(318, 338)가 프로세서(314, 334)와 별도로 구성된 요소로서 도시되었으나, 이에 한정되지 않으며, 입출력 인터페이스(318, 338)가 프로세서(314, 334)에 포함되도록 구성될 수 있다.
사용자 단말(210) 및 정보 처리 시스템(230)은 도 3의 구성요소들보다 더 많은 구성요소들을 포함할 수 있다. 그러나, 대부분의 종래기술적 구성요소들을 명확하게 도시할 필요성은 없다. 일 실시예에 따르면, 사용자 단말(210)은 상술된 입출력 장치(320) 중 적어도 일부를 포함하도록 구현될 수 있다. 또한, 사용자 단말(210)은 트랜시버(transceiver), GPS(Global Positioning system) 모듈, 카메라, 각종 센서, 데이터베이스 등과 같은 다른 구성요소들을 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(210)이 스마트폰인 경우, 일반적으로 스마트폰이 포함하고 있는 구성요소를 포함할 수 있으며, 예를 들어, 가속도 센서, 자이로 센서, 카메라 모듈, 각종 물리적인 버튼, 터치패널을 이용한 버튼, 입출력 포트, 진동을 위한 진동기 등의 다양한 구성요소들이 사용자 단말(210)에 더 포함되도록 구현될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 사용자 단말(210)의 프로세서(314)는 화물 장치 및 리핸들링 관리 서비스를 제공하는 애플리케이션 등이 동작하도록 구성될 수 있다. 이 때, 해당 애플리케이션 및/또는 프로그램과 연관된 코드가 사용자 단말(210)의 메모리(312)에 로딩될 수 있다.
화물 장치 및 리핸들링 관리 서비스를 제공하는 애플리케이션 등을 위한 프로그램이 동작되는 동안에, 프로세서(314)는 입출력 인터페이스(318)와 연결된 터치 스크린, 키보드, 오디오 센서 및/또는 이미지 센서를 포함한 카메라, 마이크로폰 등의 입력 장치를 통해 입력되거나 선택된 텍스트, 이미지, 영상, 음성 및/또는 동작 등을 수신할 수 있으며, 수신된 텍스트, 이미지, 영상, 음성 및/또는 동작 등을 메모리(312)에 저장하거나 통신 모듈(316) 및 네트워크(220)를 통해 정보 처리 시스템(230)에 제공할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(314)는 화물 및 리치스태커 운전기사의 정보 등록, 화물 및 리치스태커 차량의 매칭 요청, 장치 및 리핸들링 스케줄링 요청 등을 선택하는 입력을 수신하여, 통신 모듈(316) 및 네트워크(220)를 통해 정보 처리 시스템(230)에 제공할 수 있다.
사용자 단말(210)의 프로세서(314)는 입력 장치(320), 다른 사용자 단말, 정보 처리 시스템(230) 및/또는 복수의 외부 시스템으로부터 수신된 정보 및/또는 데이터를 관리, 처리 및/또는 저장하도록 구성될 수 있다. 프로세서(314)에 의해 처리된 정보 및/또는 데이터는 통신 모듈(316) 및 네트워크(220)를 통해 정보 처리 시스템(230)에 제공될 수 있다. 사용자 단말(210)의 프로세서(314)는 입출력 인터페이스(318)를 통해 입출력 장치(320)로 정보 및/또는 데이터를 전송하여, 출력할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(314)는 수신한 정보 및/또는 데이터를 사용자 단말의 화면에 디스플레이할 수 있다.
정보 처리 시스템(230)의 프로세서(334)는 복수의 사용자 단말(210) 및/또는 복수의 외부 시스템으로부터 수신된 정보 및/또는 데이터를 관리, 처리 및/또는 저장하도록 구성될 수 있다. 프로세서(334)에 의해 처리된 정보 및/또는 데이터는 통신 모듈(336) 및 네트워크(220)를 통해 사용자 단말(210)에 제공할 수 있다. 일 실시예에서, 정보 처리 시스템(230)의 프로세서(334)는 복수의 사용자 단말(210)로부터 화물 및 리치스태커 운전기사 정보 등록 요청에 기초하여, 화물 및 리치스태커 정보를 블록체인 기반의 운송 정보 공유 채널에 등록하고, 등록된 정보에 기초하여 생성된 화물 및 리치스태커 차량의 매칭 정보, 장치 및 리핸들링 스케줄링 정보 등을 사용자 단말(210)에 제공할 수 있다.
정보 처리 시스템(230)의 프로세서(334)는 사용자 단말(210)의 디스플레이 출력 가능 장치(예: 터치 스크린, 디스플레이 등), 음성 출력 가능 장치(예: 스피커) 등의 출력 장치(320)를 통해 처리된 정보 및/또는 데이터를 출력하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 정보 처리 시스템(230)의 프로세서(334)는, 화물 및 리치스태커 차량의 매칭 정보, 장치 및 리핸들링 스케줄링 정보 등을 통신 모듈(336) 및 네트워크(220)를 통해 사용자 단말(210)로 제공하고, 해당 정보를 사용자 단말(210)의 디스플레이 출력 가능 장치 등을 통해 출력하도록 구성될 수 있다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 정보 처리 시스템의 프로세서의 구성을 나타내는 도면이다. 도시된 바와 같이, 프로세서(314)는, 화주 관리 모듈(410), 장치장 운영사 관리 모듈(420), 리치스태커 관리 모듈(430), 장치장 관리 모듈(440), 장치/리핸들링 스케줄링 모듈(450), 오더 관리 모듈(460)을 포함할 수 있다. 또한, 프로세서(314)는 데이터베이스(470)와 연결되어, 컨테이너 야드 또는 장치장에 적재할 화물 정보(예를 들어, 선사 정보 및 컨테이너 정보) 또는 반출입 정보, 리치스태커 운전기사 정보, 장치장 현황 정보, 장치장 운영사의 관리업무원의 노하우 정보(예를 들어, 장치 및 리핸들링할 화물과 장치 위치 및 리치스태커의 매칭, 장치 및 리핸들링 스케줄링 등에 관한 노하우 정보) 등을 데이터베이스(470)에 저장하거나 데이터베이스(470)로부터 추출하여 처리할 수 있다.
화주 관리 모듈(410)은 화주 단말(110)로부터 수신된 화물 정보, 화물과 연관된 선사 정보 및 반출입 정보를 데이터베이스(470)에 저장 및 관리할 수 있다. 또한, 오더 관리 모듈(480)은, 반출입 정보에 기초하여 생성된 화물의 장치 및 리핸들링 오더 정보를 데이터베이스(470)에 저장 및 관리할 수 있다.
장치장 운영사 관리 모듈(420) 및 장치장 관리 모듈(440) 각각은, 장치장 운영사 단말(120)로부터 수신된 관리업무원의 노하우 정보 및 장치장 현황 정보를 데이터베이스(470)에 저장 및 관리할 수 있다.
리치스태커 관리 모듈(430)은, 리치스태커 운전기사 단말(140)로부터 수신된 리치스태커 운전기사 정보를 데이터베이스(470)에 저장 및 관리할 수 있다.
장치/리핸들링 스케줄링 모듈(450)은, 데이터베이스(470)에 등록된 다양한 정보에 기초하여, 인공 지능 기반의 장치 및 리핸들링 스케줄링 알고리즘을 이용하여 소정 시간 내에 장치(또는 적재) 및 리핸들링할 화물과 장치 위치 및 리치스태커를 매칭하여 최적의 노선으로 구성된 장치 및 리핸들링 스케줄을 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 장치/리핸들링 스케줄링 모듈(450)은, 데이터베이스(470)에 등록된 다양한 정보에 기초하여, 인공 지능 기반의 강화학습(reinforcement learning)에 의한 장치 및 리핸들링 스케줄링 알고리즘을 이용하여 장치 및 리핸들링 스케줄을 결정할 수 있다.
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른 화물 장치 및 리핸들링 관리 시스템의 데이터베이스의 구성을 나타내는 도면이다. 도시된 바와 같이, 데이터베이스(470)는, 장치장 정보 데이터베이스(510), 오더 정보 데이터베이스(520), 리치스태커 정보 데이터베이스(530), 화주 정보 데이터베이스(540), 자동 장치/리핸들링 정보 데이터베이스(550), 장치장 운영사 정보 데이터베이스(560)를 포함할 수 있다.
장치장 정보 데이터베이스(510)는, 장치장 코드, 장치장 상태, 입고 화물 정보, 반출 화물 정보, 장치된 화물 정보, 담당자 정보 등을 저장 및 관리할 수 있다. 오더 정보 데이터베이스(520)는, 신청일시, 오더코드, 입고일, 반출일, 보관일수, 거래처명, 요청담당자, 입고차량번호, 신청종류, 승인상태, 반입차량, 반입차량연락처, 반출셔틀의뢰, 게이트인 일시, 게이트아웃 일시 등에 관한 정보, 요청 대상 화물의 화물 정보인 봉인번호, 중량, 적공 구분, 규격, 컨테이너 번호 등에 관한 정보 및 요청 대상 화물과 연관된 선사 정보인 선사코드, 부킹번호, 부두반입지, 모선항차, 접안일시 등에 관한 정보를 저장 및 관리할 수 있다. 리치스태커 정보 데이터베이스(530)는, 차량번호, 차량타입, 작업상태, 차량 담당자 등에 관한 정보를 저장 및 관리할 수 있다. 화주 정보 데이터베이스(540)는, 업체 정보, 오더 개요, 요구사항 등에 관한 정보를 저장 및 관리할 수 있다. 자동 장치/리핸들링 정보 데이터베이스(550)는, 장치 요구정보, 리핸들링 요구정보, 장치 히스토리, 리핸들링 히스토리, 스케줄링 히스토리 등에 관한 정보를 저장 및 관리할 수 있다. 장치장 운영사 정보 데이터베이스(560)는, 회사명, 장치장 주소, 요구사항 등에 관한 정보를 저장 및 관리할 수 있다.
도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른 화물 장치 및 리핸들링 관리 프로세스의 예시를 나타내는 도면이다. 도시된 바와 같이, 화물 장치 및 리핸들링 관리 프로세스는, 데이터베이스에 장치 및 리핸들링 주문 정보를 등록하는 단계(S610)로 개시될 수 있다. 일 실시예에서, 도 1 내지 도 5를 참조하면, 통합 장치 관리 서버(130)는, 화주 단말(110)로 수신된 컨테이너 야드 또는 장치장에 적재할 화물 정보(예를 들어, 컨테이너 정보, 선사 정보 등) 또는 반출입 정보를 기초로, 데이터베이스(470)에 장치 및 리핸들링 주문 정보를 생성하여 데이터베이스(470)에 등록할 수 있다.
다음으로, 장치 및 리핸들링 스케줄링이 실행될 수 있다(S620). 즉, 장치 또는 리핸들링이 필요한 화물과 장치 위치 및 리치스태커를 매칭하고, 해당 리치스태커를 장치 또는 리핸들링할 위치로 이동하기 위한 경로가 결정될 수 있다. 일 실시예에서, 도 1 내지 도 5를 참조하면, 통합 장치 관리 서버(130)는, 데이터베이스(470)에 등록된 다양한 정보에 기초하여, 인공 지능 기반의 장치 및 리핸들링 스케줄링 알고리즘을 이용하여 소정 시간 내에 장치(또는 적재) 및 리핸들링할 화물과 장치 위치 및 리치스태커를 매칭하여 최적의 노선으로 구성된 장치 및 리핸들링 스케줄을 결정할 수 있다. 예를 들어, 통합 장치 관리 서버(130)는, 데이터베이스에 등록된 다양한 정보에 기초하여, 인공 지능 기반의 강화학습(reinforcement learning)에 의한 장치 및 리핸들링 스케줄링 알고리즘을 이용하여 장치 및 리핸들링 스케줄(이하 '제1 장치 및 리핸들링 스케줄')을 결정할 수 있다.
또한, 장치 및 리핸들링 스케줄이 추천될 수 있다(S630). 일 실시예에서, 도 1 내지 도 5를 참조하면, 통합 장치 관리 서버(130)는, 제1 장치 및 리핸들링 스케줄을 장치장 운영사의 관리업무원에게 추천하기 위해 장치장 운영사 단말(120)로 전송할 수 있다. 이와 함께, 통합 장치 관리 서버(130)는, 화물 정보 또는 반출입 정보, 리치스태커 운전기사 정보, 장치장 현황 정보, 리치스태커 작업의 과거, 현황, 예정 정보를 장치장 운영사 단말(120)로 제공할 수 있다. 이에 따라 장치장 운영사의 관리업무원은, 장치장 운영사 단말(120)을 통해 제공되는 정보에 기초하여, 관리업무원의 노하우에 따른 장치 및 리핸들링 스케줄(이하 '제2 장치 및 리핸들링 스케줄')을 결정할 수 있다.
다음으로, 장치 및 리핸들링 스케줄이 확정되고, 해당 스케줄 정보가 장치장 운영사의 관리업무원 및 리치스태커에게 공유될 수 있다(S640). 일 실시예에서, 도 1 내지 도 5를 참조하면, 장치장 운영사의 관리업무원은, 제1 장치 및 리핸들링 스케줄 및 제2 장치 및 리핸들링 스케줄 중 어느 하나를 선택하여, 장치장 운영사 단말(120)을 통해, 선택된 장치 및 리핸들링 스케줄을 통합 장치 관리 서버(130)로 전송할 수 있다. 이에 따라, 통합 장치 관리 서버(130)는, 선택된 장치 및 리핸들링 스케줄 정보를 리치스태커 운전기사 단말(140)로 전송할 수 있다. 리치스태커 운전기사는, 리치스태커 운전기사 단말(140)을 통해 제공되는 장치 및 리핸들링 스케줄에 따라 해당 리치스태커에 매칭된 화물을 사전 결정된 순서 또는 시간에 장치장 내의 사전 결정된 위치로 적재하거나 리핸들링을 실행할 수 있다.
이상 설명한 바와 같이, 단계(S610 내지 S640)이 실행된 후, 장치 및 리핸들링 실행 후 남은 화물에 대한 장치 및 리핸들링 정보가 등록될 수 있다(S650). 또한, 남은 화물에 대한 장치 및 리핸들링 정보에 기초하여 단계(S620 내지 S640)가 추가로 실행될 수 있다.
도 7은 본 개시의 일 실시예에 따른 자동 화물 장치 및 리핸들링 스케줄링의 학습 프로세스의 예시를 나타내는 도면이다. 도시된 바와 같이, 자동 화물 장치 및 리핸들링 스케줄링의 학습 프로세스는, 데이터베이스에 장치 및 리핸들링 주문 정보를 등록하는 단계(710)로 개시될 수 있다. 일 실시예에서, 도 1 내지 도 5를 참조하면, 통합 장치 관리 서버(130)는, 화주 단말(110)로 수신된 컨테이너 야드 또는 장치장에 적재할 화물 정보(예를 들어, 컨테이너 정보, 선사 정보 등) 또는 반출입 정보를 기초로, 데이터베이스(470)에 장치 및 리핸들링 주문 정보를 생성하여 데이터베이스(470)에 등록할 수 있다.
다음으로, 장치 및 리핸들링 스케줄의 최적화 학습이 실행될 수 있다(720). 예를 들어, 강화 학습 기반의 장치 및 리핸들링 스케줄링 알고리즘을 이용하여 장치 또는 리핸들링이 필요한 화물과 장치 위치 및 리치스태커를 매칭하고, 해당 리치스태커를 장치 또는 리핸들링할 위치로 이동하기 위한 경로가 결정될 수 있다. 일 실시예에서, 도 1 내지 도 5를 참조하면, 통합 장치 관리 서버(130)는, 데이터베이스(470)에 등록된 다양한 정보에 기초하여, 강화 학습 기반의 장치 및 리핸들링 스케줄링 알고리즘을 이용하여 소정 시간 내에 장치(또는 적재) 및 리핸들링할 화물과 장치 위치 및 리치스태커를 매칭하여 최적의 노선으로 구성된 장치 및 리핸들링 스케줄을 결정할 수 있다.
또한, 장치 및 리핸들링 스케줄이 추천될 수 있다(730). 일 실시예에서, 도 1 내지 도 5를 참조하면, 통합 장치 관리 서버(130)는, 제1 장치 및 리핸들링 스케줄을 장치장 운영사의 관리업무원에게 추천하기 위해 장치장 운영사 단말(120)로 전송할 수 있다. 이와 함께, 통합 장치 관리 서버(130)는, 화물 정보 또는 반출입 정보, 리치스태커 운전기사 정보, 장치장 현황 정보, 리치스태커 작업의 과거, 현황, 예정 정보를 장치장 운영사 단말(120)로 제공할 수 있다. 이에 따라 장치장 운영사의 관리업무원은, 장치장 운영사 단말(120)을 통해 제공되는 정보에 기초하여, 관리업무원의 노하우에 따른 장치 및 리핸들링 스케줄(이하 '제2 장치 및 리핸들링 스케줄')을 결정할 수 있다.
다음으로, 장치 및 리핸들링 스케줄이 확정 및 실행될 수 있다(740). 일 실시예에서, 도 1 내지 도 5를 참조하면, 장치장 운영사의 관리업무원은, 제1 장치 및 리핸들링 스케줄 및 제2 장치 및 리핸들링 스케줄 중 어느 하나를 선택하여, 장치장 운영사 단말(120)을 통해, 선택된 장치 및 리핸들링 스케줄을 통합 장치 관리 서버(130)로 전송할 수 있다. 이에 따라, 통합 장치 관리 서버(130)는, 선택된 장치 및 리핸들링 스케줄 정보를 리치스태커 운전기사 단말(140)로 전송할 수 있다. 리치스태커 운전기사는, 리치스태커 운전기사 단말(140)을 통해 제공되는 장치 및 리핸들링 스케줄에 따라 해당 리치스태커에 매칭된 화물을 사전 결정된 순서 또는 시간에 장치장 내의 사전 결정된 위치로 적재하거나 리핸들링을 실행할 수 있다.
이상 설명한 바와 같이, 단계(710 내지 740)이 실행된 후, 확정된 장치 및 리핸들링 스케줄 및 실행 결과가 데이터베이스에 업데이트될 수 있다(710). 데이터베이스에 업데이트된 장치 및 리핸들링 스케줄 및 실행 결과는, 장치 및 리핸들링 스케줄의 최적화 학습에 사용될 수 있다(720). 이상 설명된 단계(710 내지 740)이 복수 회 반복 실행되어, 장치 및 리핸들링 스케줄이 좀 더 최적화되도록 통합 장치 관리 서버(130)에 의해 학습될 수 있다.
도 8은 본 개시의 일 실시예에 따른 자동 화물 장치 및 리핸들링 스케줄링의 자동화를 위한 강화학습 프로세스의 예시를 나타내는 도면이다. 도 8은, 자동 화물 장치 및 리핸들링 스케줄링의 자동화를 위한 강화학습 프로세스의 예시로서, Q-학습 알고리즘과 DNN(Deep Neural Network)를 결합한 DQN(Deep Q-network) 학습 프로세스를 도시한다.
도시된 DQN 학습 프로세스에서, 가상의 에이전트(810)(예를 들어, 장치 리핸들링 스케줄링 모듈)는 가상의 장치 및 리핸들링 시뮬레이터(환경)(820)(예를 들어, 데이터베이스)과 상호작용하여, 상태(st)(812)를 관찰할 수 있다. 또한, 에이전트(810)는, 관찰된 상태(st) (812)에 인공신경망(814)을 적용하여 정책(πθ(s, a))(816)을 결정하고, 정책(816)에 따른 액션(at)을 실행하여 보상(rt)을 최대화한다. 이와 같은 액션의 결과에 기초하여 인공신경망(814)의 파라미터(θ)가 업데이트될 수 있다.
도 8에 도시된 프로세스에서, 상태(st)는 시간(t)에서의 상황 정보(예를 들면, 화물 정보, 리치스태커 및 운전기사 정보, 리치스태커 작업 정보, 장치장 정보 등)을 나타내는 정보일 수 있으며, 다음 상태(st+1)에 영향을 줄 수 있다. 또한, 액션(at)은, 에이전트(810)가 시간(t)에서 실행하는 동작일 수 있다. 예를 들어, 에이전트(810)는 적재 및 리핸들링할 화물과 장치 위치 및 리치스태커를 매칭하여 최적의 노선으로 이루어진 장치 및 리핸들링 스케줄을 결정하는 액션을 실행할 수 있다. 한편, 정책(πθ(s, a))(816)은, 시간(t)에서의 에이전트(810)가 장치 및 리핸들링 스케줄링을 실행하는데 사용하는 판단기준을 의미할 수 있다. 또한, 보상(rt)은 시간(t)에서 액션(at)을 실행할 경우에 에이전트(810)가 수신하는 보상을 나타낼 수 있다.
본 개시에 따른 자동 화물 장치 및 리핸들링 스케줄링의 자동화를 위한 강화학습 프로세스에는 다양한 강화학습 알고리즘이 적용될 수 있다. 도 8에는 강화학습 알고리즘의 일 예로 DQN을 사용하는 것을 도시하였으나, 이에 한정되는 것은 아니며, TRPO(Trust Region Policy Optimization), DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient), A3C(Asynchronous Advantage Actor Critic), PPO(Proximal Policy Optimization) 등과 같은 다양한 강화학습 알고리즘 중 어느 하나가 사용될 수도 있다.
도 9는 본 개시의 일 실시예에 따른 자동 화물 장치 및 리핸들링 관리 방법의 예시를 나타내는 도면이다. 도시된 바와 같이, 자동 화물 장치 및 리핸들링 관리 방법(900)은, 화물 정보, 리치스태커 정보 및 장치장 정보를 데이터베이스에 등록하는 단계(S910)로 개시될 수 있다. 일 실시예에서, 도 1 내지 도 8을 참조하면, 통합 장치 관리 서버(130)는, 화주 단말(110)로부터 수신된 화물 정보 또는 반출입 정보, 리치스태커 운전기사 단말(140)로부터 수신된 리치스태커 운전기사 정보, 장치장 운영사 단말(120)로부터 수신된 장치장 현황 정보 등을 데이터베이스(470)에 저장 및 등록할 수 있다.
다음으로, 데이터베이스에 등록된 정보에 기초하여, 인공지능 기반의 장치/리핸들링 스케줄링 모듈에 의해, 화물과 장치 위치 및 리치스태커를 매칭하고 장치장까지의 경로를 포함하는 제1 스케줄을 결정할 수 있다(S920). 일 실시예에서, 도 1 내지 도 8을 참조하면, 통합 장치 관리 서버(130)는, 데이터베이스(470)에 등록된 다양한 정보에 기초하여, 인공 지능 기반의 장치 및 리핸들링 스케줄링 알고리즘을 이용하여 소정 시간 내에 장치(또는 적재) 및 리핸들링할 화물과 장치 위치 및 리치스태커를 매칭하여 최적의 노선으로 구성된 장치 및 리핸들링 스케줄을 결정할 수 있다. 예를 들어, 통합 장치 관리 서버(130)는, 데이터베이스(470)에 등록된 다양한 정보에 기초하여, 도 8에 도시된 강화학습 프로세스에 따라 학습된 장치 및 리핸들링 스케줄링 알고리즘을 이용하여 장치 및 리핸들링 스케줄(제1 스케줄)을 결정할 수 있다.
또한, 제1 스케줄 및 관리업무원 단말로부터 수신된 제2 스케줄 중 어느 하나에 따른 장치/리핸들링 정보를 리치스태커 운전기사 단말로 전송할 수 있다(S930). 일 실시예에서, 도 1 내지 도 8을 참조하면, 통합 장치 관리 서버(130)는, 각 리치스태커 운전기사 단말(140) 마다 장치 및 리핸들링 스케줄에 따른 장치 및 리핸들링 정보를 할당할 수 있다. 또한, 통합 장치 관리 서버(130)는, 화물 정보 또는 반출입 정보, 리치스태커 운전기사 정보, 장치장 현황 정보, 리치스태커 작업의 과거, 현황, 예정 정보를 장치장 운영사 단말(120)로 제공할 수 있다. 이에 따라 장치장 운영사의 관리업무원은, 장치장 운영사 단말(120)을 통해 제공되는 정보에 기초하여, 관리업무원의 노하우에 따른 장치 및 리핸들링 스케줄(제2 스케줄)을 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 장치장 운영사의 관리업무원은, 제1 스케줄 및 제2 스케줄 중 어느 하나를 선택하여, 장치장 운영사 단말(120)을 통해, 선택된 장치 및 리핸들링 스케줄을 통합 장치 관리 서버(130)로 전송할 수 있다. 이에 따라, 통합 장치 관리 서버(130)는, 선택된 스케줄 정보를 리치스태커 운전기사 단말(140)로 전송할 수 있다. 리치스태커 운전기사는, 리치스태커 운전기사 단말(140)을 통해 제공되는 스케줄에 따라 해당 리치스태커에 매칭된 화물을 사전 결정된 순서 또는 시간에 장치장 내의 사전 결정된 위치로 적재하거나 리핸들링을 실행할 수 있다.
상술한 자동 화물 장치 및 리핸들링 관리 방법 또는 자동 화물 장치 및 리핸들링 스케줄링의 학습 프로세스는 컴퓨터에서 실행하기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로 제공될 수 있다. 매체는 컴퓨터로 실행 가능한 프로그램을 계속 저장하거나, 실행 또는 다운로드를 위해 임시 저장하는 것일 수도 있다. 또한, 매체는 단일 또는 수개 하드웨어가 결합된 형태의 다양한 기록수단 또는 저장수단일 수 있는데, 어떤 컴퓨터 시스템에 직접 접속되는 매체에 한정되지 않고, 네트워크 상에 분산 존재하는 것일 수도 있다. 매체의 예시로는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD 와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등을 포함하여 프로그램 명령어가 저장되도록 구성된 것이 있을 수 있다. 또한, 다른 매체의 예시로, 애플리케이션을 유통하는 앱 스토어나 기타 다양한 소프트웨어를 공급 내지 유통하는 사이트, 서버 등에서 관리하는 기록매체 내지 저장매체도 들 수 있다.
본 개시의 방법, 동작 또는 기법들은 다양한 수단에 의해 구현될 수도 있다. 예를 들어, 이러한 기법들은 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 또는 이들의 조합으로 구현될 수도 있다. 본원의 개시와 연계하여 설명된 다양한 예시적인 논리적 블록들, 모듈들, 회로들, 및 알고리즘 단계들은 전자 하드웨어, 컴퓨터 소프트웨어, 또는 양자의 조합들로 구현될 수도 있음을 통상의 기술자들은 이해할 것이다. 하드웨어 및 소프트웨어의 이러한 상호 대체를 명확하게 설명하기 위해, 다양한 예시적인 구성요소들, 블록들, 모듈들, 회로들, 및 단계들이 그들의 기능적 관점에서 일반적으로 위에서 설명되었다. 그러한 기능이 하드웨어로서 구현되는지 또는 소프트웨어로서 구현되는지의 여부는, 특정 애플리케이션 및 전체 시스템에 부과되는 설계 요구사항들에 따라 달라진다. 통상의 기술자들은 각각의 특정 애플리케이션을 위해 다양한 방식들로 설명된 기능을 구현할 수도 있으나, 그러한 구현들은 본 개시의 범위로부터 벗어나게 하는 것으로 해석되어서는 안된다.
하드웨어 구현에서, 기법들을 수행하는 데 이용되는 프로세싱 유닛들은, 하나 이상의 ASIC들, DSP들, 디지털 신호 프로세싱 디바이스들(digital signal processing devices; DSPD들), 프로그램가능 논리 디바이스들(programmable logic devices; PLD들), 필드 프로그램가능 게이트 어레이들(field programmable gate arrays; FPGA들), 프로세서들, 제어기들, 마이크로제어기들, 마이크로프로세서들, 전자 디바이스들, 본 개시에 설명된 기능들을 수행하도록 설계된 다른 전자 유닛들, 컴퓨터, 또는 이들의 조합 내에서 구현될 수도 있다.
따라서, 본 개시와 연계하여 설명된 다양한 예시적인 논리 블록들, 모듈들, 및 회로들은 범용 프로세서, DSP, ASIC, FPGA나 다른 프로그램 가능 논리 디바이스, 이산 게이트나 트랜지스터 로직, 이산 하드웨어 컴포넌트들, 또는 본원에 설명된 기능들을 수행하도록 설계된 것들의 임의의 조합으로 구현되거나 수행될 수도 있다. 범용 프로세서는 마이크로프로세서일 수도 있지만, 대안으로, 프로세서는 임의의 종래의 프로세서, 제어기, 마이크로제어기, 또는 상태 머신일 수도 있다. 프로세서는 또한, 컴퓨팅 디바이스들의 조합, 예를 들면, DSP와 마이크로프로세서, 복수의 마이크로프로세서들, DSP 코어와 연계한 하나 이상의 마이크로프로세서들, 또는 임의의 다른 구성의 조합으로서 구현될 수도 있다.
펌웨어 및/또는 소프트웨어 구현에 있어서, 기법들은 랜덤 액세스 메모리(random access memory; RAM), 판독 전용 메모리(read-only memory; ROM), 비휘발성 RAM(non-volatile random access memory; NVRAM), PROM(programmable read-only memory), EPROM(erasable programmable read-only memory), EEPROM(electrically erasable PROM), 플래시 메모리, 컴팩트 디스크(compact disc; CD), 자기 또는 광학 데이터 스토리지 디바이스 등과 같은 컴퓨터 판독가능 매체 상에 저장된 명령들로서 구현될 수도 있다. 명령들은 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행 가능할 수도 있고, 프로세서(들)로 하여금 본 개시에 설명된 기능의 특정 양태들을 수행하게 할 수도 있다.
이상 설명된 실시예들이 하나 이상의 독립형 컴퓨터 시스템에서 현재 개시된 주제의 양태들을 활용하는 것으로 기술되었으나, 본 개시는 이에 한정되지 않고, 네트워크나 분산 컴퓨팅 환경과 같은 임의의 컴퓨팅 환경과 연계하여 구현될 수도 있다. 또 나아가, 본 개시에서 주제의 양상들은 복수의 프로세싱 칩들이나 장치들에서 구현될 수도 있고, 스토리지는 복수의 장치들에 걸쳐 유사하게 영향을 받게 될 수도 있다. 이러한 장치들은 PC들, 네트워크 서버들, 및 휴대용 장치들을 포함할 수도 있다.
본 명세서에서는 본 개시가 일부 실시예들과 관련하여 설명되었지만, 본 개시의 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자가 이해할 수 있는 본 개시의 범위를 벗어나지 않는 범위에서 다양한 변형 및 변경이 이루어질 수 있다. 또한, 그러한 변형 및 변경은 본 명세서에 첨부된 특허청구의 범위 내에 속하는 것으로 생각되어야 한다.

Claims (15)

  1. 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행되는 인공 지능을 이용한 화물 장치 및 리핸들링 관리 방법으로서,
    화물 정보, 리치스태커 정보 및 장치장 정보를 데이터베이스에 등록하는 단계;
    상기 데이터베이스에 등록된 정보에 기초하여, 인공지능 기반의 장치 및 리핸들링 스케줄링 모듈에 의해, 화물과 장치 위치 및 리치스태커를 매칭하고 장치장까지의 경로를 포함하는 제1 스케줄을 결정하는 단계; 및
    상기 제1 스케줄 및 장치장 운영사 단말로부터 수신된 제2 스케줄 중 어느 하나에 따른 장치 및 리핸들링 정보를 리치스태커 운전기사 단말로 전송하는 단계를 포함하는, 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 데이터베이스에 등록된 정보에 기초하여, 인공지능 기반의 장치 및 리핸들링 스케줄링 모듈에 의해, 화물과 장치 위치 및 리치스태커를 매칭하고 장치장까지의 경로를 포함하는 제1 스케줄을 결정하는 단계는,
    강화학습 기반의 장치 및 리핸들링 스케줄링 알고리즘을 이용하여, 화물과 장치 위치 및 리치스태커를 매칭하고 장치장까지의 경로를 포함하는 제1 스케줄을 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 화물 정보, 상기 리치스태커 정보, 상기 장치장 정보 및 상기 제1 스케줄을 장치장 운영사 단말로 전송하는 단계; 및
    상기 장치장 운영사 단말로부터, 상기 화물 정보, 상기 리치스태커 정보, 상기 장치장 정보에 기초하여 결정된 상기 제2 스케줄을 수신하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 제1 스케줄 및 장치장 운영사 단말로부터 수신된 제2 스케줄 중 어느 하나에 따른 장치 및 리핸들링 정보를 리치스태커 운전기사 단말로 전송하는 단계는,
    상기 장치장 운영사 단말을 통해, 상기 제1 스케줄 및 상기 제2 스케줄 중에서 장치장 운영사의 관리업무원에 의해 선택된 스케줄에 따른 장치 및 리핸들링 정보를 리치스태커 운전기사 단말로 전송하는 단계를 포함하는, 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 장치 및 리핸들링 정보에 따른 장치 및 리핸들링 실행 후 남은 화물에 대한 장치 및 리핸들링 정보를 상기 데이터베이스에 등록하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  6. 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행되는 인공 지능을 이용한 화물 장치 및 리핸들링의 학습 방법으로서,
    장치 및 리핸들링 주문 정보를 데이터베이스에 등록하는 단계;
    상기 데이터베이스에 등록된 정보에 기초하여, 비지도 학습 또는 강화 학습 기반의 장치 및 리핸들링 스케줄링 알고리즘을 이용하여, 화물과 장치 위치 및 리치스태커를 매칭하고 장치장까지의 경로를 포함하는 제1 스케줄을 결정하는 단계;
    상기 제1 스케줄 및 장치장 운영사 단말로부터 수신된 제2 스케줄 중 어느 하나에 따른 장치 및 리핸들링 정보를 리치스태커 운전기사 단말로 전송하는 단계;
    상기 운전기사 단말로부터 상기 장치 및 리핸들링 정보에 따라 실행된 장치 및 리핸들링 실행 결과를 수신하는 단계;
    상기 장치 및 리핸들링 정보 및 상기 장치 및 리핸들링 실행 결과를 상기 데이터베이스에 업데이트하는 단계; 및
    상기 데이터베이스에 업데이트된 상기 장치 및 리핸들링 정보 및 상기 장치 및 리핸들링 실행 결과에 기초하여, 상기 장치 및 리핸들링 스케줄링 알고리즘을 학습시키는 단계
    를 포함하는, 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 데이터베이스에 업데이트된 상기 장치 및 리핸들링 정보 및 상기 장치 및 리핸들링 실행 결과에 기초하여, 상기 장치 및 리핸들링 스케줄링 알고리즘을 학습시키는 단계는,
    에이전트에 의해, 상기 데이터베이스와 상호작용하여 상태를 관찰하는 단계;
    상기 에이전트에 의해, 상기 관찰된 상태에 기초하여 인공 지능 기반의 강화 학습 알고리즘을 이용하여 정책을 결정하는 단계;
    상기 에이전트에 의해, 상기 정책에 따른 액션을 실행하고 상기 액션에 따른 보상을 수신하는 단계; 및
    상기 액션의 결과 및 상기 보상에 기초하여, 상기 보상을 최대화할 수 있도록 상기 인공 지능 기반의 강화 학습 알고리즘의 파라미터를 업데이트하는 단계를 포함하는, 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 상태는 현재의 화물 정보, 리치스태커 정보 및 장치장 정보를 포함하며,
    상기 액션은, 적재 및 리핸들링할 화물과 장치 위치 및 리치스태커를 매칭하여 최적의 노선으로 이루어진 장치 및 리핸들링 스케줄을 결정하는 동작을 포함하며,
    상기 정책은 상기 장치 및 리핸들링 스케줄의 결정에 사용되는 판단기준을 포함하는, 방법.
  9. 인공 지능을 이용한 화물 장치 및 리핸들링 관리 시스템으로서,
    통신 모듈;
    메모리; 및
    상기 메모리와 연결되고, 상기 메모리에 포함된 컴퓨터 판독 가능한 적어도 하나의 프로그램을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서
    를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 프로그램은,
    화물 정보, 리치스태커 정보 및 장치장 정보를 데이터베이스에 등록하고,
    상기 데이터베이스에 등록된 정보에 기초하여, 인공지능 기반의 장치 및 리핸들링 스케줄링 모듈에 의해, 화물과 장치 위치 및 리치스태커를 매칭하고 장치장까지의 경로를 포함하는 제1 스케줄을 결정하고,
    상기 제1 스케줄 및 장치장 운영사 단말로부터 수신된 제2 스케줄 중 어느 하나에 따른 장치 및 리핸들링 정보를 리치스태커 운전기사 단말로 전송하기 위한 하나 이상의 명령어를 포함하는, 시스템.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 데이터베이스에 등록된 정보에 기초하여, 인공지능 기반의 장치 및 리핸들링 스케줄링 모듈에 의해, 화물과 장치 위치 및 리치스태커를 매칭하고 장치장까지의 경로를 포함하는 제1 스케줄을 결정하는 것은,
    강화학습 기반의 장치 및 리핸들링 스케줄링 알고리즘을 이용하여, 화물과 장치 위치 및 리치스태커를 매칭하고 장치장까지의 경로를 포함하는 제1 스케줄을 결정하는 것을 포함하는, 시스템.
  11. 제9항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로그램은,
    상기 화물 정보, 상기 리치스태커 정보, 상기 장치장 정보 및 상기 제1 스케줄을 장치장 운영사 단말로 전송하고,
    상기 장치장 운영사 단말로부터, 상기 화물 정보, 상기 리치스태커 정보, 상기 장치장 정보에 기초하여 결정된 상기 제2 스케줄을 수신하기 위한 하나 이상의 명령어를 더 포함하는, 시스템.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 제1 스케줄 및 장치장 운영사 단말로부터 수신된 제2 스케줄 중 어느 하나에 따른 장치 및 리핸들링 정보를 리치스태커 운전기사 단말로 전송하는 것은,
    상기 장치장 운영사 단말을 통해, 상기 제1 스케줄 및 상기 제2 스케줄 중에서 장치장 운영사의 관리업무원에 의해 선택된 스케줄에 따른 장치 및 리핸들링 정보를 리치스태커 운전기사 단말로 전송하는 것을 포함하는, 시스템.
  13. 제9항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로그램은,
    상기 장치 및 리핸들링 정보에 따른 장치 및 리핸들링 실행 후 남은 화물에 대한 장치 및 리핸들링 정보를 상기 데이터베이스에 등록하기 위한 하나 이상의 명령어를 더 포함하는, 시스템.
  14. 제1항에 따른 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 명령어들을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 비일시적 기록매체.
  15. 제6항에 따른 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 명령어들을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 비일시적 기록매체.
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