KR102491654B1

KR102491654B1 - 물류 임가공 시스템

Info

Publication number: KR102491654B1
Application number: KR1020220002755A
Authority: KR
Inventors: 김진영; 원용재; 이종준; 이승준; 이경애; 이중희; 최영선
Original assignee: 주식회사 탑테크
Priority date: 2022-01-05
Filing date: 2022-01-07
Publication date: 2023-01-27
Also published as: KR20230018498A; KR20230018499A

Abstract

실시예들은 단말기(6)에서 물류 임가공 시스템의 물류 임가공 서비스를 이용할 때 주문 메뉴를 선택하고, 주문 메뉴에서의 임가공 종류, 물품 가격, 수량을 입력하는 주문 단계(S10); 단말기(6)는 주문 단계(S10)에서 입력된 주문 정보를 물류 임가공 시스템의 제어부(5)로 전송하고, 제어부(5)는 비용 계산부에 임가공 비용 계산을 명령하고, 비용 계산부가 제어부(5) 명령에 따라 임가공 비용을 계산하고, 주문 정보에 기반한 물품 종류, 광고 종류, 가격, 개수, 포장 재질, 포장 비용, 해체 방법을 물류부(100)에 전달하는 비용 계산 단계(S20); 물류부(100)가 임가공 종류에 따라 물품을 포장하고, 옵션으로 포장 용지에 광고 이미지를 인쇄하거나, 물품에 태그를 부착하거나, 물품 검품을 수행하는 포장 단계(S30); 및 목적지로 물품을 배송하는 배송 단계(S40);를 수행하는, 물류 임가공 시스템을 제공한다.

Description

물류 임가공 시스템{LOGISTICS PROCESSING SYSTEM}

본 발명의 실시예들은 프로모션, 선물 포장, 특수 포장, 재포장, 소분 포장, 태그 부착, 검품의 물류 임가공 서비스에 소요되는 비용을 객관적으로 산출하고, 산출된 비용에 기반하여 시스템 개선에 활용하는 물류 임가공 시스템에 대한 것이다.

본 발명 물류 임가공 시스템에 관련된 종래기술을 예로 들면, 특허문헌 1 풀필먼트 기반의 물류 및 배송 관리 서비스 제공 시스템 및 방법은 복수의 고객 사, 복수의 판매처, 복수의 구매자 및 복수의 택배사와 모두 연동되어 통합적으로 물류 및 배송 관리가 가능해짐에 따라, 고품질의 풀필먼트 서비스를 제공할 수 있다.

또한, 특허문헌 2 부가서비스 종류별 창고 운용시스템은 창고 사용자가 의뢰하는 상품 종류별, 부가서비스 종류별 특정 창고를 선정하며, 해당 상품 보관시, 부가서비스 종류에 따라 보관료를 달리 책정하여 합리적인 보관료를 산정하도록 함으로써, 창고 의뢰자의 니즈에 맞는 창고를 선정할 수 있는 효과와, 창고 의뢰자가 원하는 부가서비스를 선택할 경우에 이에 따른 합리적인 보관료를 책 정하여 제공하여 객관적 비용 처리 효과를 제공하게 된다.

그러나 종래 물류 임가공 시스템은 본 발명과 같이, 물류 임가공 서비스에 소요되는 비용을 객관적으로 계산하고, 이를 시스템 개선에 활용하지 못하는 문제점이 있다.

관련 선행기술로, 한국 등록특허공보 제10-2334920호(발명의 명칭: 풀필먼트 기반의 물류 및 배송 관리 서비스 제공 시스템 및 방법), 한국 등록특허공보 제10-2324813호(발명의 명칭: 부가서비스 종류별 창고 운용시스템)가 있다.

위에서 설명한 배경기술은 발명자가 본원의 개시 내용을 도출하는 과정에서 보유하거나 습득한 것으로서, 반드시 본 출원 전에 일반 공중에 공개된 공지기술이라고 할 수는 없다.

실시예들은, 프로모션, 선물 포장, 특수 포장, 재포장, 소분 포장, 태그 부착, 검품의 물류 임가공 서비스를 제공하는 물류 임가공 시스템을 제공할 수 있다.

또한, 본 발명은 물류 임가공 서비스에 소요되는 비용을 객관적으로 계산하고, 이를 시스템 개선에 활용하는 물류 임가공 시스템을 제공하는 것을 또 다른 목적으로 한다.

또한, 본 발명은 물품 포장에 더해 광고 물품 인쇄, 태그 부착, 출고 물품 검품의 부가 서비스를 물류 임가공 서비스로 제공하는 물류 임가공 시스템을 제공하는 것을 또 다른 목적으로 한다.

실시예들에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 사항들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 이하 설명할 다양한 실시예들로부터 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 고려될 수 있다.

실시예들에 따르면, 본 발명의 바람직한 물류 임가공 시스템은, 단말기(6)에서 물류 임가공 시스템의 물류 임가공 서비스를 이용할 때 주문 메뉴를 선택하고, 주문 메뉴에서의 임가공 종류, 물품 가격, 수량을 입력하는 주문 단계(S10); 상기 단말기(6)는 주문 단계(S10)에서 입력된 주문 정보를 물류 임가공 시스템의 제어부(5)로 전송하고, 상기 제어부(5)는 비용 계산부에 임가공 비용 계산을 명령하고, 상기 비용 계산부가 상기 제어부(5) 명령에 따라 임가공 비용을 계산하고, 주문 정보에 기반한 물품 종류, 광고 종류, 가격, 개수, 포장 재질, 포장 비용, 해체 방법을 물류부(100)에 전달하는 비용 계산 단계(S20); 상기 물류부(100)가 임가공 종류에 따라 물품을 포장하고, 옵션으로 포장 용지에 광고 이미지를 인쇄하거나, 물품에 태그를 부착하거나, 물품 검품을 수행하는 포장 단계(S30); 및 목적지로 물품을 배송하는 배송 단계(S40);를 수행하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 비용 계산부가 상기 비용 계산 단계(S20)를 수행하면서, 임가공 종류가 프로모션인지를 판단하는 단계(S101); 임가공 종류가 프로모션이면 주문 정보에서 프로모션 정보인 광고 종류, 물품 종류, 가격, 개수를 읽어들이는 단계(S102); 및 상기 프로모션 정보에 기반하여 임가공 비용인 프로모션 비용을 계산하는 단계(S103);를 수행하는 것을 특징으로 한다.

[수학식 1]

프로모션 비용 = 비용 상수*광고 종류[A]*물품 종류[B]*가격[C]*개수

[A]*[B]*[C]의 행렬연산은 광고 종류, 물품 종류에 대응한 가격을 지정한다.또한, 상기 비용 계산부가 상기 비용 계산 단계(S20)를 수행하면서, 임가공 종류가 선물 포장인지를 판단하는 단계(S104); 임가공 종류가 선물 포장이면 주문 정보에서 선물 포장 정보인 물품 종류, 가격, 포장 재질을 읽어들이는 단계(S105); 및 상기 선물 포장 정보에 기반하여 임가공 비용인 선물 포장 비용을 계산하는 단계(S106);를 수행하는 것을 특징으로 한다.

[수학식 3]

선물 포장 비용 = 비용 상수* 물품 종류[B]* 포장 재질[D]*가격[C]

[B]*[D]*[C]의 행렬연산은 물품 종류, 포장 재질에 대응한 가격을 지정한다.

또한, 상기 비용 계산부가 상기 비용 계산 단계(S20)를 수행하면서, 임가공 종류가 특수 포장인지를 판단하는 단계(S107); 임가공 종류가 특수 포장이면 주문 정보에서 특수 포장 정보인 물품 종류, 포장 방법, 포장 비용을 읽어들이는 단계(S108); 및 상기 특수 포장 정보에 기반하여 임가공 비용인 특수 포장 비용을 계산하는 단계(S109);를 수행하는 것을 특징으로 한다.

[수학식 4]

특수 포장 비용 = 비용 상수* 물품 종류[B]* 포장 방법[E]*포장 비용[F]

[B]*[E]*[F]의 행렬연산은 물품 종류, 포장 방법에 대응한 포장 비용을 지정한다.

또한, 상기 비용 계산부가 상기 비용 계산 단계(S20)를 수행하면서, 임가공 종류가 재포장인지를 판단하는 단계(S110); 임가공 종류가 재포장이면 주문 정보에서 재포장 정보인 물품 종류, 포장 방법, 해체 방법을 읽어들이는 단계(S111); 및 상기 재포장 정보에 기반하여 임가공 비용인 재포장 비용을 계산하는 단계(S112);를 수행하는 것을 특징으로 한다.

[수학식 5]

재포장 비용 = 비용 상수* 물품 종류[B]* 포장 방법[E]*해체 방법[G]

[B]*[E]*[G]의 행렬연산은 물품 종류, 포장 방법에 대응한 해체 방법을 지정한다.

또한, 상기 비용 계산부가 상기 비용 계산 단계(S20)를 수행하면서, 임가공 종류가 소분 포장인지를 판단하는 단계(S113); 임가공 종류가 소분 포장이면 주문 정보에서 소분 포장 정보인 물품 종류, 포장 방법, 개수를 읽어들이는 단계(S114); 및 상기 소분 포장 정보에 기반하여 임가공 비용인 소분 포장 비용을 계산하는 단계(S115);를 수행하는 것을 특징으로 한다.

[수학식 6]

소분 포장 비용 = 비용 상수* 물품 종류[B]* 포장 방법[E]*개수

[B]*[D]*[C]의 행렬연산은 물품 종류, 포장 방법에 대응한 개수를 지정한다.

[수학식 9]

I는 적분값이고, f(x)는 기간에 따른 프로모션 비용, 선물 포장 비용, 특수 포장 비용, 재포장 비용, 소분 포장 비용, 태그 비용, 검품 비용의 추이 그래프이고, a,b는 일정 구간을 지정한다.

또한, 비용 계산부는 수학식 9를 이용하여 추이 그래프에서 일정 구간의 적분값을 계산하고, 계산된 적분값을 임가공 비용 산출, 할인 비용 산출, 광고 비용 산출에 적용할 수 있다.

또한, 상기 물류부(100)의 포장 단계(S30)에서, 단말기(6)가 임가공 서비스를 선택하고, 주문 정보인 프로모션 정보, 선물 포장 정보, 특수 포장 정보, 재포장 정보, 소분 포장 정보를 입력하는 데이터 전송 단계(S101); 상기 물류부(100)의 포장부가 단말기(6)의 주문 정보로부터 프로모션 정보, 선물 포장 정보, 특수 포장 정보, 재포장 정보, 소분 포장 정보를 저장하고 정보를 수집하고, 물품의 카테고리를 생성하는 단계(S102); 상기 단말기(6)가 광고 정보를 포함하는 광고 요청 이벤트를 전송하는 단계(S103); 상기 포장부가 광고 요청 이벤트에 포함된 광고 정보와 물품의 카테고리를 매칭하고, 매칭된 광고 물품 이미지를 인쇄부로 전송하는 단계(S104); 및 상기 인쇄부가 광고 물품 이미지를 포장에 인쇄하는 단계(S105);를 수행하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 물류부(100)는, 업체 서버(10)로부터 전송받는 입출고 요청정보에 기초하여, 입출고 물류들에 대한 물품 정보를 생성하고 입출고 장치(102)를 동작시키기 위한 분류작업 신호를 전송하는 작업신호 생성부(101); 상기 분류작업 신호에 응답하여, 입출고 물류를 입고 물품들 및 출고 물품들로 분류하는 작업을 수행하는 입출고 장치(102); 상기 입출고 장치(102)를 통해 입고 방향으로 분류되는 입고 물품들에 대한 제1창고보관 이미지들을 획득하는 입고 관리부(103); 상기 입출고 장치(102)를 통해 출고 방향으로 분류되는 출고 물품들에 대한 제2창고보관 이미지들을 획득하는 출고 관리부(104); 출고 물품들이 배송 물품들로 분류됨에 따라 획득되는 배송물품 이미지로부터 배송 물품 수량을 추정하는 배송 관리부(105); 상기 입고 관리부(103)를 통해 확인된 입고 현황과 상기 출고 관리부(104)를 통해 확인된 출고 현황 간의 수량차와 물류 창고에 대한 재고 이력 정보에 기초하여, 재고 수량을 결정하는 재고 관리부(106); 및 상기 업체 서버(10)로부터 전송받는 입출고 요청정보를 누적함에 따라 연산된 누적 수량과 상기 재고 관리부(106)를 통해 결정된 재고 수량이 서로 동일한 지를 비교하는 판단부(107);를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 물류부(100)는 태그부(200)를 더 포함하고, 상기 태그부(200)는, 상기 입고 관리부(103), 상기 출고 관리부(104)의 제어 하에 이송 장치(302)에서 구동 모터의 이송을 제어하고, 상기 구동 모터의 이송에 따라 주행 휠을 회전시키는 주행부(201); 상기 구동 모터의 회전축에 부착되어 상기 구동 모터의 회전량을 감지하고, 감지된 회전량을 태그부(200)로 전달하는 엔코더부(202); 상기 주행부(201)에 장착되며, 주행 레일에 부착될 태그를 인쇄하는 인쇄부(203); 상기 주행부(201)에 장착되며, 인쇄부(203)에 인접하도록 배치되고, 상기 인쇄부(203)에서 인쇄된 태그가 주행 레일에 부착되고, 물품에 태그를 부착하는 부착부(204); 주행 레일과 부착된 태그의 위치 및 종류에 대한 실제 데이터를 생성하는 데이터 처리부(205); 및 상기 태그의 표시부를 읽어 상기 태그의 종류를 확인하고, 광으로 상기 표시부를 인식하거나, 카메라로 상기 표시부를 촬영하는 리더기(206);를 포함하는 것을 특징으로 한다.

일 실시예에 따른 물류 임가공 방법은, 단말기(6)에서 물류 임가공 시스템의 물류 임가공 서비스를 이용할 때 주문 메뉴를 선택하고, 주문 메뉴에서의 임가공 종류, 물품 가격, 수량을 입력하는 주문 단계(S10); 상기 단말기(6)는 주문 단계(S10)에서 입력된 주문 정보를 물류 임가공 시스템의 제어부(5)로 전송하고, 상기 제어부(5)는 비용 계산부에 임가공 비용 계산을 명령하고, 상기 비용 계산부가 상기 제어부(5) 명령에 따라 임가공 비용을 계산하고, 주문 정보에 기반한 물품 종류, 광고 종류, 가격, 개수, 포장 재질, 포장 비용, 해체 방법을 물류부(100)에 전달하는 비용 계산 단계(S20); 상기 물류부(100)가 임가공 종류에 따라 물품을 포장하고, 옵션으로 포장 용지에 광고 이미지를 인쇄하거나, 물품에 태그를 부착하거나, 물품 검품을 수행하는 포장 단계(S30); 및 목적지로 물품을 배송하는 배송 단계(S40);를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따른 단말기는, 물류 임가공 시스템의 물류 임가공 서비스를 이용할 때 주문 메뉴를 선택하고, 주문 메뉴에서의 임가공 종류, 물품 가격, 수량을 입력하는 주문 단계(S10); 및 주문 단계(S10)에서 입력된 주문 정보를 물류 임가공 시스템의 제어부(5)로 전송하고, 상기 제어부(5)는 비용 계산부에 임가공 비용 계산을 명령하고, 상기 비용 계산부가 상기 제어부(5) 명령에 따라 임가공 비용을 계산하고, 주문 정보에 기반한 물품 종류, 광고 종류, 가격, 개수, 포장 재질, 포장 비용, 해체 방법을 물류부(100)에 전달하는 비용 계산 단계(S20)를 수행하고, 상기 물류부(100)에 의해, 임가공 종류에 따라 물품은 포장되고, 옵션으로 포장 용지에 광고 이미지를 인쇄되거나, 물품에 태그를 부착되거나, 물품 검품이 수행되고, 상기 물품은 목적지로 배송될 수 있다.

일 실시예에 따른 물류 임가공 방법은, 물류 임가공 시스템의 물류 임가공 서비스를 이용할 때 주문 메뉴를 선택하고, 주문 메뉴에서의 임가공 종류, 물품 가격, 수량을 입력하는 주문 단계(S10); 및 주문 단계(S10)에서 입력된 주문 정보를 물류 임가공 시스템의 제어부(5)로 전송하고, 상기 제어부(5)는 비용 계산부에 임가공 비용 계산을 명령하고, 상기 비용 계산부가 상기 제어부(5) 명령에 따라 임가공 비용을 계산하고, 주문 정보에 기반한 물품 종류, 광고 종류, 가격, 개수, 포장 재질, 포장 비용, 해체 방법을 물류부(100)에 전달하는 비용 계산 단계(S20)를 포함하고, 상기 물류부(100)에 의해, 임가공 종류에 따라 물품은 포장되고, 옵션으로 포장 용지에 광고 이미지를 인쇄되거나, 물품에 태그를 부착되거나, 물품 검품이 수행되고, 상기 물품은 목적지로 배송될 수 있다.

다른 실시예에 따르면, 상기 입출고 물류들에 대한 물품 정보는 상기 입출고 물류들 각각에 대한 이미지 정보 및 크기 정보를 포함할 수 있다. 상기 작업신호 생성부(101)는, 뉴럴 네트워크로 구성된 분류 작업 신호 생성 모델을 이용하여 상기 물품 정보를 기초로 상기 입출고 장치(102)를 동작시키기 위한 분류작업 신호를 생성할 수 있다.

분류 작업 신호 생성 모델은 아래와 같은 학습 과정을 통해 학습될 수 있다. 먼저, 분류 작업 신호 생성 모델은 전단 레이어, 복수의 중단 레이어 및 후단 레이어를 포함하는 뉴럴 네트워크를 포함할 수 있다.

물류의 이미지 정보, 물류의 크기 정보 및 정답 레이블로 구성된 각각의 학습 데이터는 상기 분류 작업 신호 생성 모델의 상기 전단 레이어에 입력되어 상기 하나 이상의 중단 레이어 및 후단 레이어를 통과하여 출력 벡터를 출력하고, 상기 출력 벡터는 상기 후단 레이어에 연결된 손실함수 레이어에 입력되고, 상기 손실함수 레이어는 상기 출력 벡터와 각각의 학습 데이터에 대한 정답 벡터를 비교하는 손실 함수를 이용하여 손실값을 출력하고, 상기 분류 작업 신호 생성 모델의 파라미터는 상기 손실값이 작아지는 방향으로 학습될 수 있다.

[수학식 10]

상기 손실 함수는 상기 수학식을 따르고, 상기 수학식에서, n은 클래스 별 학습 데이터의 수, y와 j는 클래스를 나타내는 식별자, C는 상수값, M은 클래스의 개수, x_y는 학습 데이터가 클래스 y에 속할 확률값, x_j는 학습 데이터가 클래스 j에 속할 확률값, L은 손실값을 의미할 수 있다.

실시예들에 따르면, 프로모션, 선물 포장, 특수 포장, 재포장, 소분 포장, 태그 부착, 검품의 물류 임가공 서비스를 제공함으로써 오픈마켓, 백화점, 홈쇼핑, 대형마트 및 온라인 쇼핑몰에서 마케팅을 전문화하고, 물품 판매를 증가시킬 수 있다.

또한, 본 발명은 물류 임가공 서비스에 소요되는 비용을 객관적으로 계산하고, 이를 시스템 개선에 활용함으로써 물류 임가공 시스템의 고도화를 달성하는 효과를 가질 수 있다.

또한, 본 발명은 물품 포장에 더해 광고 물품 인쇄, 태그 부착, 출고 물품 검품의 부가 서비스를 물류 임가공 서비스로 제공함으로써 물류 임가공 시스템에서 제공되는 물류 서비스를 다양화하고, 전문화하는 효과를 가질 수 있다.

실시예들로부터 얻을 수 있는 효과들은 이상에서 언급된 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 이하의 상세한 설명을 기반으로 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 도출되고 이해될 수 있다.

실시예들에 대한 이해를 돕기 위해 상세한 설명의 일부로 포함된, 첨부 도면은 다양한 실시예들을 제공하고, 상세한 설명과 함께 다양한 실시예들의 기술적 특징을 설명한다.
도 1은 본 발명 물류 임가공 시스템의 동작 흐름도이다.
도 2는 도 1 물류 임가공 시스템에서 임가공 종류에 대응한 비용 계산 동작 흐름도이다.
도 3은 도 1 물류 임가공 시스템에서 스마트폰에서 임가공 주문하는 예시도이다.
도 4는 도 1 물류 임가공 시스템의 포장 단계에서 포장 인쇄 동작 흐름도이다.
도 5는 도 1 물류 임가공 시스템의 물류부 구성을 보인 블록도이다.
도 6은 도 1 물류 임가공 시스템의 태그부 구성을 보인 블록도이다.
도 7은 도 1 물류 임가공 시스템의 검품부 구성을 보인 블록도이다.
도 8은 본 발명 물류 임가공 시스템의 기본 구성인 하드웨어 자원과 운영체제, 코어인 제어부의 동작, 제어부 동작을 실행할 권한을 부여하는 시스템 인증 구성을 설명하는 예시도이다.
도 9는 본 발명 물류 임가공 시스템에 구현된 신경망 적용을 보인 예시도이다.

이하의 실시예들은 실시예들의 구성요소들과 특징들을 소정 형태로 결합한 것들이다. 각 구성요소 또는 특징은 별도의 명시적 언급이 없는 한 선택적인 것으로 고려될 수 있다. 각 구성요소 또는 특징은 다른 구성요소나 특징과 결합되지 않은 형태로 실시될 수 있다. 또한, 일부 구성요소들 및/또는 특징들을 결합하여 다양한 실시예들을 구성할 수도 있다. 다양한 실시예들에서 설명되는 동작들의 순서는 변경될 수 있다. 어느 실시예의 일부 구성이나 특징은 다른 실시예에 포함될 수 있고, 또는 다른 실시예의 대응하는 구성 또는 특징과 교체될 수 있다.

도면에 대한 설명에서, 다양한 실시예들의 요지를 흐릴 수 있는 절차 또는 단계 등은 기술하지 않았으며, 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자의 수준에서 이해할 수 있을 정도의 절차 또는 단계는 또한 기술하지 아니하였다.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함(comprising 또는 including)"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "...기", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, "일(a 또는 an)", "하나(one)", "그(the)" 및 유사 관련어는 다양한 실시예들을 기술하는 문맥에 있어서(특히, 이하의 청구항의 문맥에서) 본 명세서에 달리 지시되거나 문맥에 의해 분명하게 반박되지 않는 한, 단수 및 복수 모두를 포함하는 의미로 사용될 수 있다.

이하, 다양한 실시예들에 따른 실시 형태를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 첨부된 도면과 함께 이하에 개시될 상세한 설명은 다양한 실시예들의 예시적인 실시형태를 설명하고자 하는 것이며, 유일한 실시형태를 나타내고자 하는 것이 아니다.

또한, 다양한 실시예들에서 사용되는 특정(特定) 용어들은 다양한 실시예들의 이해를 돕기 위해서 제공된 것이며, 이러한 특정 용어의 사용은 다양한 실시예들의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위에서 다른 형태로 변경될 수 있다.

도 1은 본 발명 물류 임가공 시스템의 동작 흐름도로서, 도 1을 참조하면, 물류 임가공 시스템은 주문(S10), 비용 계산(S20), 포장(S30), 배송(S40)을 수행한다.

주문(S10)은 단말기(6)에서 물류 임가공 시스템의 물류 임가공 서비스를 이용할 때 주문 메뉴를 선택하고, 주문 메뉴에서의 임가공 종류, 물품 가격, 수량을 입력한다.

단말기(6)는 주문 단계(S10)에서 입력된 주문 정보를 물류 임가공 시스템의 제어부(5)로 전송하고, 제어부(5)는 비용 계산부에 임가공 비용 계산을 명령한다. 비용 계산부는 비용 계산 단계(S20)에서 제어부(5) 명령에 따라 임가공 비용을 계산하고, 주문 정보에 기반한 물품 종류, 광고 종류, 가격, 개수, 포장 재질, 포장 비용, 해체 방법을 물류부(100)에 전달한다.

물류부(100)는 포장 단계(S30)에서 임가공 종류에 따라 물품을 포장하고, 옵션으로 포장 용지에 광고 이미지를 인쇄하거나, 물품에 태그를 부착하거나, 물품 검품을 수행하고, 배송 단계(S40)에서 목적지로 물품을 배송한다.

도 2는 도 1 물류 임가공 시스템에서 임가공 종류에 대응한 비용 계산 동작 흐름도로서, 도 2를 참조하면, 물류 임가공 시스템의 비용 계산부는 비용 계산 단계(S20)를 수행하면서, 임가공 종류가 프로모션인지를 판단하는 단계(S101); 임가공 종류가 프로모션이면 주문 정보에서 프로모션 정보인 광고 종류, 물품 종류, 가격, 개수를 읽어들이는 단계(S102); 프로모션 정보에 기반하여 임가공 비용인 프로모션 비용을 계산하는 단계(S103); 임가공 종류가 선물 포장인지를 판단하는 단계(S104); 임가공 종류가 선물 포장이면 주문 정보에서 선물 포장 정보인 물품 종류, 가격, 포장 재질을 읽어들이는 단계(S105); 선물 포장 정보에 기반하여 임가공 비용인 선물 포장 비용을 계산하는 단계(S106); 임가공 종류가 특수 포장인지를 판단하는 단계(S107); 임가공 종류가 특수 포장이면 주문 정보에서 특수 포장 정보인 물품 종류, 포장 방법, 포장 비용을 읽어들이는 단계(S108); 특수 포장 정보에 기반하여 임가공 비용인 특수 포장 비용을 계산하는 단계(S109); 임가공 종류가 재포장인지를 판단하는 단계(S110); 임가공 종류가 재포장이면 주문 정보에서 재포장 정보인 물품 종류, 포장 방법, 해체 방법을 읽어들이는 단계(S111); 재포장 정보에 기반하여 임가공 비용인 재포장 비용을 계산하는 단계(S112); 임가공 종류가 소분 포장인지를 판단하는 단계(S113); 임가공 종류가 소분 포장이면 주문 정보에서 소분 포장 정보인 물품 종류, 포장 방법, 개수를 읽어들이는 단계(S114); 소분 포장 정보에 기반하여 임가공 비용인 소분 포장 비용을 계산하는 단계(S115);를 수행한다.

[수학식 1]

[A]*[B]*[C]의 행렬연산은 광고 종류, 물품 종류에 대응한 가격을 지정한다.

[수학식 2]

비용 상수 = 상수(c)*e^[가격-(요청회수*기간)^1/2]

가격은 임가공 종류의 대상인 물품 가격이고, 요청회수는 임가공 서비스의 주문 회수이고, 기간은 임가공 서비스가 이루어지는 기간이다. 비용 상수는 일정 물품 가격에서 요청회수와 기간이 길어질수록 할인 효과가 나타난다.

프로모션 계산 단계(S103)에서 비용 계산부는 수학식 1과 수학식 2를 이용하여 프로모션 비용을 계산한다.

[수학식 3]

선물 포장 계산 단계(S106)에서 비용 계산부는 수학식 3과 수학식 2를 이용하여 선물 포장 비용을 계산한다.

[수학식 4]

특수 포장 계산 단계(S109)에서 비용 계산부는 수학식 4와 수학식 2를 이용하여 특수 포장 비용을 계산한다.

[수학식 5]

재포장 계산 단계(S112)에서 비용 계산부는 수학식 5과 수학식 2를 이용하여 재포장 비용을 계산한다.

[수학식 6]

소분 포장 비용 = 비용 상수* 물품 종류[B]* 포장 방법[E]*개수

소분 포장 계산 단계(S106)에서 비용 계산부는 수학식 6과 수학식 2를 이용하여 소분 포장 비용을 계산한다.

마찬가지로, 임가공 종류인 태그 부착, 해체 및 검품에 대해서도 비용 계산부는 태그 비용, 검품 비용을 계산한다.

[수학식 7]

태그 비용 = 비용 상수* 태그 종류[H]* 물품 종류[B]*개수

[H]*[B]의 행렬연산은 태그 종류, 물품 종류에 대응한 개수를 지정한다.

태그 계산 단계에서 비용 계산부는 수학식 7과 수학식 2를 이용하여 태그 비용을 계산한다.

[수학식 8]

검품 비용 = 비용 상수* 물품 종류[B]* 해체 방법[I]* 검품 방법[J]

[B]*[I]*[J]의 행렬연산은 물품 종류, 해체 방법에 대응한 검품 방법을 지정한다.

검품 계산 단계에서 비용 계산부는 수학식 8과 수학식 2를 이용하여 검품 비용을 계산한다.

[수학식 9]

비용 계산부는 수학식 9를 이용하여 추이 그래프에서 일정 구간의 적분값을 계산하고, 계산된 적분값을 임가공 비용 산출, 할인 비용 산출, 광고 비용 산출에 적용할 수 있다.

도 3은 도 1 물류 임가공 시스템에서 스마트폰에서 임가공 주문하는 예시도로서, 도 3을 참조하면, 스마트폰인 단말기(6)는 주문 메뉴를 실행하고, 임가공 종류인 프로모션, 특수 포장, 선물 포장, 재포장, 소분 포장, 태그 부착, 검품을 선택하고, 물품 가격을 입력하고, 수량인 개수를 입력한다.

단말기(6)는 업체에서 이용되고, 주문 외에도 업체 창고에서 물품 재고를 입력하는 업체창고 단말(20) 또는 업체 배송에서 물품 배송을 입력하는 업체배송 단말(30)로 동작한다. 단말기(6)에 탑재된 물류 임가공 시스템의 애플리케이션은 임가공 서비스 이용자, 업체 창고 관계자, 업체 배송 관계자, 임가공 물류 관계자의 사용에 따라 주문, 비용, 포장, 배송에 관련된 메뉴를 선택, 정보 확인을 수행한다.

단말기(6)의 애플리케이션은 물류 임가공 시스템의 비용 계산부, 포장부, 물류부, 태그부, 검품부에 정보를 전달하거나 비용 계산부, 포장부, 물류부, 태그부, 검품부로부터 정보를 수신하고, 임가공 서비스 이용자, 업체 창고 관계자, 업체 배송 관계자, 임가공 물류 관계자의 사용에 따라 해당 정보를 제공한다.

도 4는 도 1 물류 임가공 시스템의 포장 단계에서 포장 인쇄 동작 흐름도로서, 도 4를 참조하면, 포장 인쇄 동작은 단말기(6)가 임가공 서비스를 선택하고, 주문 정보인 프로모션 정보, 선물 포장 정보, 특수 포장 정보, 재포장 정보, 소분 포장 정보를 입력하는 데이터 전송 단계(S101); 포장부가 단말기(6)의 주문 정보로부터 프로모션 정보, 선물 포장 정보, 특수 포장 정보, 재포장 정보, 소분 포장 정보를 저장하고 정보를 수집하고, 물품의 카테고리를 생성하는 단계(S102); 단말기(6)가 광고 정보를 포함하는 광고 요청 이벤트를 전송하는 단계(S103); 포장부가 광고 요청 이벤트에 포함된 광고 정보와 물품의 카테고리를 매칭하고, 매칭된 광고 물품 이미지를 인쇄부로 전송하는 단계(S104); 인쇄부가 광고 물품 이미지를 포장에 인쇄하는 단계(S105);를 수행한다.

단계(S102)는 포장부가 단말기(6)의 주문 정보를 읽어들이고, 주문 정보에 포함된 물품 정보를 추출하고, 웹크롤러를 동작시켜 인터넷의 웹서버에서 추출된 물품 정보에 대응한 광고 물품 이미지를 수집한다. 웹크롤러는 단말기(6)의 위치 정보로 주소 DB를 조회하여 주소 정보를 획득하고, 검색 엔진에 주소 정보와 물품 정보를 검색 키워드로 입력해서 검색 결과를 획득한다. 웹크롤러는 검색 결과에서 물품 웹서버의 URI를 획득하고, URI를 이용하여 물품 웹서버에 접속해서 웹사이트 정보를 획득한다. 웹크롤러는 웹사이트 정보로부터 물품 정보를 추출하고, 추출된 물품 정보에 대응한 광고 물품 이미지를 포장부에 전달한다.

단계(S105)는 인쇄부가 포장 물품이 택배 박스인 경우 광고 물품 이미지를 택배 박스의 상부면 및 하부면을 제외한 적어도 하나의 면에 인쇄하고, 포장 물품이 택배 비닐인 경우 택배 비닐의 전면 및 후면에 적어도 하나의 광고 물품 이미지를 인쇄한다.

도 5는 도 1 물류 임가공 시스템의 물류부 구성을 보인 블록도로서, 도 5를 참조하면, 물류부는 작업신호 생성부(101), 입출고 장치(102), 입고 관리부(103), 출고 관리부(104), 배송 관리부(105), 재고 관리부(106), 판단부(107)를 포함한다.

작업신호 생성부(101)는 업체 서버(10)로부터 전송받는 입출고 요청정보에 기초하여, 입출고 물류들에 대한 물품 정보를 생성하고 입출고 장치(102)를 동작시키기 위한 분류작업 신호를 전송한다. 여기서, 입출고 요청정보는 거래 명세서, 입출고 정보, 물품의 종류, 입출고 시기 정보, 배송요청 정보 및 물품의 수량을 포함할 수 있다. 이때, 물품 정보는 업체정보, 품목코드, 품목명, 규격, 수량, 단가, 공급가액, 부가세, 보관창고, 출하차고 및 택배사를 포함할 수 있다. 예를 들어, 업체 서버(10)는 오픈마켓, 백화점, 홈쇼핑, 대형마트 및 온라인 쇼핑몰 중 어느 하나의 판매 업체 또는 제조 업체 측의 서버일 수 있다.

[수학식 10]

실시예에 따라, 작업신호 생성부(101)는 업체 서버(10)로부터 전송받는 입출고 요청정보에 따라, 입출고 물류들에 대한 물품 정보를 수동으로 입력받기 위한 전사적자원관리(Enterprise Resource Planning, ERP) 프로그램을 이용할 수 있다. 이러한 ERP는 구매와 생산관리, 물류, 판매, 회계 등의 물류 관리 전반에 걸친 업무를 통합한 기업정보시스템의 패키지 소프트웨어를 일컫는다.

입출고 장치(102)는 분류작업 신호에 응답하여, 입출고 물류를 입고 물품들 및 출고 물품들로 분류하는 작업을 수행하기 위한 작업대일 수 있다. 구체적으로, 분류작업 신호가 입고 신호에 해당하는 경우, 입출고 장치(102)는 입고된 물품들을 입고 방향으로 분류하여 이송시키고, 분류작업 신호가 출고 신호에 해당하는 경우, 입출고 장치(102)는 보관된 물품들을 출고 방향으로 분류하여 이송시킬 수 있다. 이러한 입출고 장치(102)는 입출고 물류를 입고하여 출고하기 전 물류센터에서 보관, 피킹(Picking), 포장, 분류 및 출고대기를 포함하는 일련의 입고 및 출고 물류 분류 작업들을 수행할 수 있다.

입고 관리부(103)는 입출고 장치(102)를 통해 입고 방향으로 분류되는 입고 물품들에 대한 제1창고보관 이미지들을 획득할 수 있다. 이러한 제1창고보관 이미지들은 입고 물품들이 물류 창고의 저장 공간객체에 입고되기 직전에 촬영된 이미지와 입고된 직후에 촬영된 이미지를 포함할 수 있다. 예를 들어, 입고 관리부(103)는 창고관리자 단말, 드론(미도시) 및 창고에 구비된 CCTV(미도시) 중 어느 하나를 통해 촬영된 제1창고보관 이미지들을 전송받을 수 있다. 이때, 입고 관리부(103)는 제1창고보관 이미지들로부터 추출되는 기준 객체와 물품 객체 간의 크기 비율 변화에 기초하여, 입고 현황을 확인할 수 있다.

출고 관리부(104)는 입출고 장치(102)를 통해 출고 방향으로 분류되는 출고 물품들에 대한 제2창고보관 이미지들을 획득할 수 있다. 이러한 제2창고보관 이미지들은 제1창고보관 이미지들과 동일하게, 출고 물품들이 물류 창고의 저장 공간객체에서 출고되기 직전에 촬영된 이미지와 출고된 직후에 촬영된 이미지를 포함할 수 있다. 예를 들면, 출고 관리부(104)는 창고관리자 단말, 드론(미도시) 및 창고에 구비된 CCTV(미도시) 중 어느 하나를 통해 촬영된 제1창고보관 이미지들을 전송받을 수 있다. 이때, 출고 관리부(104)는 제2창고보관 이미지들로부터 추출되는 기준 객체와 물품 객체 간의 크기 비율 변화에 기초하여 출고 현황을 확인할 수 있다.

배송 관리부(105)는 출고 물품들이 배송 물품들로 분류됨에 따라 획득되는 배송물품 이미지로부터 배송 물품 수량을 추정할 수 있다. 이때, 배송 관리부(105)는 배송 물품 수량과 업체 서버(10)로부터 전송받는 배송 요청 정보 간의 동일 여부에 기초하여, 기등록된 배송담당자 단말에 배송지시를 요청할 수 있다. 실시예에 따라, 배송 관리부(105)는 기등록된 배송담당자 단말로부터 전송받는 배송이 완료된 물품의 배송 정보를 전송받아 저장할 수 있다.

재고 관리부(106)는 입고 관리부(103)를 통해 확인된 입고 현황과 출고 관리부(104)를 통해 확인된 출고 현황 간의 수량차와 물류 창고에 대한 재고 이력 정보에 기초하여, 재고 수량을 결정할 수 있다. 여기서, 재고 이력 정보는 입고 현황, 출고 현황, 물류 창고의 보관 위치, 재고 수량 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. 실시예에 따라, 재고 관리부(106)는 물류 창고의 재고 수량에 기초하여, 물류 창고의 온도 및 습도를 조절하기 위한 조절 시점을 예측할 수 있다. 구체적으로, 재고 관리부(106)는 일정 기간 동안 발생하는 불량 물품의 개수가 기설정된 개수 이상일 때 물류 창고의 재고 수량, 온도 및 습도를 확인할 수 있다. 이때, 불량 물품의 개수가 기설정된 개수 이상일 때, 재고 관리부(106)는 물류 창고의 재고 수량에 해당하는 온도 및 습도를 조절 시점으로 예측함으로써, 온도 및 습도를 조절하는 소비되는 전력을 감소시킬 수 있다.

판단부(107)는 업체 서버(10)로부터 전송받는 입출고 요청정보를 누적함에 따라 연산된 누적 수량과 재고 관리부(106)를 통해 결정된 재고 수량이 서로 동일한 지를 비교할 수 있다. 이때, 판단부(107)는 누적 수량과 재고 수량 간의 수량 차이에 기초하여, 반품 및 불량 물품의 발생 여부를 판단할 수 있다.

도 6은 도 1 물류 임가공 시스템의 태그부 구성을 보인 블록도로서, 도 6을 참조하면, 태그부(200)는 주행부(201), 엔코더부(202), 인쇄부(203), 부착부(204), 데이터 처리부(205), 리더기(206)를 포함한다.

주행부(201)는 입고 관리부(103), 출고 관리부(104)의 제어 하에 이송 장치(302)에서 구동 모터의 이송을 제어하고, 구동 모터의 이송에 따라 주행 휠이 회전한다.

엔코더부(202)는 구동 모터의 회전축에 부착되어 구동 모터의 회전량을 감지하고, 감지된 회전량을 태그부(200)로 전달한다. 태그부(200)는 회전량을 인쇄부(203), 부착부(204)에 전달해서 인쇄부(203), 부착부(204)가 태그를 물품에 올바로 부착할 수 있게 한다.

인쇄부(203)는 주행부(201)에 장착되며, 주행 레일에 부착될 태그를 인쇄하고, 주행 레일로 이송되는 물품에 태그가 인쇄된다. 태그는 이형지에 부착된 상태로 공급 릴에서 공급되고, 회수 릴에서 회수된다.

부착부(204)는 주행부(201)에 장착되며, 인쇄부(203)에 인접하도록 배치되고, 인쇄부(203)에서 인쇄된 태그가 주행 레일에 부착되고, 물품에 태그가 부착된다. 부착부(204)는 이형지로부터 분리된 태그를 진공 흡착한다. 이때, 부착부(204)는 태그의 인쇄면, 즉, 태그의 부착면과 반대되는 면을 진공 흡착한다. 이후, 부착부가 이송 레일을 향해 이동하여 태그를 이송 레일에 부착할 수 있다.

데이터 처리부(205)는 주행 레일과 부착된 태그의 위치 및 종류에 대한 실제 데이터를 생성한다. 실제 데이터는 주행 레일에 대한 정보와 주행 레일에 부착된 태그의 위치에 대한 정보, 각 위치에 부착된 태그의 종류에 대한 정보일 수 있다. 데이터 처리부(205)는 실제 데이터를 물류 임가공 시스템의 제어부(5)로 무선 통신을 통해 전달할 수 있다. 제어부(5)에서 실제 데이터가 다른 태그부(200)로부터 전달된 다른 실제 데이터와 병합될 수 있다.

리더기(206)는 태그의 표시부를 읽어 태그의 종류를 확인하고, 광으로 표시부를 인식하거나, 카메라로 표시부를 촬영할 수 있다.

도 7은 도 1 물류 임가공 시스템의 검품부 구성을 보인 블록도로서, 도 7을 참조하면, 검품부(300)는 입출력 인터페이스(304), 픽킹 데이터 기억부(305), 대조부(306), 재고 데이터 기억부(307), 화상 생성부(308), 판별부(309)를 포함한다.

검품부(300)는 입출력 인터페이스(304)를 구비하고, 상위 컨트롤러인 물류부(100)로부터 입력된 출고 데이터에 의해 입출고 장치를 제어하여 필요한 물품을 이송 장치(302)까지 반출입한다. 또한, 입출력 인터페이스(304)는 이송 장치(302)를 제어하여 층별 픽킹에 의해 팰릿상의 물품을 혼재 팰릿으로 이송한다.

픽킹 데이터 기억부(305)는 출고 테이블을 기억하고, 출고 테이블에는 출고 혼재 팰릿상의 물품 위치와 아이디가 기억된다.

대조부(306)는 리더기(206)에 의해 판독된 물품 아이디와, 출하 테이블상의 물품 아이디를 대조하여 일치하는 아이디를 체크한다. 이 결과, 소거법에 의해 출고 테이블 중의 아이디에서 리더기(206)에 의해 판독되지 않는 물품이 추출된다.

재고 데이터 기억부(307)는 팰릿에 대해서 자동 창고나 평지 창고에서 팰릿의 위치와 팰릿 내에서 물품 위치와 물품 아이디를 기억한다. 따라서 어느 팰릿의 어느 위치의 물품이 혼재 팰릿으로 이송될지를 입출고 장치나 이송 장치(302)에 지정하면 출고 테이블에서 물품 아이디가 판명된다.

화상 생성부(308)는 표시 패널에 표시하기 위한 컬러 화상을 생성한다. 컬러 화상은 혼재 팰릿상의 물품에서 리더기(206)에 의해 물품 아이디가 판독되지 않으면 팰릿상의 위치를 3차원적으로 표시한다.

판별부(309)는 대조부(306)에서의 대조 결과와, 리더기(206)에서의 재판독 결과로부터 판독 불량인가 픽킹 불량인가를 판별한다. 판독 불량은 출고 테이블의 아이디 물품이 혼재 팰릿상에 존재하는 경우이고, 픽킹 불량은 팰릿상의 물품 실제 아이디 리스트가 출하 테이블과 일치하지 않는 경우이다.

도 8은 본 발명 물류 임가공 시스템의 기본 구성인 하드웨어 자원과 운영체제, 코어인 제어부의 동작, 제어부 동작을 실행할 권한을 부여하는 시스템 인증 구성을 설명하는 예시도로서, 도 8을 참조하면, 본 발명은 프로세서(1), 메모리(2), 입출력장치(3), 운영체제(4), 제어부(5)를 포함한다.

프로세서(1)는 CPU(Central Processing Units), GPU(Graphic Processing Unit), FPGA(Field Programmable Gate Array), NPU(Neural Processing Unit)로서, 메모리(2)에 탑재된 운영체제(4), 제어부(5)의 실행 코드를 수행한다.

메모리(2)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.

입출력장치(3)는 입력 장치로, 오디오 센서 및/또는 이미지 센서를 포함한 카메라, 키보드, 마이크로폰, 마우스 등의 장치를, 그리고 출력 장치로, 디스플레이, 스피커, 햅틱 피드백 디바이스(haptic feedback device) 등과 같은 장치를 포함할 수 있다.

운영체제(4)는 윈도우, 리눅스, IOS, 가상 머신, 웹브라우저, 인터프리터를 포함할 수 있다.

제어부(5)는 운영체제(4)의 지원하에 입출력장치(3)의 센서, 키, 터치, 마우스 입력에 의한 상태를 결정하고, 결정된 상태에 따른 동작을 수행한다. 제어부(5)는 병렬 수행 루틴으로 타이머, 쓰레드에 의한 작업 스케줄링을 수행한다.

제어부(5)는 입출력장치(3)의 센서값을 이용하여 상태를 결정하고, 결정된 상태에 따른 알고리즘을 수행한다. 입출력장치(3)는 입출고 장치(102), 주행부(201), 엔코더부(202), 인쇄부(203), 부착부(204), 리더기(206)일 수 있고, 제어부(5)는 입출력장치(3)의 센서값을 이용하여 입출고 제어, 주행 제어, 광고 인쇄 제어, 태그 부착 제어, 태그 리더 제어를 수행하고, 각 제어에 피드백할 값을 결정할 수 있다.

제어부(5)는 입출력장치(3)의 센서값에 간격 차등을 적용하여 증감 설정에 따른 감지 알고리즘을 수행한다. 감지 알고리즘은 센서값이 감지되고, 1차 센서값 레벨에 대해 2차 감지에 대한 간격 차등을 적용한 증감 설정으로 2차 센서값 감지에 대한 신뢰성을 높인다. 센서값이 감지되고, 센서값이 점점 높아지거나 낮아질 때, 증감은 있으나 센서값 추세가 점점 세질 때 또는 낮아질 때에 센서값이 출력될 수 있다.

입출력장치(3)에 감지 알고리즘이 적용되어 있지 않을 때에는 제어부(5)가 센서값에 대해 시간 경과에 따른 센서값의 추이, 변화를 모니터링하고, 모니터링 결과에 따라 감지 메시지를 생성할 수 있다.

도 8을 참조하면, 시스템 인증 구성은 제어부(5)를 포함하는 단말기(6), 인증 서버(7)를 포함한다. 단말기(6)는 업체창고 단말(20), 업체배송 단말(30)로 구현될 수 있다.

단말기(6)는 데이터 채널을 이중화하고, 단말기(6)의 키값, 생체 정보를 입력받아 인증 서버(7)에 제1데이터 채널을 통해 사용자 인증을 요청하고, 단말기(6)는 생성된 킷값을 디스플레이에 표시하고, 인증 서버(7)로 전송한다.

단말기(6)는 단말기(6)의 디스플레이에 표시된 킷값을 입력하고, 사용자 정보와 함께 제2데이터 채널을 통해 인증 서버(7)로 전송한다. 단말기(6)는 킷값과 사용자 정보를 이용하여 단말기(6)에 탑재된 시스템의 인증을 인증 서버(7)에 요청한다. 단말기(6)의 킷값은 컴퓨터 고유의 정보인 CPU 제조번호, 이더넷 칩의 맥주소로부터 생성될 수 있다. 단말기(6)는 카메라를 이용한 얼굴 인식, 마이크를 이용한 음성 인식, 디스플레이를 이용한 필기 인식을 통해 사용자 정보를 획득하고, 인증에 활용할 수 있다.

인증 서버(7)는 단말기(6)로부터 킷값을 수신하고, 단말기(6)로부터 이중화된 데이터 채널을 통해 킷값과 사용자 정보를 수신하여 단말기(6)의 킷값과 사용자 정보를 비교하고, 사용자 정보를 대응시켜 단말기(6)의 시스템 이용에 대한 인증을 처리한다. 인증 서버(7)는 인증 결과를 단말기(6)로 전송하여 시스템에 대한 사용자의 사용을 허가한다. 단말기(6)의 이중화된 데이터 채널로 인해 킷값 손실이 최소화되는 효과를 가질 수 있다.

인증 서버(7)는 사용자 정보의 히스토리 분석을 수행하고, 시간 흐름에 따라 사용자 정보의 일관성, 변화를 비교 판단한다. 히스토리 분석에서 사용자 정보가 일관성을 나타내면 사용자의 사용을 허가하고, 변화를 나타내면 사용자의 사용을 허가하지 않는다. 사용자 정보가 일관성을 나타낼 때 사용자의 시스템 사용을 허가함으로써 사용자 정보가 변조된 사용자가 시스템에 접근하지 못하도록 보안을 강화한다.

시스템의 사용을 인증하는 수단인 단말기(6)는 시스템과 직접 연결하지 않고, 인증 서버(7)를 통한 우회 경로를 형성함으로써 인터넷망을 이루는 네트워크가 내부망과 외부망으로 구성되어 아이피 주소 설정 과정이 번거로울 때 단말기(6)를 이용한 인증 과정이 원활히 수행되는 장점이 있다. 이때, 단말기(6)에는 시스템이 탑재되고, 단말기(6)는 인증 단말 수단이 되고, 인증 서버(7)는 인증 서버 수단이 된다.

도 9는 본 발명 물류 임가공 시스템에 구현된 신경망 적용을 보인 예시도로서, 도 9를 참고하여 설명한다.

신경망 학습은 온도, 고도, 지문 등 각종 센서, 이미지, 적외선 등 카메라, 라이더와 같은 입력 장치로부터 수집된 시계열 데이터로부터 특징량 선택, 알고리즘 선택을 통해 모델을 선택하고, 학습, 성능 검증 과정에 의한 반복 시행 착오를 거쳐 모델 선택을 반복한다. 성능 검증이 마치면 인공지능 모델이 선택된다.

제어부(5)는 센서값 판단에 신경망을 이용한 딥러닝 알고리즘을 수행하고, 신경망 학습에 훈련 데이터를 이용하고, 시험 데이터로 신경망 성능을 검증한다.

물류 임가공 시스템에서 신경망이 탑재된 제어부(5)는 단말기(6)의 임가공 주문, 업체창고 단말(20), 업체배송 단말(30)의 물품 조회에 대한 사용 경험 정보를 수집하고, 수집된 사용 경험 정보에 기반한 통계 분석, 신경망 학습, 패턴 분석을 수행하고, 분석 결과에 따른 광고 물품 추천을 단말기(6)에 제공한다. 단말기(6)는 물류 임가공 시스템의 광고 물품 추천을 이용하고, 물류 임가공 시스템의 사용자 경험을 높일 수 있다.

통계 분석, 신경망 학습, 패턴 분석에는 선형 판별 분석(LDA), 로지스틱 회귀(LR), 지원 벡터 머신(SVM), 결정 트리(DT), k-최근접 이웃(KNN), 랜덤 포레스트(RF) 등 6가지 머신 러닝 알고리즘이 적용될 수 있다. 선형 판별 분석(LDA)은 새로운 입력 세트가 각 클래스에 속할 확률을 추정하여 예측한다. 가장 높은 확률을 얻는 클래스가 출력 클래스이며 예측이 수행된다. 로지스틱 회귀(LR)은 두 가지 가능한 분류 문제에 대한 확률이다.

지원 벡터 머신(SVM)은 예제를 두 개의 클래스로 가장 잘 분할하는 초평면 결정 경계를 찾는다. 분할은 일부 포인트가 잘못 분류될 수 있는 여백을 사용하여 부드럽게 만들어진다. 결정 트리(DT)에는 훈련 데이터 세트의 예를 분류하기 위해 트리를 성장시키는 작업이 포함된다. 트리는 훈련 데이터 세트를 나누는 것으로 생각할 수 있다. 여기서, 예제는 트리의 결정 지점을 따라 진행되어 트리의 잎에 도달하고 클래스 레이블이 할당된다. k-최근접 이웃(KNN)은 사용 가능한 모든 데이터를 저장하고 유사성을 기반으로 새로운 데이터 포인트를 분류한다. 즉, 새로운 데이터가 나타날 때 k-최근접 이웃(KNN)을 사용하여 웰 스위트 범주로 쉽게 분류할 수 있다. 마지막으로 랜덤 포레스트(RF)는 최종 출력을 위한 많은 의사결정나무로 구성되며, 그 과정에 참여하는 의사결정나무의 수가 많기 때문에 매우 정확하고 강력한 방법으로 간주된다.

제어부(5)는 머신 러닝 알고리즘을 이용하여 단말기(6)의 임가공 주문, 단말기(6)의 물품 조회, 광고 물품 선택에 대한 사용 경험을 분석하고, 임가공 비용 대금 지급과 관련된 상관 관계도 분석할 수 있다.

제어부(5)는 입출력 장치(3)의 센서값에 필터링을 적용하여 데이터 잡음을 제거하고, 잡음이 신경망에 인가되지 않도록 전처리한다. 제어부(5)는 잡음이 신경망 성능에 영향을 미치지 않도록 해서 물류 임가공 서비스 성능을 높인다. 예를 들어, 제어부(5)는 센서값 필터링에 디지털 필터를 이용할 수 있다. 제어부(5)는 센서값을 디지털값으로 변환하고, 주파수 스펙트럼을 계산해서 일정 주파수 구간의 센서값을 신경망에 인가한다.

제어부(5)는 신경망 성능을 측정하고, 신경망 성능이 높은 주파수 구간으로 센서값의 필터링 주파수 구간을 변경할 수 있다. 예를 들어, 제어부(5)는 신경망 성능과 필터링 주파수 구간의 상관 관계를 계산해서 최적의 필터링 주파수 구간을 선택하도록 PID 제어를 이용할 수 있다.

이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims

단말기(6)에서 물류 임가공 시스템의 물류 임가공 서비스를 이용할 때 주문 메뉴를 선택하고, 주문 메뉴에서의 임가공 종류, 물품 가격, 수량을 입력하는 주문 단계(S10);
상기 단말기(6)는 주문 단계(S10)에서 입력된 주문 정보를 물류 임가공 시스템의 제어부(5)로 전송하고, 상기 제어부(5)는 비용 계산부에 임가공 비용 계산을 명령하고, 상기 비용 계산부가 상기 제어부(5) 명령에 따라 임가공 비용을 계산하고, 주문 정보에 기반한 물품 종류, 광고 종류, 가격, 개수, 포장 재질, 포장 비용, 해체 방법을 물류부(100)에 전달하는 비용 계산 단계(S20);
상기 물류부(100)가 임가공 종류에 따라 물품을 포장하고, 옵션으로 포장 용지에 광고 이미지를 인쇄하거나, 물품에 태그를 부착하거나, 물품 검품을 수행하는 포장 단계(S30); 및
목적지로 물품을 배송하는 배송 단계(S40);를 수행하고,
상기 물류부(100)는,
업체 서버(10)로부터 전송받는 입출고 요청정보에 기초하여, 입출고 물류들에 대한 물품 정보를 생성하고 입출고 장치(102)를 동작시키기 위한 분류작업 신호를 전송하는 작업신호 생성부(101);
상기 분류작업 신호에 응답하여, 입출고 물류를 입고 물품들 및 출고 물품들로 분류하는 작업을 수행하는 입출고 장치(102);
상기 입출고 장치(102)를 통해 입고 방향으로 분류되는 입고 물품들에 대한 제1창고보관 이미지들을 획득하는 입고 관리부(103);
상기 입출고 장치(102)를 통해 출고 방향으로 분류되는 출고 물품들에 대한 제2창고보관 이미지들을 획득하는 출고 관리부(104);
출고 물품들이 배송 물품들로 분류됨에 따라 획득되는 배송물품 이미지로부터 배송 물품 수량을 추정하는 배송 관리부(105);
상기 입고 관리부(103)를 통해 확인된 입고 현황과 상기 출고 관리부(104)를 통해 확인된 출고 현황 간의 수량차와 물류 창고에 대한 재고 이력 정보에 기초하여, 재고 수량을 결정하는 재고 관리부(106);
상기 업체 서버(10)로부터 전송받는 입출고 요청정보를 누적함에 따라 연산된 누적 수량과 상기 재고 관리부(106)를 통해 결정된 재고 수량이 서로 동일한 지를 비교하는 판단부(107);를 포함하고,
상기 작업신호 생성부(101)는, 수학식 10의 손실함수를 이용하여 학습된 뉴럴 네트워크로 구성된 분류 작업 신호 생성 모델을 이용하여 상기 물품 정보를 기초로 상기 입출고 장치(102)를 동작시키기 위한 분류작업 신호를 생성하고,
[수학식 10]

상기 손실 함수는 상기 수학식 10을 따르고, 상기 수학식 10에서, n은 분류하고자 하는 클래스 별 학습 데이터의 수, y와 j는 클래스를 나타내는 식별자, C는 상수값, M은 클래스의 개수, x_y는 학습 데이터가 클래스 y에 속할 확률값, x_j는 학습 데이터가 클래스 j에 속할 확률값, L은 손실값을 의미하는,
물류 임가공 시스템.
제1항에 있어서,
상기 비용 계산부가 상기 비용 계산 단계(S20)를 수행하면서, 임가공 종류가 프로모션인지를 판단하는 단계(S101);
임가공 종류가 프로모션이면 주문 정보에서 프로모션 정보인 광고 종류, 물품 종류, 가격, 개수를 읽어들이는 단계(S102); 및
상기 프로모션 정보에 기반하여 임가공 비용인 프로모션 비용을 계산하는 단계(S103);를 수행하는 것을 특징으로 하는, 물류 임가공 시스템.
제1항에 있어서,
상기 비용 계산부가 상기 비용 계산 단계(S20)를 수행하면서, 임가공 종류가 선물 포장인지를 판단하는 단계(S104);
임가공 종류가 선물 포장이면 주문 정보에서 선물 포장 정보인 물품 종류, 가격, 포장 재질을 읽어들이는 단계(S105); 및
상기 선물 포장 정보에 기반하여 임가공 비용인 선물 포장 비용을 계산하는 단계(S106);를 수행하는 것을 특징으로 하는, 물류 임가공 시스템.
제1항에 있어서,
상기 비용 계산부가 상기 비용 계산 단계(S20)를 수행하면서, 임가공 종류가 특수 포장인지를 판단하는 단계(S107);
임가공 종류가 특수 포장이면 주문 정보에서 특수 포장 정보인 물품 종류, 포장 방법, 포장 비용을 읽어들이는 단계(S108); 및
상기 특수 포장 정보에 기반하여 임가공 비용인 특수 포장 비용을 계산하는 단계(S109);를 수행하는 것을 특징으로 하는, 물류 임가공 시스템.
제1항에 있어서,
상기 비용 계산부가 상기 비용 계산 단계(S20)를 수행하면서, 임가공 종류가 재포장인지를 판단하는 단계(S110);
임가공 종류가 재포장이면 주문 정보에서 재포장 정보인 물품 종류, 포장 방법, 해체 방법을 읽어들이는 단계(S111); 및
상기 재포장 정보에 기반하여 임가공 비용인 재포장 비용을 계산하는 단계(S112);를 수행하는 것을 특징으로 하는, 물류 임가공 시스템.
제1항에 있어서,
상기 비용 계산부가 상기 비용 계산 단계(S20)를 수행하면서, 임가공 종류가 소분 포장인지를 판단하는 단계(S113);
임가공 종류가 소분 포장이면 주문 정보에서 소분 포장 정보인 물품 종류, 포장 방법, 개수를 읽어들이는 단계(S114); 및
상기 소분 포장 정보에 기반하여 임가공 비용인 소분 포장 비용을 계산하는 단계(S115);를 수행하는 것을 특징으로 하는, 물류 임가공 시스템.
제1항에 있어서,
상기 물류부(100)의 포장 단계(S30)에서, 단말기(6)가 임가공 서비스를 선택하고, 주문 정보인 프로모션 정보, 선물 포장 정보, 특수 포장 정보, 재포장 정보, 소분 포장 정보를 입력하는 데이터 전송 단계(S101);
상기 물류부(100)의 포장부가 단말기(6)의 주문 정보로부터 프로모션 정보, 선물 포장 정보, 특수 포장 정보, 재포장 정보, 소분 포장 정보를 저장하고 정보를 수집하고, 물품의 카테고리를 생성하는 단계(S102);
상기 단말기(6)가 광고 정보를 포함하는 광고 요청 이벤트를 전송하는 단계(S103);
상기 포장부가 광고 요청 이벤트에 포함된 광고 정보와 물품의 카테고리를 매칭하고, 매칭된 광고 물품 이미지를 인쇄부로 전송하는 단계(S104); 및
상기 인쇄부가 광고 물품 이미지를 포장에 인쇄하는 단계(S105);를 수행하는 것을 특징으로 하는, 물류 임가공 시스템.
삭제
제1항에 있어서,
상기 물류부(100)는 태그부(200)를 더 포함하고,
상기 태그부(200)는,
상기 입고 관리부(103), 상기 출고 관리부(104)의 제어 하에 이송 장치(302)에서 구동 모터의 이송을 제어하고, 상기 구동 모터의 이송에 따라 주행 휠을 회전시키는 주행부(201);
상기 구동 모터의 회전축에 부착되어 상기 구동 모터의 회전량을 감지하고, 감지된 회전량을 태그부(200)로 전달하는 엔코더부(202);
상기 주행부(201)에 장착되며, 주행 레일에 부착될 태그를 인쇄하는 인쇄부(203);
상기 주행부(201)에 장착되며, 인쇄부(203)에 인접하도록 배치되고, 상기 인쇄부(203)에서 인쇄된 태그가 주행 레일에 부착되고, 물품에 태그를 부착하는 부착부(204);
주행 레일과 부착된 태그의 위치 및 종류에 대한 실제 데이터를 생성하는 데이터 처리부(205); 및
상기 태그의 표시부를 읽어 상기 태그의 종류를 확인하고, 광으로 상기 표시부를 인식하거나, 카메라로 상기 표시부를 촬영하는 리더기(206);를 포함하는 것을 특징으로 하는, 물류 임가공 시스템.
단말기(6)에서 물류 임가공 시스템의 물류 임가공 서비스를 이용할 때 주문 메뉴를 선택하고, 주문 메뉴에서의 임가공 종류, 물품 가격, 수량을 입력하는 주문 단계(S10);
상기 단말기(6)는 주문 단계(S10)에서 입력된 주문 정보를 물류 임가공 시스템의 제어부(5)로 전송하고, 상기 제어부(5)는 비용 계산부에 임가공 비용 계산을 명령하고, 상기 비용 계산부가 상기 제어부(5) 명령에 따라 임가공 비용을 계산하고, 주문 정보에 기반한 물품 종류, 광고 종류, 가격, 개수, 포장 재질, 포장 비용, 해체 방법을 물류부(100)에 전달하는 비용 계산 단계(S20);
상기 물류부(100)가 임가공 종류에 따라 물품을 포장하고, 옵션으로 포장 용지에 광고 이미지를 인쇄하거나, 물품에 태그를 부착하거나, 물품 검품을 수행하는 포장 단계(S30); 및
목적지로 물품을 배송하는 배송 단계(S40);
를 포함하고,
상기 물류부(100)는,
업체 서버(10)로부터 전송받는 입출고 요청정보에 기초하여, 입출고 물류들에 대한 물품 정보를 생성하고 입출고 장치(102)를 동작시키기 위한 분류작업 신호를 전송하는 작업신호 생성부(101);
상기 분류작업 신호에 응답하여, 입출고 물류를 입고 물품들 및 출고 물품들로 분류하는 작업을 수행하는 입출고 장치(102);
상기 입출고 장치(102)를 통해 입고 방향으로 분류되는 입고 물품들에 대한 제1창고보관 이미지들을 획득하는 입고 관리부(103);
상기 입출고 장치(102)를 통해 출고 방향으로 분류되는 출고 물품들에 대한 제2창고보관 이미지들을 획득하는 출고 관리부(104);
출고 물품들이 배송 물품들로 분류됨에 따라 획득되는 배송물품 이미지로부터 배송 물품 수량을 추정하는 배송 관리부(105);
상기 입고 관리부(103)를 통해 확인된 입고 현황과 상기 출고 관리부(104)를 통해 확인된 출고 현황 간의 수량차와 물류 창고에 대한 재고 이력 정보에 기초하여, 재고 수량을 결정하는 재고 관리부(106);
상기 업체 서버(10)로부터 전송받는 입출고 요청정보를 누적함에 따라 연산된 누적 수량과 상기 재고 관리부(106)를 통해 결정된 재고 수량이 서로 동일한 지를 비교하는 판단부(107);를 포함하고,
상기 작업신호 생성부(101)는, 수학식 10의 손실함수를 이용하여 학습된 뉴럴 네트워크로 구성된 분류 작업 신호 생성 모델을 이용하여 상기 물품 정보를 기초로 상기 입출고 장치(102)를 동작시키기 위한 분류작업 신호를 생성하고,
[수학식 10]

상기 손실 함수는 상기 수학식 10을 따르고, 상기 수학식 10에서, n은 분류하고자 하는 클래스 별 학습 데이터의 수, y와 j는 클래스를 나타내는 식별자, C는 상수값, M은 클래스의 개수, x_y는 학습 데이터가 클래스 y에 속할 확률값, x_j는 학습 데이터가 클래스 j에 속할 확률값, L은 손실값을 의미하는,
물류 임가공 방법.
물류 임가공 시스템의 물류 임가공 서비스를 이용할 때 주문 메뉴를 선택하고, 주문 메뉴에서의 임가공 종류, 물품 가격, 수량을 입력하는 주문 단계(S10); 및
주문 단계(S10)에서 입력된 주문 정보를 물류 임가공 시스템의 제어부(5)로 전송하고, 상기 제어부(5)는 비용 계산부에 임가공 비용 계산을 명령하고, 상기 비용 계산부가 상기 제어부(5) 명령에 따라 임가공 비용을 계산하고, 주문 정보에 기반한 물품 종류, 광고 종류, 가격, 개수, 포장 재질, 포장 비용, 해체 방법을 물류부(100)에 전달하는 비용 계산 단계(S20)를 수행하고,
상기 물류부(100)에 의해, 임가공 종류에 따라 물품은 포장되고, 옵션으로 포장 용지에 광고 이미지를 인쇄되거나, 물품에 태그를 부착되거나, 물품 검품이 수행되고, 상기 물품은 목적지로 배송되고,
상기 물류부(100)는,
업체 서버(10)로부터 전송받는 입출고 요청정보에 기초하여, 입출고 물류들에 대한 물품 정보를 생성하고 입출고 장치(102)를 동작시키기 위한 분류작업 신호를 전송하는 작업신호 생성부(101);
상기 분류작업 신호에 응답하여, 입출고 물류를 입고 물품들 및 출고 물품들로 분류하는 작업을 수행하는 입출고 장치(102);
상기 입출고 장치(102)를 통해 입고 방향으로 분류되는 입고 물품들에 대한 제1창고보관 이미지들을 획득하는 입고 관리부(103);
상기 입출고 장치(102)를 통해 출고 방향으로 분류되는 출고 물품들에 대한 제2창고보관 이미지들을 획득하는 출고 관리부(104);
출고 물품들이 배송 물품들로 분류됨에 따라 획득되는 배송물품 이미지로부터 배송 물품 수량을 추정하는 배송 관리부(105);
상기 입고 관리부(103)를 통해 확인된 입고 현황과 상기 출고 관리부(104)를 통해 확인된 출고 현황 간의 수량차와 물류 창고에 대한 재고 이력 정보에 기초하여, 재고 수량을 결정하는 재고 관리부(106);
상기 업체 서버(10)로부터 전송받는 입출고 요청정보를 누적함에 따라 연산된 누적 수량과 상기 재고 관리부(106)를 통해 결정된 재고 수량이 서로 동일한 지를 비교하는 판단부(107);를 포함하고,
상기 작업신호 생성부(101)는, 수학식 10의 손실함수를 이용하여 학습된 뉴럴 네트워크로 구성된 분류 작업 신호 생성 모델을 이용하여 상기 물품 정보를 기초로 상기 입출고 장치(102)를 동작시키기 위한 분류작업 신호를 생성하고,
[수학식 10]

상기 손실 함수는 상기 수학식 10을 따르고, 상기 수학식 10에서, n은 분류하고자 하는 클래스 별 학습 데이터의 수, y와 j는 클래스를 나타내는 식별자, C는 상수값, M은 클래스의 개수, x_y는 학습 데이터가 클래스 y에 속할 확률값, x_j는 학습 데이터가 클래스 j에 속할 확률값, L은 손실값을 의미하는,
단말기.
물류 임가공 시스템의 물류 임가공 서비스를 이용할 때 주문 메뉴를 선택하고, 주문 메뉴에서의 임가공 종류, 물품 가격, 수량을 입력하는 주문 단계(S10); 및
주문 단계(S10)에서 입력된 주문 정보를 물류 임가공 시스템의 제어부(5)로 전송하고, 상기 제어부(5)는 비용 계산부에 임가공 비용 계산을 명령하고, 상기 비용 계산부가 상기 제어부(5) 명령에 따라 임가공 비용을 계산하고, 주문 정보에 기반한 물품 종류, 광고 종류, 가격, 개수, 포장 재질, 포장 비용, 해체 방법을 물류부(100)에 전달하는 비용 계산 단계(S20)
를 포함하고,
상기 물류부(100)에 의해, 임가공 종류에 따라 물품은 포장되고, 옵션으로 포장 용지에 광고 이미지를 인쇄되거나, 물품에 태그를 부착되거나, 물품 검품이 수행되고, 상기 물품은 목적지로 배송되고,
상기 물류부(100)는,
업체 서버(10)로부터 전송받는 입출고 요청정보에 기초하여, 입출고 물류들에 대한 물품 정보를 생성하고 입출고 장치(102)를 동작시키기 위한 분류작업 신호를 전송하는 작업신호 생성부(101);
상기 분류작업 신호에 응답하여, 입출고 물류를 입고 물품들 및 출고 물품들로 분류하는 작업을 수행하는 입출고 장치(102);
상기 입출고 장치(102)를 통해 입고 방향으로 분류되는 입고 물품들에 대한 제1창고보관 이미지들을 획득하는 입고 관리부(103);
상기 입출고 장치(102)를 통해 출고 방향으로 분류되는 출고 물품들에 대한 제2창고보관 이미지들을 획득하는 출고 관리부(104);
출고 물품들이 배송 물품들로 분류됨에 따라 획득되는 배송물품 이미지로부터 배송 물품 수량을 추정하는 배송 관리부(105);
상기 입고 관리부(103)를 통해 확인된 입고 현황과 상기 출고 관리부(104)를 통해 확인된 출고 현황 간의 수량차와 물류 창고에 대한 재고 이력 정보에 기초하여, 재고 수량을 결정하는 재고 관리부(106);
상기 업체 서버(10)로부터 전송받는 입출고 요청정보를 누적함에 따라 연산된 누적 수량과 상기 재고 관리부(106)를 통해 결정된 재고 수량이 서로 동일한 지를 비교하는 판단부(107);를 포함하고,
상기 작업신호 생성부(101)는, 수학식 10의 손실함수를 이용하여 학습된 뉴럴 네트워크로 구성된 분류 작업 신호 생성 모델을 이용하여 상기 물품 정보를 기초로 상기 입출고 장치(102)를 동작시키기 위한 분류작업 신호를 생성하고,
[수학식 10]

상기 손실 함수는 상기 수학식 10을 따르고, 상기 수학식 10에서, n은 분류하고자 하는 클래스 별 학습 데이터의 수, y와 j는 클래스를 나타내는 식별자, C는 상수값, M은 클래스의 개수, x_y는 학습 데이터가 클래스 y에 속할 확률값, x_j는 학습 데이터가 클래스 j에 속할 확률값, L은 손실값을 의미하는,
물류 임가공 방법.