KR102591748B1 - 엣지 클라우드 기반의 물류 네트워크 관제 시스템 - Google Patents
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Abstract
본 발명의 일실시예에 따른, 엣지 클라우드 기반의 물류 네트워크 관제 시스템은 실시간으로 생성되는 복수 개의 물류 데이터를 수신해서 전처리하는 에이전트 계층 및 상기 전처리된 데이터를 수신하여 저장하고 시각화하는 클라우드 계층을 포함한다.
Description
본 발명은 5G 엣지 클라우드 컴퓨팅을 이용한 물류 네트워크 플랫폼에 관한 것으로, 보다 상세하게는 물류 관제 네트워크를 위해 생성되는 대량의 데이터를 처리하여 분석하는 모니터링 기술에 관한 것이다.
이하에 기술되는 내용은 단순히 본 발명에 따른 일 실시예와 관련되는 배경 정보만을 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것은 아니다.
일반적으로 산업 및 교통이 발전하고 복잡화됨에 따라 물건들을 배송하는 물류의 비용이 급격히 증가하고 있으며, 인터넷 또는 유선방송 등을 이용하는 전자상거래가 급격히 증가함에 따라서 각각의 상품들을 안전하며 신속하게 구매자에게 배달하는 문제가 더욱 중요한 문제로 대두되고 있다.
종래의 물류 체계는 물품의 최적 이송을 위한 별도의 시스템이 적용되지 않고, 배송 의뢰 요청이 들어오게 되면, 이를 순차적으로 처리하는 재래적인 방법이 있으며, 운송 상거래가 다단계 조직을 거치면서 중개 수수료가 과다하게 발생하여 화주는 고가의 운임을 지불함에도 불구하고 화물 차량 기사는 적은 운송을 받게 되고 이에 따른 서비스 품질의 저하가 초래되는 문제점이 발생하고 있다.
이러한 물류 운송서비스는 통상적으로 접수, 배차, 차량관리가 단방향으로 진행되고 있고, 비용과 정보의 정확성에 있어서 운송사 및 일반 이용자들에게 많은 부담과 위치 정보의 부정확성을 안겨주며, 주고객인 화물 차량기사들에게 편리성보다는 업무를 감독하는 기능이 대부분이고, 운행차량 정보부재에 따른 비효율적 배치, 부정확한 화물정보에 따른 고객 서비스 낙후 및 불합리한 정보 전달체계로 납기손실을 가져오게 된다.
또한, 기존의 물류 소프트웨어 애플리케이션 호스팅은 규모의 경제와 시스템 효율성을 활용하기 위해 데이터 센터 또는 "클라우드" 인프라에 의존하였다. 그러나 이러한 데이터 센터들은 IoT 기기로부터 멀리 떨어져 있을 수 있다. 사물 인터넷(IoT; Internet of Things)은 매우 높은 빈도로 이벤트들을 추적하는 센서들로 물리적 작업들의 계측에 의존하는 장치 또는 사용 사례들(use-cases)의 집합을 나타낸다.
물류 데이터들은 클라우드 컴퓨팅에 적용할 때 몇 가지 단점들이 있다. 연결성이 항상 존재하지 않을 수 있으며, 모든 데이터를 수집하기에는 용량이 과다하며, 대역폭이 충분하지 않거나, 대역폭이 존재하더라도 비용이 많이 들기 때문에 모든 데이터를 클라우드 스토리지로 전송하는 것은 실용적이지 않다. 연결성, 대역폭 및 비용이 문제되지 않더라도, 기계들에 심각한 손상을 초래할 수 있는 실시간 의사 결정 및 예측 가능한 유지 관리가 없다.
엣지 컴퓨팅(Edge Computing)이란 다양한 단말기기에서 발생하는 데이터를 클라우드와 같은 중앙 집중식 데이터센터로 보내지 않고 데이터가 발생하는 현장 혹은 근거리에서 실시간 처리하는 방식으로 데이터 흐름 가속화를 지원하는 컴퓨팅 방식을 말한다. 방대한 물류 데이터를 처리하는 것에 있어서 엣지 컴퓨팅 기술이 도입될 필요성이 있다.
특히, 빅데이터라는 이슈와 사회적 관점이 변함에 따라 현장에서 발생하는 대용량 ICT 물류 데이터를 기존 단순 IT 인프라 관리/관제를 벗어나 ICT 서비스를 관제하고 비즈니스 관제까지 발전하는 ICT 통합 관제가 주목받고 있는 실정이다.
이와 같은 점에서 착안된 본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 현장에서 발생하는 대용량 물류 데이터의 흐름을 실시간으로 분석하여 모니터링하기 위해 5G 엣지 클라우드 기반의 지능형 물류관리 플랫폼을 개발하여 물류 전 과정의 통합적 관제가 가능한 운영 시스템 마련하기 위함이다.
그리고, 단순 인프라 관리를 벗어나 데이터의 흐름을 실시간으로 분석하고 관제할 수 있는 지능형 통합 관제 모니터링 기술을 개발하기 위함이다.
또한, 지능형 물류 분석 기술을 통해 생성된 이상상황 분석결과를 제공하여 장애대응에 참고할 수 있도록 이상상황 분석 결과 제공하기 위함이다.
본 발명의 일실시예에 따른, 엣지 클라우드 기반의 물류 네트워크 관제 시스템은 실시간으로 생성되는 복수 개의 물류 데이터를 수신해서 전처리하는 에이전트 계층 및 상기 전처리된 데이터를 수신하여 저장하고 시각화하는 클라우드 계층을 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 물류 데이터는 우편물 배송 데이터, 자율주행 이동 우체국 스테이션 현황 데이터, 물류센터 적재 현황 데이터, 무인 화물 차량 운영현황 데이터 및 드로이드 운영 현황 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 에이전트 계층은 데이터 수집을 하나씩 처리하는 스트림 계층(Stream Layer) 및 시간 주기의 배치 처리가 가능한 단위로 묶어서 처리하는 배치 계층(Batch Layer) 중 적어도 하나의 계층을 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 에이전트 계층은 상기 복수 개의 물류 데이터를 진단, 정제, 정형 및 이상치/결측치를 보정하는 등의 데이터 클렌징 기법을 통해 전처리할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 에이전트 계층은 민감 정보에 대한 비식별화를 수행할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 에이전트 계층은, 분산처리 메시지 큐(Message Queue)를 기반으로 데이터 처리 파이프라인을 구축할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 클라우드 계층은, 상기 전처리된 데이터 중 GIS 및 GPS 데이터를 조회하여 지도 위에 배송 이동 경로와 현재 위치를 시각화할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 클라우드 계층은, 현장에서 발생하는 민원 영상/음성 데이터를 저장하는 고속 검색 모듈을 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 클라우드 계층은, 장비의 가동 상태를 확인하고 이상 현상에 대해 실시간으로 모니터링할 수 있는 알림 모듈을 포함할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따르면, 엣지 클라우드 기반의 물류 네트워크 관제 시스템을 통해서 대용량 물류 데이터의 흐름을 실시간으로 분석하여 모니터링하기 위해 5G 엣지 클라우드 기반의 지능형 물류관리 플랫폼을 개발하여 물류 전 과정의 통합적 관제가 가능한 운영 시스템 마련할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따르면, 엣지 클라우드 기반의 물류 네트워크 관제 시스템을 통해서 단순 인프라 관리를 벗어나 데이터의 흐름을 실시간으로 분석하고 관제할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따르면, 엣지 클라우드 기반의 물류 네트워크 관제 시스템을 통해서 지능형 물류 분석 기술을 통해 생성된 이상상황 분석결과를 제공하여 장애대응에 참고할 수 있도록 이상상황 분석 결과 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 엣지 클라우드 기반의 물류 네트워크 관제 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 엣지 클라우드 기반의 물류 네트워크 관제 시스템에서 에이전트 계층과 클라우드 계층의 역할을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 엣지 클라우드 기반의 물류 네트워크 관제 시스템을 보다 구체적으로 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 엣지 클라우드 기반의 물류 네트워크 관제 시스템의 메시지 큐를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 엣지 클라우드 기반의 물류 네트워크 관제 시스템의 이상치 탐지 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 엣지 클라우드 기반의 물류 네트워크 관제 시스템의 시각화 기능을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 엣지 클라우드 기반의 물류 네트워크 관제 시스템에서 에이전트 계층과 클라우드 계층의 역할을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 엣지 클라우드 기반의 물류 네트워크 관제 시스템을 보다 구체적으로 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 엣지 클라우드 기반의 물류 네트워크 관제 시스템의 메시지 큐를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 엣지 클라우드 기반의 물류 네트워크 관제 시스템의 이상치 탐지 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 엣지 클라우드 기반의 물류 네트워크 관제 시스템의 시각화 기능을 설명하기 위한 도면이다.
본 명세서에 개시되어 있는 본 발명의 개념에 따른 실시예들에 대해서 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 본 발명의 개념에 따른 실시예들을 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로서, 본 발명의 개념에 따른 실시예들은 다양한 형태로 실시될 수 있으며 본 명세서에 설명된 실시예들에 한정되지 않는다.
명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다.
본 발명의 개념에 따른 실시예들은 다양한 변경들을 가할 수 있고 여러 가지 형태들을 가질 수 있으므로 실시예들을 도면에 예시하고 본 명세서에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명의 개념에 따른 실시예들을 특정한 개시형태들에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경 또는 대체물을 포함한다.
제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만, 예를 들어 본 발명의 개념에 따른 권리 범위로부터 이탈되지 않은 채, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 엣지 클라우드 기반의 물류 네트워크 관제 시스템의 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
현대의 물류 네트워크에서의 물류 데이터는 실로 방대하게 구성되어 있다. 예를 들면, 물류 데이터에는 우편 물류 정보 시스템 데이터, ICT 물류 데이터, 우편 물류 데이터, 이동형 무인 우체국/드로이드 GIS 데이터, 물류 상/하차 데이터 등을 포함하고, 이러한 물류 데이터를 통해서 데이터 분석/예측, 물류 추적/예측, 이상진단/성과분석 등을 수행할 수 있다.
일실시예에 따르면, 엣지 클라우드 기반의 물류 네트워크 관제 시스템을 통해서 우편물류정보 시스템 데이터 및 ICT 물류 데이터를 수집할 수 있으며, 이를 통해서 물류 데이터를 분석하고 예측할 수 있으며, 통합 관제 모니터링을 위해 시각화할 수 있다. 현장에서 발생하는 다양한 종류의 물류 데이터는 5G 엣지 클라우드 기반 실시간 정보 처리 에이전트를 통해 분산처리 기반의 대용량 IoT 고속 검색 모듈에 저장되고, 해당 데이터를 실시간으로 분석할 수 있는 모니터링 기능이 제공된다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 엣지 클라우드 기반의 물류 네트워크 관제 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 1을 참조하면, 엣지 클라우드 기반의 물류 네트워크 관제 시스템은 복수 개의 IoT 데이터(111, 112, 113), 에이전트 계층(120), 클라우드 계층(130) 및 시각화 단말(140)을 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면, 복수 개의 IoT 데이터(111, 112, 113)는 우편 물류 이동형 접수/배달 데이터, 상/하차 물류 집하 및 분배 작업 데이터, 물류센터 상/하차 데이터, 물류 화물 운송 데이터, 대단지 택배 개별 배송 데이터, 고중량 이동형 배달 지원 데이터 및 적재공간 활용 입출고 및 보관 자동화를 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면, 에이전트 계층(120)은 복수 개의 IoT 데이터(111, 112, 113)를 수신하여 저장하고, 전처리한 뒤 스트리밍 계층에 발행할 수 있다. 여기서 IoT 데이터는 물류 데이터를 포함할 수 있으며, 물류 데이터는 우편물 배송 데이터, 자율주행 이동 우체국 스테이션 현황 데이터, 물류센터 적재 현황 데이터, 무인 화물 차량 운영현황 데이터 및 드로이드 운영 현황 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면, 에이전트 계층(120)은 데이터 수집을 하나씩 처리하는 스트림 계층(Stream Layer) 및 시간 주기의 배치 처리가 가능한 단위로 묶어서 처리하는 배치 계층(Batch Layer) 중 적어도 하나의 계층을 포함할 수 있다. 여기서, 스트림 계층은 대량의 데이터를 실시간으로 스트리밍 처리를 통해 데이터를 수집하며, 배치 계층은 스트리밍으로 들어오는 데이터를 일정 시간 단위로 모은 후, 배치 처리를 통해 데이터를 수집하는 방식을 말한다.
일실시예에 따르면, 에이전트 계층(120)은 복수 개의 물류 데이터를 진단, 정제, 정형 및 이상치/결측치를 보정하는 등의 데이터 클렌징 기법을 통해 전처리할 수 있다. 이때, 데이터에 대한 전처리는 에이전트 계층에서 이루어지고, 필요한 결과값만 클라우드 계층으로 전달하기 때문에 클라우드 계층에서의 컴퓨팅 부하를 줄일 수 있다. 여기서, 에이전트 계층(120)은
일실시예에 따르면, 에이전트 계층(120)은 전처리 과정에서 민감 정보에 대한 비식별화를 더 수행할 수 있다. 비식별화는 정보의 일부 또는 전체를 삭제/대체 하거나 다른 정보와 쉽게 결합하지 못하도록 하여 특정 개인을 식별할 수 없도록 하는 것으로, 가명처리, 총계처리, 데이터 삭제, 데이터 범주화, 데이터 마스킹 중 적어도 하나의 방식으로 비식별화를 수행할 수 있다. 여기서 민감정보란 개인의 사생활을 드러낼 수 있는 속성을 말하는 것으로, 비식별화는 식별방지와 추론방지로 구분된다. 비식별화는 개인정보 중 주요 식별요소를 다른 값으로 대체하는 가명처리, 데이터의 총합을 보임으로서 개별 데이터의 값을 보이지 않도록 하는 총계처리, 데이터 셋에 구성된 값 중 필요 없는 값 또는 개인 식별에 중요한 값을 삭제하는 데이터 삭제, 데이터의 값을 범주의 값으로 변환하는 데이터 범주화, 공개된 정보 등과 결합하여 개인을 식별하는데 기여할 확률이 높은 주요 개인 식별자가 보이지 않도록 처리하는 데이터 마스킹 중 하나의 방법으로 수행될 수 있다.
일실시예에 따르면, 에이전트 계층(120)은 분산처리 메시지 큐(Message Queue)를 기반으로 데이터 처리 파이프라인을 구축할 수 있다. 메시지 큐에 대한 보다 구체적인 설명은 도 4를 통해서 하도록 한다.
일실시예에 따르면, 클라우드 계층(130)은 전처리된 데이터를 수신하여 저장하고, 물류 네트워크를 관제할 수 있도록 시각화할 수 있다.
일실시예에 따르면, 클라우드 계층(130)은 전처리된 데이터 중 GIS 및 GPS 데이터를 조회하여 지도 위에 배송 이동 경로와 현재 위치를 시각화할 수 있다. 여기서 GIS는 지도 및 지리정보를 컴퓨터를 이용해 작성 관리하고, 이를 통해 얻은 지리정보를 기초로 데이터를 수집 분석 가공하여 지형과 관련되는 모든 분야에 적용하기 위해 설계된 종합 정보 시스템을 말한다.
일실시예에 따르면, 클라우드 계층(130)은 현장에서 발생하는 민원 영상/음성 데이터를 저장하는 고속 검색 모듈을 포함할 수 있다. 이동형 무인 우체국, 자율주행 드로이드 등 현장에서 발생하는 영상/음성 데이터는 분산처리 기반 대용량 IoT 고속 검색 모듈에 저장되며, Video Stream Consumer를 통해 실시간으로 고객센터 상담사와 영상/음성 연결될 수 있다.
일실시예에 따르면, 클라우드 계층(130)은 장비의 가동 상태를 확인하고 이상 현상에 대해 실시간으로 모니터링할 수 있는 알림 모듈을 포함할 수 있다. 여기서 알림 모듈은 에이전트 계층에 대한 모니터링, 트래픽 정보 등을 실시간으로 확인하여 점검하고, 에이전트 계층의 버전 업데이터, 데이터 수집 대상 변경 등 여러 가지 관제 기술을 원격으로 제어할 수 있도록 할 수 있다.
일실시예에 따르면, 시각화 단말(140)은 시각화된 데이터를 사용자에게 제공할 수 있다. 일실시예에 따르면, 시각화 단말(140)은 데스크탑 PC, 태블릿 PC(Tablet PC), 랩톱(Laptop), 스마트 폰(Smart Phone), 휴대 단말기(Portable Terminal), 이동 단말기(Mobile Terminal), 개인 정보 단말기(Personal Digital Assistant: PDA), PMP(Portable Multimedia Player) 단말기, 개인용 컴퓨터(Personal Computer), 웨어러블 단말기(wearable personal station: WPS) 등을 포함할 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 엣지 클라우드 기반의 물류 네트워크 관제 시스템에서 에이전트 계층과 클라우드 계층의 역할을 설명하기 위한 도면이다.
도 2를 참조하면, 에이전트 계층(120)에서는 IoT 데이터를 생성하고 수집/전처리하며, 클라우드 계층(130)에서는 데이터를 수집/필터링하고 색인/분석하여 시각화할 수 있다. 이때 각각의 동작들은 오픈소스를 이용해서 구현할 수 있으며, spring boot를 통해 웹/시뮬레이터를 구현하고, spark를 통해서 이상치/결측치 등을 전처리할 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 엣지 클라우드 기반의 물류 네트워크 관제 시스템을 보다 구체적으로 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참조하면, 엣지 클라우드 기반의 물류 네트워크 관제 시스템은 IoT 데이터 계층, 에이전트 계층, 스트리밍 계층 및 클라우드 계층의 4 계층으로 나눌 수 있다. IoT 데이터 계층은 각각의 IoT 데이터가 발생하는 구간이며, 발생된 데이터는 구독하고 있는 에이전트 계층에 발행된다. 에이전트 계층은 분류별로 수집된 각 데이터를 저장하고, 전처리하여 스트리밍 계층에 발행한다. 스트리밍 계층은 보앙은 위한 SSL/VPN 통신으로 에이전트 계층으로부터 수집된 데이터의 결측치/이상치를 보정한다. 클라우드 계층은 각 분류별로 전처리된 데이터를 수집하여 저장하고 시각화함으로써 종합 관제가 가능하게 할 수 있다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 엣지 클라우드 기반의 물류 네트워크 관제 시스템의 메시지 큐를 설명하기 위한 도면이다.
도 4를 참조하면, 엣지 클라우드 기반의 물류 네이트워크 관제 시스템은 분산 처리 메시지 큐를 기반으로 데이터의 수집부터 저장까지 유실을 방지하고 실시간으로 대용량 데이터 처리가 가능하도록 파이프라인을 구축할 수 있다. 여기서 메시지 큐(Message Queue)는 프로세스 간에 데이터를 교환할 때 사용하는 통신 방법으로 메시지 지향 미들웨어 구현 시스템을 의미한다. 메시지를 교환할 때 AMQP(Advanced Message Queuing Protocol)을 이용하여 다른 AMQP를 사용하는 Application과의 통신이 가능하며, 다른 네트워크 사이에 데이터 전송 가능하다. 생산자(410)가 메시지를 메시지 큐(420)에 넣어두면 소비자(430)가 메시지를 가져와서 처리하는 방식을 의미한다. 이를 통해서 메시지를 큐(420)에 넣기 때문에 나중에 처리할 수 있으며, 어플리케이션과 데이터 수집을 분리하여 처리할 수 있고, 일부 처리 실패시 전체에 영향을 미치지 않는 장점이 있다. 데이터 연결 파이프라인인 메시지 큐(Message Queue)에는 RabbitMQ, Apache Kafka로 연결할 수 있다. 이때 생산자는 특정 토픽의 메시지를 생성한 뒤 해당 메시지를 메시지 큐에 전달하고. 메시지 큐가 전달받은 메시지를 토픽 별로 분류하여 쌓아 놓으면, 해당 토픽을 구독하는 소비자들이 메시지를 가져가서 처리할 수 있다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 엣지 클라우드 기반의 물류 네트워크 관제 시스템의 이상치 탐지 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5를 참조하면 데이터의 이상치는 점 이상(510), 집합 이상(520), 맥락적 점 이상(530) 및 맥락적 집합 이상(540)으로 구분될 수 있다. 다른 데이터들에 비해 하나의 데이터가 다르거나, 규칙성에 오류가 있는 경우를 의미한다. 이때, 이상치 탐지는 regression 계열, time-series 계열, decision tree 계열(random forest, 몬테카를로) 및 bayesian network 계열 중 하나의 방법을 기반으로 수행될 수 있다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 엣지 클라우드 기반의 물류 네트워크 관제 시스템의 시각화 기능을 설명하기 위한 도면이다.
도 6을 참조하면, 엣지 클라우드 기반의 물류 네트워크 관제 시스템은 시각화 기능을 통해 지도 위에 물류 배송의 이동 경로와 배송 로봇의 현재 위치를 실시간으로 표시할 수 있으며, 이동형 무인 우체국 및 자율주행 드로이드 등 로봇이나 장비의 가동 상태를 확인할 수 있으며 이상 현상에 대한 실시간 모니터링 및 알림 모듈을 제공할 수 있다.
일실시예에 따르면, 좌표 데이터는 실시간으로 kafka를 통해 스트리밍하고, Logstash로 수집 및 필터링하여 ElasticSearch에 저장할 수 있다. 그리고 ElasticSearch에 저장된 데이터를 Kibana의 지도에 좌표 값을 찍어 해당 카운트를 대시보드에 시각화할 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 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 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.
111: 제1 IoT 데이터
112: 제2 IoT 데이터
113: 제3 IoT 데이터
120: 에이전트 계층
130: 클라우드 계층
140: 시각화 단말
112: 제2 IoT 데이터
113: 제3 IoT 데이터
120: 에이전트 계층
130: 클라우드 계층
140: 시각화 단말
Claims (9)
- 실시간으로 생성되는 복수 개의 물류 데이터를 수신해서 전처리하는 에이전트 계층; 및
상기 전처리된 데이터를 수신하여 저장하고 시각화하는 클라우드 계층
을 포함하고,
상기 물류 데이터는 우편물 배송 데이터, 자율주행 이동 우체국 스테이션 현황 데이터, 물류센터 적재 현황 데이터, 무인 화물 차량 운영현황 데이터 및 드로이드 운영 현황 데이터 중 적어도 하나를 포함하고,
상기 에이전트 계층은 데이터 수집을 하나씩 처리하는 스트림 계층(Stream Layer) 및 시간 주기의 배치 처리가 가능한 단위로 묶어서 처리하는 배치 계층(Batch Layer) 중 적어도 하나의 계층을 포함하고,
상기 에이전트 계층은 상기 복수 개의 물류 데이터를 진단, 정제, 정형 및 이상치/결측치를 보정하는 등의 데이터 클렌징 기법을 통해 전처리하고,
상기 데이터의 이상치는 점 이상, 집합 이상, 맥락적 점 이상 및 맥락적 집합 이상으로 구분되고,
상기 이상치의 탐지는 리그레션(regression) 계열, 타임-시리즈(time-series) 계열, 디시젼 트리(decision tree) 계열 및 베이시안 네트워크(bayesian network) 계열 중 하나의 방법을 기반으로 수행되고,
상기 에이전트 계층은 민감 정보에 대한 비식별화를 수행하고,
상기 비식별화는 가명처리, 총계처리, 데이터 삭제, 데이터 범주화, 데이터 마스킹 중 적어도 하나의 방식이고,
상기 가명처리는 개인정보 중 주요 식별요소를 다른 값으로 대체하는 것이고,
상기 총계처리는 데이터의 총합을 보임으로서 개별 데이터의 값을 보이지 않도록 하는 것이고,
상기 데이터 삭제는 데이터 셋에 구성된 값 중 필요 없는 값 또는 개인 식별에 중요한 값을 삭제하는 것이고,
상기 데이터 범주화는 데이터의 값을 범주의 값으로 변환하는 것이고,
상기 데이터 마스킹은 공개된 정보와 결합하여 개인을 식별하는데 기여할 확률이 높은 주요 개인 식별자가 보이지 않도록 처리하는 것이고,
상기 에이전트 계층은, 분산처리 메시지 큐(Message Queue)를 기반으로 데이터 처리 파이프라인을 구축하고,
상기 메시지 큐(Message Queue)는 AMQP(Advanced Message Queuing Protocol)을 이용하는 래빗엠큐(RabbitMQ) 메시지 큐이고,
상기 클라우드 계층은, 상기 전처리된 데이터 중 GIS 및 GPS 데이터를 조회하여 지도 위에 배송 이동 경로와 현재 위치를 시각화하고,
상기 위치에 대응하는 좌표 데이터는 실시간으로 카프카(kafka)를 통해 스트리밍되고, 로그스태시(Logstash)로 수집 및 필터링되어 엘라스틱서치(ElasticSearch)에 저장되고,
상기 엘라스틱서치에 저장된 데이터가 키바나(Kibana) 대시보드를 통해 시각화되고,
상기 클라우드 계층은, 현장에서 발생하는 민원 영상/음성 데이터를 저장하는 고속 검색 모듈을 포함하고,
상기 고속 검색 모듈은 이동형 무인 우체국 및 자율주행 드로이드에서 발생하는 영상 및 음성 데이터를 저장하고,
상기 영상 및 음성 데이터는 비디오 스트림 컨슈머(Video Stream Consumer)를 통해 실시간으로 고객센터 상담사에 제공되고,
상기 클라우드 계층은, 장비의 가동 상태를 확인하고 이상 현상에 대해 실시간으로 모니터링할 수 있는 알림 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 엣지 클라우드 기반의 물류 네트워크 관제 시스템. - 삭제
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Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| KR1020200156833A KR102591748B1 (ko) | 2020-11-20 | 2020-11-20 | 엣지 클라우드 기반의 물류 네트워크 관제 시스템 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020200156833A KR102591748B1 (ko) | 2020-11-20 | 2020-11-20 | 엣지 클라우드 기반의 물류 네트워크 관제 시스템 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20220069576A KR20220069576A (ko) | 2022-05-27 |
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ID=81791130
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020200156833A KR102591748B1 (ko) | 2020-11-20 | 2020-11-20 | 엣지 클라우드 기반의 물류 네트워크 관제 시스템 |
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| KR (1) | KR102591748B1 (ko) |
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| KR20200101539A (ko) * | 2019-02-01 | 2020-08-28 | 삼성전자주식회사 | 엣지 컴퓨팅 환경에서 데이터를 전처리하는 전자 장치 및 그 제어 방법. |
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2020
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