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청구권자

청구권자 정보제공
과제번호 22HCLP-C162922-02
사업명 고부가가치 융복합 물류 배송·인프라 혁신기술개발 사업
과제명 고밀도 스마트 택배 말단 보관 인프라 및 관리ㆍ운영기술 개발
주관연구기관 (주)스마트큐브
분류 -   -   -
총 연구기간 2021-04-01 ~ 2027-12-31

총괄연구책임자

총괄연구책임자 정보제공
성명 유시연
소속 (주)스마트큐브
전화번호 02-1661-5820

연구정보

연구정보 제공
연구개발개요 ○ 고밀도 화물 입출고 시스템 개발
-하드웨어
ㆍ화물 크기에 따라 랙(Rack) 크기를 자동 조절하는 인공지능(AI) 기반의 가변식 내부 구조 설계
ㆍ기본 셀(Cell)은 제어, 상온, 냉장, 냉동 보관이 가능한 형태로 확장 및 연결
ㆍ각각의 셀(Cell)을 상ㆍ하, 좌ㆍ우로 결합함으로써 타워형, 멀티레이어형으로 확장
-소프트웨어
ㆍ택배화물의 입고 시 컴퓨터 비전과 인공지능(AI) 딥러닝 기술을 활용, 화물 및 대상 인식?판독
ㆍ이미지 스캐닝을 통해 화물 크기(높이) 자동 측정, 이의 정보를 화물 적재 시 활용
ㆍ택배에 부착한 택배사별 송장 인식 후 필요한 정보를 택배사 DB에 조회, 화물 적재 및 출고에 사용
ㆍAPI 개발을 통해 국토부, 택배사, 쇼핑몰 등 정보 조회 및 전달
ㆍ데이터 저장, 운영시스템 연계
- 테스트베드 운영 및 관리
ㆍ실증 테스트를 위한 장소 조사
ㆍ테스트 및 말단 배송기술을 연계한 테스트 기반 구축
ㆍ각 부품 및 설비에 대한 연동 테스트 및 디버깅 작업
ㆍ시스템별 현황 조회, 이력 관리 체계 구축
ㆍ시스템별 원격 모니터링과 제어
ㆍ항온ㆍ항습 및 이의 모니터링과 제어

○ 시스템 개발을 통한 물류 인프라 경쟁력 확보
-물류 장비, 시설, 정보시스템 등 산업계 물류 활동 지원
-운송, 보관, 하역 등의 물류 및 택배 등 관련 산업 발전
-화물 집화, 하역 등과 관련된 분류, 보관, 입출고에 필요한 시스템 확보
-냉장, 냉동의 신선물류 유통에 활용
-물류 정보화를 통한 맞춤형 물류 서비스 추진 및 확산

○ 4차 산업혁명의 핵심인 기술과 서비스 융복합 트랜드 등 환경변화 대응
-정부의 4차 산업혁명 대응 계획(2018~2022년) 부응
-정책과 투자 연계에 따른 전략 강화, 구체적 정책 성과 창출
-생활 물류 수요 확대에 대응, 물류산업을 경제 혁신을 선도하는 중추 산업으로 육성

○ 택배기사의 사회적 문제 해결, 고객 접근성과 사용 편의성 강화
-택배량 급증에 따른 배송 기사의 높은 노동 강도와 소요 시간 절감 등 업무환경 개선
-주거 밀집 지역 및 아파트, 전철역 등 장소에 구애받지 않는 설치
-신속한 입출고로 택배기사의 배송 시간 및 노동 강도 절감
-고객 중심, 사용자 중심의 간편하고 직관적인 UI, UX의 Web, App, 키오스크 등으로 사용성 향상
-물류 현장의 안전 및 생활 물류 체계 개선으로 국민 생활 편의 지향
최종목표 ○ 국정과제 33번, 실천과제 ‘고부가가치 자동화 물류’에 부합하는 시스템 개발
○ 인공지능(AI) 기반, 가변형 셀(Cell) 구조의 고밀도 화물 입출고 시스템 개발
-컴퓨터 비전(CV)과 딥러닝 기술을 활용한 인공지능(AI) 기반 대상 판독 시스템
-확장형 셀(Cell) 설계와 가변형 랙(Rack) 설계 및 제작
-말단배송 관련 정보를 공유할 API(국토부, 쇼핑몰, 택배사 대상) 개발
-이종 시스템 연계 통합 관제 시스템 개발
-테스트베드 구축 및 실증
연구내용 및 범위 ○ 스마트 무인 택배화물 입출고 시스템 개발
ㆍ 인공지능 기반의 딥러닝 기술을 이용한 컴퓨터 비젼 기술 개발
ㆍ 다양한 택배화물의 크기를 고려한 인공지능(AI)과 가변 랙(Rack) 운용기술을 이용해 화물을 고밀도로 최적화한 적재
ㆍ 기본 셀(Cell)을 기준으로 상온·냉장·냉동 기능 개발
ㆍ 셀(Cell)별로 쉽게 연결할 수 있는 기술 개발
ㆍ 원활한 관리를 위한 원격 지원 및 원격제어 시스템 개발
ㆍ 택배화물 저장/반출 원활화를 위한 App, Web 시스템 구축및 UI 개발
ㆍ 택배화물 설비 제어 및 운영시스템 개발

○ 화물 정보 인식ㆍ관리시스템 구축
ㆍ 배송 정보를 App에서 확인하고, 비콘 인식·바코드·QR코드 등을 통해 물건을 찾을 수 있는 시스템 개발
ㆍ 컴퓨터 비전과 딥러닝 기술을 통해 화물의 길이·너비·높이를 자동으로 측정하는 고성능 스캐닝 측정 장치를 활용한 택배 크기 및 치수 측정 솔루션으로 화물을
정확 히 적재할 수 있는 기술 개발
ㆍ 고속 스캐너를 통해 중앙제어부에 속도 향상과 정확도를 보장할 수 있는 이미지 기반 바코드 스캐너 연동 기술 개발
ㆍ 컴퓨터 비전 기술과 신호 감지를 통해 중앙제어부 근접 시 대상(고객, 기사, 로봇 등) 감지하는 시스템을 개발, 이를 적용해 10초 이내 입출고
ㆍ 화물의 위치, 현황, 입출고 이력을 파악하는 데이터베이스 구축
ㆍ 시스템 내부에 카메라를 설치 실시간으로 관제센터에서 확인하는 기능 구축

○ 보관함 화물 접수, 정보 연계 및 운영시스템 기술 개발
ㆍ 택배 발송 접수 시 택배사 서버와 직접 연결, 해당 지역의 택배기사에게 자동으로 집하 요청하는 시스템 개발
ㆍ 전용 서버를 시스템 개발, 택배사의 이종 물류 간 송장과 정보 전달, 출력 등으로 연동하는 표준 데이터 API 기술 개발
ㆍ 보관함 위치 좌표 등을 API로 고객사와 관련 업체에 제공하는 기술 개발
ㆍ API를 통해 사용자의 물품 구매 단계에서부터 택배함의 현황 확인, 빈 택배함 예약을 할 수 있고, 배달이나 찾는 과정에서 예약된 택배함을 자동으로 열고
찾을 수 있는 시스템 개발
ㆍ 택배 차량, 로봇, 드론 및 각 세대에 택배화물을 투입하는 말단 배송 기술을 연계해 정보 교환을 할 수 있는 API 개발

○ 테스트베드 구축 및 실증 기술
ㆍ 테스트 베드 구축 전 실증 테스트 디버깅 작업
ㆍ 시범사업 관련 아파트 단지, 주거 밀집 지역 현장조사 및 협업 요청(신도시, 스마트시티)
ㆍ 시범 설비 구축 및 실증 (말단 배송 기술 연계 포함)

과재현황의 상세내용은
PC 또는 태블릿 화면을 통해 확인하실 수 있습니다.

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