KR102559697B1 - System and method for safe delivery guide and monitoring to avoid package damage - Google Patents
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Abstract
택배 파손 주의를 위한 안전 배송 유도 및 모니터링 방법 및 시스템이 제시된다. 본 발명에서 제안하는 택배 파손 주의를 위한 안전 배송 유도 및 모니터링 시스템은 모니터링 모드, 데이터 전송 모드, 모델 갱신 모드의 활성여부에 따라 동작하는 복수의 웨어러블 장치 및 복수의 웨어러블 장치로부터 전송되는 웨어러블 장치 데이터를 수신하고, 웨어러블 장치 데이터 및 소비자 피드백 데이터를 저장 및 관리하여 근로자의 업무 내역을 데이터화하며, 웨어러블 장치 데이터 및 소비자 피드백 데이터를 이용하여 이상 행동 감지 모델을 학습하고, 업데이트 주기에 따라 이상 행동 감지 모델의 최신 버전을 복수의 웨어러블 장치로 전송하는 중앙서버를 포함한다. A safe delivery induction and monitoring method and system for the prevention of parcel damage are presented. The safe delivery induction and monitoring system for courier damage prevention proposed in the present invention receives wearable device data transmitted from a plurality of wearable devices and a plurality of wearable devices that operate according to whether a monitoring mode, data transmission mode, and model update mode are active, stores and manages wearable device data and consumer feedback data to data workers' work details, learns an abnormal behavior detection model using the wearable device data and consumer feedback data, and updates the latest version of the abnormal behavior detection model according to an update cycle. It includes a central server that transmits data to a wearable device.
Description
본 발명은 택배 파손 주의를 위한 안전 배송 유도 및 모니터링 방법 및 시스템에 관한 것이다. The present invention relates to a method and system for inducing and monitoring safe delivery for the prevention of parcel damage.
현재 택배 산업은 매년 10%의 꾸준한 성장률을 기록하고 있고, 최근 6조원 시대에 돌입했다. 2020년 택배산업 규모는 6조 7천억, 택배물동량은 30억 6000만개로, 2019년 국민 1인당 택배이용 횟수는 53.8개였다. Currently, the parcel delivery industry is recording a steady growth rate of 10% annually, and has recently entered the era of 6 trillion won. In 2020, the scale of the courier industry was 6.7 trillion won, and the volume of courier goods was 3.06 billion. In 2019, the number of parcels used per person was 53.8.
이와 더불어 국내 주요 택배 5개사의 시장 점유율 또한 계속해서 증가할 것으로 예상된다. 이는 저렴한 택배단가보다 배송서비스의 품질을 우선시하는 택배 소비자의 니즈가 증가하고 있음을 대변한다. In addition, the market share of the five major domestic delivery companies is expected to continue to increase. This indicates that the needs of parcel delivery consumers who prioritize the quality of delivery service over low-priced delivery unit prices are increasing.
택배 산업 규모가 커짐에 따른 택배 부문 민원은 급증하였다. 소비자 민원평가 내 파손 관련은 최대 35%였다. 택배 부문 민원 해결 시 책임소재 규명에 어려움이 있으며, 특히 파손 관련 민원인 경우 택배기사와의 분쟁이 심한 경우가 있다. As the size of the parcel delivery industry has grown, the number of complaints in the parcel delivery sector has soared. Damage related to consumer complaint evaluation was up to 35%. When resolving complaints in the courier sector, it is difficult to identify who is responsible. In particular, in the case of complaints related to damage, there are severe cases of disputes with courier drivers.
이에 따라, 택배 소비자 손해배상 범위가 확대되었다. 공정거래위원회에 따라 개정된 택배표준약관 개정이 2020년 06월 05일에 실시되었다. 이에 따르면, 택배의 파손/분실 시 고객이 손해 입증 서류를 낸 날로부터 30일 내에 택배사가 우선 배상하여야 한다. 이 때, 택배사의 책임 소재 규명 이후, 대리점, 택배기사 등에게 구상권을 행사하게 된다. 소비자의 손해배상 범위는 확대되었으나 여전히 명확한 책임소재 규명이 요구되는 실정이다. Accordingly, the scope of damage compensation for courier consumers has been expanded. The revision of the standard terms and conditions for courier service, which was revised according to the Fair Trade Commission, was implemented on June 5, 2020. According to this, in the case of damage/loss of a courier, the courier must first compensate within 30 days from the date the customer submitted the documents proving the damage. At this time, after the responsibility of the courier company is identified, the right to indemnity is exercised against the agency and the courier driver. Although the scope of consumer damages has been expanded, there is still a need for clear identification of responsibility.
개정된 택배표준 약관에 따라 택배사의 우선 배상 후, 택배 관계자 간 책임 소재 규명 필요하다. 이 때 택배사, 대리점, 택배기사 등 택배 관계자 간 책임규명에 필수적인 객관적 근거 및 근거 수집 방법의 부재로 인한 문제점이 있다. In accordance with the revised courier standard terms and conditions, it is necessary to clarify where the courier is responsible after the courier company pays first. At this time, there is a problem due to the absence of objective evidence and evidence collection methods essential for accountability among courier officials such as courier companies, agencies, and courier drivers.
파손 취약 및 물품 관리가 어려운 택배기사의 근무환경에 따른 문제점도 있다. 택배 기사의 경우, 1인당 배송물량이 2020년 평균 400개 (분당 1개 배송) 에 달한다. 이러한 환경에서는 택배 과정(집하, 운송, 배송) 중 취급주의 물품의 지속적인 인지가 어려워 물품 취급 행동이 파손 관련 행동으로 이어질 가능성이 매우 높다. 그럼에도 파손 취약 물품의 안전 취급을 위한 방법 및 시스템의 부재로 인한 문제점이 있다. There are also problems due to the work environment of courier drivers who are vulnerable to damage and difficult to manage goods. In the case of courier drivers, the average delivery volume per person reaches 400 (1 delivery per minute) in 2020. In such an environment, it is difficult to continuously recognize the items to be handled during the courier process (picking up, transportation, and delivery), so it is very likely that the handling behavior will lead to damage-related behavior. Nevertheless, there are problems due to the absence of methods and systems for the safe handling of breakable articles.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 배송 물품에 직접적으로 영향을 줄 수 있는 택배 근로자의 행동인식을 기반으로 하는 웨어러블 장치를 활용한 택배 근로자의 행동인식 기반 안전 배송 유도 및 모니터링 방법과 시스템을 통해 근로자의 상태에 관계 없이 배송 과정 중 물품 상태만을 모니터링 하는 기존 방법들과 달리 물품 배송 과정에 직접적으로 개입하여 안전 배송을 유도할 수 있는 방법 및 장치를 제공하는데 있다.The technical problem to be achieved by the present invention is to provide a method and device capable of inducing safe delivery by directly intervening in the delivery process, unlike existing methods that monitor only the state of goods during the delivery process, regardless of the state of the worker through a courier worker's behavioral recognition-based safe delivery induction and monitoring method and system using a wearable device based on the courier worker's behavioral recognition that can directly affect the delivered goods.
일 측면에 있어서, 본 발명에서 제안하는 택배 파손 주의를 위한 안전 배송 유도 및 모니터링 시스템은 모니터링 모드, 데이터 전송 모드, 모델 갱신 모드의 활성여부에 따라 동작하는 복수의 웨어러블 장치 및 복수의 웨어러블 장치로부터 전송되는 웨어러블 장치 데이터를 수신하고, 웨어러블 장치 데이터 및 소비자 피드백 데이터를 저장 및 관리하여 근로자의 업무 내역을 데이터화하며, 웨어러블 장치 데이터 및 소비자 피드백 데이터를 이용하여 이상 행동 감지 모델을 학습하고, 업데이트 주기에 따라 이상 행동 감지 모델의 최신 버전을 복수의 웨어러블 장치로 전송하는 중앙서버를 포함한다. In one aspect, the safe delivery induction and monitoring system for courier damage precautions proposed in the present invention receives wearable device data transmitted from a plurality of wearable devices and a plurality of wearable devices operating according to whether a monitoring mode, data transmission mode, and model update mode are active, stores and manages the wearable device data and consumer feedback data to data the work details of workers, learns an abnormal behavior detection model using the wearable device data and consumer feedback data, and learns an abnormal behavior detection model according to an update cycle It includes a central server that transmits the latest version to a plurality of wearable devices.
각각의 웨어러블 장치는, 모니터링 모드가 활성화 되어있을 경우, 데이터를 수집하여 저장하고, 저장된 데이터에 기초하여 물품취급행동 모니터링을 수행하며, 데이터 전송 모드가 활성화 되어있을 경우, 저장된 데이터를 중앙 서버로 전송하고, 미리 정의된 데이터 전송 주기에 따라 데이터 전송 모드의 활성여부를 결정하고, 모델 갱신 모드가 활성화 되어있을 경우, 중앙 서버로부터 업데이트 된 이상 행동 감지 모델을 전송 받아 이상 행동 감지 모델을 업데이트 하고, 중앙 서버에서 송신되는 업데이트 주기에 따라 모델 갱신 모드의 활성여부를 결정한다. Each wearable device, when the monitoring mode is activated, collects and stores the data, performs the behavioral behavior of the goods based on the stored data.If the data transfer mode is activated, the stored data is transmitted to the central server, and the data transmission mode is activated according to the pre -defined data transmission period, and the model renewal mode If it is activated, it will be sent from the central server to send an ideal behavioral detection model to update the abnormal behavior detection model, and determines whether the model renewal mode is activated according to the update cycle transmitted from the central server.
웨어러블 장치는 모니터링 모드, 데이터 전송 모드, 모델 갱신 모드의 활성여부에 따라 웨어러블 장치를 제어하는 웨어러블 장치 관리부, 물품과의 태그 통신, 택배기사 근무용 단말과의 통신을 이용하여 배송지로부터 배송이 시작됨을 감지하고, 감지된 물품이 취급주의 물품일 경우, 감지된 물품이 취급주의 물품임을 웨어러블 장치 관리부에 전달하는 배송시작 감지부, 물품의 배송이 완료된 후 사용자 입력을 통해 배송완료를 감지하는 배송완료 감지부, 웨어러블 장치의 모니터링 모드가 활성화 되어있을 경우, 택배기사의 물품취급행동 데이터를 수집하는 데이터 수집부 및 데이터 수집부로부터 수집된 데이터를 저장하는 데이터 저장부를 포함한다. The wearable device uses a wearable device management unit that controls the wearable device according to the activation of monitoring mode, data transmission mode, and model update mode, tag communication with the item, and communication with the delivery driver's terminal to detect the start of delivery from the delivery destination, and if the detected item is a handling item, a delivery start detection unit that informs the wearable device management unit that the detected item is a handling item. When the monitoring mode of the device is activated, it includes a data collection unit that collects data on the parcel handling behavior of the courier driver and a data storage unit that stores the data collected from the data collection unit.
웨어러블 장치 관리부는 배송시작 감지부에 의해 배송시작이 감지되면 웨어러블 장치의 모니터링 모드를 활성화하고, 배송완료 감지부에 의해 배송완료가 감지되면 웨어러블 장치의 모니터링 모드를 비활성화 한다. The wearable device management unit activates the monitoring mode of the wearable device when delivery start is detected by the delivery start detection unit, and deactivates the monitoring mode of the wearable device when delivery completion is detected by the delivery completion detection unit.
웨어러블 장치는 웨어러블 장치의 모니터링 모드가 활성화되어 있을 경우, 데이터 저장부에 저장되는 물품취급행동 데이터에 기초하여 파손 관련 이상 행동을 실시간으로 감지하고, 이상 행동이 감지되었을 경우 이상 행동 감지 여부를 웨어러블 장치 관리부에 전달하는 물품취급행동 모니터링부 및 취급주의 물품의 배송 감지 또는 파손 관련 이상 행동 발생이 웨어러블 장치 관리부에 전달 되었을 경우, 파손 주의 알람을 나타내는 파손주의 알람부를 포함한다. The wearable device includes a product handling behavior monitoring unit that, when the monitoring mode of the wearable device is activated, detects an abnormal behavior related to damage in real time based on product handling behavior data stored in a data storage unit, and when an abnormal behavior is detected, informs the wearable device management unit whether or not the abnormal behavior has been detected, and a damage warning alarm unit that indicates a damage warning alarm when delivery detection of an item to be handled or abnormal behavior related to damage is transmitted to the wearable device management unit.
웨어러블 장치는 웨어러블 장치의 데이터 전송 모드가 활성화 되었을 경우, 데이터 저장부에 저장된 데이터를 중앙서버로 전송하고, 웨어러블 장치의 모델 갱신 모드가 활성화 되었을 경우, 중앙서버로부터 업데이트 된 이상 행동 감지 모델을 전송 받는 서버 통신부를 포함한다. The wearable device includes a server communication unit that transmits data stored in the data storage unit to the central server when the data transmission mode of the wearable device is activated, and receives an updated abnormal behavior detection model from the central server when the model update mode of the wearable device is activated.
중앙서버는 복수의 웨어러블 장치로부터 전달되는 웨어러블 장치 데이터 및 각 배송 완료 건에 대한 소비자 피드백 데이터를 저장 및 관리하여 근로자의 업무 내역을 데이터화하는 근로자 데이터 관리부, 복수의 웨어러블 장치로부터 수집되는 택배기사의 물품취급행동 데이터 및 소비자 피드백 데이터를 이용하여 이상 행동 감지 모델을 학습하는 이상 행동 감지 모델 관리부 및 복수의 웨어러블 장치로부터 전송되는 데이터를 수신하고, 업데이트 주기에 따라 이상 행동 감지 모델 관리부의 업데이트 된 이상 행동 감지 모델의 최신 버전을 웨어러블 장치로 전송하는 단말 통신부를 포함한다. The central server stores and manages the wearable device data transmitted from a plurality of wearable devices and consumer feedback data for each delivery completion, and the worker data management unit that converts the worker's work details into data, the abnormal behavior detection model management unit that learns the abnormal behavior detection model using the delivery driver's item handling behavior data and consumer feedback data collected from the plurality of wearable devices, and the latest version of the abnormal behavior detection model management unit that receives data transmitted from the plurality of wearable devices and updates the abnormal behavior detection model management unit according to the update cycle. and a terminal communication unit transmitting to the wearable device.
또 다른 일 측면에 있어서, 본 발명에서 제안하는 택배 파손 주의를 위한 안전 배송 유도 및 모니터링 방법은 모니터링 모드에서 각각의 웨어러블 장치가 데이터 수집부로부터 수집된 데이터를 데이터 저장부에 저장하고, 저장된 데이터에 기초하여 물품취급행동 모니터링을 수행하는 단계, 데이터 전송 모드에서 각각의 웨어러블 장치가 데이터 저장부의 데이터를 중앙 서버로 전송하고, 미리 정의된 데이터 전송 주기에 따라 데이터 전송 모드의 활성여부를 결정하는 단계, 중앙서버가 복수의 웨어러블 장치로부터 웨어러블 장치 데이터를 수신하고, 웨어러블 장치 데이터 및 소비자 피드백 데이터를 저장 및 관리하여 근로자의 업무 내역을 데이터화하는 단계, 중앙서버가 웨어러블 장치 데이터 및 소비자 피드백 데이터를 이용하여 이상 행동 감지 모델을 학습하고, 업데이트 주기에 따라 이상 행동 감지 모델의 최신 버전을 복수의 웨어러블 장치로 전송하는 단계 및 모델 갱신 모드에서 각각의 웨어러블 장치가 중앙 서버로부터 업데이트 된 이상 행동 감지 모델을 전송 받아 물품취급행동 모니터링부에 이상 행동 감지 모델을 업데이트 하고, 중앙 서버에서 송신되는 업데이트 주기에 따라 모델 갱신 모드의 활성여부를 결정하는 단계를 포함한다.In another aspect, the safe delivery induction and monitoring method for courier damage precautions proposed in the present invention includes the steps of each wearable device storing data collected from a data collection unit in a data storage unit in a monitoring mode and monitoring product handling behavior based on the stored data, each wearable device transmitting the data of the data storage unit to a central server in a data transmission mode, and determining whether the data transmission mode is active according to a predefined data transmission cycle, the central server performing a wearable device from a plurality of wearable devices Receiving data, storing and managing wearable device data and consumer feedback data to convert worker work details into data, the central server learning an abnormal behavior detection model using the wearable device data and consumer feedback data, and transmitting the latest version of the abnormal behavior detection model to a plurality of wearable devices according to an update cycle, and in model update mode, each wearable device receives the updated abnormal behavior detection model from the central server, updates the abnormal behavior detection model to the product handling behavior monitoring unit, and updates the abnormal behavior detection model from the central server and determining whether to activate the model update mode according to the period.
본 발명의 실시예들에 따르면 택배 근로자 업무내역의 데이터화로 책임 소재 규명 시 부당한 책임 전가를 방지할 수 있다. 또한, 택배 근로자 평가 및 관리 시 데이터화 된 업무내역을 기반으로 함에 따라, 택배 근로자의 지속적인 안전 배송 유도 및 파손 관련 민원의 감소를 기대할 수 있다. 데이터화 되는 택배 근로자의 업무 내역은 택배 사고시에 필수적으로 수행되는 관계자 간(예를 들어, 대리점, 택배사, 택배기사 등)의 책임 규명에 객관적 자료로 활용될 수 있고, 나아가 택배 근로자의 업무 내역 기반 평가 및 관리로 택배 근로자들의 안전 배송을 유도하고, 배송 시스템 내 대리점, 택배사와 택배 근로자, 그리고 택배소비자 간 신뢰 제고를 기대할 수 있다. 본 발명의 실시예들에 따르면 택배 근로자가 수행해야 하는 기존 업무 자동화를 위한 플랫폼으로 활용될 수 있다. 예를 들어, 배송 완료 감지 시 완료 메시지 전송, 배송 완료 위치 확인 등을 자동화할 수 있다. 따라서, 데이터 기반 택배 산업의 배송 서비스 개선과 동시에 언택트 시대의 변화하는 고객 니즈 대응을 위한 배송 생태계 디지털 트랜스포메이션에 기여할 수 있다.According to the embodiments of the present invention, it is possible to prevent unreasonable transfer of responsibility when identifying the location of responsibility by converting the work details of courier workers into data. In addition, as the evaluation and management of courier workers is based on data-based work details, it is expected that courier workers will continue to induce safe delivery and reduce damage-related civil complaints. The job details of courier workers, which are dataized, can be used as objective data to identify responsibilities between stakeholders (e.g., agencies, couriers, courier drivers, etc.), which are essential in the case of a courier accident. Furthermore, evaluation and management based on the work details of courier workers induce safe delivery of courier workers, and it is expected to enhance trust between agencies in the delivery system, courier companies, courier workers, and courier consumers. According to embodiments of the present invention, it can be used as a platform for automating existing tasks to be performed by courier workers. For example, it is possible to automate sending a completion message upon detection of delivery completion and checking the location of delivery completion. Therefore, it can contribute to the digital transformation of the delivery ecosystem to improve delivery services in the data-based delivery industry and at the same time respond to changing customer needs in the untact era.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 택배 파손 주의를 위한 안전 배송 유도 및 모니터링의 전체 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 웨어러블 장치에서 수집되는 데이터를 이용하여 근로자의 파손 관련 이상 행동 감지 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 택배 파손 주의를 위한 안전 배송 유도 및 모니터링 시스템의 구성을 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 은닉 마르코프 모형 기반 파손 관련 이상 행동 감지 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 택배 파손 주의를 위한 안전 배송 유도 및 모니터링 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 웨어러블 장치의 모니터링 모드에서의 동작 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 웨어러블 장치의 데이터 전송 모드 모드에서의 동작 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 웨어러블 장치의 모델 갱신 모드에서의 동작 방법을 설명하기 위한 도면이다.Figure 1 is a view for explaining the entire process of inducing and monitoring safe delivery for courier damage attention according to an embodiment of the present invention.
2 is a diagram for explaining a process of detecting an abnormal behavior related to breakage of a worker using data collected by a wearable device according to an embodiment of the present invention.
Figure 3 is a diagram showing the configuration of a safe delivery induction and monitoring system for courier damage attention according to an embodiment of the present invention.
4 is a diagram for explaining a process of detecting an abnormal behavior related to damage based on the Hidden Markov Model according to an embodiment of the present invention.
Figure 5 is a flow chart for explaining a safe delivery inducement and monitoring method for courier damage attention according to an embodiment of the present invention.
6 is a diagram for explaining an operating method of a wearable device in a monitoring mode according to an embodiment of the present invention.
7 is a diagram for explaining an operating method of a wearable device in a data transmission mode according to an embodiment of the present invention.
8 is a diagram for explaining an operating method of a wearable device in a model update mode according to an embodiment of the present invention.
웨어러블 장치는 "신체에 부착하여 컴퓨팅 행위를 할 수 있는 모든 전자기기 및 일부 컴퓨팅 기능을 수행할 수 있는 어플리케이션"으로 정의된다. 그 중에서도 산업용 웨어러블 시장은 빠르게 성장하고 있으며, 증강현실 안경, 가상현실 헤드셋, 스마트 워치, 스마트 밴드 등 다양한 웨어러블 장치가 사용되고 있다. 웨어러블 장치를 통하여 작업자가 따라야 할 지침과 절차 등을 효과적으로 지원할 수 있으며, 작업 시간 단축과 불량 감소로 이어져 작업 효율을 높일 수 있다. 이러한 웨어러블 장치를 활용하면 택배 기사가 취급 주의 물품을 안전하게 취급하도록 유도할 수 있다. A wearable device is defined as “all electronic devices that can perform computing actions by being attached to the body and applications that can perform some computing functions”. Among them, the industrial wearable market is growing rapidly, and various wearable devices such as augmented reality glasses, virtual reality headsets, smart watches, and smart bands are being used. Through the wearable device, instructions and procedures to be followed by workers can be effectively supported, and work efficiency can be increased by leading to reduction of work hours and defects. Using such a wearable device, delivery drivers can be guided to safely handle items with caution.
사용자 행동인식 기술은 다양한 센서를 활용하여 사람의 행동에 관련된 정보를 수집하고 해석하는 기술이다. 사용자 행동인식 기술은 헬스케어, 리테일, 제조, 공공 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 환자의 낙상 감지, 보안 관련 이상 행동, 폭력 및 범죄행위와 같은 이상 행동 탐지에도 그 활용성이 높다. User behavior recognition technology is a technology that collects and interprets information related to human behavior using various sensors. User behavior recognition technology is used in various fields such as healthcare, retail, manufacturing, and the public sector.
웨어러블 장치를 활용한 행동인식 기술도 헬스케어, 피트니스, 엔터테인먼트 등 다양한 산업분야에서 활발히 사용되고 있으며, 일상 활동 탐지, 피트니스 가이드 등에 활용되고 있다. 웨어러블 장치에서 수집할 수 있는 행동 관련 데이터를 이용하여 택배 근로자의 물품 취급 시 파손 관련 이상 행동을 감지하고 알람을 주는 방식으로 안전 배송을 유도할 수 있다. 나아가 물품 취급 행동으로부터 수집된 데이터는 파손 관련 책임 규명의 객관적 근거로 이용할 수 있으며, 택배사, 대리점의 택배기사 관리에도 활용할 수 있다. 이하, 본 발명의 실시 예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. Behavior recognition technology using wearable devices is also actively used in various industries such as health care, fitness, and entertainment, and is also used for daily activity detection and fitness guides. Using behavioral data that can be collected from wearable devices, it is possible to induce safe delivery by detecting abnormal behaviors related to damage when handling parcel workers and giving an alarm. Furthermore, data collected from product handling behavior can be used as an objective basis for determining liability related to damage, and can also be used to manage courier drivers at courier companies and agencies. Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 택배 파손 주의를 위한 안전 배송 유도 및 모니터링의 전체 과정을 설명하기 위한 도면이다. Figure 1 is a view for explaining the entire process of inducing and monitoring safe delivery for courier damage attention according to an embodiment of the present invention.
제안하는 택배 파손 주의를 위한 안전 배송 유도 및 모니터링 시스템은 택배 기사(131)가 착용하는 웨어러블 장치(110)에 탑재되어, 취급 주의 물품의 배송을 감지하고, 알람(예를 들어, 소리, 진동 등)을 발생시켜 택배 기사(131)에게 취급주의 물품의 인지를 유도할 수 있다. The proposed safety delivery induction and monitoring system for courier damage caution is mounted on the wearable device 110 worn by the courier driver 131, detects the delivery of items with caution, and generates an alarm (eg, sound, vibration, etc.) to induce the courier driver 131 to recognize the item to be handled with care.
이 때 취급주의 물품(121)의 배송 감지는 물품에 쉽게 부착할 수 있는 NFC 태그 등과의 통신이나 택배 기사 근무단말기와의 통신 등을 통해 수행될 수 있다. At this time, the delivery detection of the handling item 121 may be performed through communication with an NFC tag that can be easily attached to the item or communication with a courier driver's terminal.
취급주의 물품(121)의 배송 시작을 감지한 시스템은 웨어러블 장치(110)를 통하여 택배기사(131)의 물품취급행동 관련 데이터를 수집하고, 파손 관련 이상 행동 감지 기법에 의해 준실시간 파손주의 알람(예를 들어, 소리, 진동 등)을 발생시켜 안전 배송을 유도할 수 있다. The system that detects the start of delivery of the handling item 121 collects data related to the item handling behavior of the courier driver 131 through the wearable device 110, and generates a near-real-time damage warning alarm (eg, sound, vibration, etc.) to induce safe delivery.
웨어러블 장치로의 사용자 입력 또는 택배 기사 근무단말기와의 통신 등으로 수행되는 물품 배송 완료가 감지되면 수집된 데이터가 중앙 서버(120)로 전송된다. The collected data is transmitted to the central server 120 when the completion of product delivery is detected through a user's input to the wearable device or communication with the courier driver's terminal.
중앙 서버(120)에서는 웨어러블 장치로부터 전달되는 웨어러블 장치 데이터 및 각 배송 완료 건에 대한 소비자 피드백 데이터(132)를 이용하여 택배 기사의 근로 내역을 데이터화하고, 파손 관련 이상 행동 감지 모델을 업데이트 한다. 이 때 데이터화된 택배 기사의 근로 내역은 택배 기사 관리 시스템(예를 들어, 대리점, 택배사, 택배 소비자 등이 사용)(133)에 활용된다. The central server 120 uses the wearable device data transmitted from the wearable device and the consumer feedback data 132 for each delivery completion case to convert the delivery driver's work history into data, and updates a damage-related abnormal behavior detection model. At this time, the work details of the courier driver dataized are utilized in the courier driver management system (for example, used by agencies, courier companies, courier consumers, etc.) 133.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 웨어러블 장치에서 수집되는 데이터를 이용하여 근로자의 파손 관련 이상 행동 감지 과정을 설명하기 위한 도면이다. 2 is a diagram for explaining a process of detecting an abnormal behavior related to breakage of a worker using data collected by a wearable device according to an embodiment of the present invention.
본 발명의 실시예에 따르면, 복수의 웨어러블 장치(211, 212, 213, 214, 215, 216)에서 수집되는 데이터를 이용하여 근로자의 파손 관련 이상 행동을 감지할 수 있다. 택배 기사가 착용하는 웨어러블 장치에는 파손 관련 이상 행동 감지에 필요한 알고리즘이 탑재된다. 이러한 알고리즘에 따라, 택배 기사의 물품취급행동 중 파손 관련 이상 행동을 준 실시간으로 탐지할 수 있다. According to an embodiment of the present invention, it is possible to detect a worker's breakage-related abnormal behavior using data collected from the plurality of wearable devices 211 , 212 , 213 , 214 , 215 , and 216 . The wearable device worn by the courier driver is equipped with an algorithm necessary to detect abnormal behavior related to damage. According to this algorithm, it is possible to detect abnormal behaviors related to damage among delivery drivers' handling behaviors in near real time.
본 발명의 실시예에 따른 알고리즘은 파손 관련 이상 행동의 조기 발견(early detection)을 주 목표로 하며, 파손 관련 이상 행동 탐지 시 택배 기사에게 알람(예를 들어, 소리, 진동 등)을 주어 안전 배송을 유도한다. 이때, 특정 알고리즘이 아니더라도 수집 데이터를 통해 학습이 가능한 알고리즘이면 사용 가능하다. 또한, 복수의 택배기사로부터 웨어러블 장치를 통해 수집되는 물품취급행동 데이터는 하나의 중앙 서버(220)로 전송되며, 전체 수집 데이터를 활용하여 이상 행동 감지 모델(230)을 계속해서 학습 및 업데이트하고, 업데이트 된 모델(230)은 다시 복수의 택배기사의 웨어러블 장치로 전달하여 사용할 수 있다. The algorithm according to an embodiment of the present invention mainly aims at early detection of damage-related abnormal behavior, and upon detection of damage-related abnormal behavior, an alarm (eg, sound, vibration, etc.) is given to the delivery driver to induce safe delivery. At this time, even if it is not a specific algorithm, any algorithm capable of learning through collected data can be used. In addition, product handling behavior data collected from a plurality of courier drivers through wearable devices is transmitted to one central server 220, and the abnormal behavior detection model 230 is continuously learned and updated using the entire collected data, and the updated model 230 can be transmitted to the wearable devices of a plurality of courier drivers for use.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 택배 파손 주의를 위한 안전 배송 유도 및 모니터링 시스템의 구성을 나타내는 도면이다. Figure 3 is a diagram showing the configuration of a safe delivery induction and monitoring system for courier damage attention according to an embodiment of the present invention.
제안하는 택배 파손 주의를 위한 안전 배송 유도 및 모니터링 시스템(300)은 웨어러블 장치(310) 및 중앙 서버(320)를 포함한다. The proposed safety delivery induction and monitoring system 300 for the prevention of parcel damage includes a wearable device 310 and a central server 320.
본 발명의 실시예에 따르면, 복수의 웨어러블 장치를 통해 수집되는 데이터는 하나의 중앙 서버(320)로 전송되며, 전체 수집 데이터를 활용하여 이상 행동 감지 모델 계속해서 학습 및 업데이트하고, 업데이트 된 모델은 다시 복수의 웨어러블 장치로 전달될 수 있다.According to an embodiment of the present invention, data collected through a plurality of wearable devices is transmitted to one central server 320, an abnormal behavior detection model is continuously learned and updated using the entire collected data, and the updated model can be transmitted to a plurality of wearable devices again.
각각의 웨어러블 장치(310)는 웨어러블 장치 관리부(311), 배송시작 감지부(312), 배송완료 감지부(313), 데이터 수집부(314), 데이터 저장부(315), 물품취급행동 모니터링부(316), 파손주의 알람부(317) 및 서버 통신부(318)를 포함한다. Each wearable device 310 includes a wearable device management unit 311, a delivery start detection unit 312, a delivery completion detection unit 313, a data collection unit 314, a data storage unit 315, a product handling behavior monitoring unit 316, a breakage warning alarm unit 317, and a server communication unit 318.
웨어러블 장치(310)는 모니터링 모드, 데이터 전송 모드, 모델 갱신 모드의 활성여부에 따라 동작한다.The wearable device 310 operates depending on whether the monitoring mode, data transmission mode, and model update mode are activated.
웨어러블 장치(310)는 모니터링 모드가 활성화 되어있을 경우, 데이터를 수집하여 저장하고, 저장된 데이터에 기초하여 물품취급행동 모니터링을 수행한다. When the monitoring mode is activated, the wearable device 310 collects and stores data, and monitors product handling behavior based on the stored data.
웨어러블 장치(310)는 데이터 전송 모드가 활성화 되어있을 경우, 저장된 데이터를 중앙 서버로 전송하고, 미리 정의된 데이터 전송 주기에 따라 데이터 전송 모드의 활성여부를 결정한다. When the data transmission mode is activated, the wearable device 310 transmits the stored data to the central server and determines whether to activate the data transmission mode according to a predefined data transmission period.
웨어러블 장치(310)는 모델 갱신 모드가 활성화 되어있을 경우, 중앙 서버로부터 업데이트 된 이상 행동 감지 모델을 전송 받아 이상 행동 감지 모델을 업데이트 하고, 중앙 서버에서 송신되는 업데이트 주기에 따라 모델 갱신 모드의 활성여부를 결정한다. When the model update mode is activated, the wearable device 310 receives an updated abnormal behavior detection model from the central server, updates the abnormal behavior detection model, and determines whether to activate the model update mode according to an update cycle transmitted from the central server.
중앙 서버(320)는 근로자 데이터 관리부(321), 이상 행동 감지 모델 관리부(322) 및 단말 통신부(323)를 포함한다. The central server 320 includes a worker data management unit 321 , an abnormal behavior detection model management unit 322 and a terminal communication unit 323 .
중앙 서버(320)는 복수의 웨어러블 장치로부터 전송되는 웨어러블 장치 데이터를 수신하고, 웨어러블 장치 데이터 및 소비자 피드백 데이터를 저장 및 관리하여 근로자의 업무 내역을 데이터화한다. 그리고, 웨어러블 장치 데이터 및 소비자 피드백 데이터를 이용하여 이상 행동 감지 모델을 학습하고, 업데이트 주기에 따라 이상 행동 감지 모델의 최신 버전을 복수의 웨어러블 장치로 전송한다. The central server 320 receives wearable device data transmitted from a plurality of wearable devices, stores and manages the wearable device data and consumer feedback data, and converts work details of workers into data. Then, the abnormal behavior detection model is learned using the wearable device data and consumer feedback data, and the latest version of the abnormal behavior detection model is transmitted to a plurality of wearable devices according to an update cycle.
웨어러블 장치(310)에 있어서, 웨어러블 장치 관리부(311)는 모니터링 모드, 데이터 전송 모드, 모델 갱신 모드의 활성여부에 따라 웨어러블 장치를 제어한다. 웨어러블 장치 관리부(311)는 배송시작 감지부(312)에 의해 배송시작이 감지되면 웨어러블 장치의 모니터링 모드를 활성화하고, 배송완료 감지부(313)에 의해 배송완료가 감지되면 웨어러블 장치의 모니터링 모드를 비활성화 한다. In the wearable device 310, the wearable device management unit 311 controls the wearable device according to whether the monitoring mode, data transmission mode, and model update mode are activated. The wearable device management unit 311 activates the monitoring mode of the wearable device when delivery start detection is detected by the delivery start detection unit 312, and deactivates the monitoring mode of the wearable device when delivery completion is detected by the delivery completion detection unit 313.
배송시작 감지부(312)는 물품과의 태그 통신(예를 들어, NFC, RFID 등), 택배기사 근무용 단말과의 통신을 이용하여 배송지로부터 배송이 시작됨을 감지하고, 감지된 물품이 취급주의 물품일 경우, 감지된 물품이 취급주의 물품임을 웨어러블 장치 관리부에 전달한다. The delivery start detecting unit 312 detects that delivery starts from the delivery destination by using tag communication (e.g., NFC, RFID, etc.) with the article and communication with the courier driver's terminal, and if the detected article is an item to be handled, it transmits to the wearable device management unit that the detected item is an item to be handled.
배송완료 감지부(313)는 물품의 배송이 완료된 후(다시 말해, 택배 소비자와 협의된 장소에 물품이 놓아진 후), 사용자 입력(예를 들어, 웨어러블 장치 터치 등)을 통해 배송완료를 감지한다. The delivery completion detection unit 313 detects delivery completion through a user input (eg, touch of a wearable device, etc.) after the delivery of the goods is completed (ie, after the goods are placed in a place agreed with the courier consumer).
데이터 수집부(314)는 웨어러블 장치의 모니터링 모드가 활성화 되어있을 경우, 택배기사의 물품취급행동 데이터를 수집한다. When the monitoring mode of the wearable device is activated, the data collection unit 314 collects data on handling behavior of the delivery driver.
데이터 저장부(315)는 데이터 수집부로부터 수집된 데이터를 저장한다. The data storage unit 315 stores data collected from the data collection unit.
물품취급행동 모니터링부(316)는 웨어러블 장치의 모니터링 모드가 활성화되어 있을 경우, 데이터 저장부(315)에 저장되는 물품취급행동 데이터에 기초하여 파손 관련 이상 행동을 실시간으로 감지하고, 이상 행동이 감지되었을 경우 이상 행동 감지 여부를 웨어러블 장치 관리부(311)에 전달한다. When the monitoring mode of the wearable device is activated, the product handling behavior monitoring unit 316 detects an abnormal behavior related to damage in real time based on the product handling behavior data stored in the data storage unit 315, and when an abnormal behavior is detected, transmits to the wearable device management unit 311 whether or not the abnormal behavior has been detected.
파손주의 알람부(317)는 취급주의 물품의 배송 감지 또는 파손 관련 이상 행동 발생이 웨어러블 장치 관리부(311)에 전달 되었을 경우, 파손 주의 알람을 소리, 진동 등을 통해 나타낸다. The breakage warning alarm unit 317 indicates a breakage warning alarm through sound, vibration, or the like, when delivery of items to be handled with caution or abnormal behavior related to breakage is transmitted to the wearable device management unit 311 .
서버 통신부(318)는 웨어러블 장치의 데이터 전송 모드가 활성화 되었을 경우, 데이터 저장부(315)에 저장된 데이터를 중앙서버(320)로 전송하고, 웨어러블 장치의 모델 갱신 모드가 활성화 되었을 경우, 중앙서버(320)로부터 업데이트 된 이상 행동 감지 모델을 전송 받는다. The server communication unit 318 transmits data stored in the data storage unit 315 to the central server 320 when the data transmission mode of the wearable device is activated, and receives an updated abnormal behavior detection model from the central server 320 when the model update mode of the wearable device is activated.
중앙 서버(320)에 있어서, 근로자 데이터 관리부(321)는 복수의 웨어러블 장치로부터 전달되는 웨어러블 장치 데이터 및 각 배송 완료 건에 대한 소비자 피드백 데이터를 저장 및 관리하여 근로자의 업무 내역을 데이터화한다. 이때, 소비자로부터 전달되는 피드백은 각 배송 완료 건에 대한 피드백일 수 있다. 택배 소비자, 대리점, 택배사는 근로자 데이터 관리부(321)의 데이터를 이용하여 택배 기사 평가 및 관리를 수행할 수 있다. In the central server 320, the worker data management unit 321 stores and manages wearable device data transmitted from a plurality of wearable devices and consumer feedback data for each delivery completion case to convert worker work details into data. In this case, the feedback transmitted from the consumer may be feedback on each delivery completion case. Courier consumers, agencies, and courier companies may evaluate and manage delivery drivers by using the data of the worker data management unit 321 .
이상 행동 감지 모델 관리부(322)는 복수의 웨어러블 장치로부터 수집되는 택배기사의 물품취급행동 데이터 및 소비자 피드백 데이터를 이용하여 이상 행동 감지 모델을 학습한다. The abnormal behavior detection model management unit 322 learns the abnormal behavior detection model by using delivery driver's product handling behavior data and consumer feedback data collected from a plurality of wearable devices.
단말 통신부(323)는 복수의 웨어러블 장치로부터 전송되는 데이터를 수신하고, 업데이트 주기에 따라 이상 행동 감지 모델 관리부(322)의 업데이트 된 이상 행동 감지 모델의 최신 버전을 웨어러블 장치로 전송한다. The terminal communication unit 323 receives data transmitted from a plurality of wearable devices and transmits the latest version of the updated abnormal behavior detection model of the abnormal behavior detection model management unit 322 to the wearable device according to an update cycle.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 은닉 마르코프 모형 기반 파손 관련 이상 행동 감지 과정을 설명하기 위한 도면이다. 4 is a diagram for explaining a process of detecting an abnormal behavior related to damage based on the Hidden Markov Model according to an embodiment of the present invention.
본 발명의 일 실시예에 따른 은닉 마르코프 모형(hidden Markov Mode; HMM)(430)은 통계적 마르코프 모형의 하나로, 제안하는 안전 배송 유도 및 모니터링 시스템이 은닉된 상태와 관찰 가능한 결과의 두 가지 요소로 이루어졌다고 보는 모델이며, 시간의 흐름에 따라 변화하는 시스템의 패턴을 인식하는 작업에 유용한다. The hidden Markov Mode (HMM) 430 according to an embodiment of the present invention is one of the statistical Markov models, and the proposed safe delivery induction and monitoring system is a hidden state and an observable result. It is a model that is considered to be composed of two elements, and is useful for recognizing patterns of the system that change over time.
파손 관련 이상 행동 감지를 위해 수집된 행동 데이터셋으로 은닉 마르코프 모형을 학습하고, 데이터셋 내 파손 관련 여부에 따른 은닉 상태 변화의 분석을 통해 파손 관련 이상 행동을 사전에 감지할 수도 있다. In order to detect breakage-related abnormal behavior, a hidden Markov model is learned with the collected behavioral dataset, and damage-related abnormal behavior can be detected in advance through analysis of hidden state changes according to whether or not damage is related to the dataset.
도 4를 참조하면, 웨어러블 장치를 통해 택배기사의 파손 무관 동작 중 행동(411) 및 파손 유관 동작 중 행동(421)을 감지할 수 있다. 감지된 행동에 관하여 파손 무관 동작에 관한 데이터셋(412) 및 파손 유관 동작에 관한 데이터셋(422)을 은닉 마르코프 모형(430)을 통해 인식할 수 있다. 은닉 마르코프 모형(430)을 통해 인식된 데이터셋은 파손 무관 동작의 은닉 상태 변화 그래프(413) 및 파손 유관 동작의 은닉 상태 변화 그래프(423)로 각각 나타내어지고, 파손 유관 동작의 은닉 상태 변화 그래프(423)에서는 파손 무관 동작의 경우 등장하지 않는 은닉 상태로 파손과 관련성이 높은 패턴을 확인할 수 있다. Referring to FIG. 4 , a behavior 411 among damage-related operations and a behavior 421 among damage-related operations of a courier driver may be detected through a wearable device. With respect to the detected behavior, the data set 412 related to a motion unrelated to damage and the data set 422 related to a motion related to damage may be recognized through the hidden Markov model 430 . The dataset recognized through the hidden Markov model 430 is represented by a hidden state change graph 413 of damage-related actions and a hidden state change graph 423 of damage-related actions, respectively. In the hidden state change graph 423 of damage-related actions, it is possible to confirm a pattern highly related to breakage in a hidden state that does not appear in case of breakage-related actions.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 택배 파손 주의를 위한 안전 배송 유도 및 모니터링 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. Figure 5 is a flow chart for explaining a safe delivery inducement and monitoring method for courier damage attention according to an embodiment of the present invention.
제안하는 택배 파손 주의를 위한 안전 배송 유도 및 모니터링 방법은 모니터링 모드에서 각각의 웨어러블 장치가 데이터 수집부로부터 수집된 데이터를 데이터 저장부에 저장하고, 저장된 데이터에 기초하여 물품취급행동 모니터링을 수행하는 단계(510), 데이터 전송 모드에서 각각의 웨어러블 장치가 데이터 저장부의 데이터를 중앙 서버로 전송하고, 미리 정의된 데이터 전송 주기에 따라 데이터 전송 모드의 활성여부를 결정하는 단계(520), 중앙서버가 복수의 웨어러블 장치로부터 웨어러블 장치 데이터를 수신하고, 웨어러블 장치 데이터 및 소비자 피드백 데이터를 저장 및 관리하여 근로자의 업무 내역을 데이터화하는 단계(530), 중앙서버가 웨어러블 장치 데이터 및 소비자 피드백 데이터를 이용하여 이상 행동 감지 모델을 학습하고, 업데이트 주기에 따라 이상 행동 감지 모델의 최신 버전을 복수의 웨어러블 장치로 전송하는 단계(540) 및 모델 갱신 모드에서 각각의 웨어러블 장치가 중앙 서버로부터 업데이트 된 이상 행동 감지 모델을 전송 받아 물품취급행동 모니터링부에 이상 행동 감지 모델을 업데이트 하고, 중앙 서버에서 송신되는 업데이트 주기에 따라 모델 갱신 모드의 활성여부를 결정하는 단계(550)를 포함한다. The proposed safe delivery inducing and monitoring method for courier damage prevention is a step in which each wearable device stores data collected from a data collection unit in a data storage unit in a monitoring mode and monitors product handling behavior based on the stored data (510). Each wearable device transmits the data of the data storage unit to a central server in a data transmission mode, and determines whether the data transmission mode is active according to a predefined data transmission cycle (520). Step 530 of receiving data, storing and managing wearable device data and consumer feedback data to convert worker work details into data (530), the central server learning an abnormal behavior detection model using the wearable device data and consumer feedback data, and transmitting the latest version of the abnormal behavior detection model to a plurality of wearable devices according to an update cycle (540), and each wearable device receiving the updated abnormal behavior detection model from the central server in the model update mode, and providing an abnormal behavior detection model to the item handling behavior monitoring unit and determining whether to activate the model update mode according to the update period transmitted from the central server (550).
단계(510)에서, 모니터링 모드에서 각각의 웨어러블 장치가 데이터 수집부로부터 수집된 데이터를 데이터 저장부에 저장하고, 저장된 데이터에 기초하여 물품취급행동 모니터링을 수행한다. In step 510, each wearable device in the monitoring mode stores the data collected from the data collection unit in the data storage unit, and monitors product handling behavior based on the stored data.
웨어러블 장치의 배송시작 감지부를 통해 물품과의 태그 통신, 택배기사 근무용 단말과의 통신을 이용하여 배송지로부터 배송이 시작됨을 감지한다. 배송시작이 감지되면 웨어러블 장치의 웨어러블 장치 관리부를 통해 웨어러블 장치의 모니터링 모드가 활성화된다. 배송시작 감지부를 통해 감지된 물품이 취급주의 물품일 경우, 감지된 물품이 취급주의 물품임을 웨어러블 장치 관리부에 전달한다. 웨어러블 장치의 모니터링 모드가 활성화 되어있을 경우, 웨어러블 장치의 데이터 수집부를 통해 택배기사의 물품취급행동 데이터를 수집하고, 수집된 데이터를 웨어러블 장치의 데이터 저장부에 저장한다. The start of delivery from the delivery destination is sensed by using tag communication with the product and communication with the delivery driver's terminal through the delivery start detection unit of the wearable device. When delivery start is detected, a monitoring mode of the wearable device is activated through a wearable device management unit of the wearable device. When the product detected through the delivery start detection unit is an item to be handled with caution, it is transmitted to the wearable device management unit that the detected item is an item to be handled with care. When the monitoring mode of the wearable device is activated, the delivery driver's product handling behavior data is collected through the data collection unit of the wearable device, and the collected data is stored in the data storage unit of the wearable device.
웨어러블 장치의 배송완료 감지부를 통해 물품의 배송이 완료된 후 사용자 입력을 통해 배송완료를 감지한다. 배송완료가 감지되면 웨어러블 장치 관리부를 통해 웨어러블 장치의 모니터링 모드가 비활성화된다. After delivery of the goods is completed through the delivery completion detection unit of the wearable device, delivery completion is detected through a user input. When delivery completion is detected, the monitoring mode of the wearable device is deactivated through the wearable device management unit.
웨어러블 장치의 모니터링 모드가 활성화되어 있을 경우, 웨어러블 장치의 물품취급행동 모니터링부를 통해 데이터 저장부에 저장되는 물품취급행동 데이터에 기초하여 파손 관련 이상 행동을 실시간으로 감지하고, 이상 행동이 감지되었을 경우 이상 행동 감지 여부를 웨어러블 장치 관리부에 전달한다. When the monitoring mode of the wearable device is activated, an abnormal behavior related to damage is detected in real time based on the product handling behavior data stored in the data storage unit through the product handling behavior monitoring unit of the wearable device, and when an abnormal behavior is detected, whether or not the abnormal behavior is detected is transmitted to the wearable device management unit.
취급주의 물품의 배송 감지 또는 파손 관련 이상 행동 발생이 웨어러블 장치 관리부에 전달 되었을 경우, 웨어러블 장치의 파손주의 알람부를 통해 파손 주의 알람(예를 들어, 소리, 진동 등)을 나타낸다. When delivery detection of handling items or abnormal behavior related to damage is transmitted to the wearable device management unit, a damage warning alarm (eg, sound, vibration, etc.) is displayed through the damage warning alarm unit of the wearable device.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 웨어러블 장치의 모니터링 모드에서의 동작 방법을 설명하기 위한 도면이다. 6 is a diagram for explaining an operating method of a wearable device in a monitoring mode according to an embodiment of the present invention.
도 6을 참조하면, 웨어러블 장치의 배송시작 감지부를 통해 물품과의 태그 통신, 택배기사 근무용 단말과의 통신을 이용하여 배송지로부터 배송이 시작됨을 감지한다(610). Referring to FIG. 6 , the start of delivery from the delivery destination is sensed by using tag communication with the product and communication with the delivery driver's terminal through the delivery start detection unit of the wearable device (610).
배송시작이 감지되면 웨어러블 장치의 웨어러블 장치 관리부를 통해 웨어러블 장치의 모니터링 모드가 활성화된다(620). When delivery start is detected, a monitoring mode of the wearable device is activated through the wearable device management unit of the wearable device (620).
배송시작 감지부를 통해 취급주의 물품 여부를 판단하고(630), 감지된 물품이 취급주의 물품일 경우, 감지된 물품이 취급주의 물품임을 웨어러블 장치 관리부에 전달한다(640).It is determined whether the product should be handled with care through the delivery start detector (630), and if the detected product is a product with caution, it is transmitted to the wearable device management unit (640).
이후, 물품취급행동 실시간 모니터링을 수행하고(650), 웨어러블 장치의 모니터링 모드가 활성화 되어있을 경우, 웨어러블 장치의 데이터 수집부를 통해 택배기사의 물품취급행동 데이터를 수집하고, 수집된 데이터를 웨어러블 장치의 데이터 저장부에 저장한다. Thereafter, real-time monitoring of product handling behavior is performed (650), and when the monitoring mode of the wearable device is activated, the delivery driver's product handling behavior data is collected through the data collection unit of the wearable device, and the collected data is stored in the data storage unit of the wearable device.
웨어러블 장치의 모니터링 모드가 활성화되어 있을 경우, 웨어러블 장치의 물품취급행동 모니터링부를 통해 데이터 저장부에 저장되는 물품취급행동 데이터에 기초하여 파손 관련 이상 행동을 실시간으로 감지하고(660), 이상 행동이 감지되었을 경우 이상 행동 감지 여부를 웨어러블 장치 관리부에 전달한다. When the monitoring mode of the wearable device is activated, an abnormal behavior related to breakage is detected in real time based on the product handling behavior data stored in the data storage unit through the product handling behavior monitoring unit of the wearable device (660), and when an abnormal behavior is detected, whether or not the abnormal behavior has been detected is transmitted to the wearable device management unit.
취급주의 물품의 배송 감지 또는 파손 관련 이상 행동 발생이 웨어러블 장치 관리부에 전달 되었을 경우, 웨어러블 장치의 파손주의 알람부를 통해 파손 주의 알람(예를 들어, 소리, 진동 등)을 나타낸다(670).When detection of delivery of items with caution or abnormal behavior related to damage is transmitted to the wearable device management unit, a damage warning alarm (eg, sound, vibration, etc.) is displayed through the damage warning alarm unit of the wearable device (670).
웨어러블 장치의 배송완료 감지부를 통해 물품의 배송이 완료된 후 사용자 입력을 통해 배송완료를 감지한다(680). 배송완료가 감지되면 웨어러블 장치 관리부를 통해 웨어러블 장치의 모니터링 모드가 비활성화된다(690). After delivery of the product is completed through the delivery completion detection unit of the wearable device, delivery completion is detected through a user input (680). When delivery completion is detected, the monitoring mode of the wearable device is deactivated through the wearable device management unit (690).
웨어러블 장치의 모니터링 모드가 활성화되어 있을 경우, 웨어러블 장치의 물품취급행동 모니터링부를 통해 데이터 저장부에 저장되는 물품취급행동 데이터에 기초하여 파손 관련 이상 행동을 실시간으로 감지하고, 이상 행동이 감지되었을 경우 이상 행동 감지 여부를 웨어러블 장치 관리부에 전달한다. When the monitoring mode of the wearable device is activated, an abnormal behavior related to damage is detected in real time based on the product handling behavior data stored in the data storage unit through the product handling behavior monitoring unit of the wearable device, and when an abnormal behavior is detected, whether or not the abnormal behavior is detected is transmitted to the wearable device management unit.
취급주의 물품의 배송 감지 또는 파손 관련 이상 행동 발생이 웨어러블 장치 관리부에 전달 되었을 경우, 웨어러블 장치의 파손주의 알람부를 통해 파손 주의 알람(예를 들어, 소리, 진동 등)을 나타낸다.When delivery detection of handling items or abnormal behavior related to damage is transmitted to the wearable device management unit, a damage warning alarm (eg, sound, vibration, etc.) is displayed through the damage warning alarm unit of the wearable device.
단계(520)에서, 데이터 전송 모드에서 각각의 웨어러블 장치가 데이터 저장부의 데이터를 중앙 서버로 전송하고, 미리 정의된 데이터 전송 주기에 따라 데이터 전송 모드의 활성여부를 결정한다. In step 520, each wearable device transmits the data of the data storage unit to the central server in the data transmission mode, and determines whether to activate the data transmission mode according to a predefined data transmission period.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 웨어러블 장치의 데이터 전송 모드 모드에서의 동작 방법을 설명하기 위한 도면이다. 7 is a diagram for explaining an operating method of a wearable device in a data transmission mode according to an embodiment of the present invention.
미리 정해진 데이터 전송 주기가 확인되면(710), 미리 정의된 데이터 전송 주기에 따라 데이터 전송 모드의 활성여부를 결정하고, 웨어러블 장치의 데이터 전송 모드를 활성화한다(720). 데이터 전송 모드가 활성화되면, 웨어러블 장치의 데이터 저장부에 저장된 데이터를 중앙서버로 전송한다(730). 이후, 데이터 전송 모드를 비활성화 한다(740). When the predetermined data transmission period is confirmed (710), whether to activate the data transmission mode is determined according to the predetermined data transmission period, and the data transmission mode of the wearable device is activated (720). When the data transmission mode is activated, data stored in the data storage unit of the wearable device is transmitted to the central server (730). Thereafter, the data transmission mode is deactivated (740).
단계(530)에서, 중앙서버가 복수의 웨어러블 장치로부터 웨어러블 장치 데이터를 수신하고, 웨어러블 장치 데이터 및 소비자 피드백 데이터를 저장 및 관리하여 근로자의 업무 내역을 데이터화한다. In step 530, the central server receives wearable device data from a plurality of wearable devices, stores and manages the wearable device data and consumer feedback data, and converts work details of workers into data.
웨어러블 장치의 데이터 전송 모드가 활성화 되었을 경우, 중앙서버가 복수의 웨어러블 장치로부터 데이터 저장부에 저장된 웨어러블 장치 데이터를 수신한다. 중앙서버의 근로자 데이터 관리부를 통해 복수의 웨어러블 장치로부터 전달되는 웨어러블 장치 데이터 및 각 배송 완료 건에 대한 소비자 피드백 데이터를 저장 및 관리하고, 근로자의 업무 내역을 데이터화한다. When the data transmission mode of the wearable device is activated, the central server receives wearable device data stored in the data storage unit from a plurality of wearable devices. Stores and manages wearable device data transmitted from a plurality of wearable devices through the worker data management unit of the central server and consumer feedback data for each delivery completion, and converts worker work details into data.
이때, 소비자로부터 전달되는 피드백은 각 배송 완료 건에 대한 피드백일 수 있다. 택배 소비자, 대리점, 택배사는 근로자 데이터 관리부(321)의 데이터를 이용하여 택배 기사 평가 및 관리를 수행할 수 있다. In this case, the feedback transmitted from the consumer may be feedback on each delivery completion case. Courier consumers, agencies, and courier companies may evaluate and manage delivery drivers by using the data of the worker data management unit 321 .
단계(540)에서, 중앙서버가 웨어러블 장치 데이터 및 소비자 피드백 데이터를 이용하여 이상 행동 감지 모델을 학습하고, 업데이트 주기에 따라 이상 행동 감지 모델의 최신 버전을 복수의 웨어러블 장치로 전송한다. In step 540, the central server learns the abnormal behavior detection model using the wearable device data and consumer feedback data, and transmits the latest version of the abnormal behavior detection model to a plurality of wearable devices according to an update cycle.
중앙서버의 이상 행동 감지 모델 관리부를 통해 복수의 웨어러블 장치로부터 수집되는 택배기사의 물품취급행동 데이터 및 소비자 피드백 데이터를 이용하여 이상 행동 감지 모델을 학습하고, 웨어러블 장치의 모델 갱신 모드가 활성화 되었을 경우, 중앙서버로가 업데이트 된 이상 행동 감지 모델을 전송한다. The abnormal behavior detection model is learned using the delivery driver's handling behavior data and consumer feedback data collected from multiple wearable devices through the abnormal behavior detection model management unit of the central server, and when the model update mode of the wearable device is activated, the updated abnormal behavior detection model is transmitted to the central server.
단계(550)에서, 모델 갱신 모드에서 각각의 웨어러블 장치가 중앙 서버로부터 업데이트 된 이상 행동 감지 모델을 전송 받아 물품취급행동 모니터링부에 이상 행동 감지 모델을 업데이트 하고, 중앙 서버에서 송신되는 업데이트 주기에 따라 모델 갱신 모드의 활성여부를 결정한다. In step 550, in the model update mode, each wearable device receives the updated abnormal behavior detection model from the central server, updates the abnormal behavior detection model to the product handling behavior monitoring unit, and determines whether to activate the model update mode according to the update period transmitted from the central server.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 웨어러블 장치의 모델 갱신 모드에서의 동작 방법을 설명하기 위한 도면이다.8 is a diagram for explaining an operating method of a wearable device in a model update mode according to an embodiment of the present invention.
중앙 서버를 통해 복수의 웨어러블 장치로부터 웨어러블 장치 데이터를 수집하고, 각 배송 완료 건에 대한 소비자 피드백 데이터를 수집한다(810). 미리 정해진 모델 갱신 주기가 확인되면(820), 복수의 웨어러블 장치에서 수집된 웨어러블 장치 데이터 및 각 배송 완료 건에 대한 소비자 피드백 데이터를 이용하여 이상 행동 감지 모델을 갱신한다(830). 이후, 미리 정해진 모델 전송 주기가 확인되면(840), 웨어러블 장치의 모델 갱신 모드가 활성화되고, 갱신된 이상 행동 감지 모델을 중앙 서버로부터 웨어러블 장치로 전송한다(850). Wearable device data is collected from a plurality of wearable devices through the central server, and consumer feedback data for each delivery completion case is collected (810). When a predetermined model update period is confirmed (820), the abnormal behavior detection model is updated using wearable device data collected from a plurality of wearable devices and consumer feedback data for each delivery completion case (830). Then, when a predetermined model transmission period is confirmed (840), the model update mode of the wearable device is activated, and the updated abnormal behavior detection model is transmitted from the central server to the wearable device (850).
앞서 설명된 바와 같이, 본 발명에서는 웨어러블 장치를 활용한 택배 근로자의 행동인식 기반 안전 배송 유도 및 모니터링 방법과 시스템을 제안한다. As described above, the present invention proposes a method and system for inducing and monitoring safe delivery based on courier worker's behavior recognition using a wearable device.
본 발명은 배송 물품에 직접적으로 영향을 줄 수 있는 택배 근로자의 행동인식을 기반으로 하는 방법 및 시스템으로, 근로자의 상태에 관계 없이 배송 과정 중 물품 상태만을 모니터링 하는 기존 방법들과 달리 물품 배송 과정에 직접적으로 개입하여 안전 배송을 유도할 수 있는 모니터링 방법 및 시스템이다. The present invention is a method and system based on the behavioral recognition of courier workers that can directly affect the delivered goods, unlike existing methods that monitor only the state of goods during the delivery process regardless of the state of the worker. It is a monitoring method and system that can induce safe delivery by directly intervening in the delivery process.
본 발명의 방법 및 시스템을 통해 데이터화 되는 택배 근로자의 업무 내역은 택배 사고시에 필수적으로 수행되는 관계자(예를 들어, 대리점, 택배사, 택배기사 등) 간의 책임 규명에 객관적 자료로 활용될 수 있다. 또한, 택배 근로자의 업무 내역 기반 평가 및 관리로 택배 근로자들의 안전 배송을 유도하고, 배송 시스템 내 대리점, 택배사, 택배 근로자, 그리고 택배소비자 간 신뢰 제고를 기대할 수 있다. The work details of courier workers, which are dataized through the method and system of the present invention, can be used as objective data for accountability between parties (eg, agencies, couriers, courier drivers, etc.) that are necessarily performed in case of a courier accident. In addition, it is possible to induce safe delivery of courier workers through evaluation and management based on the work history of courier workers, and to improve trust between agencies, courier companies, courier workers, and courier consumers within the delivery system.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable 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.The devices described above may be implemented as hardware components, software components, and/or a combination of hardware components and software components. For example, devices and components described in the embodiments may be implemented using one or more general purpose or special purpose computers, such as, for example, a processor, controller, arithmetic logic unit (ALU), digital signal processor, microcomputer, field programmable array (FPA), programmable logic unit (PLU), microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions. A processing device may run an operating system (OS) and one or more software applications running on the operating system. A processing device may also access, store, manipulate, process, and generate data in response to execution of software. For convenience of understanding, there are cases in which one processing device is used, but those skilled in the art will recognize that the processing device may include a plurality of processing elements and/or multiple types of processing elements. For example, a processing device may include a plurality of processors or a processor and a controller. Other processing configurations are also possible, such as parallel processors.
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 장치에 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.Software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more of these, and may configure a processing device to operate as desired, or may independently or collectively direct a processing device. The software and/or data may be embodied in any tangible machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or device to be interpreted by, or to provide instructions or data to, a processing device. Software may be distributed on networked computer systems and stored or executed in a distributed manner. Software and data may be stored on one or more computer readable media.
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. The method according to the embodiment may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded on a computer readable medium. The computer readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination. Program commands recorded on the medium may be specially designed and configured for the embodiment or may be known and usable to those skilled in computer software. Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, magneto-optical media such as floptical disks, and hardware devices specially configured to store and execute program instructions such as ROM, RAM, and flash memory. Examples of program instructions include high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter, as well as machine language codes such as those produced by a compiler.
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.As described above, although the embodiments have been described with limited examples and drawings, those skilled in the art can make various modifications and variations from the above description. For example, even if the described techniques are performed in an order different from the described method, and/or components of the described system, structure, device, circuit, etc. are combined or combined in a different form from the described method, or replaced or substituted by other components or equivalents, appropriate results can be achieved.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.Therefore, other implementations, other embodiments, and equivalents of the claims are within the scope of the following claims.
Claims (10)
모니터링 모드, 데이터 전송 모드, 모델 갱신 모드의 활성여부에 따라 동작하는 복수의 웨어러블 장치 -각각의 웨어러블 장치는, 모니터링 모드가 활성화 되어있을 경우, 데이터를 수집하여 저장하고, 저장된 데이터에 기초하여 물품취급행동 모니터링을 수행하며, 데이터 전송 모드가 활성화 되어있을 경우, 저장된 데이터를 중앙 서버로 전송하고, 미리 정의된 데이터 전송 주기에 따라 데이터 전송 모드의 활성여부를 결정하고, 모델 갱신 모드가 활성화 되어있을 경우, 중앙 서버로부터 업데이트 된 이상 행동 감지 모델을 전송 받아 이상 행동 감지 모델을 업데이트 하고, 중앙 서버에서 송신되는 업데이트 주기에 따라 모델 갱신 모드의 활성여부를 결정함-; 및
복수의 웨어러블 장치로부터 전송되는 웨어러블 장치 데이터를 수신하고, 웨어러블 장치 데이터 및 소비자 피드백 데이터를 저장 및 관리하여 근로자의 업무 내역을 데이터화하며, 웨어러블 장치 데이터 및 소비자 피드백 데이터를 이용하여 이상 행동 감지 모델을 학습하고, 업데이트 주기에 따라 이상 행동 감지 모델의 최신 버전을 복수의 웨어러블 장치로 전송하는 중앙서버
를 포함하고,
상기 웨어러블 장치는,
모니터링 모드, 데이터 전송 모드, 모델 갱신 모드의 활성여부에 따라 웨어러블 장치를 제어하는 웨어러블 장치 관리부-웨어러블 장치 관리부는 배송시작 감지부에 의해 배송시작이 감지되면 웨어러블 장치의 모니터링 모드를 활성화하고, 배송완료 감지부에 의해 배송완료가 감지되면 웨어러블 장치의 모니터링 모드를 비활성화 함-;
물품과의 태그 통신, 택배기사 근무용 단말과의 통신을 이용하여 배송지로부터 배송이 시작됨을 감지하고, 감지된 물품이 취급주의 물품일 경우, 감지된 물품이 취급주의 물품임을 웨어러블 장치 관리부에 전달하는 배송시작 감지부;
물품의 배송이 완료된 후 사용자 입력을 통해 배송완료를 감지하는 배송완료 감지부;
웨어러블 장치의 모니터링 모드가 활성화 되어있을 경우, 택배기사의 물품취급행동 데이터를 수집하는 데이터 수집부; 및
데이터 수집부로부터 수집된 데이터를 저장하는 데이터 저장부를 포함하고,
상기 웨어러블 장치는,
웨어러블 장치의 모니터링 모드가 활성화되어 있을 경우, 데이터 저장부에 저장되는 물품취급행동 데이터에 기초하여 파손 관련 이상 행동을 실시간으로 감지하고, 이상 행동이 감지되었을 경우 이상 행동 감지 여부를 웨어러블 장치 관리부에 전달하는 물품취급행동 모니터링부; 및
취급주의 물품의 배송 감지 또는 파손 관련 이상 행동 발생이 웨어러블 장치 관리부에 전달 되었을 경우, 파손 주의 알람을 나타내는 파손주의 알람부를 포함하고,
웨어러블 장치를 통해 택배기사의 파손 무관 동작 중 행동 및 파손 유관 동작 중 행동을 감지하고, 감지된 행동에 관하여 파손 무관 동작에 관한 데이터셋 및 파손 유관 동작에 관한 데이터셋을 포함하는 행동 데이터셋을 은닉 마르코프 모형을 통해 인식하며, 상기 파손 관련 이상 행동 감지를 위해 인식된 행동 데이터셋으로 은닉된 상태와 관찰 가능 결과의 두 가지 요소를 포함하는 은닉 마르코프 모형을 학습하고, 은닉 마르코프 모형을 통해 인식된 행동 데이터셋은 파손 무관 동작의 은닉 상태 변화 그래프 및 파손 유관 동작의 은닉 상태 변화 그래프로 각각 나타내어, 파손 유관 동작의 은닉 상태 변화 그래프에서는 파손 무관 동작의 경우 등장하지 않는 은닉 상태로 파손과의 관련성에 따라 패턴을 확인함으로써 행동 데이터셋 내 파손 관련 여부에 따른 은닉 상태 변화의 분석을 통해 파손 관련 이상 행동을 실시간으로 감지하는
안전 배송 유도 및 모니터링 시스템. In the safe delivery guidance and monitoring system,
A plurality of wearable devices that operate depending on whether the monitoring mode, data transmission mode, and model update mode are active -Each wearable device collects and stores data when the monitoring mode is active, monitors product handling behavior based on the stored data, transmits the stored data to the central server, determines whether the data transmission mode is active according to a predefined data transmission cycle, and receives an updated abnormal behavior detection model from the central server when the model update mode is active. Updating the behavior detection model and determining whether to activate the model update mode according to the update cycle transmitted from the central server; and
A central server that receives wearable device data transmitted from multiple wearable devices, stores and manages wearable device data and consumer feedback data to convert workers' work details into data, learns an anomaly behavior detection model using wearable device data and consumer feedback data, and transmits the latest version of the abnormal behavior detection model to multiple wearable devices according to an update cycle.
including,
The wearable device,
A wearable device management unit that controls the wearable device according to whether the monitoring mode, data transmission mode, and model update mode are active—the wearable device management unit activates the monitoring mode of the wearable device when the start of delivery is detected by the delivery start detection unit, and deactivates the monitoring mode of the wearable device when delivery completion is detected by the delivery completion detection unit;
A delivery start detecting unit that detects that delivery starts from the delivery destination by using tag communication with the article and communication with the delivery driver's terminal, and transmits to the wearable device management unit that the detected article is a handling caution item when the detected item is a handling item;
a delivery completion detection unit for detecting delivery completion through a user input after delivery of the goods is completed;
a data collection unit that collects product handling behavior data of the courier driver when the monitoring mode of the wearable device is activated; and
Including a data storage unit for storing the data collected from the data collection unit,
The wearable device,
When the monitoring mode of the wearable device is activated, an article handling behavior monitoring unit that detects an abnormal behavior related to damage in real time based on the article handling behavior data stored in the data storage unit, and transmits whether or not the abnormal behavior is detected to the wearable device management unit when the abnormal behavior is detected; and
Including a damage warning alarm unit indicating a damage warning alarm when delivery detection of handling items or abnormal behavior related to damage is transmitted to the wearable device management unit,
The wearable device detects the courier driver's behavior during damage-related motions and behaviors during damage-related motions, recognizes a behavioral dataset including a data set related to damage-related motions and a data set related to damage-related motions with respect to the detected behavior through a hidden Markov model, and learns a hidden Markov model including two elements of a hidden state and an observable result as a recognized behavioral dataset for detecting the abnormal behavior related to the damage, and the behavioral dataset recognized through the hidden Markov model is unrelated to damage It is shown as a hidden state change graph and a hidden state change graph of damage-related actions, respectively. In the hidden state change graph of damage-related actions, a hidden state that does not appear in the case of damage-related actions is identified according to the relationship with damage. Detecting abnormal behavior related to damage in real time through analysis of changes in hidden state according to whether or not damage is related in the behavioral dataset.
Safe delivery guidance and monitoring system.
웨어러블 장치는,
웨어러블 장치의 데이터 전송 모드가 활성화 되었을 경우, 데이터 저장부에 저장된 데이터를 중앙서버로 전송하고, 웨어러블 장치의 모델 갱신 모드가 활성화 되었을 경우, 중앙서버로부터 업데이트 된 이상 행동 감지 모델을 전송 받는 서버 통신부
를 포함하는 안전 배송 유도 및 모니터링 시스템. According to claim 1,
wearable devices,
When the data transmission mode of the wearable device is activated, the data stored in the data storage unit is transmitted to the central server, and when the model update mode of the wearable device is activated, the server communication unit receives the updated abnormal behavior detection model from the central server
Safe delivery guidance and monitoring system that includes.
중앙서버는,
복수의 웨어러블 장치로부터 전달되는 웨어러블 장치 데이터 및 각 배송 완료 건에 대한 소비자 피드백 데이터를 저장 및 관리하여 근로자의 업무 내역을 데이터화하는 근로자 데이터 관리부;
복수의 웨어러블 장치로부터 수집되는 택배기사의 물품취급행동 데이터 및 소비자 피드백 데이터를 이용하여 이상 행동 감지 모델을 학습하는 이상 행동 감지 모델 관리부; 및
복수의 웨어러블 장치로부터 전송되는 데이터를 수신하고, 업데이트 주기에 따라 이상 행동 감지 모델 관리부의 업데이트 된 이상 행동 감지 모델의 최신 버전을 웨어러블 장치로 전송하는 단말 통신부
를 포함하는 안전 배송 유도 및 모니터링 시스템. According to claim 1,
central server,
A worker data management unit that stores and manages wearable device data transmitted from a plurality of wearable devices and consumer feedback data for each delivery completion case to convert workers' work details into data;
an abnormal behavior detection model management unit that learns an abnormal behavior detection model using the delivery driver's product handling behavior data and consumer feedback data collected from a plurality of wearable devices; and
A terminal communication unit that receives data transmitted from a plurality of wearable devices and transmits the latest version of the abnormal behavior detection model updated by the abnormal behavior detection model management unit to the wearable device according to an update cycle
Safe delivery guidance and monitoring system that includes.
모니터링 모드에서 각각의 웨어러블 장치가 데이터 수집부로부터 수집된 데이터를 데이터 저장부에 저장하고, 저장된 데이터에 기초하여 물품취급행동 모니터링을 수행하는 단계;
데이터 전송 모드에서 각각의 웨어러블 장치가 데이터 저장부의 데이터를 중앙 서버로 전송하고, 미리 정의된 데이터 전송 주기에 따라 데이터 전송 모드의 활성여부를 결정하는 단계;
중앙서버가 복수의 웨어러블 장치로부터 웨어러블 장치 데이터를 수신하고, 웨어러블 장치 데이터 및 소비자 피드백 데이터를 저장 및 관리하여 근로자의 업무 내역을 데이터화하는 단계;
중앙서버가 웨어러블 장치 데이터 및 소비자 피드백 데이터를 이용하여 이상 행동 감지 모델을 학습하고, 업데이트 주기에 따라 이상 행동 감지 모델의 최신 버전을 복수의 웨어러블 장치로 전송하는 단계; 및
모델 갱신 모드에서 각각의 웨어러블 장치가 중앙 서버로부터 업데이트 된 이상 행동 감지 모델을 전송 받아 물품취급행동 모니터링부에 이상 행동 감지 모델을 업데이트 하고, 중앙 서버에서 송신되는 업데이트 주기에 따라 모델 갱신 모드의 활성여부를 결정하는 단계
를 포함하고,
상기 모니터링 모드에서 각각의 웨어러블 장치가 데이터 수집부로부터 수집된 데이터를 데이터 저장부에 저장하고, 저장된 데이터에 기초하여 물품취급행동 모니터링을 수행하는 단계는,
웨어러블 장치의 배송시작 감지부를 통해 물품과의 태그 통신, 택배기사 근무용 단말과의 통신을 이용하여 배송지로부터 배송이 시작됨을 감지하고,
배송시작이 감지되면 웨어러블 장치의 웨어러블 장치 관리부를 통해 웨어러블 장치의 모니터링 모드가 활성화되고,
배송시작 감지부를 통해 감지된 물품이 취급주의 물품일 경우, 감지된 물품이 취급주의 물품임을 웨어러블 장치 관리부에 전달하며,
웨어러블 장치의 모니터링 모드가 활성화 되어있을 경우, 웨어러블 장치의 데이터 수집부를 통해 택배기사의 물품취급행동 데이터를 수집하고, 수집된 데이터를 웨어러블 장치의 데이터 저장부에 저장하며,
웨어러블 장치의 배송완료 감지부를 통해 물품의 배송이 완료된 후 사용자 입력을 통해 배송완료를 감지하고,
배송완료가 감지되면 웨어러블 장치 관리부를 통해 웨어러블 장치의 모니터링 모드가 비활성화 되며,
웨어러블 장치의 모니터링 모드가 활성화되어 있을 경우, 웨어러블 장치의 물품취급행동 모니터링부를 통해 데이터 저장부에 저장되는 물품취급행동 데이터에 기초하여 파손 관련 이상 행동을 실시간으로 감지하고, 이상 행동이 감지되었을 경우 이상 행동 감지 여부를 웨어러블 장치 관리부에 전달하고,
취급주의 물품의 배송 감지 또는 파손 관련 이상 행동 발생이 웨어러블 장치 관리부에 전달 되었을 경우, 웨어러블 장치의 파손주의 알람부를 통해 파손 주의 알람을 나타내며,
웨어러블 장치를 통해 택배기사의 파손 무관 동작 중 행동 및 파손 유관 동작 중 행동을 감지하고, 감지된 행동에 관하여 파손 무관 동작에 관한 데이터셋 및 파손 유관 동작에 관한 데이터셋을 포함하는 행동 데이터셋을 은닉 마르코프 모형을 통해 인식하며, 상기 파손 관련 이상 행동 감지를 위해 인식된 행동 데이터셋으로 은닉된 상태와 관찰 가능 결과의 두 가지 요소를 포함하는 은닉 마르코프 모형을 학습하고, 은닉 마르코프 모형을 통해 인식된 행동 데이터셋은 파손 무관 동작의 은닉 상태 변화 그래프 및 파손 유관 동작의 은닉 상태 변화 그래프로 각각 나타내어, 파손 유관 동작의 은닉 상태 변화 그래프에서는 파손 무관 동작의 경우 등장하지 않는 은닉 상태로 파손과의 관련성에 따라 패턴을 확인함으로써 행동 데이터셋 내 파손 관련 여부에 따른 은닉 상태 변화의 분석을 통해 파손 관련 이상 행동을 실시간으로 감지하는
안전 배송 유도 및 모니터링 방법. In the safe delivery induction and monitoring method of a system including a plurality of wearable devices and a central server,
In a monitoring mode, each wearable device stores the data collected from the data collection unit in the data storage unit and performs product handling behavior monitoring based on the stored data;
In a data transmission mode, each wearable device transmits data stored in a data storage unit to a central server and determines whether to activate the data transmission mode according to a predefined data transmission period;
a step in which a central server receives wearable device data from a plurality of wearable devices, stores and manages the wearable device data and consumer feedback data, and converts work details of workers into data;
learning, by a central server, an abnormal behavior detection model using wearable device data and consumer feedback data, and transmitting the latest version of the abnormal behavior detection model to a plurality of wearable devices according to an update cycle; and
In the model update mode, each wearable device receives the updated abnormal behavior detection model from the central server, updates the abnormal behavior detection model to the product handling behavior monitoring unit, and determines whether the model update mode is activated according to the update cycle transmitted from the central server.
including,
In the monitoring mode, each wearable device stores the data collected from the data collection unit in the data storage unit, and performs product handling behavior monitoring based on the stored data,
Through the delivery start detection unit of the wearable device, the tag communication with the product and the communication with the courier driver's terminal are used to detect the start of delivery from the delivery destination,
When delivery start is detected, the wearable device's monitoring mode is activated through the wearable device management unit of the wearable device.
If the item detected through the delivery start detection unit is a handling item, the detected item informs the wearable device management unit that the item is a handling item,
When the monitoring mode of the wearable device is activated, data on the delivery driver's handling behavior is collected through the data collection unit of the wearable device, and the collected data is stored in the data storage unit of the wearable device.
After delivery of the goods is completed through the delivery completion detection unit of the wearable device, delivery completion is detected through user input,
When delivery completion is detected, the wearable device monitoring mode is deactivated through the wearable device management unit.
When the monitoring mode of the wearable device is activated, an abnormal behavior related to damage is detected in real time based on the product handling behavior data stored in the data storage unit through the product handling behavior monitoring unit of the wearable device, and if an abnormal behavior is detected, the wearable device management unit is informed of whether or not the abnormal behavior has been detected,
When an abnormal action related to delivery detection or damage is transmitted to the wearable device management unit, a damage warning alarm is displayed through the damage warning alarm unit of the wearable device.
The wearable device detects the courier driver's behavior during damage-related motions and behaviors during damage-related motions, recognizes a behavioral dataset including a data set related to damage-related motions and a data set related to damage-related motions with respect to the detected behavior through a hidden Markov model, and learns a hidden Markov model including two elements of a hidden state and an observable result as a recognized behavioral dataset for detecting the abnormal behavior related to the damage, and the behavioral dataset recognized through the hidden Markov model is unrelated to damage It is shown as a hidden state change graph and a hidden state change graph of damage-related actions, respectively. In the hidden state change graph of damage-related actions, a hidden state that does not appear in the case of damage-related actions is identified according to the relationship with damage. Detecting abnormal behavior related to damage in real time through analysis of changes in hidden state according to whether or not damage is related in the behavioral dataset.
How to induce and monitor safe delivery.
중앙서버가 복수의 웨어러블 장치로부터 웨어러블 장치 데이터를 수신하고, 웨어러블 장치 데이터 및 소비자 피드백 데이터를 저장 및 관리하여 근로자의 업무 내역을 데이터화하는 단계는,
웨어러블 장치의 데이터 전송 모드가 활성화 되었을 경우, 중앙서버가 복수의 웨어러블 장치로부터 데이터 저장부에 저장된 웨어러블 장치 데이터를 수신하고, 중앙서버의 근로자 데이터 관리부를 통해 복수의 웨어러블 장치로부터 전달되는 웨어러블 장치 데이터 및 각 배송 완료 건에 대한 소비자 피드백 데이터를 저장 및 관리하고, 근로자의 업무 내역을 데이터화하는
안전 배송 유도 및 모니터링 방법. According to claim 6,
The central server receives wearable device data from a plurality of wearable devices, stores and manages the wearable device data and consumer feedback data, and dataizes the worker's work details,
When the data transmission mode of the wearable device is activated, the central server receives the wearable device data stored in the data storage unit from the plurality of wearable devices, the wearable device data transmitted from the plurality of wearable devices through the worker data management unit of the central server and the consumer feedback data for each delivery completion. Store and manage, and convert workers' work details into data.
How to induce and monitor safe delivery.
중앙서버가 웨어러블 장치 데이터 및 소비자 피드백 데이터를 이용하여 이상 행동 감지 모델을 학습하고, 업데이트 주기에 따라 이상 행동 감지 모델의 최신 버전을 복수의 웨어러블 장치로 전송하는 단계는,
중앙서버의 이상 행동 감지 모델 관리부를 통해 복수의 웨어러블 장치로부터 수집되는 택배기사의 물품취급행동 데이터 및 소비자 피드백 데이터를 이용하여 이상 행동 감지 모델을 학습하고, 웨어러블 장치의 모델 갱신 모드가 활성화 되었을 경우, 중앙서버가 업데이트 된 이상 행동 감지 모델을 전송하는
안전 배송 유도 및 모니터링 방법.According to claim 6,
The step of the central server learning the abnormal behavior detection model using the wearable device data and consumer feedback data and transmitting the latest version of the abnormal behavior detection model to the plurality of wearable devices according to the update cycle,
The central server's abnormal behavior detection model management unit learns an abnormal behavior detection model using the delivery driver's product handling behavior data and consumer feedback data collected from a plurality of wearable devices, and when the model update mode of the wearable device is activated, the central server transmits the updated abnormal behavior detection model
How to induce and monitor safe delivery.
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