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한국우편사업진흥원

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제목 한국우편사업진흥원, 5G 엣지 클라우드 기반 지능형 종합물류 플랫폼 개발
작성자 관리자 등록일 2022-01-12 09:10:50

 한국우편사업진흥원은 한국전자통신연구원, 세종대학교 산학협력단, ㈜피씨엔과 함께 정보통신기획평가원의 ICT융합서비스 경쟁력강화 사업에 참여하여 “5G 엣지 클라우드를 활용한 지능형 종합물류 플랫폼 구축 및 실증”을 성황리에 마쳤습니다.


 지능형 종합물류 플랫폼은 세계 최초의 5G 엣지 클라우드 기반 물류관리 플랫폼으로서, ①자율주행 무인우체국, ②우편물 배달로봇, ③집배원 추종로봇, ④자율주행 우편물류차량, ⑤자율 픽업/이송 로봇, ⑥스마트 물류센터, ⑦상·하차 자동화 로봇 등 다양한 ICT 디바이스에서 데이터를 수집 및 분석, 모니터링하여 실시간 현황을 파악할 수 있습니다. 


종합모니터링 메인 화면 / 종합 모니터링 / 접수 > 수집운송 > 구분 > 배달

 특히 본 플랫폼에는 5G 엣지 클라우드 기반의 초고속·초저지연·초연결 특성을 가진 정보처리 Agent 기술이 적용되어 있어 관련 시스템 장애 시 발생하는 결측치/이상치를 신속하게 탐지하여 즉각 대응이 가능합니다.


상세모니터링 - 자율주행 무인우체국 화면 /수집량 45,890 /GPS신호상태(A=정상 / V=고장) A / 계산위성개수 07

 또 다른 핵심기술로는 지능형 물량예측 및 성과분석 기술이 있는데요. 일별 우편 접수물량, 배송시간 등 데이터에 GAN, 딥러닝, 강화학습, Hyperparameter Optimization과 같은 분석 기술을 조합해 물량 및 평균 배송시간을 예측하고, 이를 기반으로 우편물류에 최적화된 물류 패턴을 탐색하는 인공지능 기반 성과분석 시스템을 구축했습니다.


Raw Data / 우편 Data - 날짜, 일별 접수량, 휴일, 평일 기상DATA - 강수량, 적설량 / -> / 데이터 전처리 / 전일 공휴일 유무, 익일 공휴일 유무, 요일, 강수량, 적설량, STL - 일별 접수량 -> Trend, Seasonal, Regidual / -> / 모델 학습 / Linear Regression, Random Forest, Gradient Boosting, Support Vector Regression, Extreme Gradient Boosting, AdaBoost, K-nearest Regression, Ridge Regression, DNN, LSTM / -> / 최적의 모델인가? NO -> 주기파라미터 변경 YES -> 주기파라미터 선택 -> 모델저장 -> 예측 -> 다음날 우편 접수량 / 지능형 물량 예측 기술

데이터 통합 & 전처리, 데이터 통합, 파생변수 생성, 데이터 정형화 -> 학습데이터 -> Data Clustering, Clustering 모델 ->Cluster 0,  Cluster 1, Cluster k-1, Cluster k -> 최적 성능모델 선정 단계 / 모델학습 Linear Regression, Random Forest, AdaBoost, Gradient Boosting, XGBoostm, DNN -> 최적 모델 선정 -> 모델 저장 -> 배송시간 예측 결과

 이와 같은 핵심기술들은 향후 고객 수요 및 수송 물량의 수요예측, 운송경로 최적화, 공급망 위험관리 등 신규 물류 비즈니스 모델 창출 및 기존 우편물류 서비스의 선진화에 기여할 것으로 기대됩니다.


 연구진은 약 2년(`20.4.~`21.12.) 간 지능형 종합물류 플랫폼을 구축하고, 실제 우편물류 현장에서 기술을 실증한 만큼 앞으로 현장실증 결과와 의견수렴 절차를 통해 본 기술을 고도화하고, 적용계획을 수립하여 우편물류의 미래 비전을 제시할 예정입니다.


 이 외에도 한국우편사업진흥원 컨소시엄은 본 연구를 통해 국내 특허 6건 출원, 표준 1건, S/W 등록 3건, 기술문서 3건, 공인인증 4건 등 다양한 성과를 거두었으며, 사업화를 지속적으로 추진 중입니다. 

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  • 담당부서 : 문화기획팀
  • 담당자 : 김현숙
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