$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

실제 택배 데이터 기반으로 최적의 물류 허브 위치 도출
Locating Logistics Hub with Parcel Delivery Data 원문보기

한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회, 2019 May 10, 2019년, pp.270 - 272  

송하윤 (홍익대학교 컴퓨터공학과) ,  한인수 (홍익대학교 컴퓨터공학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

택배 배달 서비스는 전국적 물류의 중요 부분이다. 노선이 잘못되면 시간과 비용 면에서 경제적 불이익이 발생할 수 있다. 이러한 위험을 최소화하기 위해 물류 회사나 IoT 기기 등에서 실제 배송 데이터 10만 개를 수집하여 최소 거리와 최소 시간의 관점에서 최적의 허브 후보 위치를 분석하였다. 택배의 공통 경로 데이터는 실제 택배의 경로 데이터에 Longest Common Route Sequence 알고리즘을 사용하여 계산하였다. 계산한 택배의 공통 경로 데이터를 기반으로, 최적의 허브 후보 위치를 설정하고, 이로부터 최적의 거리와 시간을 계산할 수 있다.

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • Beijing Jiaotong University의 Yunhe Ma는 가상의 데이터 셋을 기반으로 수식적인 접근을 함으로써, 최적의 허브를 도출하기 위한 연구를 하였다.[1] 본 논문은 실질적인 데이터를 기반으로, 최적의 허브를 제안하였을 때 얻을 수 있는 경제적 효익을 계산하고자 한다.
  • 또한, National Taiwan University의 Yon-Chun Chou는 workload와 sojourn time을 줄이는 것을 목표로 유동 기간동안 hub 운송량을 분석한다.[2] 본 논문은 최소 시간, 최소 거리 관점에서 최적의 물류 허브 위치를 제안하는 것을 목적으로 하고 있다.
  • 또한, National Taiwan University의 Yon-Chun Chou는 workload와 sojourn time을 줄이는 것을 목표로 유동 기간동안 hub 운송량을 분석한다.[2] 본 논문은 최소 시간, 최소 거리 관점에서 최적의 물류 허브 위치를 제안하는 것을 목적으로 하고 있다.
  • 본 논문은 택배 배달 서비스의 경제적 불이익을 최소화하고, 최소 시간, 최소 거리의 관점에서 최적의 허브 후보 위치를 분석하는 것을 목표로 한다. 이를 위해, 실제 데이터를 수집하였다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로