초록 ▼

도심지 다공구에서 공사현장 내부 및 외부의 공사시간에 영향을 미치는 영향인자를 취합하고, 각 영향인자에 대한 머신러닝을 통하여 배차패턴을 도출하고, 최종적으로 AI 알고리즘을 통해 공사차량 배차를 운영함으로써, 공사차량인 덤프트럭의 현장 대기시간을 최소화하고, 배차를 최적화함으로써 공사차량의 운영 비용을 절감할 수 있으며, 덤프트럭에 의한 민원을 해소하여 공기지연을 방지할 수 있고, 또한, 외부 및 내부 영향인자를 분석하여 빅데이터화하여, 머신러닝을 통한 연계 건설장비와의 조합 및 요일별, 시간별 도로의 교통흐름을 고려한 시뮬레이션

도심지 다공구에서 공사현장 내부 및 외부의 공사시간에 영향을 미치는 영향인자를 취합하고, 각 영향인자에 대한 머신러닝을 통하여 배차패턴을 도출하고, 최종적으로 AI 알고리즘을 통해 공사차량 배차를 운영함으로써, 공사차량인 덤프트럭의 현장 대기시간을 최소화하고, 배차를 최적화함으로써 공사차량의 운영 비용을 절감할 수 있으며, 덤프트럭에 의한 민원을 해소하여 공기지연을 방지할 수 있고, 또한, 외부 및 내부 영향인자를 분석하여 빅데이터화하여, 머신러닝을 통한 연계 건설장비와의 조합 및 요일별, 시간별 도로의 교통흐름을 고려한 시뮬레이션을 통해서 배차패턴을 도출할 수 있고, 공사차량의 자동 배차 및 자동 정산이 가능한, AI를 이용한 도심지 다공구 공사차량 배차 시스템 및 그 방법이 제공된다.

대표청구항 ▼

도심지 다공구를 시공하는 건설사의 공사관리자가 구비한 단말로서, 공사차량의 배차를 요청하고, 각각의 공사현장에서 연계 건설장비의 연계 작업자료를 작성하는 공사관리자 단말(110);공사차량을 관제하기 위한 관제서버로서, 도심지 다공구에서 공사현장 내부 및 외부의 공사시간에 영향을 미치는 영향인자(Factor)를 취합(data gathering)하고, 각 영향인자에 대한 머신러닝을 통하여 배차패턴을 도출하고, 최종적으로 인공지능(AI) 알고리즘을 통해 공사차량 배차를 운영하는 공사차량 배차 서버(120);각각의 공사차량에 구비된 단말로

도심지 다공구를 시공하는 건설사의 공사관리자가 구비한 단말로서, 공사차량의 배차를 요청하고, 각각의 공사현장에서 연계 건설장비의 연계 작업자료를 작성하는 공사관리자 단말(110);공사차량을 관제하기 위한 관제서버로서, 도심지 다공구에서 공사현장 내부 및 외부의 공사시간에 영향을 미치는 영향인자(Factor)를 취합(data gathering)하고, 각 영향인자에 대한 머신러닝을 통하여 배차패턴을 도출하고, 최종적으로 인공지능(AI) 알고리즘을 통해 공사차량 배차를 운영하는 공사차량 배차 서버(120);각각의 공사차량에 구비된 단말로서, 상기 공사차량 배차 서버(120)와 무선통신모듈을 통해 상호 통신하며, 상기 공사차량 배차 서버(120)의 배차 호출에 대응하여 차량 운행정보 및 작업정보를 공사차량 배차 서버(120)에게 실시간 제공하는 공사차량 단말(130);공사차량의 운행경로 상의 요일별, 시간별 교통흐름에 대한 교통정보를 생성하여 상기 공사차량 배차 서버(120)에게 제공하는 도로 교통정보 제공자(150); 및날씨정보를 생성하여 상기 공사차량 배차 서버(120)에게 제공하는 도로 날씨정보 제공자(160); 및상기 공사차량의 진출입을 모니터링하도록 공사차량의 운행경로 상에 설치되고, 공사차량의 특정지역 진출입과 관련된 공사차량 모니터링 정보를 생성하여 상기 공사차량 배차 서버(120)에게 제공하는 지오펜스(170)를 포함하되,상기 공사차량 배차 서버(120)는, 상기 외부 및 내부 영향인자를 분석하여 빅데이터(Big Data)화함으로써 머신러닝을 통한 연계 건설장비와의 조합 및 도로의 교통흐름을 고려한 시뮬레이션을 통해 배차패턴을 도출하며;상기 외부 영향인자는 교통정보 및 날씨정보에 관한 것으로, 요일별, 시간별 도로의 교통흐름에 대한 자료를 취합하여 실시간 변동사항을 주는 인자이며, 상기 내부 영향인자는 공사차량의 작업성에 영향을 주는 것으로 연계 건설장비와의 연계 작업자료를 취합하여 실시간 변동사항을 주는 인자이고; 그리고상기 공사차량 배차 서버(120)는, 상기 공사관리자 단말(110)의 무선통신모듈(113) 및 상기 공사차량 단말(130)의 무선통신모듈(133)과 무선으로 통신하도록 구비되는 무선통신모듈(121); 도심지 다공구의 공사관리자 단말(110)로부터 전송되는 연계 작업자료를 수집하는 연계 작업자료 수집부(122); 상기 공사차량과 작업성과 직접적으로 영향을 갖는 연계 건설장비와의 연계 작업자료를 취합하여 실시간으로 변동사항을 분석하는 내부 영향인자 분석부(123); 상기 도로 교통정보 제공자(150)로부터 전송된 교통정보 및 상기 도로 날씨정보 제공자(160)로부터 전송된 날씨정보에 따라 외부 영향인자를 실시간 분석하는 외부 영향인자 분석부(124); 상기 내부 영향인자 분석부(123)가 분석한 내부 영향인자 및 상기 외부 영향인자 분석부(124)가 분석한 외부 영향인자를 취합하는 영향인자 취합부(125); 상기 영향인자 취합부(125)에서 취합된 영향인자에 대해 머신러닝을 수행하는 머신러닝 학습부(126); 상기 머신러닝 학습부(126)의 머신러닝 학습에 의해 배차패턴을 도출하는 배차패턴 도출부(127); 및 AI 알고리즘을 적용하여 상기 배차패턴 도출부(127)에서 도출된 배차패턴으로 공사차량의 배차를 운영하는 공사차량 배차 운영부(128)를 포함하고,상기 공사차량 단말(130)은, 공사차량의 도로 운행경로에 따라 발생하는 차량 운행정보를 작성하는 차량 운행정보 작성부(131); 상기 공사차량의 업무정보를 작성하는 차량 업무정보 작성부(132); 및 상기 공사차량 배차 서버(120)의 무선통신모듈(121)과 무선으로 통신하며, 상기 차량 운행정보 작성부(131)에서 작성된 차량 운행정보 및 상기 차량 업무정보 작성부(132)에서 작성된 업무정보를 상기 공사차량 배차 서버(120)에게 전송하는 무선통신모듈(133)을 포함하는 AI를 이용한 도심지 다공구 공사차량 배차 시스템.