스마트 물류창고를 위한 객체 검지 기술 응용에 관한 연구

A Study on the Application of Object Detection for Smart Warehouses

  • 정봉준 (한국폴리텍대학 서울정수캠퍼스 인공지능소프트웨어과) ;
  • 김영욱 (한국폴리텍대학 서울정수캠퍼스 인공지능소프트웨어과) ;
  • 도성탁 (한국폴리텍대학 서울정수캠퍼스 인공지능소프트웨어과) ;
  • 박재현 (한국폴리텍대학 서울정수캠퍼스 인공지능소프트웨어과) ;
  • 김찬수 (한국폴리텍대학 서울정수캠퍼스 인공지능소프트웨어과)
  • Bongjun Jeong (Dept. of Artificial Intelligence & Software Seoul Jungsu Campus of Korea Polytechnic) ;
  • YeongUk Kim (Dept. of Artificial Intelligence & Software Seoul Jungsu Campus of Korea Polytechnic) ;
  • Sungtak Do (Dept. of Artificial Intelligence & Software Seoul Jungsu Campus of Korea Polytechnic) ;
  • JaeHyun Park (Dept. of Artificial Intelligence & Software Seoul Jungsu Campus of Korea Polytechnic) ;
  • Chansu Kim (Dept. of Artificial Intelligence & Software Seoul Jungsu Campus of Korea Polytechnic)
  • 발행 : 2024.10.31

초록

전자 상거래의 확산에 따라서 물류 산업의 발전도 함께 이루어지고 있다. 물류창고는 물류 산업의 주요 요소로, 전통적인 물품 보관이나 반출과 관련된 재고관리 이외에도 빠른 배송과 주문처리, 물류네트워크 등 다양한 기능이 요구되고 있다. 이러한 요구를 만족하기 위하여, 인공지능 기반의 기술을 이용한 물류창고 운영 자동화 시스템의 도입이 증가하고 있으며, 대표적으로 무인 창고 시스템이 있다. 객체 검지는 모니터링, 안전, 보안 등 다양한 기능을 제공할 수 있는 기반 기술이며, 무인 창고 시스템을 위해 필수적이다. 본 논문에서는 객체 검지를 활용한 물류창고 운영 자동화에 적용할 수 있는 스마트 물류창고 시스템을 제안하고, 이를 구현한 결과에 대해 분석한다.

키워드

참고문헌

  1. Zhuoqi T., Yugang H., Renhong W., "E-Commerce: Does Sustainable Logistics Development Matter?", Sustainability, 15(1), 2023
  2. Barbara F., Joao R., "A Systematic Literature Review on the Application of Automation in Logistics," Logistics, MDPI, 7(4), pp.1-17, 2023.
  3. Jaskirat K., Williamjeet S., "Tools, techniques, datasets and application areas for object detection in an image: a review", Multimedia Tools and Applications, 81, pp. 38297-38351, 2022
  4. Mohammad J., Jamil F., Younes A. Homayoun N., "Model Compression Methods for YOLOv5: AReview", ArXiv, 2023