기존의 택배 배송시스템은 수령인 본인이 아니더라도 주소, 전화번호와 같은 개인정보를 쉽게 확인할 수 있다. 코로나 19로 인해 언택트(Untact) 주문 및 배달, 배송 서비스가 급격히 늘어나면서 택배 배송 관련 사업은 거대한 시장으로 성장하고 있으며 이와 함께 노출된 개인정보가 범죄에 악용될 수 있다는 우려도 증가하고 있다. 더불어 여러 택배 및 배송물이 도착했을 때, 수신자는 택배 상자를 뜯지 않고 배송물의 오도착 여부를 확인하기 어려우며 원하는 물품이 담긴 택배가 정확히 어떤 것인지 알기 힘들다.본 프로젝트에서는 다단계 인증이 가능한 QR code를 활용해 송수신자의 주소, 제품 종류, 명칭 등을 포함한 여러 정보를 배송기사, 수령인 등에 따라 선택적으로 접근한다. 같은 QR code를 스캔하더라도 수령인의 경우 모든 정보를 확인할 수 있고, 배달원은 일부의 정보를 확인할 수 있지만, 권한이 없는 사람은 어떠한 정보도 확인할 수 없다. 기존의 택배 배송시스템처럼 정보를 맨눈으로 인식할 수도 없으므로 개인정보 노출의 한계를 극복할 수 있다. 이때 송장 정보는 텍스트 형태뿐 아니라 주문한 내용물의 종류 및 모양 등을 그대로 구현한 AR(augmented reality) 형태로도 확인할 수 있어 포장된 상태 그대로 배송물의 오도착 여부를 확인하거나 다량의 택배를 보다 효율적으로 구분할 수 있다. 이처럼 같은 QR code로 서로 다른 정보를 제공하는 SQRC(Security/Secure QR code)의 원리를 이용해 정보를 안전하게 보호하는 것에 그치지 않고, 비디오나 이미지와 같은 멀티미디어 서비스를 추가로 제공해 실감 미디어의 적용 범위를 넓힐 수 있다.
본 논문은 현재 물류부문에서 그 비중이 증가하고 있는 택배시장의 고객을 대상으로 고객의 선호도에 따른 적절한 시장세분화의 구축과 그 필요성을 제시하였다. 본 연구에서는 택배서비스의 가격탄력성을 측정하기 위해 Conjoint 분석을 이용한 효익세분화 방법을 이용하였다. 분석결과 택배고객은 그 특성에 따라 상이한 가격탄력성을 가지고 있으며, 그 탄력성에 따라 고객을 세분화할 수 있었다. 따라서 이러한 분석은 향후 택배고객을 세분화 할 경우 유용한 도구로 사용될 수 있으며, 고객의 욕구를 만족시킬 수 있는 기회를 제공해 줄 수 있을 것이다.
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.
4차 산업혁명의 핵심으로 떠오르고 있는 드론 산업의 성장속도가 점차 빨라짐에 따라 드론 활용도가 점차 높아지고 있다. 물류시장의 화두는 신속한 배송이지만 기존 택배 및 우편물 등을 배송하기에는 도로의 교통상황에 따라 시간이 많이 들고 인력비와 수송비등 자원이 많이 필요하다. 본 논문은 기존의 택배 시스템에서 사람이 직접 이동해서 물건을 전달하는 방식이 아니라 드론을 이용하여 효과적으로 배송할 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 드론을 원하는 목적지까지 보내는 과정에서 발생하는 여러 돌발 상황을 대처할 수 있도록 GPS 및 아두이노기반의 여러 센서들을 이용하여 안정적으로 제어하는 것이 본 논문의 목적이다. 그 외 문자알림 서비스를 이용하여 택배의 실시간 위치를 알 수 있게 하고 도착알림 등을 받게 하여 편리성을 높이는데 역점을 두었다.
택배 업계의 서비스 품질 향상과 고객 만족에 영향을 미치는 요인들을 다양한 차원에서 분석한 연구가 많이 이루어져 왔다. 이러한 연구의 대부분은 한정된 응답자를 대상으로 설문조사나 인터뷰 등의 질적 방법이 사용되어 자료의 형식과 내용, 응답자의 범위가 제한적이라는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 장기간에 축적된 불특정 다수의 소비자 상담 사례와 업계 종사자의 불만이 반영된 기사문을 대상으로 삼아 택배 서비스에서 소비자와 공급자가 지적하는 불만에 관한 주요 토픽을 탐색하고 분석하여 선행 연구의 미비점을 보완하고자 하였다. 또한, 이러한 토픽이 시점에 따라 어떻게 변화하는지 흐름을 분석함으로써 최근에 제기된 새로운 토픽을 발굴하고 시사점을 제시하고자 하였다. 이 결과 지연/분실/오배송 토픽과 택배 산업 경쟁 심화 토픽이 중심을 이루는 것으로 나타났다. 토픽 트렌드 분석 결과 최근 국제 택배 상담 내용이 다소 늘었고, 아파트 택배 배송과 관련된 갈등이 많이 다루어져 이를 정부 정책에 반영하거나 연구 주제로 다루어 볼 수 있을 것이다. 연구 결과 나타난 토픽은 선행 연구에서 다루어진 내용이 주를 이루지만 내밀한 상담사례와 학술 문헌 등 다른 자료와 분석 방법을 추가하면 더 새롭고 가치있는 토픽을 도출할 수 있을 것이라고 기대한다.
전 세계적으로 드론을 이용한 택배서비스가 새로운 주요사업으로 떠오르고 있다. 미국의 DHL 운송업체는 이미 드론을 이용한 택배서비스를 시작하였으며 구글과 아마존, 그리고 중국의 알리바바, 바이두에서도 드론 택배사업에 적극적으로 나서고 있다. 그러나, 이러한 사업이 아직 활성화 되지 못하는 이유는 운영하는데 있어서 몇가지 문제점을 가지고 있기 때문이다. 사람들이 활보하는 거리 위에서 무거운 물건들을 배송하는 일이기 때문에 다양한 보안성과 안전성을 고려해야만 한다. 드론 간에 원활한 네트워크를 구성하여 서로 충돌을 회피할 수 있도록 드론 간에 정보를 교환함으로써 이러한 문제점을 해결할 수 있다. 이를 위해, 효율적인 망성능이 필수적이며 본 논문에서는 옵넷 시뮬레이터를 통하여 드론 간의 원활한 통신을 위한 효율적인 라우팅 프로토콜을 비교함으로써 이러한 문제점을 보완하고자 한다. 드론 간 통신을 위한 MANET을 구성하고 이를 시뮬레이션을 통하여 효율적인 라우팅 프로토콜을 제안하고자 한다.
최근 국내외 택배업체들은 가격경쟁에 의한 수익성 악화로 서비스의 차별화를 통한 고객 및 수익성 확보에 많은 노력을 기울이고 있다. 따라서, 택배 서비스의 품질 개선을 통한 고객만족도를 높이는 노력이 어느 때 보다 중요한 실정이다. 하지만 기존의 택배서비스 품질 측정은 오프라인 설문조사로 이루어져 많은 시간과 비용을 들어간다는 한계를 지니고 있다. 이러한 한계는 온라인상의 소셜 빅데이터 분석을 활용한다면 보다 적은 비용과 노력으로 극복 가능할 것이며, 택배업체 경쟁력 강화에 크게 도움이 될 수 있을 것이다. 따라서, 본 연구에서는 SNS상의 빅데이터를 활용하여 국내외 택배업체들에 대한 의견을 수집하고, R을 통해 각 택배업체들의 고객만족도를 분석하고 이를 미국고객만족도(ACSI), 한국국가고객만족도(NCSI)와 비교하여 검증을 실시하였다. 그 결과 SNS 분석 결과와 고객만족도가 뚜렷한 양적 선형관계를 형성하였다. 이는 향후 실시간 소셜 네트워크의 정보를 이용하여 간편하게 고객만족도 결과를 예측할 수 있다는 것을 의미한다.
개인정보보호법이 제정 및 시행됨에 따라서 고유식별정보를 처리하는 경우 그 고유식별정보가 분실, 도난, 유출, 변조 또는 훼손 되지 않아야 한다[1]. 하지만 현재 운송업계의 택배 서비스를 이용 시 고유식별정보가 고스란히 노출 되어있으며, 위 변조 또한 가능하다. 이러한 주소, 성명, 전화번호 등 개인을 식별할 수 있는 개인정보를 악용하여, 명의 도용이나 피싱 등의 심각한 문제가 발생될 수 있다. 현재 택배 시스템은 발신, 수신, 배송에 대한 사고 및 논쟁 발생 시 그에 따른 증거자료가 부족하기 때문에 책임이 불명확하다. 이를 사전에 방지하기 위해서는 관련된 증거를 생성, 수집, 유지, 활용, 검사하는 절차와 그 역할을 담당할 신뢰된 제3의 기관이 필요하다. 본 논문에서는 현재의 택배 시스템을 점검해 보고 개인정보보호 차원에서의 해결방안을 모색하는 것과 발신, 수신, 배송의 부인방지 서비스 적용을 목표로 한다.
코로나19 이후 비대면 소비 사회로의 전환이 일어나며 생활밀착형 라스트마일 물류 서비스인 택배 기반의 세분화된 도시 물류의 중요성이 대두되고 있다. 본 연구는 소셜 네트워크 분석(SNA)을 활용하여 지역 및 상품 특성별로 수요의 관계성을 분석하고자 한다. 전자상거래에서 수요 파악에 활용되었던 장바구니 네트워크와 공동 구매 상품 네트워크를 확장한 분석 결과 택배 주문 건 수 데이터 속에서 상품 카테고리 패턴을 발견하고 지역별 차이를 확인하였다. 이를 바탕으로 본 연구에서 제시하는 SNA 기반 분석이 도시 물류의 재고 분산 배치나 상품(SKU) 선정 전략에 효과적으로 적용될 수 있음이 확인되었다.
ICT기술을 기반으로 공유경제 서비스시스템을 사람들이 손쉽게 사용할 수 있다. 대부분의 공유경제 서비스는 민간기업에서 제공하고 있으며, 공공재에서의 논의는 미진하다. 현재 진행되는 공유경제 서비스를 택배서비스 관점에서 본다면 우버의 시스템이 대안이 될 수 있다. 우체국의 택배서비스는 ICT기술을 이용하지만 공유경제의 서비스와는 차이가 있다. 본 연구는 델파이 분석기법과 AHP방법론을 사용하여, 공유경제 시스템을 도입하는데 있어서 중요요인들을 도출하였다. 그 결과 상위계층에서는 사회경제적 특성이 가장 중요한 것으로 나타났으며, 하위계층에서는 공유경제 플랫폼, 유휴자원의 공유, 스마트폰의 대중화, 전자상거래의 증가가 4가지 중요 요인임을 알 수 있었다. 이 연구를 통해서 공유경제의 본질인 '효율의 극대화'를 위해서 공공재에 공유경제 시스템에 도입의 필요성과 도입 시 중요요인에 대해서 제시하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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