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SMUS

사물 인식 기술을 이용한 품목별 택배 운송 패킹 전략 추천 서비스

아래 사진 클릭 시 서비스 발표 영상으로 이동합니다 😀

최종발표


개발 필요성

코로나19로 인한 비대면 쇼핑의 증가로 택배 양이 증가하고, 포장지의 양도 급증했다. 또한 최근 이슈인 제로웨이스트 인식으로 인해 낭비되는 포장지에 대한 소비자의 불만 증가가 도래했다.

관련 기업으로는 쿠팡을 선정했는데, 첫번째 이유로는 쿠팡은 현재 AI를 통한 물류 혁신에 주목을 하고있고, 두번째 이유로는 쿠팡의 비전은 친환경 실현이라는 점이다. 예를들어, 쿠팡은 신선식품에 에코백을 도입하였다. 따라서 쿠팡과 맞춤형 포장 사이즈 제공 AI 기술을 결합하면 쿠팡에게 긍정적 이미지를 가져다 줄 것이다.


개발목표

사물인식 기술을 이용하여 품목별로 택배운송 패킹 전략 추천 서비스를 개발한다.

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구현 기술

1) 구글 클라우드 비전 모델

구글 클라우드 비전 모델을 사용해 사물의 종류를 도출한다.

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2) object-size-realisation

깃허브 오픈소스를 활용하여 사물의 가로, 세로, 높이를 도출한다.

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기대효과

  1. 한 소비자의 여러 상품이 있을 때 어떤 순서로, 어떤 방향으로 최소한의 크기의 상자에 담아 상품이 파손되지 않게 박스를 포장하는 방법을 추천해주는 AI로 발전할 수 있다. 즉, 가장 효율적인 박스 포장 방법을 학습시켜 과대포장을 지양하고 종이박스도 절약할 수 있다.
  2. 쿠팡 뿐만 아니라 위메프, 마켓컬리, 11번가 등의 온라인 대형쇼핑몰에도 이 기술을 접목시킬 수 있다.
  3. AI를 통해 일관된 규칙으로 박스 크기를 결정하기 때문에 안정적인 포장 퀄리티를 보장할 수 있다.
  4. 깨지기 쉬운 물품의 경우, 네추럴폼(친환경 옥수수 완충재) 또는 완충재가 필요없는 안전한 박스 포장 방법도 결합시켜 볼 수 있다.

About

사물 인식 기술을 이용한 품목별 택배 운송 패킹 전략 추천 서비스 (2021학년도 1학기 인공지능기초 프로젝트)

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