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자료유형
학술저널
저자정보
김시구 (부산대학교) 박영태 (동의대학교) 류광열 (부산대학교)
저널정보
한국국제상학회 국제상학 국제상학 제37권 제2호
발행연도
2022.6
수록면
173 - 190 (19page)
DOI
https://doi.org/10.18104/kaic.2022.37.2.173

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최근 글로벌 물류 경쟁 환경의 발전에 따라 물류 고도화 시스템 개발의 필요성이 증가하고 있다. 특히 콜드체인 배송 차량에 대하여 미국, 유럽 등 주요 선진국을 중심으로 환경규제 및 에너지 절감을 요구하고 있으며, 지속가능한 물류센터 운영을 위해서는 이를 해결할 방안이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 콜드체인 물류 환경의 경쟁력 제고와 효율적인 운영을 위해 Long Short-Term Memory (LSTM)를 통해 콜드체인 배송차량의 에너지 소비량을 예측하고, 인공지능 기술을 기반으로 스마트 물류센터 내에서 수집된 데이터를 수집?분석하여 의미 있는 정보를 추출?활용하기 위한 데이터 분석 체계 설계를 제안한다. 제안된 시스템은 콜드체인 물류 환경의 효과적 운영을 지원하며, 지속가능한 콜드체인 네트워크 구축 및 관리시스템 구축에 활용이 될 것으로 예상된다.
#콜드체인 #저온차량 #인공지능 #물류4.0 #Cold-chain #Refrigerated vehicle #AI #Logistics 4.0

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