나버리고 2027년에 AGI 시대를 맞이하게 할순 없지!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!

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발명의 명칭

AI 기반 화물 운송비 예측 및 손익 분석 시스템

기술분야

본 발명은 화물 운송 관리 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 인공지능(AI) 기반 학습을 통해 출발지와 도착지 간 화물 운송비를 예측하고, 실시간 경제 지표를 반영한 가중치를 적용하여 운송 손익을 분석함으로써, 초보 화물 기사 및 배차 중개업체가 최적의 운송 의사결정을 할 수 있도록 지원하는 AI 기반 화물 운송비 예측 및 손익 분석 시스템에 관한 것이다.

발명의 배경이 되는 기술

1. 기술적 배경

현재 화물 운송 산업에서는 톤(ton) 단위를 기준으로 운송비를 산정하고 있다. 예를 들어, 대전에서 서울까지 1톤당 3만원의 운송비가 책정되는 경우, 이는 주유비, 인건비, 식비, 톨게이트 비용, 보험비 등 제반 비용을 포함한 적정 운송 원가를 의미한다.

운송비 산정에 영향을 미치는 주요 요소는 다음과 같다:

•      거리(출발지-도착지 간 거리)

•      실시간 평균 유류비(휘발유, 경유 등)

•      시간당 운송 인건비

•      톨게이트 비용

•      기타 비용(보험비, 고장 수리비, 차량 감가상각비 등)

•      화물의 무게(톤 기준)

•      특수물품 여부(위험물, 냉장/냉동, 특수 취급 물품 등)


2. 종래 기술의 문제점

문제점 1: 지역별 운송 원가 정보의 부재

초보 화물 기사의 경우, 각 지역 간 적정 운송비에 대한 정보가 없어 운송 의뢰를 수락할 때 적정 가격인지 판단하기 어렵다. 이로 인해 손해를 보면서 운송하거나, 과도하게 높은 금액을 요구하여 수주 기회를 잃는 경우가 빈번하다.

문제점 2: 통합 정보 시스템의 부재

현재 화물 운송 업계에는 운송비 정보를 체계적으로 수집, 관리하는 통합 시스템이 존재하지 않는다. 각 화물 기사 또는 배차 업체가 개별적인 경험과 지역 관행에 의존하여 운송비를 책정하고 있어, 신규 진입자들이 적정 가격을 파악하기 매우 어렵다.

문제점 3: 실시간 경제 지표 미반영

과거의 운송 경험 데이터가 있더라도, 물가 상승률, 유류비 변동, 금리 변화 등 실시간 경제 지표를 반영하지 못하여 현재 시점의 적정 운송비를 정확히 예측하기 어렵다.