본 발명 은 , 데이터베이스 와 , 업무 공정 을 생성 하 기 위한 구동 프로그램 이 구동 되 고 , 사용자 로부터 추출 대상 서버 , 추출 대상 서버 에 대한 인수 항목 , 전송 대상 서버 및 전송 대상 서버 에 대한 전송 항목 을 입력 받 는 사용 자 단말기 와 , 구동 프로그램 을 사용 자 단말기 로 제공 하 고 , 사용 자 단말기 로부터 추출 대상 서버 , 인수 항목 , 전송 대상 서버 및 전송 항목 를 입력 받 아 업무 공정 을 설계 하 며 , 설계 된 업무 공정 을 물류 관리 에 관한 실행 명령 으로 변환 하 는 관리 모듈 과 , 데이터베이스 에 접속 하 여 데이터베이스 의 DB 데이터 로부터 업무 공정 을 구성 하 는 세부 공정 별 업무 공정 연계 성 을 학습 하 고 , 학습 된 세부 공정 별 업무 공정 연계 성 을 기반 으로 업무 공정 들 중 특이 공정 을 판독 하 여 특이 공정 에 대한 대체 공정 을 생성 하 는 딥 러닝 모듈 을 포함 하 여 구성 됨 을 특징 으로 하 는 딥 러닝 을 이용 한 물류 관리 시스템 을 제공 할 수 있 다 . 상기 한 바 에 따르 면 딥 러닝 을 이용 하 여 업무 공정 중 발생 될 수 있 는 특이 공정 을 미리 판독 하 고 이 에 대한 대체 공정 을 생 성 및 이 를 반영 하 여 업무 공정 을 설계 함 으로써 효율 적 인 물류 관리 를 할 수 있 으며 , 이 에 따른 원가 절감 효과 를 얻 을 수 있 다 .