▲ 기본 모델과 제안 모델의 택배 배송을 위한 픽업 스테이션의 크라우드 작업자 할당 결과 / 그림의 (a)는 최단 배송거리만을 고려하여 픽업 스테이션과 배달 목적지 간의 할당 결과이고, 그림의 (b)는 최단 배송거리뿐만 아니라 픽업 스테이션 지역에 배달 가격을 동시에 고려하여 픽업 스테이션과 배달 목적지 간의 할당을 한 결과이다.(그림 및 설명=UNIST)  © 특허뉴스

물류 배송을 더 효율적으로 할 수 있는 방법이 개발됐다.

UNIST 산업공학과 권상진 교수팀은 연간 유동인구 데이터를 바탕으로 크라우드소싱(crowdsourcing)을 통합한 물류 최적화 방법론을 개발했다. 물품이 고객에게 배송되는 마지막 단계인 라스트 마일(Last mile) 배송을 크라우드소싱과 결합해 이상적인 터미널 위치를 결정하는 연구다.

개발된 방법론으로 총 물류비용을 3.09%를 절감할 수 있고, 기존의 물류 종사자와 크라우드 워커가 상생하며 물류 운반의 효율성을 제고시킬 수 있다.

연구팀은 라스트 마일 배송을 위해 단순히 최종 배송지에 가까운 크라우드 워커(crowd worker)를 할당하는 것이 아닌 인구 밀집도에 따라 변화하는 고용 비용과 이동비용을 계산했다. 크라우드 워커가 실제 사용하는 교통수단과 교통수단의 종류에 따른 탄소배출량까지 종합적으로 고려했다.

기존의 물류 종사자 기반의 물류 플랫폼에, 새롭게 주목받는 크라우드소싱 기반의 물류 운반을 통합했다. 전체 물류비용을 낮추면서도 더 효율적으로 최종 고객에게 물류 배달이 가능하다.

연구팀은 개발된 방법론을 울산 남구 지역에 적용했다. 라스트 마일 배송 프로세스의 효율성에 영향을 끼칠 수 있는 세 가지 비용 매개변수(소포당 요금, 유가 및 터미널의 설정 비용)에 대한 민감도를 함께 분석했다.

분석 결과 기존 물류 종사자나 크라우드 워커를 위한 허브 터미널의 최적 입지 선정이 소포당 요금의 변화나 유가의 변화에 큰 영향을 받지 않았다.

또한 삼산동이나 무거동과 같이 유동인구가 집중되고 크라우드 워커의 공급이 충분한 지역에서는 소포당 가격 변동이 크라우드 워커에게로 할당되는 물류 비율에 영향을 주지 않았다. 각종 요소들의 비용이 상승하더라도 물류 서비스 공급이 충분해 물류 시장이 비교적 둔감하게 반응하기 때문이다.

반대로 수암동과 같이 유동인구 밀집도가 떨어지는 지역들은 소포와 같은 가격 변동이 크라우드 워커로 할당되는 물류 비율에 큰 영향을 줬다. 물류 서비스 공급이 충분하지 않은 상태에서 임금 상승 등의 가격이 오르면 전체 물류비용이 크게 증가한다. 물류 시장이 상대적으로 민감하게 반응하는 것이다.

또한, 터미널 설치에 요구되는 비용이 어느 수준 이상으로 증가하면 유동 인구의 밀집도와 상관없이 터미널의 최적 입지 선정에 영향을 준다는 것을 밝혔다. 기존 물류 종사자를 위한 ‘허브 터미널’의 설치 비용 대비 크라우드 워커를 위한 ‘픽업 스테이션’의 설치 비용 비율이 100%를 넘기면 허브 터미널과 픽업 스테이션의 최적 개수와 위치가 변동한다는 것을 발견했다.

연구팀은 라스트 마일 배송에서 전기 차량의 도입을 촉진하기 위한 인센티브 지급의 전략적 분배에 대한 연구도 추가로 진행했다. 크라우드 워커의 전기차에 인센티브를 지급할 경우 탄소배출 저감에 효과가 더 큰 것으로 나타났다.

마지막으로, 라스트 마일 배송에서 다양한 교통 상황 시나리오를 적용해 최적의 물류 배송 솔루션을 도출했다. 교통이 혼잡할 경우 유연하게 대처할 수 있는 기초를 마련했다.

제 1저자 김재성 연구원은 “이번 연구는 라스트 마일 배송의 혁신적인 변화를 이끌어내기 위한 디딤돌과 같은 기초 연구다”며 “특히 크라우드소싱을 통한 새로운 배송 옵션은 라스트 마일 물류의 효율성을 향상시키고 더 친환경적인 물류 솔루션을 제공할 것으로 기대된다”고 소감을 전했다.

권상진 교수는 “본 연구는 새롭게 주목받고 있는 크라우드소싱과 전기차, 탄소중립 문제들을 종합적으로 다루는 물류 연구다”며 “앞으로 더 다양하고 복잡한 미래 모빌리티 기술들이 물류 플랫폼에 통합되는 연구를 진행하겠다”고 소감을 전했다.

해당 논문은 Expert Systems with Applications에 2024년 1월 온라인 게재됐으며, 2024년도 8월호에 출판될 예정이다. 

논문명은 Crowdsourcing integration on the last mile delivery platform considering floating population data 이다.