A Study on Optimization for Delivery Destination Clustering using Unsupervised Learning

비지도 학습 기반 클러스터링 기법을 활용한 도심 물류 배송지 최적화 연구

최근 이커머스 시장의 지속적인 성장으로 빠른 배송과 대용량 물류 처리를 위한 효율적 배송 시스템 마련의 필요성이 증가하고 있다. 본 연구에서는 도심 물류 거점에서의 현재 배송 물량 할당의 불균등 문제를 실무적 관점에서 정의하고, 비지도 학습 기반 클러스터링 기법을 통해 불균등 배송 할당 문제를 개선해 보고자 했다. 분석 결과 K-means++ 알고리즘 기반 클러스터링에서 최적화된 물량 할당에 대한 개선 가능성을 검증할 수 있었다. 향후 지형 정보, 교통량 등의 상세 변수를 추가하여 머신러닝 기반의 물류 배송 최적화를 위한 연구 영역을 확장할 수 있을 것으로 기대된다.