거리-비용 Trade-off를 고려한 복합물류센터의 앙상블 러닝 기반 입지 선정 및 네트워크 경로 계획 최적화

초록

최근 전자상거래의 급성장으로 수도권 물류 집중, 지역 간 서비스 불균형, 등 물류 문제가 심화되고 있다. 이에 복합물류센터가 핵심 인프라로 부상하였지만, 거리-비용 Trade-off 문제로 인해 새로운 접근법이 필요하다. 본 연구는 복합물류센터 입지 선정과 경로 계획을 통합하여 거리-비용 Trade-off를 최적화하고 총비용을 최소화하는 방안을 제시한다. 이에 다양한 데이터를 기반으로 설치비와 운송비를 동시에반영한 혼합정수선형계획(MILP) 모형을 설계하고, 다양한 머신 러닝 모델들을 결합한 앙상블 모델을 적용하여 현실성 있는 입지 후보지를 선정한다. 이후, Dijkstra 및 A* 알고리즘을 활용해 최단 경로를 산출하며, QGIS를 통해 결과 분석 및 시각화한다. 분석 결과, 입지/품목별 입지 선정에 따른 선정시 뚜렷한거리-비용 Trade-off 관계를 확인하였으며, 품목별 입지 선정이 약 1,211.1억원 더 경제적인 것으로 분석되었다. 이는 설치비 절감이 전체 비용 최적화에 더 효과적임을 의미하며, 단순 근접성이 아닌 종합적인비용 구조를 고려한 최적화의 중요성을 입증하였다. 본 연구는 향후 물류 정책과 기업 투자의 전략적의사결정에 유용한 근거로 활용될 것으로 기대된다.

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