K-means 및 헝가리안 알고리즘기반 중소형 유통사업장 배송지역 균등할당 알고리즘 개발
저자
박건우(K. W. Park) ; 전창범(C. B. Jeon) ; 정의연(U. Y. Jung) ; 최원화(W. H. Choi) ; 정홍진(H. J. Jeong) ; 김준(J. Kim) ; 김보현(B. H. Kim)
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학술지명
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발행연도
2021
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Korean
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학술저널
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수록면
242-242(1쪽)
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최근 COVID-19 로 언택트 시대를 맞이하여 유통산업의 물류량은 급진적으로 증가하고 있는 추세이다. 따라서 유통산업은 효율적인 물류관리를 위해 배송 최적화에 노력하고 있다. 하지만 중소형 유통업체는 대형 유통업체에 비해 인력 및 비용의 한계로 배송 최적화에 어려움이 있다. 중소형 유통업체의 배송지 최적화의 이슈는 고객으로부터 접수한 주문의 배송지를 균등하게 할당하는 것이다. 따라서 본 연구는 중소형 유통업체의 배송 최적화를 위해 배송 인력과 배송 이동거리를 고려하여 배송 지역 균등할당 알고리즘을 개발한다. 배송 지역 균등할당 알고리즘은 배송지 밀집도의 특징을 고려하여 배송지를 가용 배송기사에게 균등 할당하는 것이다. 배송지 밀집도 특징을 도출하기 위해 밀도기반 클러스터링 기법인 DBSCAN 으로 배송지의 밀집도가 높은 권역과 낮은 권역으로 나누었다. 밀집도가 높은 권역은 배송 출발지에서 가까우며 배송지 수가 많은 특징을 가지고, 밀집도가 낮은 권역은 배송 출발지에서 멀리 떨어져 있으며 배송지 수가 적은 특징을 가진다. 밀집도가 낮은 권역은 이동거리의 편차가 더 커질 수 있기 때문에 K-means 알고리즘의 Elbow Method 를 사용하여 배송지를 할당한다. 밀집도가 높은 권역은 K-means 알고리즘으로 배송지 그룹을 나누고 그룹의 중심점과 그룹 간 배송지의 거리가 최소가 되게 헝가리안 알고리즘을 적용하여 배송지를 할당한다. 실 데이터를 사용하여 비교한 결과 본 연구에서 제안한 균등알고리즘은 이동거리의 편차와 배송지 수의 편차를 감소시킬 수 있는 것으로 나타났다.
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