데이터 기반 푸드뱅크 물류 운영 최적화

• 영문명: Data-driven Approach for Optimizing Food bank Operation
• 발행기관: 한국생산관리학회
• 저자명: 이수인(Sooin Lee) 권용우(Yong Woo Kwon) 임재현(Michael K. Lim)
• 간행물 정보: 『한국생산관리학회지』第36卷 第2號, 191~210쪽, 전체 20쪽
• 주제분류: 경제경영 > 경영학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.05.31

국문 초록

푸드뱅크는 소외계층에게 개인과 기업으로부터 받은 필수 식품과 생활용품을 전달하는 중요한 재분배 시스템이다. 하지만최근 푸드뱅크는 재고 불균형, 운영 비용 증가, 형평성 악화 등의 여러 어려움에 직면하고 있다. 이는 단순한 수요 증가나공급 부족이 아닌, 푸드뱅크 관리 및 전략 부재로 볼 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구는 푸드뱅크 내 기부품의 재배치를 제안한다. 푸드뱅크의 주요 평가 요인인 효과성(Effectiveness), 효율성(Efficiency), 형평성(Equity)을고려하여 최적화된 운영 방안을 제시하고 그 효과성을 실제 데이터를 활용하여 검증하고자 한다. 그러나 문제의 크기가증가함에 따라 계산 복잡성이 높아져 이를 해결하기 위한 계산 시간이 증가하는 한계가 있다. 이를 해결하고자 본 연구는머신러닝 기반 2단계 문제 해결 방법론을 제안하며 복잡한 최적화 문제를 단순화하여 단시간 내 근사해를 도출하였다. 경기 광역푸드뱅크의 2022년 기부품 제공 내역 데이터를 기반으로 시뮬레이션한 결과, 기부품 재배치는 일부 경로 비용의상승을 유발할 수 있으나, 장기적으로 푸드뱅크의 운영 비용을 줄이고, 푸드뱅크 간의 형평성을 확보하는 등 전체 푸드뱅크의 운영 효율을 높일 수 있음을 확인했다. 본 연구는 국내 푸드뱅크의 재배치 전략을 평가하기 위한 적합한 평가 기준과 목적 함수를 구성하고, 재고 기반 머신러닝 알고리즘을 통해 복잡한 재고와 수요 간 매칭을 원활하게 하여 푸드뱅크운영의 효율성과 신속성을 향상시키는 데 연구 의의가 있다.

영문 초록

A food bank is a redistribution system that provides essential food and living supplies to marginalized groups, sourced from individuals and corporations. Recently, food banks have faced challenges due to management and strategic deficiencies, rather than limited supply or excessive demand. Therefore, we propose the reallocation of donations within the food bank system. This study aims to propose operational strategies through the reallocation of donations in food bank distribution, with the objective of improving effectiveness, efficiency, and equity in food distribution. Given the complexity of the problem, we present a machine learning-based two-stage solution framework that finds approximate solutions within a reasonable timeline. We conduct a simulation study on the 2022 Gyeonggi Metropolitan Food Bank dataset. We find that, while redistributing donated foods may increase routing costs, it can significantly enhance the operational efficiency and equity of the entire food bank system. Our research contribution lies in providing an effective evaluation method and objective function, as well as proposing an inventory-based machine learning algorithm to ensure the matching between complex inventory and demands, thereby enhancing the operational efficiency and timeliness of food bank operations.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 문헌 연구

Ⅲ. 수리 모형

Ⅳ. 머신러닝을 활용한 2 단계 문제 해결 방법론

Ⅴ. 데이터 활용 및 현황

Ⅵ. 결과 분석

Ⅶ. 결론

참고문헌

키워드

푸드뱅크 인도주의적 물류망 다중 목적 선형계획법 머신러닝 Food bank Humanitarian Operation Multi-objective Optimization Machine learning