음식 픽업하러 산 넘고 강 건널 수 없으니까: 배달 데이터를 활용해 최적의 지역 클러스터링하기 #우아콘2024 #우아한형제들
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AI 핵심 요약
균일한 육각형 분할은 배달 밀도가 다른 지역의 처리 부하를 고르게 나누지 못하고, 상권·도로·강 같은 경계를 무시해 배차 지연과 불필요한 이동을 만들었다. 이를 개선하기 위해 라이더의 GPS 대신 배달 액션의 위치·순서 데이터를 Word2Vec Skip-gram으로 학습해 H3 셀을 임베딩하고, 계층적 클러스터링으로 지역을 구성했다. 서비스 가능 지역을 채우고 Kafka 이벤트로 운영 중 변경을 반영했으며, 경계 사례는 어드민 도구로 조정했다. 도입 후 상권과 지형을 고려한 클러스터를 만들고, 발표에서 제시한 사례 지역에서는 평균 픽업 거리 3.7%, 평균 배달 시간 2.6% 개선을 확인했다.
- 라이더의 GPS 대신 픽업·전달 액션의 위치와 순서를 학습 데이터로 활용할 수 있다.
- Word2Vec의 Skip-gram으로 H3 셀을 임베딩하고, 벡터 간 관계를 계층적 클러스터링에 적용했다.
- 클러스터 결과만으로 서비스 지역을 완성하기 어려우므로, 서비스 가능 지역을 채우고 운영 변경을 반영하는 후처리가 필요하다.
- 인접 지역 변경 이벤트가 동시에 처리되면 경합이 생길 수 있어, Kafka 태스크 큐로 작업을 직렬화하거나 충돌 가능성에 따라 병렬화해야 한다.
- 지리적 경계와 상권을 반영하려면 정량 지표뿐 아니라 클러스터 모양을 살피는 정성 평가와 운영자용 수정 도구도 중요하다.
소개
[WOOWACON2024 세션 다시보기] 👉 세션 설명 ㅤ 하루 150만 건의 배달을 어떻게 잘 배차할 수 있을까? 분할 정복을 넘어선 지역 최적화의 경험을 바탕으로, 데이터와 머신러닝을 활용해 서비스와 도메인을 개선한 사례를 공유합니다. ㅤ 👉 발표자 소개ㅤ 윤대영, 서버 개발자 박영수, 데이터 과학자
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