도시 물류 혼잡 해소를 위한 맞춤형 경로 탐색 온톨로지와 규칙 기반 접근

초록

본 논문은 도시 내 화물 운송 시 발생하는 교통 혼잡과 환경 문제를 완화하기 위해, 도시 물류 온톨로지와 규칙 기반 퍼스널라이제이션 기법을 적용한 맞춤형 경로 탐색 시스템을 제안한다. 이해관계자별 선호도를 반영하여 최적의 운송 경로를 자동으로 도출함으로써 비용, 시간, 연료 소비 및 배출가스를 감소시키는 것을 목표로 한다.

상세 분석

이 연구는 도시 물류 분야에서 기존에 승용차 중심으로 진행된 교통 연구와는 달리, 상업용 화물 차량이 초래하는 혼잡·오염 문제에 초점을 맞춘다. 저자는 먼저 도시 물류 온톨로지를 설계하여 ‘도시 구역’, ‘도로 구간’, ‘차량 유형’, ‘시간대’, ‘환경 규제’, ‘이해관계자 요구’ 등 핵심 개념과 관계를 구조화한다. 온톨로지는 OWL(웹 온톨로지 언어)로 구현되어, 기계가 의미를 해석하고 추론할 수 있도록 설계되었다.

다음으로 규칙 기반 엔진을 도입한다. SWRL(Semantic Web Rule Language)과 같은 규칙 언어를 활용해 “고용량 차량은 저녁 피크 시간대에 특정 도로를 피해야 한다”, “전기차는 저공해 구역을 우선 이용한다” 등 정책·제한 조건을 명시한다. 이러한 규칙은 온톨로지 인스턴스와 결합되어, 실시간 교통 상황과 결합된 동적 추론을 가능하게 한다.

퍼스널라이제이션은 이해관계자(운송업체, 물류센터, 도시 관리기관 등)의 선호도를 프로파일링하고, 이를 온톨로지 속성에 매핑함으로써 구현된다. 예를 들어, 운송업체는 연료 비용 최소화를, 도시 관리기관은 배출가스 최소화를 우선시한다면, 시스템은 해당 목표에 가중치를 부여해 다목적 최적화 문제를 해결한다.

알고리즘적으로는 다중 목표 최적화(Multi‑Objective Optimization)와 A* 탐색을 결합한 하이브리드 방식이 사용된다. 온톨로지와 규칙을 통해 후보 경로를 사전 필터링하고, 남은 후보에 대해 비용 함수(시간, 거리, 연료, 배출량 등)를 계산한다. 최종적으로 가장 높은 종합 점수를 받은 경로가 사용자에게 제공된다.

평가에서는 실제 도시 교통 데이터와 시뮬레이션 환경을 활용해 기존 최단거리 기반 방법과 비교하였다. 결과는 평균 배송 시간 12% 감소, 연료 소비 9% 절감, CO₂ 배출량 8% 감소를 보여, 온톨로지·규칙 기반 퍼스널라이제이션이 실질적인 효율성을 제공함을 증명한다. 다만, 온톨로지 구축 비용과 규칙 업데이트의 유지보수 부담, 실시간 데이터 연동 지연 등이 한계점으로 지적된다.

이 논문은 도시 물류 관리에 의미론적 기술을 적용한 최초 사례 중 하나로, 정책 입안자와 물류 기업이 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있는 프레임워크를 제공한다는 점에서 학술적·실무적 의의가 크다.