빅데이터 기반의 화물운송 효율성 분석 방법론 개발
Development of Methodology on Freight Mobility Analysis with Big Data
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초록
본 연구는 화물차 적재 여부를 추정하는 인공지능 모델을 개발을 통해 화물차 적재율을 분석하고 물류 운송 효율성을 측정할 수 있는 지표를 개발하는 것을 목표로 한다. 이를 위해, 데이터 파이프라인 개념을 도입하여 다양한 데이터를 융합하고, 화물차의 출⋅도착지, 운행경로, 방문 시설 등을 추출하였다. 이를 기반으로 XGBoost를 활용하여 화물차의 적재 여부 추정 모델을 개발하였으며, 최종적으로 화물 운송의 효율성을 측정할 수 있는 주요 지표들을 도출하였다.
Abstract
This study aims to develop an artificial intelligence model to predict the loading status of cargo trucks, analyze truck load rates, and establish indicators for assessing the efficiency of logistics transportation. To achieve this, a data pipeline framework was designed to integrate and process diverse datasets, enabling the extraction of critical information such as truck departure and arrival points, travel routes, and visited facilities. Utilizing, the XGBoost algorithm, a predictive model for estimating truck loading status was constructed. Based on this model, key indicators were derived to quantitatively measure and evaluate the efficiency of freight transportation.
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