무인항공기, 드론의 물류분야 적용

서론

전자상거래의 급격한 발전은 물류 산업에도 많은 발전을 가져왔던 것 처럼 무인항공기 (UAV), 드론은 유연성, 비용 개선, 환경 보호 및 에너지 절약이라는 면에서 물류 분야에서 경제적 이익과 사회적 이익을 모두 달성할 수 있다. 본 고에서는 Sustainability 지에 2022년 11월에 실린 "Application of Unmanned Aerial Vehicles in Logistics: A Literature Review" 논문의 분석을 수행함으로서 UAV의 현수준과 UAV의 물류분야 적용을 위한 미래 연구 방향을 살펴보고자 하고, 또한 현재 상용화 수준에 이른 UAV 기술들 (예: Google의 Wing)에 대해 소개하고자 한다.

물류 분야에서 무인 항공기의 활용

Sustainability 지에 2022년 11월에 실린 "Application of Unmanned Aerial Vehicles in Logistics: A Literature Review" 논문은 2021년부터 2022년까지 2년간 무인항공기가 물류에 적용된 연구 36편을 검토하였다. 대부분의 논문들은 외판원 문제 (traveling sales problem)와 경로계획 문제 (path planning problem) 을 포함한 이론적 모델과 의료 안전 응용, 마지막 구간 배송 문제 등을 다루는 응용 시나리오, 무인항공기의 구현 장애, 비용, 가격 등을 다루는 기타 문제에 관련된 논문들이었다. 또한 논문은 무인항공기의 다양한 응용 시나리오와 특정 비행 환경에 대한 경로 최적화를 위해 결합할 수 있는 다양한 알고리즘들을 소개하고 있다.

 - 외판원 문제 (traveling sales problem)

외판원 문제는 경로 계획 문제 중 하나로, 다양한 운송 수단을 사용해 지정된 물품을 안전하고 정확하게 목적지로 배송하기 위해 주어진 장애물 피하기, 에너지 소비 최소화, 최단 경로, 최소 시간 등의 제약 조건 하에서 출발지에서 목적지까지의 최적 경로를 찾는 문제이다. 이 문제의 해결을 위해 개미 군집 최적화 (ant colony optimization) 알고리즘, 갈매기 (seagull) 알고리즘, 차이 진화 (differential evolution) 알고리즘, 참새 검색 (sparrow search) 알고리즘 등의 알고리즘이 존재한다. 추가적으로 배송 시간 제한 조건을 고려하기 위해, Mauro Dell’Amico 그룹은 "Algorithms based on branch and bound for the flying sidekick traveling salesman problem" 이라는 논문에서 소량의 고객을 대상으로 효율적으로 작동하는 branch and bound 알고리즘을 활용하여 트럭이나 무인 항공기가 모든 장소를 방문하는데 필요한 시간을 최소화하는 알고리즘을 제안하였다. 그 외, 무인항공기의 하중 제한 문제도 고려될 수 있었는데, Michael Dienstknecht 그룹은 "The traveling salesman problem with drone resupply"이라는 논문에서 트럭이 일부 물품을 적재한 후 남은 물품을 무인항공기에 재보급해야 하는 문제를, 최소한의 전체 배송 비용이 들어야 한다는 제한 조건을 활용하여 연구하였다.

- 기타 경로 계획 문제

Felix Tamke와 Udo Buscher는 "A branch-and-cut algorithm for the vehicle routing problem with drones" 논문에서 차량 경로 문제에 무인항공기를 포함한 최적화 모델을 개발하였으며, 차량 경로에 대한 두 가지 다른 시간 지향적 목적 함수를 사용해 총 배포량을 최대화했다. 트럭과 무인 항공기를 팀으로 하여 운송 시스템에 통합하는 것이 배송 속도의 개선과 함께 차량 규모를 줄이는 데 도움이 될 수 있다는 것을 보였다. Dyutimoy Nirupam Das 그룹은 "Synchronized truck and drone routing in package delivery logistics" 논문에서 무인 항공기와 배송 트럭을 동기화하는 새로운 메커니즘을 제안하고 배송 비용을 최소화하고 고객 서비스 수준을 최대화하기 위한 다목적 최적화 모델을 개발했다. 경로 최적화의 목표를 달성하는 과정에서 무인 항공기의 특성도 고려되어야 하고 이런 문제가 "An exact algorithm for heterogeneous drone-truck routing problem" 논문에서 고려 되었다. Munjeong Kang과 Chungmok Lee는 트럭의 이동 및 무인항공기의 배달 후 회수까지의 총 이동 및 대기 시간을 최소화하기 위해 논리 기반 Benders 분해 접근법을 기반으로 한 알고리즘을 개발했다.

- 의료 안전 응용 분야

무인항공기는 의약품 및 재난 구호 용품을 지정된 장소로 배송하고 운반할 수 있는 강력한 능력을 가지고 있다. 의료 공급망에서 무인항공기는 긴급한 필요가 있는 장소로 생명을 구하는 필수 약물이나 혈액을 매우 짧은 시간 내에 전달할 수 있다. 이는 일반적인 유통 방법으로는 적시에 배송하기 어려운 문제를 극복하는 것이다. 또한 인건비 절감과 감염 회피 등 장점이 있다. 전염병 예방 과정에서 무인항공기를 활용해 소독약을 분사하는데에 활용할 수 있고, 전통적인 방법보다 더 좋은 소독 및 살균 효과를 가진다. Zabih Ghelichi 그룹은 "Logistics for a fleet of drones for medical item delivery: A case study for louisville, ky" 논문에서 약품, 검사 키트, 백신 등 의료 용품을 접근하기 어려운 장소로 적시에 전달하기 위한 무인항공기 편대 운송 로직을 최적화하는 모델을 개발했다. 무인 항공기의 배송은 지리와 날씨와 같은 자연적인 조건에 제한을 받으며, Debapriya Banik 는 "A decision support model for selecting unmanned aerial vehicle for medical supplies: Context of COVID-19 pandemic." 논문에서 무인항공기의 비행거리, 적재용량, 배터리 전력 등과 같은 다양한 특성을 고려하여 특정 시나리오에 최적의 무인항공기를 선택하기 위한 의사 결정 지원 모델을 개발하였다.

- 마지막 구간 배송 문제

마지막 구간 물류는 상품을 최종 고객에게 배송하기 위해 필수적인 부분이다. 효율적이고 효과적인 마지막 구간 물류는 관련 시간과 비용을 줄이는데 중요하며 환경과 도로 혼잡과 관련된 지속 가능성 문제에 대응하는데 필수적이다. 마지막 구간 배송은 대부분 내연기관을 갖춘 밴들이 수행하는데, 무인항공기는 환경 및 소음, 오염과 혼잡을 줄이기 위한 혁신적인 운송수단이 될 수 있다. Luigi Di Puglia Pugliese 그룹은 " Trucks and drones cooperation in the last-mile delivery process" 논문에서 시간, 용량 및 비행 지속력 제한 조건 하에서 무인항공기가 장착된 트럭 편대의 배송 문제를 연구하였고, 고객에게 가장 낮은 비용으로 서비스를 제공하는 방법을 조사하였다. 

물류 분야 무인항공기 적용을 위한 연구 방향

도로 계획에 대한 도시 환경에서의 무인항공기 운용에 대한 연구는 많지 않으며, 앞으로 무인항공기 경로 계획은 비행 환경 구축의 종합성, 경로 계획 알고리즘의 효율성, 그리고 배송 차량과의 협력 운영 효율성을 개선하는 데 초점을 맞출 수 있다. 또는 경로 계획을 위해 다양한 알고리즘을 결합하여 알고리즘의 실시간 의사 결정 능력을 효과적으로 향상시킬 수 있다. 마지막으로, 현재 무인항공기의 경로 계획 알고리즘 대부분은 단일 무인항공기의 경로 계획에 관련된다. 무인항공기의 발전이 클러스터링과 인공지능으로 향하고 있기 때문에, 향후 연구 방향은 무인항공기 클러스터에 대해 보다 종합적인 경로 계획 방법을 사용하는 것을 고려할 수 있을 것이다.

또한 마지막 구간 배송은 물류 배송의 총 비용 중 30% 이상을 점한다. 분산된 고객과 부품의 심각한 손실 등의 문제는 배송 비용을 크게 증가시킨다. 디지털화의 발전으로 물류 시설과 결제 시스템은 지속적으로 개선되어왔지만, 마지막 구간 배송 문제를 해결하는 것은 특히 택배 산업과 전자상거래의 성공에 있어 핵심적인 사항이었다. 향후 연구 방향은 무인항공기의 경로 계획과 마지막 구간 배송을 결합하여 가장 짧은 경로와 가장 효율적인 경로를 찾는 것이다.

무인항공기를 물류에 적용한 예시

드론 업체인 '윙(Wing)'은 구글 모기업 알파벳의 자회사로, 배달 건수 10만건을 달성하려는 단계에 있다. 윙은 2년 사이에 특별한 전략을 통해 이러한 성과를 이뤄냈다. 현재 윙은 미국, 호주, 핀란드의 중소 도시에서 생필품을 배달하고 있으며, 호주의 로건 시에서 가장 큰 성공을 거두고 있다. 로건 시의 주민 중 1/3 이상이 윙의 서비스를 이용하며, 주문 시 10분 이내에 10km 반경 내로 배달이 이뤄진다. 윙은 항공기와 헬리콥터 방식으로 작동하는 드론을 사용하며, 최대 비행 고도는 45m이다. 윙의 성공은 이러한 특별한 드론 디자인과 관련이 있다. 

다양한 운송업체와 드론 기업들이 아마존, UPS, DHL을 비롯하여 드론을 활용한 배달 서비스를 시행하고 있지만, 완전한 상용화에는 아직 도달하지 못했다. 대도시의 높은 건물로 인해 기술적인 제약이 있으며, 항공 당국의 규정을 준수하기 위한 복잡한 허가 절차를 거쳐야 한다. 알파벳의 윙도 설립 후 5년이 지난 2019년에야 미 연방항공국(FAA) 승인을 받고 호주에서 서비스를 시작했다. 이는 드론 기업으로서는 최초로 드론 배송 허가를 받은 사례이다. 

윙은 앞으로도 대도시보다는 로건과 같은 중소 도시를 중점으로 공략할 계획이다. 윙 대변인 조나단 배스(Jonathan Bass)는 인터뷰에서 "우리 회사의 성공은 안전하고 확장 가능한 서비스를 구축하기 위해 지역사회의 수용성을 보여준다"고 말하며 "전 세계에는 수백 개 이상의 로건과 같은 규모의 도시가 존재한다"고 전했다.

결론

무인항공기 관련 기술의 지속적인 업데이트와 성숙으로 인해 무인항공기는 물류에 적용될 때 낮은 비용, 환경 보호 및 에너지 절약과 같은 독특한 성능 이점을 계속해서 보여주고 있다. 무인항공기의 적용은 환경과 사회에 미치는 영향을 줄이고 물류의 지속 가능성에 기여할 수 있다. 또한 합리적인 경로 계획은 합리적인 차량 운송 경로를 보장하며, 이는 배송 속도 개선, 비용 감소 및 효율성 증대에 큰 영향을 미칠 것으로 기대된다. 응용 시나리오에서 무인항공기는 마지막 구간 배송에서 환경 부담을 줄일 수 있는 잠재력으로 학자들의 관심을 끌었다. 대부분의 드론은 배터리로 작동하기 때문에 전통적인 배송 차량에 비해 배송 과정에서 탄소 배출량이 적고 에너지 소비가 낮아 환경 친화적이다. 환경 보호, 비용, 배송 효율 등 종합적인 요소를 고려하여 지속 가능성의 관점에서 물류에 무인항공기를 적용하는 것은 좋은 선택일 수 있다. 무인항공기 기술의 보급과 개선으로 인해 더 큰 규모의 소포 배송을 실현할 것으로 기대된다.