[논문 리뷰] Food Redistribution as Optimization

Caleb Phillips, Rhonda Hoenigman외 1명|arXiv (Cornell University)|2011. 08. 29.

Food Waste Reduction and Sustainability참고 문헌 19인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 콜로라도 주의 한 식량은행에서 확보한 실증 데이터를 활용하여 식량 재분배를 최적화 문제로 공식화한다. 식량 공급을 극단가치 과정으로 모델링하며, 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 기부자 참여 증가에 따라 공급이 선형적으로 증가하고, 전략적 기부자 모집 및 적시 물류로 비용을 줄일 수 있음을 입증한다.

ABSTRACT

In this paper we study the simultaneous problems of food waste and hunger in the context of the possible solution of food (waste) rescue and redistribution. To this end, we develop an empirical model that can be used in Monte Carlo simulations to study the dynamics of the underlying problem. Our model's parameters are derived from a unique data set provided by a large food bank and food rescue organization in north central Colorado. We find that food supply is a non-parametric heavy-tailed process that is well-modeled with an extreme value peaks-over-threshold model. Although the underlying process is stochastic, the basic approach of food rescue and redistribution appears to be feasible both at small and large scales. The ultimate efficacy of this model is intimately tied to the rate at which food expires and hence the ability to preserve and quickly transport and redistribute food. The cost of the redistribution is tied to the number and density of participating suppliers, and costs can be reduced (and supply increased) simply by recruiting additional donors to participate. Our results show that with sufficient funding and manpower, a significant amount of food can be rescued from the waste stream and used to feed the hungry.

연구 동기 및 목표

• 식량 재분배를 공식적인 최적화 문제로 모델링하여 규모 확대 가능성과 비용을 평가한다.
• 지역 식량 은행의 실제 식량 구호 데이터를 분석하여 공급 및 수요의 역학을 이해한다.
• 기부자 밀도, 운송 물류, 식품 보존 기간이 재분배 효율성에 미치는 영향을 평가한다.
• 현실적인 자금 및 운영 제약 조건 하에서 식량 구호가 폐기물을 크게 줄이고 기아를 감소시킬 수 있는지 판단한다.
• 레스토랑과 같은 다양한 기부자 유형과 더 넓은 지리적 지역에 대해 모델의 확장 가능성을 탐색한다.

제안 방법

• 90명의 기부자로부터 확보한 230만 파운드의 기부 데이터를 바탕으로 극단가치 이론(정점 초과 기준)을 활용해 식량 공급의 통계 모델을 개발한다.
• 지리정보시스템(GIS)을 통합하여 기부자 위치를 매핑하고, 근접한 기부자를 군집화하며, 기부자 간 이동 거리를 계산한다.
• 몬테카를로 방법을 사용해 일일 식량 수거 및 재분배를 시간에 따라 모델링하는 스토케스틱 시뮬레이션 프레임워크를 구축한다.
• 혼합정수기반 프로그래밍 접근을 사용해 총 이동 거리(비용)를 최소화하면서 수요를 충족시키는 최적화 목표를 설정한다.
• 기부자 규모(제곱피트 단위)와 식품 유통기한 등 실증 데이터를 사용해 공급 및 수요 모델을 校정한다.
• 기부자 참여도 및 물류 조건의 변화에 따라 평균, 최선, 최악의 성능을 추정하기 위해 다양한 시나리오를 시뮬레이션한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 현실적인 비용 및 공급 제약 조건 하에서 식량 재분배를 확장 가능한 최적화 문제로 모델링할 수 있는가?
• RQ2 식량 공급 사건의 두꺼운 尾(heavy-tailed) 성격이 재분배 시스템의 실현 가능성과 견고성에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 기부자 수를 늘림으로써 재분배 비용을 얼마나 줄이고 식량 수거량을 늘릴 수 있는가?
• RQ4 식품 유통기한과 운송 물류는 식량 구호 운영의 효과성에 어떤 제약을 가하는가?
• RQ5 작은 기부자(예: 레스토랑)를 포함시키면 전체 시스템 성능과 확장 가능성에 어떤 잠재적 영향을 미칠 수 있는가?

주요 결과

• 연구 지역의 식량 공급은 비모수적 분포를 따르며, 극단가치 이론(정점 초과 기준)으로 잘 모델링된다.
• 소규모 및 대규모 모두에서 시스템이 실현 가능하며, 기부자 참여 증가에 따라 공급이 선형적으로 증가한다—기부자 수를 두 배로 늘리면 회수 가능한 식량도 약 두 배로 증가한다.
• 재분배 비용은 주로 기부자의 수와 공간적 밀도에 의해 결정되며, 더 많은 기부자를 모집함으로써 크게 줄일 수 있다.
• 식량 구호 성패는 특히 부패하기 쉬운 품목의 경우 수거까지의 시간을 최소화하고 유통기한 이전에 보존하는 데 크게 의존한다.
• 공급의 확률적이고 두꺼운 꼬리 성격에도 불구하고, 현재의 인프라와 자금 수준으로도 기본적인 식량 수요는 안정적으로 충족시킬 수 있다.
• 레스토랑과 같은 작은 기부자들을 포함시키는 데 상당한 잠재력이 있으며, 이는 공급량을 크게 증가시킬 수 있지만, 현재의 시스템(예: Feeding America의 포장 규칙)은 그들의 참여를 제한하고 있다.