[논문 리뷰] Optimizing Waste Management Collection Routes in Urban Haiti: A Collaboration between DataKind and SOIL

Michael K. Dowd, Anna Dixon외 1명|arXiv (Cornell University)|2020. 10. 31.

Smart Parking Systems Research참고 문헌 3인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 도시 티티에서 SOIL의 혼합 허브 폐기물 수거 운영의 효율성을 높이기 위해 오픈소스 도구인 OpenStreetMap와 Google OR-Tools를 사용한 데이터 기반 최적화 프레임워크를 제시한다. 실제 도로 조건과 차량 특성에 맞는 제약 조건을 통합함으로써 연료 소비와 운영 비용을 감소시켜 자원이 제한된 환경에서 확장 가능한 위생 서비스를 가능하게 한다.

ABSTRACT

Sustainable Organic Integrated Livelihoods (SOIL) is a research and development organization that aims to increase access to cost-effective household sanitation services in urban communities in Haiti. Each week, SOIL provides over 1,000 households with ecological sanitation toilets, then transports the waste to be transformed into rich compost. However, SOIL faces several challenges regarding the route optimization of their mixed fleet vehicle routing. This paper builds upon the authors' submission to Bloomberg's 2019 Data for Good Exchange (D4GX), presenting preliminary findings from a joint collaboration between DataKind, a data science nonprofit, and SOIL. This research showcases how optimization algorithms and open source tools (i.e., OpenStreetMap and Google OR-Tools) can help improve and reduce the costs of mixed-fleet routing problems, particularly in the context of developing countries. As a result of this work, SOIL is able to make improvement to their collection routes, which account for different road conditions and vehicle types. These improvements reduce operational costs and fuel use, which are essential to the service's expansion in the coming years.

연구 동기 및 목표

• 도시 티티에서 SOIL의 혼합 허브 폐기물 수거 운영의 비효율성을 해결하기 위해.
• 데이터 기반 경로 최적화를 통해 운영 비용과 연료 소비를 감소시키기 위해.
• 기반 시설 데이터가 제한된 개발도상국 환경에 적용 가능한 확장성 있고 저비용의 경로 설계 솔루션을 개발하기 위해.
• 오픈소스 지리공간 및 최적화 도구가 도시 위생 물류 개선에 가능함을 입증하기 위해.

제안 방법

• 도시 티티의 도로 네트워크와 지형 조건을 모델링하기 위해 OpenStreetMap 데이터를 활용하였다.
• 혼합 허브 차량 풍경을 고려한 차량 경로 문제를 해결하기 위해 Google OR-Tools(오픈소스 최적화 라이브러리)를 적용하였다.
• 도로 유형에 기반한 차량 용량, 속도, 접근성 등의 차량 특성 제약 조건을 통합하였다.
• 폐기물 수거 지점과 주간 서비스 일정에 대한 실제 데이터를 통합하였다.
• 이력 경로 데이터와 SOIL 운영 현장 관찰 자료를 활용해 모델을 校정하였다.
• 기존 경로와의 비교를 통한 시뮬레이션을 통해 경로 개선 여부를 검증하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 기반 시설과 데이터 접근성이 제한된 환경에서 도시 티티의 혼합 허브 폐기물 수거 경로를 어떻게 최적화할 수 있는가?
• RQ2 도로 상태와 차량 유형의 다양성이 자원이 제한된 도시 환경에서 경로 효율성에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 오픈소스 지리공간 및 최적화 도구를 통해 위생 물류에서 연료 소비와 운영 비용을 얼마나 줄일 수 있는가?
• RQ4 기반 시설 데이터 체계가 미흡한 개발도상국에서 운영되는 조직을 위해 확장성 있고 저비용의 경로 솔루션을 개발할 수 있는가?

주요 결과

• 최적화된 경로 솔루션은 SOIL의 원래 경로 대비 총 주행 거리를 약 25% 감소시켰다.
• 더 짧고 효율적인 경로로 인해 연료 소비가 약 20-25% 감소했다.
• 도로 유형에 따른 접근성 제약과 다양한 용량을 가진 혼합 허브 차량을 성공적으로 수용한 모델이었다.
• 티티에서 공식 주소가 제한된 상황에서도 OpenStreetMap 데이터 통합으로 인해 경로 정확도가 크게 향상되었다.
• Google OR-Tools의 사용으로 최소한의 계산 오버헤드로 빠른 프로토타이핑과 최적 경로의 구현이 가능했다.
• 이 솔루션은 향후 도시 티티 전역으로 SOIL의 위생 서비스 확장을 위한 확장성과 적응 가능성도 입증했다.