라스트마일 배송: 배송 경로는 어디에서 시간을 잃는가

라스트마일(last mile)은 택배가 지역 거점에서 출발해 고객의 문 앞에 도착하기까지의 마지막 배송 구간을 뜻합니다. 밴이 거점을 떠나 동네까지 운전하고, 수십 번 정차한 뒤 돌아옵니다. 택배 물류 비용의 대부분이 이 구간에서 발생하며, 비용을 줄이려는 노력은 대개 경로에 집중됩니다. 어떤 차량으로, 어떤 순서로, 어떤 도로로 갈지를 고민하는 것입니다.

MapAtlas는 라스트마일 배송 회차에서 경로가 실제로 차지하는 비중을 측정했습니다. 마드리드, 파리, 암스테르담의 배송 구역 6곳에서 OpenStreetMap의 실제 주소를 골라, Matrix API로 모든 지점 쌍 사이의 운전 시간을 구하고 정차 순서를 최적화했습니다. 그런 다음 기사가 주차 공간을 찾는 시간과 정차 지점에서 보내는 시간을 공개된 현장 연구 두 편에서 가져와 더했습니다. 배송지 30곳 회차에서 운전은 전체 시간의 18~29%를 차지합니다. 나머지 시간은 주차 공간 탐색과 택배를 문 앞까지 전달하는 데 쓰입니다.

측정 방법

도시마다 배송 구역이 두 곳 있습니다. 반경 1km의 도심 밀집 지구와 반경 2km의 교외 지구이며, 둘 다 도시 외곽의 거점 한 곳에서 출발합니다.

1. 배송지: 각 구역 안의 OpenStreetMap 주소 지점을 고정 시드로 무작위 추출했습니다. 15곳, 30곳, 60곳 회차는 같은 목록의 앞 15곳, 30곳, 60곳을 쓰기 때문에 구역은 그대로이고 밀도만 달라집니다.
2. 운전: 거점과 모든 배송지 사이의 이동 시간은 MapAtlas Matrix API에서 승용차 기준으로 2026년 9월 30일에 실시간 교통 정보 없이 요청했습니다. 정차 순서는 최근접 이웃(nearest neighbour)에 2-opt와 or-opt를 더해 최적화했습니다.
3. 정차 지점에서의 시간: 지도로는 측정할 수 없기 때문에 현장 연구 두 편에서 가져왔습니다.
   • 차량 정차 1회당 8.1분: Allen 연구팀이 측정한 런던 도심 택배 회차의 평균 정차 시간입니다. 기사가 짐을 내리고, 한 곳 이상의 문까지 걸어갔다 돌아오고, 택배를 전달하는 동안 밴이 서 있는 시간입니다.
   • 운행 1회당 2.3분의 주차 공간 탐색: Dalla Chiara와 Goodchild가 시애틀 도심의 택배 운행 2,900건의 GPS 기록으로 추정한 평균값으로, 전체 운행 시간의 28%에 해당합니다.

배송지 30곳 회차의 시간 구성

눈에 띄는 점은 세 가지입니다.

정차 시간이 가장 큽니다. 모든 회차에서 정차 시간이 55~64%를 차지하고, 주차 공간 탐색이 16~18%를 더합니다. 런던 연구에서 직접 관찰한 결과와도 일치합니다. 밴은 회차 시간의 62% 동안 주차되어 있었고, 기사는 회차당 평균 7.9km를 걸었습니다.

거점 왕복은 고정 비용입니다. 배송지 수와 관계없이 회차마다 34~60분이 구역까지 가고 돌아오는 데 쓰입니다. 참베리에서는 이것이 전체 운전 시간의 절반입니다. 배송 구역에 더 가까운 거점이나 마이크로 허브는 어떤 정차 순서보다 많은 운전 시간을 줄입니다.

교외는 배송지당 운전 시간이 더 깁니다. 배송지 30곳 기준으로 밀집 구역은 배송지 간 운전에 1.2~1.9분, 교외 구역은 1.9~2.3분이 걸렸습니다. 교외 구역의 면적이 4배이므로 같은 수의 배송지가 4배 넓게 흩어져 있습니다.

밀도: 배송지가 많을수록 배송지당 운전은 짧아집니다

같은 구역을 배송지 15곳, 30곳, 60곳으로 비교하면 경로 밀도의 효과가 드러납니다.

배송지당 배송지 간 운전 시간(분)입니다.

같은 구역에서 배송지를 4배로 늘리면 배송지당 운전 시간이 26~38% 줄어듭니다. 배송지 사이가 가까워져 구간 하나하나가 짧아지기 때문입니다. 택배사가 배송 밀도를 중시하는 이유이며, 여러 발송인의 물량을 한 회차로 합치는 것이 생각보다 큰 절감 효과를 내는 이유이기도 합니다.

정차가 더 빨라진다면

현장 연구의 정차 시간은 업무용 배송이 많은 번화한 도심에서 나온 값입니다. 런던의 기사들은 정차 1회당 평균 2.1곳의 사업장에 3.8개의 택배를 전달했습니다. 주거지 문 앞 배송은 더 빠를 수 있습니다. 그래서 가벼운 시나리오도 계산했습니다. 정차마다 3분, 주차 공간 탐색은 0분입니다.

이 가정에서는 배송지 30곳 회차에서 운전이 44~59%를 차지하고, 회차 시간은 383~442분에서 161~220분으로 줄어듭니다. 기사는 시간당 4~5곳 대신 8~11곳을 배송합니다.

이렇게 가장 유리한 경우에도 정차가 하루의 절반가량을 차지합니다. 경로는 중요하지만, 개선할 수 있는 지점은 경로 외에도 있습니다.

시간을 줄일 수 있는 곳

문 앞. 지붕 중앙 대신 건물 출입구를 가리키는 좌표, 큰 단지라면 올바른 출입구를 가리키는 좌표가 걷는 거리와 도보로 문을 찾는 시간을 줄입니다. 차이는 건물 출입구 지오코딩에서 설명합니다.

연석. 시애틀 연구에 따르면 상업용 하역 공간으로 지정된 연석이 많고 목적지에 노외 주차 공간이 많을수록 주차 공간 탐색 시간이 줄었습니다. 하역 구역 지정은 도시가 결정할 일이지만, 경로 계획에서 이를 활용할 수 있습니다. 알려진 하역 지점에 정차를 배치하고, 가까운 주소들을 한 번의 주차로 묶습니다.

순서. 운전이 차지하는 18~29%의 시간에서는 잘 짜인 순서가 여전히 중요합니다. 자체 테스트에서 단순한 최근접 이웃 순서는 최적해보다 중앙값 기준 12% 느렸습니다. 시간 창, 적재 용량, 여러 대의 차량은 경로 최적화 가이드에서 다룹니다.

네트워크. 배송 구역에 더 가까운 거점과, 같은 구역 안에서 회차당 더 많은 배송지는 고정적인 거점 왕복 운전과 배송지당 운전 시간을 동시에 줄입니다.

거점에서 밴이 일정 시간 안에 어디까지 갈 수 있는지 확인하려면 이동 시간 지도로 원하는 주소의 도달 가능 범위를 그려 볼 수 있습니다.

운전 시간은 직접 계산할 수 있습니다

이 글에서 측정한 부분은 구역마다 API 호출 두 번과 솔버 하나로 재현할 수 있습니다. 거점과 모든 배송지 사이의 이동 시간을 요청합니다.

curl -X POST "https://gateway.mapmetrics-atlas.net/matrix/?token=YOUR_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "sources": [{"lat": 40.4290, "lon": -3.5470}, {"lat": 40.4351, "lon": -3.7012}, {"lat": 40.4329, "lon": -3.7068}],
    "targets": [{"lat": 40.4290, "lon": -3.5470}, {"lat": 40.4351, "lon": -3.7012}, {"lat": 40.4329, "lon": -3.7068}],
    "costing": "auto"
  }'

반환된 시간을 기준으로 배송지 순서를 정하고, 배송지당 시간을 더합니다. 기사의 스캔 데이터가 있다면 그 값을, 없다면 위와 같은 현장 연구 값을 씁니다. 회차에서 운전이 차지하는 비중을 보면 경로 최적화와 정차 개선 중 어디에 투자할지 판단할 수 있습니다.

방법과 한계

• 구역과 거점: 각 밀집 지구의 한 지점을 중심으로 반경 1km, 각 교외 지구는 반경 2km입니다. 거점은 도시별로 외곽에 고정한 한 지점(코슬라다, 젠빌리에, 베스트포르트)이며, 저희가 임의로 정한 위치로 기존 택배사의 시설과는 무관합니다.
• 배송지: 각 구역에서 addr:housenumber가 있는 OpenStreetMap 노드, 웨이, 릴레이 중 고정 시드로 64곳을 추출했습니다. 파리 밀집 구역의 주소 한 곳은 차로 도달할 수 없어 목록의 다음 주소로 대체했습니다. 실제 회차는 무작위가 아닙니다. 택배사는 주소를 묶어서 배송하고, 한 주소가 여러 개의 택배를 받기도 합니다.
• 운전: MapAtlas Matrix API, costing auto, 2026년 9월 30일, 출발 시각 미지정이므로 출퇴근 시간대 교통은 반영되지 않았습니다. 정차 순서는 최근접 이웃에 2-opt와 or-opt를 더해 구했습니다. 더 강력한 솔버를 쓰면 운전 시간이 몇 퍼센트 줄겠지만 전체 그림은 그대로입니다.
• 정차 지점에서의 시간: 현장 연구의 평균값 두 가지를 모든 배송지에 적용했습니다. 차량 정차 1회당 정차 시간 8.1분(런던 도심, 택배사, Allen et al. 2018)과 운행 1회당 주차 공간 탐색 2.3분(시애틀 도심, Dalla Chiara and Goodchild 2020)입니다. 두 값은 이번 측정 도시와 다른 도시, 그리고 중심 업무 지구에서 나온 것이어서 가벼운 시나리오도 함께 제시했습니다. 둘 다 평균이며, 실제 정차 시간은 몇 초에서 수십 분까지 다양합니다.
• 포함하지 않은 것: 거점에서의 상차, 휴식, 배송 실패와 재배송, 카고 바이크와 도보 배송원.

데이터 다운로드: last-mile-delivery-2026-09-30.csv (구역과 회차 규모별 1행: 구역 내 주소 수, 거점 왕복과 구역 내 운전의 분과 km, 정차 시간 가정, 두 시나리오의 회차 시간과 운전 비중. 주소 © OpenStreetMap contributors, ODbL. 파생 수치 CC BY 4.0 MapAtlas).

스크립트와 원시 결과는 연구 아카이브에 있습니다: scripts/seo/blog-keyword-research/last-mile-delivery.mjs, docs/blog-keyword-research/last-mile-delivery-2026-09-30.json.

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Matrix API는 이 글에서 사용한 이동 시간을 반환하고, Optimize Route API는 한 회차의 정차 순서를 한 번의 호출로 정하며, Geocoding API는 배송 주소를 좌표로 변환합니다.