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빅밸류 전국 최초 AI, 공간빅데이터로 물류센터 부지 탐색

유통·물류 업계 물류센터 부지 탐색에 난항겪어
독보적인 공간 빅데이터 기술력 활용해 문제 해결

(시사1 = 장현순 기자) 대형 유통·물류 업체는 물론, 물류 스타트업들까지 퀵커머스 경쟁력 강화를 위해 물류 센터 부지 찾기에 나서고 있으나, 도심 인접 지역 물류 센터 부지 찾기가 하늘에 별 따기다.

 

공간 AI·빅데이터 전문기업 빅밸류(대표이사 김진경)는 유통·물류 업체가 현재 겪는 어려움을 독보적인 공간 빅데이터를 활용해 해결하겠다고 9일 밝혔다.

 

유통·물류업체가 물류센터 부지 탐색에 어려움을 겪는 배경으로는 집배송시설 부지 요건의 까다로움과 비용적 한계, 과포화 상태의 토지 등을 꼽을 수 있다.

 

심지어 지난 2021년 7월 ‘국토의 계획 및 이용에 관한 법률’이 개정됨에 따라 수도권 및 비수도권 광역·대도시 인접 시·군의 경우 오는 2024년부터는 성장관리계획에 포함되지 않은 집배송시설은 추가 건립이 불가능하다.

 

이에 따라 유통·물류 업체는 법률 시행 전 도심 인접 지역 물류 센터 부지 찾기에 공을 들이고 있다. 그러나 물류 센터의 경우 도심 접근성은 물론 부지 인근 거주 주민들의 민원, 반경 내 유치원·학교 존재 여부 등 부지 선정 기준 자체가 까다로워 개발 부지 탐색에 난항을 겪고 있다.

 

빅밸류는 전국 단위로 구축된 공간 빅데이터를 활용한 적정 사업 부지 탐색이 가능한 자체 시스템을 통해 유통·물류 업체들이 겪는 애로점을 해결할 수 있다는 입장이다.

 

 

빅밸류의 물류 센터 부지 탐색 솔루션은 창고시설(창고, 하역장, 집배송시설 포함 등)

설립이 가능한 부지를 기준으로 고객사가 요청한 인근 IC에서 소요되는 시간을 기준으로 원하는 부지의 크기에 맞춰 다양한 경우의 수를 추출할 수 있다. 또 개발 부지 기준 반경 이내의 세대수, 학교·유치원 시설 유무와 위치를 분석해 최적의 물류센터 후보지를 추천한다. 고객사가 추가로 요구 조건이나 분석조건을 원할 경우 적정한 알고리즘을 개발하고 이를 적용해 부지 탐색 정확도를 높이고 있다.

 

이와 같은 솔루션을 통해 고객사는 다양한 조건에 부합하는 물류 센터 후보지를 빠르게 탐색하고 해당 후보지에 임장활동을 나갈 수 있어 기획 사전 단계에서 소모되는 시간을 단축할 수 있다.

 

실제 빅밸류는 물류센터 부지를 탐색하는 고객사의 요청을 받아 이를 수행했다고 전했다.

 

임진무 백밸류 데이터기획개발팀 팀장은 “부동산 종합기업인 A회사에서 물류센터 부지 탐색 조건을 주고 적정 부지 탐색을 요청한 바 있다”며 “이에 서울시 인접 도시 3곳의 창고시설이 가능한 계획관리지역 및 일반공업지역 전수의 토지와 건축물 분석을 우선 분석하고, 주요 IC와 접근성이 15분 내외로 확보되는 지역을 네트워크분석 알고리즘을 통해 추출했다”고 밝혔다.

 

이어 임 팀장은 “이를 바탕으로 학교와 유치원 시설의 조건 반경 입지 여부와 민원을 고려한 세대수 분석을 통해 요구하는 최적의 물류센터 후보지 100여 곳을 제시했다”고 활용 사례를 설명했다.  

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