복잡한 유통문제, 수학 이용해 간단히 해결

“고객이 원하는 사이즈 옷 2시간內 매장에 보내드려요”
KAIST ‘빅데이터 시스템’ 활용… 코오롱스포츠 배송서비스 연내 도입

코오롱스포츠는 수학 이론을 활용해 고객이 원하면 2시간 안에 매장에서 옷을 받아볼 수 있는 시스템을 개발했다. 세계 최대 온라인 쇼핑몰인 아마존도 동일한 이론으로 미국 내에서 이틀 안에 책을 배송하는 프리미엄 서비스를 제공하고 있다. 코오롱스포츠 제공

산뜻한 봄옷을 마련할 생각에 옷가게에 들른 A 씨. 마음에 드는 디자인을 발견한 뒤 조금 큰 몸집을 편하게 감싸줄 XXL(투 엑스라지) 사이즈를 입어보기로 마음먹었다. 하지만 때마침 품절된 사이즈. 매장 직원이 다른 매장에 옷이 있는지 알아보거나 본사에 주문해 주겠다고 했지만 이 경우엔 최소 하루는 기다려야 한다. 좀 기다리더라도 옷을 입어보고 살지 말지 결정하고 싶은데…. A 씨는 결국 옷을 사지 못하고 발걸음을 돌렸다.

유통 현장에서 늘 벌어지는 이런 문제를 해결할 방법이 없을까. 장영재 KAIST 산업 및 시스템공학과 교수팀은 수학 이론으로 해결책을 찾아냈다. 장 교수팀이 사용한 원리는 ‘집합 덮개 문제’로 불리는 수학 이론이다. 집합 덮개 문제는 조건을 만족하는 다양한 경우 중에서 겹치는 부분을 최대한 제외해 가장 적은 경우만으로 전체를 만족시킬 수 있도록 하는 방법이다.

실제로 코오롱스포츠는 고객이 원하는 옷을 2시간 안에 방문 매장에서 받아볼 수 있게 해달라고 장 교수팀에 의뢰했고, 연구진은 집합 덮개 문제를 활용해 전국의 220개 매장 중에서 2시간 안에 물품을 배송할 수 있는 매장을 정한 뒤 겹치는 매장을 제외해 최적의 매장을 최소한으로 선정하는 프로그램 ‘빅데이터 로지스틱 시스템’을 개발했다. 장 교수는 “다른 매장의 재고 상황을 확인할 수 있는 이 시스템을 갖추면 물품을 2시간 내에 다른 매장으로 보내줄 수 있어 최적의 장소에 있는 매장의 재고 관리가 한결 수월해질 수 있다”고 설명했다. 코오롱스포츠는 올해 이 시스템을 선보일 예정이다.

세계 최대 온라인 유통기업인 아마존도 넓은 미국에서 고객이 원하는 상품을 빠르게 배송하는 경쟁력을 갖추기 위해 집합 덮개 문제를 활용했다. 아마존은 이를 이용해 미국에서 이틀 안에 구매한 상품을 받을 수 있는 ‘프리미엄 서비스’를 제공하고 있다.

복잡한 체계를 갖춘 대중교통의 시간표를 짜고, 미국 메이저리그 야구 경기의 일정을 짜는 등 산업 및 서비스 현장 곳곳에서 발생하는 문제를 해결하는 데도 수학 이론이 활용되고 있다.

조가현 동아사이언스 기자 gahyun@donga.com