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Dev.toAI/ML
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XGBoost 도입을 통한 물류 견적 산출 시스템의 응답 속도 최적화
New Laptop, New Job, and Two Weeks of Not Touching My Invoice App
AI 요약
Context
물류 운송 견적 산출 과정의 수동 프로세스로 인한 높은 Response Time 발생. 기존의 단순 계산 방식으로는 다양한 운송 경로, 캐리어 조건 등 비선형적 변수를 처리하는 데 한계가 존재함.
Technical Solution
- Manual Quote 프로세스의 병목 지점인 가격 결정 로직의 자동화 설계
- Linear Regression의 한계인 비선형 관계 처리 불가 문제를 해결하기 위해 Gradient Boosting 기반 모델 검토
- Tabular Data 처리 능력이 우수하고 적은 데이터셋으로도 효율적인 추론이 가능한 XGBoost 채택
- Mixed Data Types의 효과적 처리를 통한 운송 조건별 최적 가격 예측 모델 구현
- n8n 기반의 Workflow Automation을 통한 반복적 내부 운영 프로세스의 파이프라인 구축
실천 포인트
1. 정형 데이터(Tabular Data) 예측 시 변수 간 비선형 관계 존재 여부를 먼저 분석할 것
2. 단순 회귀 모델의 성능 저하 시 XGBoost, LightGBM 등 Boosting 계열 알고리즘 검토
3. 단순 기능 구현 전, 실제 운영 프로세스의 병목(Bottleneck)을 파악하여 자동화 우선순위 설정