1. 개발 목적
- 의류 수거 물류 프로세스 디지털화: 전화나 비정기 방문에 의존하던 헌 옷 수거 방식을 모바일 앱 기반의 정기적이고 체계적인 물류 시스템으로 전환하여 운영 효율을 높이고자 했습니다.
- 사용자 편의 중심 수거 신청 체계 구축: 복잡한 예약 절차 없이 터치 몇 번으로 수거 신청부터 문 앞 수거까지 가능한 비대면 O2O 프로세스를 설계했습니다.
- 유휴 자원의 자산화(포인트) 실현: 처치 곤란했던 헌 옷을 무게에 따라 투명하게 현금성 포인트로 환산해 줌으로써, 자원 순환의 가치를 사용자에게 직접적인 보상으로 제공하는 것이 목표였습니다.
2. 기술 스택 및 선정 포인트
Front-end : Dart / Flutter Back-end : TypeScript / NestJS Server : AWS EC2, S3, SES DB : PostgreSQL/Redis
수거 지역별 동선 최적화 알고리즘 처리를 위해 확장성이 뛰어난 NestJS와 공간 데이터 특화 DB인 PostgreSQL 활용.
3. 필요 기능
간편 수거 신청, 예상 수입 계산, 포인트 전환
4. 루멘트만의 성공 전략
- GIS 연동 기반 수거 차량 동선 최적화 알고리즘: 수거 기사님들의 이동 거리를 최소화하고 시간당 처리량을 극대화하기 위해, 지역별 신청 데이터를 분석하여 최적의 경로를 배차하는 GIS 알고리즘을 적용했습니다.
- 실시간 물류 상태 변화 추적 시스템 설계: 수거 신청, 기사 배정, 수거 완료, 검수, 포인트 지급 등 각 단계의 상태값이 딜레이 없이 앱에 동기화되도록 이벤트 기반 아키텍처를 구축했습니다.
- 예상 수익 자동 계산 및 포인트 정산 엔진: 사용자가 입력한 예상 무게와 의류 상태에 따라 지급 가능한 포인트를 즉시 계산하고, 실제 검수 결과와 오차 없이 정산되는 무결성 보장 로직을 구현했습니다.
5. 작업결과
- 물류 운영 비용 최적화 및 수거 효율 대폭 상승: 동선 최적화 기술 도입으로 수거 차량의 공차 운행률이 감소하고 유류비 등 물류 운영 비용이 획기적으로 절감되었습니다.
- 수거 신청 프로세스 간소화로 사용자 리텐션 확보: 간편한 신청 경험에 만족한 사용자들의 재이용률이 상승했으며, 비대면 수거 방식이 정착되어 서비스 가입자가 꾸준히 증가했습니다.
- 의류 재활용 데이터 분석을 통한 수요 예측 모델 확보: 지역별, 시기별 수거량 데이터를 축적하고 분석하여 향후 물류 리소스 투입을 예측하고 조절할 수 있는 데이터 기반 운영 토대를 마련했습니다.
* 실제 앱 화면은 하단의 이미지를 확인해주세요.
