전통적인 트럭 기반 배송 시스템에서 발생하는 문제를 해결하기 위해, 최근에는 자율 로봇을 라스트마일 배송 운영에 통합하는 방안이 유망한 해결책으로 주목받고 있다. 본 연구는 동종 및 이종 로봇을 모두 포함하는 하이브리드 트럭-로봇 라스트마일 배송 시스템을 다룬다. 트럭과 랑데부(rendezvous)한 후 복귀하는 로봇의 배터리 관리 전략을 논의하기 위해, 배터리 충전과 배터리 스와핑(battery swapping) 두 가지 옵션을 제공하는 혼합정수선형계획(mixed-integer linear programming) 모델을 제안한다. 우리는 총 배송 시간을 최소화하기 위한 트럭 및 로봇 경로의 최적해와, 목표를 달성하기 위해 다양한 로봇 조합을 탐색한다. 또한 대규모 문제를 효과적으로 해결하기 위한 3단계 반복 휴리스틱 알고리즘을 제시한다. 제안된 모델은 대한민국의 울산광역시 남구(Southern District, Ulsan)와 미국 사우스다코타 주 래피드시티(Rapid City)에 적용하여 검증하였으며, 각각 도시 및 농촌 지역의 예로서 활용된다. 본 연구 결과는 제안된 트럭-로봇 시스템이, 특히 배터리 스와핑 옵션을 적용할 때, 전통적인 트럭 전용 배송 시스템에 비해 총 배송 시간을 최대 50%까지 감소시킬 수 있음을 도시 및 농촌 모두에서 보여준다. 더 나아가 본 결과는 도시 지역에서 배송 시스템 성능을 향상시키기 위해 로봇의 장거리 주행 가능성이 중요함을 강조한다. 또한 고객 노드 크기, 로봇 속도, 로봇 대수, 그리고 다양한 로봇 비율이 배송 시스템 성능에 미치는 영향을 평가하기 위해 민감도 분석을 수행한다. 본 연구는 하이브리드 트럭-로봇 배송 시스템과 관련된 문헌의 공백을 메우는 데 기여하며, 도시 지역에서 배송 효율을 개선하고 총 배송 시간을 감소시키는 데 대한 함의를 제공한다.

도시 공원은 지역 주민의 삶의 질을 향상시키고 지속가능하며 회복탄력적인 도시 환경을 조성하는 데 핵심적인 역할을 한다. 도시 공원은 필수적인 공공서비스이므로, 모든 도시 거주자가 이를 접근하고 혜택을 받을 수 있도록 공원에 대한 접근성, 충분성, 그리고 높은 품질을 갖추는 것이 중요하며, 이는 환경정의를 옹호하기 위한 기반이 된다. 공원 서비스를 보다 형평성 있게 제공하기 위해서는, 기존 도시 공원의 분포와 질을 평가하고 공원 접근성과 이용 측면에서 새로운 도시 공원을 조성할 잠재적 위치를 고려하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 이동전화 기반 추적에 기초한 새로운 유형의 동적 인구 데이터(dynamic population data)를 도입하여, 특히 경제적으로 소외된 고령층을 포함한 취약계층의 도시 공원 접근성을 평가하였고, 기존 도시 공원 및 공원 후보 부지의 동적 인구학적 특성과 인접 환경 특성을 활용하여 공원 이용을 추정하였다. 궁극적으로, 공원 접근성, 이용, 그리고 건설 비용을 고려한 고도화된 다목적 입지 최적화 모델을 개발하였다. 도시 공원을 후보 부지들 중에 위치시키는 과정에서, 공원을 조성할 때 후보 부지의 이용도를 최대화하고, 도시 공원으로 포괄할 수 있는 취약 인구의 수를 최대화하며, 도시 공원의 총 조성 비용을 최소화하는 세 가지 목표가 동시에 최적화되었다. 제안된 방법론은 대한민국 울산광역시에 대한 적용을 통해 검증되었다.