지난해 온라인쇼핑 거래액은 사상 처음으로 200 조원을 넘었으며 2020 년 한국 온라인 시장 규모는 세계 6 위를 차지하였다고 한다. 이러한 흐름은 코로나 19 팬데믹을 겪으면서 더욱 가속화되었으며 온라인쇼핑과 관련된 온라인 배송과 TMS 또한 주목받고 있다. TMS(Transportation Management System)란 적은 차량을 이용하여 많은 배송처를 짧은 시간 동안 처리할 수 있도록 스케줄링 하는 시스템이다. 배송 최적화를 위해 다양한 요인 분석이 진행중이며 그 중 배송권역은 TMS 배송 노선의 품질을 결정짓는 중요한 요소이다. 그런데 배송 권역은 사람마다 판단하는 기준이 다르고 검증하는데 많은 시간과 노력이 소요되기 때문에 최적의 배송 권역을 구하는 것은 어렵다. 본 논문에서는 해당 문제를 라벨이 없는 분류 문제로 정의하고 군집화 알고리즘과 현장 방식으로 배송권역을 생성한 후 TMS 시뮬레이션을 진행하여 결과를 분석하였다. 연구대상은 서울특별시 강서구와 양천구로 선정하였으며 데이터를 전처리한 후 Elbow method 와 Silhouette score 로 최적 클러스터링 개수를 평가하였다. TMAP TMS 에서 군집화 알고리즘 권역과 실무 권역을 활용하여 시뮬레이션을 진행하였다. 결과는 군집화 알고리즘 권역들이 실무 권역보다 배송 시간과 거리가 약 6%~9% 효과적인 것으로 나타났다. 또한, 배송권역 결과의 객관성 확보 및 공수를 줄일 수 있으며 비정형적 요소(지형/지물)까지 반영할 수 있다. 군집화 알고리즘 기반으로 생성한 권역을 현장에 맞게 활용한다면 TMS 배송 최적화에 한 발 더 다가갈 수 있을 것이다.