본 논문은 차량 경로 문제(CVRP)에서 인스턴스 특징과 메타 휴리스틱(MH) 성능 간의 복잡한 관계를 이해하는 문제를 해결하기 위해 인스턴스 공간 분석(ISA) 방법론을 제시합니다. DIMACS 12th Implementation Challenge의 데이터셋을 사용하여 23가지 관련 인스턴스 특징을 식별하고, 차원 축소 및 머신러닝 기법을 활용한 PRELIM, SIFTED, PILOT 단계를 통해 인스턴스 공간을 2차원으로 투영하여 인스턴스 구조가 MH의 동작에 미치는 영향을 분석했습니다. 핵심적인 기여는 새로운 인스턴스를 분석에 쉽게 통합할 수 있는 투영 행렬을 제공하여 CVRP 분야에서 새로운 인스턴스 분석 방법을 제시한 것입니다.