공급 망 관리의 주요 이슈중의 하나는 재고부족(Shortage)이 허용되고 벤더가 공급자와 구매자 모두의 재고관리를 책임지는 상황 하에서, 재고수준을 결정하는 것이다. 본 연구에서는 두 개의 벤더재고관리 (Vendor managed inventory, 이하 VMI) 모델을 계시하고 각각의 해법을 개발한다. 두 모델 중 하나는 단일 구매자 및 단일 공급자 문제이고, 다른 하나는 두 구매자 및 단일 공급자 문제이다. 본 연구가 제안하는 방법론은 VMI모델이 전통적인 모델과 비교해서 어떠한 상황에서 적은 비용으로 운영될 수 있는지 결정하는 조건들을 유도해 낸다. 또한 수치예제를 통해서 제안된 방법론들의 타당성을 입증해 보인다.
Lade의 Double surface와 Single surface 구성모델의 변형을 예측의 정도를 비교평가하기 위하여 백마강모래로 두 구성식의 토질매개변수를 다수 구하고 각 변수의 통계치를 분석하였다. 이 통계치를 이용하여 일반함수의 변동계수를 산정하는 1계근사법으로 두 구성모델의 변형율에 대한 변동계수를 해석하였다. 그 결과 각 토질매개변수의 결정에는 Single surface 구성모델의 변수가 Double surface 구성모델의 변수보다 변동계수가 작게 나타나므로 매개변수결정에 일관성이 있는 반면 확률론으로 해석한 축 변형율의 변동계수는 Double surface 구성모텔에서 안정된 값을 나타내고 있으며, 체적 변형율에서는 두 구성모델 모두 안정된 해석결과를 보인다. 이는 두 구성모델의 특성을 비교한 다른 연구 결과와 일치하는 경향으로서 확률론에 의한 구성식의 평가가 효과적인 수단임을 알 수 있었다.
Temporal 데이터의 클러스터링 방법론 중의 하나로 모델기반 방법론이 있다. 이는 각 클러스터에 대하여 오토마타기반의 모델을 가정하는 것이다. 개별 모델을 추출하기 위해서는 먼저 전체 데이터에 대한 적합한 모델을 찾는 것이 필요하다. 전체에 대한 모델은 데이터집합에 대한 최적의 클러스터의 수를 결정함으로 개별 모델 구축의 준비를 완료한다. 본 연구에서는 클러스터 수를 결정하기 위한 기준인 베이지안 정보기준(BIC : Bayesian Information Criterion) 근사법의 활용도를 검증하고 데이터 크기와 BIC 값의 상관관계를 파악함으로 탐색 효율을 높이는 방안을 제안한다. 실험에서는 인위적 모델을 통하여 생성된 인공적인 여러 형태의 데이터집합을 활용하여 BIC근사 측도의 활용성에 대해 살펴보았다. 실험결과에서 보여주는 것처럼 BIC 근사 측도는 데이터의 크기가 비교적 클 경우에 올바른 파티션의 사이즈를 추정함을 확인하였다.
기업 환경의 변화, 정보통신 기술의 발전 등으로 인한 비즈니스 패러다임의 전환은 산업전반에 있어서 비즈니스 모델(Business Model)의 중요성을 부각시키고 있다. 그러나 기존의 비즈니스 모델에 대한 연구는 온라인에서의 거래(transaction)방식에 의한 사후적 분류와 프로세스 설계에 초점인 맞추어져 있어, 실제 기업, 특히 오프라인 기업의 의사결정을 지원하기에는 미흡한 실정이다. 따라서, 기업의 비즈니스 설계와 이에 따른 전략 수립을 지원하기 위한 비즈니스 모델링 방법론에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 비즈니스를 시장(market), 참여자(actor), 거래(transaction)의 3개 계층(tier)으로 파악하고, 각 계층에서의 비즈니스 설계를 위해서 고려되어야할 요소를 찾고, 이에 따라 비즈니스를 표현하는 설계 방법론 (design framework)인 MAT를 제시하고자 한다.
치열한 경쟁사회에서 고객 만족도를 높이기 위해서 고객관계관리(CRM: Customer Relationship Management)개념이 대두되고 있으며, CRM의 효과적인 수행을 위해서는 기업이 행하고 있는 고객서비스에 대한 정확한 평가가 중요하다. 여러 지표를 모두 고려하는 전략을 세우는 것은 현실적으로 불가능 하기 때문에 지표간의 개선 우선순위와 개선 폭, 개선방향을 결정할 수 있는 정보가 필요하다. 본 논문에서는 고객서비스를 평가하는 경우, 고객이 각 서비스 품질지표에 대해 느끼고 있는 중요도와 현황 및 속성에 대해 종합적인 분석을 위해 수정된 Kano 모델에 근거한 중요도-성과분석 방법론을 제시하고자 한다. 응답의 모호성으로 인한 문제점을 최소화하고자 퍼지기법을 이용하였다. 방법론의 검증을 위해서 K사의 이동통신 서비스에 대해 20대의 남녀 대학생 27명을 대상으로 사례연구를 실시하였다.
본 논문에서는 복잡하고 비선형적인 시스템에 대하여 구체적이고 체계적인 방법에 의한 퍼지 모델을 동정하기 위해 유전자알고리즘을 이용하여 전반부 및 후반부의 구조와 파라미터 동정하기 위한 유전론적 접근을 소개한다. 정보 입자 기반 퍼지 모델의 구조를 동정하기 위하여 유전자 알고리즘을 이용하여 입력 변수의 수, 선택될 입력 변수, 멤버쉽함수의 수, 그리고 후반부 형태를 결정하고, 파라미터를 동정하기 위하여 전반부 멤버쉽 파라미터를 동조하여 최적의 퍼지 모델을 설계한다. 또한 구조 동정 및 파라미터 동정에 있어서 개별적인 방법과 동시적인 방법으로 접근하여 정보 입자 기반 퍼지 모델의 최적 동정을 도모한다. 마지막으로 제안된 퍼지 모델은 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.
자원이 풍부한 언어를 사용하여 훈련된 모델을 만들고 해당 모델을 사용해 자원이 부족한 언어에 대해 전이 학습하는 방법인 교차언어 전송(Cross-Lingual Transfer)은 다국어 모델을 사용하여 특정한 언어에 맞는 모델을 만들 때 사용되는 일반적이고 효율적인 방법이다. 교차언어 전송의 성능은 서비스하는 언어와 전송 모델을 만들기 위한 훈련 데이터 언어에 따라 성능이 매우 다르므로 어떤 언어를 사용하여 학습할지 결정하는 단계는 효율적인 언어 서비스를 위해 매우 중요하다. 본 연구에서는 교차언어 전송을 위한 원천언어를 찾을 수 있는 특성이 무엇인지 회귀분석을 통해 탐구한다. 또한 교차언어전송에 용이한 원천 학습 언어를 찾는 기존의 방법론들 간의 비교를 통해 더 나은 방법을 도출해내고 한국어의 경우에 일반적으로 더 나은 원천 학습 언어를 찾을 수 있는 방법론을 도출한다.
소프트웨어 개발자들은 시스템의 설계를 위해 UML의 클래스 다이어그램과 같은 객체 모델을 이용한다. 객체-관계 변환 방법론은 객체 모델에 표현된 관계성들을 관계형 데이터베이스 테이블로 변환하는 방법론으로, 설계된 시스템의 구현을 위해 적용된다. 기존 객체-관계 변환 방법론의 연구들은 하나의 관계성을 표현하기 위해 여러 변환 기법들을 제안하였다. 하지만 각 변환 기법의 사용기준들이 존재하지 않아 구현에 적용하기 어려운 문제점이 있다. 따라서 이 논문은 각 관계별로 이진 결정 다이어그램 기반의 모델링 규칙을 제안한다. 이를 위해 변환 기법들을 구분하는 조건들을 정의하고, 질의 수행시간을 측정함으로 검증이 요구되는 모델링 규칙들을 평가한다. 평가 후, 이 논문은 명제 논리로 표현된 최종 모델링 규칙을 재정의하고, 사례 연구를 통하여 제안된 모델링 규칙이 설계된 시스템을 구현하는데 유용함을 보인다.
전통적 혁신 이론에서 과학과 기술은 공공재와 지식으로 다루어지며, 이러한 관점은 선형모델과 기술 결정론을 자연스럽게 도출시킨다. 그러나 과학과 기술을 새롭게 규정하는 신혁신 이론에서는 기술의 사회적 형성을 강조하며, 선형 모델에서 탈피하여 혁신과정의 상호작용, 네트워크, 시스템 측면을 포섭하고 있다.
최근에 탄산화 콘크리트 구조물의 정량적인 사용수명과 장기적인 성능을 확보하고 예측하기 위해서 확률론적인 내구성 해석 및 설계를 수행하는 연구가 많이 진행되고 있다. 이와 관련하여 콘크리트 구조물에 확률론적 내구성 설계 개념을 도입되고 있다. 본 논문에서는 탄산화 콘크리트 구조물의 통계적인 자료를 이용하여 Fick의 첫 번째 법칙에 근거한 탄산화 예측 모델에 적용하였으며, 이를 이용하여 확률론적 내구성 해석을 수행하였다. 이 예측모델에 관련된 설계변수인 $CO_2$ 확산계수, 대기중의 $CO_2$ 농도, $CO_2$ 흡착량, 시멘트 수화도 등의 영향을 검토하였다. 확률론에 기초한 탄산화 예측모델은 여러 환경에 위치한 콘크리트 구조물에 모니터링 자료를 이용하여 탄산화 깊이와 잔존수명을 예측하였다. 그 결과로 본 연구에서 합리적인 탄산화 예측모델을 이용한 적용 방법은 탄산화 콘크리트 구조물의 내구성 확보 및 구조물의 손상 개시시기를 예측하고 구조물을 유지 관리하기 위한 유연한 의사결정을 할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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