기업은 경쟁력 강화를 위해 다양한 비용절감에 관한 노력을 하고 있고, 그 중 원가절감을 위한 여러 방법을 강구하고 있다. 효율적으로 원가를 절감하기 위해 원가의 구성요소를 파악해보면 재료비, 노무비, 경비 등으로 구성되어 있다. 이 중 재료비와 경비 등에 속하는 구매비와 재고비, 물류비 등을 절감하는 것이 중요하다. 그러나 물류비에는 제품 포장비, 운송에 관련된 여러 부대비용, 제품의 보관비, 상하역비, 유동비 등 여러 가지 요소로 구성되어 있어서 실제 기업의 물류비를 계산하거나 물류비 절감을 위한 원가절감모델을 구축하는데 많은 한계점을 가지고 있다. 본 연구에서는 실제 자사의 물류센터를 두고 상품의 분류, 재고관리, 배송까지 일관하는 방법으로 물류비를 절감하고 있는 의류회사 P사의 실제 데이터를 이용하여 기존 알고리즘과 본 연구에서 제안한 알고리즘을 이용해 물류비를 계산하고 비교한다. 본 연구를 통해 P사의 물류비를 분석하여 물류체계의 문제점을 찾고 해결할 수 있는 기회가 될 것이다.
과거부터 수자원분야는 공학적인 측면을 주로 강조하였으며, 따라서 인문사회학적 요소(예, 토지이용, 인구, 생태 환경, 경제발전 등)가 종종 배제된 채 시설물 계획이 이루어졌다. 그러나, 경제가 발전하고 사회의 모습이 복잡해짐에 따라, 수자원 관련 시설물의 계획에 있어 다양한 인문사회학적 요소를 고려할 필요성이 높아지고 있다. 본 연구에서는 사회-수문 모델링 기법을 이용하여 사회-수문 상호 간 순환적 관계를 파악하고, 특히 다목적댐이 인문사회에 미치는 영향을 정략적으로 파악하고자 하였다. 우리나라는 기후변화에 의한 극한가뭄과 홍수발생 빈도가 증가하고 있다. 이에 대한 대책으로, 다목적댐을 건설하여 효율적인 수자원 관리를 하고 있다. 본 연구에서는 대상지역으로 국내 강원도의 횡성댐을 선정하였다. 횡성댐은 하류에 위치한 횡성군과 원주시에 생 공 농업용수를 공급하는 용수원의 역할과 섬강 하류지역에 발생하는 홍수를 방어하는 역할을 하고 있다. 횡성댐 유역의 사회-수문학적 관계를 이해하기 위해 인과지도를 이용한 시스템 요소간의 상호연관성을 파악하였고, 이를 바탕으로 수문학적 요소와 인문사회학적 요소 사이의 관계식을 구성하였다. 수자원 분야에 해당하는 요소로는 생 공 농업용수 이용량 및 댐 저수량과 방류량을 선정하였으며, 인문사회학적 요소는 인구, 공업지역 농경지 주거지역의 면적 및 지역 내 총생산액을 선정하였다. 이와 같은 사회-수문학 요소를 바탕으로 해당 지역의 사회-수문 전체의 동태적 변화를 이해하기 위해 시스템 동적모의(System Dynamics) 모형을 이용한 모델링을 진행하였다. 다목적댐 건설 전 후로 대상지역의 용수 이용량과 인구 및 지역 총생산액 등의 데이터를 수집하여 모델을 검증하였다. 나아가 구현한 모형을 활용하여 향후 기후변화 발생 시 다목적댐이 대상지역의 용수이용 및 인구변화, 지역경제에 미치는 영향을 정량적으로 분석하였다. 본 연구는 인문사회분야와 수자원분야 사이의 영향관계를 이해하고, 모델을 이용한 정량적인 분석을 통해 향후 수자원 시설물 계획 및 정책마련을 위한 의사결정도구로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
4차 산업혁명으로 인공지능(AI, Artificial Intelligence) 관련 기술이 고도로 성장함에 따라 여러 분야에서 AI를 접목하는 사례가 증가하고 있다. 주요 원인은 정보통신기술이 발달됨에 따라 기하급수적으로 증가하는 데이터를 사람이 직접 처리·분석하는데 현실적인 한계가 있고, 새로운 기술을 적용하여 휴먼 에러에 대한 리스크도 감소시킬 수 있기 때문이다. 이번 연구에서는 '원격 전위 측정용터미널(T/B, Test Box)'로부터 수신된 데이터와 해당시점의 '원격 정류기' 출력을 수집 후, AI가 학습하도록 하였다. AI의 학습 데이터는 최초 수집된 데이터의 회기분석을 통한 데이터 전처리로 확보하였고, 학습모델은 심층 강화학습(DRL, Deep Reinforce-ment Learning) 알고리즘 중(中) Value기반의 Q-Learning모델이 적용하였다. 데이터 학습이 완료된 AI는 실제 도시가스 공급지역에 투입하여, 수신된 원격T/B 데이터를 기반으로 AI가 적절하게 대응하는지 검증하고, 이를 통해 향후 AI가 전기방식 관리에 적합한 수단으로 활용될 수 있는지 검증하고자 한다.
서울 도심 내 교통량 감축과 탄소배출을 줄이기 위해 2015년 도입된 공공자전거 따릉이는 이용자가 해마다 배 이상 증가하여 2023년 기준 2700여 대여소에서 4만 3천여 대가 운영 중이며 누적 가입자 4백만 명을 넘어서는 서울시민이 뽑은 가장 성공적인 공공 정책으로 자리매김하였다. 그러나 따릉이 이용이 급속도로 증가됨에 따라 자전거 수요·공급 불일치로 인한 자전거 부족 민원도 급증하여 효율적인 자전거 재배치가 강하게 요구되었다. 이에 본 연구는 공유자전거의 대여·반납 이력 데이터, 기상데이터, 공휴일 정보, 따릉이 대여소 정보 등을 기반으로 따릉이 이용 패턴과 특성을 분석하고, 기계학습 알고리즘을 활용해 대여소별 따릉이 대여·반납 예측 모델을 개발하였다. 이를 이용하여 대여소별 안전재고를 확보할 수 있는 따릉이 재배치 수량을 도출하고 이를 서울시설공단 따릉이 관리App에 시범서비스 하였다. 따릉이의 수요를 실시간으로 예측하고 현재 거치 중인 재고량과 비교하여 적절한 수량의 자전거를 재배치한다면 자전거 부족으로 인한 시민들의 불편 해소에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 온실작물 생육에 적절한 미기상환경을 제공하기 위한 최적의 조건을 찾아내기 위하여 TRNSYS 프로그램을 이용하여 온실의 구조 및 환경인자와 에너지공급기술들에 대하여 시뮬레이션을 실시한 연구논문들을 분석하였다. 본 연구의 목적은 온실에너지 관리를 위해 사용되고 있는 여러 가지 에너지시스템과 기술들에 관하여 검토하고 이들에 대해 TRNSYS 시뮬레이션을 통해 실시한 효율분석에 관하여 검토하는 것이다. 사용가능한 에너지자원과 다양한 외부기상조건에 따른 에너지절감기술들의 성능을 분석하기 위한 여러가지 시뮬레이션 모델들에 대해서도 검토하였다. 사용자가 정의하는 인자들을 사용하여 하이브리드 농업시설을 시뮬레이션 할 수 있는 TRNSYS 프로그램의 주요 구조들을 찾아내었다. 문헌검토에서 얻어진 결과를 토대로 TRNSYS 프로그램을 이용하여 온실의 에너지관리를 위한 시뮬레이션 모델을 개발하는데 필요한 몇 가지 중요한 결론들을 도출하였다. TRNSYS 프로그램은 앞으로 온실의 에너지 시뮬레이션을 수행하는데 크게 활용될 것으로 기대된다.
본 연구는 공급사슬의 시각으로 항만배후단지 위험물 취급자를 대상으로 실시하는 교육훈련을 형성적 모델과 반영적 모델을 결합한 구조방정식을 통해서 실증분석을 하였다. 각 경로의 효과크기도 분석하였다. 실증분석 결과는 교육훈련환경과 교육분위기는 위험물 취급자의 교육기대에 정(+)의 영향을 미치고, 교육기대는 교육훈련프로그램과 교육훈련전이에 정(+)의 영향을 미친다. 교육훈련프로그램은 교육훈련전이와 교육훈련성과에 정(+)의 영향을 미친다. 교육훈련전이는 교육훈련성과에 정(+)의 영향을 미치며, 교육훈련 성과는 실제 위험물관리현황에 정(+)의 영향을 미친다고 검증되었다. 효과크기분석 결과를 보면, 교육분위기는 교육기대에, 교육기대는 교육훈련프로그램에, 교육훈련전이는 교육훈련성과에, 교육훈련성과는 위험물관리현황에 모두 큰 효과가 있다고 검증되었다. 본 연구결과는 지속가능한 항만배후단지 위험물 안전관리 프로세스를 조성하는 데 다양한 시사점을 제공할 것이다.
본 연구에서는 유역단위의 물수지 분석과 농업용수의 수문학적 매커니즘을 모의 할 수 있는 유역 모델링 방법을 이용하여 회귀수량 산정기법을 제시하고자 하였다. SWAT 모델을 이용하여 영산강수계 대표적인 농업지역인 만봉천 표준유역 (97.34 km2)에 대해 담수 논 모의가 고려된 유역물수지 분석을 실시하였다. 회귀수량 산정에 앞서, 나주 유량관측소의 일 유량 자료를 이용하여 SWAT을 검·보정하였다. R2, Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE), Root-Mean-Square Error (RMSE)는 각각 0.73, 0.70, 0.64 mm/day으로 분석되었다. 3년 동안(2015~2017) 모의 결과를 토대로 관개기간(4/1~9/30)에 대한 신속 회귀수량과 공급량 대비 회귀율을 산정하였고, 평균 53.4%로 분석되었다. 본 연구에서 제시한 유역 회귀수량 모델링 기법은 향후 합리적인 유역물관리를 위한 최적 농업용수 공급방안에 대한 기초자료 구축에 활용될 수 있다.
최근 도시정책에서 도시공원이 차지하는 비중은 확대되고 있다. 좋은 도시공원체계 확보를 위해서 공원정책 및 계획에 대한 중요성이 커지고 있다. 이러한 상황에서 세계 주요도시의 공원녹지 관련 계획의 운영체계와 계획내용을 비교하는 것은 의미가 있다. 본 연구는 도시적 차원에서의 공원녹지기본계획의 운영체계 및 계획내용에 관한 비교연구이다. 연구대상지로는 영국 런던, 미국 뉴욕, 독일 베를린, 호주 시드니, 국내 서울을 선정하였고, 분석자료는 각 도시별 공원녹지 관련 기본계획 및 전략보고서를 중점적으로 분석하였다. 분석의 틀은 운영체계와 계획내용으로 구분하여 설정하였고 결과는 다음과 같다. 첫째, 공원녹지계획을 관련자원과 연계된 오픈 스페이스 계획으로 수립함으로써 자원의 통합적 관리 및 형평성에 대한 실천에 이바지하고자 한다. 둘째, 공원녹지계획이 초기의 양적 공급에서 질적가치의 향상으로 더 나아가 재활성화 및 재생에 이바지하는 방향으로 전환하고 있다. 셋째, '공급중심의 계획'에서 '수요에 기반한 평가' 모델로 전환함으로써 인구학적 변화, 트렌드 변화, 선호도 변화에 유연하게 대응하는 계획 모델로 수립되고 있다. 넷째, 계획의 주체, 수립단계별 참여 기회 확대, 참여구성원의 다양화를 통해 수동적 참여에서 적극적 참여계획으로 전환되고 있다. 공원녹지기본계획의 실천성을 제고하기 위해서는 공원녹지에 관한 새로운 인식변화를 적극 수용하고, 공원 거버넌스를 수용을 도입하며 상황에 기민하게 대응하는 유연한 계획접근이 필요하다.
이 연구는 한국의 평생학습 정책 집행과정을 정책의사결정 모형으로 유형화하고 발전과제를 제시하는 데 목적이 있다. 한국의 평생학습 정책은 2000년에 평생교육법의 제정과 함께 본격적으로 시작되었다. 평생교육법에 따라 평생학습사회를 실현하기 위한 전략으로 다양한 열린 교육제도를 도입하였다. 그 결과 한국 정부는 취약계층을 위한 학습기회의 제공, 평생학습도시 선정, 평생학습문화 구축, 평생학습결과의 인정, 평생학습 중심대학 선정 등 다양한 평생교육 정책을 수립하여 국민의 평생학습을 지원하였다. 한국은 정부가 평생교육정책을 결정하고 재정 지원을 담당하지만 평생교육예산이 교육부 예산의 0.07%에 불과하여 아직도 학교교육 위주의 교육정책을 추진하는데 역점을 두고 있다. 한국의 정부관료적 평생교육정책은 그린(Green, 2000)의 입법모형에 비추었을 때 국가주도 모형이다. 그러나 이는 교육비 부담을 국가가 담당하는 것이 특징인 모델이므로 학습비를 대부분 개인이 부담하는 한국의 현실과는 맞지 않는다. 따라서 한국의 특성을 반영할 수 있는 평생교육 모형을 탐색할 필요가 있다. 연구결과 한국의 평생교육 제도는 앨리슨(Allison, 1971)의 정부 / 관료주의 모델, 지글러와 존슨(Ziegler and Johnson, 1972)의 입법모델, 그리핀(Griffin, 1987)의 사회통제 모델, 그린(Green, 2000)의 국가주도 모델로 특징지을 수 있음을 확인했다. 연구결과를 토대로 평생학습 활동은 학습시장의 수요와 공급 측면에서 관리되어야 하며, NGO의 활동과 취약계층에 대한 학습비 지원을 통해 평생학습을 강화해야 할 필요가 있을 제언으로 제시하였다.
본 연구의 목적은 패션기업의 SCM(Supply Chain Management) 환경에서 B2B 관계 구축에 영향을 미치는 CRM(Customer Relationshio Management)요소들을 밝히는 것이다. 특히 이러한 CRM 요소들이 기업간 권력구조와 관계없이 비즈니스의 모든 영역에서 유의한 효과가 있는지 탐색적으로 살펴보고자 한다. 이를 위해 질적연구방법과 양적연구방법을 병행한 통합적 접근법을 이용하여 탐색적 연구가 진행되었다. 패션기업에 근무하는 전문가 5명을 대상으로 하여 심층면접을 실시하였으며 이를 통해 연구모형을 구성하였다. 그리고 설문지를 통하여 이러한 모델을 실증적으로 검증하기 위한 양적연구를 진행하였다. 그 결과 첫째, 패션기업 간 거래유형에 따라 장기지향적 관계/충성도, 전환 비용에 영향을 미치는 CRM의 모형이 구성되었다. 둘째, 구성된 연구모형을 양적으로 검증한 결과 변수 간 인과관계는 부분적으로 지지되었다. 구체적으로 기업간 관계구축에 가장 큰 영향을 미치는 CRM요인은 매출보장과 특별할인이었다. 또한 고객화된 제품과 품질, 편의성, 경쟁력 있는 가격, 제품/시스템/서비스 개발과 같은 요소들이 관계 구축 및 전환비용 상승에 영향을 미칠 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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