• 디지털융복합연구
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• 제11권9호
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• pp.103-111
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• 2013

SCM의 관리 포인트가 공급중심에서 수요관리 중심으로 옮겨짐에 따라, 정확한 수요 예측을 위한 많은 기법들이 제시되어 왔다. 이 중 변수간의 인과관계 분석을 통한 수요예측이 많이 이루어지고 있음에도 불구하고, 연관된 변수들 간의 상관구조는 상관계수에 의존하였고, 이는 예측의 정확성을 저하시키는 요인으로 작용하였다. 본 논문에서는 기존 방법의 문제점들을 보완하며, SCM에서 발생하는 Heavy Tail형 데이터의 상관구조를 정밀하게 모델링할 수 있는 방법을 제시한다. 상관구조를 파악할 수 있는 프레임웍인 코플라 함수 중에서 Student's t-코플라 함수를 통하여 수요 예측모형을 수립하고, 관련 파라미터를 추정하는 기법을 실험과 함께 제시하였다. 이를 통해, 수요예측에 필요한 변수들 간의 상관구조 파악이 보다 명확해지며, 이는 SCM상의 채찍효과의 완화로 이어져, 안정된 공급 사슬 네트웍의 관리에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.222-229
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• 2002

기존의 공급망이 디지털화되고 고객과 공급자간의 파트너쉽과 정보흐름에 있어서 고성능의 네트웍을 형성하는 새로운 개념의 네트 퀀을 가치넷 (value net)으로 정의한다. 이러한 가치넷은 고객이 그 중심에 위치하며 연관되는 제조 사이트와 공급자에 이르는 정보의 배분을 원활하게 해 준다. 본 연구의 목적은 복잡한 공급사슬의 흐름과정에서 발생하는 의사결정과정을 자동화하고 효율화하기 위해서 멀티에이전트를 이용한 프레임 을 설계하고 구매업무와 관련된 영역에 대하여 본 시스템을 구현해 보고자 하는 것이다. 에이전트의 지능적 판단을 위해서는 BDI (Belief, Desire, Intension) 모델을 이용하였다. 본 연구의 결과는 B2B 및 e-Business에서 에이전트를 이용한 조달 및 획득과 관련된 업무에 적용이 될 수 있다.무에 적용이 될 수 있다.