본 연구는 중소 벤처기업의 SCM(공급사슬관리)역량 모델링과 프로세스 개선 방안을 제안하는데 목적을 갖고 실증조사 하였으며, 그 결과를 종합하면 다음과 같다. 중소 벤처기업의 SCM역량 모델링과 프로세스 개선에 있어 공급사슬 전략계획의 모델링에서 전략적 제휴, 기술개발, 집중화에 있어 전략적 제휴를 가장 중요시하고 그다음 기술개발보다 집중화에 중점을 둘 것을 시사하였다. 그리고 의사결정에서도 경로설정 스케줄링과 네트워크 통합, 3자물류 아웃소싱 중 네트워크 통합을 가장 중시하였으며 관리통제에서도 고객서비스 관리, 생산성 관리, 품질 관리 중 품질 관리를 가장 중시하는 것으로 나타났다. 또한 거래지원 시스템에 있어서는 주문 관리 선택, 가격결정 청구, 출하배송, 고객 관리 중 주문 관리 선택을 가장 중시한 모델링과 프로세스상 개선을 요하는 것으로 나타났다. 이는 전체적으로 중소 벤처기업의 SCM역량을 극대화시키고 최적화된 프로세스 운영을 위해 해당 조직구성원의 역량과 프로세스 개선 관점에서 기존 전략적 제휴를 통한 네트워크 공유와 통합을 통해 품질 관리를 최적화시키고 거래지원 시스템을 안정화시킴으로써 기업간 전략적 연계를 통한 단순한 전자적 자료 교환 관계를 넘어 정보시스템의 통합 역량을 극대화시킴으로써 차별화된 경쟁우위를 달성할 수 있음을 시사한 것으로 평가할 수 있다. 따라서 스마트 시대에 최적의 공급사슬 통합 역량의 모델화와 최선의 프로세스 관리를 위해 정보통합에 있어 시스템의 호환성과 신뢰성이 바탕이 된 인프라 구축과 함께 SCM역량 극대화를 위한 조직화와 집중화가 선행되어져야 할 것이다.
버스정보 시스템을 이용하는 시민들은 더 정확한 예측 정보를 원한다. 하지만 평균 기반 단기간 예측 알고리즘을 사용하는 대부분의 버스정보시스템에서는 교통흐름, 신호주기, 정차시간 등의 영향이 고려되지 않기 때문에 많은 오차를 포함하고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 오차의 영향요인 분석을 통해 예측정보의 정밀도를 향상시켜 시민들의 편의를 도모하고자 한다. 이에 현재 운영되고 있는 버스정보 시스템의 자료를 토대로 오차의 영향요인을 분석했다. 분석 데이터에서 시간대별 특성과 지리적 여건에 의한 영향이 복합적으로 나타나고, 정차시간과 단위구간속도에 미치는 영향도가 다름을 보였다. 이에 따라 정차시간은 일반화 가법 모형을 사용하여 시간, GPS 좌표, 통과 노선수의 설명변수로 패턴을 구축하고, 단위구간에 대해 은닉 마르코프 모델을 사용하여 교통흐름에 따른 영향도를 고려한 패턴을 구축했다. 패턴 구축의 결과로 정밀한 실시간예측이 가능하고, 노선 통행속도의 장기간 예측이 가능했다. 마지막으로 관측 데이터와 예측 데이터의 통계적 검정 과정을 통해 전구간 예측에 적합한 모델임을 보였다. 본 논문의 결과로 시민들에게 더 정확한 예측 정보를 제공하고, 장기간 예측은 배차시간 등의 의사결정에 중요한 역할을 수행할 수 있으리라 생각한다.
국내 송 배수 시스템은 산지가 많은 지형적 특성을 이용하여 송수펌프를 통해 고지대에 위치한 배수지에 용수를 저장한 후, 급수구역으로 자연유하방식으로 배수하는 방식을 사용한다. 이 과정에서 송수펌프 운영에 많은 전기 에너지가 소모되며, 이는 전체 상수관망 시스템 운영에서 가장 큰 비중을 차지하는 것으로 알려져 있다. 송수펌프의 적정 용량과 운영방법은 하류단에 위치한 배수지의 크기에 영향을 받게 되므로 송, 배수 시스템의 경제적인 설계와 안정적인 운영을 위해서는 초기 시설물의 규모 결정 단계에서 송수펌프 및 배수지의 건설비용과 송수펌프의 장기간 운영비용을 함께 고려하는 것이 타당하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 최적화 기법인 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm, GA)을 활용하여 송수펌프와 배수지의 최적규모와 송수펌프의 운영스케줄링을 동시에 최적화 할 수 있는 모형을 개발하였다. 개발 모형은 국내에서 운영 중인 송 배수시스템에 적용하여 검증을 실시하였다. 본 연구는 송 배수시스템의 초기 설계에 있어 송수펌프와 배수지의 최적규모 산정에 도움을 줄 것으로 기대한다.
한국기초과학지원연구원(KBSI, Korea Basic Science Institute)에서는 국내 유일의 초고전압투과전자현미경(HVEM, High Voltage Electron Microscopy)을 비롯하여 3 대의 일반 전자현미경을 보유하고 있다. 전자현미경을 통하여 관찰된 이미지는 각 단계별로 tilting 되어 저장된 이미지로서 관찰자에게 보다 나은 관찰 환경의 구성을 위해 3D로의 reconstruction은 필수 과정이라고 할 수 있겠다. 이 과정 중 카메라 중심에서 벋어난 부분의 왜곡을 warping 기법을 통하여 최대한 감소시킨다. 이런 이미지 전처리 과정과 이를 바탕으로 3D로의 reconstruction과정은 고성능 컴퓨터의 수반을 기본으로 하는데 이 과정을 다수의 grid node PC들이 빠른 시간에 분담하여 처리하게 된다. Grid node PC들의 역할은 소유자가 서로 다른 다양한 컴퓨팅 자원의 효과적인 공유를 목적으로 하며, 시스템의 구축에 필요한 역할 스케줄링, 자원 관리, 보안, 성능 측정 및 상태 모니터링 등의 문제를 해결하기 위한 사용되고 있다. 일반 개인이 사용하기 힘들었던 고성능 PC의 역할을 Grid node PC들이 수행하고 이 기반위에 워핑 기법을 통한 이미지 전처리는 보다 실제 관찰 대상에 가까운 형태로의 재구성이 가능할 수 있는 바탕이 된다. 워핑 전처리를 통한 Grid node PC기반의 전자현미경 볼륨 랜더링 시스템의 구축은 관찰자에게 보다 편리하며 빠른 실험 환경을 제공하여 줄 수 있고, 이해하기 쉽고 실제 모습에 가까운 형태의 실험 결과물을 접할 수 있게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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