본 사례연구의 목적은 이용 당 비용 접근방법을 통하여 과학기술분야 해외학술지의 경제성을 분석하기 위한 것이다. 연구 목적을 달성하기 위하여 K기관이 구독중인 해외학술지 중 무작위로 선정한 1,745종을 대상으로 하였고, 심층 분석을 위하여 학술지 속성 중의 영향력 계수(IF), 타기관 중복소장수, 언어, 구독비용, 이용빈도에 따른 상관관계를 분석하였다. 연구 결과에 의하면 영향력 계수를 제외한 나머지 모든 속성들은 해외학술지의 이용당 비용과 서로 유의한 상관관계가 있는 것으로 나타났으며, 이들 각 속성의 내부 그룹 간 차이분석을 통하여 보다 자세한 분석하였다.
본 연구는 은행의 대손충당 적립과 자기자본비용 관계를 추정하였다. 또한 은행이 지주회사 소속 여부에 따라 은행의 대손충당 적립이 은행의 자기자본비용의 관계에 차이가 존재하는 지를 분석하였다. 은행의 대손충당 적립과 은행 자기자본비용의 관계 뿐 아니라, 자기자본비용의 산정의 중요 요소인 은행의 체계적 위험(베타)과 은행 대손충당 적립과의 관계도 분석하였다. 실증분석 결과에 따르면, 은행의 대손충당 적립은 은행의 자기자본비용과 양의 관계를 가지는 것으로 나타났다. 은행의 대손충당 적립은 은행의 체계적 위험(베타)과도 양의 관계를 보였다. 은행의 대손충당 적립은 은행의 체계적 위험과 함께 자기자본비용 상승을 유발하는 것으로 해석할 수 있다. 한편 은행이 지주회사 소속인 경우에는 은행 대손충당 적립에 따른 은행 체계적 위험 및 자기자본비용의 증가 폭이 감소되는 것으로 나타났다. 지주회사에 소속된 은행에 대해서는 은행경영 지배구조가 선진화 및 투명성 제고로 평가하는 것으로 해석된다. 지주회사 소속에 따른 은행들의 경영 투명성 개선효과 등이 은행의 체계적 위험 및 자기자본비용을 낮추는 데 기여하는 것으로 해석된다. 본 연구는 은행 대손충당 적립금에 대한 상반된 평가를 가진 기존 연구결과에 대해 새로운 결과를 제시하였다. 또한 대손충당금 적립과 자기자본비용과의 관계를 규명하였다는 점에서 기존 연구에 공헌도가 있다. 또한 본 연구는 은행의 대손충당적립과 자기자본비용에 관심이 큰 금융감독 당국에도 유용한 시사점을 줄 것으로 기대된다.
Corresponding to the high consumption rate of the selfie stick for cell phone camera, the design of the product is becoming diverse. However, relatively low cost selfie stick models are not strong enough to stand the weight of the cell phone. This results into a bending of the stick or the accidental fall of the cell phone by the failure of the holding unit. As a solution to the problem, design of selfie stick that is structurally strong enough to stand the weight of the cell phone with the minimum weight for the portability is proposed in this paper.
This article develops a control model for an open queueing network in terms of both the input and the output processes with stochastic intensities. The input and the output intensities are subject to some capacity limits and optimum control is characterized by a threshold type with a finite upper barrier. A discounted profit is used as a decision criteria, which is revenue minus operating and holding cost.
Previous MRP models were developed without considering learning effects on the determination of the production lot size environment. The only consideration was the setup and inventory holding costs. In this paper the proposed MRP model were developed incorporated the effects of learning. The result of this model show that learning significantly influence the production lot size and total variable cost. The numerical examples have been used to illustrated the impact of proposed model.
본 논문에서는 그룹교체 정책과 예비품 재고정책을 동시에 고려하여 최적화하는 방안을 제시한다. 일반적으로 보전정책들은 예비품의 재고가 늘 가용하다고 가정하고 있으나 예비품의 재고 확보 여부에 의해 보전활동은 영향을 받을 수밖에 없다. 동일한 여러 유닛들이 동시에 운용될 때 이용되는 그룹교체정책을 바탕으로 이를 지원하기 위한 최적 재고수준을 결정한다. 일정한 개수의 유닛이 고장 나는 시점에서 그룹교체를 수행한다. 예비품의 재고는 일정 횟수의 그룹교체를 할 만큼 주문하여 유지한다. 보전비용과 재고비용 등 운용비용을 최소화할 수 있는 최적의 그룹교체 주기와 재고수준을 구한다.
This paper considers an inbound ordering and outbound dispatching problem for multi-products and multi-vehicles in a third-party distribution center. The demands are dynamic over a discrete and finite time horizon, and replenishing orders are shipped in various transportation modes and the freight cost is proportional to the number of vehicles used. Any mixture of products is loaded onto any type of vehicles. The objective of the study is to simultaneously determine the inbound lot-sizes, the outbound dispatching sizes, and the types and numbers of vehicles used to minimize total costs, which consist of inventory holding cost and freight cost. Delivery time window is one of the general dispatching policies between a third-party distribution center and customers in practice. In the policy, each demand of product for a customer must be delivered within the time window without penalty cost. We derive mixed integer programming models for the dispatching policy with delivery time windows and on-time delivery dispatching policy, respectively and analyze the effect on a dispatching policy with delivery time windows by comparing with on-time delivery dispatching policy using various computational experiments.
이 논문에서는 자동차 차체 조립라인과 같은 제조시스템을 설계할 때, 설비투자비용과 같은 다양한 비용요소를 고려하여 최적 배치안을 결정하는 문제를 다룬다. 시스템의 성능 평가에 필요한 생산율 재공품 재고 수준을 추정하기 위해서는 시뮬레이션 실험 결과를 기반으로 하는 메타모델 방법론을 사용하였다. 최적화 문제의 목적함수는 목표생산율을 만족시키는 최소비용으로 정하였는데, 비용요소로는 로봇, 버퍼, 운송장비에 대한 투자비용을 고려하였고, 운영비용으로는 재공품 재고비용을 포함시켰다. 최적화 문제를 풀기 위해서는 하모니 탐색방법론을 사용하였다.
We are concerned with a long-term replenishment contract for the ARIMA demand process in a supply chain. The chain is composed of one supplier, one buyer and consumers for a product. The replenishment contract is based upon the well-known (s, Q) policy but allows us to contract future replenishments at a time with a price discount. Due to the larger forecast error of future demand, the buyer should keep a higher level of safety stock to provide the same level of service as the usual (s, Q) policy. However, the buyer can reduce his purchase cost by ordering a larger quantity at a discounted price. Hence, there exists a trade-off between the price discount and the inventory holding cost. For the ARIMA demand process, we present a model for the contract and an algorithm to find the number of the future replenishments. Numerical experiments show that the proposed algorithm is efficient and accurate.
We study the firm's strategy to price its products and plan the spare parts manufacturing so as to maximize its profit and at the same time to fulfill its commitment to providing the customers with the key parts continuously over the relevant decision time horizon, i.e., the production plus warrantee period. To examine the research question, we developed and solved a two-stage optimal control theory model. Our analysis suggests that if the cost to produce the spare part during the warrantee period is more expensive than that during the production period, the firm should increase its sales price gradually throughout the production period to control its sales. In addition, during the production period it is optimal for the firm to produce the spare parts more than needed so that the overproduced spare parts can be used to partially meet the demand during the warrantee period. We conducted numerical analysis to investigate the sensitivity dynamics among key variables and parameters such as inventory holding cost, unit spare part production costs, part failure rate, and parameters in the demand function.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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