본 연구는 화주와 물류업체의 협업을 통하여 급변하는 물류 환경에 유연하기 대응하기 위한 공급사슬망에서의 리스크 관리의 중요성과 리스크 분류체계를 제시하는데 있다. 이를 위하여 첫째, 공급사슬리스크와 관련된 기존연구를 고찰하여 18가지의 리스크 발생 원인별로 47개의 리스크요인을 파악하였다. 둘째, 파악된 리스크 요인을 토대로 기업 전문가 집단의 의견을 수렴하여 공급사슬망 관점에서 3개의 대분류와 10개의 중분류로 분류하였다. 셋째, 분류된 리스크에 대해 화주기업과 물류기업을 대상으로 설문 실시 후 확인적 요인분석, 집중타당성, 판별타당성 검증기법을 이용하여 공급사슬망 리스크 분류의 타탕도를 검증하였다. 마지막으로 검증결과를 바탕으로 시사점을 제시한다.
In the advance of computer technology, it is possible to keep all the related informations for monitoring equipments in control and huge amount of real time manufacturing data in a data base. Thus, the statistical analysis of large data sets with hundreds of thousands observations and hundred of independent variables whose some of values are missing at many observations is needed even though it is a formidable computational task. A tree structured approach to classification is capable of screening important independent variables and their interactions. In a Six Sigma project handling large amount of manufacturing data, one of the goals is to screen vital few variables among trivial many variables. In this paper we have reviewed and summarized CART, C4.5 and CHAID algorithms and proposed a simple method of screening vital few variables by selecting common variables screened by all the three algorithms. Also how to develop a logistics regression model on a large data set is discussed and illustrated through a large finance data set collected by a credit bureau for th purpose of predicting the bankruptcy of the company.
현대사회의 산업 현장에서 작업효율과 안전사고예방은 기업의 이익과 직결된다. 현장에서의 인력의 사용으로 인한 한계점을 가지고 있기 때문에 효율적이고 안정적으로 작업 효율을 내며 현장의 많은 안전사고를 미연에 방지하기 위해 많은 산업현장들은 4차 산업 혁명을 통해 수많은 작업들을 로봇을 이용한 자동화로 대체해 오고 있다. 단순히 짐을 옮기고 재고를 파악할 뿐인 간단한 작업임에도 불구하고 물류 피킹/분류 작업은 아직까지 인력을 사용한다. 인력을 한계를 극복하기 위해 작업 현장을 라인 트레이서를 통해 이동하고, 영상분석을 이용해 로봇 암으로 원하는 물건을 정확하게 피킹하고자 적재 하도록 설계한 '영상분석을 이용한 자동 피킹.분류시스템' 기술을 제안한다. 기존의 단순 반복 노동의 피킹/분류 작업을 수행하며 영상분석을 통해 어플리케이션을 이용하여 재고 관리또한 가능하다,
기업의 경쟁력 확보를 위해 판별 알고리즘을 활용한 의사결정 역량제고가 필요하다. 하지만 대부분 특정 문제영역에는 적합한 판별 알고리즘이 어떤 것인지에 대한 지식은 많지 않아 대부분 시행착오 형식으로 최적 알고리즘을 탐색한다. 즉, 데이터셋의 특성에 따라 어떠한 분류알고리즘을 채택하는 것이 적합한지를 판단하는 것은 전문성과 노력이 소요되는 과업이었다. 이는 메타특징(Meta-Feature)으로 불리는 데이터셋의 특성과 판별 알고리즘 성능과의 연관성에 대한 연구가 아직 충분히 이루어지지 않았기 때문이며, 더구나 다중 클래스(Multi-Class)의 특성을 반영하는 메타특징에 대한 연구 또한 거의 이루어진 바 없다. 이에 본 연구의 목적은 다중 클래스 데이터셋의 메타특징이 판별 알고리즘의 성능에 유의한 영향을 미치는지에 대한 실증 분석을 하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 다중 클래스 데이터셋의 메타특징을 데이터셋의 구조와 데이터셋의 복잡도라는 두 요인으로 분류하고, 그 안에서 총 7가지 대표 메타특징을 선택하였다. 또한, 본 연구에서는 기존 연구에서 사용하던 IR(Imbalanced Ratio) 대신 시장집중도 측정 지표인 허핀달-허쉬만 지수(Herfindahl-Hirschman Index, HHI)를 메타특징에 포함하였으며, 역ReLU 실루엣 점수(Reverse ReLU Silhouette Score)도 새롭게 제안하였다. UCI Machine Learning Repository에서 제공하는 복수의 벤치마크 데이터셋으로 다양한 변환 데이터셋을 생성한 후에 대표적인 여러 판별 알고리즘에 적용하여 성능 비교 및 가설 검증을 수행하였다. 그 결과 대부분의 메타특징과 판별 성능 사이의 유의한 관련성이 확인되었으며, 일부 예외적인 부분에 대한 고찰을 하였다. 본 연구의 실험 결과는 향후 메타특징에 따른 분류알고리즘 추천 시스템에 활용할 것이다.
본 연구에서는 2015년 경제총조사 자료를 이용하여 국내 중소 해운물류기업들의 업종별 경영성과지표를 산정함과 동시에 경영성과 결정요인 분석을 수행하였다. 실증분석 결과, 국내 해운물류기업 규모에 관계없이 평균 매출액, 평균 영업이익, 종사자 당 매출액, 종사자 당 영업이익, 매출액 영업이익률, 매출액 대비 재료비 비중, 평균 부가가치액 등의 경영성과지표는 기업 규모가 클수록 그 값이 크게 분석된 반면, 매출액 대비 인건비 비중과 부가가치율 지표는 기업 규모가 작을수록 그 값이 크게 분석되었다. 즉 위에서 산정된 국내 해운물류기업들의 경영성과지표들은 업종 및 규모별로 큰 차이를 보이는 것으로 분석되었다. 그리고 국내 중소 해운물류기업들의 지역 및 기업특성변수들 중 매출액 영업이익률과 매출액 대비 부가가치율 등 경영성과에 미치는 결정요인들은 실업률(-), 종업원 수(-), 매출액(+), 인건비 비중(+), 종업원당 인건비(-) 등으로 분석되었고, 탄력성을 기준으로 한 개별 설명변수들의 영향력은 변수들마다 차이를 보이고 있다. 본 연구결과에서 도출된 국내 중소 해운물류기업의 경영성과지표들에 대한 개별 설명변수들의 탄력성 추정치들은 향후 기업별 경영성과지표 개선방안을 수립하는 데 정량적 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Off-line ship chartering is done nearly through the brokers. Because of the international scale of chartering market, brokers spend too much times and costs on searching the most appropriate product which the consumers want. In this research, we propose the on-line Charter Product Categorization Model to search the products efficiently in the Cyber Chartering System. This Model will make concerned parties of the ship chartering to get unified product information efficiently, and the select the most appropriate product. In this research, we classified the ship chartering products into categories of cargo, ship type, and sea routes, and defined mutual relation of each products, and we verified that this classification is necessary to search the products through the product searching experiment.
본 논문에서는 디리클레 분포와 베이즈 추론 모델을 활용하여 전자우편을 분류하고 정리하는 방법을 제안한다. 과거 원치 않는 광고성 이메일인 스팸 탐지에서 시작한 전자우편 분류는 지속적인 송수신 량의 증가와 내용의 다양화로 인해 광고성과 정보성의 판단 기준이 모호해진 상태이다. 스팸 탐지와 같은 이분법적 분류 방식이 아닌 내용의 주제 별로 자동 분류할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서 다루는 제안 기법은 전자우편의 내용에서 다뤄질 수 있는 주제의 종류를 예측하기 위한 방법을 제공한다. 발신하거나 수신된 전자우편이 속한 주제를 자동으로 정할 수 있다. 본 제안 기법의 활용을 통해 전자우편의 분류만이 아닌 업무 및 시장 동향 분석과 정보보안 분야에서는 악성코드 분류에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
A possible heuristic to solve metropolitan area vehicle routing problems with variable vehicle speeds is suggested in this research. Delivery hours are classified into 4 different time zones to make variable vehicle speeds no change within the same time zone to make TDVRP simple to solve. The suggested heuristic consists of 2 stages such as initial solution development step and initial solution improvement step. A computer program using C++ is constructed to evaluate the suggested heuristic. Randomly generated vehicle routing problems are used for the experiments. This heuristic could be helpful to logistics companies by increasing delivery efficiencies since the 4 zone classification is taken from the observed traffic information offered by a local government.
The domestic ports become less competitive for the out of dated equipments and inefficient information system. Specially, Inchon Port, which is the second largest port of Korea, has the point at issue such as the excessive logistics cost because of the limit of handling capacity and the chronic demurrage. In this paper to develope the simulation programs the basic input parameters such as arrival intervals, cargo tons, service rates are analyzed and the probability density functions for there variable are estimated. Also to perform the conception of continuous berth utilization, the berth and cargo classification is reconstructed. And the more actual simulation is realized by using more detailed depth representation of water The simulation model is executed based on the knowledge base and database, and is constructed using Visual Basic and Access database. Simulation results reveal that this study suitably reflect the real berth operation and waiting time of ships is shortened.
B2B 물류솔루션이 표준에 기반하지 않은 독자적인 방식으로 개발되었을 때 기업간 협업 및 상호운용성에 많은 어려움이 존재하게 된다. 이 경우 XML 기반의 국제 표준 프레임워크인 ebXML을 적용하여 기업간 협업 문제를 해결할 수 있다. 본 연구에서는 ebXML 기반의 물류 협업 서비스 구축기반을 제공하기 위해 필요한 물류협업정보 등록저장소를 정의하고, 시스템을 설계 및 구현하였다. 또한 물류라는 특정 산업분야에 적용하면서 발생하는 분류(Classification) 문제와 XML문서 상의 URI 타입 속성이 등록저장소에 엔트리를 가리킬 때의 질의문제를 해결하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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