• 경영과학
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• 제13권2호
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• pp.25-48
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• 1996

Mixed Model Assembly Lines (MMALs) are increasingly used to produce differentiated products on a single assembly line without work-in-process storage, Usually, a typical MMAL consists of a number of (1) stations doing exactly the same operation on every job, (2) stations involving operations with different choices, and (3) stations offering operations that are not performed on every job, or that are performed on every job but with many options. For stations of the first type there is no sequencing problem at all. However, for the second type a set-up cost is incurred each time the operation switches from one choice to another. At the third type of stations, different models, requring different amounts and choices of assembly work, creates an uneven flow of work along the line and variations in the work load at these stations. When a subsequence of jobs requires more work load than the station can handle, it is necessary to help the operations at the station or to complete the work elsewhere. Therefore, a schedule which minimize the sum of set-up cost and utility work cost is desired. So this study has developed Fixed Random Ordering Rule (FROR), Fixed Ascending Ordering Rule (FAOR), Fixed Descending Ordering Rule, and Extended NHR (ENHR). ENHR is to choose optimal color ordering of each batch with NHR, and to decide job sequence of the batch with it, too. As the result of experiments, ENHR was the best heuristic algorithm. NHR is a new heuristic rule in which only the minimum addition of violations from both partial sequence and unassigned sequence at every branch could be considered. And this is a heuristic sequencing rule for the third type of stations at MMAL. This study developed one more heuristic algorithm to test the performance of NHR, which is named as Practical Heuristic Rule (PHR).

• 대한교통학회지
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• 제28권5호
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• pp.65-75
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• 2010

본 연구에서는 조건부 선택법을 이용하여 여러 속성들과 다양한 수준으로 구성된 가상의 택배 서비스 프로그램에 대한 소비자의 선택 행동을 체계적으로 분석함으로써 개별 속성들의 수준변화에 따른 소비자들의 평균 지불의사액을 측정함과 동시에 응답자의 성, 연령, 소득 등 사회 경제적 특성에 의한 택배 서비스 선택 결정요인을 분석하였다. 실증분석결과, 공변량을 포함하지 않은 모형을 기준으로 할 때 개별 속성 수준이 1단위 개선될 경우 응답자들의 평균적 지불의사액은 안정성 변수의 경우 2,349.6원으로 가장 크고, 이어서 정확성 변수의 경우 829.3원, 신속성 변수의 경우 588.5원, 마지막으로 친절성 및 사후 서비스 변수의 경우 358.8원으로 분석되었다. 이러한 결과를 토대로 할 때, 응답자들은 택배 서비스 속성들 중 안정성을 가장 중요시하며, 이어서 정확성, 신속성, 친절성 및 사후 서비스 등의 순으로 중요시함을 알 수 있다. 본 연구에서 도출된 택배 서비스의 개별 속성에 대한 정량적 가치들은 향후 바람직한 택배 서비스 가격정책 수립에 있어 유용한 정보를 제공할 것으로 판단된다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제15권20호
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• pp.8861-8869
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• 2014

Background: The prognostic value of Bcl-2 protein expression in non-small cell lung cancer (NSCLC) is under debate. We therefore systematically reviewed the evidence for Bcl-2 protein effects on NSCLC survival to elucidate this issue. Materials and Methods: An electronic search in Pubmed and Embase complemented by manual searches in article references were conducted to identify eligible studies to evaluate the association between Bcl-2 protein expression and overall survival (OS) as well as disease free survival (DFS) of NSCLC patients. Combined hazard ratios (HRs) with corresponding 95% confidence intervals (95%CIs) were pooled using the random-effects model. Results: A total of 50 trials (including 52 cohorts) encompassing 7,765 patients were pooled in the meta-analysis regarding Bcl-2 expression and OS of NSCLC patients. High expression of Bcl-2 protein had a favorable impact (HR=0.76, 95%CI=0.67-0.86). In the group of Bcl-2 expression and DFS, 11 studies including 2,634 patients were included. The synthesized result indicated high expression of Bcl-2 protein might predict good DFS (HR=0.85, 95%CI=0.75-0.95). Conclusions: Our present meta-analysis demonstrated favorable prognostic values of Bcl-2 expression in patients with NSCLC. Further prospective trails are welcomed to validate the utility of assessing Bcl-2 in NSCLC patient management.

• 한국수자원학회논문집
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• 제41권3호
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• pp.315-324
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• 2008

본 연구는 조건부가치평가법 중 이중양분선택형 질문을 사용하여 안양천 유역의 수질개선에 대한 지불의사를 추정하였다. 선형로짓모형에서 전체 응답자의 지불의사액은 4,930원이었으며 서울지역 거주민과 경기지역 거주민의 차이는 없는 것으로 추정되었다. 응답자들은 전반적으로 조건부 시장을 잘 받아들였으며 가구당 월평균 3,860원에서 5,101원의 지불의사를 가지고 있는 것으로 분석되었다. 이 값을 전체지역으로 확장하면 연간 약 83.0억원에서 109.7억원에 해당한다. 본 연구는 정책결정자들이 향후 유역과 관련된 사업에서 의사결정과정에 유용한 연구과정과 정량적인 정보를 제공할 것으로 기대한다.

• 국제지역연구
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• 제12권3호
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• pp.321-339
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• 2008

본 연구는 소비자 선택행위에 대한 설명과 예측에 유용한 이산적 선택모델들 중 널리 알려진 다항 로짓모형(Multinomial Logit Model)을 통해 소비자의 특성과 구매 행동을 분석하는데 그 목적이 있다. 본 연구에서는 미용화장지 시장을 중심으로 제조업자 브랜와 유통업자 브랜드간 경쟁상황을 파악하고 어떤 인구 통계적 특성과 마케팅 변수들이 소비자들의 브랜드 선택에 영향을 미치는가를 파악하고자 한다. 이를 위하여 개개인의 시점별 구매기록이 담겨진 패널(panel) 자료를 연구목적에 맞도록 재구성하고 소비자의 구매시점별 브랜드 선택 확률 및 이에 영향을 미치는 요인들에 대한 분석을 진행하였다. 실증분석 결과 구매자의 연령과 소득이 높을수록 제조업자 브랜드 구매확률이 높아지는 것으로 나타났다. 또한 구매 장소가 달라짐에 따라 브랜드 선택에 중요한 영향을 미치는데, 백화점이나 대형할인점에서는 유통업자 브랜드를 선택하는 것으로 확인되었다. 판매촉진의 경우에는 고소득자는 오히려 구매확률이 낮아지는 것으로 나타났으며, 판매촉진의 형태가 사은품일 경우보다 가격할인이 일어날 경우에 구매확률이 더 높아지는 것으로 나타났다. 한편, 구매단계별 분석결과를 살펴보면, 유명제조업자 브랜드 충성고객은 가격이 높을수록 구매확률이 증가하고, 유통업자 브랜드를 지속적으로 구매하는 고객은 가격할인을 통한 판매촉진에 영향을 많이 받는 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제27권4호
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• pp.73-95
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• 2021

본 연구는 Node2vec 그래프 임베딩 방법과 Light GBM 링크 예측을 활용해 우리나라 식음료 산업의 미개척 수출 후보국가를 탐색한다. Node2vec은 네트워크의 공통 이웃 개수 등을 기반으로 하는 기존의 링크 예측 방법에 비해 상대적으로 취약하다고 알려져 있던 네트워크의 구조적 등위성 표현의 한계를 개선한 방법이다. 따라서 해당 방법은 네트워크의 커뮤니티 탐지와 구조적 등위성 모두에서 우수한 성능을 나타내는 것으로 알려져 있다. 이에 본 연구는 이상의 방법을 우리나라 식음료 산업의 국제 무역거래 정보에 적용했다. 이를 통해 해당 산업의 글로벌 가치사슬 관계에서 우리나라의 광범위한 마진 다각화 효과를 창출하는데 기여하고자 한다. 본 연구의 결과를 통해 도출된 최적의 예측 모델은 0.95의 정밀도와 0.79의 재현율을 기록하며 0.86의 F1 score를 기록해 우수한 성능을 나타냈다. 이상의 모델을 통해 도출한 우리나라의 잠재적 수출 후보국가들의 결과는 추가 조사를 통해 대부분 적절하게 나타난 것을 알 수 있었다. 이상의 내용을 종합하여 본 연구는 Node2vec과 Light GBM을 응용한 링크 예측 방법의 실무적 활용성에 대해 시사할 수 있었다. 그리고 모델을 학습하며 링크 예측을 보다 잘 수행할 수 있는 가중치 업데이트 전략에 대해서도 유용한 시사점을 도출할 수 있었다. 한편, 본 연구는 그래프 임베딩 기반의 링크 예측 관련 연구에서 아직까지 많이 수행된 적 없는 무역거래에 이를 적용했기에 정책적 활용성도 갖고 있다. 본 연구의 결과는 최근 미중 무역갈등이나 일본 수출 규제 등과 같은 글로벌 가치사슬의 변화에 대한 빠른 대응을 지원하며 정책적 의사결정을 위한 도구로써 충분한 유용성이 있다고 생각한다.

• Korean Journal of Health Education and Promotion
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• 제2권1호
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• pp.31-61
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• 2000

Introduction. Despite the fact that half of premature deaths are caused by unhealthy lifestyles such as smoking tobacco, sedentary lifestyle, alcohol and drug abuse and poor nutrition, there are no theoretical models which accurately explain these health promotion related behaviors. This study tests a new model of health behavior called the Model of Health Promotion Behavior. This model draws on elements and frameworks suggested by the Health Belief Model, Social Cognitive Theory, the Theory of Planned Action and the Health Promotion Model. This model is intended as a general model of behavior but this first test of the model uses amount of exercise as the outcome behavior. Design. This study utilized a cross sectional mail-out, mail-back survey design to determine the elements within the model that best explained intentions to exercise and those that best explained amount of exercise. A follow-up questionnaire was mailed to all respondents to the first questionnaire about 10 months after the initial survey. A pretest was conducted to refine the questionnaire and a pilot study to test the protocols and assumptions used to calculate the required sample size. Sample. The sample was drawn from 2000 eligible participants at two blue collar (utility company and part of a hospital) and two white collar (bank and pharmaceutical) companies located in Southeastern Michigan. Both white collar site had employee fitness centers and all four sites offered health promotion programs. In the first survey, 982 responses were received (49.1％) after two mailings to non-respondents and one additional mailing to secure answers to missing data, with 845 usable cases for the analyzing current intentions and 918 usable cases for the explaining of amount of current exercise analysis. In the follow-up survey, questionnaires were mailed to the 982 employees who responded to the initial survey. After one follow-up mailing to non-respondents, and one mailing to secure answers to missing data, 697 (71.0％) responses were received, with 627 (63.8％) usable cases to predict intentions and 673 (68.5％) usable cases to predict amount of exercise. Measures. The questionnaire in the initial survey had 15 scales and 134 items; these scales measured each of the variables in the model. Thirteen of the scales were drawn from the literature, all had Cronbach's alpha scores above .74 and all but three had scores above .80. The questionnaire in the second mailing had only 10 items, and measured only outcome variables. Analysis. The analysis included calculation of scale scores, Cronbach's alpha, zero order correlations, and factor analysis, ordinary least square analysis, hierarchical tests of interaction terms and path analysis, and comparisons of results based on a random split of the data and splits based on gender and employer site. The power of the regression analysis was .99 at the .01 significance level for the model as a whole. Results. Self efficacy and Non-Health Benefits emerged as the most powerful predictors of Intentions to exercise, together explaining approximately 19％ of the variance in future Intentions. Intentions, and the interaction of Intentions with Barriers, with Support of Friends, and with Self Efficacy were the most consistent predictors of amount of future exercise, together explaining 38％ of the variance. With the inclusion of Prior Exercise History the model explained 52％ of the variance in amount of exercise 10 months later. There were very few differences in the variables that emerged as important predictors of intentions or exercise in the different employer sites or between males and females. Discussion. This new model is viable in predicting intentions to exercise and amount of exercise, both in absolute terms and when compared to existing models.

• 마케팅과학연구
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• 제19권2호
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• pp.17-26
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• 2009

As the lifestyle of consumers changes and the need for various products increases, new products are being developed in the market. Each household owns various home appliances which are purchased through the choice of a decision maker. These appliances include not only large-sized products such as TV, refrigerator, and washing machine, but also small-sized products such as microwave oven and air cleaner. There exists latent correlation among possession of home appliances, even though they are purchased independently. The purpose of this research is to analyze the effect of demographic factors on the purchase and possession of each home appliances, and to derive some relationships among various appliances. To achieve this purpose, the present status on the possession of each home appliances are investigated through consumer survey data on the electric and energy product. And a multivariate probit(MVP) model is applied for the empirical analysis. From the estimation results, some appliances show a substitutive or complementary pattern as expected, while others which look apparently unrelated have correlation by co-incidence. This research has several advantages compared to previous literatures on home appliances. First, this research focuses on the various products which are purchased by each household, while previous researches such as Matsukawa and Ito(1998) and Yoon(2007) focus just on a particular product. Second, the methodology of this research can consider a choice process of each product and correlation among products simultaneously. Lastly, this research can analyze not only a substitutive or complementary relationship in the same category, but also the correlation among products in the different categories. As the data on the possession of home appliances in each household has a characteristic of multiple choice, not a single choice, a MVP model are used for the empirical analysis. A MVP model is derived from a random utility model, and has an advantage compared to a multinomial logit model in that correlation among error terms can be derive(Manchanda et al., 1999; Edwards and Allenby, 2003). It is assumed that the error term has a normal distribution with zero mean and variance-covariance matrix ${\Omega}$. Hence, the sign and value of correlation coefficients means the relationship between two alternatives(Manchanda et al., 1999). This research uses the data of 'TEMEP Household ICT/Energy Survey (THIES) 2008' which is conducted by Technology Management, Economics and Policy Program in Seoul National University. The empirical analysis of this research is accomplished in two steps. First, a MVP model with demographic variables is estimated to analyze the effect of the characteristics of household on the purchase of each home appliances. In this research, some variables such as education level, region, size of family, average income, type of house are considered. Second, a MVP model excluding demographic variables is estimated to analyze the correlation among each home appliances. According to the estimation results of variance-covariance matrix, each households tend to own some appliances such as washing machine-refrigerator-cleaner-microwave oven, and air conditioner-dish washer-washing machine and so on. On the other hand, several products such as analog braun tube TV-digital braun tube TV and desktop PC-portable PC show a substitutive pattern. Lastly, the correlation map of home appliances are derived using multi-dimensional scaling(MDS) method based on the result of variance-covariance matrix. This research can provide significant implications for the firm's marketing strategies such as bundling, pricing, display and so on. In addition, this research can provide significant information for the development of convergence products and related technologies. A convergence product can decrease its market uncertainty, if two products which consumers tend to purchase together are integrated into it. The results of this research are more meaningful because it is based on the possession status of each household through the survey data.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.175-197
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• 2021

최근 딥 러닝 기술의 발전으로 뉴스, 블로그 등 다양한 문서에 포함된 텍스트 분석에 딥 러닝 기술을 활용하는 연구가 활발하게 수행되고 있다. 다양한 텍스트 분석 응용 가운데, 텍스트 분류는 학계와 업계에서 가장 많이 활용되는 대표적인 기술이다. 텍스트 분류의 활용 예로는 정답 레이블이 하나만 존재하는 이진 클래스 분류와 다중 클래스 분류, 그리고 정답 레이블이 여러 개 존재하는 다중 레이블 분류 등이 있다. 특히, 다중 레이블 분류는 여러 개의 정답 레이블이 존재한다는 특성 때문에 일반적인 분류와는 상이한 학습 방법이 요구된다. 또한, 다중 레이블 분류 문제는 레이블과 클래스의 개수가 증가할수록 예측의 난이도가 상승한다는 측면에서 데이터 과학 분야의 난제로 여겨지고 있다. 따라서 이를 해결하기 위해 다수의 레이블을 압축한 후 압축된 레이블을 예측하고, 예측된 압축 레이블을 원래 레이블로 복원하는 레이블 임베딩이 많이 활용되고 있다. 대표적으로 딥 러닝 모델인 오토인코더 기반 레이블 임베딩이 이러한 목적으로 사용되고 있지만, 이러한 기법은 클래스의 수가 무수히 많은 고차원 레이블 공간을 저차원 잠재 레이블 공간으로 압축할 때 많은 정보 손실을 야기한다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 오토인코더의 인코더와 디코더 각각에 스킵 연결을 추가하여, 고차원 레이블 공간의 압축 과정에서 정보 손실을 최소화할 수 있는 레이블 임베딩 방법을 제안한다. 또한 학술연구정보서비스인 'RISS'에서 수집한 학술논문 4,675건에 대해 각 논문의 초록으로부터 해당 논문의 다중 키워드를 예측하는 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존의 일반 오토인코더 기반 레이블 임베딩 기법에 비해 정확도, 정밀도, 재현율, 그리고 F1 점수 등 모든 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.