• 대한산업공학회지
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• 제31권2호
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• pp.106-119
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• 2005

Uncertainties inherent in customer demand patterns make it difficult for supply chains to achieve just-in-time inventory replenishment, resulting in loosing sales opportunity or keeping excessive chain wide inventories. In this paper, we propose two intelligent adaptive inventory control models for a supply chain consisting of one supplier and multiple retailers, with the assumption of information sharing. The inventory control parameters of the supplier and retailers are order placement time to an outside source and reorder points in terms of inventory position, respectively. Unlike most extant inventory control approaches, modeling the uncertainty of customer demand as a stationary statistical distribution is not necessary in these models. Instead, using a reinforcement learning technique, the control parameters are designed to adaptively change as customer demand patterns change. A simulation based experiment was performed to compare the performance of the inventory control models.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.1076-1080
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• 2015

An inventory control system was developed for a distribution system consisting of a single multiproduct warehouse serving a set of customers and purchasing products from multiple vendors. Purchase orders requesting multiple products are delivered to the warehouse in a process. The receipt of customer orders by the warehouse proceeded in order intervals and in order quantities that are subject to random fluctuations. The objective of warehouse operation is to minimize the total cost while maintaining inventory levels within the warehouse capacity by adjusting the purchase order intervals and quantities. An adaptive model predictive control algorithm was developed using a periodic square wave model to represent the material flows. The adaptive concept incorporated a stabilized minimum variance control-type input calculation coupled with input/output stream parameter predictions. The effectiveness of the scheme was demonstrated using simulations.

• 한국경영과학회지
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• 제31권3호
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• pp.27-40
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• 2006

Today's customer demands in supply chains tend to change quickly, variously even in a short time Interval. The uncertainties of customer demands make it difficult for supply chains to achieve efficient inventory replenishment, resulting in loosing sales opportunity or keeping excessive chain wide inventories. Un this paper, we propose an adaptive vendor managed inventory (VMI) model for a two-echelon supply chain with non-stationary customer demands using the action-reward learning method. The Purpose of this model is to decrease the inventory cost adaptively. The control Parameter, a compensation factor, is designed to adaptively change as customer demand pattern changes. A simulation-based experiment was performed to compare the performance of the adaptive VMI model.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권12호
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• pp.1040-1045
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• 2016

An inventory control system was developed for multiproduct batch plants with an arbitrary number of batch processes and storage units. Customer orders are received by the plant at intervals and in quantities that are subject to random fluctuations. The objective of the plant operation is to minimize the total cost while maintaining inventory levels within the storage or warehouse capacity by adjusting the startup times, the quantities of raw material orders, and production batch sizes. An adaptive model-based control algorithm was developed that uses a periodic square wave model to represent the flows of material between the processes and the storage units. The effectiveness of this approach was demonstrated by performing simulations.

• 대한안전경영과학회지
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• 제16권4호
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• pp.323-330
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• 2014

Various inventory control theories have tried to modelling and analyzing supply chains by using quantitative methods and characterization of optimal control policies. However, despite of various efforts in this research filed, the existing models cannot afford to be applied to the realistic problems. The most unrealistic assumption for these models is customer demand. Most of previous researches assume that the customer demand is stationary with a known distribution, whereas, in reality, the customer demand is not known a priori and changes over time. In this paper, we propose a reinforcement learning based adaptive echelon base-stock inventory control policy for a multi-stage, serial supply chain with non-stationary customer demand under the service level constraint. Using various simulation experiments, we prove that the proposed inventory control policy can meet the target service level quite well under various experimental environments.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2004년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.441-445
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• 2004

In this paper, we deal with an inventory model of a multi-stage, serial supply chain system where a single product type and nonstationary customer demand pattern are considered. The retailer and suppliers place their orders according to an echelon-stock based replenishment control policy. We assume that the suppliers can access online information on the demand history and use this information when making their replenishment decisions. Using a reinforcement learning technique, the inventory control parameters are designed to adaptively change as the customer demand pattern is altered, in order to maintain a given target service level. Through a simulation based experiment, we verified that our approach is good for maintaining the target service level.

• 재활간호학회지
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• 제2권1호
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• pp.95-108
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• 1999

The purpose of this study was to identify the effect of the humor intervention program, administred to the hemodialysis patient as an adaptive coping mechanism. The research design was non-equivalent control group non-synchronized design. The study method had been done by investigating the experimental group and control group through the questionnaire on 36 patients who had been out patient hemodialysis room at B hospital in Pusan from August 18 to September 15, 1998. The humor intervention program consisted of 1 TV comedy, 1 home video and 1 comedy film. The humor intervention program was provided to the experimental group for 20-30 minute 3 times every other day at hemodialysis room. Dependent variables were measured by Spielberger's State Anxiety Inventory, Zung's Self Rating Depression Scale, Lefcourt & s Humor Coping Scale. The analysis of the collected data had been done for the hemogeneity test in which general characteristics of the experimental group and the control group had been tested by $X^2$-test and the hemogeneity test had been tested by t-test before using the humor intervention program which is for anxiety, depression and coping of humor. To test the hypothesis the t-test had been given for the difference of anxiety, depression and coping of humor between the two groups. The result were summarized as follows : 1. Anxiety score in the experimental group and control group was not significant difference. 2. Depression score in the experimental group and control group was not significant difference. 3. Coping of humor score in the experimental group and control group was not significant difference. In conclusion, even though humor intervention program did not have any efficient effect on hemodialysis patients in reacting to anxiety, depression and coping humor, it caused very positive reactions from patients, and it also reducted anxiety of patients among the experimental group a little bit. If this program could be sufficiently applied ac cording to the character of every patients with a little bit different appliences such as selection of humor intervention program, frequency and period, it will be used as an efficient the humor intervention program.

• 한국보육학회지
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• 제19권3호
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• pp.183-197
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• 2019

본 연구는 치료놀이를 활용한 집단프로그램이 만 2세 영아의 친사회적 행동에 미치는 영향과 프로그램 과정에서 영아의 친사회적 행동 변화 양상을 알아보기 위해 실시되었다. W시의 한 어린이집에 재원 중인 영아 12명을 실험집단과 통제집단에 배정하였고 실험집단에 주 2회씩, 총 11회의 집단프로그램을 실시하였다. 적응적 사회적 행동 척도(Hogan et al., 1992)로 사전-사후검사를 실시하고 Wilcoxon rank-sum test로자료를 분석해 프로그램의 효과를 알아보았다. 실험집단을 대상으로 한 프로그램의 전 회기를 녹화하고 Padgett(2001)의 제안을 따라 분석해 친사회적 행동이 어떻게 변화하는지를 살펴보았다. 연구결과, 실험집단의 친사회적 행동이 유의미하게 향상되었다. 또한 친사회적 행동은 프로그램의 전 과정에 걸쳐 점진적으로 개선되었다. 본 연구의 결과는 치료놀이를 활용한 집단프로그램이 만 2세 영아의 친사회적 행동 증진에 효과적임을 의미한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.1-10
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• 2013

RFID(Radio Frequency Identification)시스템은 하나의 RFDI리더, 다수의 RFID태그 장치들로 이루어진 비접촉방식의 근거리 무선 인식 기술이다. RFID태그는 자체적인 연산 수행이 가능한 능동형 태그와 이에 비해 성능은 떨어지지만 저렴한 가격으로 물류 유통에 적합한 수동형 태그로 나눌 수 있다. 데이터 처리 장치는 리더와 연결되어 리더가 전송받은 정보를 처리한다. RFID 시스템은 무선주파수를 이용해 다수의 태그를 빠른 시간에 인식할 수 있다. RFID시스템은 유통, 물류, 운송, 물품관리, 출입 통제, 금융 등 다양한 분야에서 응용되고 있다. 하지만 RFID시스템을 더욱 확산시키기 위해서는 가격, 크기, 전력소모, 보안 등 해결할 문제가 많다. 그 문제들 중에서 본 논문에서는 다수의 수동형 태그를 인식할 때 발생하는 충돌 문제를 해결하기 위한 알고리즘을 제안한다. RFID 시스템에서 다수의 태그를 인식하기 위한 충돌 방지 기법에는 확률적인 방식과 결정적인 방식 그리고 이를 혼합한 하이브리드 방식이 있다. 본 논문에서는 우선 기존에 있던 확률적 방식의 충돌방지기법인 알로하 기반 프로토콜과 결정적 방식의 충돌방지기법인 트리 기반 프로토콜에 대해 소개한다. 알로하 기반 프로토콜은 시간을 슬롯 단위로 나누고 태그들이 각자 임의로 슬롯을 선택하여 자신의 ID를 전송하는 방식이다. 하지만 알로하 기반 프로토콜은 태그가 슬롯을 선택하는 것이 확률적이기 때문에 모든 태그를 인식하는 것을 보장하지 못한다. 반면, 트리 기반의 프로토콜은 리더의 전송 범위 내에 있는 모든 태그를 인식하는 것을 보장한다. 트리 기반의 프로토콜은 리더가 태그에게 질의 하면 태그가 리더에게 응답하는 방식으로 태그를 인식한다. 리더가 질의 할 때, 두 개 이상의 태그가 응답 한다면 충돌이라고 한다. 충돌이 발생하면 리더는 새로운 질의를 만들어 태그에게 전송한다. 즉, 충돌이 자주 발생하면 새로운 질의를 자주 생성해야하기 때문에 속도가 저하된다. 그렇기 때문에 다수의 태그를 빠르게 인식하기 위해서는 충돌을 줄일 수 있는 효율적인 알고리즘이 필요하다. 모든 RFID태그는 96비트의 EPC(Electronic Product Code)의 태그ID를 가진다. 이렇게 제작된 다수의 태그들은 회사 또는 제조업체에 따라 동일한 프리픽스를 가진 유사한 태그ID를 가지게 된다. 이 경우 쿼리 트리 프로토콜을 이용하여 다수의 태그를 인식 하는 경우 충돌이 자주 일어나게 된다. 그 결과 질의-응답 수는 증가하고 유휴 노드가 발생하여 식별 효율 및 속도에 큰 영향을 미치게 된다. 이 문제를 해결하기 위해 충돌 트리 프로토콜과 M-ary 쿼리 트리 프로토콜이 제안되었다. 하지만 충돌 트리 프로토콜은 쿼리 트리 프로토콜과 마찬가지로 한번에 1비트씩 밖에 인식을 못한다는 단점이 있다. 그리고 유사한 태그ID들이 다수 존재할 경우, M-ary 쿼리 트리 프로토콜을 이용해 인식 하면, 불필요한 질의-응답이 증가한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 M-ary 쿼리 트리 프로토콜의 매핑 함수를 이용한 m-비트 인식, 맨체스터 코딩을 이용한 태그 ID의 충돌정보, M-ary 쿼리 트리의 깊이를 하나 감소시킬 수 있는 예측 기법을 이용하여 성능을 향상시킨 적응형 M-ary 쿼리트리 프로토콜을 제안한다. 본 논문에서는 기존의 트리기반의 프로토콜과 제안하는 기법을 동일한 조건으로 실험하여 비교 분석 하였다. 그 결과 제안하는 기법은 식별시간, 식별효율 등에서 다른 기법들보다 성능이 우수하다.