본 논문에서 제안하는 양식 경영 자동화의 표준안은 개인의 경험과 주관적인 판단에 의한 비합리적인 양식장 운영을 개선하여 양식장의 경영 표준안을 제시하는데 그 의의가 있으며 이 표준안은 실제 양식장들이 전통적으로 일지를 기록하고 있다는 것에 기초하여 제작되었다. 제안하는 표준안은 양식장 관리일지 기입만으로 모든 통계자료와 경영상태 판매시점 예측이 가능하며 정보화가 더딘 어업인을 대상으로 고급메뉴와 초급 메뉴를 차별화 하여 사용상의 어려움을 최소화시키고 조작의 간결성을 더하였다.
The existing inventory managements bear a relation to forecasting or assumptions. So these methods become more complicated and more expensive systems as time goes. This paper developed a practical inventory system which is called DCC(demand control chart). DCC does not 'forecast' but 'control' the trend of demand without assumptions. According to the trend of sales, DCC adjusts an order quantity considering the capacity of shelf in a store. Specially, DCC is a useful method under FRID system. Besides, this paper introduces EPFR(Every Period Full Replenishment) policy for reducing stocks.
This study attempts to measure the performance of franchise brands using the Enterprise Contract Management(ECM) and Franchise Contract Management Leverage(FCML). The data were collected from 14 chicken franchise brands and 16 coffee franchise brands. This research suggests some implications as follows. Chicken franchise brands are confronted with the slow growth, but coffee franchise brands still have the potential growth. According to FCML, as well, it shows that chicken franchise brands should focus on qualitative performance through franchise store management to achieve sustainability, and coffee franchise brands need the managerial strategies to maximize franchisees' sales profit, which leads increasing franchisor's business performance ultimately.
최근 패션산업에서는 고객의 니즈가 다양해지고 공급 리드타임이 크게 단축됨에 따라 최신 유행을 즉각 반영한 디자인, 빠른 상품 회전율로 승부하는 패스트 패션이 각광받고 있다. 또한, 기업간 경쟁도 심화되면서 얼마나 신속하게 효율적으로 고객의 니즈를 만족시킬 것인가가 패션산업의 중요한 성공요인으로 강조되고 있다. 따라서, 다품종 소량 신속생산이 강조되는 패스트 패션 산업에서는 트랜드 변화에 신속 대응을 지원하는 지능형 신속대응시스템(Intelligent Quick Response System : IQRS) 구축 및 지원을 절실히 요구하고 있다. 본 논문은 패스트 패션 산업 IQRS 구축에서 요구되는 신속대응 프로세스 수립, 지능적 판단을 지원하는 신속대응 기준 및 실행, 신속대응 물량 산정 및 시기 의사결정 모델을 제시하였다. 또한, 신속대응 의사결정의 합리성을 검증할 수 있는 KPI(Key Performance Indicator)를 설계하여 모델의 신뢰도를 향상시켰다. 제시된 각 모델은 A사의 ERP 구현사례를 통해 실용성을 검증하였다.
Most demand forecasting studies for telecommunication services have focused on estimating market size at the introductory stage of new products or services, or on suggesting improvement methods of forecasting models. Although such studies forecast business growth and market sizes through demand forecasting for new technologies and overall demands in markets, they have not suggested more specific information like relative market share, customers' preferences on technologies or service, and potential sales power. This study focuses on the telecommunication service industry and explores ways to calculate the relative market shares between competitors, considering competitive situations at the introductory stage of a new mobile telecommunication service provider. To reflect the competitive characteristics of the telecommunication markets, suggested is an extended conjoint analysis using service coverage and service switching rates as modification variables. This study is considered to be able to provide strategic implications to businesses offering existing service and ones planning to launch new services. The result of analysis shows that the new service provider has the greatest market share at the competitive situation where the new service covers the whole country, offers about 50% of existing service price, and allows all cellphones except a few while the existing service carrier maintains its price and service and has no response to the new service introduction. This means that the market share of the new service provider soars when it is highly competitive with fast network speed and low price.
최근 코로나 19 사태로 인한 경기 위축에도 불구하고, 재택근무 증가로 집에 거주하는 시간이 늘어나면서 주거환경에 관한 관심이 커지고 있으며, 이에 따라 리모델링에 대한 수요가 증가하고 있다. 또한, 정부의 부동산 정책 또한 규제 정책에서 주택공급 확대 방향으로 전환하면서 이에 따른 인테리어, 가구업계의 매출에도 가시적인 영향이 있을 것으로 예상한다. 정확한 수요예측은 재고 관리와 직결되는 문제로 정확한 수요예측은 불필요한 재고를 보유할 필요가 없어 과잉생산으로 인한 물류, 재고 비용을 줄여줄 수 있다. 하지만 정확한 수요를 예측하기 위해서는 지속적으로 변화하는 경제동향, 시장동향, 사회적 이슈등 외부요인을 모두 고려하여 분석해야 하기 때문에 어려운 문제이다. 본연구에서는 가구 부자재를 생산하고 있는 제조업체에 대하여 신뢰성 있는 결과 도출을 위해 인공지능기반 시계열 분석 방법으로, LSTM 모형, 1D-CNN 모형을 비교 분석하였다.
본 연구는 주택가격 상승 충격이 저출산에 미치는 영향과 각 변수들의 합계출산율 변동 기여도를 추정하였다. 본 연구는 기존 연구들이 시도하지 않았던 샤플리 분해와 패널 VAR의 예측오차분산분해를 통해 과거 출산율 하락 경험치에 대한 각 변수들의 기여도와 각 변수의 향후 기여도를 추정하여 차별성이 있다. 본 연구의 주요 분석결과는 다음과 같다. 우리나라 합계출산율의 하락은 최근 합계출산율 하락 흐름에 강한 영향을 받았으며, 이 영향력은 향후 미래에도 지속될 것으로 전망되었다. 주거비의 경우는 과거 주택 매매가격은 전세가격에 비해 상대적으로 합계출산율변동에 미친 기여도가 작았으나, 향후 미래에는 장기적으로 그 영향력이 커질 것으로 전망되었다. 주택 매매가격, 전세가격 이외 사교육비 역시 합계출산율 하락에 주요 원인으로 작동하였음을 실증하였고, 높은 사교육비 부담이 장기적으로도 합계출산율을 낮출 것으로 전망되었다.
Purpose: The purpose of this study was evaluated to compare the predictive power of distress prediction models by using discriminant analysis method and logit analysis method for food service franchise industry in Korea. Research design, data and methodology: Forty-six food service franchise industry with high sales volume in the 2017 were selected as the sample food service franchise industry for analysis. The fourteen financial ratios for analysis were calculated from the data in the 2017 statement of financial position and income statement of forty-six food service franchise industry in Korea. The fourteen financial ratios were used as sample data and analyzed by t-test. As a result seven statistically significant independent variables were chosen. The analysis method of the distress prediction model was performed by logit analysis and multiple discriminant analysis. Results: The difference between the average value of fourteen financial ratios of forty-six food service franchise industry was tested through t-test in order to extract variables that are classified as top-leveled and failure food service franchise industry among the financial ratios. As a result of the univariate test appears that the variables which differentiate the top-leveled food service franchise industry to failure food service industry are income to stockholders' equity, operating income to sales, current ratio, net income to assets, cash flows from operating activities, growth rate of operating income, and total assets turnover. The statistical significances of the seven financial ratio independent variables were also confirmed by logit analysis and discriminant analysis. Conclusions: The analysis results of the prediction accuracy of each distress prediction model in this study showed that the forecast accuracy of the prediction model by the discriminant analysis method was 84.8% and 89.1% by the logit analysis method, indicating that the logit analysis method has higher distress predictability than the discriminant analysis method. Comparing the previous distress prediction capability, which ranges from 75% to 85% by discriminant analysis and logit analysis, this study's prediction capacity, which is 84.8% in the discriminant analysis, and 89.1% in logit analysis, is found to belong to the range of previous study's prediction capacity range and is considered high number.
The construction of the transportation history database system is to serve the scheduling and seat inventory controling. Recently, lots of countries have been faced with the advance era because of the new railway transportation system, like the high speed railway and/or magnetic levitation vehicle system. This can be reasonably translated as those of operators are willing to provide the more various and high quality schedule to the customer. Those operators these ideas make possible to forecast that scheduling process is going to be complicated more and more. The seat inventory control, so to speak Yield Management System(YMS), goes a long way to improve the total passenger revenue at the railway business. The YMS forecasts the number of the last reservation value(DCP# END) and recommends the optimal values on the seat sales. The history database system contains infra-data(ie, train, seat, sales) that will be the foundation of scheduling and seat inventory control application programs. The development of the application programs are reserved to the next step. The database system is installed on the pc platform (IBM compatible), using the DB2(RDBMS). And at next step, the platform and DBMS will be considered whether they can meet the users' requirement or not.
최근 부동산 시장에 대한 관심이 높다. 과거 주거환경으로만 여겨지던 부동산은 끊임없는 수요 증가로 안정적인 투자 대상으로 인식되고 있기 때문이다. 특히 국내 시장의 경우 인구 수의 감소에도 불구하고 1인 가구의 증가 및 대도시로의 인구 유입이 가속화되며 수도권 중심으로 부동산 가격이 급격히 상승하고 현상이 나타나고 있다. 이에 미래 부동산 시장의 전망을 정확히 예측하는 것은 개인의 자산 관리 뿐 아니라 정부 정책 수립 등 사회 전반에 걸쳐 매우 중요한 사안이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 머신러닝 기법을 활용해 과거 부동산 매매 데이터를 학습해 미래 부동산 시세를 예측하는 프로그램을 개발하였다. 한국감정원과 국토교통부에서 제공하는 대한민국 부동산 매매 시세 데이터를 활용하였으며 지역별로 2022년도 평균 매매가 예측치를 제시한다. 개발된 프로그램은 오픈소스 형태로 공개하여 다양한 형태로 활용될 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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