We have discussed the importance of collaborative forecasting and the difficulties that can arise during its implementation. We have also proposed the detail process of collaborative forecasting and the system requirement on each step of the process so that the proposed detail process can be easily applied to real life scenario. Lastly, we have talked about a case study of a telecommunication equipment manufacturer that has implemented the proposed collaborative forecasting process that verify the feasibility of the process.
CPFR (Collaborative Planning, Forecasting and Replenishment)은 기존의 공급망 개선에 관한 어플리케이션이 갖는 문제점인 정보의 부정확성, 시스템의 단절, 관련 기업 간 협력의 부족 등과 같은 여러 장해요소들을 극복하기 위한 목적으로 설계된 최신 비즈니스 모델로서, 이는 공급망의 총재고를 최소화하기 위해서 공급망의 모든 구성원들이 최종소비자의 실제 수요정보에 근거하여 계획(Planning), 예측(Forecasting), 그리고 보충(Replenishment)을 시스템 상에서 협력적으로 결정하는 것이다. 본 연구에서는 구성원들 간에 발생할 수 있는 예외적인 사항들을 CPFR시스템의 예측단계에서 판별하고, 그러한 예외 사항들을 역동적으로 다루기 위한 지식기반 협업 에이전트 시스템(Knowledge-Based Collaboration Agent System)을 제시한다. 또한 지능적 추론(Reasoning)과 학습(Learning)을 통해 구성원들에게 예외 사항에 대한 최적의 해결안을 제시함으로써 협업 시스템의 자동화를 구현한다.
추천 시스템은 정보 과부하를 줄여 선택의 질을 높이는 기술로 다양한 분야에서 활용되고 있다. 기존의 추천 시스템 연구는 주로 영화나 음악과 같은 단순한 콘텐츠 추천을 대상으로 했으며, 추천 수량과 기존에 경험했던 상품의 재 추천이 고려되지 않았다. 하지만 다양한 분야에서 추천 시스템의 수요가 증가함에 따라 추천 수량과 재 추천을 고려한 보다 범용적이고 확장된 추천 시스템 개발이 필요한 시점이다. 또 기존 추천 시스템은 온라인 상에서 개별 고객을 대상으로 하는 경우가 많았는데, 오프라인 상에서 개별 고객이 아닌 매장에도 추천 시스템을 적용할 수 있다. 본 연구에서는 추천 시스템 분야에서 많이 활용되는 사용자 기반 협업 필터링 알고리즘에서 추천 수량과 재 추천을 고려하는 방법을 제안하고, 이를 오프라인 의류 매장의 재고 관리 문제에 적용함으로써 다양한 분야에 추천 시스템을 활용할 수 있음을 보인다. 제안한 방법을 통해 각 매장에 수요가 높을 것으로 예측되는 상품과 예상 판매 수량을 예측하여, 해당 상품을 진열할 것을 추천하며, 이는 MAE, Precision, Recall, F1 measure 관점에서 기준 모델보다 추천 성능이 더 뛰어나다. 또 성능을 평가하기에 적합한, 추천 수량 부족과 초과에 따른 페널티를 고려하는 새로운 Quantity Precision, Quantity Recall, Quantity F1 measure 계산 방식을 제안한다. 마지막으로 참신성 관점에서 제안한 방법의 신규 매출 창출 효과를 평가한다. 본 연구는 추천 수량과 재 추천을 고려했다는 점, 온라인이 아닌 오프라인 데이터를 사용했다는 점, 개별 고객이 아닌 매장을 추천 대상으로 했다는 점에서 기존 추천 시스템 연구와는 차별되는 의의를 가진다. 나아가 본 연구에서 제안한 방법론은 재고 관리 이외에도 추천 수량과 재 추천을 고려하는 다양한 분야에 적용될 수 있는 범용성을 가진다.
다양한 형태의 학습 시스템이 생겨나고 있다. 그 중 E-러닝을 통한 동영상 학습에 대한 수요는 지속적으로 증가하고 있다. 하지만, 그렇다고 하여 모든 이가 이러한 시스템을 적합하게 활용할 수 있는 것은 아니다. 학업능력이 떨어지는 학생은 자신의 학습수준보다 높은 동영상을 학습할 경우 학습에 대한 흥미를 잃을 수 있고, 학업능력이 뛰어난 학생의 경우는 수준에 맞지 않는 동영상을 제공할 경우에는 심화 학습의 기회를 잃어버릴 수 있어 학습효율성을 저하하게 된다. 이러한 불편함을 해결하기 위해서는 사용자가 선호할 만한 정보를 예측하고 필터링 된 맞춤형 정보를 제공하는 추천시스템이 필요하다. 본 논문에서는 학생 레벨추천 시스템을 제안한다. 학생그룹과 학생간의 학습정보를 바탕으로 학습동영상과 학생의 레벨을 추론하고, 이를 토대로 동영상에 대한 학생의 상대적 난이도를 제시하고, 적합한 난이도의 동영상을 추천한다. 실험을 통하여 본 연구의 추천 서비스의 유용성을 검증하였다.
전자상거래 시장의 이용이 보편화 되며 고객들에게 좋은 품질의 물건을 어디서, 얼마나 합리적으로 구매할 수 있는지가 중요해졌다. 이러한 구매 심리의 변화는 방대한 정보 속에서 오히려 고객들의 구매 의사결정을 어렵게 만드는 경향이 있다. 이때 추천 시스템은 고객의 구매 행동을 분석하여 정보 검색에 드는 비용을 줄이고 만족도를 높이는 효과가 있다. 하지만 대부분 추천 시스템은 책이나 영화 등 동종 상품 분류 내에서만 추천이 이뤄진다. 왜냐하면 추천 시스템은 특정 상품에 매긴 구매 평점 데이터를 기반으로 해당 상품 분류 내 유사한 상품에 대한 구매 만족도를 추정하기 때문이다. 그밖에 추천 시스템에서 사용하는 구매 평점의 신뢰성에 대한 문제도 제시되고 있으며 오프라인에선 평점 확보 자체가 어렵다. 이에 본 연구에서는 일련의 문제를 개선하기 위해 RFM 다차원 분석 기법을 활용하여 기존에 사용하던 고객의 구매 평점을 객관적으로 대체할 수 있는 새로운 지표의 활용 가능성을 제안하는 바이다. 실제 기업의 구매 이력 데이터에 해당 지표를 적용해서 검증해본 결과 높게는 약 55%에 해당하는 정확도를 기록했다. 이는 총 4,386종에 달하는 이종 상품들 중 한번도 이용해 본 적 없는 상품을 추천한 결과이기 때문에 검증 결과는 상대적으로 높은 정확도와 활용가치를 의미한다. 그리고 본 연구는 오프라인의 다양한 상품데이터에서도 적용할 수 있는 범용적인 추천 시스템의 가능성을 시사한다. 향후 추가적인 데이터를 확보한다면 제안하는 추천 시스템의 정확도 향상도 기대할 수 있다.
오늘날 가계소득의 향상과 근로시간 단축으로 인해 삶의 질이 향상되어감에 따라 보다 풍요롭고 여유있는 생활문화로의 변화가 예상되고 있다. 반면 생활이 윤택해지면서 영양섭취 과다와 노동여건의 변화(육체적 노동$\rightarrow$정신적 노동)로 인해 비만과 운동부족을 야기하여 많은 신체적 부작용을 유발시키고 있다. 이로 인해 오늘날 대다수 국민의 관심은 건강에 집중되고 있으며 운동에 대한 인식이 날로 증대되고 있다. 이러한 현상은 매년 20%이상의 높은 헬스기구 시장의 성장률로 대변된다. 최근 주목받고 있는 Elliptical Cross Trainer(이하, ECT) 스키의 상체운동과 달리기의 하체운동을 결합한 논임팩트 운동기구로써, 토탈 전신 유산소 운동을목적으로 개발된 크로스 트레이닝 운동기구이다. 이미 유럽과 미주 등의 해외 시장에서 트레드밀과 대등한 시장을 형성하고 있고 근래 한국을 비롯한 동북아시아 시장에서 그 성장이 급격히 확대되고 있다. 이러한 수요확대에도 불구하고 대부분의 고가 ECT는 몇몇 선진국이 독점하고 있어 한국기업의 시장 경쟁력 제고와 시장 확대 측면에서 ECT의 국산화는 시급히 요구되고 있다. ECT 디자인 개발은 세계 일류 상품만이 시장경쟁력을 가질 수 있다는 배경아래 디자인을 전략적으로 특화하여 사용자 관찰과 인간공학에 입각한 사용자 중심 디자인, 첨단 공학기술과 디자인 융합을 중점적으로 실행하였다. 이를 위해 참여 디자이너들은 개념설계, 기본설계, 상세설계에 이르는 전 과정에서 엔지니어들과 협력하며 연구하였다. 본 논문은 ECT개발을 위한 디자인과 공학의 협업적 연구개발과정과 결과를 소개하였다.$-37.83%{\sim}44.36%$로 큰 차이를 보였다._d)$의 비$(L_d/D)$에 따른 전면교각에서의 수류변화의 영향이 후면교각에 작용하여 상호 복합적인 흐름 및 세굴특성을 나타내므로 이와 같은 복렬형 원주군의 세굴특성을 파상형 원주교각에 적용하여 국부세굴의 크기 변화를 해석하였다. 따라서, 교각주위에서의 수류특성 및 세굴의 변동은 원주군 및 교각파상의 크기와 간격 등과 같은 구조물의 배열조건과 Froude 수, 수심 등의 수리학적 조건에 따라 달라지므로 이의 조건을 체계적으로 변화시켜 가면서 교각주위에서의 국부세굴 및 세굴 감소특성을 검토하였다. 실험결과 오목 및 볼록 파상형 원주 주위에서의 세굴크기는 원형원주와 비교하여 전체적으로 감소하는 것으로 확인되었으며 특히 오목형 $B/\acute{h}=3$에서는 세굴경감효과가 탁월하여 70%이상 감소하는 것으로 확인되었으나 볼록형 $B/\acute{h}=5$에서는 세굴촉진특성이 나타나고 있는 것으로 나타났다. 따라서, 파상형 원주에서는 하강류나 와류를 파상형의 내부로 유도하여 세굴의 크기를 조절할 수 있는 최적의 파상이 존재하고 있는 것으로 예측되었다.원 분야 소프트웨어의 개발에 기본 토대를 제공할 것으로 판단된다.았다. 또한 저자들의 임상병리학적 연구결과가 다른 문헌에서 보고된 소아 신증후군의 연구결과와 큰 차이를 보이지 않음을 알 수 있었다. 자극에 차이가 있지 않나 추측되며 이에 관한 추후 연구가 요망된다. 총대장통과시간의 단축은 결장 분절 모두에서 줄어들어 나타났으나 좌측결장 통과시간의 감소 및 이로 인한
4차 산업 혁명으로 인한 정보통신기술(ICT) 부품 제조 산업은 고도화되고 사업의 중요성이 강조되고 있다. B2B 사업 방식의 ICT 부품 사업은 한정된 주요 고객에 대한 과거 구매 활동 데이터 기반, 고객 관계 관리를 통하여 고객사별 정확한 수요 예측 활동은 중요한 마케팅 전략이다. 고객 관계 관리 방법에서의 RFM 모형은 고객의 거래 최근성, 거래 빈도, 거래 규모 데이터를 바탕으로 고객을 세분화하는 마케팅 데이터 분석 방법이지만, 대부분 RFM 모형 선행 연구는 B2C 소비재 산업 중심으로 진행되었고, B2B 기술 산업군 대상으로 한 연구가 부족하다. 이에 본 연구는 RFM 모형을 B2B 사업 중심의 ICT 부품 제조 산업에 적용하여 실증 분석하고, 첨단 기술 산업군에 적합한 발전된 모형을 제시하고자 기술 산업에서 중요 요인으로 파악되는 T(기술 협업) 추가 변수를 발굴하여 기존 RFM 모형과 개선된 RFM-T 모형의 정확도를 실증 연구하였다. 본 연구의 결과를 바탕으로, B2B 기술 산업군의 실무적 마케팅 방안 모색을 위한 기초 자료로 활용될 수 있는 발전된 RFM-T 모형을 제시하여 기업 성과에 기여 하고자 한다.
본 연구는 최근 가장 큰 이슈로 떠오르는 "사물인터넷(IoT: Internet of Things)"의 개념과 국내 외 IoT 시장에 대한 현황을 고찰하였으며, IoT 시대의 도래로 인해 유발되는 패러다임 전환 발생에 따른 기업측면의 적절한 대응방안에 대한 해결책을 도출하였다. 따라서 본 연구는 티핑포인트(Tipping point)에 있는 IoT 경쟁 시대에 적절하게 대응하기 위한 기업의 경영전략을 '패러다임 전환(paradigm shift)'이라는 시각을 통해 대응 방안을 제시하였다. 특히, 과거의 경영 패러다임과 IoT 시대의 경영 패러다임을 비교 분석하여 i)지식 및 학습 주도 경영, ii)기술 및 혁신 중심 경영, iii)수요 창출 경영, iv)글로벌 협업 경영으로 새롭게 패러다임 전환(Paradigm Shift)이 발생할 것으로 예측 및 제안하였고, 이러한 패러다임의 전환에 대응하기 위한 기업측면의 경영전략 프로세스 모델을 구축하기 위해 Gartner가 제시한 'RTE Cyclone model'을 활용하였다. '실시간 기업(RTE)' 이라는 개념은 급변하는 IoT 시대에 기업측면의 경영 전략 프로세스로 활용가치가 있다고 판단되며, 본 연구에서 적절히 응용하여 'IoT-RTE Cyclone model'을 제안하였다. 특히, 제안한 모델은 기업의 민첩성을 강조하고 IT 및 IoT 기술을 통한 실시간 모니터링, 분석, 실행을 기본으로 하며, 기업의 경영 프로세스 각 부문을 통합시켜 기업의 전반적인 서비스를 지원하기 때문에 빠르게 변화하는 IoT 시대에서 영위하는 기업측면에서의 효과적인 대응전략으로 활용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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