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시스템 다이내믹스를 이용한 혁신활동의 수익성 분석: 축산경영의 사례를 중심으로
임주형 ( Joo Hyung Lim ),김홍빈 ( Hong Bin Kim ),윤장혁 ( Jang Hyeok Yoon ) (주)엘지씨엔에스(구 LGCNS 엔트루정보기술연구소) 2012 Entrue Journal of Information Technology Vol.11 No.2
본 연구는 축산경영 혁신활동의 수익성 시뮬레이션을 통해 경영자의 혁신활동에 대한 의사결정을 지원하고자 한다. 축산경영의 혁신활동은 다양한 내/외부요소들간의 인과관계가 전체 시스템에 영향을 미치게 되므로 동태적 관점에서 축산경영의 혁신환경을 이해하고 분석할 필요가 있다. 즉, 축산경영 수익률에 미치는 혁신활동들(친환경 투자, 장비 투자, 육질개선 투자 등)과 외부환경요소들(가축 질병 발생 등)은 획일화된 모델링을 하기 어려운 인과관계로 엮여 축산경영 시스템을 구성하게 되는데, 이러한 특성을 고려한 동태적 관점의 연구는 아직까지 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 시스템 다이내믹스(System Dynamics)를 도입하여 한우농가의 혁신활동에 따른 수익성 분석모델을 정의하고 경영자의 혁신활동에 대한 의사결정에 따른 수익성 분석 시뮬레이션을 수행한다. 본 연구의 결과는 복합적인 혁신요소에 대한 의사결정에 따른 수익성을 시간의 흐름에 따라 비교분석할 수 있도록하여, 추후 축산경영 환경요소의 변화에 따른 경영자의 의사결정을 지원하는데 효과적으로 이용이 가능할 것이다. This research provides a system dynamics-based approach for analyzing profitability of innovation activities in livestock management. Livestock management environment is a complex sytem that consists of various causalities among internal and external factors, and thus analyzing innovation activities of livestock management requires dynamic approaches. Although the internal innovation activities including environment-friendly breeding, equipment investment and meat quality improvement construct causalities with external factors including animal diseases and government policies, few studies from a dynamic view have analyzed the profitability of innovation activities in livestock management. Therefore, this paper defines a profita-bility simulation model concerning innovation activities of livestock management by using sytsem dynamics, and then esti-mates the profits created by decision making related to innovation activities. We believe that this research will help decision makers in livestock management to understand the profitability of innovation activities.
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준비기간을 고려한 2단계 컨베이어 벨트 시스템의 성능척도에 관한 분석: 다계층 플로우 라인 모형의 응용
박예은 ( Park Ye Un ),양문희 ( Yang Mun Hee ),이병두 ( Lee Byung Doo ),임주형 ( Lim Joo Hyung ),김우성 ( Kim Woo-sung ) 한국경영공학회 2017 한국경영공학회지 Vol.22 No.2
Inspired by electric resistance welding(ERW) pipe production systems with random setups, we study the steady state behavior of two-stage conveyor belt systems. The ERW pipe manufacturing system consists of two conveyor belts: one for the manufacturing processes and another for the inspection processes. The line speed of the conveyor belts are different depending on the sizes of the pipes, and the system can be modeled by multi-class flow line models. We conduct the exact analysis of the system. Considering random setups, we focus on two performance metrics: maximum production rate and the delay a product experiences in the system. The maximum production rate can be expressed by the transition probabilities that represent the change of the product types and its equilibrium probabilities. To derive the delay distribution, we develop a Markov chain model. By analyzing the Markov chain model, we can calculate the probabilities of the distribution and mean delay a pipe experiences in the system.
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