Adaptive Framework for Designing R&D Project Management Process Using Cloud Computing Technology

Kwang-Sup Shin(신광섭) 한국전자거래학회 2013 한국전자거래학회지 Vol.18 No.4

최근 글로벌 시장의 변화를 대표할만한 주요 키워드는 초연결(Hyper-Connection)과 지역적 세계화(Glocalization)으로 요약될 수 있다. 이러한 변화에 대응하고 경쟁 우위를 확보하기 위해서는 서비스 관리를 위한 표준화된 조직, 정책, 프로세스를 구축하는 것이 필요하다. 또한 서비스 관리 시스템은 연구개발 프로젝트 관리를 효과적으로 지원할 수 있어야만 한다. 본 연구에서는 클라우드 컴퓨팅 기술을 이용한 연구개발 프로젝트 관리 프로세스 설계를 위한 적응형 프레임워크와 시스템 구조를 제안한다. 이를 통해 전통적인 서비스 관리 기법이 가지는 한계점을 극복하고 시장의 요구에 빠르게 대응할 수 있을 것이다. 이와 함께 본 연구에서 제안하는 시스템을 통해서 국제 시장에서 경쟁우위를 확보함과 동시에 고객이 원하는 것 이상의 가치를 제공할 수 있을 것이다. Two of the most important changes in the global market can be represented with Hyper-connection and Glocalization. To cope with these changes and secure the competitive advantages, it is essential to develop the standard organization, policy, processes and criteria for service management. In addition, the service management system is required to effectively support the R&D project management. In this research, an adaptive framework and system architecture for designing R&D project management process using cloud computing has been introduced. With the proposed system, it is able to overcome the limitations of traditional service management and treat the demand from the market in agility. Moreover, it may be possible to present more value than customers want and secure the competitive advantages in the global market with the proposed system.

전체 공급망 수익성 개선을 위한 게임이론 기반의 수요 할당 메커니즘의 비교 연구

신광섭(Kwang Sup Shin) 한국전자거래학회 2014 한국전자거래학회지 Vol.19 No.1

본 연구는 공급망 운영에서 가장 기본적이고 필수적인 연구 분야인 공급자의 선정과 수요의 할당 문제를 해결하기 위한 방법으로 게임이론을 적용하였다. 특히, 가장 보편적으로 사용되고 있는 점진적 역경매 메커니즘을 비율적 형평성을 보장하는 구매 게임 방식과 공급망 전체 운영의 수익성이라는 관점에서 비교 분석하였다. 서로 다른 두 메커니즘의 정교한 비교 분석을 위한 전체 알고리즘을 제시하였으며, 구매게임을 이용한 공급자 선정 및 주문 배분의 최적해는 유전자 알고리즘을 통해 도출하였다. 전체 공급망의 수익성은 공급자와 구매자의 수익함수와 수익-비용 비율을 통해 평가하였다. 실제 현실의 공급망을 단순화한 모형을 바탕으로 본 연구에서 제안하는 방법이 전체 공급망의 수익성을 어떻게 향상시킬 수 있는 지를 간단한 실험과 통계 분석을 통해 설명하였다. 이를 통해 구매게임의 해가 역경매 방식에 비해 구매자의 수익성 감소를 통해 공급자와 구매자를 모두 포함하는 공급망 전체의 수익성을 크게 향상시킬 수 있음을 보였다. This research is an application of game theory to developing the supplier selection and demand allocation mechanism, which are the essential and major research areas of supply chain planning and operation. In this research, the most popular and widely accepted mechanism, the progressive reverse auction is analyzed and compared with the other game theoretic approach, Kalai-Smorodinsky Bargaining Solution in the viewpoint of holistic efficiency of supply chain operation. To logically and exquisitely compare the efficiencies, a heuristic algorithm based on Genetic Algorithm is devised to find the other optimal demand allocation plan. A well known metric, profit-cost ratio, as well as profit functions for both suppliers and buyer has been designed for evaluating the overall profitability of supply chain. The experimental results with synthesis data and supply chain model which were made to mimic practical supply chain are illustrated and analyzed to show how the proposed approach can enhance the profitability of supply chain planning. Based on the result, it can be said that the proposed mechanism using bargainging solution mayguarantee the better profitability for the whole supply chin including both suppliers and buyer, even though quite small portion of buyer’s profitability should be sacrified.

FP-Growth 기법을 활용한 건자재 재고 재배치 기법 개발

이효준,김재원,신광섭,Lee, Hyo-Jun,Kim, Jae-Won,Shin, Kwang Sup 한국빅데이터학회 2017 한국빅데이터학회 학회지 Vol.2 No.1

재고의 배치 위치는 오더 피킹 시 효율성을 결정하는 가장 중요한 요소라고 할 수 있다. 적재위치에 따라 오더 피킹 장비의 동선을 최소화할 수 있고, 그에 따라 비용 절감 및 작업 효율성 향상의 효과를 기대할 수 있기 때문이다. 그러나 일부 물류센터 혹은 야적장에서는 제품의 적재 위치를 결정하는 데 있어 체계적이고 분석적 기법 보다는 작업자의 직관과 경험에 의존하고 있는 것이 현실이다. 본 연구에서는 실제 건자재제조업체의 실제 야적장의 구조와 실제 연간 주문 내역을 바탕으로 제품 사이의 연관성을 파악하고, 그 결과를 기준으로 제품의 적재 위치를 결정하는 새로운 기준을 제시한다. 이를 통해 집하를 위한 동선을 최소화하고, 상차 지연에 따른 납기 지연의 문제를 해결할 수 있음을 실제 주문 데이터를 통해 증명한다. The inventory location is the mos important factor which decide the efficiency of picking orders. According to the inventory location, it is possible to optimize the route for picking order, and then it makes us to expect the cost reduction and efficiency improvement. However, it is practical situation to make decisions where to keep the products based on manager's intuition and experience, not based on the systematical or analytical approach. In this research, with the practical order data of cropper product and layout for the storage yard, the association rules have found, and then the new methodology has been devised to make the decision where to keep the inventory. By utilizing the practical order data for a year, it has been proved that the proposed approach can reduce the total distance of the all routes for picking order and solve the problem of delayed delivery.

Experimental Study to Improve Performance of Turning AISI1040 Steel using Solid Lubricant

N. Suresh Kumar Reddy,Kwang-Sup Shin(신광섭),Min-Yang Yang(양민양) 한국생산제조학회 2007 한국공작기계학회 춘계학술대회논문집 Vol.2007 No.-

It is generally considered that the heat produced during the machining process is critical in terms of workpiece quality. So, effective control of heat generated at the cutting zone is essential to ensure the workpiece quality in machining, which can be achieved by using coolants. As the coolants are relatively inaccessible to the machining zone due to the typical nature of the process, it has been attempted to study the performance of machining of AISI 1040 steel using molybdenum disulphide as a solid lubricant in the present work. The experimental set up (solid lubricant powder feeder) for solid lubricant assisted machining was designed and built. The aim of the study is to investigate the effect of molybdenum disulphide as solid lubricant in the zone of machining. In the first stage of this work, experiments have been carried out to investigate the role of solid lubricant such as molybdenum disulphide on surface finish and chip thickness of the product in machining an AISI 1040 steel. In the second stage, a comparative performance analysis of molybdenum disulphide assisted machining with wet machining has been conducted. Results indicate that there is a considerable improvement in the performance of machining AISI 1040 steel using molybdenum disulphide as a solid lubricant when compared with wet machining in terms of surface finish and chip thickness.

Task Leverage Effect를 고려한 인적 자원 할당

이영훈 ( Young Hoon Lee ),신광섭 ( Kwang Sup Shin ),강석호 ( Suk Ho Kang ) LGCNS 엔트루정보기술연구소 2010 Entrue Journal of Information Technology Vol.9 No.2

자원 할당, 특히 인적 자원 할당 문제는 제약이 있는 비즈니스 프로세스의 최적화 분야에서 매우 중요하게 다루어지는데 이는 인적 자원 할당이 비즈니스 프로세스 효율에서 큰 비중을 차지하기 때문이다. 기존의 인적 자원 할당 연구들은 모든 인적 자원이 독립적이라고 가정했지만 이는 인적 자원 간의 관계를 고려하지 않았기 때문에 일정 부분 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 인적 자원 할당 최적화 문제에서 인적 자원상호 간의 관계를 고려하여 기존 연구에 비해 현실적이고, 효율적인 모델을 제안한다. 이를 위해 인적 자원간의 상호 작용의 척도로 정의한 Task Leverage라는 개념과 Event Log로부터 이를 추출하는 방법을 새롭게 제시하고 이를 고려한 인적 자원 할당 최적화 모형을 제안한다. 또한 무작위 데이터를 사용해 제안한 모형이인적 자원 간의 상호 작용을 고려하지 않은 기존 모형에 비해 효율적이라는 사실을 보인다. Resource allocation, especially human resource, is the most important problem in a certain organization which executes business according to the committed rules and procedures, because it is extremely related to the internal efficiency of resource utilization. Most of researches assumed that all human resources are independent. However, this assumption has some limitations because relationships among human resources can affect on the performance of business process. Therefore in this study, the concept of interactions among human resources will be applied to resource allocation in BPM. Particularly, this study claims to develop realistic and highly efficient human resource allocation model. Thus, this study is newly presenting the definition of Task Leverage Effect, metric of interaction among human resources and task leverage reasoning method from event log data. A mathematical optimization model is developed, and its complexity is proved. A simple experiment was conducted based on random data and showed that the proposed model is more efficient than a model without considering interaction among human resources.

배송서비스 혁신 전략의 고객혜택과 방해요인의 관계 연구

박상아(Bak, Sang-A),신광섭(Shin, Kwang-Sup) 한국물류학회 2021 물류학회지 Vol.31 No.4

모바일 시장의 성장과 COVID-19으로 인한 비대면서비스의 확산으로 인해 전자상거래시장의 수요가 폭발적으로 증가하면서 물류기업뿐만 아니라 기존 오프라인 기반 유통업체들도 배송서비스를 혁신하기 위한 새로운 전략을 수립하고 있다. 기존 연구에서는 전통적인 물류기업의 배송서비스를 주로 분석하였으나, 비물류기업이 제공하는 배송 및 물류 서비스의 전략적 측면을 분석한사례는 찾아보기 어렵다. 따라서 본 연구에서 최근 새롭게 등장한 혁신적 배송서비스의 도입 전략에 대해 분석하고자 가치제안캔버스를 활용하였다. 특히, 비물류기업이 제공하는 새로운 배송서비스가 어떻게 고객의 불만과 방해요인을 해소하는 지를 중심으로 분석하였다. 비물류기업이 제공하는 대표적인 배송서비스는 다섯 가지(새벽배송, 당일배송, 이륜차배송, 정기배송, C&C)로 분류하였다. 각 배송서비스가 고객의 요구사항과 불만 사항들을 만족시키는 지 여부를 기반으로 조사하였으며, 그 결과 최근에는 배송 속도를 중심으로 서비스 사이의 경쟁이 치열해지고 있음을 확인하였다. 그러나, 실제 고객의 불만이나 장애요인 측면에서는 빠른 배송보다는 고객이 원하는 적정시간 (Right Time)에 배송하는 것이 더욱 중요하다는 사실을 확인하였다. 따라서, 단순히 경쟁기업과 유사한 요인을 중심으로 경쟁하기 보다는 서비스를 이용하는 고객이 가진 불만이나 장애요인을 적극적으로 분석하여 서비스전략을 수립하는 것이 더욱 효과적이라고 할 수 있다. With the explosive growth of the domestic e-commerce market, not only logistics companies but also existing offline-based companies have begun to put forward logistics strategies as their main strategies. There have been many previous studies analyzing logistics services of logistics companies, but there is a lack of research on logistics services provided by non-logistic companies. Therefore, in this study, customer benefits that satisfy each delivery service and customer complaints and obstacles that are addressed are analyzed. The number of typical logistics services provided by non-logistic enterprises was limited to five: early-morning delivery, day-to-day delivery, two-wheeled vehicle delivery, subscribe and save, and C&C. This allows companies to check whether they fit their customer profile before providing logistics services. The study was conducted by creating a matrix that displays 1 or 0 when the collected elements are resolved by the service. The analysis found that it is more important to ship at the current time when the speed competition between delivery services is in place, or at the right time that customers want, and that active use of C&C has a positive effect on both customers and businesses.

집단에너지 네트워크의 최적 열 생산 및 연계 시스템 구축에 관한 연구

송상화(Sang Hwa Song),신광섭(Kwang Sup Shin),이재승(Jae Seung Lee),임신영(Shin-Young Im) 대한설비공학회 2016 대한설비공학회 학술발표대회논문집 Vol.2016 No.6

In a district heating and cooling system, various types of production facilities are used to produce hot steam water. These facilities include peak load boilers, incinerators and combined heat and power platns to name a few. Each production facility has their own operation characteristics. Peak load boilers are expensive but can control the production level easily, which is thus useful to deal with unexpected high heat demands. Incinerators are cheaper but the production capacities are comparatively small. They typically produce hot steam water consistently without changing production level dynamically. Combined heat and power plants produce both heat and electricity, while their economic efficiency is mostly dependent on electricity market conditions. In addition, the district heating and cooling system considered in this research is quite complicate since the system consists of multiple nodes, each of which has different portfolios of production facilities. Nodes are interconnected so that hot steam waters are supplied to neighborhood demand nodes when necessary. The main objective of the decision support system developed in this research is to match heat demands with a portfolio of production facilities while maximizing the overall profit of the system.

종합해양과학기지 구축 및 활용의 경제성 분석

송상화(Sang Hwa Song),신광섭(Kwang Sup Shin),김재곤(Jae Gon Kim),정진용(Jin Yong Jeong) 한국산업경영시스템학회 2015 한국산업경영시스템학회지 Vol.38 No.1

Korea ocean research stations manage the weather and environmental data collected from coastal and ocean areas to provide short-term and long-term ocean forecasts. The purpose of this paper is to analyze and quantify economic benefits of the ocean research stations with sensors to observe physical, chemical, and biological data. The construction and operation of an integrated ocean observation station is expected to reduce uncertainty about ocean and coastal areas and to improve the quality of ocean forecasts. The economic benefits are mainly come from improved search and rescue operations, ocean pollution management, yellow dust management, and improved productivity in ocean-related industries. In addition, an input-output analysis is performed to evaluate the economic impacts of ocean research stations nationwide. The analysis shows that the system can contribute to industries such as fishing, maritime and air cargo, medical and health care.

A Study on the Variable Factors of Production Quantities for Passenger Vehicles based on Characteristics of Korean Automotive Industry

Min-Kyu Lee(이민규),Kwang-Sup Shin․,(신광섭) 중앙대학교 한국전자무역연구소 2017 전자무역연구 Vol.15 No.1

연구목적: 본 연구는 국내 승용차 생산량의 상관성, 추세, 계절성을 실증 분석하고, 선행 연구를 고찰하여 승용차 생산량에 영향을 주는 독립변수를 선정하였다. 다중회귀분석을 통해 독립변수가 승용차 생산량에 끼치는 영향을 분석한 후, 실제 국내 승용차 산업 현실과 부합하는지 검증하였다. 논문구성/논리: 본 연구는 다섯 개의 장으로 구성되어 있다. 1장은 서론으로 연구의 배경과 목적을 설명하였고, 2장에서는 자동차 산업의 거래 특성, 시장 변화, 수요 특성과 관련된 선행연구를 고찰하였다. 3장 실증분석은 국내 승용차 생산량의 상관성, 추세, 계절성을 분석하였고, 선정된 독립변수와 종속변수로 다중회귀분석을 수행하였다. 4장 결과분석에서는 다중회귀분석을 통해 도출된 각 회귀모형의 설명력과 적합도를 분석하였고, 유의한 독립변수가 회귀모형에 끼친 영향력을 환경 요인 과 경제 요인 측면에서 분석하였다. 마지막 5장에서 연구의 결과를 요약하고 시사점을 논하였다. 결과: 다중회귀모형의 독립변수로 선정된, 휴무 가변수, 달러대 원화 환율, 주유소 평균 유가, 승용차 생산자물가지수, 자동차 제조업 경기실사지수는 모두 승용차 생산량 변동에 유의한 영향을 주었다. 특히, 원화 환율 상승은 수출 주력 차종인 일반소형과 일반중형 승용차 생산량을 증가시켰으므로, 환율 변화 추이로 수출 주력 차종의 생산량 변화를 예상할 수 있다. 더불어 유가 상승기에는 승용차 내수 판매 위축보다 산유국으로 수출이 증가하는 효과가 크게 나타나므로, 승용차 생산량의 증가를 예상할 수 있다. 이를 통해 부품업체는 부품이 장착될 승용차의 생산량 변동을 합리적으로 추정할 수 있고, 효과적인 생산·재고·수요관리를 수행할 수 있다. 독창성/가치: 자동차 산업의 수요와 관련된 기존 연구는 자동차 총 수요의 예측이나 특정 기술의 자동차 수요 예측에 집중되어 있고, 수요예측 결과로 미래 자동차 산업을 전망하는데 그치고 있다. 본 연구는 한국에서 제조되는 승용차를 유형과 크기로 구분하여 월 단위의 생산량 변동에 영향을주는 변수와 변수의 영향력을 분석하였다. 나아가 변수들을 환경 요인과 경제 요인으로 나누어 국내 승용차 산업 현실과 부합하는지 검증하였다. 특히, 경제 요인에 해당되는 변수가 승용차 생산량 변동에 끼친 영향을 승용차 수출량의 변화로 규명하였다. Purpose: The purpose of this study is to analyze the characteristics and factors affecting changes in production quantities for passenger vehicles. In view of this, a multiple regression analysis was performed to judge the factors that affected changes in volumes of passenger vehicle production. After analyzing the influence of independent variables on the regression models, the result was verified as to whether it matches with the actual situation of the passenger vehicle industry in Korea. Composition/Logic: This paper is composed of five sections. In section 2, previous studies covering the characteristics of trade, demand, and market changes in the automotive industry are reviewed. The correlation, trend, and seasonality of actual automobile production volumes have been corroborated in section 3. In section 4, the regression models have been developed to understand the relationship between dependent and independent variables through the multiple regression analysis. In addition, the results of analysis are explained based on the characteristics of the Korean automotive market. Lastly, section 5 concludes by summarizing contributions and offering recommendations for future works. Findings: All independent variables, namely holiday dummy variables, USD–KRW exchange rate, average oil price, passenger vehicle producer price index, and business survey index of the automotive industry, in the regression models are statistically significant. Especially, a rise in the exchange rate influenced the export volumes of small and mid-sized vehicles, and rising oil prices were affecting the export volumes to the Middle Eastern countries. These results allow part suppliers to predict production quantities of passenger vehicles reasonably, making it possible to control demand and inventory effectively. Originality/Value: Prior research on demand in the automotive industry has focused on either predicting the total demand for automobiles or on predicting the demand for specialized vehicles with certain technologies. Especially, they concluded by overlooking the market based on the results of demand forecasting. In this study, the variable factors of monthly production volumes in the passenger vehicle industry have been analyzed considering the sizes and types. Furthermore, all dependent variables were classified on the basis of environmental and economic factors to verify the impact of export volumes in the marketplace.

기계학습 기법을 활용한 수요 예측 모형 개발

이강현(Kang-Hyun Lee),방선호(Sun-Ho Bang),장지영(Ji-Young Jang),신광섭(Kwang-Sup Shin) 한국물류학회 2022 물류학회지 Vol.32 No.6

최근 모바일과 온라인 커머스 시장의 성장으로 인해 유통 및 물류 시장의 수요는 급격하게 증가하였다. 또한, 온라인과 오프라인 채널의 통합으로 인해 고객 입장에서는 여러 채널을 통해 다양한 상품을 구입할 수 있게 되었다. 그러나, 이러한 시장의 성장과 유통 채널의 통합은 다양한 제품을 판매하는 입장에서는 수많은 상품의 획득과 재고 관리의 어려움이 가중되었다. 특히, 시장의 변화에 빠르게 대응하기 위해서는 단기간의 미래 수요에 대한 정확한 예측이 더욱 중요하다. 그러나, 빠르게 변화하는 소비자의 요구사항으로 인해 상품의 판매 기간이 더욱 단축되었기 때문에 과거 데이터에 기반한 수요 예측은 불가능한 실정이다. 기존의전통적인 수요 예측 기법의 한계를 극복하기 위해 상품의 분류 체계 혹은 상품이 가진 속성에 기반하여 유사한 상품을 그룹핑하고 각 그룹별 수요 예측 모형을 개발하는 방법들이 제시되었다. 그러나, 같은 상품군에 속하더라도 시장의 판매 수요에는 큰 변동성이 존재하기 때문에 근본적인 한계점을 극복하는 데는 한계가 존재한다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 기존 군집기반의 수요예측 모형 개발 방법을 개선하여 상품별 판매 패턴과 관련된 새로운 입력 변수를 생성하고, 판매 패턴 기반의 군집화를 수행하였다. 군집별 판매 데이터를 통합하고, 과거 데이터로부터 미래 수요를 예측하기 위한 딥러닝 기반 시계열 수요 예측 모델을 설계하였다. Because of the rapid development and expansion of mobile and e-commerce, the demand of retail and logistics industry has been greatly increased. In addition, customers gets the opportunity to purchase a lot of stuffs through the integrated channels both online and offline. However, this trend makes retail companies have difficulties to prepare more products and control the inventory. Especially, it gets more important to predict future demand. But, the life cycle of product gets shorten, thus it is impossible to predict demand based on the long-term historical data. In order to overcome the limitations of the traditional demand forecasting method, the cluster based demand forecasting methods have been proposed. Still, the previous research could not solve the limitations because they utilized the input variables from the categories or specifications of product. In this research, we have proposed the different approach to utilize the meta-data which can describe the sales patterns. Based on these pattern, we developed the cluster of products which are categorized into different groups. After integrating the sales data, we have developed demand forecasting models using deel learning technology, LSTM.