Fuzzy-FMEA를 활용한 도시재생사업에서의 갈등 위험도 평가 모델

이슬기 광운대학교 2010 국내석사

One of the main reasons urban regeneration projects are highly complex and uncertain is that there are various stakeholders: additionally, the relationships among them are very complex. Considerable conflict tends to occur among the stakeholders of such projects. As a result, the success of an urban regeneration project on how successfully conflicts among stakeholders are mediated and a "middle ground"is found. In this respect, performing an adequate assessment of conflict-risk in advance is essential to effective project management. In this research, we propose a conflict-risk assessment model based on fuzzy-Failure mode and effect analysis (FMEA) for urban regeneration project. The proposed model largely consists of three steps: fuzzification, fuzzy rule-based inference, and defuzzification. The methodology and components of each step, such as a membership function for each of fuzzification and defuzzification, and a fuzzy rule base for approximate inference are proposed. To validate the effectiveness and suitability of the proposed conflict-risk assessment model, we applied the proposed conflict-risk assessment model to 121 conflict cases and to survey results from 84 people currently participating in urban regeneration projects. 대규모의 다수 프로젝트가 동시에 장기간에 걸쳐 이루어지는 도시재생사업의 특성 상 다수의 다양한 이해관계자들이 존재하며 그들 간의 복잡한 이해관계를 형성하고 있어 사업 생애주기 동안 갈등의 발생은 필연적이며 그로 인해 개발기간의 연장, 개발 사업비의 상승, 개발수익의 저하와 같은 사업의 성공에 미치는 부정적인 영향의 강도 또한 커지고 있다. 따라서 도시재생사업의 성공은 이해관계자들의 갈등을 어떻게 조율하고 합의점을 찾아내느냐 하는 것에 달려있다고 해도 과언이 아니게 되었다. 즉. 사업수행과정 중 자신이 속해있는 전 단계에서 미래에 발생할 갈등을 미리 정확하게 예측하는 것이야말로 사업이 무리 없이 완성하는 데 중요한 업무가 될 것이다. 본 연구에서는 도시재생사업의 특성 분석과 위험도 평가방법에 대한 기존문헌고찰을 통해 도시재생사업의 갈등위험도 평가에 적합한 방법론으로 선정된 Fuzzy-FMEA (Failure Mode Effect Analysis)를 활용한 도시재생사업의 갈등위험도 평가 모델을 제안하는 것이다. 갈등 위험도 평가모델은 퍼지화 모델(Fuzzification Model), 추론 모델(Inference Model), 비퍼지화 모델(Defuzzification Model)로 구분되면 각 단계의 구성을 결정짓는 방법론 및 필수 구성요소는 도시재생사업의 갈등위험도 평가에 적합하도록 제안하였다. 이렇게 제안된 갈등 위험도 평가모델의 효과성 및 적합성 검증 위해 보도자료, 판례자료 분석을 통해 121개의 갈등사례를 수집하고 이를 사업수행단계, 사업수행주체로 분류하여 34개의 주요 갈등유형을 도출하였다. 이에 대한 발생빈도, 심각도, 영향도 실제 사업에 참여하는 이해관계자 84명을 대상으로 평가를 실시하였으며, 제안된 모델을 Microsoft Excel를 활용한 평가도구로 기존 FMEA의 결과 값과 비교·분석하였다. 이를 통해 갈등관리의 필요성에 대한 인식을 높일 수 있을 것으로 기대하며 구체적인 갈등 관리방안으로 갈등 위험도 평가 모델을 제안하였다는 것에 의의를 가진다. 제안된 모델은 사업수행 과정에서 발생할 수 있는 갈등을 사전에 평가하여 실제 사업 진행시 평가 결과를 바탕으로 갈등 최소화방안을 수립할 수 있어 사업을 성공적으로 수행하는데 도움을 줄 것이다.

퍼지를 이용한 6축 수직 다관절 로봇의 게인 튜닝에 관한 연구

강석정 창원대학교 2018 국내석사

Recently, cutting-edge information and communication technology and existing industry are converging, and robotics research is actively being done. Therefore, not only the mechanical design of the robot, but also robust control is required for the robot to have accurate and rapid movement. The problem of the conventional classical gain tuning is that sudden changes in the measured variables can lead to unexpected movements or loss of stability, resulting in collision or breakage of the robot. In addition, accurate linear time-invariant models must be extracted from multiple design points, which is not always possible and requires much effort. Fuzzy control, which is a control method to overcome the disadvantages of existing PID control, suggests a way to overcome limitations of conventional automatic control and manual control. The modeling process necessarily accompanied by the conventional automatic control can be omitted, the control rule can be appropriately specified as the fuzzy implied proposition, and then the control can be performed using the fuzzy inference. In addition, the linguistic control rules can be specified as fuzzy implicit propositions, and the control input can be determined by comparing the output of the control object with the desired input using fuzzy inference. In this paper, a controller for 6-axis articulated robot is constructed using fuzzy inference and fuzzy control rules, and then fuzzy gain tuning is implemented to improve the response of the robot. In this study, the gain tuning through fuzzy PI control is programmed using Labview®, and the simulation is performed and the result is compared with the existing PI controller.

태양광 발전시스템의 출력성능 증대를 위한 변동제한 퍼지추론 MPPT가 적용된 DPP 시스템 : 변동제한 퍼지추론

전효찬 가천대학교 글로벌캠퍼스 일반대학원 2024 국내박사

In this study, a DPP system using improved variance-constrained fuzzy-inference MPPT is proposed to improve the output performance of photovoltaic generation system. In order to increase the stability and power production efficiency of photovoltaic generation systems, we looked at the trends in solar power generation system power conversion structures and the characteristics of MPPT control methods that have been studied until recently, and compared the pros and cons of each to construct a solar power generation system. An appropriate power conversion structure and control technique were adopted. In terms of the structure of the solar power generation system, the DPP system, which can control solar panels using only the power difference between solar panels, was adopted to minimize power conversion loss. In terms of controlling the photovoltaic generation system, research was conducted by adopting a fuzzy method that can identify similarities between data and infer conclusions like a human. As a result, an improved variance-constrained fuzzy-inference method, the fuzzy MPPT method based on change limit, was presented. This refers to a method that can prevent the voltage change amount from changing rapidly by comparing the past and current input data of the power change amount within the range of power change amount and voltage change amount and limiting the range close to 0. As a result of performing various simulation experiments with changes in solar radiation, the stability and maximum stability of voltage changes were found when applying the fuzzy MPPT method based on change limit presented in this paper compared to when applying the P&O method and when performing general fuzzy-based MPPT. It showed high system efficiency. As a result of building a solar DPP system and conducting an experiment by applying the variance-constrained fuzzy-inference MPPT method, it was verified that stability could be improved and power loss could be reduced compared to applying the P&O method and general fuzzy-based MPPT. 본 논문에서는 태양광 발전시스템의 출력성능 증대를 위하여 제안하는 변동제한 퍼지추론 MPPT(Maximum Power Point Tracking : 최대전력점 추적)가 적용된 DPP(Differential Power Processing : 차동전력조절) 시스템을 제시한다. 태양광 발전시스템의 안정성 및 전력 생산 효율을 높이기 위하여 최근까지 연구되었던 태양광 발전시스템 전력변환구조의 발전과정과 MPPT 제어 기법의 특성을 살펴보았으며 각각의 장·단점을 비교해 태양광 발전시스템을 구성하는 데에 있어 적합한 전력변환구조와 MPPT 제어 기법을 채택하였다. 태양광 발전시스템의 구조 면에서는 태양광 패널 사이의 전력차 부분만을 이용해 태양광 패널을 제어할 수 있는 DPP 시스템을 채택하여 전력 변환 손실을 최소화 시켰다. 태양광 발전시스템의 제어 면에서는 데이터들 간의 유사성을 파악하여 사람과 같이 결론을 추론할 수 있는 퍼지 기법을 채택하여 연구를 진행하였다. 그 결과 제안하는 퍼지 기법인 변동제한 퍼지추론 MPPT 기법을 제시하였다. 이는 전력 변화량과 전압 변화량의 범위 중 전력 변화량의 과거 입력 데이터와 현재의 입력 데이터를 비교하여 0에 근접한 범위를 제한함으로써 전압 변화량이 급격하게 변화하지 않도록 예방할 수 있는 기법을 의미한다. 일사량이 변화하는 다양한 모의실험을 수행한 결과, P&O 기법을 적용하였을 때와 일반적인 퍼지 기반 MPPT를 수행하였을 때보다 본 논문에서 제안하는 변동제한 퍼지추론 MPPT 기법을 적용하였을 때 전압 변화의 안정성 증대와 가장 높은 시스템 효율을 보였다. 태양광 DPP 시스템을 구축하고 제안하는 변동제한 퍼지추론 MPPT 기법을 적용하여 실험을 진행한 결과, P&O 기법과 일반적인 퍼지 기반 MPPT를 적용하였을 때보다 안정성을 높일 수 있었으며 전력 손실을 줄일 수 있다는 것을 검증하였다.

From Deep Learning Recognition of Pest Instar to Fuzzy-Guided Explainable Reinforcement Learning for Nutrient Management in Smart Farming : 스마트 농업에서 해충 유충 단계의 딥러닝 인식과 영양 관리를 위한 퍼지 기반 설명 가능한 강화학습 연구

Obasekore, Hammed Olatunde 경북대학교 대학원 2025 국내박사

Ensuring food security for a growing global population requires smarter and more sustainable agricultural practices. This thesis presents an integrated approach that fuses intelligent perception and interpretable decision-making to address two critical pillars of sustainable farming: pest management and nutrient optimization. The first contribution focuses on the early detection of Fall Armyworm (Spodoptera frugiperda) larvae using a robotic vision system inspired by the human visual pathway. A dual-stage deep learning architecture was developed, combining a VGG19-based classifier for peripheral scanning with a Faster-RCNN detector (VGG16 backbone) for foveal analysis. Stereo RGB vision, supported by SIFT-based feature correspondence and ChArUco calibration, enabled precise 3D localization of pest instances. The system was validated in a physics-based robot simulation environment (CoppeliaSim), confirming its capability for real-time pest recognition and targeted neutralization. The second contribution addresses the interpretability of reinforcement learning (RL)-driven fertilizer application strategies. A framework was developed wherein both Fuzzy Inference Systems (FIS) and Neuro-Fuzzy Inference Systems (NFIS) approximate the policies of trained RL agents. Latent features extracted from autoencoders were used to enhance NFIS performance. Experimental results demonstrated that NFIS could match RL policy behavior with high fidelity (RMSE = 0.30), while also improving nitrogen use efficiency compared to the conventional expert strategy. FIS models offered fully transparent rule bases but at the cost of lower policy fidelity, revealing a trade-off between interpretability and expressiveness. Together, these contributions demonstrate how perception and decision-making systems, when fused through deep learning and fuzzy logic, can lead to practical, explainable, and sustainable solutions for integrated pest and nutrient management in smart farming. 전 세계적으로 증가하는 인구의 식량 안보를 보장하기 위해서는 보다 지능적이고 지속 가능한 농업 관행이 요구된다. 본 연구는 지속 가능한 농업의 핵심 요소인 해충 관리와 영양 최적화를 동시에 해결하기 위해, 지능형 인식과 해석 가능한 의사 결정을 통합한 접근 방식을 제안한다. 첫 번째 기여는 인간의 시각 경로에서 영감을 받은 로봇 비전 시스템을 통해 열대거세미나방(Spodoptera frugiperda) 유충의 조기 탐지를 가능하게 한다. 주변 환경을 스캔하는 VGG19 기반 분류기와 초점 분석을 수행하는 Faster R-CNN 검출기(VGG16 백본)를 결합한 2단계 딥러닝 아키텍처를 설계하였다. SIFT 기반 특징 매칭 및 CharUco 보정을 적용한 스테레오 RGB 비전은 해충 개체의 정밀한 3차원 위치 추정을 가능하게 하였다. 제안된 시스템은 물리 기반 로봇 시뮬레이션 환경(CoppeliaSim)에서 검증되었으며, 실시간 해충 인식 및 표적 중화 기능의 유효성을 입증하였다.

FUZZY LOGIC-BASED ITEM PRICING EXPERT SYSTEM : A CASE STUDY OF AUTOMOBILE PRICING.

오비지아쿠 칼리스토스 치솜 전남대학교 2023 국내석사

회사의 가장 중요한 기능 중 하나인 가격 책정은 심각하게 받아들여야 합니다. 회사의 가격 책정 시스템에 영향을 미치는 것은 무엇이든 손익에도 영향을 미치는 경향이 있습니다. 회사에 도움이 되는 현명한 판단을 내리기 위해 조직의 고위 경영진은 가격을 결정합니다. 현재 많은 제조 조직에서 조직의 관리팀이 품목의 가격을 수동으로 설정합니다. 그러나 인간의 불완전한 본성으로 인해 매우 낮은 가격이 책정되어 회사가 이익보다 손실을 입을 수 있습니다. 또한 극단적으로 높은 가격이 책정될 수도 있는데, 이는 전작의 판매율이 너무 높아 고객이 다른 상품으로 결의하는 원인이 될 수 있다. 위의 결과로 회사는 고갈되어 폐업할 수도 있습니다. 본 연구에서는 제조기업을 위한 퍼지 기반 가격 전문가 시스템(EFP(Expert Fuzzy Price)) 개발을 제안한다. 이 시스템은 제품 수요, 가격 스키밍, 경쟁 가격 및 목표 모집단이라는 네 가지 주요 요소를 기반으로 제조 회사의 제품에 대한 적절한 가격을 자동으로 제안할 수 있습니다. 구조화된 시스템 분석 및 설계 방법론은 본 연구의 목적을 위해 사용됩니다. 시스템 개발에 사용되는 기술에는 MATLAB 및 Microsoft Excel이 포함됩니다. Pricing, being one of the most important features of a company should be taken seriously. Whatever affects the pricing system of a company, tends to affect its gains and losses as well. In order to make wise judgments that will benefit the firm, the senior management team of the organization fixes prices. Currently, the management team of an organization sets the prices of items manually in many manufacturing organizations. However, due to the imperfect nature of humans, an extremely low price may be fixed thereby causing the company to lose rather than profit. Also, an extremely high price can be fixed as well, which may cause customers to resolve to other products since the sale rate of the previous is too high. As a result of the above, the company may even run dry and go out of business. The development of a fuzzy-based price expert system (Expert Fuzzy Price (EFP)) for manufacturing companies is proposed in this research. This system will be able to automatically suggest appropriate prices for products in manufacturing companies based on four major key factors namely: Product Demand, Price Skimming, Competition Price, and Target population. Structured system analysis and design methodology is used for the purpose of this study. Technologies used for the development of the system include MATLAB and Microsoft Excel.

Embedded Emotion into a Machine Based on EEG and Visual Multimodal Signals : EEG 및 시각 정보를 통한 다중 감각 신호 기반 기계의 감성 시스템 개발

Zhang, Qing 경북대학교 대학원 2011 국내박사

인공지능 기술이 발달함에 따라 사람과 기계(컴퓨터의 인터페이스 방식에도 많은 변화가 있다. 인터페이스 기술은 기존의 수동적 방식의 인터페이스에서 탈피하여, 자율적 지능 성장 기능을 갖는 능동적 상호작용 형태의 연구로 발전해 가고 있으며, 보다 자연스러운 인간-기계 상호작용 시스템 구현을 위한 필수 요소 기술로 인공 감정 구현에 대한 관심이 날로 증가하고 있다. 따라서 제안하는 연구는 보다 진보된 인공 지능 시스템 구현을 위해, 사람의 감정을 수학적, 공학적으로 이해하고 이를 바탕으로 사람과 기계와의 능동 상호 작용을 통해 자율적으로 기계에 감정을 부여하고 발전시켜 나갈 수 있는 방법에 대한 연구이다. 제안하는 연구의 목표는 시각 환경 인지 및 생체신호 즉 Electroencephalography (EEG) 신호에 기반한 다중감각 정보를 이용하여 능동 상호작용을 지원하는 자율 감정 성장이 가능한 감정 공유 모델의 개발, 점진적 학습 능력을 갖춘 자율 감정 성장 시스템의 구현, 그리고 사람과의 감정을 공유 할 수 있는 새로운 시스템의 개발이다. 본 논문에서는 먼저 시각적 자극 정보인 이미지 정보에서 감성 정보를 추출할 수 있는 새로운 특징 추출 방법을 제안한다. 그리고 제안한 알고리즘으로 추출한 감성 정보와 EEG 센서를 이용한 뇌파에서의 감정 특징을 함께 이용하는 새로운 방법인 Fuzzy-GIST 알고리즘을 제안하였다. 또한 자율적으로 사람의 감정 상태를 이해할 수 있으며, 사람과의 상호작용을 통한 점진적 학습 능력을 가진 뉴로-퍼지 신경망을 이용하여 자율적 감정 성장 시스템을 제안하였다. 제안하는 자율적 감정 성장 시스템은 감정 특징 추출 및 사람과의 상호작용을 통해 더욱 복잡한 사람의 감정을 학습, 이해하는 자율적 감정 개발 과정을 통해 감정을 성장시켜 가는 시스템이다. 추가적으로 동특성을 가진 시각적 자극에 대한 사람의 감정 변화나 순응 과정의 고찰을 위해 새롭게 점진적으로 동특성을 학습 하는 뉴로-퍼지 신경망을 제안한다. 점진적으로 동특성 학습을 하는 뉴로-퍼지 신경망은 short-term 메모리와 학습되어 있던 정보에 대한 근사화 능력을 갖춘 신경망 형태로서, 감정 변화나 순응 과정의 고찰을 위한 동특성 감정 학습 시스템에 적합한 신경망이다. 따라서 본 논문에서는 제안하는 자율 감정 성장 알고리즘들을 통해 단순한 긍정/부정 감정상태 모델에서부터 4가지의 복잡한 감정(기쁨, 화남, 즐거움, 슬픔)까지 동적으로 이해 할 수 있는 지능형 시스템을 개발하였다. 개발 모델은 생체신호 및 얼굴 표정 특징 정보 분석을 통한 인간과 상호작용하는 자율 감정 성장 시스템으로서, 자율 성장 과정을 통해 사람의 감정 상태를 추론하고, 학습을 통해 더욱 정밀한 감정 표현이 가능한 시스템으로서, 사람을 이해하는 인간 중심 형 사업 분야에 많은 연구 가능성을 내재하고 있다. 현재 개발 모델은 사람의 감정변화를 이해할 수 있는 시스템으로서 이를 바탕으로 앞으로 세 가지 측면에서의 연구개발의 확장을 생각해 볼 수 있다. 먼저 사람의 감정변화에 적절하게 대처하기 위해 새로이 배운 동적 변화를 가진 감정들을 점진적으로 배울 수 있는 동특성 학습이 가능한 점진적 뉴로-퍼지 신경망의 개발, 두 번째로 시각 자료 뿐 아니라 음성 자료와 같은 다른 형태의 다중감각 정보를 이용한 감정 인식모델의 연구, 그리고 마지막으로 이미지를 이용한 감정 인식 시스템에서 더욱 나아가 동영상 자극에 따른 동적 감정 피드백을 고려한 새로운 감정 인식 시스템의 연구가 있겠다. 한편 자율 성장 감정 인식 및 공유 시스템의 계속적인 연구를 통해 인간과 기계의 단순 주종 관계가 아닌 서로 공유할 수 있는 지능형 로봇의 개발을 통해 인간의 삶에 새로운 패러다임을 제시하는 계기가 될 수 있을 것으로 전망된다.

Fuzzy推論을 이용한 온라인 筆記體 한글認識=

崔容燁 明知大學校 1990 국내박사

Statistical inference for regression models with vague data

박윤미 연세대학교 대학원 2014 국내석사

This paper deals with some statistical inferences for linear regression models with vague data. Especially, the least squares estimation for the fuzzy regression parameters of the models based on fuzzy-valued data is studied, and analogues of normal equations and fuzzy-type least squares. estimators .are derived. Some estimation procedures and testing hypotheses for the fuzzy parameters of the models based on vague data are proposed. Some hypotheses about fuzzy regression parameters are tested using a unified approach. In particular, it is shown how the theory developed for the traditional least squares estimation with precise data can be extended to the fuzzy data case. Several examples illustrate these results.

퍼지추론을 이용한 도시쇠퇴 평가모형 개발 및 적용 : 2000년 이후 청주시 집계구 통계를 중심으로

전원식 충북대학교 대학원 2013 국내박사

To reinforce national competitiveness, solve urban unbalance issues and raise competitiveness, it is necessary to objectively and clearly grasp and diagnose the urban decline issues scattered across our country. Therefore, this study carried out pattern classification of the current census output areas in Cheongju city according to the actual inspection purposes of individual buildings, developed an urban decline index by patterns of analyzing urban decline characteristics, and classified urban decline analyses and urban decline rankes according to the patterns. And the study was carried out in the sequence of the selection of urban decline indices by patterns of census output areas through surveys of experts three times, the development of an urban decline evaluation model via fuzzy inference, and the classification of urban decline rankes, in order to achieve its purpose. First of all, for pattern classification of census output areas, we requested and obtained the information on the actual inspection space for 88,183 individual buildings in Cheongju city from the National Spatial Information Clearinghouse. Based on this, this study sorted 28 purposes of individual buildings according to the Building Act, and classified them into residential, commercial, industrial and other purposes. This study superposed a layer of census output area boundary onto the sorted building purposes, and carried out the patterning of census output areas through the biological dominance value indices based on the building purposes in the census output area. Among them, the composite purpose was classified as a census output area with a low dominance value index, which was verified through a species variety index again. In addition, this study compared the purpose area on the current management plan with the actual inspection purpose of the classified census output areas through this study, and analyzed its consistency. 122 urban decline indices extracted from the preceeding research were developed by patterns through a survey of experts three times. A position function was determined through a survey of experts, and an urban decline evaluation model was established in a non fuzzy method via a centroid method by creating a fuzzy rule through a survey of experts. As a result of urban decline evaluation and rank classification, firstly, for residential census output areas, the residential census output area in the outskirts of cities is growing, but the census output area at the original downtown around Cheongju cityhall, Chungbuk provincial government building, Sandang Park and Seongan Street is declining. Secondly, for commercial census output areas, the Seongan Street, the biggest business district, is showing a stagnation phenomenon, which can be said to be a difference from other small and medium cities. And the residential development project area formed in the outskirts of Cheongju city is gradually declining to the present from the past based on the project completion point of time. Thirdly, for industrial census output areas, the areas except for the Hynix complex and Cheongju industrial complex five-way crossing constructed newly around Cheongju industrial complex show a declining trend, which can be said to be a point of time requiring the restructuring of industry, etc. Fourthly, the composite type is judged to be declining due to the somewhat negative external effect because of being located at a middle region between the commercial census output area and the residential census output area in the new residential development project complex at the outskirts, and it can be grasped that a distortion phenomenon with a mitigated allowable purpose of sites is distributed across Cheongju city. The meaning of this study carried out through the above process is as follows: The trend and cause of urban decline by residential, commercial, industrial and composite patterns could be grasped by using census output areas to analyze the urban decline. In addition, some commercial census output areas are not declining compared to the overall commercial census output areas in the Cheongju city, but there were a number of corresponding census output areas showing a declining trend. That is, the urban decline analysis is subjected to both the temporal and spatial concepts, so it could be seen that an exact and positive urban decline analysis can be carried out when analyzing and synthesizing both aspects. The previous urban decline studies were carried out based on conclusive logic via a Crisp set, but this study digitized and analyzed verbal ambiguity called an urban decline by using fuzzy inference. However, there were an aspect that various urban decline indices to reflect an urban decline could not be established due to the use of census output areas as a basic unit of urban decline analysis, and a limit in basic data to analyze the urban decline trend because the initial establishment time of census output areas was early 2000. And the census output areas are set based on commercial population, and thus the industrial census output areas appear to be broad in unit area, so there was a limit in preciously measuring the urban decline of the industrial census output area. The result of this study can be used as basic data for cancelling and designating a redevelopment zone designated according to the urban and residential environment redevelopment law. And this result is expected to be used as basic data for establishing an urban regeneration strategy plan according to the urban regeneration special law, selecting an urban regeneration activation zone and establishing an urban regeneration activation plan.

Adaptive Control and Monitoring for Dynamic Inbound Supply Chain Management

이기열 포항공과대학교 일반대학원 2014 국내박사

Supply chain management is one of the most important issues to improve enterprises’ profit, therefore, most research endeavors have focused on its structural and operational approaches in global viewpoint. Supply chains can be classified into inbound, intra-company, and outbound supply chain. In operation perspective, intra-company supply chain has been well addressed at the manufacturing system, and outbound supply chain has been also secured attentions such as vendor managed inventory, transshipment, and inventory routing problem. Inbound supply chain, however, has been unnoticed as much as other supply chain due to the structural similarity with outbound supply chain, instead, some operation approaches derived from the outbound case have been employed via transformation. The inbound supply chain is often faced with uncertain contexts in a dynamic manufacturing environment. While some methodologies in the outbound supply chain works well on the inbound environment, it still has limitations due to differences of employed assumption. In most cases, various constraints in the inbound flows are not considered, which makes it harder to operate than the other supply chain because its failures directly affect the manufacturing site, furthermore entire supply networks. Therefore, it is necessary to develop simultaneous and adaptive control models for a dynamic inbound supply chain management in operational perspective. The objective of this research is to develop a simultaneous and adaptive control approach for a dynamic inbound supply chain. The specific objectives of this research are as follows: 1) to develop the overall system architecture for a dynamic inbound supply chain management, 2) to propose the simultaneous control method for vehicle routing and inventory management, 3) to propose the adaptive vehicle scheduling approach for a dynamic inbound logistics, and 4) to demonstrate operational perspectives of the proposed working mechanisms and validate.