FUZZY LOGIC-BASED ITEM PRICING EXPERT SYSTEM : A CASE STUDY OF AUTOMOBILE PRICING. = 퍼지 로직 기반 아이템 가격 전문가 시스템 : 자동차 가격 책정 사례 연구.

국문 초록 (Abstract)

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.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

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.

목차 (Table of Contents)

• List of figures ⅱ
• List of tables ⅲ
• Abstract ⅳ
• 1. Introduction 1
• A. Background 1
• B. Statement of the Problem 2
• C. Proposed System improvement on the problem 3
• 2. Literature Review 4
• A. Review of Related Work 4
• B. Expert Systems 6
• C. Fuzzy Logic 8
• D. Pricing and strategy 12
• 3. Methodology 15
• A. Expert Fuzzy Price 15
• B. Fuzzy Inference System 16
• C. System Architecture, Algorithm, and Design 16
• 4. Experiments and results 19
• A. Experimental device configuration and method 19
• B. Experiment result and validation 23
• 5 Conclusion and future plans 29
• References 30
• Abstract in Korean 32
• Appendix 33