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불완전 정보에 의한 공급사슬관리의 효율화 방안 연구
이 보고서는 한국연구재단(NRF, National Research Foundation of Korea)이 지원한 연구과제( 불완전 정보에 의한 공급사슬관리의 효율화 방안 연구 | 2007 년 | 이기광(인제대학교) ) 연구결과물 로 제출된 자료입니다.
한국연구재단 인문사회연구지원사업을 통해 연구비를 지원받은 연구자는 연구기간 종료 후 6개월 이내에 결과보고서를 제출하여야 합니다.(*사업유형에 따라 결과보고서 제출 시기가 다를 수 있음.)
  • 연구자가 한국연구재단 연구지원시스템에 직접 입력한 정보입니다.
연구과제번호 B00216
선정년도 2007 년
과제진행현황 종료
제출상태 재단승인
등록완료일 2009년 05월 19일
연차구분 결과보고
결과보고년도 2009년
결과보고시 연구요약문
  • 국문
  • 현재 많은 연구들에서 공급사슬경영(Supply Chain Management; SCM)의 효율을 높이는 방법으로써 정보 및 정보기술의 이용에 대해서 서술하고 있지만 기상정보자체를 구체적으로 언급한 연구는 미미하다. 이에 본 연구의 1단계에서는 장⋅단기 기상정보에 민감한 유통산업을 선정하여 공급사슬 측면에서 기상정보의 잠재적 효용성을 평가하고, 관련비용을 줄임으로써 기대되는 창출 효과를 분석할 뿐만 아니라 기상정보가 유통산업의 공급사슬에 미치는 긍정적 영향을 분석함으로써 기상정보 시스템이 기업에 정량적으로 활용될 때의 잠재적 개선효과를 도출하고자 한다. 그리고 유통산업 공급사슬경영에 기상정보가 어떻게 활용되는 것이 그 가치를 극대화 시킬 수 있는 것인지도 분석하고자 한다.
    이를 통해 유통산업의 공급사슬에 불확실성을 가지는 확률기상정보일지라도 공급사슬 내부에서 정량적으로 활용이 이루어질 때 기상정보를 사용하는 특정 기업뿐만 아니라 기상정보를 사용하지 않는 상위단계 기업의 효율성을 얻음으로써 궁극적으로 공급사슬 전체의 수행도를 높일 수 있었다. 하지만 기상정보를 활용한 소매업자와 도매업자의 기상정보에 대한 의사결정기준(threshold)이 같다는 전제하에 이루어진 실험에서 다른 산업 또는 단일 공급사슬이 아닌 다중의 연결을 지니는 공급사슬일 경우 소매업자와 도매업자의 의사결정기준이 다를 수 있음을 간과한 면이 없지 않다. 이에 해당 연구에서는 매크로명령문의 수정을 통해서 소매업자와 도매업자의 의사결정기준이 다를 경우의 결과값을 통해 공급사슬의 효율을 최대로 하는 의사결정기준의 조합이 있는지 알아보고, 해당 조합을 유추할 수 있는 근거를 도출하고자 한다.
    이처럼 유통산업에 대한 연구결과를 바탕으로 2차년도에서는 전력산업에서 전력의 유통에 영향을 미치는 기상정보를 도출하고 전력 유통산업에서 기상정보가 가지는 경제적 가치를 산출해 기상정보의 사회, 경제적 가치를 평가하고자 한다.
    이에 대한 연구결과는 아래와 같다.
    - 가상 확률기상예보의 작성
    - 기업 의사결정방법의 수정
    - 최적 threshold 조합 도출
    - 전력유통산업에서 기온정보와의 상관관계 도출
    - 전력유통산업에서 기상정보가 가지는 경제적 가치 도출
  • 영문
  • Many Studies described using the information and information technology to progress efficiency of SCM, but those contain no mention of the specific study of climate information itself.
    In this study, we chose distribution industry which is sensitive for long and short climate information and estimated potential benefits of climate information beside supply chain. We analyzed expected creation effects with saving the related cost and positive effects of climate information on supply chain of distribution industry. We will deduce potential improvement effects when climate information system is used numerically by business.
    Also we will analyze how to using the climate information to maximize the value in supply chain management in distribution industry.
    Climate information probability has uncertainty. When it uses numerically inside of supply chain, it is not only specific business which use climate information, but also a business is placed above other businesses take efficiency which do not use climate information. Eventually, entire supply chain is improved performance.
    However, a experiment is on the assumption that climate information which is used by wholesalers and retailers is same under the threshold of the information. If it is other business or multiplex connection of supply chain, the decision making threshold of retailers and wholesalers are different and are not to be overlooked.
    In this study, we used the result value of the difference in the decision-making threshold of retailers and wholesalers through revision of a macro order. We looked for compounding of the threshold to maximize efficiency of supply chain, and are based on the analogy of this compounding.
    In this study of distribution industry, we derived climate information effected on distribution of electronic power in power industry, and estimated social and economic value of climate information in power industry and distribution industry in the second year.
    The results of this study are provided in the followings.
    - Framing assumption of climate information probability
    - Revision of decision-making method for business
    - To derivate compounding the optimum threshold
    - To derivate interrelation of climate information in power industry and distribution industry
    - To derivate economic value of climate information in power industry and distribution industry
연구결과보고서
  • 초록
  • 본 연구에서는 최근 유통산업에서 소비자의 행동패턴에 큰 영향을 미치지만 체계적인 사용이 미흡하여 기업간 공유정보로서 인식하는데 어려움이 있는 기상정보가 유통산업 공급사슬의 성과제고에 영향을 미칠 수 있는 방안과 전력유통산업에서 기상정보가 가지는 경제적 가치를 평가하고자 한다.
    연구모형은 전통적인 맥주배송게임을 현재 실정에 맞게 수정한 후 수요예측에 사용되는 정보로써 기상정보를 추가하였고, 결과의 일반화를 위해 1000일 동안 매일 의사결정이 일어나는 상황을 가정한 시뮬레이션을 50회 실행하여 소매업자, 도매업자, 공급업자 및 공급사슬 전반에 가장 이익이 되는 기상정보 사용을 위한 threshold를 찾고자 Duncan Test를 실시함. 그 결과 산업내 기업의 backlog과 재고 비용의 비율에 따라 기업은 각각 다른 기상정보 사용의 threshold를 가지며, 마찬가지로 공급사슬 전반의 성과제고를 위해서는 backlog/재고 비용의 비율에 따른 기상정보 threshold가 존재하는 것으로 나타났다.
    그리고 위 연구결과를 바탕으로 전력유통산업으로 확장하여 전력유통산업에 중요한 영향을 미치는 핵심인자인 기온정보와 전력생산량의 상관관계를 회귀 분석하여 2차 선형방정식을 도출하였다. 또한, 기온정보와 전력생산량의 과거 데이터를 바탕으로 시뮬레이션을 통해 기온정보의 정확도 향상이 전력유통산업에서 가지는 경제적 가치를 도출하였다.
  • 연구결과 및 활용방안
  • 본 연구는 공급사슬상의 주문을 통한 자원의 조달과, backlog/재고수준의 결정에 기상정보의 정량적인 사용이 유의한 영향을 미칠 수 있으며, 기상정보와 기업간 정보 공유의 시너지 효과를 기대할 수 있음을 알고 있는 상태에서 공급사슬내 기업이 기상정보를 사용할 때 모든 기업이 기존에 연구된 특정threshold를 사용하는 것이 유리한지 살펴보고, 공급사슬의 효율을 최대로 하는 threshold 조합을 도출하는데 그 목적이 있다. 이에 공급사슬관리에 관한 많은 연구에서 모형의 적절성이 입증된 맥주배송게임을 연구목적에 맞게 수정하여 연구에 사용하였다. 전통적인 맥주배송게임과 수정된 맥주배송게임의 차이는 다음과 같다. ①컴퓨터 시뮬레이션을 위해 소비자 수요의 변화를 기상정보에 따라 변화하도록 한 뒤 난수를 발생시키고, ②기존 4단계의 공급사슬에서 분배업자를 제외한 3단계로 줄이고, ③각 기업의 주문 리드타임을 실시간으로 하였다. 여기서 소비자 수요는 가상의 데이터지만, 날씨는 서울지역의 실제 날씨와 강수예보를 사용함으로써 모형의 실제성을 높였다.
    모델의 공급사슬내 기업의 의사결정은 매크로를 통하여 실행하고, 3년 동안 매일 의사결정이 이루어지는 상황을 가정하였다. 공급사슬 효율은 backlog과 재고의 비용으로 간주하였고, backlog과 재고비용의 비율을 다양하게 하여 각 상품 및 기업에 따를 적용을 가능하게 하였다.
    그 결과 backlog:재고비용의 비율에서 backlog비용이 높으면 소비자 또는 고객 기업의 의사결정을 따르는 것이 해당 기업 및 공급사슬의 이익 달성에 유리하게 나타났고, backlog 비용과 재고비용이 같은 그룹에서는 해당기업은 저마다의 효율적인 기상정보 사용에 대한threshold 조합이 있지만 공급사슬의 효율 달성을 위해서는 공급사슬 모델의 최초 의사결정 기업인 소매업자의 기준을 따르는 것이 유리하게 나타났으며, 재고 비용의 비율이 높은 그룹에서는 각 해당 기업의threshold 조합은 공급사슬 전반의 이익과는 무관한 것으로 나타났다. 하지만 모든 비율의 그룹에서 공급사슬의 효율을 최대로 하는 threshold 조합이 (30, 70), (30, 80)으로 도출됨으로써 소매업자와 도매업자의 기상정보 사용에 대한 정량적인 기준을 마련할 수 있었다.
    본 연구의 결과를 통해 유통산업의 공급사슬 구조에서 기상정보의 이용을 정량적으로 수행할 수 있는 모델을 통해 산업 전반에 기상정보를 이용하게 할 수 있는 계기가 될 것이다. 그 파급효과는 현재 기상예보가 선진국 수준의 높은 정확성을 가짐에도 불구하고 신뢰할 수 없는 정보로 인식되는 오류를 줄임으로써 적극적인 기상정보의 이용을 가능하게 하고, 의사결정에 적절히 반영함으로써 기업의 이익을 극대화 하는데 도움을 줄 수 있다. 또한 유통산업에 직접적으로 영향을 미치는 기상사건을 정량적으로 분석하고 이에 대한 대비 또한 수치로 나타낼 수 있게 됨으로써 기업의 의사결정에 도움을 주고 공급사슬 내에서 다른 기업의 구매 혹은 주문 패턴이 자동적으로 공유되어 채찍효과를 감소시키는 효과를 가져 올 수 있게 된다.
    전력유통산업에서의 기상정보의 경제적 가치 평가가 가지는 시사점은 첫째, 전력의 수요 예측시 기온정보가 매우 중요한 요소로 작용된다는 것을 여러 측면의 분석을 통해 입증하였다. 월별 또는 요일별 한국의 전력 수요 패턴을 분석하여 겨울철 전력 소비량이 가장 많으며 봄철 및 가을철 전력 소비량이 가장 적다는 사실과 평일 및 휴일 간 전력 소비량도 현저히 차이가 남을 밝혔다. 또한, 기온 지수를 도입하여 각 지역의 인구 분포를 고려한 전력 수요 예측 모형을 도출하였다. 이를 위해 신경망을 활용하였으며, 이는 기온 예보의 경제성 분석을 수행하는데 사용되었다.
    둘째, 기온 예보의 경제적 가치를 분석하기 위해 실제 기상청이 제공한 예보와 더불어 단순 예보(persistence forecast) 및 완전 예보(perfect forecast)라는 가상의 예보를 앞서 도출한 신경망 모형에 적용하여 각 예보 형태별 전력 수요 예측 오차를 산출하였다. 이를 기반으로 현재 기상청에 의해 제공되고 있는 기온 예보의 경제적 가치와 함께 향후 예보 정확도 제고를 통한 추가적인 이익 분석도 수행하였다.
    이러한 결과는 기온 예보의 정확도 제고의 경제적 중요성을 주장하는 근거로 활용될 수 있다. 즉, 기상청이 제공하는 기상 예보와 같이 정부에 의해 무료로 제공되는 공공재의 경우, 충분한 예산 배정이 이루어지기 위해서는 추가 예산을 통한 기상 예보의 정확도 제고가 국가 경제에 기여하는 경제적 이익을 정확히 분석하여 이를 주장할 필요가 있다(Teisberg et al., 2005). 따라서, 전력 산업에서의 기온 예보의 중요성을 경제적 가치로 환산한 본 연구의 결과는 보다 정확한 기온 예보의 중요성을 주장할 수 있는 근거로서 활용될 수 있다.
  • 색인어
  • 의료서비스유통산업, 전력유통산업, 강우 및 기온정보, 경제적 가치
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