다수의 목적을 동시에 최적화하고자 하는 다목적문제(multiple objective optimization problem)는 경영, 경제뿐만 아니라 공학에 이르기까지 다양한 분야에서 발생한다. 다목적문제의 해결을 위하여 지난 50년 동안 많은 이론과 방법론이 개발되었으며, 그 문제의 복잡성 ...

다수의 목적을 동시에 최적화하고자 하는 다목적문제(multiple objective optimization problem)는 경영, 경제뿐만 아니라 공학에 이르기까지 다양한 분야에서 발생한다. 다목적문제의 해결을 위하여 지난 50년 동안 많은 이론과 방법론이 개발되었으며, 그 문제의 복잡성과 다양성 때문에 현재에도 활발한 연구가 진행되고 있다. 다목적문제의 해결기법들 중에서 가장 많이 응용된 것은 상호교호접근법이다. 상호교호접근법의 기본개념은 다목적문제의 해를 찾는 과정에서 의사결정자의 효용 또는 선호정보를 계속적으로 받아들여 가장 만족스러운 해에 도달하게 하는 것이다. 많은 관련 연구자들은 간단하고 이해하기 쉬우며 사용이 용이한 상호교호접근법의 개발이 여전히 필요하다고 역설한다. 계산과정이 쉬운 것도 중요하지만, 의사결정자의 입장에서 정보제공의 용이성이 무엇보다 중요하다. 따라서 본 연구에서는 이해하기 쉬울 뿐만 아니라 정보제공이 용이한 상호교호적 방법론을 개발한다. 또한 비선형 목적함수들을 갖는 문제(특히 본 연구에서 다루고자하는 신규지점의 운영설계와 산출목표설정)로의 적용을 목적으로 하기 때문에, 개발하고자 하는 방법론은 비선형문제를 효과적으로 다룰 수 있는 것이다. 개발된 방법론을 A 패스트푸드사의 사례로 적용하여 그 유용성과 유사 문제로의 응용 가능성을 보인다.

Most problems found in fields from business and economics to engineering involve not one but multiple objectives, all of which need to be considered simultaneously. During the past five decades, a variety of theories and methods have been developed to ...

Most problems found in fields from business and economics to engineering involve not one but multiple objectives, all of which need to be considered simultaneously. During the past five decades, a variety of theories and methods have been developed to resolve the multiple objective optimization (MOO) problems and still further studies have recently been actively conducted. The interactive approach is one of the most broadly used families of MOO techniques. This is based on a human-computer interaction process, in that the computer algorithm generates and provides a solution to the human decision maker (DM), after which she provides the algorithm with the necessary information. This process is repeated until the final solution satisfies the DM. Suppose a methodology features the requirements for success in terms of its application to a real problem. It may then be obvious that the method is a simple and usable approach to the relevant problem. Namely, the success of an interactive method depends heavily on how intelligible its computational aspects are and, more importantly, how comfortable its information requirements are. Therefore, the main purpose of this study is to develop a new interactive approach, which is easy to understand and apply to real-world problems, and makes it applicable to problems with nonlinear objective functions. Using the method developed herein, we solve our MOO problem, the operational design and the production target setting of opening branches. It is also worth mentioning that there are various cases in which new branches are opened in a variety of different organizations or industries. Examples of this include restaurant branches, after-sale service offices, telecommunication service offices, and bank branches. Possible areas of application of our modeling theory and methodology are, therefore, numerous.

We demonstrate a real-world application of the interactive multiple objective optimization (MOO) approach to the simultaneous setting of input and output amounts for the opening of new branches. As illustrated by the case example, all the branches of ...

We demonstrate a real-world application of the interactive multiple objective optimization (MOO) approach to the simultaneous setting of input and output amounts for the opening of new branches. As illustrated by the case example, all the branches of a fast-food company employ multiple inputs to generate multiple outputs. The company launches several new branches each year and, therefore, needs to plan the quantities of inputs and outputs to be used and produced before their operations. Such input-output settings are a vital practical problem that arises whenever a new branch is opened in a host of different industries. In order to determine the appropriate settings, we model a nonlinear MOO problem and apply an interactive method to arrive at an optimal solution. The applied instrument developed herein represents a cross-fertilization of the most two best-known interactive techniques to compensate for their drawbacks and capture their positive aspects. We describe in detail the entire process of the application from modeling the case problem to generating its solution.

신규지점 설계 및 생산목표설정을 위한 도구로 지속적으로 활용한다. 새로운 지점이나 사업체를 개설하는 경우는 여러 사업분야에서 매우 다양하게 나타난다. 패스트푸드 체인점, 이동통신서비스 영업대리점, 대형할인점, 은행, 병원 등의 민간부문에서는 물론이고 새롭게 ...

신규지점 설계 및 생산목표설정을 위한 도구로 지속적으로 활용한다. 새로운 지점이나 사업체를 개설하는 경우는 여러 사업분야에서 매우 다양하게 나타난다. 패스트푸드 체인점, 이동통신서비스 영업대리점, 대형할인점, 은행, 병원 등의 민간부문에서는 물론이고 새롭게 개발되는 지역의 관공서나 학교를 설립하는 경우와 같이 공공부문에서도 찾아 볼 수 있다. 따라서 본 연구에서 개발된 방법론이 그대로 또는 일부 수정을 거쳐 다양하게 응용될 수 있을 것으로 판단된다.

본 연구에서 개발된 방법론을 의사결정지원시스템의 형태로 구현할 계획이다. DEA단계에서는 DEA패키지를, 회귀분석단계에서는 통계패키지를, 최적화단계에서는 수리계획 관련 패키지를 각각 사용해야 하는 불편함이 있기 때문이다. 통합된 의사결정지원시스템의 개발은 본 방법론의 사용과 응용의 폭을 확장시킬 수 있을 것이다.

본 연구에서 개발된 내용은 경영과학 및 생산관리를 공부하는 석박사과정 학생들의 교육용으로도 활용될 수 있을 것이다. 비선형 다목적최적화 문제는 경영, 경제뿐만 아니라 공학에 이르기까지 다양한 분야에서 발생한다. 따라서 개발된 방법론은 다양한 문제 해결의 도구로 활용될 수 있음을 강조할 수 있다. 뿐만 아니라 본 연구에서 개발한 사례연구는 다목적최적화 방법론의 실제 응용을 구체적으로 보여 줄 수 있어서, 이론과 실제의 격차를 줄이는 논문연구에 도움이 되리라 판단된다.

본 연구결과를 (영문)논문으로 작성하여 국제저명저널에 제출하여 그 심사결과를 기다리고 있다. 또한 본 연구성과가 관련연구의 종점은 아니다. 현재에도 보다 향상된 상호교호적 다목적최적화 방법론을 개발 중에 있으며, 이는 추후 또 다른 논문이 나올 수 있고, 또한 다른 분야 또는 다른 문제로 응용 가능하다. 본 연구결과로 연구보조원(박사과정 학생)의 박사 배출을 진행 중이다.