수요예측 과정에서 주변의 데이터들과 큰 차이를 보이는 데이터는 관리가 필요하다. 이를 이상점 관리라고 한다. 데이터가 소음이면 제거하는 것이 맞지만, 신호였다면 제거는 잘못된 것이다. 수요를 예측하는 과정에서 신호인지 소음인지에 대한 판단은 어려운 일이다.
본 연구에서는 신호와 소음의 기준을 정하는 것은 접어두고, 수요예측 과정에서의 판단(이하 '과정판단'이라 명함)보다 일정 기간 후의 결과적 판단(이하 '결과판단'이라 명함)에서 이상점을 보다 잘 인지한다는 것을 실험을 통해 검증한다. 한 명의 피실험자는 크게 두 번의 의사결정을 내린다. 한 번은 1일 단위로 수요를 예측하고, 다른 한 번은 과거 데이터를 한데 모아서 예측한다. 두 실험의 수요는 동일하며 이상점이 포함되어 있다. 실험결과는 과정판단이 결과판단에 비해 이상점을 잘 식별하지 못하는 것으로 나타났다. 즉 과정판단은 평균으로부터 멀리 떨어진 수요를 이상점으로 여겨 예측과정에서 제외시키는 비율이 결과판단보다 낮았다.
이는 과정판단이 결과판단보다 예측정확도가 높다는 것을 의미하지는 않는다. 다만 과정판단의 경우 이상점 관리가 제대로 이루어지지 않을 가능성이 높음을 보여준다고 할 수 있다.

In the process of forecasting the future using past data, we can increase accuracy of forecasting by deleting strange data. This is outlier management. If we analyze past data frequently, it is not easy to distinguish specific data away from the average. It is still difficult for this process to decide that deleting such data is better.
In this research, we verify through experimentation that judging after the process (hereinafter 'consequence judgment') is more rigorous than judging during the process (hereinafter 'in-process judgment'). Each subject makes two major decisions. They forecast the demand on a daily basis, and then forecast once more with all previous data. The demand includes outlier. As a result, the proportion of outlier detection in in-process judgment is less than in consequence judgment.
This does not mean that the forecasting accuracy of progress judgment is higher than result judgment. In case of in-process judgment, it only can be shown that there is a high possibility that outlier management is not appropriately performed.

2000년 초 인터넷 기술과 함께 주목을 받았던 비즈니스 모델이 4차 산업혁명 시대의 디지털 기술의 도래와 함께 다시금 부상하고 있다. 이러한 디지털 기술로 무장하기 시작한 Google과 Amazon은 물류 영역 생태계에 많은 변화를 주면서, 기존의 물류 기업에게 도전하는 세력으로 등장하였고 스마트폰을 이용한 P2P 거래 방식으로 물건 공유뿐 아니라 서비스도 공유하는 Uber 공유 모델이 물류 영역에도 빠르게 등장하고 있다. 본 연구는 물류 스타트업의 비즈니스 모델을 조사 분석하고 분류 작업을 통해 미래 물류 산업에 대한 혁신 사업 모델에 대한 새로운 아이디어를 도출하며, 디지털 변화에 대응하는 전략과 미래 물류 환경에서 필요한 디지털 기술 확보를 위한 기회를 제시하고자 하였다. 전 세계 물류 스타트업의 체계적 분석과 분류 작업을 통해 23개의 디지털 물류 비즈니스 모델 유형을 정리하였다. 11개 유형이 모바일 인터넷, 센서 등의 4차 산업 핵심 기술들과 연관되어 있으며, 4개 유형(물류 기술 스타트업 투자 방식, 물류 관리 소프트웨어 개발 판매, 생활 물류 서비스 제공 방식, B2B 물류 서비스 연계 서비스 방식)이 디지털 기술과 물류 비즈니스에 새롭게 도출되었고 특히, 고객의 맞춤형 물류 서비스가 스타트업의 주요 사업 영역으로 등장하였다.

The business model, which was strongly focused with the broad diffusion of Internet technology in early 2000s, is reemerging with the advent of the digital technology in the era of the 4th Industrial Revolution. Google and Amazon, armed with such digital technologies, have emerged as a force to challenge existing logistics companies while making many changes to the logistics domain ecosystem. And the Uber Model, which shares not only goods but also services, is rapidly emerging in the logistics area through P2P trading using smart phones. This study investigates and analyzes the business models of the logistics startups and classified digital logistics business model types. By means of this work, we draw out new ideas about the innovation business model for the future logistics industry and find out the strategy to cope with the digital change and the digital technology necessary for the future logistics environment.
Through the systematic analysis and classification of the global logistics startups, 23 types of digital logistics business models are organized. 11 types are related to the 4th industry core technologies such as mobile internet and sensor, and 4 types (logistics technology startup investment model, development and sales of logistics management software model, lifestyle logistics service delivery model, B2B logistics service connection model) has been newly drawn into the digital technology and logistics business, in particular, customized logistics services of customers have emerged as the main business area in logistics startups.

Currently, containerization plays an important role in the development of shipping industry as well as the global seaborne trade all over the world and Vietnam is also no exception. In the period from 2010 to 2015, according to General Statistics Office of Vietnam, the volume of container cargo through Vietnamese seaports had a double growth rate, which was 5.1% higher than the increase of the world. Now, the operational efficiency of container ports in Vietnam should be recognized to understand the condition, strength, weakness, etc. and establish proper strategies in the competitive market environment. This paper aims to investigate the operational efficiency of Vietnamese container ports and recognize benchmarking ports as role models of inefficient ports. Data Envelopment Analysis (DEA) is employed in order to evaluate the relative technical efficiency and the scale efficiency of major container ports in Vietnam. Port data such as container cargo throughput (TEU), container yard area (m2),berth length (m), quay crane (No.), yard crane (No.) and reach stacker (No.) as of 2017 are collected from Vietnam Maritime Administration and Vietnam Seaports Association. The results of this study provide information and guideline for improving container port management and establishing operational plans at local as well as national levels.

기업들은 신제품 개발을 시장에서 경쟁우위를 획득하기 위한 효과적인 전략적 도구로 간주하여 왔다. 신제품 개발 연구는 주로 마케팅 관점에서 그 선행 요인 및 결과변수를 밝히는데 집중하여 온 결과, 생산관리의 역할에 대한 연구는 거의 없다. 본 연구는 이와 같은 선행 연구의 부족함을 보완하기 위하여 기업의 생산관리를 중심으로 신제품 개발성과를 분석하였다. 특별히 기업의 source of advantage-positional advantage-firm performance (SPP) 이론과 기존 선행연구들을 바탕으로 기업의 생산전략이 신제품 개발 역량에 긍정적 영향을 끼치고, 이는 다시 신제품 개발 성과 향상에 기여한다고 제안하고 이를 실증하였다. 이와 같은 연구목적을 달성하기 위하여 본 연구는 한국산업통상자원부와 한국생산성본부가 공동으로 주관하여 수집한 제조업 생산성 패널 자료를 활용하였으며 가설 검증에 구조방정식 모형(AMOS)을 사용하였다.
분석결과 기업의 생산전략이 신제품 개발역량에 긍정적 영향을 끼침을 확인하였다. 또한 생산역량이 신제품 개발성과를 높이는 것도 실증적으로 증명하였다. 아울러 광의의 생산전략이 기능부서가 아닌 전사적 개념이며, 기업 경쟁우위의 원천임을 확인하였다. 특히 본 연구는 경영진에게 생산전략의 역할이 생산 부서에만 국한되지 않고, 전사적으로 신제품개발 프로세스에서 핵심적 역할을 수행함을 증명하였다는 점에 학문적 의의가 있다.

Companies have seen new product development as an effective strategic tool for gaining competitive advantage in the marketplace. Although abundant research programs on new product development have existed, they have mainly focused on identifying the leading factors and outcome variables from the marketing point of view, and there is little research on the role of production management. In order to overcome the shortcomings of the previous studies, this study theorizes and empirically tests the role of production strategy in a broader sense in the development of new product development capability ased on the company's source of advantage-positional advantage-firm performance (SPP) framework. In specific, this study proposes that a firm's production strategy has a positive effect on new product development capacity that, in turn, contributes to the improvement of new product development performance.
The empirical test utilizes data from manufacturing productivity panel, which is collected by the Ministry of Industry and Commerce of Korea and the Korea Productivity Center. The hypotheses test is performed using structural equation modeling. The empirical results of this study show that the company 's production strategy in a broader sense had a positive effect on new product development capacity. In addition, this study demonstrates that new product development capability enhances new product development performance. This study results also presents that production strategy in a broader sense is a organizational level concept, not a functional level one, helping a firm gain positional advantage in the marketplace. This study is one of a few that proposes and empirically tests the strategic role of production strategy in the context of new product development based on the SPP framework as a theoretical foundation.

본 연구는 제조기업과 공급사(들)로 구성된 공급사슬에서, 정보공유와 공급사의 생산공정에 대한 지나친 모니터링이 공급사의 기회주의에 미치는 영향력과 앞선 영향력의 관계에서 소싱전략과 운영목표에 따른 영향력의 차이가 존재하는지 살펴보았다. 연구결과, 정보공유는 공급사의 기회주의적 성향을 낮추지만, 제조기업이 공급사의 생산공정에 대해 모니터링을 하면, 공급사의 기회주의적 성향을 부추기게 되는 결과를 얻었다. 소싱전략에 따른 정보공유가 공급사의 기회주의 성향에 미치는 영향력의 차이는 통계적으로 유의하지 않았지만, 생산공정 모니터링과 관련하여, 멀티플소싱에 비해 싱글소싱의 경우에 공급사의 기회주의적 성향이 더 높게 나타났다. 운영목표의 중요성을 균등하게 둔 제조기업은 그렇지 않은 기업에 비해 정보공유를 통해 공급사의 기회주의적 성향이 더욱 낮은 결과를 얻었다. 끝으로, 생산공정 모니터링이 기회주의 성향에 미치는 영향력에 대해 운영목표의 중요성을 차등하게 둔 기업과 그렇지 않은 기업 간에 조절효과의 영향력에 대한 차이가 통계적으로 유의하게 나타났다. 전자의 경우, 공급사의 기회주의 성향이 높았지만, 후자의 경우 전자와 상반된 결과를 얻었다.

In the supply chain which consists of a manufacturing firm and its supplier(s), this study analyzes the effects of both information sharing and the excessive monitoring for the suppliers'operational processes on the suppliers'opportunism, and investigates whether these effects are different depending on sourcing strategy and operations objectives in the aforementioned relations.
Our results show that information sharing between a manufacturer and its suppliers reduces the suppliers'opportunism, whereas the manufacturer's excessive monitoring for the suppliers'processes adversely increases the suppliers'opportunism.
According to sourcing strategy, there is no statistically significant difference in the effect of information sharing on the suppliers'opportunism. However, with regard to the monitoring for the suppliers'processes, single sourcing strategy is more likely to increase the suppliers'opportunism than multiple sourcing strategy. In addition, the lower suppliers'opportunism through information sharing is found in the manufacturing firm which equally considers the importance for operations objectives as opposed to the firm with biased importance. Finally, the influences of monitoring for the suppliers'processes on the suppliers'opportunism are significantly different between the firm which equally considers the importance for operations objectives and the firm with biased importance. The former increases the suppliers'opportunism while the latter lowers.

공군은 핵심전력인 항공기의 안전하고 성공적인 임무 수행을 위해서 항공기에 필요한 충분한 물량의 수리부속 보급이 신속히 이루어져야 한다. 공군은 총 수송량의 93.9%를 육로 수송에 의존하고 있다. 한정된 시간과 자원으로 원활한 수송 작전을 수행하기 위해서는 수송 차량의 운용이 최소의 비용과 최선의 효율을 바탕으로 이루어져야 한다. 본 논문은 이러한 문제의식을 시작으로 하여 에이전트 기반 모델링(Agent-Based Modeling, ABM)을 이용하여 공군 육로 수송비용 최소화를 위한 수송 차량 적정 대수 산정에 관한 연구를 진행하였다. 2017년도 공군 군수사령부 육로수송 실적자료를 바탕으로 지형정보시스템(Geographic Information System, GIS)를 이용한 몬테카를로 시뮬레이션을 실행하였고, 총 수송비용 최소화라는 목적 달성을 위해 최적화 실험을 하였다. 최적화 실험 결과 각각의 기지 B-03에 22대, B-10에 20대, B-12에 13대의 차량 배치와 총 비용 9,278.5억 원이 도출되었다. 본 연구는 차량이 경유를 하지 않는 것으로 가정한 점과 물량 및 차량 적재기준을 부피 측면에서 고려하지 못한 한계가 존재하나, 복잡한 공군 육로수송체계를 에이전트 기반 모델링을 활용하여 모델링 하였고, 이는 공군뿐만 아니라 타군 및 민간의 물류 수송 분야에도 확대 적용할 수 있는 가능성을 제시하였다는 데에 의의가 있다.

In the modern warfares, it is important to secure excellent technology and weapon system, but equally important is the ability to utilize them in the right places. Moreover, in the case of the Air Force, in order to carry out the safe and successful mission of the aircraft, which is the core power, sufficient spare parts and supply of the necessary components of the aircraft shall be promptly provided. The Air Force is highly dependent on land transport, which is 93.9% of its total volume. In order to carry out smooth transportation operations with limited time and resources, the operation of the transportation vehicles must achieve the minimum cost and the best efficiency.
In this paper, we have studied on the proper number of transportation vehicles for minimizing land transportation cost of the Air Force, using ABM(Agent Based Modeling) and GIS(Geographic Information System). Our simulation was carried out based on 2017 Air Force Logistics Command land transportation data, and an optimization experiment was conducted to achieve the goal of minimizing total transportation cost. As a result of the optimization experiment, 22 trucks, 20 trucks, and 13 trucks were deployed respectively in each of the bases B-03, B-10 and B-12, and a total cost of 927.85 billion won was derived. In this study, although it is assumed that the vehicle does not pass through, and the cargo and vehicle loading criteria are not considered in terms of volume, the ABM is used to model the land transportation system of the Air Force. Moreover, it is meaningful that it suggested the possibility of expanding to the field of logistics transportation for other services and for the civilians.