KCI등재
청구실적과 소모실적 조합기반 수리부속 수요예측 모델 개발 연구
저자
정동오(Dong Oh Jeong) ; 박명국(Myung Kook Park) ; 류근호(Keun Ho Ryu) 연구자관계분석
발행기관
학술지명
정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지(KIISE Transactions on Computing Practices (KTCP))
권호사항
발행연도
2020
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
179-187(9쪽)
KCI 피인용횟수
0
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제공처
소장기관
본 연구의 목적은 수요예측을 위한 다양한 수요집계 방법 중 최적의 방법을 찾아내는 것이다. 수요집계 비교대상 방법은 청구실적기반 수요집계, 소모실적기반 수요집계, 청구실적과 소모실적을 조합한 수요집계 방법으로 구성하며, 통계적인 기법을 활용하여 수요를 예측한다. 또한 통계적인 기법은 산술평균, 이동평균, 최소자승으로 구분하여 예측된 결과를 분석한다. 수요집계를 위한 자료구축은 육군에서 사용하고 있는 전 품목을 대상으로 5개년의 실제 데이터를 토대로 하였다. 수요예측 결과에 대한 평가는 예측치와 실제치 사이의 오차를 측정하는 MSD, MSE, MAPE를 이용하며, 품목기준 수요예측 정확도와 금액기준 수요예측정확도를 평가한다. 수요예측한 전 품목 중에서 00년에 조달한 품목을 대상으로 오차를 측정한 결과 청구실적에 의한 수요집계 보다 청구실적과 소모실적을 조합한 수요집계방법이 우수하게 나타났으며, 품목기준 수요예측 정확도와 금액기준 수요예측 정확도 또한 우수한 결과를 나타냈다. 본 연구 결과는 수요예측을 위한 입력자료에 대한 신뢰성 검증이 선행되어야 된다는 개선 방안에 대한 시사점을 도출하였다.
더보기The purpose of this study is to find the optimal method among various demand aggregation methods for demand forecast. The comparison method of demand aggregation claim performace-based demand aggregation, consumption performance-based demand aggregation, a demand aggregation method that ombines claim performance and consumption performance. use statistical techniques to predict demand. The statistical techniques divided into arithmetic mean, moving average, and least squares. ata collection for demand aggregation was based on actual data for five years for all items used by the Army. The evaluation of the demand forecast results uses the MSD, MSE, and MAPE, which measure the error between the forecast and the actual value to evaluate the accuracy the item-base demand forecast and the amount-based demand forecast accuracy. As a result of measuring the errors of items procured in 00 among all the demand forecastitems, the demand aggregation method combining claim performance and consuming performance was superior to methd aggregation by claim demand. Item-based demand forecast accuracy and amount-based demand forecast accuracy also showed excellent results. The result of this study suggest the improvement method that reliability verification of input data for demand prediction should precede.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2022 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2019-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2016-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2014-09-16 | 학술지명변경 | 한글명 : 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 -> 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지외국어명 : Journal of KIISE : Computing Practices and Letters -> KIISE Transactions on Computing Practices | KCI등재 |
2013-04-26 | 학술지명변경 | 외국어명 : Journal of KISS : Computing Practices and Letters -> Journal of KIISE : Computing Practices and Letters | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-10-02 | 학술지명변경 | 한글명 : 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 -> 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터외국어명 : Journal of KISS : Computing Practices -> Journal of KISS : Computing Practices and Letters | KCI등재 |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2002-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.29 | 0.29 | 0.27 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.24 | 0.21 | 0.503 | 0.04 |
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