현재 기업들 사이에 기업경영의 목표를 ‘고객 가치 경영’에 두는 경우가 많다. 이는 경영활동의 초점을 고객가치(Customer Value)에 두고, 데이터베이스 마케팅을 도입하여 ‘고객 마케팅’과 ‘One To One 마케팅’을 차별화 하려는 의지로 볼 수 있다. 고객 데이터를 조사 분석하기 위해서는 고객의 표현되는 욕구뿐만 아니라 잠재적인 욕구가지도 파악을 해야 한다. 고객의 데이터를 분석하는 방법에는 그 목적에 따라 고객 세분화 및 집단화 분석 모형, 고객반응확률을 예측하는 모형, 고객 이탈률을 분석하는 모형, 신규고객 발굴 분석 모형으로 분류할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 비연결적인 상황의 한계성을 극복하기 위해 고객 분석에 필요한 변수를 먼저 선정하여, 고객 데이터의 신뢰도를 높이고, 고객 세분화를 정량적으로 분석하기 위해 CLV(Customer Lifetime Value)를 사용한 고객정보시스템을 설계하였다. 변수 사이의 유기적 복합성을 고려함과 동시에 어떤 새로운 변수를 도입해야 할 것인지에 대한 고민이 필요한 것이다. 또한 기업은 소비자의 다양화·복잡화 추세에 어느 정도까지 대응해 나갈 것인지도 결정해야 할 것이다. 이러한 이유로 기업에서의 CLV (Customer Lifetime Value)의 정립은 앞으로도 계속되는 과제가 될 것이다.

This paper presents a new heuristic algorithm for the machine celJ(MC) formation problem. MC formation problem is represented as an unbalanced k-way network partition and the proposed algorithm uses four stage-approach to solve the problem. Four stages ar

The objective of this paper is to develop the efficient heuristic method for solving the minimum makespan problem of the job shop scheduling. The proposed heuristic method is based on a constraint satisfaction problem technique and a improved randomizing search algorithm. In this paper, ILOG programming libraries are used to embody the job shop model, and a constraint satisfaction problem technique is developed for this model to generate the initial solution. Then, a improved randomizing search algorithm is employed to overcome the increased search time of constrained satisfaction problem technique on the increased problem size and to find a improved solution. Computational experiments on well known MT and LA problem instances show that this approach yields better results than the other procedures.

This paper presents a new method that can efficiently solve the integrated problem of line balancing and model sequencing in mixed-model U-lines (MMULs). Balancing and sequencing problems are important for an efficient use of MMULs and are tightly related with each other. However, in almost all the existing researches on mixed-model production lines, the two problems have been considered separately. A genetic algorithm for balancing and sequencing in mixed-model U line is proposed. A presentation method and genetic operators are proposed. Extensive experiments are carried out to analyze the performance of the proposed algorithm. The computational results show that the proposed algorithm is promising in solution quality.

대립종자의 자동정렬파종기의 씨눈위치 자동판정장치를 개발하기 위한 연구로서 수행된 이 연구는 기계 시각을 이용하여 대립종자의 씨눈 위치가 공급 방향을 기준으로 앞 또는 뒤쪽 어느 쪽에 위치해 있는지를 검출하기 위함이다. 참박, 특토좌, 흑종에 대한 씨눈위치를 판정하기 위하여 종자의 공급자세에 따른 판정정도를 조사하였다. 참박의 경우 공급자세가 30˚ 경우에는 77.8%의 정확도를 나타냈지만, 0˚와 15˚때는 100% 검출 정확도를 나타내었다. 특토좌의 경우 공급자세 30˚에서 89.5%, 0˚와 15˚에서는 100%의 판정 정확도가 나타났다. 흑종의 경우에 있어서는 공급자세 30˚에서 94.4%이었고 나머지는 100%의 정확도를 나타냈다. 따라서 정렬파종장치의 공급부에서 종자가 공급될 때 기계적인 메카니즘으로 30˚ 이상 기울어지는 것을 방지할 수 있고 15˚까지 기울어진다 해도 씨눈위치를 판정할 수 있기 때문에 향후 파종장치의 한 부분으로서 사용할 수 있을 것으로 판단되었다.

최적설계기법을 사용한 경제적인 설계의 필요성은 오래 전부터 요구되어 왔으나, 종전의 설계가 설계자의 경험에 의한 시행착오적인 반복설계를 통하여 이루어져 왔기 때문에 구조물의 형상이 복잡한 경우에는 계산상의 어려움과 반복계산을 되풀이해야 하는 번거로움으로 진정한 최적설계는 기대하기 어려웠다. 최적설계법이 구조물의 설계에 매우 유용하다는 사실이 증명되고 있긴 하지만, 아직도 최적설계의 의미를 제대로 이해하지 못하고 있는 실정이며, 더구나 설계실무자는 어디까지나 사용자이기 때문에 수리적 계획수법에 친숙할 필요까지는 없지만 최소한 이런 기법의 가능성과 중요성을 이해할 필요는 있는데 대부분 그러하지 못하고 있는 실정이다. 일반적으로 트러스 구조물 설계 시 주어진 부재의 응력에 따라 단면적을 산출하여 그 단면적에 역학적으로 가장 합리적인 단면을 선정하여 경제적인 설계단면을 구한다. 그러나 트러스의 형상, 트러스 높이에 따른 경제성의 문제는 보통 설계자의 경험과 직관에 의하여 결정되고, 특별한 검토가 이루어지지 않고 설계가 수행되는데, 실제 트러스 구조물에서 트러스의 형상과 높이가 전체 건설공사비에 크게 영향을 미친다. 그러므로, 트러스 구조물의 최적설계에서 트러스 형상, 라이즈 비(rise ratio : 높이/스팬) 및 격간 수(number of panel)를 고려하는 것이 필요하다. 트러스 형상과 스팬에 따른 최적형상과 최적높이 및 격간 수에 대해 설계자의 초기 구조계획 시 주관적 선택의 어려움을 해결하고, 실제의 지붕형 트러스 구조에 설계하중을 작용시켜 응력해석에서부터 부재 단면설계까지의 자동화된 최적설계 알고리즘을 개발할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 플랫 트러스의 형상, 격간 수, 격간의 간격 및 부재단면 등에 대하여 이산적인 변수의 처리와 넓은 설계 공간의 탐색능력과 더불어 문제의 비선형성과 관계없이 전체 최적해를 찾아낼 수 있는 유전자 알고리즘을 이용한다. 또한, 강 구조 한계상태설계기준(대한건축학회, 1998)을 기준으로 하여 자동으로 플랫 트러스의 구조계획과 단면이산화 최적설계를 동시에 수행할 수 있는 최적화 알고리즘을 제시하는 것을 목적으로 한다.

This research will introduce the characteristic of the current E-Sales system, the concept of CTP(Capable to Promise), the process analysis of CTP, the modeling of algorithm and the development of algorithm. This research considers the environment of using Job-Shop method. The CTP algorithm models specially through using LPST(Latest Possible Start Time) and EPST(Earlist Possible Start Time) method. It is important part of executing CTP. This research develops the system which can be implemented in the various business environment through additional and continuous research.

The production using U-shaped line is studied. This research presents the relationship among machining time, cycle time and production rate in a U-shaped line. The U-shaped line produces shafts by automated machines. In this paper when any production rate is given the U-shaped line always satisfies the production rate. An algorithm is developed for the determination of cycle time, the number of machines and workers of the U-shaped line in order to minimize the total machine capacity and the number of workers for any given production rate. The U-shaped line was successfully designed by applying the proposed algorithm.

This Study will introduce the concept of A TP(A vailable To Promise) and CTP(Capable to Promise) through the existing study, the process analysis of CTP, the modeling of algorithm and the embodiment of system. This research considers the environment of using Job-Shop method. The CTP algorithm models using LPST(Latest Possible Start Time) and EPST(Earliest Possible Start Time) method especially. It is important part of executing CTP systems. The CTP modeling and implementing develops to system which is capable to implement in the various business environment through additional and continuous research.

To be successful in increasingly competitive Internet marketplace, it is essential to capture customer loyalty. This paper deals with an intelligent agent approach to incorporate customer's sensibility into an one-to-one recommendation service in on-line